Die 4 wichtigsten Gründe, warum Unternehmen Data Lineage nutzen

Wie wir alle wissen, sind zuverlässige Daten entscheidend für verbesserte Entscheidungen und Prozesse in allen Geschäftsbereichen, vom Vertrieb bis zum Personalwesen. Diese Informationen sind jedoch nur dann wertvoll, wenn die Beteiligten von ihrer Richtigkeit überzeugt sind, denn nur hochwertige Daten können nützliche Erkenntnisse generieren. Mit Hilfe von DatenherkunftSie können Datenänderungen anzeigen, die durch Datenmigration, Systemaktualisierungen, Fehler usw. verursacht wurden, um die Integrität der Daten während des gesamten Lebenszyklus sicherzustellen. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen die Datenherkunft.

Warum verwenden Organisationen Data Lineage?

Die Datenherkunft dokumentiert die Beziehungen zwischen Unternehmensdaten in verschiedenen Geschäfts- und IT-Anwendungen. Details umfassen:

1. Wo sich die Daten befinden und wie sie in einer Umgebung gespeichert werden, z. B. vor Ort, einem Data Warehouseoder ein Datensee.
2. Wie die Daten verwendet werden und wer für die Aktualisierung, Verwendung und Änderung der Daten verantwortlich ist. Dies umfasst auch Rollen und Anwendungen, die Zugriff auf bestimmte Teile sensibler Daten haben (z. B. personenbezogene Daten, PII).
3. Verfolgen Sie Daten, die von Geschäftsbenutzern und Anwendungen generiert, hochgeladen und geändert werden. Dies kann beispielsweise das Hinzufügen von Kontakten zu einem Customer-Relationship-Management-System (CRM) sein oder Datentransformation, wie etwa die Deduplizierung von Datensätzen.
4. Aus verschiedenen Teilen einer Organisation, beispielsweise Netzwerkhardware und Servern, erstellte und integrierte Daten.

Wie funktioniert die Datenherkunft?

Metadaten ermöglicht Benutzern von Datenherkunftstools um den Datenfluss in der Datenpipeline vollständig zu verstehen. Metadaten sind „Daten über Daten“ und enthalten verschiedene Informationen zum Datenobjekt, wie z. B. Typ, Format, Struktur, Ersteller-/Erstellungsdatum, Änderungsdatum und Dokumentgröße. Datenherkunftstools bieten eine umfassende Ansicht der Metadaten, die den Benutzern dabei hilft, zu bestimmen, wie nützlich die Daten sind.

In den letzten Jahren hat sich die Art und Weise, wie wir Daten speichern und nutzen, mit der Entwicklung von Big Data weiterentwickelt. Unternehmen investieren zunehmend in Data Science, um Entscheidungen zu treffen und Geschäftsergebnisse zu verbessern. Für eine fundierte Analyse benötigen sie jedoch Data-Lineage-Tools und Datenkataloge für die Datenermittlung und Datenzuordnung Übungen.

Während Data-Lineage-Tools anhand von Metadaten zeigen, wie sich Daten im Laufe der Zeit verändert haben, nutzt der Datenkatalog dieselben Informationen, um ein durchsuchbares Inventar aller Datenbestände einer Organisation zu erstellen. Beide ermöglichen es Datennutzern, die Bedeutung verschiedener Datenelemente für ein bestimmtes Ergebnis zu verstehen. Dies bildet die Grundlage für die Entwicklung jedes Machine-Learning-Algorithmus.

Datenherkunft vs. Datenprovenienz vs. Datenverwaltung

Datenherkunft, Datenprovenienz und Datenverwaltung sind eng miteinander verbundene und untrennbare Begriffe. Gemeinsam stellen sie sicher, dass Unternehmen die Datenqualität und -sicherheit kontinuierlich gewährleisten können.

Data Governance schafft innerhalb eines Unternehmens eine Struktur zur Verwaltung von Datenbeständen, indem sie Dateneigentümer, Geschäftsbedingungen, Regeln, Richtlinien und Prozesse während des gesamten Datenlebenszyklus definiert. Eine Data-Lineage-Lösung unterstützt Data-Governance-Teams dabei, die Einhaltung dieser Standards sicherzustellen und Ihnen ein vollständiges Bild der Datenentwicklung in Ihrer Pipeline zu geben. Datenherkunft wird häufig im Zusammenhang mit Data Lineage verwendet, bezieht sich aber speziell auf die erste Instanz oder Quelle von Daten.

Die Datenherkunft bietet einen detaillierten Prüfpfad für Daten. Dieser Detaillierungsgrad hilft bei der Fehlerbehebung und ermöglicht Dateningenieuren eine effizientere Fehlerbehebung und schnellere Lösungsfindung. Obwohl der Umfang der Datenverwaltung über die Datenherkunft und -provenienz hinausgeht, ist dieser Aspekt der Datenverwaltung wichtig für die Durchsetzung organisatorischer Standards.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Gründe für die Nutzung von Data Lineage in Unternehmen besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Lineage erfahren möchten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

Als eines der besten Data-Lineage-Tools auf dem Markt kann Gudu SQLFlow nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft ermitteln und visuell darstellen, sondern ermöglicht es Nutzern auch, Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Veröffentlicht von Ryan am 31. Juli 2022)