¿Qué es el linaje de datos? Ejemplos, técnicas y casos de uso

El linaje de los datos proporciona un recorrido que muestra dónde han estado los datos y cómo se han transformado a lo largo del camino.

El linaje de datos ha sido un concepto importante en la gestión de datos durante muchos años. Sin embargo, su importancia ha aumentado en los últimos años con el crecimiento de los macrodatos, la computación en nube y la creciente complejidad de los conductos de datos.

El concepto de linaje de datos se remonta a los primeros tiempos del almacenamiento de datos y los procesos ETL (Extract, Transform, Load). Comprender cómo se modificaban los datos y de dónde procedían se volvió más crucial a medida que los almacenes de datos se hacían más grandes y sofisticados.

Esto condujo al desarrollo de herramientas de linaje de datos que podían rastrear el flujo de datos a través de la tubería y proporcionar una representación visual del flujo de datos. Exploremos en qué consiste el linaje de datos y por qué es importante.

¿Qué es el linaje de datos?

El linaje de datos es el proceso de seguimiento del origen y el movimiento de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Incluye información sobre de dónde proceden los datos, dónde han estado y adónde se dirigen, así como cualquier cambio realizado por el camino.

El linaje de los datos es un aspecto crítico de la gestión de datos y es importante por varias razones.

• Comprender la historia de los datos, incluyendo cómo se han transformado y utilizado a lo largo del tiempo.
• Mantener la calidad de los datos y garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos.
• Permitir el análisis del impacto de los cambios en los datos y los procesos.
• Ayuda en la auditoría y la gobernanza para tomar decisiones informadas a nivel empresarial basadas en los datos.
• Mejora la eficiencia y eficacia general de los procesos de gestión de datos.

¿Cómo funciona el linaje de datos?

El linaje de datos suele incluir información sobre el origen de los datos, los sistemas y procesos que se utilizan para transformarlos y moverlos, y el destino final de los datos.

Esta información suele representarse gráficamente, donde cada nodo representa un sistema o proceso y cada arista representa el flujo de datos entre nodos.

Los metadatos son un componente clave del linaje de datos porque proporcionan información sobre los activos de datos y cómo fluyen a través del conducto de datos.

Las herramientas de linaje de datos utilizan los metadatos para crear una representación visual del flujo de datos, lo que permite a los usuarios ver cómo se transforman y utilizan los datos en toda la organización. Esto ayuda a los usuarios a determinar la utilidad de los datos para tomar decisiones más informadas.

Implantación del linaje de datos

La implantación del linaje de datos en una organización suele implicar los siguientes pasos.

#1. Definir las fuentes de datos

Identifique todos los sistemas y bases de datos que contienen los datos que desea rastrear. Esto incluye la identificación de las distintas fuentes de datos, como archivos, API y servicios en la nube.

#2. Recopilar metadatos

El siguiente paso consiste en recopilar información sobre los datos, como su estructura, formato y ubicación. Estos metadatos se utilizan para comprender las características de los datos y cómo se utilizan.

#3. Identificar los flujos de datos

Mapee el flujo de datos desde su origen hasta su destino, incluyendo cualquier transformación o procesamiento que se produzca por el camino, lo que facilita la comprensión de cómo se alteran y aplican los datos en toda la organización.

#4. Rastree el acceso a los datos

Supervise y registre quién accede a los datos para garantizar su seguridad y cumplimiento.

#5. Almacene y visualice el linaje

Almacene los metadatos recopilados y la información sobre el flujo de datos en un repositorio central, y utilice herramientas de visualización para mostrar el linaje y facilitar su comprensión y análisis.

#6. Implemente una solución automatizada

La automatización le ayudará a garantizar la captura y el seguimiento del linaje de datos, así como a reducir los errores y mejorar la eficacia.

#7. Revisar y actualizar

Revise periódicamente la información de linaje para asegurarse de que es precisa y está actualizada, y actualícela cuando sea necesario.

Es importante tener en cuenta que cada organización puede tener requisitos y limitaciones específicos que requieran pasos adicionales o modificaciones en el proceso de implantación.

Casos de uso del linaje de datos

Modelado de datos

Las organizaciones pueden generar representaciones visuales de múltiples elementos de datos y sus conexiones utilizando el linaje de datos. Los vínculos entre los componentes de los datos pueden modelarse para mostrar las dependencias presentes en todo el ecosistema de datos.

Esto facilita a los analistas y científicos de datos la comprensión de los modelos estadísticos y la realización de análisis perspicaces y oportunos. Y aquí tiene un post detallado sobre el modelado de datos.

Cumplimiento

Se utiliza en los procesos de cumplimiento para auditar, mejorar la gestión de riesgos y garantizar que los datos se procesan y mantienen de acuerdo con las directrices de gobernanza de datos.

Análisis de impacto

Llevar a cabo una evaluación detallada del impacto resulta más sencillo gracias al linaje de datos. Puede determinar rápidamente los efectos ascendentes y descendentes de cualquier modificación específica utilizando diagramas de linaje. Puede profundizar y observar los efectos a nivel de una tabla o de un informe empresarial.

Análisis de la causa raíz de los problemas de datos

El linaje de datos puede utilizarse para identificar rápidamente el origen de los problemas de datos rastreando cómo fluyeron los datos a través de los sistemas.

Esto puede ser especialmente útil en entornos de datos complejos en los que los datos se recogen de múltiples sistemas y fluyen a través de múltiples procesos antes de llegar a su destino final.

También puede rastrear los cambios de los datos a lo largo del tiempo y detectar patrones o anomalías que podrían indicar un problema. Esto puede ayudar a las organizaciones a evitar que vuelvan a producirse problemas con los datos en el futuro.

Técnicas de linaje de datos

He aquí algunas técnicas populares para realizar el linaje de datos en conjuntos de datos importantes.

#1. Linaje basado en patrones

Sin gestionar el código utilizado para generar o modificar los datos, esta técnica identifica patrones en los datos y los aplica para deducir su origen e historial.

Se basa en el análisis de los metadatos de las tablas y los informes empresariales mediante el reconocimiento de patrones. Este método puede utilizarse en cualquier tecnología de bases de datos. Sin embargo, no siempre es preciso. Puede pasar por alto conexiones entre conjuntos de datos si la lógica de procesamiento de datos está oculta en el código de programación y no es evidente en los metadatos legibles por humanos.

Otra limitación es que puede ser computacionalmente intensiva si los datos son a escala y los metadatos son complejos.

Es importante señalar que esta técnica puede utilizarse junto con otras técnicas de linaje para proporcionar una visión completa del linaje de los datos.

#2. Linaje por etiquetado de la información

Este método asume que los datos han sido marcados o etiquetados de alguna manera por un motor de transformación. Y entonces, sigue la etiqueta desde el principio hasta el final del proceso para descubrir el linaje.

Este método sólo es eficaz si dispone de una herramienta de transformación coherente que controle todo el movimiento de datos y conozca la estructura de etiquetado utilizada por la herramienta.

Consiste en añadir etiquetas o marcadores a los datos, que luego pueden utilizarse para rastrear su linaje a medida que se mueven por diferentes sistemas y procesos.

Las etiquetas pueden incluir información como el nombre del sistema de origen, la fecha y la hora en que se extrajeron los datos, el formato de los datos y cualquier transformación u operación que se haya realizado con ellos.

#3. Linaje por análisis sintáctico

Esta técnica consiste en leer automáticamente la lógica de procesamiento de los datos. Realiza un rastreo completo de principio a fin mediante ingeniería inversa de la lógica de transformación, lo que puede ser útil para identificar las dependencias de los datos, así como para detectar problemas de calidad de los mismos.

Sin embargo, su despliegue es complejo porque necesita comprender todos los lenguajes de programación y las herramientas utilizadas para la transformación de datos, como la lógica ETL, las soluciones basadas en XML, etc.

Además, esta técnica requiere una buena comprensión de cómo fluyen los datos por los sistemas de la organización y depende de la disponibilidad de registros y de la capacidad de analizarlos. También requiere un equipo con conocimientos de gestión de datos, programación y análisis de datos para ser eficaz.

#4. Linaje independiente

El linaje autónomo se refiere a la capacidad de un sistema o marco de información para rastrear la historia de sus componentes y dependencias de forma independiente, sin necesidad de registros o información externos.

Se trata de un proceso autónomo en el que la información se almacena, procesa y gestiona de forma centralizada para tener un control total sobre los metadatos.

Este método tiene un inconveniente, ya que sólo tiene en cuenta los datos que están presentes en el entorno controlado e ignora cualquier influencia o acción externa que pueda tener un impacto en los datos.

Recursos de aprendizaje

He aquí algunos recursos externos para aprender sobre el linaje de los datos.

#1. El linaje de datos desde una perspectiva empresarial

Este libro proporciona un metamodelo claro del linaje de datos y también demuestra las mejores prácticas para la implementación, y cubre áreas clave de uso, como la gobernanza de datos, la calidad de datos y el cumplimiento.

En general, es un recurso valioso para los profesionales de los negocios que buscan comprender la importancia del linaje de datos y cómo implementarlo en sus organizaciones.

#2. Prescriptive Data Lineage A Complete Guide – Edición 2020

Este libro trata en profundidad el tema del linaje de datos y proporciona una guía completa para implantarlo en una organización.

El contenido del libro está bien organizado e incluye ejemplos del mundo real para enfatizar los principios importantes.

#3. Data Lineage A Complete Guide – Edición 2021

Este libro está dirigido tanto a los profesionales técnicos como a los de empresa que deseen profundizar en el conocimiento del linaje de datos y cómo utilizarlo en sus organizaciones de forma eficaz.

Ofrece la información y los conocimientos más actualizados sobre el tema, con nueva información y estudios de casos que reflejan los últimos avances en este campo.

Reflexiones finales

El linaje de datos es una herramienta fundamental para garantizar la fiabilidad de los datos. Se utiliza especialmente en industrias en las que las decisiones clave dependen de datos precisos. Sin la tecnología y los procesos adecuados, el seguimiento de los datos puede resultar difícil y requerir muchos recursos.

Permite a las organizaciones rastrear el flujo de datos desde ambos puntos finales, garantizando la coherencia y la precisión de los datos y, en última instancia, mejorando la calidad de la toma de decisiones.

Espero que este artículo le haya resultado útil para conocer el linaje de datos y sus técnicas. Puede que también le interese conocer las mejores herramientas de supervisión de redes sin agentes.