Explorando a proveniência dos dados: garantindo a integridade e autenticidade dos dados

O que é proveniência de dados? 

A proveniência dos dados é um método de criação de uma trilha documentada que leva em conta a origem, criação, movimentação e disseminação dos dados. Envolve armazenar a propriedade e o histórico de processos de objetos de dados para responder a perguntas como “Quando os dados foram criados?”, “Quem criou os dados?” e “Por que foi criado?

A proveniência dos dados é vital para estabelecer a linhagem dos dados, o que é essencial para validar, depurar, auditar e avaliar qualidade de dados e determinar a confiabilidade dos dados.

Linhagem de Dados vs Proveniência de dados  

Proveniência dos dados e linhagem de dados são as perspectivas distintas e complementares de gestão de dados. A linhagem de dados fornece principalmente uma trilha de alto nível da jornada dos dados (da origem ao consumo), incluindo quaisquer alterações feitas.

A proveniência dos dados é o que acrescenta profundidade a esta trilha. Ele nos informa sobre as origens dos dados e as alterações feitas neles e fornece insights sobre quem criou os dados, fez essas alterações, a qualidade dos dados, etc.

Saiba mais sobre as diferenças entre proveniência dos dados vs. linhagem dos dados.

A Importância da proveniência dos dados

A proveniência dos dados é um requisito fundamental para garantir a confiança, a fiabilidade e a eficácia da tomada de decisões baseada em dados.

Pipelines de dados opacos

A crescente complexidade dos sistemas e pipelines de dados modernos torna difícil rastrear a linhagem dos dados. As empresas não têm visibilidade completa sobre como os dados são transformados e movimentados entre vários sistemas, criando um ponto cego para potenciais problemas.

A proveniência dos dados permite que as empresas entendam como os dados fluem através de seus sistemas, revelando a origem, as transformações e os movimentos dos dados. Esta transparência permite a identificação proativa de potenciais problemas antes que estes se agravem.

Preocupações com a qualidade dos dados

Sem uma linhagem de dados clara, identificar inconsistências e anomalias torna-se uma tarefa demorada. Erros ou preconceitos podem passar despercebidos, levando potencialmente a decisões erradas com consequências significativas.

A proveniência dos dados facilita a detecção de anomalias e inconsistências nos dados. Ao rastrear a linhagem, as empresas podem identificar a origem dos erros e corrigi-los proativamente para garantir integridade de dados.

Por exemplo, quando um painel de vendas mostra um aumento repentino de receita, a proveniência dos dados identifica onde a anomalia começou, facilitando a resolução rápida e evitando que dados incorretos afetem as decisões.

Regulamentos de Navegação

O rápido aumento das regulamentações de privacidade de dados, como GDPR e HIPAA, exige que as organizações demonstrem responsabilidade governança de dados. A proveniência dos dados permite que as organizações comprovem a sua conformidade com estes regulamentos.

Numa auditoria, a proveniência dos dados oferece um rasto claro que detalha a origem e o tratamento de dados sensíveis, reduzindo potenciais questões jurídicas e construindo confiança com as partes interessadas.

Capacita IA e análises

A eficácia da inteligência artificial (IA) e da análise de dados depende da qualidade e confiabilidade dos dados. A proveniência dos dados permite aos cientistas identificar preconceitos ou inconsistências que podem distorcer os resultados do modelo, rastreando a linhagem dos dados.

Além disso, apoia a explicabilidade na tomada de decisões da IA, remontando à forma como a IA chegou às suas conclusões.

O Rpapel da proveniência dos dados para garantir a integridade e autenticidade dos dados 

Verificando a origem e a linhagem  

A proveniência dos dados cria uma cadeia de custódia de dados verificável. Ele registra fontes de dados e todas as transformações, ajudando as organizações a identificar e lidar com possíveis impurezas nos dados.

Por exemplo, uma organização coleta dados de clientes de várias fontes e os mescla em um único banco de dados. A proveniência dos dados verifica a origem de cada fluxo de dados, garantindo que os dados permaneçam inalterados e livres de informações imprecisas durante a coleta. Esse rastreamento cuidadoso cria confiança na autenticidade dos dados, permitindo fácil verificação da fonte.

Detectando modificação não autorizada

Também ajuda as organizações a detectar e prevenir alterações não autorizadas, rastreando alterações em pontos de dados, tornando visíveis anomalias e inconsistências.

Por exemplo, se um registo financeiro mudar inesperadamente, a proveniência dos dados sinaliza-o para investigação. Esse processo ajuda a detectar e corrigir antecipadamente acessos ou manipulações não autorizadas, protegendo a integridade dos dados. Ele também oferece suporte ao controle de acesso, rastreando quem interage com os dados e identificando os responsáveis ​​pelas alterações.

Facilitando a reprodutibilidade e auditabilidade

Reprodutibilidade é a capacidade de replicar pesquisas e resultados analíticos. A proveniência dos dados registra os dados utilizados, suas alterações e os processos de análise, permitindo aos pesquisadores recriar com precisão as condições originais de um estudo. A replicação precisa evita a propagação de descobertas incorretas ou enganosas, permitindo a verificação independente dos resultados.

A proveniência dos dados também apoia a auditabilidade, fornecendo uma trilha de auditoria clara para revisões regulatórias ou auditorias de conformidade.

Identificando erros em pipelines de dados

O rastreamento da linhagem de dados permite que as organizações identifiquem e corrijam erros e preconceitos em pipelines de dados. Por exemplo, se um algoritmo de aprovação de empréstimo mostra preconceito contra determinados dados demográficos, a proveniência dos dados permite que os cientistas de dados examinem os dados de treinamento.

Eles podem encontrar e corrigir preconceitos introduzidos durante a coleta ou transformação de dados. Esse processo melhora os pipelines de dados, tornando-os mais precisos e justos.

Como funciona a proveniência dos dados  

A proveniência dos dados funciona como um sistema que utiliza diversas tecnologias para aumentar a integridade e a confiabilidade dos dados. Os seguintes mecanismos definem sua eficácia:

Gerenciamento de metadados: a base da proveniência de dados

A proveniência dos dados depende da captura metadados, que inclui a origem dos dados, hora e data de criação, transformações e responsáveis. A captura de um registro abrangente de metadados cria uma trilha de auditoria clara para cada ponto de dados.

Garantindo a integridade dos dados com técnicas criptográficas

As técnicas criptográficas são ferramentas matemáticas para rastrear e decodificar dados para verificação à prova de falsificação. Os sistemas de proveniência de dados utilizam técnicas criptográficas para proteger os metadados e garantir a sua imutabilidade, o que significa que qualquer alteração nos dados não pode passar despercebida.

Um método importante é atribuir hashes criptográficos, uma sequência de caracteres exclusiva de tamanho fixo de um dado. Alterações nos dados modificam o valor do hash, tornando evidente a adulteração quando o hash armazenado não corresponde ao hash reatribuído dos dados alterados.

Utilizando tecnologia de razão distribuída

As empresas podem usar a proveniência dos dados com tecnologia de contabilidade distribuída (DLT), incluindo blockchain, para proteger e compartilhar dados em uma rede descentralizada. Esta abordagem elimina a necessidade de uma autoridade central, uma vez que quaisquer alterações no registo de dados requerem validação majoritária da rede. A aprovação majoritária da rede aumenta a transparência ao bloquear alterações não autorizadas.

O DLT também oferece suporte ao acesso controlado, permitindo que as partes interessadas autorizadas visualizem a trilha de auditoria e confirmem o histórico de um ponto de dados, promovendo a confiança e a colaboração nos ecossistemas de dados.

Verificação com mecanismos automatizados

As organizações podem aproveitar ferramentas de proveniência de dados para permitir fácil verificação e rastreamento de linhagem, usando metadados e hashes criptográficos para verificar a autenticidade e integridade dos dados.

Além disso, essas ferramentas fornecem interfaces fáceis de usar, permitindo que os usuários finais acessem e verifiquem as informações diretamente. A facilidade de utilização de tais ferramentas permite que as pessoas avaliem com segurança a confiabilidade de seus dados.

 Casos de uso de proveniência de dados 

Transparência da cadeia de suprimentos  

A proveniência dos dados permite que as cadeias de abastecimento rastreiem o movimento documentado de mercadorias, desde as matérias-primas até aos produtos acabados, criando um registo digital de origem, etapas de processamento e certificações para cada produto. Esta transparência permite-lhes verificar a autenticidade e a qualidade dos seus produtos em relação a padrões predefinidos, garantindo a conformidade com as leis e práticas de fornecimento ético.

Defesas de segurança cibernética

A proveniência dos dados estabelece uma trilha de auditoria clara para acesso e manipulação de dados, por meio da qual as organizações podem identificar atividades não autorizadas e violações de segurança. É especificamente útil em setores onde é essencial um tempo de resposta mais rápido a incidentes de segurança, como o setor financeiro.

Simplificando o gerenciamento de sinistros

A proveniência dos dados permite a verificação de reivindicações origem, eliminando submissões fraudulentas. Ele transforma a resolução de disputas com uma trilha de auditoria clara que identifica a origem de quaisquer discrepâncias. Além disso, a capacidade de examinar manipulações anteriores de dados em sinistros melhora a avaliação de riscos, permitindo a identificação proativa de possíveis problemas.

Este processo leva a uma detecção mais rápida de fraudes e à redução dos riscos de não conformidade e fraude.

Pensamentos Finais

À medida que nossa dependência de dados aumenta, é fundamental utilizar métodos e técnicas de proveniência de dados para garantir a confiança nos dados. A proveniência dos dados equipa as organizações com ferramentas para tomar decisões informadas com base em informações confiáveis.

Astera é uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados que equipa as organizações com ferramentas para rastrear e analisar a movimentação de dados. O recurso de linhagem de dados permite o rastreamento e a transformação de ativos de dados, da origem ao destino. Além disso, a análise de impacto ajuda a identificar como os dados são modificados e utilizados através de vários pipelines, melhorando a compreensão das dependências e dos riscos potenciais associados às alterações de dados.

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