企业通常有强大的驱动因素来启动数据管理，特别是数据血缘工作。这些工作可能会带来许多与所需资源相关的挑战。这些驱动因素通常同时扮演“胡萝卜和大棒”角色。因此，企业应该在实现数据血缘的需求和实施后带来的收益间寻求平衡。

本文将深入探讨数据血缘的四大业务驱动因素。

· 满足法规需求

· 业务变更

· 数据管理工作

· 审计需求

一、满足法规需求

随着全球监管环境的日益复杂，企业面临着越来越多的法规要求。数据血缘作为一种强大的工具，能够帮助企业满足这些法规需求。例如，巴塞尔银行监管委员会发布的《有效风险数据汇总和风险报告原则》（BCBS 239）、欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）等，都要求企业具备高度的数据透明度和可追溯性。

尽管这些法规文件并未直接提及“数据血缘”，但数据管理专业人员通过分析法规需求，将其转化为数据管理语言，特别是数据血缘模型，从而确保企业合规。例如，BCBS 239和GDPR的翻译实例展示了如何将法规需求与数据血缘组件（如业务流程、IT资产、数据模型等）进行匹配。

到目前为止，将这些法规需求与特定的数据血缘组件间进行匹配，确定了以下组件：

· 业务流程

· 涉及的业务职能和角色

· IT资产，如系统、应用程序、数据库、网络

· 概念层、逻辑层和物理层的数据模型

· 以ETL过程的形式实现的业务规则及其技术实现

二、业务变更

企业在经营过程中，会经常处理各种类型的业务变更，比如信息需求的变化、应用程序环境的变化、组织结构的变化。影响分析和根因分析是执行这些变更时要用到的工具。记录数据血缘对完成这些分析有很大的帮助。

1、影响分析

影响分析允许自始至终跟踪数据链上的变化。数据库内的变化也需要进行影响分析。这些变化会影响数据链上的后续数据库和最终报告。数据血缘有助于预测整个数据链上必需的变化。

2、根因分析

新的信息需求需要进行根本原因分析。

根因分析有助于从数据应用点回溯到数据源点。这些分析结果将可以：

· 说明数据需求

· 评估所需数据的可用性

· 评价潜在的数据源

数据血缘能简化根本原因分析的执行。

三、数据管理举措

数据质量、参考数据和主数据管理、数据仓库和商业智能(DWH和BI)，以及数据集成都是重要的数据管理能力，需要数据血缘作为输入来完成它们的活动。

1、数据质量

如果没有数据血缘支撑，有两类数据质量关键活动就很难得到执行。

· 解决数据质量问题：通常信息问题是在数据和信息链末端发现。大多数信息问题的突出问题是报告数据的不一致。为了找出问题原因，需要对数据转换进行彻底而详细的逆向分析。

· 聚焦于数据问题的预防：通过收集数据和信息质量要求，并在数据和信息链上构建数据检查和控制来实现预防。

2、参考数据和主数据

参考数据和主数据是组织中共享和使用最多的数据。要正确地管理这些数据，需要协同数据源。数据血缘允许跟踪参考数据和主数据的来源。它还可帮助优化使用这些数据的数据链。

3、DWH和BI，数据集成

从DWH和BI的角度来看，优化数据集成过程是有效利用IT资源的关键。被记录下来的数据血缘和业务规则有助于数据转换更加透明。

四、审计需求

财务和风险专业人员花费大量时间来满足审计要求。这些要求集中在对报告中数字的解释。这项任务需要数据链上数据转换的知识。正确记录的数据血缘有助于提供数据的可跟踪性和透明性。

五、结语

数据血缘不仅是企业满足法规需求的工具，更是业务变更、数据管理举措和审计需求中的关键支撑。通过实现数据血缘，企业能够在复杂的数据环境中保持透明、可追溯和高效，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

注：文章来源《数据血缘理论与业务实践》