Как LLM помогают автоматически извлекать Data Lineage из SQL-кода

С ростом объёмов данных и усложнением архитектур баз данных отслеживание происхождения данных (Data Lineage) становится критически важным. Традиционные подходы — ручное ведение Source-to-Target mapping файлов — быстро устаревают и не отражают реальной логики преобразований, зашитой в ETL-процессах и SQL-коде. Приходится тратить ресурсы на реверс-инжиниринг тысяч строк кода.

Авторы статьи на Habr предлагают использовать LLM для автоматического анализа SQL-кода и ETL-логики. Модели способны восстанавливать полный жизненный цикл данных: от исходных систем до витрин и дашбордов. Это особенно актуально при миграциях в облако или замене legacy-систем, где критично точно оценить влияние изменений на конечных потребителей.

Data Lineage, построенный с помощью LLM, даёт ответы на ключевые вопросы: какие отчёты зависят от конкретного источника, какие преобразования нужно перенастроить и откуда брать корректные данные в новой системе. Такой подход снижает риски бизнес-непрерывности и минимизирует ручной труд.