Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos Slider

Desde su origen al destino final, los datos pueden atravesar transformaciones que  modifiquen su forma, estructura y significado.

El linaje de datos es un proceso que busca comprender y visualizar cómo los datos se mueven desde su punto de origen hasta su ubicación actual para de este modo rastrear las modificaciones que han sufrido.

La comprensión de estas transformaciones es esencial para garantizar la calidad, la confiabilidad y la utilidad de los datos.

¿Cómo funciona el linaje de datos?

Rastrear cualquier alteración en el flujo de datos permite saber cuándo y dónde se separó o fusionó con otros datos. Es decir que, también es posible detectar cualquier error hasta su causa raíz inicial. 

Una herramienta potente de linaje de datos brinda visibilidad instantánea del origen y el recorrido de los datos

En cada paso del viaje de los datos se recopilan y administran metadatos que son almacenados en un repositorio de metadatos para utilizar luego en el análisis del linaje.  

A los metadatos se los conoce como datos que describen a otros datos, por ejemplo, el título de un video, o la descripción del mismo. Por cada proceso aplicado a los datos en su recorrido, los metadatos se actualizan.

Beneficios clave del linaje de datos

Un robusto proceso de linaje de datos permite a las empresas

  • Encontrar y corregir anomalías y errores en el proceso de datos. 
  • Concretar migraciones de sistemas con total confianza. 
  • Disminuir costos de nuevos desarrollos IT y el mantenimiento de las aplicaciones
  • Combinar nuevos conjuntos de datos con conjuntos de datos existentes en una infraestructura de datos ágil. 
  • Asegurar el cumplimiento de los objetivos de gobernanza de datos, reduciendo los costos asociados al compliance.  
  • Incrementar la confianza y dependencia de los datos de la organización. 
  • Mejorar la eficiencia en el análisis de datos y gracias a ellos el rendimiento de las empresas.

Técnicas utilizadas para realizar el linaje de datos

Las principales técnicas utilizadas para realizar el linaje de datos son:

Linaje de datos hacia atrás

Esta técnica implica observar los datos desde su uso final y rastrearlos hacia atrás hasta su fuente original. Se sigue la trayectoria inversa de los datos, lo que permite comprender cómo se utilizaron y transformaron los datos en su viaje hasta su estado actual.

Linaje de datos directos

En comparación con el anterior tipo, esta técnica se caracteriza por comenzar con la fuente de la información, siguiendo el camino hacia el destino final de los mismos. 

Linaje de datos de un extremo a otro

En esta última técnica, es posible aplicar una solución completa e integral, tanto desde el origen de los datos como en su segmento final. Se examina todo el recorrido de los datos, desde su creación o captura inicial, hasta la aplicación final, lo que proporciona una visión completa y detallada de cómo se utilizaron y transformaron a lo largo del tiempo.

Características de las herramientas de linaje de datos actuales

Las herramientas utilizadas para abordar el linaje de datos en la actualidad hacen posible que todos los datos sean transparentes, confiables y estén listos para el análisis. Las capacidades claves que deben ofrecer estas herramientas son las siguientes:

  • Visualización: permiten ver, de manera comprensible, cómo es que viajan los datos a lo largo de todo su recorrido desde su fuente de origen hasta la aplicación final que utiliza el usuario. 
  • Catálogo de datos: las mejores herramientas de linaje de datos proporcionan un catálogo integrado para buscar y explorar los datos disponibles de forma organizada y veloz.
  • Informes: aseguran que los datos están estructurados de acuerdo con las pautas de reporting.
  • Documentación automatizada: deben ser capaces de generar documentación del sistema automáticamente, recopilando comentarios de tablas, metadatos, nodos, campos, archivos relacionados y declaraciones de bases de datos. 
  • Instalación sencilla: las herramientas utilizadas para el linaje de datos son de solo lectura, de modo que no interfieren con la información existente durante la instalación, garantizando una implementación segura. 
  • Personalización y conexión: el entorno de la herramienta debe ser fácilmente personalizable, para adaptarlo a las necesidades de la empresa y los datos que posea. Debe permitir, además, conexión a visualizaciones, almacenar datos y servicios en la nube eficientes y fluidas. 

En Data IQ complementamos y optimizamos tu abordaje del linaje de datos, para lograr confianza y transparencia en tus datos.

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