Google Cloud анонсировала расширение возможностей отслеживания происхождения данных в платформе Dataplex — теперь система поддерживает трекинг на уровне отдельных столбцов для BigQuery. Ранее доступный только на уровне таблиц, новый функционал позволяет отслеживать путь каждого конкретного столбца через сложные цепочки преобразований данных.
Что меняет переход на уровень столбцов
До этого момента Dataplex предоставлял отслеживание происхождения на объектном уровне, показывая связи между таблицами целиком. Теперь же система может отслеживать судьбу отдельных колонок — от исходного источника до конечного потребителя. Это особенно критично для сложных конвейеров данных, где одна таблица может содержать колонки из десятков различных источников.
Это тот случай, когда инженерное решение решает реальную боль бизнеса. Когда в одной таблице для обучения модели собраны данные из финансовых систем, логов веб-аналитики и операционных метрик, отсутствие точного отслеживания на уровне столбцов превращает управление данными в гадание на кофейной гуще. Особенно иронично, что такой базовый для обработки данных функционал появляется только сейчас — конкуренты вроде Collibra и Alation давно имеют подобные возможности.
Практические преимущества для AI-разработчиков
Для специалистов по машинному обучению и AI-инженеров новая функция открывает несколько ключевых возможностей:
- Верификация источников данных — можно точно определить, из какой системы пришел каждый признак в таблице признаков
- Анализ воздействия изменений — понимание того, как модификация одного столбца повлияет на последующие процессы
- Отладка проблем — точное отслеживание источника ошибки в данных до конкретного преобразования
- Управление чувствительными данными — контроль за использованием конфиденциальной информации на уровне отдельных полей
Визуализация и интеграция с AI-агентами
Dataplex предоставляет интерактивный визуальный интерфейс для анализа связей происхождения. Пользователи могут выбрать конкретный столбец и увидеть граф всех его вышестоящих и нижестоящих соединений.
Особенно важна эта функция для AI-агентов, которые автоматизируют работу с данными. Гранулярные метаданные позволяют агентам различать схожие по названию метрики, понимать важность каждого столбца и оценивать влияние изменений на бизнес-процессы.
Контекст для надежных AI-систем
В отличие от табличного уровня, который мог скрывать критически важные различия между источниками данных, отслеживание на уровне столбцов обеспечивает необходимый контекст для построения надежных AI-систем. Например, агент может точно определить, что один признак в модели происходит из аудированной финансовой системы, а другой — из временных веб-логов, и соответствующим образом оценить их надежность.
Функция доступна в Dataplex без доплат для существующих пользователей.
По материалам Google Cloud Blog.