Wie können Data-Lineage-Tools Data-Governance-Strategien unterstützen?
Wie kann Datenherkunftstools erleichtern Datenverwaltung Strategien? In diesem Artikel versuchen wir, diese Frage zu beantworten.
Das Wesen der Daten-Governance liegt in der Einhaltung der unternehmensweiten Datenrichtlinien. Datenrichtlinien können ein breites Spektrum an Zielsetzungen umfassen und Anweisungen zum Datenschutz und zur Datenvalidierung beinhalten. Datenverwalter Die Mitglieder des Datengovernance-Gremiums müssen die Anforderungen der Unternehmensnutzer einholen und klären Datenqualität Anforderungen festlegen, Datenqualitätsmetriken spezifizieren und Methoden zur Messung der Einhaltung von Datenrichtlinien entwickeln.
Die Herausforderung besteht jedoch darin, die Kluft zwischen der Definition von Daten-Governance-Richtlinien und deren Umsetzung zu überbrücken. Richtlinien sollen die Kontrolle und Überwachung der Qualität von Datenbeständen im Produktionsprozess gewährleisten, doch Datenverantwortliche sind häufig ohne angemessene Schulung oder Werkzeuge für wichtige Aufgaben im Datenqualitätsmanagement zuständig.
Hier kommen Data-Lineage-Tools ins Spiel. Data Lineage dokumentiert den Weg von Datenobjekten durch das Unternehmen und trägt zur Vereinfachung zweier wichtiger Data-Governance-Verfahren bei: der Ursachenanalyse und der Wirkungsanalyse.
Datenherkunft und Daten-Governance
Ohne eine Möglichkeit, die Ursachen von Datenfehlern im System zu ermitteln, fällt es Datenverantwortlichen schwer, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben. Mit der zunehmenden Verbreitung von Datenfehlern drohen Unternehmen inkonsistente Berichte und Analysen, die zu Fehlentscheidungen führen.
Tools zur Datenherkunftsanalyse vereinfachen die Ursachenanalyse, indem sie die Abfolge der Verarbeitungsschritte, die Daten durchlaufen, transparent machen. Die Datenqualität lässt sich an jedem Punkt des Prozessablaufs überprüfen, sodass die IT-Abteilung die Stelle identifizieren kann, an der Datenfehler auftreten.
Ausgehend von der Stelle, an der Fehler identifiziert wurden, können Datenverantwortliche an jedem Punkt Kontrollen einfügen, um zu überwachen, ob die Daten den definierten Erwartungen entsprechen oder Fehler enthalten. Eine Verarbeitungsstufe, in der die Daten bei der Eingabe konform, bei der Ausgabe jedoch fehlerhaft sind, markiert den Punkt, an dem Datenfehler entstehen. Die genaue Lokalisierung dieser Stelle ermöglicht es den Datenverantwortlichen, sich auf die Beseitigung der eigentlichen Ursache zu konzentrieren, anstatt nur fehlerhafte Daten zu korrigieren.
Tools zur Datenherkunftsanalyse helfen Datenverantwortlichen, in der heutigen, dynamischeren Datenumgebung stets den Überblick über unerwartete Änderungen von Datenquellenformat und -struktur zu behalten. Änderungen an Datenquellen können unbeabsichtigte Folgen für nachgelagerte Prozesse haben.
Durch die Analyse der Datenerfassung können Datenverantwortliche die Datenherkunft nutzen, um Datenabhängigkeiten nachzuverfolgen und die von Datenänderungen betroffenen Verarbeitungsstufen zu identifizieren. Dies ermöglicht es ihnen, die Verarbeitungsstufen entsprechend anzupassen.
Worauf sollte man bei einem Datenherkunftsanalyse-Tool achten?
Manuelle Sammlung Metadaten und dokumentieren Datenherkunft beinhaltet eine erhebliche Investition von RessourcenDiese Methode ist jedoch fehleranfällig, insbesondere in Organisationen, die sich bei der Steuerung ihrer Abläufe auf Berichte und Analysen stützen. Daher kann es hilfreich sein, nach Tools und Techniken zur Datenherkunftsanalyse zu suchen, die nicht nur die Darstellung der Datenherkunft verwalten, sondern diese auch automatisch unternehmensweit abbilden können.
Abschluss
Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, besser zu verstehen, wie Data-Lineage-Tools Data-Governance-Strategien unterstützen. Wenn Sie mehr über Data Lineage erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.
Als eines der populärsten Datenherkunfts-Tools auf dem Markt im Jahr 2022 kann Gudu SQLFlow nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und visuell darstellen, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Veröffentlicht von Ryan am 13. August 2022)