Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);visibility: visible;line-height: 2em;margin-bottom: 16px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;'>4、迁移项目，这个出现在特定老项目终止需要新项目接管的情况下，没有数据流动映射表，就会大量花时间去整理，也很难保证迁移的完整性和正确性。5、自服务分析，数据分析团队为了确定数据可信程度，那么数据的来源是数据可信的重要依据。
数据血缘系统的构建和维护是一个较重的系统工程，笔者认为其是数据治理工作中的流沙之地，不小心会陷入这个坑之中，尤其是技术完美人格类型的负责人，这是因为数据血缘的工作需要考虑的因素很多。为了最大程度降低项目失败的风险，我们需要考虑数据血缘的服务用户对象，确定业务方面和技术方面的血缘优先，需要考虑到细节程度，覆盖率，变化频率，同时还要考虑人员流动，组织部门，技术架构等情况，制定最适合我们自己的策略。1、自动解析
自动解析当前主要的收集方法，具体就是解析SQL语句，存储过程，ETL过程等文件。因为复杂代码和应用环境等原因，根据国际厂商的经验，自动解析可以覆盖到企业数据的70-95%，目前无法做到100%，因此患有技术洁癖的负责人容易犯下这个错误，即追求极高的覆盖率。这个方法就是通过数据加工流动过程中，加工主体工具负责发送数据映射，这样做的极大好处是收集精准，及时，细粒度可支持，不过限制就是不是每个工具都可以集成。这种方法一般鉴于统一的加工平台，比如Informatica可以管理自己的全数据血缘周期。3、机器学习方法
这个方法是基于数据集之间的依赖关系，计算数据的相似度。这个方法的好处是对工具和业务没有依赖，缺点准确率需要人工确认，一般可以做到3-8的数据可以分析发现。
目前的数据血缘大多是基于技术的梳理，一般服务技术人员的需求。随着数据服务走向前台，服务业务分析和CDO的业务数据血缘，目前已经有相关产品，通过数据的语义分析，将技术元数据映射到业务元数据上，将血缘以业务流程方式发布共享出来，辅助商务决策，这是未来的发展方向之一。
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