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Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Erforschung der Datenherkunft: Gewährleistung der Datenintegrität und -authentizität

Zoha Shakoor

Inhalt Strategist

June 14th, 2024

Was ist Datenherkunft? 

Datenherkunft ist eine Methode zur Erstellung einer dokumentierten Spur, die den Ursprung, die Erstellung, die Bewegung und die Verbreitung von Daten dokumentiert. Dabei werden der Besitz- und Prozessverlauf von Datenobjekten gespeichert, um Fragen wie „Wann wurden Daten erstellt?“ oder „Wer hat die Daten erstellt?“ zu beantworten. und „Warum wurde es geschaffen?

Die Datenherkunft ist von entscheidender Bedeutung für die Festlegung der Datenherkunft, die für die Validierung, Fehlerbehebung, Prüfung und Bewertung unerlässlich ist Datenqualität und Bestimmung der Datenzuverlässigkeit.

Datenherkunft vs Datenprovenienz  

Data provenance and Datenherkunft are the distinct and complementary perspectives of Datenmanagement. Die Datenherkunft bietet hauptsächlich einen Überblick über den Datenweg (vom Ursprung bis zum Verbrauch), einschließlich aller vorgenommenen Änderungen.

Die Datenherkunft verleiht diesem Weg Tiefe. Es informiert uns über die Herkunft der Daten und die daran vorgenommenen Änderungen und bietet Einblicke in die Person, die die Daten erstellt, diese Änderungen vorgenommen hat, in die Datenqualität usw.

Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen Datenherkunft vs. Datenherkunft.

Datenherkunft Datenprovenienz
Geltungsbereich Verfolgt das Ganze Datenumwandlung Reise (von der Quelle zum Ziel). Konzentriert sich auf den Ursprung und die historische Aufzeichnung der Daten.
Setzen Sie mit Achtsamkeit „Wie“ und „Wo“ werden die Daten transformiert?. „Wer“ und „Wann“ die Daten erstellt wurden.
Schlüsselinformation Quelle, Transformationen, Integrationen. Quellsystem, Erstellungszeitpunkt, verantwortliche Stelle.
Daten Präsentation Typischerweise als gerichteter azyklischer Graph (DAG) dargestellt. Wird oft als mit dem Datenelement verknüpfte Metadaten dargestellt.
Anwendungsbeispiele Datenfehler identifizieren, Änderungen nachverfolgen und Konsistenz sicherstellen. Überprüfung der Glaubwürdigkeit der Daten, Erkennung von Verzerrungen und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

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Die Datenherkunft ist eine grundlegende Voraussetzung für die Gewährleistung von Vertrauen, Zuverlässigkeit und Wirksamkeit datenbasierter Entscheidungsfindung.

Undurchsichtige Datenpipelines

Die wachsende Komplexität moderner Datensysteme und Pipelines macht es schwierig, die Datenherkunft zu verfolgen. Unternehmen mangelt es an vollständiger Transparenz darüber, wie Daten umgewandelt und über verschiedene Systeme hinweg verschoben werden, wodurch ein blinder Fleck für potenzielle Probleme entsteht.

Mithilfe der Datenherkunft können Unternehmen verstehen, wie Daten durch ihre Systeme fließen, indem sie die Herkunft, Transformationen und Bewegungen der Daten offenlegen. Diese Transparenz ermöglicht die proaktive Identifizierung potenzieller Probleme, bevor sie eskalieren.

Bedenken hinsichtlich der Datenqualität

Ohne klare Datenherkunft wird die Identifizierung von Inkonsistenzen und Anomalien zu einer zeitaufwändigen Aufgabe. Fehler oder Vorurteile können unentdeckt bleiben und möglicherweise zu fehlerhaften Entscheidungen mit erheblichen Konsequenzen führen.

Die Datenherkunft erleichtert die Erkennung von Anomalien und Inkonsistenzen innerhalb der Daten. Durch die Rückverfolgung der Abstammung können Unternehmen die Fehlerquelle lokalisieren und diese proaktiv beheben, um sicherzustellen, dass dies der Fall ist Datenintegrität.

Wenn beispielsweise ein Vertriebs-Dashboard einen plötzlichen Umsatzanstieg anzeigt, identifiziert die Datenherkunft, wo die Anomalie begann, was eine schnelle Lösung ermöglicht und verhindert, dass fehlerhafte Daten Entscheidungen beeinflussen.

Navigationsvorschriften

Die rasante Zunahme von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA verlangt von Unternehmen, dass sie Verantwortung übernehmen Data Governance. Die Datenherkunft ermöglicht es Unternehmen, die Einhaltung dieser Vorschriften nachzuweisen.

Bei einem Audit bietet die Datenherkunft eine klare Spur, die die Herkunft und den Umgang mit sensiblen Daten detailliert beschreibt, wodurch potenzielle rechtliche Probleme reduziert und Vertrauen bei den Stakeholdern aufgebaut werden.

Ermöglicht KI und Analyse

Die Wirksamkeit künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalysen hängt von der Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten ab. Mithilfe der Datenherkunft können Wissenschaftler Vorurteile oder Inkonsistenzen identifizieren, die die Modellergebnisse verzerren könnten, indem sie die Datenherkunft nachverfolgen.

Außerdem unterstützt es die Erklärbarkeit bei der KI-Entscheidungsfindung, indem es darauf zurückgeht, wie die KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt ist.

Der role der Datenherkunft bei der Gewährleistung der Datenintegrität und -authentizität 

Überprüfung der Herkunft und Abstammung  

Durch die Datenherkunft entsteht eine überprüfbare Datenverwahrungskette. Es zeichnet Datenquellen und alle Transformationen auf und hilft Unternehmen dabei, potenzielle Unreinheiten in Daten zu erkennen und zu beheben.

Beispielsweise sammelt eine Organisation Kundendaten aus verschiedenen Quellen und führt sie in einer einzigen Datenbank zusammen. Die Datenherkunft überprüft die Herkunft jedes Datenstroms und stellt sicher, dass die Daten während der Erfassung unverfälscht und frei von ungenauen Informationen bleiben. Diese sorgfältige Nachverfolgung schafft Vertrauen in die Authentizität der Daten, indem sie eine einfache Quellenüberprüfung ermöglicht.

Erkennen unautorisierter Änderungen

Darüber hinaus hilft es Unternehmen, unbefugte Änderungen zu erkennen und zu verhindern, indem es Änderungen an Datenpunkten verfolgt und Anomalien und Inkonsistenzen sichtbar macht.

Wenn sich beispielsweise ein Finanzdatensatz unerwartet ändert, wird er von der Datenherkunft zur Untersuchung markiert. Dieser Prozess trägt dazu bei, unbefugte Zugriffe oder Manipulationen frühzeitig zu erkennen und zu beheben und so die Datenintegrität zu schützen. Es unterstützt auch die Zugriffskontrolle, indem es verfolgt, wer mit Daten interagiert, und die Verantwortlichen für Änderungen ermittelt.

Erleichterung der Reproduzierbarkeit und Überprüfbarkeit

Reproduzierbarkeit ist die Fähigkeit, Forschungs- und Analyseergebnisse zu reproduzieren. Die Datenherkunft erfasst die verwendeten Daten, ihre Änderungen und die Analyseprozesse und ermöglicht es Forschern, die ursprünglichen Bedingungen einer Studie genau nachzubilden. Die genaue Replikation verhindert die Verbreitung falscher oder irreführender Ergebnisse, indem sie die unabhängige Überprüfung der Ergebnisse ermöglicht.

Die Datenherkunft unterstützt auch die Prüfbarkeit, indem sie einen klaren Prüfpfad für behördliche Überprüfungen oder Compliance-Prüfungen bereitstellt.

Identifizieren von Fehlern in Datenpipelines

Durch die Verfolgung der Datenherkunft können Unternehmen Fehler und Verzerrungen erkennen und beheben Datenpipelines. Wenn beispielsweise ein Kreditgenehmigungsalgorithmus eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten demografischen Merkmalen aufweist, können Datenwissenschaftler mithilfe der Datenherkunft die Trainingsdaten untersuchen.

Sie können Verzerrungen erkennen und korrigieren, die während der Datenerfassung oder -transformation entstehen. Dieser Prozess verbessert die Datenpipelines und macht sie genauer und gerechter.

Wie funktioniert die Datenherkunft?  

Bei der Datenherkunft handelt es sich um ein System, das verschiedene Technologien nutzt, um die Integrität und Vertrauenswürdigkeit der Daten zu verbessern. Folgende Mechanismen bestimmen seine Wirksamkeit:

Metadatenmanagement: Die Grundlage der Datenherkunft

Die Datenherkunft beruht auf der Erfassung Metadaten, einschließlich Herkunft der Daten, Erstellungszeit und -datum, Transformationen und verantwortliche Personen. Durch die Erfassung eines umfassenden Metadatensatzes wird für jeden Datenpunkt ein klarer Prüfpfad erstellt.

Sicherstellung der Datenintegrität mit kryptografischen Techniken

Bei kryptografischen Techniken handelt es sich um mathematische Werkzeuge zum Crawlen und Entschlüsseln von Daten zur manipulationssicheren Überprüfung. Datenherkunftssysteme verwenden kryptografische Techniken, um Metadaten zu sichern und ihre Unveränderlichkeit sicherzustellen, was bedeutet, dass jede Änderung an Daten nicht unbemerkt bleiben kann.

Eine wichtige Methode besteht darin, kryptografische Hashes zuzuweisen, eine eindeutige Zeichenfolge fester Größe aus einem Datenelement. Durch Datenänderungen wird der Hash-Wert verändert, wodurch Manipulationen offensichtlich werden, wenn der gespeicherte Hash nicht mit dem neu zugewiesenen Hash der geänderten Daten übereinstimmt.

Vorstellung des Arbeitsablaufs für einen Datenherkunftsprozess

Nutzung der Distributed-Ledger-Technologie

Unternehmen können die Datenherkunft mithilfe der Distributed-Ledger-Technologie (DLT), einschließlich Blockchain, nutzen, um Daten in einem dezentralen Netzwerk zu sichern und auszutauschen. Dieser Ansatz macht eine zentrale Behörde überflüssig, da alle Änderungen am Datensatz eine mehrheitliche Netzwerkvalidierung erfordern. Die mehrheitliche Netzwerkgenehmigung erhöht die Transparenz, indem sie unbefugte Änderungen blockiert.

DLT unterstützt auch den kontrollierten Zugriff, sodass autorisierte Stakeholder den Audit-Trail einsehen und den Verlauf eines Datenpunkts bestätigen können, was das Vertrauen und die Zusammenarbeit in Datenökosystemen fördert.

Überprüfung mit automatisierten Mechanismen

Unternehmen können Datenherkunftstools nutzen, um eine einfache Verifizierung und Herkunftsverfolgung zu ermöglichen, indem sie Metadaten und kryptografische Hashes verwenden, um die Authentizität und Integrität der Daten zu überprüfen.

Darüber hinaus bieten diese Tools benutzerfreundliche Schnittstellen, die es Endbenutzern ermöglichen, direkt auf Informationen zuzugreifen und diese zu überprüfen. Die einfache Verwendung solcher Tools ermöglicht es den Menschen, die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten sicher einzuschätzen.

 Anwendungsfälle zur Datenherkunft 

Transparenz in der Lieferkette  

Mit der Datenherkunft können Lieferketten den dokumentierten Warenverkehr vom Rohmaterial bis zum fertigen Produkt verfolgen, indem für jedes Produkt eine digitale Aufzeichnung der Herkunft, Verarbeitungsschritte und Zertifizierungen erstellt wird. Diese Transparenz ermöglicht es ihnen, die Authentizität und Qualität ihrer Produkte anhand vordefinierter Standards zu überprüfen und so die Einhaltung von Gesetzen und ethischen Beschaffungspraktiken sicherzustellen.

Abwehrmaßnahmen gegen Cybersicherheit

Durch die Datenherkunft wird ein klarer Prüfpfad für Datenzugriff und -manipulation erstellt, anhand dessen Unternehmen unbefugte Aktivitäten und Sicherheitsverstöße lokalisieren können. Dies ist insbesondere in Branchen hilfreich, in denen eine schnellere Reaktionszeit auf Sicherheitsvorfälle unerlässlich ist, beispielsweise im Finanzsektor.

Vereinfachtes Schadenmanagement

Die Datenherkunft ermöglicht die Überprüfung von aus aller Welt Herkunft, wodurch betrügerische Einreichungen ausgeschlossen werden. Es transformiert die Streitbeilegung durch einen klaren Prüfpfad, der die Ursache etwaiger Unstimmigkeiten ermittelt. Darüber hinaus verbessert die Möglichkeit, frühere Datenmanipulationen in Schadensfällen zu untersuchen, die Risikobewertung und ermöglicht die proaktive Identifizierung potenzieller Probleme.

Dieser Prozess führt zu einer schnelleren Betrugserkennung und verringert das Risiko von Verstößen und Betrug.

Abschließende Gedanken

Da unsere Abhängigkeit von Daten zunimmt, ist der Einsatz von Datenherkunftsmethoden und -techniken zur Gewährleistung des Vertrauens in die Daten unerlässlich. Die Datenherkunft stattet Unternehmen mit Werkzeugen aus, mit denen sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Informationen treffen können.

Astera ist eine umfassende Datenverwaltungsplattform, die Unternehmen mit Tools zur Verfolgung und Analyse von Datenbewegungen ausstattet. Die Datenherkunftsfunktion ermöglicht die Verfolgung und Transformation von Datenbeständen von der Quelle bis zum Ziel. Außerdem hilft die Auswirkungsanalyse dabei, zu erkennen, wie Daten über verschiedene Pipelines verändert und genutzt werden, und verbessert so das Verständnis von Abhängigkeiten und potenziellen Risiken, die mit Datenänderungen verbunden sind.

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