Im Zeitalter von Big Data verlassen sich Unternehmen bei ihren Entscheidungsprozessen zunehmend auf Daten. Vertrauenswürdige, genaue und konsistente Daten sind unerlässlich. Hier kommt Data Lineage ins Spiel.

Data Lineage bezeichnet den Prozess der Rückverfolgung der Herkunft und Entwicklung von Daten innerhalb eines Unternehmens. Es liefert ein klares und vollständiges Bild der Datenentwicklung, einschließlich ihrer Erstellung, Transformation und Nutzung. Data Lineage ist ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltung, also der umfassenden Verwaltung von Datenbeständen innerhalb eines Unternehmens.

Die Bedeutung der Datenherkunft ergibt sich aus der Notwendigkeit, den Kontext und die Qualität der für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten zu verstehen. Mithilfe der Datenherkunft können Unternehmen Fehler, Inkonsistenzen oder Anomalien in den Daten identifizieren und korrigieren. Sie trägt außerdem dazu bei, sicherzustellen, dass die Daten gemäß den Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften verwendet werden.

Die Datenherkunft wird typischerweise als Flussdiagramm oder Diagramm visualisiert, das den Ursprung und die Entwicklung der Daten darstellt. Es bietet einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung, einschließlich Datenextraktion, -transformation und -laden. Diese Informationen werden dann genutzt, um die Beziehungen zwischen Datenquellen klar zu verstehen und potenzielle Engpässe oder Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Lineage ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltung ist und Unternehmen ermöglicht, den Weg ihrer Daten nachzuvollziehen. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen auf Basis präziser und vertrauenswürdiger Daten treffen und die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften gewährleisten. Unabhängig davon, ob Sie mit großen oder kleinen Datenmengen arbeiten, ist die Implementierung von Data Lineage ein notwendiger Schritt, um die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten sicherzustellen.

Wer wird die Datenherkunft verwenden?

• Datenanalysten und Wissenschaftler
• Business Intelligence-Spezialisten
• Data-Governance-Experten
• Dateningenieure und -architekten
• Datenbankadministratoren
• Compliance-Beauftragte
• Wirtschaftsprüfer

Diese Personen verwenden die Datenherkunft, um den Verlauf, die Transformationen und die Abhängigkeiten von Datenelementen innerhalb der Dateninfrastruktur einer Organisation nachzuverfolgen. Dies kann bei einer Vielzahl von Aufgaben hilfreich sein, beispielsweise beim Datenqualitätsmanagement, bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und bei der Auswirkungsanalyse.

Vorteile der Datenherkunft

Rückverfolgbarkeit: Ermöglicht die Rückverfolgung von Daten von ihrem Ursprung bis zu ihrem endgültigen Ziel und bietet ein klares Verständnis dafür, wie Daten während ihres gesamten Lebenszyklus transformiert und verwendet wurden.

Hörbarkeit: Hilft bei der Prüfung und Einhaltung von Vorschriften, indem es einen klaren Überblick über den Verlauf der Daten, die darauf Zugriff haben und die damit durchgeführten Aktionen bietet.

Datenverwaltung: Unterstützt die Datenverwaltung, indem es eine klare Sicht auf die Beziehungen zwischen Dateneinheiten bietet, die Datenqualität verbessert und Fehler reduziert.

Verbesserte Entscheidungsfindung: Indem ein Datenherkunftstool eine klare Ansicht der Beziehungen zwischen Datenentitäten und den an ihnen durchgeführten Transformationen bietet, hilft es dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Verbesserte Effizienz: Durch die Automatisierung der Verfolgung und Dokumentation von Datenflüssen kann ein Data Lineage-Tool die Effizienz und Geschwindigkeit datenbezogener Prozesse erheblich verbessern.

Warum ist die Datenherkunft wichtig?

1. Compliance und Auditing: Die Datenherkunft kann Unternehmen dabei helfen, gesetzliche Vorschriften und Compliance-Anforderungen zu erfüllen, indem sie eine klare und umfassende Aufzeichnung darüber liefert, wie Daten gehandhabt, verarbeitet und gespeichert wurden.
2. Datenqualität: Durch die Datenherkunft können Unternehmen die Qualität ihrer Daten verbessern, indem sie ermitteln, wo und von wem Daten transformiert wurden, sodass etwaige Probleme schnell gelöst werden können.
3. Datenvertrauen: Die Datenherkunft bietet Transparenz hinsichtlich der Herkunft und Transformation von Daten und ermöglicht es Unternehmen, Vertrauen bei ihren Kunden und Stakeholdern aufzubauen.
4. Datenverwaltung: Die Datenherkunft kann eine effektive Datenverwaltung unterstützen, indem sie Organisationen hilft, die Beziehungen zwischen Datenelementen und die Art und Weise, wie Daten in der gesamten Organisation verwendet werden, zu verstehen.
5. Debuggen und Fehlerbehebung: Die Datenherkunft kann Unternehmen dabei helfen, Probleme mit ihren Daten schnell zu erkennen und zu lösen, indem sie ein klares Verständnis des Datenflusses und der Datentransformationen vermittelt.
6. Datenwiederverwendung: Durch die Datenherkunft können Unternehmen vorhandene Datenbestände nutzen, indem sie die Herkunft und den Verlauf der Daten leichter verständlich machen.
7. Entscheidungsfindung: Die Datenherkunft bietet wertvolle Einblicke in die Datennutzung und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und vertrauenswürdiger Daten zu treffen.

Wie erhält man die Datenherkunft aus der Dateninfrastruktur einer Organisation?

Identifizieren von Datenquellen: Bestimmen Sie alle Quellen, aus denen Daten generiert, verarbeitet und gespeichert werden. Dies können Datenbanken, Anwendungen, APIs und andere Systeme sein.

Datenflüsse zuordnen: Erstellen Sie eine visuelle Darstellung des Datenflusses von der Quelle bis zur Endverwendung. Diese Karte sollte Details zu Datentransformationen, -anreicherung und -speicherung in verschiedenen Phasen enthalten.

Dokumentmetadaten: Behalten Sie den Überblick über Metadaten wie Datendefinitionen, Beziehungen zwischen Datenelementen und alle Datenqualitätsregeln.

Verwenden Sie DatenverwaltungstoolsNutzen Sie Datenmanagement-Tools wie Datenkataloge, Datenwörterbücher oder Data-Governance-Software, um die Datenherkunft zu verwalten und zu dokumentieren. Diese Tools können die Nachverfolgung von Datenbewegungen und -transformationen automatisieren.

Implementieren Sie Data-Governance-Richtlinien: Stellen Sie sicher, dass die Datenherkunft erhalten bleibt, indem Sie Richtlinien zur Datenverwaltung implementieren, die die Rollen und Verantwortlichkeiten der verschiedenen Teams und Einzelpersonen umreißen, die an der Verwaltung der Daten beteiligt sind.

Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung: Überprüfen und aktualisieren Sie die Datenherkunftsinformationen regelmäßig, um sie korrekt und aktuell zu halten. Dies ist wichtig, da sich die Dateninfrastruktur und die Datenflüsse im Laufe der Zeit ändern können.

Synonyme der Datenherkunft

Datenherkunftszuordnung
Datenflusszuordnung
Datengenealogie
Datenherkunft
Datenverlaufsverfolgung
Visualisierung der Datenherkunft
Datenherkunftsverwaltung
Datenherkunftstool
Datenherkunftssoftware
Data Lineage-Lösung
Datenherkunftsrahmen
Datenherkunft und Metadatenverwaltung
Datenherkunft in der Datenverwaltung
Datenherkunft und Datenqualität
Datenherkunft im Data Warehousing