大家好，我是獨孤風。在當今資料驅動的商業環境中，資料治理成為企業成功的關鍵因素之一，而資料血緣正是資料治理成功的一個關鍵。
本文我們詳細探討下資料血緣視覺化是什麼，該如何實現。並順便對比一下Apache Atlas 、Datahub、Openmetadata、Marquez、SQLLineage、Amundsen的資料血緣展示，感受一下資料血緣視覺化之美。
本文為《資料血緣分析原理與實踐 》一書讀書筆記，部分觀點參考自書中原文，如需更詳細的瞭解學習，請大家支援原作者的辛苦付出。
本文思維導圖如下所示：
在大資料時代，資料血緣的管理和分析變得尤為重要。資料血緣視覺化是利用影像處理技術將資料血緣進行展示的過程，它不僅可以提升資料管理的效率，還能增強使用者的理解和互動。透過直觀的圖形化展示，資料血緣視覺化使得複雜的資料關係變得更加清晰和易於掌握。本文將從資料血緣視覺化的優點、核心元素和實現方法等方面進行深入探討。
資料血緣視覺化的優點
資料血緣視覺化有許多顯著的優點，這些優點使其在資料治理中扮演著越來越重要的角色。
使用者接受度更高：相比於傳統的文字或表格形式的展示，圖形化的展示方式更容易被使用者接受和理解。透過視覺化的手段，使用者可以直觀地看到資料的流動和變化，迅速掌握關鍵資訊。這種直觀的展示方式極大地降低了使用者的學習成本，提高了資料治理的效率。
增強使用者互動：資料血緣視覺化不僅僅是靜態的展示，更可以透過互動式的圖形介面增強使用者的參與感。使用者可以點選不同的節點和線路，檢視詳細的資訊和資料流動過程。這種互動性不僅提高了使用者的體驗，還使得資料治理過程更加靈活和高效。
強化資料關聯：透過資料血緣視覺化，使用者可以清晰地看到不同資料節點之間的關聯和相互影響。這種關聯性展示幫助使用者更好地理解資料的整體結構和邏輯，發現潛在的問題和最佳化點。資料血緣視覺化將複雜的資料關係簡化為直觀的圖形展示，使得資料治理工作更加高效和準確。
資料血緣圖的核心元素
為了實現有效的資料血緣視覺化，資料血緣圖必須包含幾個核心元素。這些元素共同構成了完整的資料流動和處理過程。
資料節點：資料節點是資料血緣圖的基本單元，包括主節點、資料流入節點和資料流出節點。主節點通常代表資料的核心處理環節，如資料庫或資料倉儲；資料流入節點表示資料的來源，如感測器或外部資料來源；資料流出節點則表示資料的去向，如報表或應用程式。
資料流轉線路：資料流轉線路連線不同的資料節點，表示資料在節點之間的流動和處理過程。這些線路可以是單向的，也可以是雙向的，具體取決於資料的流動方向和處理邏輯。透過資料流轉線路，使用者可以直觀地看到資料從源頭到目的地的完整路徑。
資料標準規則：資料標準規則是資料處理過程中的重要組成部分，用於確保資料的一致性和準確性。在資料血緣圖中，這些規則通常用字母E表示，代表業務規則。透過這些規則，使用者可以瞭解資料在處理過程中的具體要求和標準，確保資料處理的規範性和可靠性。
資料規則節點：資料規則節點表示資料在處理過程中的具體變化和轉換，用字母T表示。這些節點通常位於資料流轉線路上，表示資料在流動過程中的具體操作，如資料清洗、轉換和整合等。透過資料規則節點，使用者可以清晰地看到資料在處理過程中的具體變化，瞭解資料處理的詳細過程。
資料歸檔銷燬規則節點：資料歸檔銷燬規則節點表示資料在生命週期末端的處理方式，用字母R表示。這些節點通常位於資料流轉線路的末端，表示資料的歸檔或銷燬過程。透過這些節點，使用者可以瞭解資料的最終處理方式，確保資料治理的完整性和合規性。
資料血緣視覺化的開源方案
實現資料血緣視覺化需要綜合運用多種技術和工具，以確保資料展示的準確性和高效性。
一些開源的後設資料管理平臺，資料血緣工具，提供了資料血緣視覺化方案，我在這裡也整理了一下，可以簡單對比一下。
Apache Atlas 資料血緣視覺化
Apache Atlas是一個開源的大資料後設資料管理和資料治理平臺，旨在幫助組織收集、整理和管理資料的後設資料資訊。它提供了豐富的後設資料模型和搜尋功能，可以與各種資料儲存和處理平臺整合。
Datahub資料血緣視覺化
LinkedIn DataHub是LinkedIn開源的後設資料搜尋和發現平臺。它提供了一個集中式的後設資料儲存庫，用於管理和瀏覽各種型別的資料集和資料資產的後設資料資訊。
Openmetadata資料血緣視覺化
OpenMetadata是一個用於資料發現、資料沿襲、資料質量、可觀察性、治理和團隊協作的一體化平臺。它是發展最快的開源專案之一，擁有充滿活力的社群，並被各行業垂直領域的眾多公司採用。OpenMetadata 由基於開放後設資料標準的集中式後設資料儲存提供支援，支援各種資料服務的聯結器，可實現端到端後設資料管理，讓您可以自由地釋放資料資產的價值。
Marquez資料血緣視覺化
Marquez是WeWork開源的後設資料管理工具，可以對後設資料進行收集，聚合和視覺化。
SQLLineage資料血緣視覺化
SQLLineage 是一個使用 Python 開發的 SQL 血緣分析工具。它專注於提供 SQL 查詢的血緣關係和依賴關係的深入分析。
Amundsen
Amundsen是Lyft開源的資料發現和後設資料管理平臺。它提供了一個使用者友好的介面，使使用者可以搜尋、瀏覽和貢獻資料集的後設資料資訊。Amundsen還支援與其他資料工具和平臺的整合。
資料血緣視覺化作為資料治理的重要工具，具有廣泛的應用價值和現實意義。透過直觀的圖形展示，資料血緣視覺化不僅可以提高資料的透明度和可追溯性，還可以增強使用者的理解和互動，強化資料的關聯性。在大資料和人工智慧快速發展的今天，資料血緣視覺化無疑將成為企業資料治理的關鍵工具，幫助企業在激烈的市場競爭中立於不敗之地。透過結合核心元素和實際案例，企業可以全面掌握資料的流動情況，確保資料治理的有效性和資料管理的高效性。
資料血緣視覺化很美，但資料血緣又和其他的資料關係有什麼區別，又具有哪些獨有的特徵呢？我們下一篇再見~