Data Lineage
La data lineage è un concetto critico per le organizzazioni che si affidano ai 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 usarla per tracciare gli errori nella elaborazione dei dati. Possono anche apportare modifiche ai processi con basso rischio. Inoltre, possono migrare i sistemi con fiducia. Aiuta anche a creare una struttura dettagliata di mappatura dei dati.
L’importanza della Data Lineage nel Business Moderno
La data lineage offre numerosi vantaggi alle organizzazioni, dai dipartimenti IT alle unità aziendali.
Fornendo una visione chiara e completa del percorso delle informazioni, la lineage migliora la comprensione delle informazioni e la fiducia in tutta l’organizzazione. Consente agli utenti aziendali di prendere decisioni informate basate su risorse accurate e affidabili.
Ad esempio, un’istituzione finanziaria ha utilizzato la lineage per tracciare l’origine delle discrepanze nei suoi rapporti normativi.
L’istituzione ha riscontrato un errore di dati tracciando come i dati sono stati spostati nel rapporto finale. Questo errore causava inesattezze. Con questa intuizione, sono riusciti a correggere il problema e garantire la conformità ai requisiti normativi.
La data lineage fa risparmiare tempo e sforzi significativi ai team IT consentendo un’analisi granulare dell’impatto 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%.
Compliance con le Regole e le Norme Reso Più Facile
Nell’ambiente normativo stringente di oggi, la tracciabilità dei dati è essenziale per fini di conformità. Tuttavia, mappare la lineage per motivi normativi può richiedere tempo e essere complesso. Se fatto in modo errato, può portare a multe e penalità costose.
La 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, consentendo ai team di gestione del rischio di garantire la conformità con facilità.
Un fornitore sanitario ha sfruttato la lineage per garantire la conformità alle normative HIPAA.
Il fornitore 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 fornitore a evitare sanzioni costose e a mantenere la fiducia dei pazienti.
Uno Sguardo Approfondito ai Tipi di Data Lineage
Esistono diversi approcci comuni alla lineage, ciascuno con scopi specifici.
La lineage inter-sistema fornisce una vista a livello elevato del flusso, mostrando dove originano le informazioni e dove vanno. Questo metodo è ottimo per mostrare come le modifiche ai processi influenzano i risultati, trovare problemi con i metodi e scoprire processi simili.
La lineage end-to-end delle colonne, d’altra parte, offre una vista più dettagliata. Monitora i movimenti dei dati nell’ambiente BI. Il tracciamento inizia quando i dati entrano nel sistema. Continua fino a quando i dati vengono utilizzati per report e analytics.
Questo metodo aiuta ad analizzare gli effetti delle modifiche delle colonne nei sistemi di origine. Aiuta anche a trovare le ragioni degli errori nei rapporti. Inoltre, aiuta a prepararsi per gli audit normativi.
La lineage intra-sistema traccia la lineage all’interno di un processo ETL specifico, di un report o di un oggetto del 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, eseguire audit della qualità dei dati o apportare modifiche al sistema. Questa vista granulare consente visibilità nei processi complessi, permettendo ai team di comprendere la logica di ciascuna colonna e il flusso dei dati.
Implementazione Step-by-Step di una Strategia di Data Lineage
Quando si tratta di implementare una strategia di lineage, il tempismo è cruciale. I team BI devono essere proattivi nel riconoscere quando una soluzione di lineage diventa necessaria. Ecco una guida step-by-step per aiutarla a iniziare:
Step 1: Identificare le Sue Priorità e gli Usi
Inizi determinando come attualmente usa o pianifica di usare la data lineage. Consideri casi d’uso come l’analisi dell’impatto, l’analisi delle cause di base, la spiegabilità, la conformità normativa e gli approfondimenti aziendali.
Definire chiaramente le sue priorità aiuterà a guidare il processo decisionale.
Step 2: Ottenere l’Approvazione della Gestione
Una volta chiari i suoi casi d’uso, li presenti alla gestione per ottenere l’approvazione per una soluzione di data lineage. Sia pronta a spiegare come questa soluzione aiuterà ogni situazione e come farà risparmiare tempo e denaro all’organizzazione.
Step 3: Valutare le Opzioni di Data Lineage
Ottenuta l’approvazione della gestione, è il momento di valutare le soluzioni di data lineage disponibili. Utilizzi le sue priorità e casi d’uso come criteri principali per restringere le opzioni.
Consideri fattori come la compatibilità con le tecnologie esistenti, la facilità d’uso e le dimensioni della lineage mostrata.
Step 4: Selezionare e Implementare la Soluzione
Dopo un’attenta valutazione, selezioni la soluzione di data lineage che soddisfa meglio le esigenze della sua organizzazione. Si prepari a vedere i benefici di avere un piano chiaro di data lineage, come la migliore comprensione dei dati e la conformità alle normative.
Esempi Reali di Implementazione di Successo della Data Lineage
Molte organizzazioni hanno implementato con successo la data lineage per ottenere valore aziendale. Un’azienda di e-commerce globale ha utilizzato la data lineage per ottimizzare le operazioni della catena di fornitura.
Tracciando il flusso dei dati delle scorte dai fornitori ai magazzini e infine ai clienti, l’azienda ha identificato inefficienze e implementato miglioramenti ai processi.
Questo ha portato a ridurre i costi delle scorte, accelerare l’evasione degli ordini e migliorare la soddisfazione del cliente.
Nell’industria delle telecomunicazioni, un fornitore importante ha sfruttato la lineage per migliorare gli sforzi di mantenimento dei clienti.
Mappando i dati dei clienti tra vari sistemi, tra cui fatturazione, servizio clienti e marketing, il fornitore ha ottenuto una visione completa delle interazioni dei clienti.
Questo insight ha permesso campagne di retention mirate, con una significativa riduzione dell’abbandono dei clienti.
Il Futuro della Data Lineage: Tendenze Emergenti e Opportunità
Man mano che i volumi di dati continuano a crescere e i requisiti normativi evolvono, l’importanza della data lineage aumenterà solamente.
Le tendenze e le tecnologie emergenti, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, offrono nuove opportunità per migliorare le capacità della data lineage.
Ad 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 data lineage.
Gli analytics alimentati dall’IA possono anche fornire raccomandazioni intelligenti per ottimizzare i processi basati sui insight della lineage.
Le aziende utilizzano cloud computing e sistemi multi-cloud. La data lineage è importante per mantenere i dati coerenti e conformi nei diversi sistemi.
Le soluzioni di data lineage native del cloud aiutano le organizzazioni a tracciare il percorso dei loro dati, ovunque siano archiviati.
Conclusione
Le organizzazioni che danno priorità alla data lineage ottengono un vantaggio competitivo prendendo decisioni informate basate su dati affidabili e accurati.
Riescono a rispondere rapidamente alle esigenze aziendali in evoluzione, garantire la conformità normativa e promuovere 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, si deve sapere come vengono raccolti, archiviati e utilizzati i dati nella sua organizzazione. Questo potrebbe significare controllare i dati per qualsiasi informazione mancante o sbagliata, e assicurarsi che le fonti siano affidabili.
Il prossimo passo è creare un piano per mettere in pratica il tracciamento dei dati. Questo comporta decidere come tracciare i dati e comprendere la situazione attuale dei dati. Significa anche capire quali strumenti e tecnologie verranno utilizzati per tenere traccia di dove provengono i dati. Coinvolge anche la creazione di processi per assicurarsi che la data lineage venga gestita e mantenuta correttamente.
Nell’implementazione di 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 e che qualsiasi problema venga affrontato tempestivamente.
Per implementare con successo una strategia di data lineage, è importante adottare un approccio strategico e collaborativo. Questo comporta allineare la strategia con i l’obiettivi aziendali dell’organizzazione e assicurarsi che sia implementata e mantenuta efficacemente.
Il futuro della lineage sembra luminoso. Le tecnologie emergenti e le tendenze offrono opportunità entusiasmanti per migliorare le capacità della data lineage e guidare il successo aziendale.
