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编辑导语：数据在变动之后有可能留下痕迹，此时这类痕迹就称为“数据留痕” 。而数据留痕在一定程度上可以帮助业务人员寻找易混淆的信息，寻找数据可能出错的起点。本篇文章里，作者就对数据留痕的定义和场景做了解读，一起来看一下。

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一、背景医学科研中，原始数据经过解析，完成数据的首次填充。然后经过多轮校验和修改，最终形成高准确度的数据。但是数据演进的过程越长，出现错误的概率也就越大。使用错误数据进行科研，科研结果的准确性就会受到影响。
当数据出现问题时，由于没有记录数据演进过程，所以无法了解数据是“何人何时修改了何种信息”，缺少了寻找错误的起点。
例如，数据库中记录患者李明的“就诊年龄=61岁”，但是医生通过其他资料查询，认为就诊年龄应该是59岁。由于没有记录中间演进过程，所以不知道是什么原因产生了这种差异。也不知道是谁因为什么修改的这个数据。
其实，数据的演进过程是这样的。其中“61岁”是通过***号和当时的就诊日期自动计算出来的。后面经过数据核查，“李明的***年龄比实际年龄小2岁”，于是修改李明的“就诊年龄=59岁” 。
上述案例中，“就诊年龄=61岁”，“就诊年龄=59岁”是数据的痕迹。“由***号和就诊日期计算所得”“***年龄比实际年龄小2岁”是数据修改的原因。
由于缺乏数据修改记录和数据修改原因，这种情况下可能会产生两个后果。
医生手动将61岁修改为59岁。原本正确的数据，被修改错误。如果筛选年龄介于18-60的患者。该患者就会被误选进入研究样本中，对研究结果产生干扰。医生无法确定哪个数据准确，为了保证数据的准确性，则不适用该数据。那么研究的样本中就会少一例。当可供研究的样本数量较少时，减少一个研究样本就少了一份可用数据。如果系统记录了数据修改记录和数据修改原因，了解“就诊年龄”字段的演进过程，就可以根据科研需求，决定是否使用该患者数据。
这就是我们今天讨论的话题，数据留痕。
二、数据留痕指的是记录数据的每一次变动，让每一次数据变化都留下痕迹。一条留痕记录包括两部分内容，变动信息和变动原因。
变动信息，指的是用户在提交数据时，提交后的数据相较于提交前上一次数据，发生变动的地方。主要数据有变动变量、变动前的结果（原值）、变动后结果（现值）、变动时间、修改人。变动信息具备事实性，能够准确的反应数据发生变动时的场景。
变动原因，指的是产生本次数据修改的原因。该部分信息是由用户手动填写完成，在数据提交时由系统记录的。数据的信息量大，价值高。主观性较强，准确性无法保证。
举例：

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在表单“基本信息”中，点击提交按钮，“首次就诊年龄“从原值“61岁”变更为现值“59岁” 。同时，系统产生一条留痕记录。

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留痕记录中，变动信息：
① 变动时间：2021-2-2 19:04，记录执行提交任务的时刻。
② 修改人：张三医生，记录执行数据提交任务的人。
③ 变动变量：就诊年龄，记录修改的变量。
④ 原值：61岁，记录变量修改前的结果。
⑤现值：59岁，记录变量修改后的结果。
变动原因：
⑥变动原因：李明的***年龄比实际年龄大2岁，61岁是根据***号计算出来。
当对“首次就诊年龄”变量的准确性产生质疑时，通过点击“首次就诊年龄”旁的“留痕记录”icon，查看历次留痕。该 *** 为判断该结果的准确性提供了一种获取信息的途径。
三、典型应用场景数据留痕记录下数据变动的全过程，提供了查找错误的入口。典型的应用场景包括重要文档修改、重要业务流转过程等。
场景一：电子文档修改在企业内部，重要的文档、客户信息、费用信息经过首次校验后，数据保存至系统中。由于合同变更、客户信息更新、劳务合同修订等原因，需要调整原始纸质数据，同时更新系统中数据。
重要的电子文档具有重要程度高、数据使用频率低的特点。
例如，CRM系统中记录了大客户的资料，这些客户为公司创造了营收，所以大客户数据至关重要。可能会因为业务方人员变更、采购量发生变化等原因，公司需要更新客户资料。但是业务方人员变更或采购量的变化，这些事情该生的概率都比较低。