Linaje de datos

¿Qué es el linaje de datos?

¿Por qué es importante el linaje de datos?

El linaje de datos es esencial por varias razones críticas:

• Calidad de los datos: el linaje de datos mejora su calidad al revelar cómo se transforman y al detectar errores o incoherencias.
• Fiabilidad de los datos: comprender el recorrido de los datos fomenta la confianza en la precisión y, a su vez, en los análisis y la toma de decisiones.
• Reproducibilidad: el linaje de datos permite reproducir cualquier conjunto de datos de salida, porque captura los datos de entrada y todas las transformaciones correspondientes requeridas
• Cumplimiento normativo: el linaje de datos cumple regulaciones estrictas al proporcionar un registro de manipulación y uso de datos con responsables identificados.
• Gobernanza de datos: el linaje de datos respalda los esfuerzos de gobernanza al realizar el seguimiento del flujo de datos y mantener el cumplimiento de las políticas.
• Solución de problemas: identifica rápidamente problemas de datos utilizando el linaje para agilizar su solución.
• Colaboración: el linaje de datos compartido mejora la colaboración entre equipos al proporcionar una comprensión conjunta del recorrido de los datos.
• Gestión del ciclo de vida: el linaje de datos proporciona información para la gestión del ciclo de vida de estos, desde la creación hasta las etapas de archivo.
• Gestión del cambio: el linaje de datos guía los cambios controlados en el sistema de datos para minimizar las disrupciones.
• Auditoría: el linaje de datos es un registro histórico. Valida que se hayan completado los procesamientos o transformaciones requeridos.
• Análisis de impacto: el linaje de datos predice los posibles efectos posteriores de los cambios y minimiza así las sorpresas durante la implementación.

¿Cuáles son los diferentes tipos de linaje de datos?

El linaje de datos se puede clasificar en distintos tipos, en función del enfoque y la dirección del seguimiento. Las formas principales de linaje de datos son las siguientes:

• Linaje de datos ascendente: este linaje realiza el seguimiento de los datos desde el origen hasta el destino. Explica cómo se traducen y procesan los datos en tu pipeline de datos. El linaje de datos ascendente ayuda a detectar transformaciones de datos, problemas de calidad y cómo los datos generan información o permiten elaborar informes.
• Linaje de datos inverso: en el linaje de datos inverso, los datos fluyen en la dirección opuesta. Comienza con un informe o visualización y regresa a los orígenes de datos. Este linaje ayuda a explicar los puntos de datos en un informe y a validar los resultados.
• Linaje de datos horizontal: el linaje de datos horizontal realiza el seguimiento de la migración de los datos dentro de un ciclo de procesamiento o transformación. Explica cómo cambian los datos en un solo paso. Este linaje ayuda a depurar y descubrir dificultades en la transformación de datos.
• Linaje de datos vertical: el linaje de datos vertical sigue los datos desde los sistemas de origen hasta el destino en el ecosistema de datos. Este tipo de linaje resume cómo fluyen los datos a través de los orígenes, la integración, la transformación y el análisis.
• Linaje de datos global: realiza el seguimiento de los datos desde su creación hasta su uso, y abarca todo su recorrido a través de procesos y sistemas.
• Linaje de datos parcial: se centra en subconjuntos de datos o procesos específicos. Resulta de utilidad para comprender el linaje de los elementos.
• Linaje de datos entre sistemas: realiza el seguimiento de los datos entre sistemas, lo que facilita la comprensión del intercambio y la integración de datos.
• Linaje de datos intrasistema: realiza el seguimiento del flujo de datos dentro de un sistema, lo cual resulta valioso para comprender las interacciones y las dependencias.

• El linaje de datos realiza el seguimiento del recorrido de los datos a través de las etapas de procesamiento y muestra cómo cambian en los sistemas. Comienza con la identificación de orígenes de datos, como bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos o archivos.
• Algunos sistemas y herramientas modernos capturan y documentan automáticamente el linaje de datos, lo que reduce la necesidad de realizar un seguimiento manual.
• El movimiento de datos, incluido el filtrado y los cálculos, se registra a medida que se procesan.
• Las herramientas de linaje de datos establecen relaciones entre distintos conjuntos de datos y transformaciones para crear un mapa que representa el flujo de datos.
• Algunas soluciones de linaje de datos proporcionan visualizaciones a través de diagramas para facilitar la comprensión.
• El linaje de datos te permite analizar las dependencias entre diferentes elementos de datos, procesos y sistemas. Esto resulta crucial para el análisis de impacto cuando se realizan cambios.
• Con el linaje de datos, se pueden rastrear errores o anomalías hasta su origen, lo que mejora la eficiencia de la solución de problemas.
• Algunas soluciones de linaje de datos proporcionan control de versiones y seguimiento del historial, lo cual permite ver cómo han cambiado los datos a lo largo del tiempo.
• Se habilita la colaboración entre equipos para comprender y contribuir al ciclo de vida de los datos.
• El linaje de datos respalda la gobernanza, al proporcionar un registro de auditoría claro de sus movimientos y transformaciones, algo esencial para el cumplimiento normativo.
• La evaluación de impacto utiliza el linaje para predecir los efectos de los cambios en los procesos posteriores.

El objetivo final del linaje de datos consiste en ofrecer transparencia, mejorar la calidad de los datos y garantizar una toma de decisiones más adecuada, sobre la base de una comprensión clara de los orígenes y las transformaciones de los datos.

• Cumplimiento financiero: el linaje de datos permite garantizar la precisión de los informes financieros y el cumplimiento de los estándares regulatorios.
• Privacidad de los datos sanitarios: seguimiento de los datos de los pacientes para cumplir las regulaciones HIPAA y mantener la privacidad.
• Control de inventario minorista: optimización de la gestión de existencias y reducción de desperdicios mediante el seguimiento de los datos de inventario.
• Calidad de fabricación: mejora de la calidad del producto y detección de problemas de producción a través del linaje de datos.
• Investigación farmacéutica: garantía de la fiabilidad de los datos de investigación para el desarrollo de medicamentos y tratamientos.
• Experiencia del cliente: mejora de las interacciones con los clientes con información sobre personalización basada en datos.
• Transparencia gubernamental: mantenimiento de la transparencia de los datos y la responsabilidad para prestar servicios eficientes.
• Prevención del fraude: detección y prevención de fraudes gracias al seguimiento de patrones de transacciones.

Otras áreas que utilizan el linaje de datos incluyen: análisis de RR. HH., marketing dirigido, gestión energética, evaluación de riesgos, optimización de la cadena de suministro, distribución de contenido multimedia, supervisión medioambiental, etc.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) proporciona de forma activa soluciones que permiten a las organizaciones aprovechar el poder de los datos y convertirlos en información valiosa. A continuación encontrarás información relacionada de HPE sobre el linaje de datos:

HPE Machine Learning Data Management: una herramienta de software de control de versiones y pipelines de datos que se puede utilizar para casos de uso de procesamiento de datos y aprendizaje automático. El software admite el linaje de datos global mediante el control de versiones de pipelines de datos, código y conjuntos de datos.

Además de sus ofertas de productos, HPE proporciona recursos e información relacionados con conceptos más amplios que atañen al linaje de datos:

Aprendizaje automático: la participación de HPE en el aprendizaje automático resalta su compromiso de facilitar análisis avanzados mediante el entrenamiento de algoritmos para reconocer patrones en los datos. Esto a su vez revela su dedicación a potenciar a las empresas con información transformadora.

Gestión de datos: el compromiso de HPE con la gestión de datos demuestra su dedicación a ayudar a las organizaciones a utilizar sus activos de datos con eficiencia. Para ello, se alinea con los principios del linaje de datos enfatizando el flujo de datos preciso y el seguimiento de la fiabilidad.

Pipelines de datos: la exploración de los pipelines de datos por parte de HPE refleja la atención que dedica a optimizar la eficiencia de los procesos de datos. Esto indica una conexión con la interpretación del movimiento de datos a través de etapas y sistemas desde la perspectiva del linaje de datos.