データ リネージュ ツールはどのようにデータ ガバナンス戦略を促進できますか?

どのようにすることができます データ系統ツール 容易にする データガバナンス 戦略?この記事では、この質問に答えようとします。

データ ガバナンスの本質は、企業のデータ ポリシーへの準拠です。データ ポリシーは、さまざまな意図にまたがり、データ保護とデータ検証に関する指令を含めることができます。 データスチュワード また、データ ガバナンス評議会のメンバーは、エンタープライズ ユーザーから要件を求め、明確にする必要があります。 データ品質 要件を満たし、データ品質指標を指定し、データ ポリシーのコンプライアンスを測定する方法を開発します。

ただし、課題は、データ ガバナンス ポリシーの定義とその実装の間のギャップを埋めることです。ポリシーは、生産プロセスにおけるデータ資産の品質の制御と監視を主張するように設計されていますが、データ スチュワードは多くの場合、適切なトレーニングやツールなしで主要なデータ品質管理の責任を負います。

データ リネージュ ツールはどのようにデータ ガバナンス戦略を促進できますか?

データ リネージュ ツールはどのようにデータ ガバナンス戦略を促進できますか?

ここで、データ リネージュ ツールの出番です。データ リネージは、企業内のデータ オブジェクトの通過を文書化し、根本原因分析と影響分析という 2 つの主要なデータ ガバナンス手順を簡素化するのに役立ちます。

データ系統とデータ ガバナンス

データ エラーが環境に導入された場所を特定する方法がないと、データ スチュワードは、データ品質の問題を特定して修正することが困難になる可能性があります。データの欠陥が広がり続けるにつれて、組織は、不適切な意思決定に影響を与える一貫性のないレポートと分析に悩まされる可能性があります。

データ リネージ ツールは、データが流れる一連の処理段階を可視化することで、根本原因分析プロセスを簡素化できます。プロセス フローのあらゆるポイントでデータの品質をチェックできるため、IT 部門はデータ エラーが発生したポイントを見つけることができます。

データスチュワードは、エラーが特定された場所からさかのぼって、各ポイントにコントロールを挿入して、データが定義された期待を満たしているかどうか、またはエラーがあるかどうかを監視できます。データが開始時に準拠しているが、終了時に欠陥がある処理段階は、データ エラーが導入されるポイントです。この場所を特定することで、データ スチュワードは単に不良データを修正しようとするのではなく、根本原因を排除することに集中できます。

また、データ リネージ ツールは、データ スチュワードが、以前よりも動的な今日の環境における予想外のデータ ソース形式および構造の変化を把握するのにも役立ちます。データ ソースが変更されると、ダウンストリームで意図しない結果が生じる可能性があります。

データ取得の観点から調査することで、データ スチュワードはデータ系列に依存して、データの依存関係を追跡し、データの変更によって影響を受ける処理の段階を特定することができます。これにより、データ スチュワードは、特定された変更に対応するために処理ステージを再設計する方法を検討できます。

データリネージュツールで何を探すべきですか?

手動収集 メタデータ と文書化 データ系統 ~の多額の投資を伴う 資力、特にレポートと分析に依存して運用を推進する組織では、エラーが発生しやすくなります。したがって、データ系統の表現を管理できるだけでなく、企業全体でそれらを自動的にマッピングできるデータ系統のツールと手法を探すことが役立つ場合があります。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ リネージ ツールがデータ ガバナンス戦略をどのように促進するかについての理解を深めるのに役立つことを願っています。データ リネージについて詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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