Voir ce qui dépend d'une table avant de la modifier. — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par DataHub Project✓ — exécuter /datahub-lineage dans Claude·Mis à jour le 13 juin 2026·vmain@68585b1
Trouve sources amont, dashboards aval, owners et risques dans DataHub avant de modifier une table, colonne ou pipeline.
- Montre ce qui alimente une table et ce qui dépend d'elle en aval.
- Identifie dashboards, tables, pipelines, owners, domaines et plateformes touchés.
- Aide aux analyses d'impact, root cause et changements multi-plateformes.
- Produit un rapport lisible : actifs affectés, niveau de risque, owners et rollout recommandé.
Avant un rename de colonne, l'équipe demande sur Slack qui utilise la table et découvre les dashboards cassés après déploiement.
Lancez /datahub-lineage pour voir dépendances, owners et risque avant de déployer le changement.
Pour qui
Ce qu'il fait
Savoir qui et quoi sera affecté avant de changer table, colonne ou pipeline.
Tracer les sources amont quand un dashboard ou dataset semble faux.
Afficher quelles équipes possèdent les assets impliqués dans un flux.
Fonctionnement
Indiquez l'asset DataHub : dataset, chart, dashboard, pipeline ou URN.
Choisissez la direction : aval, amont, les deux ou un chemin spécifique.
La compétence parcourt le lignage, regroupe owners et actifs critiques, puis estime le risque.
Elle renvoie qui prévenir, quoi tester et comment déployer sans casser les rapports.
Options d'entrée
Dataset, chart, dashboard, pipeline ou URN à analyser.
Exemple
Changement prévu : renommer analytics.orders.discount_code en promo_code. Asset DataHub : table Snowflake analytics.orders. Cible de déploiement : vendredi. Inquiétudes : - Les rapports de clôture finance peuvent utiliser cette table. - Le dashboard Revenue peut utiliser cette colonne. - Un notebook cohortes client lit peut-être le modèle aval. Besoin : assets affectés, owners, niveau de risque et personnes à prévenir avant déploiement.
La compétence traite la table comme une carte de dépendances : elle vérifie ce qui alimente analytics.orders et ce qui en dépend en aval.
Le dashboard Revenue, l'export bookings hebdomadaire, le modèle de clôture finance et le notebook cohortes dépendent de cette table ou de modèles aval.
Le modèle de clôture finance utilise discount_code directement et n'a pas de fallback. Renommer avant la clôture peut casser le reporting finance.
Finance Analytics possède le modèle de clôture, RevOps Analytics possède l'export bookings, Growth possède le notebook cohortes.
Ajouter promo_code d'abord, garder discount_code une release, prévenir les owners, puis supprimer l'ancienne colonne après confirmation des équipes aval.
Métriques améliorées
Compatible avec
Envie d'utiliser Lignage DataHub ?
Choisissez comment commencer.
Installez et exécutez cette compétence localement sur votre ordinateur.
Ouvrez un terminal sur votre ordinateur et collez cette commande :
Cela télécharge la compétence avec tous ses fichiers sur votre ordinateur :
Ajoutez -g à la fin pour le rendre disponible dans tous vos projets.
Démarrez Claude Code, puis tapez la commande :
Lignage DataHub
Commande : /datahub-lineage
Quand l'utiliser
Trouve sources amont, dashboards aval, owners et risques dans DataHub avant de modifier une table, colonne ou pipeline.
Ce que la compétence produit
- Montre ce qui alimente une table et ce qui dépend d'elle en aval.
- Identifie dashboards, tables, pipelines, owners, domaines et plateformes touchés.
- Aide aux analyses d'impact, root cause et changements multi-plateformes.
- Produit un rapport lisible : actifs affectés, niveau de risque, owners et rollout recommandé.
Entrées attendues
- Entité DataHub : Dataset, chart, dashboard, pipeline ou URN à analyser.
- Direction : Impact aval, root cause amont, deux directions ou chemin spécifique.
- Périmètre : Profondeur, plateforme, domaine, owner ou assets critiques à inclure.
Déroulé recommandé
- Indiquez l'asset DataHub : dataset, chart, dashboard, pipeline ou URN.
- Choisissez la direction : aval, amont, les deux ou un chemin spécifique.
- La compétence parcourt le lignage, regroupe owners et actifs critiques, puis estime le risque.
- Elle renvoie qui prévenir, quoi tester et comment déployer sans casser les rapports.
Exemple de sortie utile
Lecture de la demande
La compétence traite la table comme une carte de dépendances : elle vérifie ce qui alimente analytics.orders et ce qui en dépend en aval.
Assets affectés
Le dashboard Revenue, l'export bookings hebdomadaire, le modèle de clôture finance et le notebook cohortes dépendent de cette table ou de modèles aval.
Risque le plus élevé
Le modèle de clôture finance utilise discount_code directement et n'a pas de fallback. Renommer avant la clôture peut casser le reporting finance.
Owners à prévenir
Finance Analytics possède le modèle de clôture, RevOps Analytics possède l'export bookings, Growth possède le notebook cohortes.
Rollout recommandé
Ajouter promo_code d'abord, garder discount_code une release, prévenir les owners, puis supprimer l'ancienne colonne après confirmation des équipes aval.
Garde-fous
- Conserver les chiffres, dates, noms d'outils, commandes, chemins, identifiants et URLs fournis par l'utilisateur.
- Ne pas inventer de source, de propriétaire, de métrique ou de décision qui n'apparaît pas dans les éléments fournis.
- Signaler clairement les points qui doivent être confirmés par un humain avant publication, mise à jour d'outil ou décision de pilotage.
Documents de référence
Compétence Lignage DataHub
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Explique les cas d'usage de lignage, impact de changement, root cause et ownership dans DataHub.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.
README Lignage DataHub
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Présente la manière de lancer une analyse de lignage et d'interpréter les résultats pour une équipe data.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.
Référence des patterns de lignage
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Décrit les patterns amont, aval, multi-hop, critique et owner à surveiller.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.
Modèle d'analyse d'impact
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Structure les assets affectés, owners, niveau de risque et plan de notification.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.
Modèle de carte de lignage
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Aide à présenter un flux de données sous forme lisible par produit, finance ou leadership.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.
Référence CLI DataHub
Document de référence pour Lignage DataHub.
À quoi il sert
Rappelle les commandes et identifiants à préserver quand l'analyse s'appuie sur DataHub CLI.
Utilisation dans le catalogue
Présenter /datahub-lineage à un utilisateur non technique : expliquer les entrées nécessaires, le résultat attendu, les vérifications humaines et les limites de la compétence.
Points à préserver
- Conserver les noms de produits, commandes, chemins, flags, IDs, URLs et clés JSON tels quels.
- Traduire le raisonnement métier en français clair, sans jargon inutile.
- Montrer ce que l'utilisateur obtient concrètement et ce qu'il doit encore valider.