データ リネージ ツール: データ エラーを特定し、データ ガバナンス戦略を最適化する
の本質 データガバナンス 企業がデータポリシーを作成し、人々がそれらのポリシーを遵守できるようにすることを目的としています。これらのポリシーは、データ保護、検証、および使用に関するガイドラインを含む、データ関連のさまざまなプロセスに対応しています。 データスチュワード ビジネス ユーザーからデータ要件を求め、データ ガバナンス評議会のメンバーと協力して、共通のデータ定義について合意する必要があります。 データ品質 測定基準を作成し、関連するポリシーを明確にし、コンプライアンスを測定する方法を開発します。
データ系統ツール
ただし、データ ガバナンス ポリシーの定義とその実装の間の架け橋を構築することは、多くの場合、手ごわい課題です。これらの戦略の目的は、ビジネス ワークフロー全体でデータ資産の品質を制御および監視することですが、重要なデータ品質管理責任を持つデータ スチュワードは、多くの場合、適切なトレーニングを受けていないか、資格を持っていません。
これは、 データ系統ツール メタデータベース データ系統 情報は、組織のシステムを通過するデータ オブジェクトの行程を文書化します。血統記録が役に立ちます データアナリスト および他のエンド ユーザーは、自分が扱うデータを理解していますが、データ品質の問題の根本原因と、ソース システムのデータセットへの変更の影響を分析するという 2 つの重要なデータ ガバナンス プロセスも簡素化されます。
データ系統とデータ ガバナンス
データ管理環境のどこでデータ エラーが発生したかを知らなければ、データ スチュワードやデータ品質アナリストがエラーを特定して修正することは困難です。この結果: データの欠陥がシステム全体に広がり続けると、組織は一貫性のない、または不正確な分析とレポートに悩まされることが多く、ビジネス オペレーションにおける不適切な意思決定につながります。
根本原因の分析中、データ リネージ ツールは、調査中のデータ フローを通じて一連の処理段階を可視化します。各段階でデータの品質を確認できるため、データ ガバナンスおよびデータ品質チームは、データ エラーが発生している場所を見つけることができます。
エラーが最初に発見された場所から、データ スチュワードは、データがその時点で定義された期待を満たしているかどうか、またはエラーが発生したかどうかを監視するために、より早い時点でコントロールを挿入できます。データ ガバナンス プログラムに関与するデータ スチュワードやその他のスタッフは、データ処理のどの段階でコンプライアンスに準拠し、欠陥のある状態で終了するかを判断することで、エラーのあるデータを修正するだけでなく、根本的な原因を排除することに集中できます。
データ リネージ ツールは、データ スチュワードが影響分析を実行して、データ管理環境におけるソース データの形式と構造の変更によって引き起こされる問題を理解するのにも役立ちます。データ管理環境は、一般的に以前よりも動的になっています。
ソース データが変更されると、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。データの作成または収集の観点から作業を進めることで、データ スチュワードはデータ リネージ ドキュメントを利用して、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段階を特定できます。これにより、データ ガバナンス チームとデータ管理チームは、影響を受けるステージを再設計して変更に対応し、異なるシステム間でデータの一貫性を保つことができます。
データ リネージ ツールの選び方
手動でメタデータを収集し、データ系統を文書化するには、多額の投資が必要です。 資力 これは、特にデータ分析に依存して事業運営を推進している組織では、大きな問題になる可能性があります。したがって、データ ガバナンスには、データの系列表現を管理し、企業全体で自動的にマッピングできるツールを見つける必要があります。テクノロジーの評価中に、次の要件を満たすデータ リネージ ツールを探す必要があります。
- 多数のデータ ソースとデータ製品にネイティブにアクセスし、それらに含まれるメタデータを調査し、データ ガバナンスで使用するメタデータを収集できます。
- キャプチャされたメタデータを一元化されたリポジトリに集約できます。
- データ型を推測し、参照データの一般的な使用法をさまざまなシステムのデータ要素と一致させることができます。
- 集約されたメタデータの簡略化された表現をさまざまなエンド ユーザーに提供し、コラボレーションをサポートしてメタデータの説明を検証できます。
- データが組織の処理ストリームをどのように流れるかのエンド ツー エンドのマッピングを記録できます。
- データ系統の視覚的表現を生成できます。
- リネージュ レコードをクエリできるアプリケーションを構築するときに開発者が使用する API が含まれています。
- データ要素名を処理のさまざまな段階でのユース ケースにマップする逆インデックスを作成できます。
- 発信元から下流の宛先まで、データの流れをすばやくトレースできる検索機能を提供します。
- ユーザーが前後のデータ フローを監視できるようにします。
データリネージュ製品:
今日、市場には多くの製品から選択できます。 IBM、Oracle、SAP、SAS Institute などの主要な IT ベンダーが販売するデータ管理プラットフォームには、多くの場合、データ系列を文書化および管理するためのツールが含まれています。データ統合、品質、およびガバナンスに重点を置いた小規模なソフトウェア ベンダーも、対応する製品を提供しています。さらに、データ リネージ機能が組み込まれている場合があります。 データカタログソフトウェア、さまざまな BI および分析ツールのベンダーと同様です。
組織向けのデータ リネージュ ツールをお探しの場合は、 Gudu SQLFlow 試してみてください。現在市場で入手可能な最高のデータ系統ツールの 1 つとして、Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析し、データ系統を取得し、視覚的な表示を実行できるだけでなく、ユーザーが CSV 形式でデータ系統を提供し、視覚的な表示を実行できるようにします。 (2022 年 7 月 22 日に Ryan により公開)
