📌 Цель:
Обеспечить полную прослеживаемость данных (Data Lineage) — от исходных систем до конечных пользователей. Это позволит бизнесу и техническим командам понимать, откуда берутся данные, как они трансформируются и как используются.
🔹 1️⃣ Проблемы без Data Lineage
🚨 Непрозрачность происхождения данных – пользователи не знают, откуда взялись данные и можно ли им доверять.
🚨 Ошибки в отчетности – если расчеты показателей изменились, сложно понять причину различий.
🚨 Трудности с отладкой – если данные повреждены, сложно найти источник проблемы.
🚨 Риски несоответствия требованиям – без lineage сложно доказать, что данные соответствуют регуляторным нормам.
Data Lineage решает эти проблемы, обеспечивая полную трассировку данных по всей экосистеме.
🔹 2️⃣ Виды Data Lineage
📌 1. Technical Lineage
- Отслеживает движение данных через базы данных, ETL, API.
- Пример: PostgreSQL ➝ Kafka ➝ Data Warehouse ➝ Power BI.
📌 2. Business Lineage
- Описывает, как данные преобразуются с точки зрения бизнеса.
📌 3. Governance Lineage
- Определяет, какие правила и политики применяются к данным.
- Пример: “К данным о клиентах могут обращаться только отдел продаж и маркетинг”.
📌 4. Data Versioning Lineage
- Фиксирует изменения в данных (например, какая версия модели данных использовалась в анализе).
- Пример: “ML-модель использует версию набора данных от 01.04.2024”.
🔹 3️⃣ Компоненты Data Lineage
Каждая схема lineage состоит из трёх ключевых элементов:
📌 1. Источники данных (Data Sources)
- Операционные базы данных (PostgreSQL, MySQL, MongoDB).
- Внешние API (CRM, DBSS).
- Лог-файлы, event-стриминг (Kafka).
📌 2. Промежуточная обработка (Transformation & Processing)
- ETL/ELT пайплайны (Airflow, dbt).
- Агрегация и обогащение данных (Spark, Kyubi).
- ML/AI-модели, BI-отчеты, REST API.
📌 3. Конечные пользователи (Data Consumers)
- BI-инструменты.
- ML-платформы.
- Операционные системы (CRM, мобильные приложения).
📌 Пример Data Lineage для “Выручки за месяц”
📥 CRM (Таблица Orders) ➝ 🏗️ ETL (Airflow, dbt) ➝ 📊 DWH (HDFS) ➝ 📈 BI-отчет (Power BI)
🔹 4️⃣ Инструменты для автоматизации Data Lineage
📌 Data Lineage & Metadata Management
- Data Mesh Manager, Collibra, Alation, OpenMetadata, Atlan – автоматический lineage и управление метаданными.
- Manta, Octopai, Trifacta – визуализация связей между источниками и преобразованиями.
📌 ETL и обработка данных
- Apache Airflow, dbt – фиксируют, какие шаги выполнялись при обработке данных.
📌 Monitoring & Data Quality
- DBT Elementary, Great Expectations, Soda, Monte Carlo – проверяют корректность данных на каждом этапе lineage.
🔹 5️⃣ Как построить Data Lineage в компании?
📌 Шаг 1: Определение ключевых бизнес-метрик и показателей
- Выявить, какие данные критичны для бизнеса (выручка, заказы, активные клиенты).
- Определить, из каких источников они поступают и как трансформируются.
📌 Шаг 2: Автоматизация lineage
- Внедрение **Data Catalog.
- Интеграция с ETL-инструментами (dbt, Airflow) для автоматической трассировки.
📌 Шаг 3: Визуализация и аудит lineage
- Отображение lineage на дашбордах для аналитиков и дата-инженеров.
- Логирование изменений данных (какие обновления повлияли на финальный отчет).
📌 Шаг 4: Настройка мониторинга качества данных
- Автоматические тесты данных перед загрузкой в DWH.
- SLA-контроль (если данные не обновились вовремя – оповещение в Telegram).
📌 Шаг 5: Включение lineage в процессы Data Governance
- Внедрение политик безопасности и комплаенса.
- Контроль доступа к lineage (кто может видеть, какие изменения были внесены).
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Прозрачность происхождения данных – пользователи знают, откуда взялись данные и можно ли им доверять.
✅ Быстрое решение проблем – при сбоях можно мгновенно определить, где произошла ошибка.
✅ Соблюдение стандартов безопасности и комплаенса – полный контроль lineage в рамках Data Governance.
✅ Оптимизация работы BI и Data Science – аналитики и ML-инженеры работают с актуальными и проверенными данными.
✅ Уменьшение затрат на хранение и обработку данных – понимание lineage помогает выявлять дублирование и неэффективные ETL-процессы.
📍 Итог:
Data Lineage обеспечивает прозрачность происхождения данных, контроль за изменениями и автоматизацию качества. Это ключевой компонент Data Governance и Data Mesh.