企业正在处理来自不同来源的数据流——这些数据随后被移动、统计、整合、使用、可视化呈现；但是，如果没有明确的数据移动和修改的原因、时间和方式的记录，企业将发现自己无法验证数据的准确性，也无法主动解决正在处理的问题。 谁也不希望，我们之前建立的数据体系，大多数据数据都是不可用的，或者我们需要从远古时期开始修正我对门的数据分析结论，这对于任何公司都是不可承受的重。
这就是数据谱系发挥作用的地方，也是为什么数据流的透明度对当今企业如此重要的原因。
什么是数据沿袭？
数据沿袭是在整个生命周期中记录和跟踪数据流的过程。它使企业能够可视化和理解数据来自哪里，它如何随时间变化，以及它最终存储在哪里。
数据沿袭的目标是确保数据在整个组织中如何移动的可见性，并在数据处理或分析期间主动识别任何错误的根本原因。
实际运行中的数据沿袭示例
- 标识数据字段中发生更改的位置(例如，重命名、删除或编辑)
- 识别高度敏感且应该具有受限访问权限的数据集
- 数据错误或错误输入故障排除
- 检查数据的准确性和完整性
为什么数据沿袭很重要？
数据沿袭对于企业来说至关重要，因为它提供了一个清晰的视图，可以看到他们的数据是如何在技术堆栈中移动的。这有助于防范安全风险，打破数据竖井，识别输入或系统迁移错误，并遵守隐私法规。
简而言之，数据沿袭为如何管理数据以及如何在不同的工具和系统之间迁移提供了关键的上下文。
数据谱系和数据分类
数据分类包括根据数据的相似性将数据分类，如数据来源、敏感性、访问权限、内容等。与此同时，数据沿袭完全是为了获得对这些数据的移动、迁移和转换的可见性。
自动化、数据谱系和数据分类最适合帮助企业进行风险管理、保护敏感数据和快速有效地搜索特定信息。
数据沿袭和分类使得:
- 数据定位/搜索。对数据进行分类可以方便地在需要时探测和查找相关数据。
- 生命周期调查: 数据分类帮助企业获得数据生命周期的可见性，以检查其准确性并确保其可信性。
- 敏感性指定。分类允许公司标记敏感数据，并限制其仅对相关方可访问。
如何(从战略上)执行数据沿袭
有不同的方法来战略性地执行数据沿袭，下面，我们探讨四个选项来考虑。
1. 通过数据标记确定数据的谱系
数据标记的谱系涉及在业务数据通过各种系统和流程时向其添加标记。这些标记作为标识符，指示关于数据的源、转换和随时间变化的使用的关键信息。
随着数据在各个系统和阶段中的推进，您可以添加额外的元数据标记，以包括关于其处理的关键新信息。
为了有效地使用这种方法，创建一组标准的标记并确保它们得到充分应用非常重要。
2. 自足的谱系
自包含的沿袭涉及到在单个系统或实体中捕获和记录特定数据集的完整历史和移动。
从本质上讲，这种沿袭策略并不涉及跨多个系统或应用程序的数据转换或传输——只涉及一个系统或应用程序。
3. 解析的血统
解析谱系包括分析表和日志文件等数据源，以提取关键信息并创建谱系图。
基本上，通过解析的沿袭需要将数据从一个复杂的形式转换为一个易于理解的版本，然后记录该更改以备将来参考。
4. 基于模式的血统
基于模式的沿袭侧重于跟踪数据如何从一种形式更改到另一种形式的循环趋势或模式，以便使用(和重用)它们来显示多个数据集的历史。
因此，基于模式的沿袭监视和记录数据，而不是跨单个元素跟踪数据移动，而是通过跨多个数据资产的共同趋势来监视和记录数据。
数据沿袭与数据来源与数据治理
数据沿袭记录了数据在整个生命周期中是如何迁移和转换的。此记录有助于数据的透明度和理解。
数据来源是数据元素的起源、访问、所有权、修改和历史的文档。这个过程有助于证明数据的完整性和准确性。
数据治理涵盖了用于管理数据质量、隐私和遵从性的全套策略和过程。
数据沿袭和来源确保您始终知道数据来源于何处，以及它是如何从创建转移到删除的。同时，治理确保数据收集和存储标准化，并遵循预定义的一组流程和最佳实践。
数据沿袭的好处
正如我们在上面提到的，糟糕的数据谱系会导致公司内部的混乱和混乱。如果没有清晰的数据移动和转换记录，企业可能会发现自己怀疑数据的准确性，或者无法确定数据重复或不一致的根本原因。
这将我们引向数据沿袭的好处，从更好的数据模型到保护消费者隐私。
影响分析
影响分析是在数据字段发生更改时进行分析以帮助解决问题的过程。例如，如果分析师发现数据丢失，他们可以追溯到当他们扫描一个不清楚的文档到他们的数据库，并重新输入文件。
数据沿袭有助于影响分析，因为它拥有任何和所有数据转换的运行记录，这使得识别问题的根本原因更加容易。
数据合规
从 GDPR 到 CCPA 和 HIPAA，世界各地有许多关于数据收集和使用的法律法规。如果你对数据生命周期有清晰的认识，并且能够精确地指出哪些数据应该被完全屏蔽或阻止以保持机密性(例如，个人身份信息) ，那么遵守这些规定就更容易了。
通过适当的数据沿袭实践，企业可以确保有效的数据治理，定期审计其数据管理过程，并更有效地管理风险。
数据建模
数据建模是规划和可视化如何在系统中组织、存储和访问数据的过程。它的目的是提供一个标准，说明如何收集和管理数据，同时定义/编目的重要特征，如数据属性，不同的数据元素如何相互关联，等等。
定义数据元素和关系的逻辑数据模型示例
数据谱系有助于通知和改进数据模型，揭示数据元素之间的某些关系，否则这些关系可能是未知的或意外绕过的。数据沿袭还为组织内的当前数据流提供了实时上下文——可用于更新以前的数据模型和/或使其更精确的信息。
战略决策
对于“数据驱动”有一个重要的警告: 你必须相信你正在处理的数据。糟糕的数据会对决策制定、客户体验和品牌声誉造成严重破坏。
数据沿袭通过在数据的收集、转换和存储周围创建透明度来帮助防止坏数据。有了这些知识，企业就可以相信他们使用的数据事实上是准确和最新的。
使用段获得数据的整体视图
像 Segment 这样的客户数据平台(CDP)可以帮助企业大规模地管理数据，并增强数据沿袭能力。以下是 Segment 在数据收集、处理、转换和激活方面提供更好的控制和可见性的一些方法。
了解数据从哪里流入和流出
通过与 CDP 连接的所有数据源和目的地，您可以获得数据如何从其源流动到最终目的地的完整视图(以及沿途发生的任何转换)。
确保数据收集标准化
使用分段协议，您可以无缝地使您的公司与标准数据规范保持一致，并在收集或输入时强制执行这些规范。例如，使用 Segment，企业可以实现一个通用的跟踪计划(或者一个数据计划，概述您将在数据源中收集哪些事件和属性)。
您还可以自定义模式控件，以有选择地阻止某些事件、属性或特性。
段用户可以使用模式配置设置来确保来自每个源的数据流遵循他们的跟踪计划。
自动诊断数据质量问题
通过在 Segment 中实现实时数据验证工作流和自动实施控制，可以在问题到达数据仓库或下游工具之前进行诊断。然后，您可以选择将阻塞事件转发给相关的涉众进行审查。
在LinkFlow中，您可以检查事件冲突，比如缺少必需的属性或无效的属性值类型：
如果您希望获得一个详细的概述，深入了解 LinkFlow CDP 对贵公司全域客户运营的价值，您可以通过两种方式获得咨询：
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