Datenherkunft: Definition, Governance und bewährte Verfahren für Unternehmen

Datenherkunft ist der Prozess der Verfolgung und Dokumentation des gesamten Lebenszyklus von Daten über Systeme, Pipelines und Analyseumgebungen hinweg. Er bietet Transparenz darüber, woher Daten stammen, wie sie transformiert werden und wo sie genutzt werden – so können Unternehmen ihre Daten in großem Umfang verwalten, steuern und ihnen vertrauen.

Als Kernkomponente moderner Data Governance Data-Intelligence-Strategien sorgt Lineage für die Transparenz, die für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Erklärbarkeit von KI und unternehmensweite Analysen erforderlich ist.

Was ist Data Lineage?

Einfach ausgedrückt, ist die Datenabfolge die Migration der Daten Ihres Unternehmens. Sie bietet eine detaillierte Karte, aus der hervorgeht, woher die Daten stammen, wie sie sich durch verschiedene Systeme bewegen, welche Umwandlungen sie durchlaufen und wo sie schließlich landen.

Bedeutung der Datenherkunft

Die Datenabfolge ist für Unternehmen, die auf data-driven Entscheidungsfindung angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung. Sie trägt dazu bei, die Transparenz aufrechtzuerhalten, die Data Governance zu verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Durch die Verfolgung der Datenabfolge können Unternehmen Fehler aufspüren, das Datenmanagement optimieren und die Datenqualität insgesamt verbessern.

Datenherkunft als Grundlage für Datenintelligenz

Die Datenherkunft ist nicht mehr nur eine Frage der Compliance oder Dokumentation. Innerhalb einer modernen Data-Intelligence-Plattform wird die Herkunft zu einer operativen Vertrauensschicht, die Metadaten, Governance-Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Beobachtbarkeit zu einem einheitlichen System verbindet.

Wenn die Herkunftsnachverfolgung eingebettet eine Datenintelligenzplattform eingebettet , bietet sie:

• Durchgängige Transparenz von Quellsystemen bis hin zu Dashboards und KI-Modellen.
• Rückverfolgbarkeit auf Spaltenebene für regulatorische und Audit-Anforderungen.
• Auswirkungsanalyse zum Verständnis nachgelagerter Abhängigkeiten.
• Ursachenanalyse für Probleme mit der Datenqualität.
• Erklärbarkeit für Analytik und Maschinelles Lernen.

Ohne Datenintelligenz bleibt die Herkunftsnachverfolgung ein statisches Diagramm. Mit Datenintelligenz wird die Herkunftsnachverfolgung dynamisch, wird kontinuierlich aktualisiert und in Governance- und Analyse-Workflows integriert.

Verbesserung der Datentransparenz

Die Datenabfolge ist entscheidend für die Verbesserung der Transparenz, da sie einen klaren Einblick in die Datenbewegungen ermöglicht. Unternehmen können nachvollziehen, woher die Daten stammen, wie sie verarbeitet werden und wo sie verwendet werden. Diese Klarheit hilft den Beteiligten, den Daten zu vertrauen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Außerdem lassen sich so Unstimmigkeiten und Fehler in Daten-Workflows erkennen.

Unterstützung von Data Governance und Compliance

Angesichts wachsender gesetzlicher Anforderungen wie GDPR, CCPA und HIPAA müssen Unternehmen Data Governance und Compliance sicherstellen. Data Lineage hilft Unternehmen dabei, diese Vorschriften einzuhalten, indem es ein detailliertes Protokoll der Datenumwandlungen und -verwendung liefert. Dies erleichtert den Nachweis der Konformität bei Audits und verringert das Risiko von Verstößen gegen Vorschriften.

So funktioniert die Datenabfolge

Vor dem Aufkommen des Maschinelles Lernen, der KI und der Automatisierung musste ein Großteil des Data-Lineage-Prozesses manuell durchgeführt werden. Zum Glück ist das heute nicht mehr der Fall. Viele Unternehmen nutzen Tools und Techniken, um den Weg ihrer Daten durch ihre Pipelines automatisch zu verfolgen und nachzuvollziehen.

Abbildung des Datenflusses

Bei der Abbildung des Datenflusses wird verfolgt, wie Daten in verschiedenen Systemen aufgenommen, verarbeitet, umgewandelt und gespeichert werden. Dieser Prozess hilft Unternehmen, ihre Datenlandschaft zu visualisieren und Abhängigkeiten zwischen Datensätzen zu verstehen. Data Lineage Maps umfassen in der Regel:

• Datenquellen (Datenbanken, APIs, Anwendungen).
• Datentransformationen (ETL-Prozesse, Berechnungen, Aggregationen).
• Speicherorte der Daten (Lager, Seen, Dateisysteme).
• Datenkonsumenten (Dashboards, Berichte, Anwendungen).

Werkzeuge und Techniken für die Datenabgrenzung

Unternehmen verwenden verschiedene Tools und Techniken, um die Datenherkunft zu verfolgen. Zu den gängigen Methoden gehören:

• Metadaten Verfolgung des Datenflusses: Verwendet Metadaten zur Erfassung des Datenflusses.
• Kennzeichnung und Anmerkungen: Weisen Sie Datenelementen zur einfachen Nachverfolgung Kennzeichnungen zu.
• Automatisierte Daten-Discovery: Die automatisierte Herkunftsermittlung nutzt Metadaten , Pipeline-Parsing und abfragen , um Datenbewegungsmuster ohne manuelle Zuordnung zu erkennen. In Kombination mit Governance-Regeln und Beobachtbarkeit wird so sichergestellt, dass die Herkunft in hybriden undCloud korrekt bleibt.
• Visualisierungstools: Stellen Sie grafische Darstellungen des Datenflusses bereit, um die Analyse zu vereinfachen.

Bewährte Praktiken für die Implementierung von Data Lineage

Nachfolgend finden Sie einige Tipps für die Implementierung einer Data-Lineage-Richtlinie, die das Verständnis Ihrer Organisation für ihre Datensätze verbessert. Dies ist keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern ein Leitfaden für Faktoren, die bei der Einrichtung Ihrer Data-Lineage-Prozesse zu berücksichtigen sind.

Ausrichten an den Unternehmenszielen

Um den Nutzen von Daten zu maximieren, ist es unerlässlich, sie mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen. Unternehmen sollten klare Ziele definieren, z. B. die Verbesserung der Datenqualität, die Verbesserung der Governance oder die Optimierung von Analysen. Diese Ausrichtung stellt sicher, dass die Data Lineage-Bemühungen zum Gesamterfolg des Unternehmens beitragen.

Sicherstellung von Datenqualität und Beständigkeit

Die Datenabfolge sollte in die Verfahren des Datenqualitätsmanagements integriert werden. Unternehmen müssen Protokolle zur Validierung von Daten in jeder Phase ihrer Migration erstellen. Die Implementierung von Datenvalidierungsprüfungen, Mechanismen zur Erkennung von Anomalie und eine kontinuierliche Überwachung können zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Beständigkeit beitragen.

Organisieren für mehr Effizienz

Beständigkeit ist ein Schlüsselfaktor für die Aussagekraft eines Datenverlaufsdiagramms. Die Verwendung der gleichen Funktionen, Indikatoren, Symbole und Farben kann dazu beitragen, dass die Dinge sauber und verständlich bleiben. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, da diese schnell unübersichtlich werden können, wenn die Beständigkeit nicht gewahrt ist.

Kontext einbeziehen

Verwaiste Daten sind für Analyse- oder Entscheidungsfindung nicht hilfreich. Was bedeutet das praktisch? Ihr Unternehmen sollte seine Daten in einem Kontext präsentieren, der die Herkunft der Daten verständlich macht. Geben Sie beispielsweise Metadaten an, wie den Standort des Datenbestands, die Interessengruppen oder Eigentümer dieser Daten und wie sie im Rahmen Ihrer Gesamtstrategie verwendet werden sollen.

Gemeinsame Tools für die Datenabfolge

Unternehmen verwenden verschiedene Tools, um die Datenherkunft zu verfolgen. Bevor Sie bestimmte Tools ausprobieren, sollten Sie wissen, nach welchen Funktionen Sie suchen müssen. Dies kann helfen, verfügbare Tools auszusortieren, die für Ihr Unternehmen nicht so hilfreich sind.

Zu beachtende Merkmale

Bei der Auswahl eines Data-Lineage-Tools sollten Unternehmen auf folgende Merkmale achten:

• Automatisierte Verfolgung der Abstammung zur Minimierung des manuellen Aufwands.
• Datenvisualisierung in Echtzeit für bessere Einblicke.
• Integration mit Data Governance Frameworks zur Unterstützung der Compliance.
• Scalability zur Bewältigung wachsender Datenmengen.
• Nutzer Schnittstellen für einfache Navigation und Analyse.

Beliebte Tools auf dem Markt

Moderne Unternehmen setzen zunehmend auf integrierte Datenintelligenzplattformen, die Herkunft, Metadaten , Governance und Beobachtbarkeit vereinen, Beobachtbarkeit sich auf isolierte Einzeltools zu verlassen.

Die Actian Data Intelligence Platform bietet automatisierte Herkunftsangaben auf Feldebene, Governance-Durchsetzung und Beobachtbarkeit in einer einzigen Architektur.

Datenabfolge Verwendungszwecke

Wie wird die Nachverfolgung der Datenherkunft in der Praxis eingesetzt? Das hängt von der Branche Ihres Unternehmens und den Geschäftszielen ab, die Sie verfolgen möchten. Nachfolgend haben wir einige der gängigsten Anwendungsbereiche für die Datenherkunft in der Praxis aufgelistet.

Verbesserung des Datenmanagement

Data Lineage verbessert das Datenmanagement , indem es einen umfassenden Überblick über die Datenbestände bietet. Unternehmen können redundante Daten identifizieren, die Speicherung optimieren und Daten-Workflows rationalisieren. Dies führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz und einer besseren Entscheidungsfindung.

Erleichterung der Datenmigration

Wenn Unternehmen Daten auf neue Systeme migrieren, gewährleistet die Datenabfolge einen reibungslosen Übergang. Sie hilft den Teams, Datenabhängigkeiten und Transformationslogik zu verstehen und reduziert so Migrationsrisiken. Durch die Aufrechterhaltung einer klaren Datenabfolge können Unternehmen die Datenintegrität nach der Migration überprüfen.

Herausforderungen bei der Datenherkunft

Es gibt einige potenzielle Hürden, die Unternehmen bei der Einführung eines Verfahrens zur Verfolgung der Datenherkunft überwinden müssen.

Handhabung komplexer Datenumgebungen

Moderne Unternehmen arbeiten mit komplexen Datenarchitekturen, die mehrere Cloud , hybride Umgebungen und unterschiedliche Datenquellen umfassen. Die Verfolgung der Datenherkunft über solche Ökosysteme hinweg kann aufgrund von Inkonsistenzen bei Datenformaten, Strukturen und Integrationsmethoden eine Herausforderung darstellen.

Aktualisierung der Abstammungsinformationen

Um die Informationen zur Datenabfolge auf dem neuesten Stand zu halten, ist eine kontinuierliche Überwachung und Automatisierung erforderlich. Eine manuelle Nachverfolgung kann zu veralteten Datensätzen führen, was die Effektivität der Datenabfolge beeinträchtigt. Unternehmen müssen in automatisierte Lösungen zur Nachverfolgung der Datenreihenfolge investieren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Integration mit Altsystemen

Manchmal haben Unternehmen Schwierigkeiten mit älteren Systemen, die sich nicht gut mit den aktuellen Tools für die Datenabfolge im digitalen Zeitalter vertragen. Um die Qualität der Datenverfolgung zu gewährleisten, müssen diese Systeme integriert oder die Daten auf besser zugängliche Weise gespeichert werden.

Aufbau einer vertrauenswürdigen Datenherkunft mit der Actian Data Intelligence Platform

Die Actian Data Intelligence Platformvereint Datenherkunft, Metadaten , Governance und Beobachtbarkeit einer einzigen, KI-fähigen Architektur, die für Hybrid- undCloud entwickelt wurde.

Durch die Verknüpfung von Abstammungslinien mit Governance-Richtlinien und Qualitätssignalen ermöglicht Actian Wirkungsanalysen, Bereitschaft, erklärbare KI und vertrauenswürdige Analysen im Unternehmensmaßstab.