¿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  

Procedencia de los datos y linaje de datos son las 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.

El sistema 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 sobre privacidad de datos como GDPR y la 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:

1. Sistemas de gestión de metadatos

metadatos desempeña un papel crucial en el seguimiento del historial de datos. Los sistemas de gestión de metadatos modernos, como los catálogos de datos y las plataformas de gobernanza de datos, almacenan registros detallados de los orígenes, las transformaciones y el uso de los datos. Estos sistemas permiten a las organizaciones mantener un registro auditable, lo que garantiza el cumplimiento de los requisitos normativos como el RGPD y la HIPAA.

2. Blockchain para la procedencia inmutable de datos

La tecnología blockchain proporciona un registro descentralizado y a prueba de manipulaciones que mejora la integridad de los datos. Al registrar cada transacción de datos como un bloque criptográfico, blockchain garantiza que cualquier modificación sea rastreable y verificable. Industrias como la gestión de la cadena de suministro y las finanzas aprovechan la procedencia basada en blockchain para confirmar la autenticidad de los datos y evitar el fraude.

3. Hashing criptográfico para la integridad de los datos

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.

Las técnicas de hash criptográfico, como SHA-256, generan huellas digitales únicas para los datos en cada etapa de su ciclo de vida. Cualquier modificación no autorizada altera el valor hash, lo que alerta de inmediato sobre una posible corrupción de los datos. El hash criptográfico se utiliza ampliamente en la investigación forense digital, la ciberseguridad y la investigación científica.

4. Tecnologías de contabilidad distribuida (DLT)

Además de la cadena de bloques, otras tecnologías de registros distribuidos (por ejemplo, Hedera Hashgraph e IOTA) ofrecen mecanismos alternativos para la procedencia segura de los datos. La tecnología DLT permite el seguimiento y la validación de datos en tiempo real sin necesidad de una autoridad central, lo que la hace adecuada para sectores que requieren una verificación descentralizada, como la atención sanitaria y la IoT.

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.

5. Inteligencia artificial y aprendizaje automático para el seguimiento automatizado de la procedencia

Los sistemas basados ​​en inteligencia artificial pueden analizar grandes conjuntos de datos y generar automáticamente registros de procedencia al detectar patrones en el movimiento y la transformación de los datos. Los modelos de aprendizaje automático ayudan a predecir anomalías y señalar inconsistencias en el linaje de los datos, lo que mejora la gobernanza en entornos de big data.

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.

6. Soluciones de procedencia basadas en la nube

Con el auge de la computación en la nube, plataformas como AWS Data Lake, Azure Purview y Google Cloud Data Catalog ofrecen capacidades integradas de seguimiento de procedencia. Estas herramientas permiten a las organizaciones mantener un registro centralizado del origen, el movimiento y la transformación de los datos, lo que garantiza el cumplimiento de los marcos de gobernanza de datos.

Al integrar estas tecnologías, las organizaciones pueden establecer un marco de procedencia de datos confiable y verificable que mejore la transparencia, la seguridad y el cumplimiento en diversas industrias.

Desafíos en la implementación de la procedencia de datos

Si bien la procedencia de los datos ofrece numerosos beneficios, las organizaciones suelen enfrentar desafíos al implementarla a gran escala. Estos desafíos surgen de complejidades técnicas, organizativas y regulatorias que requieren soluciones estratégicas.

1. Gestión de volúmenes de datos a gran escala

Las empresas modernas generan grandes cantidades de datos diariamente, lo que dificulta la captura, el almacenamiento y la gestión de registros de procedencia detallados. Las demandas de almacenamiento y procesamiento que implica mantener un historial de datos completo pueden generar cuellos de botella en el rendimiento y mayores costos de infraestructura.

Solución: Implemente sistemas de gestión de metadatos escalables y soluciones de almacenamiento basadas en la nube que manejen de manera eficiente grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo optimicen el rendimiento.

2. Garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos

Los sistemas de procedencia de datos suelen requerir el almacenamiento de registros detallados de los orígenes de los datos, las modificaciones y los usuarios que participan en el proceso. Esto puede suponer riesgos para la privacidad, en particular cuando se maneja información sensible sujeta a normativas como el RGPD, la HIPAA y la CCPA.

Solución: Utilice técnicas que preserven la privacidad, como la anonimización, los controles de acceso y el cifrado, para garantizar el cumplimiento sin comprometer la seguridad de los datos.

3. Estandarización de los datos de procedencia en todos los sistemas

Muchas organizaciones utilizan múltiples plataformas y herramientas de datos, cada una con diferentes formas de rastrear la procedencia. Esta falta de estandarización dificulta la creación de un marco de procedencia unificado e interoperable.

Solución: Adopte estándares de la industria como W3C PROV (modelo de datos de procedencia) o ISO 8000 para garantizar la coherencia y compatibilidad entre los sistemas de datos.

4. Equilibrar el rendimiento con el seguimiento de la procedencia

El seguimiento de cada transformación de datos y evento de acceso puede ralentizar los flujos de trabajo, especialmente en entornos de procesamiento de datos de alta velocidad. Las organizaciones deben equilibrar la granularidad con el rendimiento del sistema para evitar interrupciones.

Solución: Utilice el registro selectivo y el almacenamiento de procedencia escalonado, donde las transformaciones de datos críticos se rastrean en detalle mientras que los eventos menos significativos se registran a nivel de resumen.

5. Prevención de la manipulación no autorizada de los registros de procedencia

Los datos de procedencia solo son útiles si se mantienen precisos y sin modificaciones. Los agentes malintencionados o los errores del sistema pueden introducir inconsistencias que generen desconfianza en el rastro de procedencia.

Solución: Aproveche la cadena de bloques, el hash criptográfico y las soluciones de almacenamiento inmutables para crear registros de procedencia a prueba de manipulaciones que garanticen la integridad de los datos.

6. Integración del seguimiento de procedencia en sistemas heredados

Muchas organizaciones aún dependen de sistemas heredados que carecen de capacidades integradas de seguimiento de la procedencia. La modernización de estos sistemas para que admitan la procedencia puede ser compleja y costosa.

Solución: Utilice soluciones de middleware o conectores basados ​​en API para integrar el seguimiento de procedencia en la infraestructura existente sin interrumpir operaciones críticas.

Al abordar estos desafíos con las estrategias y tecnologías adecuadas, las organizaciones pueden implementar con éxito un marco de procedencia de datos sólido que mejore la integridad, el cumplimiento y la confiabilidad de los datos.

Mejores prácticas para implementar la procedencia de datos

Si bien los desafíos de implementar la procedencia de los datos pueden parecer abrumadores, se pueden gestionar de manera eficaz con las estrategias adecuadas. Al adoptar las mejores prácticas de la industria, las organizaciones pueden crear un enfoque estructurado para la procedencia de los datos, garantizando la transparencia, el cumplimiento y la integridad de los datos.

Las siguientes prácticas recomendadas le ayudarán a abordar estos desafíos y crear un marco sólido de procedencia de datos:

1. Definir objetivos claros de procedencia

Antes de implementar un sistema de procedencia, identifique los objetivos principales. ¿Está rastreando el linaje de datos para cumplir con las normas, garantizar la integridad de los datos o mejorar la precisión de los análisis? Definir objetivos ayuda a seleccionar las herramientas y metodologías adecuadas.

Consejo práctico: Establezca casos de uso como informes regulatorios, detección de anomalías o validación de modelos de IA para guiar su estrategia de procedencia.

2. Automatice la captura de procedencia

El seguimiento manual de la procedencia de los datos no es práctico, especialmente en entornos de gran escala. Las herramientas automatizadas pueden capturar metadatos, transformaciones y registros de acceso en tiempo real sin interrumpir los flujos de trabajo.

Consejo práctico: Utilice plataformas de gobernanza de datos, herramientas de gestión de metadatos o funciones de registro integradas en los procesos ETL/ELT para automatizar el seguimiento de la procedencia.

3. Estandarizar la recopilación de metadatos

Los formatos de metadatos inconsistentes dificultan el establecimiento de un marco de procedencia unificado. La estandarización garantiza la interoperabilidad entre diferentes sistemas y plataformas.

Consejo práctico: Adopte estándares de la industria como W3C PROV, ISO 8000 o DCAT (Vocabulario de catálogo de datos) para mantener registros de procedencia uniformes.

4. Implementar controles de acceso y cifrado

Los datos de procedencia suelen contener información confidencial, como las acciones de los usuarios y el origen de los datos. El acceso no autorizado puede comprometer la seguridad y dar lugar a infracciones de cumplimiento normativo.

Consejo práctico: Utilice control de acceso basado en roles (RBAC), cifrado y registros de auditoría para proteger los registros de procedencia de modificaciones no autorizadas.

5. Equilibrar la granularidad y el rendimiento

El seguimiento de cada pequeño cambio en los datos puede generar una sobrecarga de almacenamiento y reducir el rendimiento. Determine el nivel óptimo de detalle necesario para su caso de uso.

Consejo práctico: Implemente el seguimiento por niveles: almacene la procedencia detallada de conjuntos de datos críticos mientras utiliza metadatos agregados para transformaciones menos significativas.

6. Garantizar la inmutabilidad con blockchain o hash

Para mantener la confianza en los datos de procedencia, los registros deben ser inmutables y a prueba de manipulaciones. La cadena de bloques y el hash criptográfico brindan soluciones sólidas.

Consejo práctico: Utilice blockchain para registros de procedencia descentralizados y verificables o hash criptográfico para detectar modificaciones no autorizadas.

7. Integrar la procedencia con la gobernanza de datos

El seguimiento de la procedencia debe ser una parte integral del marco de gobernanza de datos de una organización para garantizar el cumplimiento y la responsabilidad.

Consejo práctico: Integre políticas de procedencia en los flujos de trabajo de gobernanza de datos y alinéelas con requisitos regulatorios como GDPR, HIPAA y CCPA.

8. Habilite la supervisión y auditoría en tiempo real

El monitoreo y la auditoría regulares ayudan a detectar anomalías en los registros de procedencia de los datos, lo que garantiza la confiabilidad y el cumplimiento continuos de los datos.

Consejo práctico: Implemente paneles de control y alertas automatizadas para rastrear cambios, señalar inconsistencias y generar informes de cumplimiento.

Al seguir estas mejores prácticas, las organizaciones pueden maximizar los beneficios de la procedencia de los datos y, al mismo tiempo, mantener la seguridad, el cumplimiento y la eficiencia operativa.

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Casos de uso de procedencia de datos 

La procedencia de los datos tiene aplicaciones en diversas industrias, ya que ayuda a las organizaciones a mantener la integridad de los datos, cumplir con las regulaciones y optimizar las operaciones. A continuación, se presentan algunos casos de uso clave:

1. Cumplimiento normativo y auditorías

Industrias como la atención médica, las finanzas y el gobierno deben cumplir con regulaciones estrictas como GDPR, HIPAA y SOX. La procedencia de los datos garantiza que las organizaciones puedan proporcionar un registro de auditoría claro del acceso, las modificaciones y el uso de los datos, lo que reduce los riesgos de incumplimiento.

Ejemplo: Un proveedor de atención médica rastrea los cambios en los datos del paciente para cumplir con las regulaciones HIPAA y evitar el acceso no autorizado.

2. Detección de fraudes en finanzas y seguros

Las instituciones financieras y las aseguradoras utilizan la procedencia de los datos para detectar anomalías en las transacciones y el procesamiento de reclamaciones. Al rastrear el origen de los datos, pueden identificar patrones sospechosos y prevenir actividades fraudulentas.

Ejemplo: Una compañía de seguros rastrea los datos del asegurado para verificar la legitimidad de un reclamo, evitando presentaciones falsas.

3. Transparencia en la cadena de suministro

Los fabricantes y minoristas utilizan la procedencia de los datos para monitorear el flujo de bienes y materias primas a través de las cadenas de suministro, garantizando un abastecimiento ético y un control de calidad.

Ejemplo: Un fabricante de alimentos rastrea las fuentes de los ingredientes para confirmar el cumplimiento de los estándares de certificación orgánica.

4. Integridad del modelo de IA y aprendizaje automático

Los sistemas basados ​​en IA dependen de datos de alta calidad para tomar decisiones precisas. La procedencia de los datos ayuda a los científicos de datos a rastrear las fuentes de datos, las transformaciones y los sesgos, lo que garantiza que los modelos de IA sigan siendo confiables.

Ejemplo: Una institución financiera audita los modelos de calificación crediticia impulsados ​​por IA para verificar que los datos ingresados ​​sean imparciales y cumplan con las regulaciones.

5. Investigación científica e integridad de los datos

En la investigación y el ámbito académico, la reproducibilidad es fundamental. La procedencia de los datos garantiza que los conjuntos de datos científicos sigan siendo precisos, lo que permite a los investigadores validar y reproducir los hallazgos.

Ejemplo: Un laboratorio de genómica rastrea el linaje de los datos de secuenciación de ADN para confirmar la validez de los resultados de sus investigaciones.

6. Ciberseguridad y respuesta a incidentes

Los datos de procedencia ayudan a los equipos de ciberseguridad a detectar accesos no autorizados, rastrear violaciones de datos e investigar incidentes de seguridad.

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros identifica una violación de datos mediante el seguimiento de cambios inusuales en los registros de clientes.

Tendencias futuras en la procedencia de los datos

A medida que los ecosistemas de datos siguen evolucionando, los avances tecnológicos están dando forma al futuro de la procedencia de los datos. A continuación, se indican algunas tendencias clave que se deben tener en cuenta:

1. Seguimiento de procedencia impulsado por IA

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se utilizan cada vez más para automatizar el seguimiento del linaje de datos, la detección de anomalías y la gestión de metadatos. Las herramientas impulsadas por IA pueden proporcionar información más detallada sobre los movimientos de datos y detectar inconsistencias en tiempo real.

2. Blockchain para una procedencia a prueba de manipulaciones

La tecnología blockchain está ganando terreno como método seguro para rastrear la procedencia de los datos. Al aprovechar los registros descentralizados, las organizaciones pueden crear registros de auditoría inmutables que mejoran la transparencia y evitan la manipulación de los datos.

3. Procedencia en tiempo real en canales de transmisión de datos

Con el aumento del procesamiento de datos en tiempo real, el seguimiento de la procedencia se está expandiendo más allá de los sistemas por lotes. Las organizaciones están adoptando soluciones de transmisión de linaje de datos para monitorear los cambios al instante y garantizar la integridad de los datos en entornos dinámicos.

4. Integración con la normativa de privacidad de datos

Los organismos reguladores siguen imponiendo requisitos de gobernanza de datos más estrictos. Los futuros sistemas de procedencia de datos necesitarán funciones de cumplimiento integradas que se ajusten al RGPD, la CCPA, la HIPAA y otros marcos, lo que garantizará que las organizaciones puedan demostrar fácilmente la trazabilidad de los datos.

5. Soluciones de procedencia nativa de la nube

A medida que las empresas migran a infraestructuras basadas en la nube, las soluciones de procedencia se adaptan para admitir entornos híbridos y multicloud. Las herramientas nativas de la nube brindan visibilidad centralizada de los movimientos de datos en sistemas distribuidos.

6. Estandarización e Interoperabilidad

Están surgiendo estándares de toda la industria para la procedencia de los datos con el fin de garantizar la interoperabilidad entre diferentes plataformas y herramientas. El desarrollo de marcos de metadatos estandarizados simplificará el seguimiento del linaje de los datos en diversos ecosistemas.

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 Generador de canalización de datos es una plataforma de integración de datos impulsada por IA que proporciona a las organizaciones herramientas para rastrear y analizar el movimiento de datos. La función de linaje de datos permite el seguimiento y la transformación de los 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 varios canales, lo que mejora la comprensión de las dependencias y los riesgos potenciales asociados con los cambios de datos.

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