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Tabla de Contenido
El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Exploración de la procedencia de los datos: garantía de la integridad y autenticidad de los datos

Zoha Shakoor

Estratega de contenido

3rd junio, 2024

¿Qué es la procedencia de los datos? 

La procedencia de los datos es un método para crear un rastro documentado que dé cuenta del origen, la creación, el movimiento y la difusión de los datos. Implica almacenar la propiedad y el historial de procesos de los objetos de datos para responder preguntas como "¿Cuándo se crearon los datos?", "¿Quién creó los datos?" y “¿Por qué fue creado?

La procedencia de los datos es vital para establecer el linaje de datos, que es esencial para validar, depurar, auditar y evaluar. calidad de los datos y determinar la confiabilidad de los datos.

Linaje de datos vs Procedencia de datos  

La procedencia y el linaje de los datos son perspectivas distintas y complementarias de datos de gestión. El linaje de datos proporciona principalmente un rastro de alto nivel del recorrido de los datos (desde el origen hasta el consumo), incluidos los cambios realizados.

La procedencia de los datos es lo que añade profundidad a este camino. Nos informa sobre los orígenes de los datos y los cambios realizados en ellos y proporciona información sobre quién creó los datos, realizó esos cambios, la calidad de los datos, etc.

Aprenda más sobre las diferencias entre procedencia de los datos versus linaje de los datos.

Linaje de datos Procedencia de datos
<b></b><b></b> Realiza un seguimiento de todo transformación de datos viaje (desde el origen hasta el destino). Se centra en el origen y registro histórico de los datos..
Focus “Cómo” y “dónde” se transforman los datos. “Quién” y “Cuándo” se crearon los datos.
Información clave Fuente, transformaciones, integraciones.. Sistema fuente, tiempo de creación, entidad responsable..
Representación de datos Normalmente se visualiza como un gráfico acíclico dirigido (DAG). A menudo se presenta como metadatos asociados con el elemento de datos..
Casos de uso Identificar errores de datos, rastrear cambios y garantizar la coherencia. Verificar la credibilidad de los datos, detectar sesgos y el cumplimiento normativo.

La Importancia de la procedencia de los datos

La procedencia de los datos es un requisito fundamental para garantizar la confianza, la confiabilidad y la eficacia de la toma de decisiones basada en datos.

Canalizaciones de datos opacas

La creciente complejidad de los sistemas y canalizaciones de datos modernos dificulta el seguimiento del linaje de datos. Las empresas carecen de una visibilidad completa de cómo se transforman y mueven los datos a través de varios sistemas, lo que crea un punto ciego para posibles problemas.

La procedencia de los datos permite a las empresas comprender cómo fluyen los datos a través de sus sistemas al revelar el origen, las transformaciones y los movimientos de los datos. Esta transparencia permite la identificación proactiva de posibles problemas antes de que se agraven.

Preocupaciones por la calidad de los datos

Sin un linaje de datos claro, identificar inconsistencias y anomalías se convierte en una tarea que requiere mucho tiempo. Los errores o sesgos pueden pasar desapercibidos, lo que podría conducir a decisiones erróneas con consecuencias importantes.

La procedencia de los datos facilita la detección de anomalías e inconsistencias dentro de los datos. Al rastrear el linaje, las empresas pueden identificar la fuente de los errores y corregirlos de manera proactiva para garantizar integridad de los datos.

Por ejemplo, cuando un panel de ventas muestra un aumento repentino en los ingresos, la procedencia de los datos identifica dónde comenzó la anomalía, lo que facilita una resolución rápida y evita que datos defectuosos afecten las decisiones.

Reglamento de Navegación

El rápido aumento de las regulaciones de privacidad de datos como GDPR e HIPAA exige que las organizaciones demuestren responsabilidad el gobierno de datos. La procedencia de los datos permite a las organizaciones demostrar su cumplimiento de estas regulaciones.

En una auditoría, la procedencia de los datos ofrece un rastro claro que detalla el origen y el manejo de datos confidenciales, lo que reduce posibles problemas legales y genera confianza con las partes interesadas.

Potencia la IA y el análisis

La eficacia de la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos depende de la calidad y confiabilidad de los datos. La procedencia de los datos permite a los científicos identificar sesgos o inconsistencias que podrían distorsionar los resultados del modelo al rastrear el linaje de los datos.

Además, respalda la explicabilidad en la toma de decisiones de la IA, remontándose a cómo la IA llegó a sus conclusiones.

El rFunción de la procedencia de los datos para garantizar la integridad y autenticidad de los datos 

Verificando el origen y el linaje  

La procedencia de los datos crea una cadena de custodia de datos verificable. Registra las fuentes de datos y todas las transformaciones, lo que ayuda a las organizaciones a detectar y abordar posibles impurezas en los datos.

Por ejemplo, una organización recopila datos de clientes de varias fuentes y los fusiona en una única base de datos. La procedencia de los datos verifica el origen de cada flujo de datos, lo que garantiza que los datos permanezcan intactos y libres de información inexacta durante la recopilación. Este seguimiento cuidadoso genera confianza en la autenticidad de los datos al permitir una fácil verificación de la fuente.

Detección de modificaciones no autorizadas

También ayuda a las organizaciones a detectar y prevenir cambios no autorizados mediante el seguimiento de los cambios en los puntos de datos, haciendo visibles las anomalías e inconsistencias.

Por ejemplo, si un registro financiero cambia inesperadamente, la procedencia de los datos lo señala para su investigación. Este proceso ayuda a detectar y corregir manipulaciones o accesos no autorizados de manera temprana, protegiendo la integridad de los datos. También admite el control de acceso al rastrear quién interactúa con los datos y señalar a los responsables de los cambios.

Facilitar la reproducibilidad y la auditabilidad

La reproducibilidad es la capacidad de replicar resultados analíticos y de investigación. La procedencia de los datos registra los datos utilizados, sus cambios y los procesos de análisis, lo que permite a los investigadores recrear con precisión las condiciones originales de un estudio. La replicación precisa evita la difusión de hallazgos incorrectos o engañosos al permitir la verificación independiente de los resultados.

La procedencia de los datos también respalda la auditabilidad al proporcionar un rastro de auditoría claro para revisiones regulatorias o auditorías de cumplimiento.

Identificar errores en las canalizaciones de datos

El seguimiento del linaje de datos permite a las organizaciones detectar y corregir errores y sesgos en canalizaciones de datos. Por ejemplo, si un algoritmo de aprobación de préstamos muestra un sesgo contra ciertos datos demográficos, la procedencia de los datos permite a los científicos examinar los datos de capacitación.

Pueden encontrar y corregir sesgos introducidos durante la recopilación o transformación de datos. Este proceso mejora los canales de datos, haciéndolos más precisos y justos.

¿Cómo funciona la procedencia de los datos?  

La procedencia de los datos funciona como un sistema que utiliza diversas tecnologías para mejorar la integridad y confiabilidad de los datos. Los siguientes mecanismos definen su eficacia:

Gestión de metadatos: la base de la procedencia de los datos

La procedencia de los datos depende de la captura metadatos, que incluye el origen de los datos, fecha y hora de creación, transformaciones y responsables. La captura de un registro de metadatos completo crea un registro de auditoría claro para cada punto de datos.

Garantizar la integridad de los datos con técnicas criptográficas

Las técnicas criptográficas son herramientas matemáticas para rastrear y descifrar datos para una verificación a prueba de manipulaciones. Los sistemas de procedencia de datos utilizan técnicas criptográficas para proteger los metadatos y garantizar su inmutabilidad, lo que significa que cualquier cambio en los datos no puede pasar desapercibido.

Un método clave es asignar hashes criptográficos, una cadena de caracteres única de tamaño fijo a partir de un dato. Los cambios en los datos modifican el valor hash, lo que hace que la manipulación sea evidente cuando el hash almacenado no coincide con el hash reasignado de los datos alterados.

Mostrar el flujo de trabajo para un proceso de procedencia de datos

Utilizando tecnología de contabilidad distribuida

Las empresas pueden utilizar la procedencia de los datos con tecnología de contabilidad distribuida (DLT), incluida blockchain, para proteger y compartir datos a través de una red descentralizada. Este enfoque elimina la necesidad de una autoridad central, ya que cualquier cambio en el registro de datos requiere una validación mayoritaria de la red. La aprobación mayoritaria de la red mejora la transparencia al bloquear cambios no autorizados.

DLT también admite el acceso controlado, lo que permite a las partes interesadas autorizadas ver el registro de auditoría y confirmar el historial de un punto de datos, promoviendo la confianza y la colaboración en los ecosistemas de datos.

Verificación con Mecanismos Automatizados

Las organizaciones pueden aprovechar las herramientas de procedencia de los datos para permitir una fácil verificación y seguimiento del linaje, utilizando metadatos y hashes criptográficos para comprobar la autenticidad e integridad de los datos.

Además, estas herramientas proporcionan interfaces fáciles de usar, lo que permite a los usuarios finales acceder y verificar la información directamente. La facilidad de uso de estas herramientas permite a las personas evaluar con confianza la confiabilidad de sus datos.

 Casos de uso de procedencia de datos 

Transparencia de la cadena de suministro  

La procedencia de los datos permite a las cadenas de suministro rastrear el movimiento documentado de bienes desde las materias primas hasta los productos terminados mediante la creación de un registro digital de origen, pasos de procesamiento y certificaciones para cada producto. Esta transparencia les permite verificar la autenticidad y calidad de sus productos según estándares predefinidos, garantizando el cumplimiento de las leyes y las prácticas de abastecimiento ético.

Defensas de ciberseguridad

La procedencia de los datos establece un rastro de auditoría claro para el acceso y la manipulación de los datos, a través del cual las organizaciones pueden identificar actividades no autorizadas y violaciones de seguridad. Es especialmente útil en industrias donde es esencial un tiempo de respuesta más rápido a incidentes de seguridad, como el sector financiero.

Simplificando la gestión de reclamaciones

La procedencia de los datos permite la verificación de reclamaciones origen, eliminando presentaciones fraudulentas. Transforma la resolución de disputas con un registro de auditoría claro que señala el origen de cualquier discrepancia. Además, la capacidad de examinar la manipulación de datos anteriores en las reclamaciones mejora la evaluación de riesgos, lo que permite la identificación proactiva de posibles problemas.

Este proceso conduce a una detección de fraude más rápida y a una reducción de los riesgos de incumplimiento y fraude.

Pensamientos Finales

A medida que crece nuestra dependencia de los datos, es imperativo utilizar métodos y técnicas de procedencia de los datos para garantizar la confianza en los datos. La procedencia de los datos equipa a las organizaciones con herramientas para tomar decisiones informadas basadas en información confiable.

Astera es una plataforma integral de gestión de datos que equipa a las organizaciones con herramientas para rastrear y analizar el movimiento de datos. La función de linaje de datos permite el seguimiento y la transformación de activos de datos, desde el origen hasta el destino. Además, el análisis de impacto ayuda a identificar cómo se modifican y utilizan los datos a través de diversos canales, mejorando la comprensión de las dependencias y los riesgos potenciales asociados con los cambios de datos.

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