简化的影响分析与自动化的血统

人看在ipad上的影响分析

一个国际象棋比赛开始前,有秩序;董事会是对称的,所有的作品排列在应有的位置。女王和王骄傲地站在董事会的中心,两侧守护的骑士和主教。棋子的前线提供最初的盾牌,女王和王。虽然这初始布局有序、有条不紊的,一旦他们移动,玩家第一个混乱随之而来。第一步后,没有更多的订单。相反,第一步之后,其他移动直接影响下一步的结果。事实上,这两名球员把第一步后,400年奥运会存在。球员让他们第二移动后,197742年奥运会存在。之后,球员们把他们的第三,1.21亿年奥运会存在。 This pattern continues until the game is finished, with an estimated 10^120 possible games according to mathematician Claude Shannon. This impressive number of games is greater than the number of observable atoms in the universe and grains of sand on Earth!

类似国际象棋的一举一动影响下,一个小的物理变化数据存储或运动可以影响上游和下游的数据流。一个业务用户,重要的是,你知道这些变化因为他们可以极大地影响报告使用做出业务决策。同样重要的是要执行影响分析在进行任何更改之前,保证不影响业务的变化。自动Col亚愽视频libra血统,你可以这样做。我们自动的数据沿袭能力使企业进行粒度级别的影响分析(柱状或一个表或业务水平的报告)。这种自动化过程保存数据工程师在人工分析宝贵的时间。

进行影响分析与数据沿袭的解决方案

没有Collib亚愽视频ra血统,组织必须花费无数小时手动进行影响分析。事实上,创造一个影响分析、数据工程师必须经过五个关键步骤,把多个小时,甚至几天,一次:

  1. 工程师必须进入他们公司服务器和数据挖掘与手动映射数据沿袭电子表格。
  2. 因为往往难以找到合适的电子表格,数据工程师通常需要绕到他们的同事和组织内的不同部门和寻求帮助。
  3. 一旦他们找到他们正在寻找的电子表格,他们必须核对用电子表格来确定它的所有者是最新的。因为它是手动创建,最有可能的电子表格是过时的,也是错误的。
  4. 因此,数据工程师必须进入电子表格和从头开始;他们必须检查每一个关系和重新映射数据。
  5. 最后,数据工程师必须手动通过电子表格中的每一行代码(有时数千行)如何更改一行代码影响其余的数据流。

这五个步骤之前发生的所有数据工程师甚至可以开始分析的影响改变一个数据源或系统。更不用说,手动进行影响分析可能为企业带来消极影响。如果利益相关者都不知道数据更改他们的数据,他们可以使用不准确的报告做出重要的商业决策。因此,至关重要的是,及时组织影响分析,以避免不利影响的关键业务决策是基于错误的数据。

为什么C亚愽视频ollibra血统为影响分析工作

当改变数据和数据管道,当务之急是数据工程师立即警觉利益相关者的变化,这样他们就可以适当的准备。同样重要的是为数据工程师理解和认识的影响变化对系统中的每个数据集和端点;一个小改变可以影响的不仅仅是一个特定的数据点。因此,至关重要,企业投资于自动化数据沿袭解决方案有效且高效地进行影响分析。

与创建一个手动的影响分析,至少需要五个步骤和无数小时,Collibra血统,数据工程师可以看到任何变化的影响将会在几秒钟内。亚愽视频你只要点击进入技术血统视图直观地看到您的数据之间的关系。

影响分析与collibra自动化数据沿袭亚愽视频

亚愽视频通过箭头连接Collibra血统演示了这些关系表和列。这个可视化使您能够看到你的变化对每一个数据点的影响在公司内部的系统。如果你想了解更多,可以深入到相关的表和列级代码,提供了更多的上下文。与代码你可以看到所有的细节关于数据流的列。所有这些信息,可以主动和提前警报利益相关者的任何变化。

赢得这场比赛

国际象棋里的每一个动作的影响。人类花一生来预测比赛的对手的下一步行动。这确实是一个不可能完成的任务。事实上,在1996年电脑,深蓝,击败加里•卡斯帕罗夫国际象棋世界冠军,通过预测卡斯帕罗夫的一举一动。这个革命性的匹配说明了影响分析的价值。在这个游戏中,深蓝之后自动进行了影响分析卡斯帕罗夫的每一个人。这使深蓝卡斯帕罗夫在游戏中保持领先地位。

这深蓝和卡斯帕罗夫显示自动影响分析的重要性。卡斯帕罗夫的手动动作没有匹配的自动化智能深蓝。亚愽视频Collibra血统使您赢得了比赛。它给你的工具和知识创造有效地影响分析。而人工影响分析至少需要5个步骤,无数个小时,和无数人,Collibra血统可以获得所需的信息与几次点击的影响分析。亚愽视频自动化使其专注于战略举措,而不是手动映射数据,确保业务用户是使用正确的数据驱动业务决策。这使它能够保持领先地位的混乱和警报数据利益相关者之前他们使用他们的数据不正确。

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