Linaje de datos: una guía completa

El linaje de datos es un importante concepto en el gobierno de datos. Describe la ruta que siguen los datos desde su origen hasta su destino. Comprender el linaje de datos ayuda a aumentar la transparencia y la toma de decisiones para las organizaciones que dependen de datos.

Esta guía completa examina el linaje de datos y su importancia para los equipos. También cubre la diferencia entre linaje de datos y otros términos importantes de gobernanza de datos y técnicas comunes de linaje de datos.

¿Qué es el linaje de datos?

El linaje de datos se refiere al viaje de los datos desde su origen a través de diversas transformaciones y movimientos a través de diferentes sistemas, procesos y entornos dentro de una organización. Proporciona una comprensión clara de cómo se crean, utilizan y modifican los datos y conocimientos sobre las relaciones entre los diferentes elementos de datos.

El linaje de datos normalmente incluye metadatos como fuentes de datos, transformaciones, cálculos y dependencias, lo que permite a las organizaciones rastrear el flujo de datos y garantizar su calidad, precisión y cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

Linaje de datos versus procedencia de los datos versus gobernanza de los datos

linaje de datos, procedencia de los datosy datos La gobernanza son conceptos cruciales en la gestión de datos, pero abordan diferentes aspectos del manejo de datos.

¿Por qué es importante el linaje de datos?

El linaje de datos es crucial por varias razones:

• Confianza y confidencia: El linaje de datos garantiza la transparencia en el origen y las transformaciones de los datos, generando confianza en su precisión y confiabilidad durante todo su ciclo de vida.
• Cumplimiento de la normativa : ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones mediante el seguimiento del manejo, el almacenamiento y el uso de datos, facilitando auditorías y demostrando el cumplimiento de los requisitos regulatorios.
• Gestión de la calidad de los datos: Identifica y corrige problemas de calidad de los datos rastreando los datos hasta su origen, lo que permite a las organizaciones mantener un alto nivel de calidad. integridad de los datos y estándares de confiabilidad.
• Análisis de la causa raíz: Identifica los orígenes de los errores, lo que permite la implementación de medidas preventivas y garantiza problemas relacionados con los datos. se abordan eficazmente en su origen.
• Gobierno de datos: Constituye la base para establecer datos de gestión Policias y procedimientos. La gobernanza garantiza que los datos sean manejados de manera responsable, segura y de acuerdo con los objetivos y estándares organizacionales.
• Inteligencia empresarial: Garantiza que los conocimientos de las herramientas de BI se basen en datos precisos y relevantes, lo que brinda a los tomadores de decisiones información confiable para la planificación estratégica y la evaluación del desempeño.

Linaje de datos y clasificación de datos

La clasificación de datos implica organizar los datos en categorías según el origen, la sensibilidad, los permisos de acceso, el contenido y más. Mientras tanto, el linaje de datos se centra en comprender cómo estos datos se mueven, migran y se transforman.

Cuando se automatizan, el linaje y la clasificación de datos ayudan a las empresas en la gestión de riesgos, salvaguardando datos confidenciales y localizando rápidamente información específica.

Tanto el linaje como la clasificación de datos facilitan:

1. Localización/búsqueda de datos: La clasificación simplifica la búsqueda de datos relevantes.
2. Investigación del ciclo de vida: proporcione información sobre todo el ciclo de vida de los datos, lo que permitirá mejores decisiones de gestión y asignación de recursos.
3. Mitigación de riesgos: identifica y mitiga de forma proactiva las violaciones de datos o los riesgos de acceso no autorizado.

Cómo funciona el linaje de datos

Así es como suele funcionar el linaje de datos:

1. Captura de Datos: El proceso comienza con la captura de datos sin procesar desde su fuente. Estos podrían ser datos generados internamente por sistemas como bases de datos, aplicaciones y sensores o externamente de fuentes como API, proveedores externos o entradas manuales.
2. Recopilación de metadatos: Junto a los datos, metadatos también se recoge. Los metadatos consisten en información sobre los datos. Esta información incluye su fuente, formato, estructura y cualquier transformación aplicada. Estos metadatos son vitales para comprender el contexto y el linaje de los datos.
3. Transformación y Procesamiento: Una vez que los equipos capturan los datos, a menudo pasan por varias transformaciones y pasos de procesamiento. Este proceso podría implicar limpieza de datos, filtrar, agregar, unir con otros conjuntos de datos o aplicar lógica empresarial para obtener información valiosa. Cada transformación altera de alguna manera los datos y los metadatos se actualizan para reflejar estos cambios.
4. Seguimiento de linaje: A medida que los datos pasan a través de diferentes sistemas y procesos, su linaje se rastrea y registra en cada etapa. Este paso incluye capturar información sobre de dónde provienen los datos, qué transformaciones se aplicaron y dónde se encuentran. siendo enviado próximo. La información de linaje normalmente incluye marcas de tiempo, propietarios de datos, dependencias y relaciones entre diferentes conjuntos de datos.
5. Visualización y Análisis: información de linaje de datos a menudo se visualiza a través de diagramas o gráficos de linaje, que proporcionan una representación gráfica clara de cómo fluyen los datos a través de la infraestructura de la organización. Estas visualizaciones ayudan a las partes interesadas a comprender el recorrido de los datos de un extremo a otro e identificar dependencias, cuellos de botella y posibles puntos de falla.
6. Gobierno de datos y cumplimiento: El linaje de datos garantiza la gobernanza de los datos y el cumplimiento normativo. Las organizaciones pueden demostrar responsabilidad, trazabilidad y garantía de calidad de los datos a los organismos reguladores y a las partes interesadas internas proporcionando un seguimiento de auditoría completo de movimiento de datos y transformaciones.
7. Análisis de Impacto y Gestión de Riesgos: El linaje de datos también permite a las organizaciones realizar análisis de impacto y evaluar los riesgos potenciales asociados con cambios en las fuentes, procesos o sistemas de datos. Las organizaciones pueden tomar decisiones perspicaces y reducir los riesgos de forma proactiva al comprender cómo los cambios en una parte del ecosistema de datos pueden afectar los sistemas o análisis posteriores.

Técnicas de linaje de datos

Existen diferentes enfoques para realizar el linaje de datos. Aquí hay una descripción general de estas técnicas:

Linaje por etiquetado de datos

Esta técnica etiqueta elementos de datos con metadatos que describen sus características, fuentes, transformaciones y destinos. Estas etiquetas proporcionar una comprensión clara de como datos se utiliza y se transforma a medida que pasa por diferentes etapas de procesamiento.

Ejemplo: una empresa minorista etiqueta cada transacción de ventas con metadatos que detallan la ubicación de la tienda, la marca de tiempo y la información del producto. A medida que los datos pasan por varias etapas de análisis, como la agregación por región o categoría de producto, cada paso de transformación esta grabado con los metadatos de linaje correspondientes. Esta ley garantiza la trazabilidad desde los datos sin procesar de la transacción hasta los informes analíticos finales.

Linaje autónomo

Esta técnica implica incorporar información de linaje directamente dentro de los propios datos. Esta incrustación podría ser encabezados, pies de página o metadatos incrustados dentro del archivo de datos. El linaje autónomo garantiza que la información del linaje viaje con los datos, lo que facilita el seguimiento y la comprensión de su historial.

Ejemplo: Un departamento de marketing mantiene una hoja de cálculo que contiene métricas de rendimiento de la campaña. La hoja de cálculo incluye una pestaña dedicada a "Linaje" donde cada columna esta anotado con información sobre su fuente (por ejemplo, sistema CRM, plataforma de publicidad), transformaciones de datos (p. ej., cálculos, filtrado) y destino (p. ej., panel, informe). Esta información de linaje autónoma permite a los analistas comprender el historial de los datos sin documentación externa.

Linaje por análisis

El linaje mediante análisis implica analizar proceso de datos canalizaciones o scripts para inferir el linaje de datos. Esta técnica analiza el código o los archivos de configuración de las transformaciones de datos para identificar las fuentes de datos, las transformaciones aplicadas y los resultados finales. Al comprender la lógica de procesamiento, El linaje se puede reconstruir..

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros analiza scripts de Python utilizados para transformaciones de datos en su sistema de gestión de riesgos. La organización infiere información de linaje, como tablas de origen, condiciones de unión y tablas de destino, mediante el análisis de la lógica de los scripts y las consultas SQL. Estos datos de linaje analizados luego se usa para generar una representación gráfica del flujo de datos desde los datos sin procesar del mercado hasta los modelos de riesgo.

Linaje basado en patrones

El linaje de datos se infiere en función de patrones o reglas predefinidos en el linaje basado en patrones. Estos patrones podrían ser expresiones regulares, esquemas de datos u otros indicadores estructurales que definen cómo se transforman y propagan los datos. El linaje basado en patrones puede automatizar el seguimiento del linaje identificando patrones comunes en las transformaciones de datos.

Ejemplo: Una empresa de software emplea técnicas de linaje basadas en patrones para rastrear el flujo de datos en su sistema CRM. Al identificar patrones comunes en los procesos de importación/exportación de datos y consultas de bases de datos, como "Cargar datos de clientes" o "Exportar informes de ventas", la organización infiere automáticamente relaciones de linaje. Este enfoque simplifica el seguimiento del linaje en implementaciones de CRM a gran escala con numerosos integración de datos puntos.

Casos de uso de linaje de datos

Las empresas modernas buscan cada vez más información en tiempo real, pero su adquisición depende de una comprensión profunda de los datos y su recorrido a través del mundo. tubería de datos. Los equipos pueden mejorar los flujos de trabajo utilizando herramientas de linaje de datos de un extremo a otro de varias maneras:

Modelado de datos: Las empresas deben definir estructuras de datos subyacentes para visualizar diferentes elementos de datos y sus vínculos correspondientes. El linaje de datos ayuda a modelar estas relaciones, ilustrando las dependencias en todo el ecosistema de datos. A medida que los datos evolucionan y surgen nuevas fuentes e integraciones, las empresas deben adaptar sus modelos de datos respectivamente. El linaje de datos refleja con precisión estos cambios a través de diagramas de modelos de datos, destacando conexiones nuevas u obsoletas. Este proceso ayuda a los analistas y científicos de datos a realizar análisis valiosos y oportunos al comprender mejor los conjuntos de datos.

Migración de datos: Al realizar la transición a un nuevo almacenamiento o software, las organizaciones utilizan migración de datos para mover datos de una ubicación a otra. El linaje de datos ofrece información sobre el movimiento y el progreso de los datos a través de la organización., de una ubicación a otra, ayudando en la planificación de migraciones o actualizaciones del sistema. También permite a los equipos optimizar los sistemas de datos archivando o eliminando datos obsoletos, mejorando el rendimiento general al reducir el volumen de datos.

Compliance: El incumplimiento de los datos puede llevar mucho tiempo y ser costoso. El linaje de datos es un mecanismo de cumplimiento para la auditoría, la gestión de riesgos y garantizar el cumplimiento de las políticas y regulaciones de gobernanza de datos. Por ejemplo, la legislación GDPR, promulgada en 2016, protege los datos personales en la UE y el EEE, otorgando a las personas un mayor control de los datos. De manera similar, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) obliga a las empresas a informar a los consumidores sobre la recopilación de datos. Las herramientas de linaje de datos son cruciales para garantizar el cumplimiento, ya que brindan visibilidad del flujo de datos.. 

Análisis de impacto: Las herramientas de linaje de datos brindan visibilidad del impacto de los cambios comerciales, particularmente en los informes posteriores. Por ejemplo, los cambios en los nombres de los elementos de datos pueden afectar los paneles y el acceso de los usuarios. El linaje de datos también evalúa el impacto de los errores de datos y su exposición en toda la organización. Al rastrear los errores hasta su origen, el linaje de datos facilita la comunicación con los equipos relevantes, garantizando la confianza en los informes de inteligencia empresarial y las fuentes de datos.

Herramientas de linaje de datos

Las herramientas de linaje de datos permiten a las organizaciones comprender y gestionar los flujos de datos dentro de una organización. Estas son algunas de las características clave que se encuentran comúnmente en las herramientas de linaje de datos:

1. Descubrimiento de linaje automatizado: La herramienta debería descubrir y mapear automáticamente el linaje de datos en varias fuentes, sistemas y transformaciones, reduciendo el esfuerzo manual.
2. Visualización de linaje de extremo a extremo: Proporciona una representación visual clara del linaje de datos desde el origen hasta el destino, incluidas bases de datos, aplicaciones y procesos.
3. Control de versiones y seguimiento de cambios: seguimiento de los cambios en el linaje de datos a lo largo del tiempo, lo que permite a los usuarios comprender cómo han evolucionado los flujos de datos y quién realizó los cambios.
4. Manejo de Metadatos: Captura y gestionar metadatos asociados con fuentes de datos, transformaciones y relaciones de linaje, asegurando el gobierno y el cumplimiento de los datos.
5. Monitoreo de la calidad de los datos: Monitorear la calidad de los datos en todo el linaje, identificando problemas como datos inconsistencias, anomalías o degradación de la calidad.
6. Mapeo de dependencias: Identificar dependencias entre diferentes elementos de datos, sistemas y procesos, ayudando a los usuarios a comprender las relaciones entre entidades de datos.
7. Integración del glosario empresarial: Integración con un glosario empresarial o diccionario de datos para proporcionar contexto y significado a elementos de datos e información de linaje.
8. Búsqueda y Descubrimiento: Capacidades de búsqueda avanzada para encontrar rápidamente elementos de datos, fuentes o rutas de linaje específicos dentro de grandes conjuntos de datos.
9. Seguridad y control de acceso: El control de acceso basado en roles (RBAC) y los mecanismos de cifrado garantizan only Los usuarios autorizados pueden ver y modificar la información del linaje de datos.

Conclusión

El linaje de datos es una parte vital de una gobernanza de datos eficaz. Desde mejorar la calidad de los datos y garantizar el cumplimiento hasta facilitar la toma de decisiones estratégicas, comprender el linaje de los datos brinda a las organizaciones información valiosa sobre sus datos. Utilizando este conocimiento, los equipos de datos pueden optimizar procesos, mitigar riesgos y maximizar el potencial de sus datos.

Astera es una herramienta de gestión de datos de un extremo a otro con funciones integrales de gobernanza de datos. Permite a los usuarios empresariales gestionar y controlar datos con una interfaz sencilla y sin código y un amplio soporte al cliente.

Intente Astera ahora con un gratis 14 días de prueba or contáctneos para discutir un caso de uso específico.