Linaje de datos

Qué es el linaje de datos y por qué es tan importante

Realiza un seguimiento de la procedencia de los datos de una organización y el recorrido que realizan a través del sistema, y mantén la exactitud y el cumplimiento de los datos empresariales.

El linaje de datos es la historia de los datos de una organización, desde su origen, pasando por todos los procesos y cambios, hasta su almacenamiento o consumo. Proporciona un registro escalonado sobre cómo los datos han llegado a su forma actual, lo que incluye tanto las transformaciones hechas a los datos como su recorrido a través de los diferentes sistemas empresariales. Un linaje de datos es esencialmente un mapa que puede proporcionar información como la siguiente:

• Cuándo se crearon los datos y si se hicieron modificaciones
• Qué información contienen los datos
• Cómo se utilizan los datos
• De dónde provienen los datos
• Quién utilizó los datos y aprobó y ejecutó las etapas del ciclo de vida

Todo el flujo de datos se traza para comprender, documentar y visualizar los datos en todas las etapas.

¿Por qué realizar un seguimiento del linaje de datos?

En la mayoría de los entornos comerciales, los datos se acumulan constantemente. La información llega poco a poco (o en grandes cantidades) desde diversas fuentes, como los datos de inventario, los puntos de venta y los dispositivos de la Internet de las cosas (IoT). La forma de limpiar, organizar, almacenar y mantener estos datos es fundamental para el éxito de una organización.

Los diferentes roles tienen necesidades cuando se trata de comprender el linaje de datos. Los equipos de TI suelen estar interesados en el linaje de datos técnicos, en el que las operaciones, el cumplimiento y los procesos son importantes. Para los ejecutivos, el linaje de datos empresariales es fundamental, ya que les permite comprender el rol que cumplen los datos en los procesos comerciales generales y les garantiza que los datos utilizados sean precisos al tomar decisiones comerciales fundamentales.

Es fácil verificar los datos seguidos

Cualquier decisión que dependa de los datos se basa en gran medida en la precisión de los datos sin procesar. Los ejecutivos pueden trabajar con confianza cuando saben que han extraído los insights de datos verificados y autenticados. Cuando no se realiza un seguimiento exhaustivo de los datos, verificar su precisión resulta complicado, lento y costoso. También es más fácil detectar anomalías en datos limpios y estructurados. Más vale prevenir que curar cuando se trata de hacer un seguimiento de los datos y mantener su consistencia.

En un entorno empresarial, esto podría significar que los ejecutivos estén seguros de firmar un informe de auditoría, con la certeza de que sus datos son precisos.

Implementación de cambios en los procesos con poco riesgo

Las organizaciones también necesitan identificar los errores en sus datos y dónde estos se originaron. Identificar los problemas les permite realizar cambios en los procesos que se centran específicamente en el problema, con una clara comprensión de dónde se produjo y qué impacto tendrán los nuevos cambios en los procesos en sentido descendente.

Un ejemplo de esto es cuando el linaje de datos muestra con precisión a todas las personas involucradas en una cadena de responsabilidad. Para una organización, es sencillo ver la procedencia de los datos y cómo se efectuaron los cambios para garantizar su confiabilidad y abordar el control de los cambios.

Los datos seguidos son necesarios para el cumplimiento

Es importante documentar que los cambios implementados fueron realizados por una entidad autorizada y por una razón válida, especialmente para proteger la confidencialidad y seguridad de los conjuntos de datos delicados. Además de registrar quién realizó el cambio, también es importante indicar el proceso utilizado para realizar el cambio y ejecutar la actualización para mantener la integridad del linaje de datos.

En una organización, esto significa saber qué políticas se aplicaron al completar un proceso empresarial. Sin sorpresas, sin margen de error.

Certeza de la facilidad de migración de datos

El volumen y los tipos de datos recopilados son enormes, y esto genera problemas. ¿Cómo se almacenan los datos? ¿Pueden acceder a la información todos los que la necesitan? ¿Funcionan estos métodos de almacenamiento en todas las plataformas de software, zonas geográficas y zonas horarias? El proceso de linaje de datos ayuda a que los datos sigan siendo independientes de cualquier plataforma, lo que permite migrar los sistemas con seguridad.

Desarrollo de un marco de asignación de datos

Los empleados y otros stakeholders deben ser capaces de acceder a los niveles de datos adecuados. Con una amplia visión de los metadatos, el linaje de datos crea una base de asignación de datos, lo que ayuda a satisfacer esta necesidad.

El linaje de datos significa que las organizaciones saben que los datos proceden de una fuente confiable, que se transformaron de acuerdo con las mejores prácticas y que se almacenaron de forma segura.

¿En qué áreas esenciales de la empresa influye el linaje de datos?

Toma de decisiones empresariales estratégicas basadas en datos

Una buena toma de decisiones es una de las principales razones por las que es muy importante validar el linaje de datos. Todas las unidades de una organización moderna dependen de los datos para tomar decisiones estratégicas: los departamentos de marketing, administración de la cadena de suministro, fabricación, operaciones, ventas y servicio de asistencia al cliente necesitan información e insights procedentes de la investigación de campo o de los datos operativos. El linaje de datos influye en todos los aspectos del crecimiento empresarial, incluido el desarrollo de productos y servicios.

Cumplimiento y gobernanza de datos

El cumplimiento de las normativas y las auditorías son una parte inevitable de la actividad comercial. El seguimiento del linaje de datos es fundamental para todos los componentes de la empresa relacionados con el cumplimiento y el mantenimiento de registros precisos de todo tipo de cuentas y eventos. El linaje de datos mejora las situaciones de administración de riesgos, garantiza la estandarización de todo el manejo de datos y asegura que los procesos de datos sigan las políticas de la empresa y que los datos cumplan con todos los requisitos reglamentarios. En muchas organizaciones, los requisitos de generación de informes incluyen datos pormenorizados para respaldar los resultados. En los sectores financieros, las métricas y las cifras importantes que aparecen en los informes deben estar respaldadas por datos. Por lo tanto, es fundamental que las organizaciones puedan realizar un seguimiento de todo el historial de cualquier transformación de los datos y ofrecer explicaciones ante cualquier consulta.

Componentes del linaje de datos

Los flujos de datos que forman parte del linaje de datos marcan la relación entre los datos y los siguientes componentes de una organización:

• Aplicaciones de datos dentro de un proceso operativo o empresarial
• Diversos roles empresariales y niveles de autorización para crear, manejar, acceder, eliminar o actualizar conjuntos de datos específicos
• Segmentos de red
• Asignación de seguridad
• Otros sistemas de TI

Ventajas técnicas del mantenimiento del linaje de datos

Adaptación rápida de nuevas tecnologías

El seguimiento del linaje de datos ayuda a las empresas a mantenerse al tanto de las nuevas tecnologías. Los datos no son estáticos en cuanto a sus componentes o métodos de recopilación. El seguimiento del linaje permite conciliar conjuntos de datos antiguos y nuevos, combinarlos y recombinarlos, y mantenerlos en un formato que las organizaciones puedan seguir utilizando para extraer insights accionables.

Mejores sistemas de TI y portabilidad de datos

La migración de datos de un sistema de almacenamiento a otro es inevitable en esta época de rápido desarrollo de tecnologías. El seguimiento del linaje de datos entre los sistemas de origen y destino les simplifica el trabajo a los departamentos de TI al transferir datos a nuevos servidores o software.

Identificación de problemas de cumplimiento o seguridad

Durante el procesamiento de datos, el linaje ayuda a documentar y analizar operaciones específicas en cada una de las distintas etapas para identificar errores o cualquier infracción de cumplimiento o seguridad.

Optimización de consultas de datos

El linaje puede realizar un seguimiento del historial de consultas, como las realizadas por los usuarios, el filtrado de datos y la unión de conjuntos de datos. El linaje de datos se debe realizar en todas las consultas y en los informes automatizados generados por almacenes de datos o bases de datos para su validación. El linaje de datos puede ayudar a los usuarios a optimizar las consultas para obtener mejores resultados.

Técnicas de linaje de datos

Se utilizan algunas técnicas estándar para llevar a cabo el linaje de datos en los conjuntos de datos estructurados y estratégicos de una organización. Estas incluyen las siguientes:

Linaje de datos basado en patrones

Como su nombre lo indica, esta técnica realiza la investigación del linaje mediante el barrido y la búsqueda de patrones importantes en los metadatos. Evalúa tablas, informes comerciales y columnas dentro de conjuntos de datos dispares en busca de similitudes que indiquen redundancia. Después de encontrar columnas muy similares con valores correspondientes, las vincula en el gráfico de linaje de datos para contabilizar los datos en varias etapas de su ciclo de vida. Esta técnica no varía con la tecnología de la base de datos; además, puede realizar tareas independientemente de los algoritmos o avances tecnológicos. Sin embargo, no puede acceder a la lógica de procesamiento de datos si está incrustada en el código del programa. Solo puede rastrear metadatos que sean legibles para las personas.

Linaje de datos por análisis

Se trata de un método altamente avanzado para realizar el linaje de los datos, que aplica ingeniería inversa a la lógica de transformación de los datos para lograr un seguimiento integral de los datos. Requiere un conocimiento de todos los lenguajes y herramientas de programación que intervienen en la transformación o alteración de los datos, por lo que es extremadamente exhaustivo y completo.

Etiquetado de datos

El etiquetado de datos es más eficaz en los sistemas de datos cerrados, en los que hay consistencia con respecto a la herramienta utilizada para transformar los datos o moverlos. El etiquetado de datos se basa en la premisa de que una herramienta o un motor de transformación colocan una marca identificable (una etiqueta) en los datos, lo que permite seguirlos de principio a fin.

Linaje de datos autónomo

Como su nombre lo indica, este formato de linaje de datos funciona mejor dentro de un entorno de datos o sistema autónomo que incluye la lógica de procesamiento, la administración de datos maestros y el almacenamiento. Estos entornos controlados incluyen un lago de datos que es un repositorio de todos los datos en todas las etapas de su vida, lo que facilita el acceso a los datos, aunque dentro de los límites del sistema autónomo.

Combinación del linaje de datos con otras prácticas de datos

El linaje de datos es una etapa en un proceso de datos sólido. Una organización necesita un conjunto de técnicas, software y prácticas automatizados para garantizar una buena administración de datos. Cada una de estas prácticas se entrelaza con el linaje de datos para formar un marco sólido.

Por ejemplo, la clasificación de datos se utiliza para encontrar datos confidenciales, esenciales o que necesitan algún nivel de cumplimiento. La clasificación de datos funciona con el linaje de datos mediante la investigación del ciclo de vida de los datos, la búsqueda de problemas de integridad o seguridad, y la ayuda para resolverlos.

Orden de las bases de datos

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