Hier is een voorbeeld van een GraphQL-schema dat geschikt is voor het volgen van gegevensafstamming binnen het domein financiën, inclusief functies voor transformatie tracking en beheer van gegevenstransformaties over meerdere lagen: ```graphql # Objecttype voor een financiële transactie type Transactie { id: ID! datum: String! bedrag: Float! valuta: String! bron: String doel: String transformatie: Transformatie } # Objecttype voor gegevenstransformaties type Transformatie { id: ID! naam: String! beschrijving: String datum: String! lagen: [TransformatieLaag!]! } # Objecttype voor een transformatielaag type TransformatieLaag { id: ID! naam: String! type: String! details: String volgorde: Int! } # Query type voor het ophalen van gegevens type Query { alleTransacties: [Transactie!]! transactie(id: ID!): Transactie alleTransformaties: [Transformatie!]! transformatie(id: ID!): Transformatie } # Mutaties voor het toevoegen en beheren van gegevens type Mutation { voegTransactieToe(datum: String!, bedrag: Float!, valuta: String!, bron: String, doel: String, transformatieId: ID): Transactie! voegTransformatieToe(naam: String!, beschrijving: String, datum: String!, lagen: [TransformatieLaagInput!]!): Transformatie! voegTransformatieLaagToe(transformatieId: ID!, naam: String!, type: String!, details: String, volgorde: Int!): TransformatieLaag! } # Inputtype voor het toevoegen van transformatielagen input TransformatieLaagInput { naam: String! type: String! details: String volgorde: Int! } ``` **Uitleg van ontwerpkeuzes:** 1. **Transformatie en lagen:** Door aparte objecttypes `Transformatie` en `TransformatieLaag` te gebruiken, kunnen verschillende transformaties worden vastgelegd en de volgorde en details van elke laag worden beheerd. Dit verbetert het overzicht en maakt het makkelijker om de gegevensafstamming te visualiseren. 2. **Tracking van transformaties:** Elke transactie kan gekoppeld worden aan een transformatie, waardoor je de herkomst en transformatieketen kunt traceren. Dit bevordert transparantie en naleving, omdat je precies kunt zien welke transformaties op data zijn toegepast. 3. **Beheer van lagen:** Met het mutatie-onderdeel `voegTransformatieLaagToe` kunnen beheerders nieuwe lagen toevoegen en de volgorde bepalen. Dit ondersteunt het beheer van complexe transformatielogica over meerdere stappen. 4. **Naleving en gegevensbeheer:** Door een gestructureerde en gedetailleerde vastlegging van transformaties en lagen wordt het eenvoudiger om audits uit te voeren en te voldoen aan regelgeving. Het schema ondersteunt ook het bijhouden van datumstempels en beschrijvingen voor volledige traceerbaarheid. Door dit schema te implementeren, krijg je een krachtig hulpmiddel om gegevensafstamming nauwkeurig te volgen, transformaties te beheren en de integriteit en compliance van financiële gegevens te verbeteren.

Zeker, hier is een GraphQL-schema-ontwerp voor gegevensafstamming in financiële toepassingen: ```graphql # Basis types voor financiële gegevensafstamming type DataLineage { id: ID! dataEntity: DataEntity! transformations: [Transformation!]! provenance: Provenance! lineagePath: [LineageEdge!]! complianceMetadata: ComplianceInfo createdAt: DateTime! updatedAt: DateTime! } type DataEntity { id: ID! name: String! type: DataEntityType! schema: JSON! sensitivityLevel: SensitivityLevel! owners: [User!]! sourceSystem: SourceSystem } enum DataEntityType { SOURCE_DATA TRANSFORMED_DATA AGGREGATED_DATA REPORT_DATA MODEL_OUTPUT } type Transformation { id: ID! name: String! description: String type: TransformationType! inputEntities: [DataEntity!]! outputEntities: [DataEntity!]! businessLogic: String version: String! parameters: JSON executedBy: User! executionTimestamp: DateTime! qualityMetrics: QualityMetrics } enum TransformationType { CLEANSING ENRICHMENT AGGREGATION CALCULATION ANONYMIZATION VALIDATION } type Provenance { originalSource: SourceSystem! dataExtraction: DataExtractionInfo transformationHistory: [TransformationStep!]! dataFreshness: DataFreshnessInfo } type LineageEdge { source: DataEntity! target: DataEntity! transformation: Transformation! layer: DataLayer! dependencies: [Dependency!] } enum DataLayer { RAW CLEANSED BUSINESS REPORTING ANALYTICS } type ComplianceInfo { regulation: RegulationType! dataRetentionPeriod: Int! auditRequired: Boolean! piiFields: [String!] accessLogs: [AccessLog!] } # Query interface voor lineage tracing type Query { # Lineage queries getDataLineage(entityId: ID!): DataLineage getTransformationHistory(entityId: ID!, depth: Int): [Transformation!] findDataProvenance(filters: LineageFilters): [DataLineage!] # Compliance queries getComplianceReport(regulation: RegulationType!): ComplianceReport getDataImpactAnalysis(transformationId: ID!): ImpactAnalysis # Data quality queries getDataQualityMetrics(entityId: ID!): QualityMetrics } # Mutations voor het beheren van lineage type Mutation { registerDataEntity(input: DataEntityInput!): DataEntity! logTransformation(input: TransformationInput!): Transformation! updateLineageDependencies(input: LineageUpdateInput!): Boolean! tagComplianceMetadata(input: ComplianceTagInput!): ComplianceInfo! } # Input types input DataEntityInput { name: String! type: DataEntityType! schema: JSON! sensitivityLevel: SensitivityLevel! ownerIds: [ID!]! sourceSystemId: ID } input TransformationInput { name: String! description: String type: TransformationType! inputEntityIds: [ID!]! outputEntityIds: [ID!]! businessLogic: String parameters: JSON executedById: ID! } # Ondersteunende types type QualityMetrics { completeness: Float accuracy: Float timeliness: Float consistency: Float } type ImpactAnalysis { downstreamEntities: [DataEntity!]! affectedReports: [Report!]! complianceImplications: [ComplianceImpact!] } ``` **Ontwerpkeuzes en voordelen voor gegevensbeheer en naleving:** 1. **Granulaire Transformatie Tracking** - Elke transformatie wordt gelogd met input/output relaties - Mogelijkheid om business logic en parameters vast te leggen - Ondersteunt audit trails voor regelgeving zoals GDPR, SOX 2. **Meerlaags Data Management** - Duidelijke scheiding tussen RAW, CLEANSED, BUSINESS lagen - Eenvoudig te volgen hoe data door verschillende verwerkingslagen stroomt - Helpt bij data governance en kwaliteitscontrole 3. **Compliance Metadata Integratie** - Expliciete tagging van PII-velden en gevoelige data - Automatische tracking van data retention periods - Ondersteuning voor audit requirements 4. **End-to-End Traceerbaarheid** - Volledige lineage van bron tot rapport - Impact analysis bij wijzigingen - Snelle identificatie van dataproblemen 5. **Data Quality Monitoring** - Kwaliteitsmetrics per data-entiteit - Proactieve kwaliteitsbewaking - Data freshness tracking **Praktische voordelen:** - **Audit Efficiency**: Snelle toegang tot volledige data history - **Regulatory Compliance**: Eenvoudige rapportage voor toezichthouders - **Data Governance**: Duidelijke ownership en verantwoordelijkheden - **Impact Analysis**: Inzicht in effect van wijzigingen - **Troubleshooting**: Snel root cause analysis bij data issues Dit schema biedt een robuuste basis voor financiële data governance en stelt organisaties in staat om aan complexe regelgevingsvereisten te voldoen.