{"id":5313,"date":"2022-07-30T19:37:09","date_gmt":"2022-07-31T03:37:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5313"},"modified":"2022-07-30T19:47:02","modified_gmt":"2022-07-31T03:47:02","slug":"why-organizations-use-data-lineage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/warum-organisationen-datenherkunft-verwenden\/","title":{"rendered":"Die 4 wichtigsten Gr\u00fcnde, warum Unternehmen Data Lineage verwenden | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Die 4 wichtigsten Gr\u00fcnde, warum Unternehmen Data Lineage nutzen<\/h2>\n

Wie wir alle wissen, sind zuverl\u00e4ssige Daten entscheidend f\u00fcr verbesserte Entscheidungen und Prozesse in allen Gesch\u00e4ftsbereichen, vom Vertrieb bis zum Personalwesen. Diese Informationen sind jedoch nur dann wertvoll, wenn die Beteiligten von ihrer Richtigkeit \u00fcberzeugt sind, denn nur hochwertige Daten<\/strong><\/a> k\u00f6nnen n\u00fctzliche Erkenntnisse generieren. Mit Hilfe von Datenherkunft<\/a><\/strong>Sie k\u00f6nnen Daten\u00e4nderungen anzeigen, die durch Datenmigration, Systemaktualisierungen, Fehler usw. verursacht wurden, um die Integrit\u00e4t der Daten w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus sicherzustellen. Aus diesem Grund verwenden Unternehmen die Datenherkunft.<\/p>\n

\"Warum

Warum verwenden Organisationen Data Lineage?<\/p><\/div>\n

Die Datenherkunft dokumentiert die Beziehungen zwischen Unternehmensdaten in verschiedenen Gesch\u00e4fts- und IT-Anwendungen. Details umfassen:<\/p>\n

    \n
  1. Wo sich die Daten befinden und wie sie in einer Umgebung gespeichert werden, z. B. vor Ort, einem Data Warehouse<\/strong><\/a>oder ein Datensee<\/a><\/strong>.<\/li>\n
  2. Wie die Daten verwendet werden und wer f\u00fcr die Aktualisierung, Verwendung und \u00c4nderung der Daten verantwortlich ist. Dies umfasst auch Rollen und Anwendungen, die Zugriff auf bestimmte Teile sensibler Daten haben (z. B. personenbezogene Daten, PII).<\/li>\n
  3. Verfolgen Sie Daten, die von Gesch\u00e4ftsbenutzern und Anwendungen generiert, hochgeladen und ge\u00e4ndert werden. Dies kann beispielsweise das Hinzuf\u00fcgen von Kontakten zu einem Customer-Relationship-Management-System (CRM) sein oder Datentransformation<\/a><\/strong>, wie etwa die Deduplizierung von Datens\u00e4tzen.<\/li>\n
  4. Aus verschiedenen Teilen einer Organisation, beispielsweise Netzwerkhardware und Servern, erstellte und integrierte Daten.<\/li>\n<\/ol>\n

    Wie funktioniert die Datenherkunft?<\/h3>\n

    Metadaten<\/a><\/strong> erm\u00f6glicht Benutzern von Datenherkunftstools<\/strong> um den Datenfluss in der Datenpipeline vollst\u00e4ndig zu verstehen. Metadaten sind \u201eDaten \u00fcber Daten\u201c und enthalten verschiedene Informationen zum Datenobjekt, wie z. B. Typ, Format, Struktur, Ersteller-\/Erstellungsdatum, \u00c4nderungsdatum und Dokumentgr\u00f6\u00dfe. Datenherkunftstools<\/strong> bieten eine umfassende Ansicht der Metadaten, die den Benutzern dabei hilft, zu bestimmen, wie n\u00fctzlich die Daten sind.<\/p>\n

    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 Gesch\u00e4ftsergebnisse zu verbessern. F\u00fcr eine fundierte Analyse ben\u00f6tigen sie jedoch Data-Lineage-Tools und Datenkataloge<\/a><\/strong> f\u00fcr die Datenermittlung und Datenzuordnung<\/a><\/strong> \u00dcbungen.<\/p>\n

    W\u00e4hrend Data-Lineage-Tools anhand von Metadaten zeigen, wie sich Daten im Laufe der Zeit ver\u00e4ndert haben, nutzt der Datenkatalog dieselben Informationen, um ein durchsuchbares Inventar aller Datenbest\u00e4nde einer Organisation zu erstellen. Beide erm\u00f6glichen es Datennutzern, die Bedeutung verschiedener Datenelemente f\u00fcr ein bestimmtes Ergebnis zu verstehen. Dies bildet die Grundlage f\u00fcr die Entwicklung jedes Machine-Learning-Algorithmus.<\/p>\n

    Datenherkunft vs. Datenprovenienz vs. Datenverwaltung<\/h3>\n

    Datenherkunft, Datenprovenienz und Datenverwaltung<\/a><\/strong> sind eng miteinander verbundene und untrennbare Begriffe. Gemeinsam stellen sie sicher, dass Unternehmen die Datenqualit\u00e4t und -sicherheit kontinuierlich gew\u00e4hrleisten k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Data Governance schafft innerhalb eines Unternehmens eine Struktur zur Verwaltung von Datenbest\u00e4nden, indem sie Dateneigent\u00fcmer, Gesch\u00e4ftsbedingungen, Regeln, Richtlinien und Prozesse w\u00e4hrend des gesamten Datenlebenszyklus definiert. Eine Data-Lineage-L\u00f6sung unterst\u00fctzt Data-Governance-Teams dabei, die Einhaltung dieser Standards sicherzustellen und Ihnen ein vollst\u00e4ndiges Bild der Datenentwicklung in Ihrer Pipeline zu geben. Datenherkunft wird h\u00e4ufig im Zusammenhang mit Data Lineage verwendet, bezieht sich aber speziell auf die erste Instanz oder Quelle von Daten.<\/p>\n

    Die Datenherkunft bietet einen detaillierten Pr\u00fcfpfad f\u00fcr Daten. Dieser Detaillierungsgrad hilft bei der Fehlerbehebung und erm\u00f6glicht Dateningenieuren eine effizientere Fehlerbehebung und schnellere L\u00f6sungsfindung. Obwohl der Umfang der Datenverwaltung \u00fcber die Datenherkunft und -provenienz hinausgeht, ist dieser Aspekt der Datenverwaltung wichtig f\u00fcr die Durchsetzung organisatorischer Standards.<\/p>\n

    Abschluss<\/h3>\n

    Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die Gr\u00fcnde f\u00fcr die Nutzung von Data Lineage in Unternehmen besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Lineage erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

    Als eines der besten Data-Lineage-Tools auf dem Markt kann Gudu SQLFlow nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft ermitteln und visuell darstellen, sondern erm\u00f6glicht es Nutzern auch, Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 31. Juli 2022)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>