Data Lineage
Data lineage è un concetto critico per le organizzazioni che si basano sui dati per guidare le loro operazioni. Mostra da dove provengono i dati, come sono cambiati e dove sono andati nei diversi passaggi aziendali. In sostanza, la lineage è la “linea di discendenza”.
Le aziende possono utilizzarla per tracciare errori nel processamento dei dati. Possono anche apportare cambiamenti ai processi con un basso rischio. Inoltre, possono migrare sistemi con fiducia. Aiuta anche a creare un framework dettagliato di mappatura dei dati.
L’importanza della Data Lineage nel Business Moderno
Data lineage offre numerosi benefici alle organizzazioni, dai reparti IT alle unità aziendali.
Fornendo una vista chiara e comprensiva del percorso delle informazioni, migliora la comprensione dei dati e la fiducia in tutta l’organizzazione. Permette agli utenti aziendali di prendere decisioni informate basate su risorse accurate e affidabili.
Per esempio, un’istituzione finanziaria ha utilizzato la lineage per tracciare la fonte delle discrepanze nei suoi report normativi.
L’istituzione ha trovato un errore nei dati tracciando come i dati si sono mossi verso il report finale. Questo errore causava inesattezze. Con questa intuizione, sono stati in grado di correggere il problema e garantire la conformità ai requisiti normativi.
Data lineage risparmia anche molto tempo e impegno ai team IT, permettendo un’analisi di impatto granulare quando si effettuano aggiornamenti ai dati.
I team IT possono risparmiare tempo valutando rapidamente l’impatto dei cambiamenti. Questo li salva dall’analizzare manualmente i sistemi a valle. Di conseguenza, il tempo di analisi manuale può essere ridotto fino al 98%.
Conformità alle Regole e Regolamenti Resa Più Facile
Nell’attuale ambiente normativo rigoroso, la tracciabilità dei dati è essenziale per scopi di conformità. Tuttavia, mappare la lineage per motivi normativi può essere dispendioso in termini di tempo e complesso. Se fatto in modo errato, può portare a multe e sanzioni costose.
Data lineage semplifica questo processo documentando come i dati si muovono attraverso vari sistemi dalla fonte alla destinazione. Fornisce una chiara traccia di audit per tutte le trasformazioni dei dati, permettendo ai team di gestione del rischio di garantire la conformità con facilità.
Un provider sanitario ha sfruttato la lineage per garantire la conformità alle normative HIPAA.
Il provider ha mappato come i PHI si muovono attraverso i suoi sistemi per trovare rischi di sicurezza e mettere in atto salvaguardie. Questo approccio proattivo ha aiutato il provider a evitare costose sanzioni e mantenere la fiducia dei pazienti.
Uno Sguardo ai Tipi di Data Lineage
Ci sono diversi approcci comuni alla lineage, ognuno dei quali serve scopi specifici.
La lineage cross-system fornisce una vista ad alto livello del flusso, mostrando da dove proviene l’informazione e dove va. Questo metodo è ottimo per mostrare come i cambiamenti nei processi influenzano i risultati, trovare problemi con i metodi e scoprire processi simili.
La lineage column end-to-end, d’altro canto, offre una vista più dettagliata. Monitora il movimento dei dati nell’ambiente BI. Il tracciamento inizia quando i dati entrano nel sistema. Continua fino a quando i dati vengono utilizzati per reporting e analitica.
Questo metodo aiuta ad analizzare gli effetti dei cambiamenti delle colonne nei sistemi di origine. Aiuta anche a trovare le cause degli errori nei report. Inoltre, aiuta a prepararsi per audit normativi.
Inner-system traccia la lineage all’interno di uno specifico processo ETL, report, o oggetto di database, fino alle colonne. Questo significa che fornisce una vista dettagliata di come i dati sono collegati e fluiscono all’interno di un sistema specifico.
Questo livello di dettaglio può essere utile per risolvere problemi, audit della qualità dei dati, o fare cambiamenti al sistema. Questa vista granulare permette visibilità nei processi complessi, permettendo ai team di capire la logica e il flusso dei dati di ciascuna colonna.
Implementazione Passo-Passo di una Strategia di Data Lineage
Quando si tratta di implementare una strategia di lineage, il tempismo è cruciale. I team BI dovrebbero essere proattivi nel riconoscere quando una soluzione di lineage diventa necessaria. Ecco una guida passo-passo per aiutarla a iniziare:
Passo 1: Identifichi le Sue Priorità e Casi d’Uso
Inizi determinando come attualmente utilizza o pianifica di utilizzare la data lineage. Consideri casi d’uso come l’analisi dell’impatto, l’analisi delle cause profonde, l’esplicabilità, la conformità normativa e le intuizioni aziendali.
Definire chiaramente le sue priorità la aiuterà a guidare il processo decisionale.
Passo 2: Ottenga l’Approvazione della Direzione
Una volta chiariti i suoi casi d’uso, presenti il piano alla direzione per ottenere l’approvazione di una soluzione di data lineage. Sia pronta a spiegare come questa soluzione aiuterà in ogni situazione e risparmierà tempo e denaro per l’organizzazione.
Passo 3: Valuti le Opzioni di Data Lineage
Con l’approvazione della direzione ottenuta, è il momento di valutare le soluzioni di data lineage disponibili. Usi le sue priorità e casi d’uso come criteri principali per restringere le sue opzioni.
Consideri fattori come la compatibilità con le tecnologie esistenti, la facilità d’uso e le dimensioni della lineage visualizzate.
Passo 4: Selezioni e Implementi la Soluzione
Dopo un’attenta valutazione, selezioni la soluzione di data lineage che meglio soddisfa le esigenze della sua organizzazione. Si prepari a vedere i benefici di avere un chiaro piano di data lineage, come una migliore comprensione dei dati e la conformità alle normative.
Esempi Reali di Implementazione di Lineage di Successo
Molte organizzazioni hanno implementato con successo la data lineage per ottenere valore aziendale. Una compagnia e-commerce a livello globale ha utilizzato la data lineage per ottimizzare le sue operazioni di supply chain.
Tracciando il flusso dei dati di inventario dai fornitori ai magazzini e infine ai clienti, la compagnia ha identificato inefficienze e implementato miglioramenti di processo.
Questo ha portato a riduzioni dei costi di inventario, tempi di evasione degli ordini più rapidi e una maggiore soddisfazione dei clienti.
Nell’industria delle telecomunicazioni, un importante provider ha sfruttato la lineage per migliorare i suoi sforzi di fidelizzazione dei clienti.
Mappando i dati dei clienti attraverso vari sistemi, inclusi fatturazione, servizio clienti e marketing, il provider ha ottenuto una visione completa delle interazioni dei clienti.
Questa intuizione ha permesso campagne di fidelizzazione mirate, risultando in una significativa riduzione del tasso di abbandono dei clienti.
Il Futuro della Data Lineage: Tendenze Emergenti e Opportunità
Con l’aumento dei volumi di dati e l’evolversi dei requisiti normativi, l’importanza della data lineage aumenterà.
Tendenze e tecnologie emergenti, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, offrono nuove opportunità per migliorare le capacità di data lineage.
Per esempio, gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati per rilevare e classificare automaticamente le trasformazioni dei dati, riducendo lo sforzo manuale richiesto per la mappatura della lineage.
Le analisi basate sull’AI possono anche fornire raccomandazioni intelligenti per ottimizzare i processi basati sulle intuizioni della lineage.
Le compagnie utilizzano cloud computing e sistemi multi-cloud. La data lineage è importante per mantenere la coerenza dei dati e la conformità attraverso i diversi sistemi.
Le soluzioni di data lineage native al cloud aiutano le organizzazioni a tracciare il percorso dei loro dati, indipendentemente da dove siano archiviati.
Conclusione
Le organizzazioni che danno priorità alla data lineage ottengono un vantaggio competitivo, prendendo decisioni informate basate su dati affidabili e accurati.
Possono rispondere rapidamente ai bisogni aziendali in evoluzione, garantire la conformità normativa e guidare l’innovazione.
Creare una strategia richiede una pianificazione attenta per assicurarsi che supporti gli obiettivi aziendali. Questo significa identificare le persone chiave nell’organizzazione che saranno impattate dal piano di data lineage.
Inoltre, comporta la decisione su quanto dettaglio includere nella strategia di lineage.
Per creare una strategia di data lineage, è necessario sapere come i dati vengono raccolti, archiviati e utilizzati nell’organizzazione. Questo potrebbe significare verificare i dati per eventuali informazioni mancanti o errate e assicurarsi che le fonti siano affidabili.
Il passo successivo è creare un piano per mettere in atto il tracciamento dei dati. Questo include decidere come tracciare i dati e capire la situazione attuale dei dati. Questo significa capire quali strumenti e tecnologie saranno utilizzati per tenere traccia di dove provengono i dati. Comporta anche la creazione di processi per assicurarsi che la lineage dei dati sia gestita e mantenuta correttamente.
Quando si implementa una strategia di lineage, è importante tenere informati e aggiornati i principali stakeholder sui progressi. Questo garantirà che la strategia sia allineata con gli obiettivi aziendali. Garantirà anche che eventuali problemi siano affrontati tempestivamente.
Per implementare con successo una strategia di data lineage, è importante adottare un approccio strategico e collaborativo. Questo comporta allineare la strategia con gli obiettivi aziendali dell’organizzazione e assicurarsi che sia implementata e mantenuta efficacemente.
Il futuro della lineage appare luminoso. Le tecnologie e le tendenze emergenti offrono opportunità entusiasmanti per migliorare le capacità di data lineage e guidare il successo aziendale.
