ETL 系统中的数据沿袭通过元数据管理、流程日志记录和专用工具相结合的方式进行跟踪和记录。其核心在于，通过记录数据在管道的每个阶段的来源、转换和移动来捕获沿袭。这通常通过自动提取元数据（例如，源模式、转换逻辑和目标表）并将其存储在中央存储库中来实现。例如，像 Apache NiFi 或 Informatica 这样的 ETL 工具会自动记录数据流步骤，而自定义管道可能使用数据库触发器或应用程序日志来跟踪更改。然后将这些元数据链接起来，以提供数据从源到目标如何演变的端到端视图。
开发人员通常通过检测其 ETL 代码以生成审计记录来实现沿袭跟踪。例如，使用 Pandas 进行转换的 Python 脚本可能会将时间戳、输入文件路径和输出数据库表记录到专用的日志记录系统中。在以数据库为中心的工作流程中，像 PostgreSQL 的审计扩展或 Snowflake 的访问历史记录这样的工具可以捕获表级别的依赖关系。像 Git 这样的版本控制系统也通过保留 ETL 代码和配置文件的历史版本来发挥作用，使团队能够跟踪转换规则如何随时间变化。这些实践确保了每一次数据移动或修改都被明确记录，从而更容易诊断问题或遵守像 GDPR 这样的法规。
专门的数据沿袭工具（例如，OpenLineage、Alation 或 AWS Glue DataBrew）可以自动执行此过程的大部分。这些工具与 ETL 框架集成以映射依赖关系，通常使用 API 从数据库、编排工具（例如，Airflow）和云服务中提取元数据。例如，使用 Airflow 的管道可能使用 OpenLineage 的插件来生成沿袭图，显示 SQL 查询如何将原始 API 数据转换为可用于分析的表。然后，像 Tableau 这样的可视化工具或自定义仪表板会将这些元数据呈现为流程图，突出显示关键路径或潜在瓶颈。这种自动化跟踪、代码检测和可视化的组合确保团队可以快速回答诸如“哪些报告使用此列？”或“为什么此值发生了变化？”之类的问题，而无需手动跟踪。