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

Zoha Shakoor

Estrategista de conteúdo

14 de junho de 2024

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.

Linhagem de Dados Proveniência de dados
Objetivo Rastreia todo transformação de dados viagem (da origem ao destino). Concentra-se na origem e no registro histórico dos dados.
Foco “Como” e “Onde” os dados são transformados. “Quem” e “Quando” os dados foram criados.
Informações Chave Fonte, transformações, integrações. Sistema de origem, hora de criação, entidade responsável.
Representação de dados Normalmente visualizado como um gráfico acíclico direcionado (DAG). Frequentemente apresentados como metadados associados ao elemento de dados.
Casos de uso Identificando erros de dados, rastreando alterações e garantindo consistência. Verificando a credibilidade dos dados, detectando distorções e conformidade regulatória.

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.

Apresentando o fluxo de trabalho para um processo de origem de dados

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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