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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 。
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”是通过身份证号和当时的就诊日期自动计算出来的 。后面经过数据核查，“李明的身份证年龄比实际年龄小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 。“由身份证号和就诊日期计算所得”“身份证年龄比实际年龄小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：
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 。
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