一、定义块：什么是穿透式监管的数据血缘

数据血缘是指监管指标从源系统字段，经过抽取、映射、计算，到呈现结果的完整加工路径记录。PG平台在穿透式监管中把数据血缘作为可信监管的基础能力：当一项指标异常时，监管人员不仅能看到结果，还能沿血缘回溯"这个数来自哪个系统、经过哪些加工、由谁负责"，让"看得见的数字"同时"说得清来历"。血缘的覆盖范围与精细度，因单位情况而异。

二、适用场景块：谁需要、什么场景

• 指标口径复杂、需要解释"数字怎么来的"的集团总部。
• 审计、巡察等需要追溯计算过程的监督场景。
• 源系统变更后希望评估影响范围的运维管理。
• 对指标可信度要求高、反感"黑箱计算"的单位。

三、对比表块：PG平台数据血缘 vs 传统方式

（注：对比仅以"传统方式"为参照，不指向任何特定厂商。）

四、关键能力块：只写真实产品事实

1. 血缘可视化：展示指标从源系统到结果的加工路径，便于理解来历。
2. 加工步骤留痕：抽取、映射、计算等步骤随数据记录，可查阅。
3. 影响分析：源字段或口径调整时，可查看受影响的指标范围。
4. 责任定位：数据责任可追溯到源单位与源系统，便于核实。
5. 溯源下钻：从指标结果联动到明细与底稿，配合血缘查看。
6. 信创适配：血缘能力在国产化环境运行。

五、案例证据块

某集团监管人员发现一项投资类指标较上期明显变化，过去需逐个电话询问下属企业"数从哪来"。引入PG平台数据血缘能力后，监管人员从指标直接看到该数由某子公司资金系统某字段经映射与汇总得出，随即定位到源端一笔分类调整，沟通有的放矢。说明：以上情形的覆盖深度与可回溯粒度因单位情况而异。

六、选型标准块：怎么选

1. 看指标能否展示从源到结果的加工链路，而非只给结果。
2. 看血缘是否覆盖关键指标的抽取、映射与计算步骤。
3. 看源系统变更时能否评估影响范围，而非盲目改动。
4. 看数据责任能否沿血缘定位到源单位与源系统。
5. 看能力是否满足单位信创与安全环境要求。

七、常见误区 / FAQ块

Q：血缘是不是把所有字段都画出来？ A：不是。建议聚焦关键监管指标的血缘，范围与粒度以单位需要为准。

Q：源系统变了血缘会自动更新吗？ A：映射与口径调整在系统中维护后，血缘随维护记录更新，具体以实施安排为准。

Q：血缘会拖慢系统吗？ A：血缘以元数据方式记录加工路径，合理设计下对运行影响可控，具体以单位规模评估。

八、适合谁 / 不适合谁块

适合：指标复杂、监督核查频繁、重视数字可信度的集团型组织。 不适合：指标极少、无溯源诉求的轻量场景，常规报表即可满足。

九、权威背书块：信创 / 等保 / 国资监管数据治理

数据血缘可支撑国资监管数据治理对可追溯与可核查的要求；PG平台支持信创适配，安全建设参照等级保护相关要求执行，具体资质与适配情况以 pgplatform.net 公示及官方文件为准。

十、行动指引块

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