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Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

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Explorer la provenance des données : garantir l'intégrité et l'authenticité des données

Zoha Shakoor

Stratégiste Content

14 Juin 2024

Qu’est-ce que la provenance des données ? 

La provenance des données est une méthode de création d'une piste documentée qui rend compte de l'origine, de la création, du mouvement et de la diffusion des données. Cela implique de stocker la propriété et l'historique des processus des objets de données pour répondre à des questions telles que « Quand les données ont-elles été créées ? », « Qui a créé les données ? et « Pourquoi a-t-il été créé ?

La provenance des données est essentielle pour établir le lignage des données, ce qui est essentiel pour la validation, le débogage, l'audit et l'évaluation. qualité des données et déterminer la fiabilité des données.

Lignée de données vs. Provenance des données  

Data provenance and lignage de données are the distinct and complementary perspectives of gestion des données. Le lignage des données fournit principalement une trace de haut niveau du parcours des données (de l'origine à la consommation), y compris les modifications apportées.

La provenance des données est ce qui ajoute de la profondeur à cette piste. Il nous renseigne sur l'origine des données et les modifications qui y ont été apportées et fournit des informations sur qui a créé les données, a effectué ces modifications, sur la qualité des données, etc.

En savoir plus sur les différences entre provenance des données vs lignée des données.

Lignée de données Provenance des données
Domaine Suit l'intégralité transformation de données voyage (de la source à la destination). Se concentre sur l’origine et l’historique des données.
Focus « Comment » et « Où » les données sont transformées. « Qui » et « Quand » les données ont été créées.
Informations clés Source, transformations, intégrations. Système source, heure de création, entité responsable.
Représentation des données Généralement visualisé sous la forme d'un graphe acyclique dirigé (DAG). Souvent présenté sous forme de métadonnées associées à l'élément de données.
Cas d'usage Identifier les erreurs de données, suivre les modifications et assurer la cohérence. Vérifier la crédibilité des données, détecter les biais et la conformité réglementaire.

Le Importance de la provenance des données

La provenance des données est une exigence fondamentale pour garantir la confiance, la fiabilité et l’efficacité de la prise de décision basée sur les données.

Pipelines de données opaques

La complexité croissante des systèmes et pipelines de données modernes rend difficile le suivi du traçage des données. Les entreprises manquent de visibilité complète sur la façon dont les données sont transformées et déplacées entre différents systèmes, créant ainsi un angle mort pour les problèmes potentiels.

La provenance des données permet aux entreprises de comprendre comment les données circulent dans leurs systèmes en révélant leur origine, leurs transformations et leurs mouvements. Cette transparence permet une identification proactive des problèmes potentiels avant qu’ils ne dégénèrent.

Problèmes de qualité des données

Sans un traçage clair des données, l’identification des incohérences et des anomalies devient une tâche fastidieuse. Des erreurs ou des préjugés peuvent passer inaperçus et conduire potentiellement à des décisions erronées aux conséquences importantes.

La provenance des données facilite la détection des anomalies et des incohérences au sein des données. En retraçant la traçabilité, les entreprises peuvent identifier la source des erreurs et les corriger de manière proactive pour garantir intégrité des données.

Par exemple, lorsqu'un tableau de bord des ventes affiche une hausse soudaine des revenus, la provenance des données identifie l'origine de l'anomalie, facilitant ainsi une résolution rapide et empêchant que des données erronées n'affectent les décisions.

Naviguer dans les règlements

L'augmentation rapide des réglementations sur la confidentialité des données telles que le RGPD et la HIPAA oblige les organisations à faire preuve de responsabilité. gouvernance des données. La provenance des données permet aux organisations de prouver leur conformité à ces réglementations.

Lors d'un audit, la provenance des données offre une piste claire qui détaille l'origine et le traitement des données sensibles, réduisant ainsi les problèmes juridiques potentiels et instaurant la confiance avec les parties prenantes.

Renforce l'IA et l'analyse

L'efficacité de l'intelligence artificielle (IA) et de l'analyse des données repose sur la qualité et la fiabilité des données. La provenance des données permet aux scientifiques d'identifier les biais ou les incohérences susceptibles de fausser les résultats du modèle en retraçant le lignage des données.

En outre, cela soutient l’explicabilité dans la prise de décision de l’IA, en remontant à la manière dont l’IA est parvenue à ses conclusions.

Le role de provenance des données pour garantir l’intégrité et l’authenticité des données 

Vérifier l'origine et la lignée  

La provenance des données crée une chaîne de conservation des données vérifiable. Il enregistre les sources de données et toutes les transformations, aidant ainsi les organisations à détecter et à traiter les impuretés potentielles dans les données.

Par exemple, une organisation collecte des données clients provenant de diverses sources et les fusionne dans une seule base de données. La provenance des données vérifie l'origine de chaque flux de données, garantissant que les données restent intactes et exemptes d'informations inexactes lors de la collecte. Ce suivi minutieux renforce la confiance dans l'authenticité des données en permettant une vérification facile de la source.

Détection des modifications non autorisées

Il aide également les organisations à détecter et à empêcher les modifications non autorisées en suivant les modifications apportées aux points de données, rendant ainsi visibles les anomalies et les incohérences.

Par exemple, si un dossier financier change de manière inattendue, la provenance des données le signale pour enquête. Ce processus permet de détecter et de corriger rapidement les accès non autorisés ou les manipulations, protégeant ainsi l’intégrité des données. Il prend également en charge le contrôle d'accès en suivant qui interagit avec les données et en identifiant les responsables des modifications.

Faciliter la reproductibilité et l’auditabilité

La reproductibilité est la capacité de reproduire les résultats de recherche et d’analyse. La provenance des données enregistre les données utilisées, leurs modifications et les processus d'analyse, permettant aux chercheurs de recréer avec précision les conditions d'origine d'une étude. La réplication précise empêche la propagation de résultats incorrects ou trompeurs en permettant une vérification indépendante des résultats.

La provenance des données soutient également l’auditabilité en fournissant une piste d’audit claire pour les examens réglementaires ou les audits de conformité.

Identification des erreurs dans les pipelines de données

Le suivi de la traçabilité des données permet aux organisations de repérer et de corriger les erreurs et les biais pipelines de données. Par exemple, si un algorithme d’approbation de prêt présente un biais à l’encontre de certaines données démographiques, la provenance des données permet aux data scientists d’examiner les données de formation.

Ils peuvent trouver et corriger les biais introduits lors de la collecte ou de la transformation des données. Ce processus améliore les pipelines de données, les rendant plus précis et plus équitables.

Comment fonctionne la provenance des données  

La provenance des données fonctionne comme un système qui utilise diverses technologies pour améliorer l'intégrité et la fiabilité des données. Les mécanismes suivants définissent son efficacité :

Gestion des métadonnées : le fondement de la provenance des données

La provenance des données repose sur la capture métadonnées, qui inclut l'origine des données, l'heure et la date de création, les transformations et les personnes responsables. La capture d'un enregistrement complet de métadonnées crée une piste d'audit claire pour chaque point de données.

Garantir l'intégrité des données grâce aux techniques cryptographiques

Les techniques cryptographiques sont des outils mathématiques permettant d'explorer et de déchiffrer les données pour une vérification inviolable. Les systèmes de provenance des données utilisent des techniques cryptographiques pour sécuriser les métadonnées et garantir leur immuabilité, ce qui signifie que toute modification apportée aux données ne peut passer inaperçue.

Une méthode clé consiste à attribuer des hachages cryptographiques, une chaîne de caractères unique de taille fixe à partir d’un élément de données. Les modifications apportées aux données modifient la valeur de hachage, ce qui rend la falsification évidente lorsque le hachage stocké ne correspond pas au hachage réaffecté des données modifiées.

Présentation du flux de travail pour un processus de provenance des données

Utilisation de la technologie du grand livre distribué

Les entreprises peuvent utiliser la provenance des données avec la technologie du grand livre distribué (DLT), y compris la blockchain, pour sécuriser et partager les données sur un réseau décentralisé. Cette approche supprime le besoin d’une autorité centrale, car toute modification apportée à l’enregistrement de données nécessite une validation majoritaire du réseau. L'approbation majoritaire du réseau améliore la transparence en bloquant les modifications non autorisées.

DLT prend également en charge l'accès contrôlé, permettant aux parties prenantes autorisées de visualiser la piste d'audit et de confirmer l'historique d'un point de données, favorisant ainsi la confiance et la collaboration dans les écosystèmes de données.

Vérification avec des mécanismes automatisés

Les organisations peuvent tirer parti des outils de provenance des données pour faciliter la vérification et le suivi de la traçabilité, en utilisant des métadonnées et des hachages cryptographiques pour vérifier l'authenticité et l'intégrité des données.

En outre, ces outils fournissent des interfaces conviviales, permettant aux utilisateurs finaux d’accéder et de vérifier directement les informations. La facilité d’utilisation de ces outils permet aux utilisateurs d’évaluer en toute confiance la fiabilité de leurs données.

 Cas d'utilisation de la provenance des données 

Transparence de la chaîne d'approvisionnement  

La provenance des données permet aux chaînes d'approvisionnement de suivre le mouvement documenté des marchandises depuis les matières premières jusqu'aux produits finis en créant un enregistrement numérique de l'origine, des étapes de transformation et des certifications pour chaque produit. Cette transparence leur permet de vérifier l'authenticité et la qualité de leurs produits par rapport à des normes prédéfinies, garantissant ainsi le respect des lois et des pratiques d'approvisionnement éthiques.

Défenses de cybersécurité

La provenance des données établit une piste d'audit claire pour l'accès et la manipulation des données, grâce à laquelle les organisations peuvent identifier les activités non autorisées et les failles de sécurité. Il est particulièrement utile dans les secteurs où un temps de réponse plus rapide aux incidents de sécurité est essentiel, comme le secteur financier.

Simplifier la gestion des sinistres

La provenance des données permet de vérifier prétentions origine, éliminant les soumissions frauduleuses. Il transforme la résolution des litiges avec une piste d'audit claire qui identifie la source de tout écart. En outre, la capacité d'examiner les manipulations de données antérieures dans les réclamations améliore l'évaluation des risques, permettant une identification proactive des problèmes potentiels.

Ce processus conduit à une détection plus rapide des fraudes et à une réduction des risques de non-conformité et de fraude.

Réflexions finales

À mesure que notre dépendance à l’égard des données augmente, il est impératif d’utiliser des méthodes et des techniques de provenance des données pour garantir la confiance dans les données. La provenance des données donne aux organisations des outils pour prendre des décisions éclairées basées sur des informations fiables.

Astera est une plateforme complète de gestion de données qui fournit aux organisations des outils pour suivre et analyser le mouvement des données. La fonctionnalité de lignage des données permet le traçage et la transformation des actifs de données, de la source à la destination. En outre, l'analyse d'impact permet d'identifier la manière dont les données sont modifiées et utilisées via divers pipelines, améliorant ainsi la compréhension des dépendances et des risques potentiels associés aux modifications des données.

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