實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的最佳方法是組合或混合這三種技術(shù)：解碼后的譜系，數(shù)據(jù)相似性譜系和手動譜系映射。
企業(yè)渴望從可提供競爭優(yōu)勢的數(shù)據(jù)中獲取洞察力。實現(xiàn)這一目標(biāo)的最常見障礙是數(shù)據(jù)質(zhì)量差。如果輸入到預(yù)測算法的數(shù)據(jù)是“臟的”（具有丟失或無效的值），則該算法產(chǎn)生的任何見解都不可信。

數(shù)據(jù)沿襲為企業(yè)提供了許多好處：

通過向后追蹤譜系（以查找影響當(dāng)前數(shù)據(jù)的所有數(shù)據(jù)）或轉(zhuǎn)發(fā)（以識別受當(dāng)前數(shù)據(jù)影響的所有其他數(shù)據(jù)）從給定數(shù)據(jù)項執(zhí)行影響分析和根本原因分析的能力;
業(yè)務(wù)詞匯和術(shù)語的標(biāo)準(zhǔn)化，有助于跨業(yè)務(wù)部門的清晰通信;
歸功于對數(shù)據(jù)所做的任何更改的所有權(quán)，責(zé)任和可追溯性，這歸功于譜系全面記錄了誰做出了哪些更改以及何時更改。
聽起來不錯，但數(shù)據(jù)沿襲信息來自哪里？查看數(shù)據(jù)庫中的特定數(shù)據(jù)值會告訴我們其當(dāng)前值，但它不會提供有關(guān)數(shù)據(jù)如何演變?yōu)槠洚?dāng)前值的信息。缺少的是有關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（沿襲元數(shù)據(jù)），它自動記住每個數(shù)據(jù)項所做的每次更改的時間和來源，無論是由軟件還是由人工數(shù)據(jù)庫管理員進(jìn)行的更改。

為數(shù)十種語言開發(fā)足夠的支持可能并不容易，這些語言必須進(jìn)行分析才能涵蓋環(huán)境的基礎(chǔ)知識。它也可能會阻止您采用新技術(shù)，因為您的已解碼的沿襲引擎尚不支持它。
代碼版本會隨著時間的推移而發(fā)生變化，因此您對當(dāng)前代碼數(shù)據(jù)流的分析可能會錯過已被取代的重要流程。
當(dāng)代碼是動態(tài)的（您根據(jù)程序輸入，表中的數(shù)據(jù)，環(huán)境變量等）動態(tài)構(gòu)建表達(dá)式時，您需要一種方法來解碼動態(tài)代碼。
并非所有數(shù)據(jù)更改都是由代碼生成的。例如，假設(shè)您的網(wǎng)站發(fā)生緊急中斷，您的DBA會通過直接在生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行一系列SQL命令來手動修復(fù)。Decoded Lineage工具永遠(yuǎn)不會檢測到這些更改，因為它們是由DBA而不是代碼生成的。
代碼可能對數(shù)據(jù)做錯了。例如，假設(shè)您的代碼存儲違反GDPR的個人識別信息，并且產(chǎn)品經(jīng)理明確要求相反。解碼的血統(tǒng)工具將忠實地捕獲代碼所做的事情，而不會引發(fā)紅旗。
假設(shè)兩個獨(dú)立進(jìn)程中的兩段代碼執(zhí)行相同的計算，以在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建相同的重復(fù)數(shù)據(jù)。代碼分析無法發(fā)現(xiàn)這種情況，因為每段代碼都表現(xiàn)得很好。只有通過檢查數(shù)據(jù)庫才能發(fā)現(xiàn)并消除重復(fù)。

2.數(shù)據(jù)相似性譜系

檢測大型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相似性需要花費(fèi)大量時間和處理能力。
結(jié)果元數(shù)據(jù)將缺少許多細(xì)節(jié)，例如轉(zhuǎn)換邏輯。
它無法檢測尚未執(zhí)行的沿襲元數(shù)據(jù)。例如，假設(shè)您有一個年終會計流程來調(diào)整收入和庫存。在該流程于12月31日運(yùn)行之前，您將無法獲得有關(guān)它的沿襲元數(shù)據(jù)。

3.手動譜系映射