怎么修改网站首页html代码,做网站一定要用到dw,wordpress自适应,广州 深圳 外贸网站建设要想实现数据加工链路的可视化#xff0c;血缘图谱无疑是一个有效的工具。血缘图谱能够清晰地展示数据从产生、流转、加工到最终消费的每一个环节#xff0c;帮助企业直观地理解数据之间的关联和依赖关系#xff0c;轻松追溯数据来源和去向#xff0c;并在数据出现问题时快…要想实现数据加工链路的可视化血缘图谱无疑是一个有效的工具。血缘图谱能够清晰地展示数据从产生、流转、加工到最终消费的每一个环节帮助企业直观地理解数据之间的关联和依赖关系轻松追溯数据来源和去向并在数据出现问题时快速定位并解决从而大幅提升数据管理的质量和效率。
但是当我们提到血缘图谱很多时候说的都是“表级血缘”即关注表与表之间的依赖关系。由于这种关系往往存在高度泛化性所以在进行下探或者上溯多层后扩散出百倍甚至千倍的上下游使用难度极大。举例来说当表级血缘下探 3 层后可能会搜索出超过数千的下游表导致企业在需要执行精细化的影响分析时不得不深入到代码层面逐一审查逻辑并理解为何某张表的变化会影响另一张表这种低效的分析方式让表级血缘聊胜于无。
除了“表级血缘”外还有另外一种主流的血缘图谱工具就是以开源的 Atlas 为代表的“列级血缘”。这种工具尝试通过关系推断和正则匹配方式构建上下游字段之间的依赖关系然而由于技术解析的复杂性和局限性列级血缘的解析准确率不可靠。根据抽检统计多数列级血缘解析准确率低于 80%。
所以想要实现企业数据全链路端到端的加工逻辑看得一清二楚我们还需要进一步将血缘解析精确到算子级并且保证解析准确率极高方可。意识到企业的这一需求国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata自主研发了算子级血缘技术能够深入剖析复杂的代码计算逻辑准确、精细地刻画初字段间的精细加工关系为企业交付高精准的算子级血缘图谱。
算子级血缘图谱以可视化的方式展示资产与资产之间的元数据血缘图谱企业只需要简单的点选操作无需通过脚本代码逐一分析轻松理解资产直接血缘和间接血缘直观获取字段直接加工口径和完整加工逻辑并且便捷实现多层级数据血缘按条件快速展开和口径合并分析分析响应从天级提升至分钟级。 在这个基础上Aloudata 打造了全球首个算子级血缘主动元数据平台——Aloudata BIG其具备强大的多源采集解析能力成功支持了市场上主流的数据库的血缘解析包括 Hive、Gauss、Oracle、MySQL 、PostgreSQL、Greeplum、Analytic Database 等支持 Presto、Spark、Impala 等计算平台的血缘解析支持 Oracle、DB2 等 PLSQL 存储过程血缘解析。
此外Aloudata BIG 支持配置式、扩展式的采集器结构可以在算子级血缘图谱中快速接入企业自定义资产助力企业形成数据资产“一张图” 全面整合和分析公司所有数据资产元数据。通过将技术元数据、管理元数据、业务元数据与算子级血缘图谱紧密绑定Aloudata BIG 平台能够帮助企业实现从数据源到应用端的全连通能力为数据管理场景提供端到端的自动化解决方案。
在 Aloudata BIG 平台的支持下招商银行构建起全链路算子级血缘图谱将算子级血缘分析技术应用到模型优化和变更协同的场景中服务全行的数据开发人员血源解析成功率提升至 99.9%全链路协同保障效率提升 10 倍平均数据链路缩短 50%。访问 Aloudata 官网了解更多。
