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Linhagem de dados: um guia completo
A linhagem de dados é uma importante conceito em governança de dados. Ele descreve o caminho que os dados percorrem de sua origem até seu destino. Compreender a linhagem de dados ajuda a aumentar a transparência e a tomada de decisões para organizações que dependem de dados.
Este guia completo examina a linhagem dos dados e sua importância para as equipes. Também cobre a diferença entre a linhagem de dados e outros termos importantes de governança de dados e técnicas comuns de linhagem de dados.
O que é Linhagem de Dados?
A linhagem de dados refere-se à jornada dos dados desde a origem por meio de várias transformações e movimentos em diferentes sistemas, processos e ambientes dentro de uma organização. Ele fornece uma compreensão clara de como os dados são criados, usados e modificados e insights sobre os relacionamentos entre os diferentes elementos de dados.
A linhagem de dados normalmente inclui metadados como fontes de dados, transformações, cálculos e dependências, permitindo que as organizações rastreiem o fluxo de dados e garantir sua qualidade, precisão e conformidade com os requisitos regulatórios.
Linhagem de dados x proveniência de dados x governança de dados
Linhagem de dados, proveniência de dadose dados governança são conceitos cruciais no gerenciamento de dados, mas abordam diferentes aspectos do tratamento de dados.
| Aspecto | Linhagem de Dados | Proveniência de dados | Governança de dados |
| Definição | O Data Lineage rastreia o fluxo de dados da origem ao destino, documentando seu movimento e transformações. | A Proveniência de Dados captura metadados que descrevem a origem e o histórico dos dados, incluindo entradas, entidades, sistemas e processos envolvidos. | A Governança de Dados estabelece estrutura, políticas e processos para gerenciar ativos de dados dentro de uma organização. |
| Foco | Fluxo de dados | Origem e histórico dos dados | Gerenciamento e controle de ativos de dados |
| Propósito | Garantir qualidade de dados, rastreabilidade e conformidade. | Aumente a confiabilidade, a transparência e a reprodutibilidade dos dados. | Gerencie dados de forma consistente, segura e em conformidade com regulamentos e objetivos organizacionais. |
| Perguntas Chave | Qual a origem dos dados? Como isso é transformado? Onde é usado? | Como os dados foram criados? Que entidades e processos estiveram envolvidos? | Quem tem acesso aos dados? Como os dados devem ser classificados e protegidos? Quais são os procedimentos para monitoramento e correção da qualidade dos dados? |
| Exemplo | Rastreando o fluxo de dados de bases de dados aos relatórios de uma empresa. | Registro dos instrumentos utilizados, parâmetros definidos e alterações feitas durante a pesquisa científica. | Implementar políticas que especificam acesso a dados, classificação, proteção e monitoramento de qualidade em uma organização. |
Por que a linhagem de dados é importante?
A linhagem de dados é crucial por vários motivos:
- Confiança e segurança: A linhagem de dados garante transparência na origem e nas transformações dos dados, construindo confiança em sua precisão e confiabilidade durante todo o seu ciclo de vida.
- Conformidade Regulamentar: ajuda as organizações a cumprir as regulamentações, rastreando o manuseio, o armazenamento e o uso de dados, facilitando auditorias e demonstrando conformidade com os requisitos regulamentares.
- Gestão de Qualidade de Dados: Identifica e corrige problemas de qualidade de dados rastreando os dados até sua origem, permitindo que as organizações mantenham altos integridade de dados e padrões de confiabilidade.
- Análise de causa raiz: Identifica as origens dos erros, permitindo a implementação de medidas preventivas e garantindo problemas relacionados aos dados são efetivamente abordados na sua fonte.
- Governança de dados: Constitui a base para o estabelecimento gestão de dados políticas e procedimentos. A governança garante que os dados sejam tratados de forma responsável, segura e de acordo com os objetivos e padrões organizacionais.
- Business Intelligence: Garante que os insights das ferramentas de BI sejam baseados em dados precisos e relevantes, capacitando os tomadores de decisão com informações confiáveis para planejamento estratégico e avaliação de desempenho.
Linhagem de dados e classificação de dados
A classificação de dados envolve a organização dos dados em categorias com base na origem, confidencialidade, permissões de acesso, conteúdo e muito mais. Enquanto isso, a linhagem de dados se concentra na compreensão de como esses dados se movem, migram e se transformam.
Quando automatizadas, a linhagem e classificação de dados auxiliam as empresas no gerenciamento de riscos, protegendo dados confidenciais e localizando rapidamente informações específicas.
Tanto a linhagem quanto a classificação de dados facilitam:
- Localização/pesquisa de dados: a classificação simplifica a busca por dados relevantes.
- Investigação do ciclo de vida: forneça insights sobre todo o ciclo de vida dos dados, permitindo melhores decisões de gerenciamento e alocação de recursos.
- Mitigação de riscos: Identifica e mitiga proativamente violações de dados ou riscos de acesso não autorizado.
Como funciona a linhagem de dados
Veja como a linhagem de dados normalmente funciona:
- Captura de Dados: o processo começa com a captura de dados brutos de sua origem. Podem ser dados gerados internamente por sistemas como bancos de dados, aplicativos e sensores ou externamente de fontes como APIs, fornecedores terceirizados ou entradas manuais.
- Coleta de metadados: Juntamente com os dados, metadados também é coletado. Os metadados consistem em informações sobre os dados. Essas informações incluem origem, formato, estrutura e quaisquer transformações aplicadas. Esses metadados são vitais para compreender o contexto e a linhagem dos dados.
- Transformação e Processamento: depois que as equipes capturam os dados, eles geralmente passam por diversas transformações e etapas de processamento. Este processo poderia envolver limpeza de dados, filtrando, agregando, unindo-se a outros conjuntos de dados ou aplicando lógica de negócios para obter insights significativos. Cada transformação altera de alguma forma os dados e os metadados são atualizados para refletir essas alterações.
- Rastreamento de linhagem: à medida que os dados passam por diferentes sistemas e processos, sua linhagem é rastreada e registrada em cada estágio. Esta etapa inclui a captura de informações sobre a origem dos dados, quais transformações foram aplicadas e onde estão sendo enviado próximo. As informações de linhagem normalmente incluem carimbos de data/hora, proprietários de dados, dependências e relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados.
- Visualização e Análise: Informações de linhagem de dados é frequentemente visualizado por meio de diagramas ou gráficos de linhagem, que fornecem uma representação gráfica clara de como os dados fluem pela infraestrutura da organização. Essas visualizações ajudam as partes interessadas a compreender a jornada de dados de ponta a ponta e a identificar dependências, gargalos e possíveis pontos de falha.
- Governança de Dados e Conformidade: A linhagem de dados garante governança de dados e conformidade regulatória. As organizações podem demonstrar responsabilidade, rastreabilidade e garantia da qualidade dos dados aos órgãos reguladores e às partes interessadas internas, fornecendo uma trilha de auditoria completa de movimento de dados e transformações.
- Análise de Impacto e Gestão de Riscos: a linhagem de dados também permite que as organizações realizem análises de impacto e avaliem os riscos potenciais associados a alterações em fontes de dados, processos ou sistemas. As organizações podem tomar decisões criteriosas e reduzir riscos de forma proativa, compreendendo como as mudanças em uma parte do ecossistema de dados podem afetar sistemas ou análises downstream.
Técnicas de Linhagem de Dados
Existem diferentes abordagens para realizar a linhagem de dados. Aqui está uma visão geral dessas técnicas:
Linhagem por Marcação de Dados
Esta técnica marca elementos de dados com metadados que descrevem suas características, fontes, transformações e destinos. Essas tags proporcionar uma compreensão clara como os dados é usado e transformado à medida que passa por diferentes estágios de processamento.
Exemplo: uma empresa de varejo marca cada transação de vendas com metadados detalhando a localização da loja, carimbo de data/hora e informações do produto. À medida que os dados passam por vários estágios de análise, como agregação por região ou categoria de produto, cada etapa de transformação está gravado com metadados de linhagem correspondentes. Este ato garante a rastreabilidade desde os dados brutos da transação até os relatórios analíticos finais.
Linhagem Autônoma
Essa técnica envolve incorporar informações de linhagem diretamente nos próprios dados. Essa incorporação pode ser cabeçalhos, rodapés ou metadados incorporados no arquivo de dados. A linhagem independente garante que as informações da linhagem viajem com os dados, facilitando o rastreamento e a compreensão de seu histórico.
Exemplo: Um departamento de marketing mantém uma planilha contendo métricas de desempenho da campanha. A planilha inclui uma guia dedicada “Linhagem” onde cada coluna está anotado com informações sobre sua origem (por exemplo, sistema CRM, plataforma de publicidade), transformações de dados (por exemplo, cálculos, filtragem) e destino (por exemplo, painel, relatório). Essas informações de linhagem independentes permitem que os analistas entendam o histórico dos dados sem documentação externa.
Linhagem por análise
Linhagem por análise envolve análise informática pipelines ou scripts para inferir a linhagem de dados. Essa técnica analisa o código ou os arquivos de configuração das transformações de dados para identificar fontes de dados, transformações aplicadas e resultados finais. Ao compreender a lógica de processamento, linhagem pode ser reconstruída.
Exemplo: Uma empresa de serviços financeiros analisa scripts Python usados para transformações de dados em seu sistema de gerenciamento de risco. A organização infere informações de linhagem, como tabelas de origem, condições de junção e tabelas de destino, analisando a lógica dos scripts e as consultas SQL. Estes dados de linhagem analisados é então usado para gerar uma representação gráfica do fluxo de dados, desde dados brutos de mercado até modelos de risco.
Linhagem baseada em padrão
A linhagem de dados é inferida com base em padrões ou regras predefinidas na linhagem baseada em padrões. Esses padrões podem ser expressões regulares, esquemas de dados ou outros indicadores estruturais que definem como os dados são transformados e propagados. A linhagem baseada em padrões pode automatizar o rastreamento de linhagem, identificando padrões comuns nas transformações de dados.
Exemplo: Uma empresa de software emprega técnicas de linhagem baseadas em padrões para rastrear o fluxo de dados em seu sistema CRM. Ao identificar padrões comuns em processos de importação/exportação de dados e consultas de banco de dados, como “Carregar dados do cliente” ou “Exportar relatórios de vendas”, a organização infere automaticamente relacionamentos de linhagem. Essa abordagem simplifica o rastreamento de linhagem em implantações de CRM em larga escala com inúmeras integração de dados pontos.
Casos de uso de linhagem de dados
As empresas modernas procuram cada vez mais insights em tempo real, mas a sua aquisição depende de uma compreensão profunda dos dados e da sua jornada através do pipeline de dados. As equipes podem aprimorar os fluxos de trabalho usando ferramentas completas de linhagem de dados de várias maneiras:
Modelagem de dados: As empresas devem definir estruturas de dados subjacentes para visualizar diferentes elementos de dados e suas ligações correspondentes. A linhagem de dados auxilia na modelagem desses relacionamentos, ilustrando dependências em todo o ecossistema de dados. À medida que os dados evoluem, com o surgimento de novas fontes e integrações, as empresas devem adaptar as suas modelos de dados de acordo. A linhagem de dados reflete com precisão essas mudanças por meio de diagramas de modelos de dados, destacando conexões novas ou desatualizadas. Este processo ajuda analistas e cientistas de dados a realizar análises valiosas e oportunas, compreendendo melhor os conjuntos de dados.
Migração de dados: Ao fazer a transição para um novo armazenamento ou software, as organizações usam migração de dados para mover dados de um local para outro. A linhagem de dados oferece insights sobre a movimentação e o progresso dos dados na organização, de um local para outro, auxiliando no planejamento de migrações ou atualizações de sistemas. Também permite que as equipes simplifiquem os sistemas de dados arquivando ou excluindo dados obsoletos, melhorando o desempenho geral ao reduzir o volume de dados.
Conformidade: A não conformidade de dados pode ser demorada e cara. A linhagem de dados é um mecanismo de conformidade para auditoria, gerenciamento de riscos e garantia de adesão às políticas e regulamentos de governança de dados. Por exemplo, a legislação GDPR, promulgada em 2016, protege os dados pessoais na UE e no EEE, concedendo aos indivíduos maior controlo dos dados. Da mesma forma, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) obriga as empresas a informar os consumidores sobre a coleta de dados. As ferramentas de linhagem de dados são cruciais para garantir a conformidade, pois fornecem visibilidade do fluxo de dados.
Análise de impacto: As ferramentas de linhagem de dados fornecem visibilidade sobre o impacto das mudanças nos negócios, especialmente nos relatórios posteriores. Por exemplo, alterações nos nomes dos elementos de dados podem afetar os painéis e o acesso do usuário. A linhagem de dados também avalia o impacto dos erros de dados e sua exposição em toda a organização. Ao rastrear os erros até sua origem, a linhagem de dados facilita a comunicação com equipes relevantes, garantindo a confiança nos relatórios de business intelligence e nas fontes de dados.
Ferramentas de Linhagem de Dados
As ferramentas de linhagem de dados permitem que as organizações entendam e gerenciem fluxos de dados dentro de uma organização. Aqui estão alguns recursos principais comumente encontrados em ferramentas de linhagem de dados:
- Descoberta automatizada de linhagem: A ferramenta deve descobrir e mapear automaticamente a linhagem de dados em diversas fontes, sistemas e transformações, reduzindo o esforço manual.
- Visualização de linhagem ponta a ponta: Fornece uma representação clara e visual da linhagem de dados da origem ao destino, incluindo bancos de dados, aplicativos e processos.
- Controle de versão e controle de alterações: Rastreando alterações na linhagem de dados ao longo do tempo, permitindo que os usuários entendam como os fluxos de dados evoluíram e quem fez as alterações.
- Gestão de Metadados: Capturar e gerenciar metadados associados a fontes de dados, transformações e relacionamentos de linhagem, garantindo governança e conformidade de dados.
- Monitoramento da qualidade dos dados: Monitorando a qualidade dos dados em toda a linhagem, identificando problemas como dados, inconsistências, anomalias ou degradação da qualidade.
- Mapeamento de Dependências: identificar dependências entre diferentes elementos de dados, sistemas e processos, ajudando os usuários a compreender os relacionamentos entre entidades de dados.
- Integração com Glossário de Negócios: Integração com um glossário de negócios ou dicionário de dados para fornecer contexto e significado aos elementos de dados e informações de linhagem.
- Pesquisa e Descoberta: recursos de pesquisa avançada para encontrar rapidamente elementos de dados, fontes ou caminhos de linhagem específicos em grandes conjuntos de dados.
- Segurança e Controle de Acesso: O controle de acesso baseado em função (RBAC) e os mecanismos de criptografia garantem só usuários autorizados podem visualizar e modificar informações de linhagem de dados.
Conclusão
A linhagem de dados é uma parte vital da governança de dados eficaz. Desde melhorar a qualidade dos dados e garantir a conformidade até facilitar a tomada de decisões estratégicas, a compreensão da linhagem dos dados fornece às organizações insights valiosos sobre seus dados. Utilizando este conhecimento, as equipas de dados podem otimizar processos, mitigar riscos e maximizar o potencial dos seus dados.
Astera é uma ferramenta de gerenciamento de dados ponta a ponta com recursos abrangentes de governança de dados. Ele permite que usuários corporativos gerenciem e controlem dados com uma interface simples e sem código e amplo suporte ao cliente.
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autores:
Abeeha Jaffery
