学习数据血缘也好几个月了，网上的资料也看了很多，有了一些自己的理解，所以归纳一下，分享 出来，欢迎批评指正！
数据血缘是什么？
我觉得刚开始学习数据血缘肯定会有这样一个问题。比较官方、比较标准的解释是
数据血缘，是指数据的全生命周期中，数据从产生、处理、加工、融合、流转到最终消亡，
数据之间自然形成一种关系。其记录了数据产生的链路关系，
这些关系与人类的血缘关系比较相似，所以被成为数据血缘关系。
上面的解释可能有的抽象，我举个简单的例子
INSERT INTO student
(id, name, school_name)
SELECT
student_test.id,
student_test.name,
school.name
from student_test
global join school
on student_test.school_id = school.id;
从上面的代码中，我们可以理解出student表的数据来自于student_test和school表，其字段层面的上下
级别关联关系，即字段血缘关系如下
数据血缘能用来干啥
数据溯源
依托于数据血缘的可塑性特点，根据血缘中的数据链路关系，可实现指定数据的来源、去向的追溯，可帮助用户理解数据含义、在全流程上定位数据问题、进行数据关联影响分析等，解决多层复杂逻辑处理后的数据难以理解、难以应用、出现问题难以定位的问题。
举个例子
上面是一个较为复杂的字段血缘关系图，就不具体解释其业务含义。最后的is_predict_money_laundering
字段，是最后需要呈现的一个指标，通过字段血缘分析，可以很快速、高效得追溯出该字段与哪些字段相关联，
受哪些字段得影响，同时也可以帮助用户快速理解业务。
数据价值的评估
传统的数据价值评估，往往完全依靠相关法规要求和业务经验，缺少在具体应用场景中的评估依据，数据价值评
估脱离了数据的应用场景和真实的业务价值。而数据血缘则提供了一种基于数据实际应用的价值评估方法：使用者
越多（需求方）、使用量级越大、更新越频繁的数据往往更有价值。
**1、数据受众：**在血缘关系图上，右边的数据流出节点表示受众，亦即数据需求方，数据需求方越多表示数据价值越大；
**2、数据更新量级：**数据血缘关系图中，数据流转线路的线条越粗，表示数据更新的量级越大，从一定程度上反映了数据价值的大小；
**3、数据更新频次：**数据更新越频繁，表示数据越鲜活，价值越高。在血缘关系图上，数据流转线路的线段越短，更新越频繁。
可以应用于数据治理，裁剪合并低价值表，缩短数据流ETL链路，从而降低维护成本，提升数据价值
数据打标
基于表血缘关系，可以自动为下游表打上与上游直系表相同的业务标签
同样基于字段血缘关系，可以自动为下游字段打上与上游直系字段相同的安全标签
任务失败提示
数据质量中，上游任务失败或者字段发生变更时，通知下游表负责人
数据血缘与数据治理的关系
首先必须明确一点，数据血缘分析是数据治理的一个子范畴，上面也提到了，你可以基于血缘分析
的结果，进行数据链路的裁剪；进行数据溯源，快速定位问题的原因；在业务层面上，对数据进行
打标，从而对数据进行业务类别化。
数据血缘与数据质量的关系
其实我并不认为这两个有直接的关系。数据质量是去看数据有没有问题，某天的数据有没有丢失，
数据的同比、环比是不是正常。唯一可能有关联的是，某个数据质量的问题，会通过数据链路
进行扩散，我们需要借助血缘分析的结果，一步步得，有方向性得定位到质量有问题得数据根源。
数据血缘分析怎么做
数据血缘分析是我一直在投入做的事情，数据血缘分析，本质上是要对存储工具
(SQL、HIVE、SPARK、CLICKHOUSE)的查询语言, 进行有针对性的解析，从中解析出表血缘关系、字段血缘关系。
我自己做的一个数据血缘分析的工具，目前支持对clickhouse、mysql的血缘进行可视化解析，欢迎star
之江天枢/dlt
data_lineage_demo
