実際の動作を見る
データ系譜図の例。
同じツールに4つの依頼。以下の図はすべて実際に生成されたものです。
入力する内容
投稿作成APIのフローチャートを作成：JSONリクエストを解析・検証し、認証とレート制限を行い、コンテンツをサニタイズしてデータベースに投稿を作成し、キュー経由でフォロワーに通知して、投稿IDまたはエラーを返す。
次に試すデータベースに保存する前に画像アップロードの検証を追加。問題のあるコンテンツを対象としたモデレーション審査の経路を追加。
フローチャート · Sugiyama layered DAG + orthogonal routing · schematex-flowchart
生成された図
データ系譜図とは。
データ系譜図は、レコードの発生元から、レコードを変更・保存・配布するシステムや変換処理を経て、データ資産を利用する下流のユーザーまでを追跡します。上流の出所と下流の利用者を可視化できます。
値が存在する理由、エラーが入り込んだ可能性のある箇所、変更によって影響を受けるプロセスをチームで把握する必要がある場合に、系譜図を使います。重要な接続ごとに、レコードまたはデータセットの名前を付けてください。
- Standard
- Sugiyama layered DAG + orthogonal routing
- Engine
- schematex-flowchart
- Editable
- Double-click text, drag nodes
- Export
- SVG · PNG · PDF
利用者
データ系譜図を使う人。
送信された投稿を、検証、サニタイズ、データベースへの保存、通知キューまで追跡します。
確認済みの侵害を、必要となる通知およびフォローアップの記録まで追跡します。
プルリクエストのメタデータと差分を、自動チェック、レポート、レビュー結果まで追跡します。
使い方
データ系譜図の作り方：3つのステップ。
01
説明する
まずは1段落で十分です。
“投稿作成APIのフローチャートを作成：JSONリクエストを解析・検証し、認証とレート制限を行い、コンテンツをサニタイズしてデータベースに投稿を作成し、キュー経由でフォロワーに通知して、投稿IDまたはエラーを返す。”
02
図を確認
最適なエンジンで描画します。
03
変更点を伝える
編集のたびにバージョンを保存します。
データベースに保存する前に画像アップロードの検証を追加。
V2 · DRAWN FROM V1, NOTHING RETYPEDよくある質問
よくある質問
データ系譜図とは？
データの出所から、変換や保存を経て、データを利用するレポート、アプリケーション、人までの流れを視覚化した記録です。
データ系譜が重要な理由は？
誤った値の調査、依存関係の把握、変更計画、フィールドやデータセットの出所の説明に役立ちます。
データ系譜図には何を含めるべき？
データの出所、各ステップ間を移動するレコードまたはデータセット、変換処理、保存場所、送信先システム、重要な品質チェックや承認チェックを含めます。
データ系譜図の作り方は？
1つのレコードまたはデータセットから始め、どこで作成されるかを特定し、変更または保存する各システムを列挙して、重要な利用者や出力をすべて記載します。
関連ツール
