4 häufige Anwendungsfälle für Datenherkunft, die Sie kennen sollten
Bevor wir uns unserer Liste widmen die häufigsten Anwendungsfälle für DatenherkunftLass es uns herausfinden Was ist Datenherkunft?. Datenherkunft ist der kontinuierliche Verfolgungsprozess des Datenflusses, der ein klares Verständnis darüber vermittelt, woher die Daten stammen, wie sie verändert wurden und wo sie schließlich in der Datenpipeline landen. Datenherkunftstools Bereitstellung von Datensätzen über den gesamten Lebenszyklus hinweg, einschließlich Herkunftsinformationen und aller Datentransformationen, die während eines ETL- oder ELT-Prozesses angewendet werden.
Diese Dokumentation ermöglicht es Nutzern, verschiedene Berührungspunkte im Datenfluss zu beobachten und zu verfolgen, sodass Unternehmen die Genauigkeit und Konsistenz ihrer Daten überprüfen können. Dies ist eine entscheidende Fähigkeit zur Sicherstellung der Datenqualität in einem Unternehmen. Sie wird häufig genutzt, um Kontextinformationen zu historischen Prozessen zu erhalten und die Ursache von Fehlern zu ermitteln.
4 häufige Anwendungsfälle für Datenherkunft
Unternehmen fordern heutzutage zunehmend Echtzeit-Einblicke, doch diese Erkenntnisse erfordern ein Verständnis der Daten und ihres Weges durch die Datenpipeline. Teams nutzen unter anderem folgende Methoden, um durchgängige Datenherkunftsanalysen zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe einzusetzen:
Häufige Anwendungsfälle für Datenherkunft – 1. Datenmodellierung
Um die verschiedenen Datenelemente und ihre Verbindungen innerhalb eines Unternehmens visuell darzustellen, muss das Unternehmen die zugrunde liegenden Datenstrukturen definieren. Die Datenherkunft hilft, diese Beziehungen zu modellieren und die verschiedenen Abhängigkeiten im Datenökosystem zu veranschaulichen. Daten entwickeln sich im Laufe der Zeit, neue Datenquellen entstehen ständig. Datenintegrationen wird erforderlich sein usw.
Daher muss sich auch das gesamte Datenmodell, das Unternehmen zur Datenverwaltung nutzen, an veränderte Gegebenheiten anpassen. Die Datenherkunft hilft Unternehmen dabei, diese Veränderungen im Zeitverlauf mithilfe von Datenmodelldiagrammen präzise abzubilden und neue oder veraltete Verbindungen oder Tabellen hervorzuheben. Dies wiederum unterstützt Analysten und Datenwissenschaftler Sie führen wertvolle und zeitnahe Analysen durch, sobald sie ein besseres Verständnis des Datensatzes erlangen.
Häufige Anwendungsfälle für die Datenherkunft – 2. Datenmigration
Unternehmen nutzen die Datenmigration, um den Speicherort und den Lebenszyklus von Daten zu verstehen, wenn sie Daten in ein neues Speichersystem migrieren oder neue Software einführen. Da die Datenherkunft Aufschluss darüber gibt, wie Daten im gesamten Unternehmen fließen, unterstützt sie Teams bei der Planung von Systemmigrationen oder -aktualisierungen und beschleunigt so den gesamten Übergang zu einer neuen Speicherumgebung.
Darüber hinaus bietet es Teams die Möglichkeit, Datensysteme zu bereinigen, irrelevante alte Daten zu archivieren oder zu löschen; dadurch kann die Gesamtleistung der Datensysteme verbessert und die Menge der zu verwaltenden Daten reduziert werden.
Häufige Anwendungsfälle für die Datenherkunft – 3. Compliance
Die Datenherkunftsnachverfolgung bietet einen Mechanismus zur Einhaltung der Vorschriften, der bei Audits hilft, das Risikomanagement verbessert und sicherstellt, dass Daten gemäß den Richtlinien und Vorschriften zur Datenverwaltung gespeichert und verarbeitet werden. Beispielsweise wurde 2016 die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) eingeführt, um die personenbezogenen Daten von Personen in der Europäischen Union und dem Europäischen Wirtschaftsraum zu schützen und ihnen mehr Kontrolle über ihre Daten zu geben.
In den USA entwickeln einige Bundesstaaten Richtlinien wie den California Consumer Privacy Act (CCPA), der Unternehmen verpflichtet, Verbraucher über die Erhebung ihrer Daten zu informieren. Solche Gesetze rücken Datenspeicherung und -sicherheit in den Vordergrund, und ohne Tools zur Datenherkunftsanalyse können Verstöße gegen die Vorschriften für Unternehmen zeitaufwändig und kostspielig werden.
Häufige Anwendungsfälle für Datenherkunft – 4. Wirkungsanalyse:
Mithilfe von Datenherkunftsanalysen können Sie die Auswirkungen bestimmter Geschäftsänderungen, beispielsweise auf nachgelagerte Berichte, nachvollziehen. Ändert sich beispielsweise der Name eines Datenelements, hilft die Datenherkunftsanalyse Führungskräften zu verstehen, wie viele Dashboards betroffen sein könnten und wie viele Nutzer anschließend auf den Bericht zugreifen.
Es kann auch dabei helfen, die Auswirkungen von Datenfehlern und Risiken im gesamten Unternehmen zu bewerten. Datenfehler können aus verschiedenen Gründen auftreten und das Vertrauen in bestimmte Business-Intelligence-Berichte oder Datenquellen untergraben. Tools zur Datenherkunftsanalyse können Teams jedoch dabei unterstützen, die Fehlerquelle aufzuspüren, die Datenverarbeitung zu optimieren und mit den zuständigen Teams zu kommunizieren.
Abschluss
Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, die gängigen Anwendungsfälle für Datenherkunft besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Datenherkunft erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.
Als einer der die besten Datenherkunftstools Das heute auf dem Markt erhältliche Tool Gudu SQLFlow kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und visualisieren, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und ebenfalls visuell darzustellen. (Veröffentlicht von Ryan am 30. Juli 2022)