游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 隨著企業採用越來越多數據模型來取得 quick-win 時，營運這些數據模型也快速地成為了繁重的工作 負擔 • 藉由資料血緣的工程梳理前後端系統、資料表與模 型間複雜的關係，能幫助企業降低營運數據模型的 成本，讓數據團隊能更專注的進行開發工作 • 在這次的演講中我將分享我們在進行這項專案的過 程以及逐步解開過程中遇到問題的思路，歡迎你一 起來參加這次的分享! AI Talk 專題演講 March 5, 2024 資料血緣: 營運機器/深度學習模型的秘密武器 #Python #資料血緣 #圖形演算法 游騰林(tlyu0419) 騰林是國泰數據部的資料科學家，擅長透過 Python, R 建置機器學習/深度學習模型、網路爬蟲、資料視覺化以 及圖形演算法。曾在 PyCon, PyData, AIAcademic, MOPCON, COSCUP, Sciwork 等年會擔任講者 代表的開源專案是 facebook-crawler 的 Python 套件， 可以協助使用者快速收集 Facebook 粉絲頁/社團的貼文 資料，發佈至今已進累積超過 3 萬次的下載量

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Outline •什麼是資料血緣 •資料血緣的設計思路/過程 •資料血緣實務 •資料血緣的更多應用 •總結 2

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 什麼是資料血緣? 3

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 什麼是資料血緣? • 資料血緣指的是在資料在生成、ETL處理、加工、融合、流轉到最終消亡的過程中， 資料之間自然形成的一種類似人類血緣的關聯關係 4 建模資料表 數據模型 結果資料表

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 什麼是資料血緣? • 資料血緣指的是在資料在生成、ETL處理、加工、融合、流轉到最終消亡的過程中， 資料之間自然形成的一種類似人類血緣的關聯關係 5 建模資料表 數據模型 結果資料表

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 什麼是資料血緣? • 實務上資料表通常還會來自一個或多個資料表/系統，要完整盤點專案使用了哪些 資料與其流向其實並不容易(而且這還沒考慮後續的維護/更新) 6 簡單來說， 資料血緣就是要掌握數據模型端到端的流向

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 什麼是資料血緣? • 即使是單純些的狀況，盤點資料血緣仍然有其必要性 • 通常我們只會看到排程掛掉，但有資料血緣才有辦法往上、往下找問題 7

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 那些特別需要資料血緣的時刻 • 過去在盤點專案的資料血緣時，往往需要 1周 至 1個月 的時間才能完成 8 模型更版 模型交接 電腦重啟 資料表下架 系統更新 工作排程異常 欄位異動 API 更版 上游資料沒到位 設定好的排程突然跑不過 職務交接 系統搬家 儀錶板的數字異常

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 所以為什麼要做資料血緣的專案? • 專案上線一定需要有人進行維運， 但我們希望能減少投在維運的人力 • 一方面能減少公司的營運成本 • 讓工程師可以更開心的做開發的工作! • 一開始會有一些額外的工作， 但長期來看卻會是非常值得的投入 • 目標: 降低維運、交接數據模型的成本! 9 數據專案數量 維 運 人 力 人工盤點 大目標

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料血緣的設計思路/過程 10

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 方法1: 人工撰寫專案的資料流向 • 方法 • 請 PM / Dev 在專案上線時人工撰寫登記專案的目的，要給哪個系統使用 • 專案如果需要更版時，一併檢視先前留存的版本並進行修改 • 優點 • 實作簡單 • 容易編輯 • 缺點 • 資料分散 • 容易有疏漏 • 缺少檢查機制 11

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 方法2: 規範專案上線需要提交的檔案 • 方法 • 請 PM / Dev 在專案上線時就將資料血緣寫於 README 或 Config 中(下圖) • 後續再由工程師讀取和萃取資料，整理各專案的資料血緣 • 優點 • 如果前面確實做好，工程師的工作會很輕鬆，但… • 缺點 • 維護成本極高，不容易檢查資料的正確性 • 舊專案沒人力能做調整、驗收 12 …… Data Lineage: 表A,B,C,D,E -> 金融產品推薦模型 -> 表F -> 財富管理系統 ……

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 方法 • 透過 TFS / Gitlab / VSCode / Python 直接搜索資料夾下的程式內容 • 優點 • 直接由工程師盤點資料 • 能一次搜索整個專案資料 (不用逐一打開檔案檢查) • 缺點 • 會漏盤資料 • 只能查到上下一層的關係 方法3: 通過工具搜索特定關鍵詞 13 搜尋特定的關鍵詞 出 現 該 關 鍵 詞 的 檔 案

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 方法4: 用 Graph 技術處理 • 方法 • 把資料血緣的議題切割成 剖析資料流 和 圖資料處理兩部分 • 保存 點和點間的連線 作為底層資料，當 線和線 接起來後就成為了路徑，也就是資料血緣 • 優點 • 改用連線來留存資料血緣 • 開發、維護成本低 • 查詢方便、快速 • 缺點 • 沒有解決底層資料的難題 (後面會再做說明解題方式) 14 2 0 1 3

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料血緣案的創新與期待 15 自動分析系統、資料表與模型間的關係 方法論要能被自動執行與更新分析成果 並應盡可能避免人工介入，手動增減資料 彈性擴充 容易新增/刪除資料，並快速進行更新結果 同時也保有擴充新部門系統/資料庫/專案的彈性 容易方便/快速 提供 視覺化頁面 / 指令 / API 等使用方式， 讓使用者根據不同需求快速查詢到需要的資料

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 資料血緣實務 16

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 圖形演算法簡介 • Graph 是由 Node 和 Edge 組成 • Node • 資料表、專案、系統、API、模型… • Edge • 上下游的消費關聯 • 可以再依需求區分為 有向 / 無向 關係 17 B C A D E 留意這邊跟之前不一樣的地方是， Graph 不是直接存整個路徑，而是用連線的關係來找血緣

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 圖形資料規格 18 NODE ATTR1 ATTR2 … A … … … B … … … C … … … D … … … E … … … … … … … SOURCE TARGET DIRECTED WEIGHT A B True 1 A C True 2 A D True 3 B C False 5 … … … … D E True 13 Node Table Edge Table 留存 Node 的屬性，如節點的類型、格式… 通常 Node Table 會拿來作為視覺化的條件 (但非必要) 留存 Edge 的屬性，如關係的方向、強度… Edge table 是建 Graph 的必要資訊

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 建置圖資料後，你可以… 圖形演算法介紹 19 Centrality(中心性) Path finding(尋路) Graph embedding(圖嵌入) 評估網絡中的節點重要性 可以用來行銷，詐欺偵測 研究網絡圖上網絡路徑 要怎麼走能比較短、快 將非結構化的網絡圖 轉為可投入模型的特徵

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 範例用資料 • 真實世界中也很多關聯資料，這邊以 Python 套件間的依賴關係來說明 20 Ref: DataScience/09_Graph/DataLineage/packages_dep.parquet

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 事前評估影響範圍 • 任兩節點之間是否存在路徑 > 兩專案會不會被影響 • 任兩節點之間的路徑長度 >兩專案的影響程度 • 以某節點為核心走出去，看能走到 哪些節點 > 盤點有哪些下游 • 事後追查問題 • 以某節點為核心往回走，看該節點 來自於哪些節點 > 盤點有哪些上游 21 資料血緣應用實例 資料血緣圖(局部)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 其他有趣的發現 • 互相引用的資料表 • 不應該存在的路徑 22 資料血緣應用實例 資料血緣圖(局部)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 使用方式1: 視覺化頁面 23 Ref: Interactive network visualizations — pyvis 0.1.3.1 documentation 要強調的是視覺化並不是必要的工作， 大多數時候直接下指令撈取資料就可以了!

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 • 讀取整理好的圖資料 • Pandas, pickle, csv, …etc. • 常用的圖搜索指令 • nx.has_path() • nx.shortest_path() • nx.shortest_path_length() • nx.reverse() • nx.subgraph() • nx.single_source_shortest_path_length() • API • 將 上面的指令封裝成 API 讓 User 使用 24 使用方式2: 下指令進行圖形搜索 Usage sample

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 圖的問題容易，但底層資料怎麼來? 25 其實關鍵還是在前面的下水道工程

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 底層資料 • 由於 Graph 可以彈性擴充的特性，這邊可以分階段逐步增加涵蓋的範疇 • 建構底層資料的幾種情況 • Scripts**: Hadoop / Teradata / Mongodb / Postgresql / Oracle / spark sql / kafka / API • Logs: pySpark / Application • MLs/DLs: skit-learns / Keras / tensorflow / pytorch 26

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Scripts - 正則表達式 • 找 Script 的存放路徑，遍歷 程式剖析內容 • TFS / Gitlab / folders 27 透過正則表達式掃描非結構化的程式語法 自動偵測出程式中使用到的資料表清單

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Scripts - sqlflow • 如果需要更細的顆粒度，可以用 sqlflow 的 Python 套件 • 能追蹤到 column 來自哪張資料表的哪些欄位 28 Ref: sqlparser/sqlflow_public: Document, sample code and other materials for SQLFlow

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Logs - Spark log • 承接 方法3 提到，直接掃描專案中的關鍵詞會有遺漏 • 如用多個字串組合為新變數，然後再將其作為表名存進資料庫 • 改為直接看 spark 從 database 中 讀取/寫出 哪些資料表 29 Read table rdd.HadoopRDD: Input split: hdfs://xxx/xxx/xxx/tmp.db/temp_table1/yyyymm=202304/…. Save table Output.FileOutputCommitter: Save output of task … to hdfs://xxx/xxx/xxx/ tmp.db / temp_table2/…

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Logs - API log • 新增 ID 作為 API 的必要請求參數，藉此了解哪些系統有使用 API • 常見的 ID 參數: 如 token, application id, cookieid,… • 但實務上也會遇到一些原因發生借用別人ID 來使用 API 導致誤判的狀況 • 系統老舊 • 圖方便 • 寄生別人的系統 • … 30

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Machine / Deep Learning Models • 模型通常會拉很多張資料表，並選取其中部分欄位來進行使用 • 在 Pyspark 中可以對一系列的指令進行解析和優化，追蹤模型使用的資料來源 • spark_dataframe.explain() 31 Ref: pyspark.sql.DataFrame.explain — PySpark 3.1.2 documentation

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 更新頻率 • 目前的設計邏輯是每日更新，未來可以再發展為即時更新的圖資料 • 批次: 設定排程，定期剖析並送關聯資料至圖資料庫 • 即時: 各系統處理完成後主動發 request 到資料庫留存記錄 • 走向全即時更新會遇到的難點 • 公司的系統繁雜、老舊，不一定能/願意在處理舊工作外再多這個工作 • 而如果規範從某個時刻開始的專案得走向即時，仍無法掌握這些舊系統資料血緣 • 目前看起來，混合模式 會是比較可行的方案 • 老舊的系統: 維持批次更新血緣資料 • 新系統: 可以收納即時資料 • 使用時再整合批次和即時的資料，提供使用者查詢 32

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 圖算法的更多應用 33

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Centrality Measures • 中心性評估指標 • Degree(In/Out) • Betweeness • Closeness centrality • Pagerank • … • 評估資料表的重要性 • 資料可靠/不可靠 • 下架重要性低的資料 34 Ref: Centrality — NetworkX 3.2.1 documentation

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Similarity Measures • 實務上會有一些內容高度相似， 但有些微差異的專案/模型/排程 • 通過圖技術幫忙評估相似度，對 高度相似的專案做整合，避免浪 費運算資源 • BFS • DFS 35 Ref: aditya-grover/node2vec (github.com) DFS 的角度評估相似度 BFS 的角度評估相似度

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Community Detection • 圖技術中支持 社群偵測 演算法， 可以將讓同質性高的節點分在同一群，差異性高的在不同群 • 應用在數據專案的工作分配上，可以將相同群的專案/模型分給相同的人負責， 讓工作的效率最大化，也降低承接專案需要付出的成本 36 Ref: Community Detection Algorithm (Louvain)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Link Prediction • Link Prediction 是在預測兩個節點間存不存在連線的技術 • 可以用來做商品推薦的排序，藉此對客戶進行客製化的推薦 • 在營運數據模型的議題上，可以預測專案會可以使用/增加哪些資料表， 為模型新增建模變數，提升模型的預測成效 37

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Node / Multi-label Classification • 專案都會有很多標籤，方便管理這些數據模型 • 像是使用的部門、可靠度、服務等級等等 • 通常標籤的產生會發生在模型上線後， 通過這個技術我們可以對舊專案做貼標 • 一般數據模型也有 classification 的任務 • 但是跟一般分類任務不同的地方是， 資料血緣沒有這麼多客戶的基本資料(性別、年齡、收入…) • 有時候我們更希望限制模型只能使用這些關聯資料做預測 38 Ref: A Comprehensive Introduction to Graph Neural Networks (GNNs)

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 總結 39

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 總結 • ML/DLs 可以幫公司取得快速的成功， 卻也會在快速累積許多隱藏的技術債! • 其中一項降低維運成本的方式是進行資料血緣， 通過數據技術自動剖析 資料表、專案與前後端 資料間複雜的聯繫 • 減少公司投入在營運數據模型的心力 • 讓工程師能更專注的做開發的工作 • 圖技術由於具備 容易擴充、彈性 以及 路徑搜索， 等特性，是目前試出來比較理想的解決方案 • 但這邊也不排除有更好的方式，歡迎討論交流~ 40

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Ref • sql-machine-learning/sqlflow: Brings SQL and AI together. (github.com) • 字节跳动数据血缘技术实现与具体用例 - 知乎 (zhihu.com) • 哪个蠢蛋写的烂代码？ - 知乎 (zhihu.com) • Graph Neural Networks with PyG on Node Classification, Link Prediction, and Anomaly Detection | by Tomonori Masui | Towards Data Science 41

游騰林 TENG-LIN YU | Mail: tlyu0419@gmail.com NCCU - 資料視覺化工作坊 Any questions?