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Procedencia de los datos frente a linaje de los datos: diferencias clave

yunaid baig

comercializador SEO

3rd junio, 2024

Procedencia de los datos frente a linaje de los datos

A menudo surgen dos conceptos relacionados cuando los equipos de datos trabajan en la gobernanza de datos: procedencia de los datos y linaje de los datos. Si bien pueden parecer similares a primera vista, existen diferencias fundamentales entre los dos conceptos.

La procedencia de los datos cubre el origen y el historial de los datos, incluida su creación y modificaciones. Por otro lado, el linaje de datos rastrea el viaje de los datos a través de varios sistemas y procesos, destacando su flujo y transformación a través de diferentes etapas del proceso de datos.

¿Qué es la procedencia de los datos?

Procedencia de datos es el origen y la historia de un dato. Implica registrar la creación de datos y los detalles de los cambios aplicados (por ejemplo, cuándo se modificaron los datos y quién los modificó). La procedencia de los datos tiene como objetivo proporcionar una imagen completa de cómo surgieron los datos, incluidos los procesos por los que pasaron y los cambios realizados a lo largo del camino.

La procedencia de los datos responde a preguntas como: ¿Cuál es la fuente de estos datos? ¿Quién creó estos datos? ¿Qué cambios, si los hubo, se realizaron en este conjunto de datos? Esta información ayuda a garantizar la calidad, la transparencia y la responsabilidad de los datos.

Este conocimiento es particularmente valioso en industrias altamente reguladas, como la atención médica o la banca, donde la confianza en los datos es esencial para el cumplimiento.

¿Por qué es importante la procedencia de los datos?

La procedencia de los datos permite a los analistas identificar datos corruptos a tiempo. Por ejemplo, en el caso de una filtración de datos, contar con un sistema sólido de procedencia de datos puede ayudar a determinar el punto de entrada y el alcance de la filtración, lo que permitirá respuestas rápidas y específicas para mitigar el impacto.

Este enfoque proactivo mejora la confianza general en los datos y agiliza los procesos de validación de datos. Además, según el Regla 1:10:100 de calidad de datos, solo cuesta 1 dólar para evitar datos de baja calidad de la toma de decisiones perjudiciales – y $10 por corregir errores y $100 por no hacer nada.

Las organizaciones pueden evaluar la confiabilidad y confiabilidad de los datos al comprender el origen y el historial de los datos. Esta información es crucial cuando se trata de datos confidenciales, ya que ayuda a mantener la privacidad de los datos.

La procedencia de los datos también respalda la colaboración y el intercambio de datos. Cuando varios equipos u organizaciones trabajan con los mismos datos, comprender claramente su procedencia fomenta la confianza, facilita la colaboración y reduce la redundancia.

Ejemplos y casos de uso de procedencia de datos

Algunos ejemplos y casos de uso para comprender mejor cómo se puede aplicar la procedencia de los datos en diversas industrias:

Cuidado de la salud: La procedencia de los datos permite a los proveedores de atención médica mantener un registro preciso del historial médico del paciente, lo cual es vital para brindar el nivel esperado de atención al paciente. También ayuda a mejorar y mantener la integridad de la investigación sanitaria al garantizar que los investigadores comprendan cómo se recopilan y analizan los datos. Por ejemplo, rastrear la procedencia de los registros médicos puede ayudar a identificar cualquier cambio realizado en los datos, garantizando la integridad y precisión de los datos.

Instituciones financieras: Los bancos deben garantizar el cumplimiento normativo y una gestión eficaz del riesgo en el sector financiero. La visibilidad de la fuente y el movimiento de los datos financieros, como los registros de transacciones, les permite garantizar que no hayan sido manipulados. Esta transparencia reduce el fraude y garantiza la precisión y confiabilidad de los informes financieros.

Educacion La procedencia de los datos también juega un papel importante en los institutos educativos. Con el uso cada vez mayor de la tecnología en las aulas, los educadores dependen de los datos para evaluar el desempeño de los estudiantes y adaptar la instrucción en consecuencia. Al rastrear la procedencia de los datos educativos, como los puntajes de las pruebas y los análisis del aprendizaje, los educadores pueden obtener información sobre el progreso de los estudiantes a lo largo del tiempo, identificar áreas de mejora y personalizar sus estrategias de enseñanza. Esto permite a los educadores brindar apoyo específico y mejorar los resultados del aprendizaje de los estudiantes.

¿Qué es el linaje de datos?

El linaje de datos se centra en el flujo y la transformación de datos desde su origen hasta su destino. Se ocupa de comprender cómo se mueven y cambian los datos a medida que se procesan, refinan e integran en diversos sistemas y aplicaciones. En resumen, el linaje de datos proporciona un registro detallado del viaje de los datos a través de estos sistemas.

En cierto sentido, el linaje de datos se expande según su procedencia.

El linaje de datos muestra el impacto de las transformaciones de datos en los procesos y decisiones posteriores. Ayuda a responder preguntas como "¿Qué conjuntos de datos se utilizaron para generar este informe?" y "¿Qué procesos de extracción, transformación y carga (ETL) se aplicaron a los datos?". Al mapear el linaje de datos, las organizaciones pueden mantener la precisión y confiabilidad de los procesos de análisis, informes y toma de decisiones.

¿Por qué es importante el linaje de datos?

El linaje de datos es crucial para el gobierno de datos, datos de gestióny cumplimiento normativo. Garantiza transparencia y responsabilidad al brindar visibilidad de todo el flujo de datos y las transformaciones.

Además, el linaje de datos juega un papel vital en la mejora de la seguridad de los datos. Las organizaciones pueden monitorear y proteger mejor la información confidencial al rastrear el flujo de datos desde el origen hasta el destino.

Otro aspecto del linaje de datos es su papel en la mejora de la calidad de los datos: ayuda a identificar dónde surgen los problemas de salud de los datos. Sin linaje, los equipos de datos fácilmente pasarán horas analizando las transformaciones para encontrar la causa raíz.

Al visualizar el flujo de datos desde su origen hasta su consumo, las herramientas de linaje de datos permiten a los administradores y analistas de datos identificar posibles cuellos de botella, inconsistencias o errores en el proceso de datos. Esta visibilidad permite implementar estrategias proactivas de gestión de datos, como la limpieza, estandarización y enriquecimiento de datos, lo que en última instancia mejora la calidad y confiabilidad de los conocimientos y las decisiones comerciales basados ​​en datos.

Ejemplos y casos de uso de linaje de datos

Inteligencia de negocios (BI) y generación de informes: El linaje de datos garantiza informes y paneles precisos y confiables. Permite a las organizaciones comprender cómo se obtuvieron, transformaron y agregaron los datos utilizados en estos informes.

Cumplimiento normativo: Las industrias de finanzas, atención médica y seguros tienen requisitos de cumplimiento estrictos. El linaje de datos proporciona un seguimiento de auditoría de los datos utilizados en informes o cálculos regulatorios, lo que ayuda a demostrar el cumplimiento normativo.

Gobernanza de datos y administración de datos: El linaje de datos es una herramienta valiosa para las iniciativas de gestión y gestión de datos. Ayuda a las organizaciones a comprender el efecto de los cambios en su infraestructura de datos o políticas de datos en los procesos y aplicaciones posteriores. Al mapear el linaje de datos, las organizaciones pueden identificar cualquier riesgo, dependencia o problema de calidad de los datos que deba abordarse.

Procedencia de los datos frente a linaje de los datos: diferencias clave

Ahora que hemos explorado el linaje y la procedencia de los datos, es importante comprender sus diferencias clave.

La principal distinción entre procedencia y linaje de los datos radica en su enfoque y alcance. La procedencia de los datos enfatiza el origen y la historia de un dato, rastreando sus fuentes y transformaciones. Se centra en la “ruta de ruta de navegación” de un elemento de datos específico, proporcionando información valiosa sobre su calidad, confiabilidad y responsabilidad.

Por otro lado, el linaje de datos se centra en el flujo y la transformación de los datos a medida que avanzan a través de diferentes sistemas y procesos. Proporciona una visión holística de cómo se transforman, agregan o unen los datos, lo que permite a las organizaciones comprender el impacto de estas transformaciones en los procesos y decisiones posteriores.

procedencia de los datos versus linaje de los datos

¿Debería priorizar la procedencia o el linaje de los datos?

Dar prioridad a uno sobre el otro depende de las necesidades y objetivos específicos de su organización.

La procedencia de los datos debe ser una prioridad si su principal preocupación es garantizar la calidad, la confiabilidad y el cumplimiento de los datos. El seguimiento del origen y las transformaciones de los datos ayuda a identificar problemas potenciales, garantizar la responsabilidad y cumplir con los requisitos reglamentarios.

Por otro lado, si su objetivo es comprender el impacto de las transformaciones de datos en los procesos posteriores y la toma de decisiones, el linaje de datos es clave. Al mapear el flujo y las transformaciones de los datos, puede evaluar la confiabilidad de los análisis, los informes y las decisiones basadas en datos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos conceptos están estrechamente relacionados en muchos casos, y la procedencia de los datos constituye la base del linaje de datos. Tanto la procedencia como el linaje de los datos son características esenciales de una gestión integral de datos y estrategia de gobernanza. Entonces, no se trata de elegir uno u otro. Se trata de encontrar un enfoque equilibrado que considere tanto la procedencia como el linaje en la gestión y el análisis de datos. De esta manera, puede abordar los orígenes y la historia de sus datos (procedencia) y su flujo y relaciones (linaje).

La implementación tanto de la procedencia como del linaje de los datos puede proporcionar una comprensión integral de sus activos de datos y permitir una gobernanza y una toma de decisiones eficientes.

Mejores prácticas para implementar la procedencia y el linaje de los datos

La implementación de la procedencia y el linaje de los datos requiere una planificación y consideración cuidadosas. A continuación se presentan algunas prácticas recomendadas que le ayudarán a empezar:

  1. Articule claramente los requisitos de procedencia y linaje de los datos de su organización. Comprenda las preguntas específicas que necesita responder y los resultados que desea lograr.
  2. Concentre sus esfuerzos en rastrear la procedencia y el linaje de elementos de datos de misión crítica.
  3. Documente y capture información detallada sobre los procesos, sistemas y transformaciones a lo largo del ciclo de vida de los datos para comprender el linaje y la procedencia de sus datos.
  4. Aproveche las herramientas y tecnologías de automatización para rastrear la procedencia y el linaje de los datos para minimizar el riesgo de error humano y garantizar una documentación coherente y precisa.
  5. Identifique y consulte a las partes interesadas clave desde el principio del proceso para tener en cuenta sus necesidades y requisitos y garantizar que la implementación se alinee con los objetivos más amplios de la organización.
  6. Su marco de procedencia y linaje de datos debería poder manejar la complejidad adicional y escalar sin problemas a medida que su organización crece y aumenta el volumen de datos. Considere el uso de tecnologías avanzadas, como la tecnología de contabilidad distribuida o soluciones basadas en la nube que puedan adaptarse a las crecientes demandas de su ecosistema de datos.
  7. Realice auditorías periódicas y controles de calidad de los datos para validar la precisión y confiabilidad de sus datos. Utilice la información capturada a través de la procedencia y el linaje de los datos para identificar discrepancias, valores atípicos o anomalías.
  8. La procedencia y el linaje de los datos no son iniciativas únicas. Perfeccione y mejore continuamente sus procesos de gestión de datos basándose en los conocimientos obtenidos del seguimiento de la procedencia y el linaje de sus datos.

Conclusión

La procedencia y el linaje de los datos son conceptos críticos en gobierno y gestión de datos que proporcionan información valiosa sobre el origen, la historia y el flujo de datos. Si bien comparten el objetivo común de mejorar la calidad de los datos, la rendición de cuentas y la toma de decisiones, su enfoque y alcance difieren. La estrategia óptima para los equipos de datos es encontrar el equilibrio adecuado. Pueden considerar la posibilidad de incorporar soluciones de datos modernas que ofrezcan diversas funciones de gobernanza.

Astera es una plataforma de gestión de datos empresariales sin código que ofrece análisis de linaje y impacto para activos de datos. Permite a los usuarios empresariales rastrear y controlar fácilmente sus datos con funciones sólidas y una interfaz de usuario sencilla y fácil de usar incluso para los usuarios empresariales. Astera También proporciona un glosario empresarial basado en IA, enriquecimiento de datos, creación de perfiles y un mercado de datos para una gobernanza de datos eficaz.

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