Ferramentas de linhagem de dados: localize erros de dados e otimize estratégias de governança de dados

A essência de governança de dados é ajudar as empresas a criar políticas de dados e garantir que as pessoas possam cumpri-las. Essas políticas abordam uma série de processos relacionados a dados, incluindo diretrizes para proteção, verificação e uso de dados. Administradores de dados deve solicitar requisitos de dados de usuários empresariais e trabalhar com os membros do conselho de governança de dados para concordar com definições comuns de dados, especificar qualidade dos dados métricas, articular políticas relevantes e desenvolver métodos para medir a conformidade.

Ferramentas de linhagem de dados

No entanto, construir uma ponte entre a definição de políticas de governança de dados e sua implementação costuma ser um desafio formidável. O objetivo dessas estratégias é controlar e monitorar a qualidade dos ativos de dados em todos os fluxos de trabalho da empresa, mas os administradores de dados com responsabilidades importantes na gestão da qualidade dos dados geralmente não são devidamente treinados ou qualificados.

É aqui que o ferramentas de linhagem de dados entre. Baseado em metadados linhagem de dados Os documentos de informação mostram a jornada de um objeto de dados pelos sistemas de uma organização. Os registros de linhagem podem ajudar analistas de dados e outros usuários finais entendem os dados com os quais trabalham, mas também simplifica dois processos principais de governança de dados: analisar a causa raiz dos problemas de qualidade de dados e o impacto das alterações nos conjuntos de dados nos sistemas de origem.

Linhagem de dados e governança de dados

Sem saber onde os erros de dados foram introduzidos no ambiente de gerenciamento de dados, pode ser difícil para administradores de dados e analistas de qualidade de dados identificá-los e corrigi-los. A consequência disso: se as falhas de dados continuarem a se propagar pelo sistema, as organizações podem frequentemente ser afetadas por análises e relatórios inconsistentes ou imprecisos, levando a decisões equivocadas nas operações comerciais.

Durante a análise da causa raiz, as ferramentas de linhagem de dados fornecem visibilidade da sequência de etapas do processamento — por meio do fluxo de dados examinado. A qualidade dos dados pode ser verificada em cada etapa, permitindo que as equipes de governança e qualidade de dados localizem onde os erros estão ocorrendo.

A partir do ponto em que o erro foi descoberto, os administradores de dados podem inserir controles em um ponto anterior para monitorar se os dados atendem às expectativas definidas naquele momento ou se ocorreram erros. Ao determinar em qual estágio do processamento os dados entram em conformidade, mas saem com falhas, os administradores de dados e outros funcionários envolvidos no programa de governança de dados podem se concentrar na eliminação das causas-raiz, em vez de apenas corrigir dados incorretos.

Ferramentas de linhagem de dados também podem ajudar os administradores de dados a realizar análises de impacto para entender problemas causados por alterações no formato e na estrutura dos dados de origem em um ambiente de gerenciamento de dados, que geralmente é mais dinâmico do que no passado.

Quando os dados de origem são alterados, podem ocorrer consequências indesejadas posteriormente. Ao trabalhar a partir da perspectiva da criação ou coleta de dados, os administradores de dados podem contar com documentos de linhagem de dados para ajudar a rastrear dependências de dados e identificar os estágios de processamento afetados por alterações. Isso permite que as equipes de governança e gerenciamento de dados redesenhem os estágios afetados para acomodar as alterações e garantir que os dados permaneçam consistentes em diferentes sistemas.

Como escolher ferramentas de linhagem de dados?

A coleta manual de metadados e a documentação da linhagem de dados exigem um investimento significativo de recursos e é propenso a erros, o que pode ser um grande problema, especialmente em organizações que dependem de análise de dados para impulsionar as operações comerciais. Portanto, a governança de dados exige a busca de ferramentas que possam gerenciar a representação da linhagem dos dados e mapeá-los automaticamente em toda a empresa. Durante sua avaliação tecnológica, você deve procurar ferramentas de linhagem de dados que atendam a estes requisitos:

1. Capaz de acessar nativamente inúmeras fontes de dados e produtos de dados, investigar os metadados que eles contêm e coletar metadados para uso em governança de dados.
2. Capaz de agregar metadados capturados em um repositório centralizado.
3. Capaz de inferir tipos de dados e combinar usos comuns de dados referenciados com elementos de dados de diferentes sistemas.
4. Capaz de fornecer uma representação simplificada de metadados agregados para vários usuários finais e dar suporte à colaboração para validar descrições de metadados.
5. Capaz de registrar um mapeamento de ponta a ponta de como os dados fluem pelos fluxos de processamento de uma organização.
6. Capaz de gerar representações visuais da linhagem de dados.
7. Contém APIs para desenvolvedores usarem ao criar aplicativos que podem consultar registros de linhagem.
8. Capaz de criar índices invertidos que mapeiam nomes de elementos de dados para seus casos de uso em diferentes estágios de processamento.
9. Forneça uma função de pesquisa que possa rastrear rapidamente o fluxo de dados, da origem ao destino.
10. Permita que os usuários monitorem o fluxo de dados para frente e para trás.

Produtos de linhagem de dados:

Existem muitos produtos disponíveis no mercado hoje. Plataformas de gerenciamento de dados vendidas por grandes fornecedores de TI, incluindo IBM, Oracle, SAP e SAS Institute, frequentemente incluem ferramentas para documentar e gerenciar a linhagem de dados. Fornecedores menores de software, focados em integração, qualidade e governança de dados, também oferecem soluções correspondentes. Além disso, recursos de linhagem de dados às vezes são incorporados software de catálogo de dados, assim como fornecedores de diversas ferramentas de BI e análise.

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