Derivazione dei dati Cos’è il data lineage?
Indice
Perché il data lineage è importante?
Il data lineage è essenziale per diversi motivi critici.
- Qualità dei dati: il data lineage migliora la qualità dei dati, portando alla luce le modalità di trasformazione e rilevando errori o incongruenze.
- Affidabilità dei dati: comprendendo il percorso dei dati si incrementa anche la fiducia riposta nella loro precisione, rafforzando la sicurezza nell'analisi e nel processo decisionale.
- Riproducibilità: il data lineage consente di riprodurre qualsiasi set di dati di output, perché acquisisce l’input e tutte le trasformazioni corrispondenti richieste.
- Compliance normativa: il data lineage soddisfa rigide normative, fornendo un registro tracciabile della gestione e dell'utilizzo dei dati.
- Governance dei dati: il data lineage supporta gli impegni di governance monitorando il flusso dei dati e garantendo il rispetto delle policy.
- Risoluzione dei problemi: i problemi relativi ai dati vengono individuati rapidamente grazie al data lineage, accelerando la risoluzione dei problemi.
- Collaborazione: la condivisione del data lineage migliora la collaborazione tra i team, offrendo una comprensione condivisa del percorso.
- Gestione del ciclo di vita: il data lineage informa la gestione del ciclo di vita dei dati, dalla fase di creazione a quella di archiviazione.
- Change Management: il data lineage è alla base delle modifiche controllate del sistema di dati, riducendo al minimo le interruzioni.
- Auditing: il data lineage è una registrazione storica che convalida il completamento delle elaborazioni o delle trasformazioni richieste.
- Analisi dell'impatto: il data lineage prevede i potenziali effetti a valle dei cambiamenti, riducendo al minimo gli imprevisti durante l'implementazione.
Quali sono i diversi tipi di data lineage?
Il data lineage può essere categorizzato in più tipologie in base all’obiettivo e alla direzione del monitoraggio. Ecco le principali forme di data lineage.
- Forward data lineage: monitora i dati dall’origine alla destinazione e spiega come vengono tradotti ed elaborati nella loro pipeline. Il forward data lineage contribuisce a rilevare le trasformazioni dei dati, i problemi di qualità e il modo in cui generano informazioni o report.
- Backward data lineage: i dati scorrono nella direzione opposta. Inizia con un report o una visualizzazione e torna alle origini, contribuendo alla spiegazione dei punti dati in un report e alla convalida dei risultati.
- Horizontal Data Lineage: monitora la migrazione dei dati all'interno di un ciclo di elaborazione o trasformazione. Spiega come i dati vengono modificati in un unico passaggio e contribuisce al debug e al rilevamento dei problemi di trasformazione dei dati.
- Vertical Data Lineage: segue i dati dai sistemi di origine alla destinazione nell’ecosistema dell’organizzazione. Riassume il modo in cui scorrono attraverso le origini, l'integrazione, la trasformazione e l'analisi.
- End-to-End Data Lineage: monitora i dati dalla creazione all'utilizzo, coprendone l'intero percorso attraverso processi e sistemi.
- Partial Data Lineage: si concentra su specifici sottoinsiemi di dati o processi, un aspetto utile per comprendere la derivazione degli elementi.
- Cross-System Data Lineage: segue i dati attraverso i sistemi, facilitando la comprensione dello scambio e dell'integrazione.
- Intra-System Data Lineage: monitora il flusso di dati all'interno di un singolo sistema, una funzione utile per comprendere le interazioni e le dipendenze.
Come funziona il data lineage?
- Il data lineage monitora il percorso dei dati attraverso le fasi di elaborazione, mostrandone i cambiamenti tra i sistemi. Inizia con l'identificazione delle origini, come database, data warehouse, data lake o file.
- Alcuni sistemi e tool moderni acquisiscono e documentano automaticamente il data lineage, riducendo la necessità di monitoraggio manuale.
- Lo spostamento dei dati, inclusi filtraggi e calcoli, viene registrato durante l’elaborazione.
- I tool di data lineage stabiliscono relazioni tra diversi set e trasformazioni dei dati, creando una mappa che ne rappresenta il flusso.
- Alcune soluzioni forniscono visualizzazioni tramite diagrammi, facilitando la comprensione.
- Il data lineage consente di analizzare le dipendenze tra diversi elementi di dati, processi e sistemi, un aspetto fondamentale per l'analisi dell'impatto delle modifiche.
- Con il data lineage, è possibile risalire all’origine di errori o anomalie, rendendo più efficiente la risoluzione dei problemi.
- Alcune soluzioni forniscono il controllo delle versioni e il monitoraggio della cronologia, per osservare l’evoluzione dei dati nel corso del tempo.
- La collaborazione tra i team consente di comprendere e contribuire al ciclo di vita dei dati.
- Il data lineage supporta la governance fornendo un audit trail chiaro degli spostamenti e delle trasformazioni, che risulta essenziale per la compliance normativa.
- La valutazione dell'impatto utilizza questa soluzione per prevedere gli effetti dei cambiamenti sui processi a valle.
L'obiettivo finale del data lineage è garantire trasparenza, migliorare la qualità dei dati e dare vita a un processo decisionale migliore basato su una chiara comprensione delle origini e delle trasformazioni.
I casi d'uso del data lineage
- Compliance finanziaria: rendicontazione finanziaria accurata e rispetto degli standard normativi.
- Privacy dei dati sanitari: monitoraggio dei dati dei pazienti per rispettare le normative HIPAA e tutelare la privacy.
- Controllo dell'inventario nel retail: ottimizzazione della gestione delle scorte e riduzione degli sprechi mediante il monitoraggio dei dati di inventario.
- Qualità della produzione: migliore qualità del prodotto e individuazione dei problemi di produzione.
- Ricerca farmaceutica: dati di ricerca affidabili per lo sviluppo dei farmaci e le cure.
- Customer experience: miglioramento delle interazioni con i clienti mediante informazioni sulla personalizzazione data-driven.
- Trasparenza della pubblica amministrazione: trasparenza dei dati e assunzione di responsabilità dell’efficienza dei servizi.
- Prevenzione delle frodi: rilevamento e prevenzione delle frodi mediante il monitoraggio dei modelli di transazioni.
Il data lineage interviene anche in altri ambiti, come l’analisi delle risorse umane, il marketing mirato, la gestione dell'energia, la valutazione dei rischi, l’ottimizzazione della supply chain, la distribuzione dei contenuti multimediali, il monitoraggio ambientale e altri ancora.
HPE e il data lineage
Hewlett Packard Enterprise (HPE) fornisce attivamente soluzioni che consentono alle organizzazioni di sfruttare la potenza dei dati e di trasformarla in informazioni preziose. Ecco come.
HPE Machine Learning Data Management: un tool software per il controllo delle versioni e le pipeline dei dati che può essere utilizzato per i casi d'uso di elaborazione dei dati e di machine learning. Il software supporta l’end-to-end data lineage mediante il controllo delle versioni di pipeline, codice e set di dati.
Oltre alla sua offerta di prodotti, HPE fornisce risorse e informazioni relative a concetti più ampi ricollegabili al data lineage.
Machine learning: l’impegno di HPE nel machine learning evidenzia il suo supporto dell’analisi avanzata tramite l’addestramento degli algoritmi per il riconoscimento dei modelli nei dati, a riprova della volontà di fornire informazioni trasformative alle aziende.
Gestione dei dati: l'impegno di HPE nella gestione dei dati conferma la sua dedizione nell’aiutare le organizzazioni a utilizzare in modo efficiente queste risorse, allineandosi ai principi di precisione del flusso di dati e di monitoraggio dell'affidabilità su cui si basa il data lineage.
Pipeline dei dati: l'esplorazione delle pipeline dei dati da parte di HPE riflette l'attenzione rivolta all'ottimizzazione dell'efficienza dei processi relativi ai dati, e in particolare l’importanza attribuita al data lineage per comprendere lo spostamento tra fasi e sistemi.