Понимание происхождения данных: ключевые стратегии обеспечения качества и соответствия данных
29 апреля 2023 г.Происхождение данных — это важнейший аспект управления данными, который помогает организациям понять полный жизненный цикл своих данных. Он включает в себя отслеживание данных от их источника до конечного пункта назначения, включая все преобразования, перемещения и обработку, которым они подвергаются. Происхождение данных имеет решающее значение для обеспечения качества данных, соответствия и управления и помогает организациям принимать обоснованные решения на основе надежных данных.
С появлением источников данных, типов данных и методов обработки данных понимание происхождения данных стало сложной задачей. Без надлежащей передачи данных организациям будет трудно понять, откуда берутся их данные, как они обрабатываются, кто имеет к ним доступ и как они используются. Это отсутствие прозрачности может привести к проблемам с качеством данных, нарушениям нормативных требований и неэффективности принятия решений.
Происхождение данных помогает организациям решить эти проблемы, предоставляя четкое и всестороннее представление своих данных. Отслеживая потоки данных между системами, приложениями и процессами, организации могут определить источник проблем с качеством данных, отследить ошибки и несоответствия и повысить точность данных.
Они также могут обеспечить соответствие GDPR, HIPAA и CCPA, продемонстрировав прозрачную цепочку хранения своих данных.
Дон Тапскотт, автор книги «Революция блокчейна», говорит: «Данные — это новая нефть. Они ценны, но если они не очищены, их нельзя использовать по-настоящему». Происхождение данных — один из наиболее эффективных способов уточнения и оптимизации процессов управления данными в вашей организации.
Происхождение данных является важным компонентом любой современной стратегии управления данными. Это позволяет организациям лучше контролировать свои данные, обеспечивать их качество и соответствие требованиям, а также принимать более обоснованные решения. Происхождение данных будет приобретать все большее значение по мере роста сложности и объема данных.
В этом блоге мы поймем важность передачи данных, как начать работу с передачей данных, а также рассмотрим несколько примеров передачи данных и ее реализации в вашей организации.
Почему важна родословная данных
Происхождение данных важно по нескольким причинам.
- Во-первых, это помогает обеспечить качество данных, обеспечивая видимость происхождения и обработки данных. Отслеживая происхождение данных, организации могут определить, где возникают проблемы с качеством данных, и предпринять корректирующие действия для их предотвращения. Это может включать выявление повторяющихся данных, несоответствий источников данных или ошибок обработки данных. Кроме того, происхождение данных может помочь организациям понять, как данные преобразовываются, агрегируются и обогащаются по мере их прохождения через различные системы и приложения, что позволяет им поддерживать точность и полноту своих данных.
- Во-вторых, происхождение данных необходимо для соблюдения требований. Во многих отраслях и юрисдикциях действуют правила, требующие от организаций демонстрировать происхождение своих данных, например GDPR, HIPAA и CCPA. Предоставляя полное представление о происхождении данных, организации могут показать, откуда поступают данные, как они обрабатываются и кто имеет к ним доступ, обеспечивая соблюдение этих правил. Кроме того, передача данных может помочь организациям выявлять любые нарушения соответствия, например несанкционированный доступ к данным, и предпринимать корректирующие действия.
- Наконец, происхождение данных важно для принятия решений. Предоставляя полное представление данных, организации могут получить представление о том, как используются данные, определить области для оптимизации и принимать более обоснованные решения. Например, происхождение данных может помочь организациям определить основную причину проблем с производительностью или аномалий в их данных, что позволит им предпринять корректирующие действия. Происхождение данных также может помочь организациям выявлять зависимости и корреляции данных, которые могут быть неочевидны, что позволяет получать более точную и полезную информацию.
Происхождение данных – важнейший аспект современного управления данными. Это помогает обеспечить качество данных, соответствие требованиям и принятие решений, предоставляя организациям полное представление о своих данных и позволяя им принимать более обоснованные решения. По мере роста сложности и объема данных их происхождение будет приобретать все большее значение, и организации, уделяющие этому приоритетное внимание, будут иметь значительное преимущество перед другими.
Пошаговое руководство по началу работы
Начало работы с происхождением данных может показаться сложным, особенно для организаций со сложной средой данных. Каждая реализация фреймворка имеет более или менее похожие шаги. Однако с помощью нескольких простых шагов можно создать базовую структуру происхождения данных, которую можно расширять и настраивать с течением времени.
Шаг 1. Определите источники данных и заинтересованных лиц
Первым шагом в создании любой структуры, включая происхождение данных, является определение источников данных и вовлеченных заинтересованных сторон, а также рассмотрение их точек зрения. Это включает в себя идентификацию систем и приложений, которые генерируют, обрабатывают и потребляют данные. Очень важно определить заинтересованных лиц, которые владеют данными, управляют ими и используют их, например аналитиков данных, специалистов по данным и бизнес-пользователей.
Шаг 2. Определите требования к происхождению данных
После определения источников данных и заинтересованных сторон следующим шагом будет определение требований к происхождению данных. Это включает в себя определение области происхождения данных, включая то, какие элементы данных следует отслеживать и как информация о происхождении будет храниться и поддерживаться. Также важно определить метаданные происхождения данных, включая атрибуты элементов данных, типы данных и отношения.
Шаг 3. Создание структуры происхождения данных
Третий шаг – создание структуры происхождения данных. Это включает в себя выбор соответствующих инструментов и технологий для сбора и хранения информации о происхождении данных. Существует несколько коммерческих инструментов и инструментов с открытым исходным кодом, которые можно использовать для передачи данных. Также возможно создание пользовательской среды передачи данных с использованием таких языков программирования, как Python или Java.
Шаг 4. Внедрение процессов передачи данных
Четвертый шаг – реализация процессов происхождения данных. Это включает в себя определение процессов сбора, хранения и поддержки информации о происхождении данных. Процессы должны включать профилирование данных, отображение, отслеживание происхождения данных и обслуживание. Также важно установить процессы управления происхождением данных, включая происхождение данных. аудит, управление изменениями и контроль доступа.
Шаг 5. Отслеживайте и улучшайте происхождение данных
Последний шаг – постоянный мониторинг и совершенствование структуры происхождения данных. Это включает в себя регулярную проверку информации о происхождении данных, чтобы убедиться, что она является точной и актуальной. Также важно выявлять пробелы или несоответствия в происхождении данных и предпринимать корректирующие действия для повышения эффективности платформы.
Вкратце, происхождение данных включает:
- Определение источников данных и заинтересованных сторон.
- Определение требований к происхождению данных. Создание структуры передачи данных. Внедрение процессов передачи данных, а также постоянный мониторинг и улучшение структуры передачи данных.
- Следуя этим шагам, организации могут создать базовую структуру происхождения данных, которую можно будет расширять с течением времени, чтобы удовлетворить их растущие потребности в управлении данными.
Как реализовать и визуализировать происхождение данных
Существуют различные методы и инструменты для реализации и визуализации происхождения данных. Вот несколько примеров:
* Сопоставление данных: одним из основных методов, используемых для создания родословных данных, является сопоставление данных. Картирование данных включает идентификацию и документирование элементов данных и их взаимосвязей в различных системах и приложениях. Это помогает понять поток данных, преобразование и обработку.
* Управление метаданными. Управление метаданными включает в себя хранение и обслуживание метаданных об элементах данных и их взаимосвязях. Эту информацию можно использовать для создания отчетов о происхождении данных и визуализаций.
* Профилирование данных. Профилирование данных — это анализ и оценка данных для понимания их качества и структуры. Организации могут выявлять потенциальные проблемы с качеством данных и несоответствия, профилируя данные, что позволяет им принимать корректирующие меры.
* Инструменты автоматического определения происхождения данных. Многие коммерческие инструменты и инструменты с открытым исходным кодом автоматизируют процесс определения происхождения данных. Эти инструменты могут автоматически собирать информацию о происхождении данных и обеспечивать возможности визуализации и создания отчетов.
* Графические базы данных: графические базы данных — это специализированные базы данных, предназначенные для хранения графических данных и управления ими. Они могут хранить и запрашивать информацию о происхождении данных, позволяя организациям визуализировать отношения между элементами данных.
* Инструменты визуализации. Инструменты визуализации необходимы для представления информации о происхождении данных в понятном и доступном формате. Эти инструменты могут помочь организациям выявлять пробелы в происхождении данных, отношения и зависимости.
* Анализ процессов. Интеллектуальный анализ процессов — это метод, который включает анализ журналов событий для понимания последовательности действий в процессе. Применяя интеллектуальный анализ процессов к происхождению данных, организации могут понять, как данные проходят через их системы и приложения, выявляя возможности для оптимизации и улучшения.
Внедрение преемственности данных в вашей организации
Если вы планируете внедрить происхождение данных в своей организации, начните с определения источников данных и заинтересованных сторон, определения требований к происхождению данных, создания вашей структуры происхождения данных, внедрения процессов вашего происхождения данных, а также постоянного мониторинга и улучшения вашего происхождения данных. каркас.
Помните, что передача данных — это непрерывный процесс, требующий регулярного обслуживания и мониторинга. По мере развития среды данных вашей организации должна развиваться и ваша структура происхождения данных. Мы надеемся, что этот блог стал полезным введением в происхождение данных и его важность в современном управлении данными.
:::информация Также опубликовано здесь
:::
Оригинал