Сегодня данные стали основой для принятия решений, а их качество и прозрачность — критичными факторами успеха любого бизнеса. Однако с ростом объёма информации и усложнением архитектуры баз данных аналитики всё чаще сталкиваются с такими проблемами, как неясность происхождения данных, трудность в отслеживании их преобразований, риски использования устаревших или некорректных метрик.Приходится постоянно полагаться на традиционную документацию, спецификации по загрузке данных или Source-to-Target mapping-файлы. Эти артефакты, как правило, быстро устаревают, не отражая актуальной логики преобразований, зашитой в ETL-процессах и SQL-коде. В результате необходимо вручную поддерживать актуальность такой документации, или, что ещё ресурсозатратнее, проведить реверс-инжиниринг тысяч строк SQL-кода хранилища данных для понимания реальных зависимостей. Эти проблемы обостряются в контексте постоянных изменений ИТ-ландшафта, например, миграции в облако, замены устаревших систем-источников (legacy systems) или интеграции новых платформ. И если нет понимания «жизненного цикла» данных, то это превращается в прямую угрозу для бизнес-непрерывности. Критичной задачей становится безопасное и контролируемое переключение существующих решений — витрин, дашбордов и отчётов — на новые источники данных при строгом условии минимизации или полного исключения влияния на конечных потребителей.Здесь на первый план выходит концепция Data Lineage. Это не просто инструмент для документирования пути данных от источника до конечного отчёта, а ключевой механизм управления изменениями. Data Lineage обеспечивает полную видимость всех исходных, промежуточных и итоговых объектов, позволяя точно оценить воздействие планируемой миграции, и даёт ответ на главные вопросы: - Какие витрины и отчёты зависят от этого источника? - Какие преобразования данных необходимо проверить или перенастроить?- Откуда в новой системе взять актуальные и корректные данные?Мы рассмотрим, как с помощью применения больших языковых моделей (LLM) для автоматического анализа SQL-кода и ETL-логики извлечь точный Data Lineage. Читать далее