由于能夠完全理解數據如何從一個地方流向另一個地方，數據沿襲使業務流程變得更加高效和集中。

2021年終于到了，企業正根據過去一年的經驗教訓，制定自己的戰略。雖然洞察有助于為未來的計劃提供信息，比如預算和工作的位置，但每個公司都應該擁有一個必要的工具。如果你讀過書名，你不應該感到驚訝。我們說的是自動化數據沿襲。由于能夠完全理解數據如何從一個地方流向另一個地方，數據沿襲使業務流程變得更加高效和集中。

數據沿襲就像石油

在題為“2021年數據沿襲的基本指南”的網絡研討會上，數據管理和數據治理領域的專家馬爾科姆?奇肖姆（Malcolm Chisholm）分享了他對來年的預測。作為演講的開始，他將數據沿襲路徑與煉油廠進行了比較（這是我們最喜歡的類比之一）。如果我們不了解流經管道的是什么，我們就無法確定油有多熱，它的壓力水平，甚至它將流向何處。數據沿襲被認為是相同的。如果公司不能準確掌握系統間流動的數據，他們將無法解釋最終出現在報告中的數字。Malcolm Chisholm指出，“數據沿襲不僅僅是兩個盒子之間的箭頭，它要復雜得多。”這個過程需要了解公司已經獲得的數據，了解數據是如何存儲的，或者在存儲過程中遇到的任何障礙。此外，ETL工具不僅僅是數據移動，它們內部實際上有邏輯發生。通過這個組件，您可以全面了解數據沿襲。

數據沿襲的類型和對公司的好處

說到數據沿襲，主要有兩種類型：水平和垂直。水平是表示系統間流動的更高級別。通過利用水平數據沿襲，您可以查看整個圖片，但唯一的問題是細節僅限于此。如果您想要更專業的視圖，可以使用垂直數據沿襲。這是向下鉆取的，因此您可以確切地看到正在發生的事情和具體的轉換。數據沿襲需要滿足這兩個級別，因此我們應該同時利用這兩個視圖。對于數據沿襲，我們必須跟蹤移動并考慮邏輯。

簡而言之，數據沿襲取代了人員和部門之間共享信息的方式。此外，數據沿襲路徑表示業務流程，因為處理發生在沿襲本身中。隨著全球競爭的加劇，數據沿襲路徑可以幫助指導公司的戰略。如果公司完全了解如何處理整個數據管道，它就可以正確地處理數據治理、數據質量和數據清理。

Chisholm認為，數據沿襲在今天是必不可少的，因為它有助于企業從戰略上解決圍繞重組和重新設計流程以提高效率的問題。

2021年及以后數據沿襲的使用

公司利用數據沿襲的第一種方式是在計劃遷移到云時。我們將在2021年看到的一個重大轉變是，企業將開始將其信息從數據中心或“內部部署”轉移到云中。為了實現平穩的遷移，必須正確地復制數據流。這意味著公司需要清楚地了解其現有的數據沿襲。為了為干凈的遷移做好準備，企業必須對數據進行篩選，找出死胡同，或者換句話說，確認“什么占據了死胡同”

當BI團隊希望在其報告中實現完整性保證時，他們可以求助于數據沿襲。他們必須能夠確認自己的數字的準確性，這樣才能為企業提供一個令人信服的解釋，說明報告中發生了什么。此外，這需要在合理的時間內完成。使用數據沿襲，他們可以檢查上游并了解錯誤所在以及它影響了哪些數據集。由于數據沿襲將各種數據流組合到一個平臺中，BI專業人員可以確定流程中的某些問題或障礙。這有助于解釋差異，增強洞察力，并提供具體證據支持他們的報告。

按照與保證相同的思路，可以通過自動化的數據沿襲輕松實現影響分析。Chisholm在沒有理解其含義的情況下，深思熟慮地說：“您進行更改，然后等待是否有人尖叫。”數據沿襲允許您在進行任何更改之前了解下游技術對象將受到哪些影響。同樣的想法也適用于破損的ETL。一旦您在上游進行了更改并且ETL中斷，數據沿襲就可以幫助您調查和辨別到底發生了什么。一旦您了解了問題所在的位置，就可以確定如何解決它。

為了保持法規遵從性，數據沿襲是必要的。無論一家公司必須遵守GDPR、CPRA、BCBS-239，還是僅僅為了獲得對其PII的控制權，它們都必須依賴于準確的數據沿襲。當公司清楚地了解自己的數據流時，就可以看到涉及哪些流程。這使他們能夠以更有意義的方式跟蹤他們的數據，以實現數據治理。說到PII，這一點尤為重要。公司必須了解每個新數據源的來源，以便對其進行相應的分類和識別。您還可以看到哪些報表正在接收這些數據，這對于法規遵從性至關重要。數據沿襲確保所有信息正確保存，沒有任何差異。

Chisholm總結了自動化數據沿襲的主要優勢，從而結束了這次網絡研討會。通過自動化，公司可以更好地擴展和快速理解問題。這將導致更詳細的復雜性和準確性。由于數據沿襲不是簡單的數據移動，因此此工具允許企業充分理解其數據流以及更改或遷移將產生的任何影響。