Le lignage des données fournit un chemin qui montre où les données ont été et comment elles ont été transformées en cours de route.
La lignée des données a été un concept important dans gestion des données pendant de nombreuses années. Pourtant, il est devenu de plus en plus important ces dernières années avec la croissance du big data, du cloud computing et de la complexité croissante des pipelines de données.
Le concept de lignage des données remonte aux premiers jours de l'entreposage de données et des processus ETL (Extract, Transform, Load). Comprendre comment les données ont été modifiées et d'où elles proviennent est devenu plus crucial à mesure que les entrepôts de données devenaient plus grands et plus sophistiqués.
Cela a conduit au développement d'outils de lignage des données capables de suivre le flux de données dans le pipeline et de fournir une représentation visuelle du flux de données. Explorons ce qu'est le lignage des données et pourquoi il est important.
What is Data Lineage?
Le lignage des données est le processus de suivi de l'origine et du mouvement des données tout au long de leur cycle de vie. Il comprend des informations sur l'origine des données, leur destination et leur destination, ainsi que toutes les modifications apportées en cours de route.
Le lignage des données est un aspect critique de la gestion des données et est important pour diverses raisons.
- Comprendre l'historique des données, y compris la façon dont elles ont été transformées et utilisées au fil du temps.
- Maintenir la qualité des données et assurer la conformité aux exigences réglementaires.
- Permettre l'analyse d'impact des changements dans les données et les processus.
- Aide à l'audit et à la gouvernance pour prendre des décisions éclairées au niveau de l'entreprise sur la base des données.
- Améliore l'efficience et l'efficacité globales des processus de gestion des données.
How does Data Lineage work?
Le lignage des données comprend généralement des informations sur l'origine des données, les systèmes et les processus utilisés pour transformer et déplacer les données, ainsi que la destination finale des données.
Ces informations sont généralement représentées graphiquement, chaque nœud représentant un système ou un processus et chaque bord représentant le flux de données entre les nœuds.
Les métadonnées sont un élément clé du lignage des données, car elles fournissent des informations sur les ressources de données et sur la manière dont elles circulent dans le pipeline de données.
Les outils de lignage des données utilisent des métadonnées pour créer une représentation visuelle du flux de données, ce qui permet aux utilisateurs de voir comment les données sont transformées et utilisées dans toute l'organisation. Cela aide les utilisateurs à déterminer l'utilité des données pour prendre des décisions plus éclairées.
Implementation of Data Lineage
Les étapes suivantes sont souvent impliquées dans la mise en œuvre du lignage des données dans une organisation.
# 1. Définir les sources de données
Identifiez tous les systèmes et bases de données qui contiennent les données que vous souhaitez suivre. Cela inclut l'identification des différentes sources de données telles que les fichiers, les API et les services cloud.
# 2. Collecter des métadonnées
L'étape suivante consiste à collecter des informations sur les données, telles que leur structure, leur format et leur emplacement. Ces métadonnées sont utilisées pour comprendre les caractéristiques des données et comment elles sont utilisées.
# 3. Identifier les flux de données
Cartographiez le flux de données de sa source à sa destination, y compris les transformations ou les traitements qui se produisent en cours de route, ce qui facilite la compréhension de la façon dont les données sont modifiées et appliquées dans l'ensemble de l'organisation.
# 4. Suivre l'accès aux données
Surveillez et enregistrez qui accède aux données pour garantir la sécurité et la conformité des données.
# 5. Stocker et visualiser la lignée
Stockez les métadonnées et les informations de flux de données collectées dans un référentiel central et utilisez des outils de visualisation pour afficher la lignée afin de faciliter la compréhension et l'analyse.
# 6. Mettre en place une solution automatisée
L'automatisation vous aidera à vous assurer que le lignage des données est capturé et suivi et contribuera également à réduire les erreurs et à améliorer l'efficacité.
# 7. Revoir et mettre à jour
Examinez régulièrement les informations de lignée pour vous assurer qu'elles sont exactes et à jour, et mettez-les à jour si nécessaire.
Il est important de noter que chaque organisation peut avoir des exigences et des contraintes spécifiques nécessitant des étapes supplémentaires ou des modifications du processus de mise en œuvre.
Data Lineage Use Cases
La modélisation des données
Les organisations peuvent générer des représentations visuelles de plusieurs éléments de données et de leurs connexions à l'aide du lignage des données. Les liens entre les composants de données peuvent être modélisés pour montrer les dépendances présentes dans tout l'écosystème de données.
Cela permet aux analystes et aux spécialistes des données de comprendre plus facilement les modèles statistiques et de mener des analyses perspicaces et opportunes. Et voici un article détaillé sur la modélisation des données.
Avec la cyberassurance
Il est utilisé dans conformité processus d'audit, d'amélioration de la gestion des risques et de garantie que les données sont traitées et conservées conformément aux directives de gouvernance des données.
Analyse d'impact
La réalisation d'une évaluation d'impact détaillée est simplifiée par le lignage des données. Vous pouvez déterminer rapidement les effets en amont et en aval de toute modification spécifique à l'aide de diagrammes de lignage. Vous pouvez regarder plus en profondeur et observer les effets au niveau d'un tableau ou d'un rapport d'activité.
Analyse des causes profondes des problèmes de données
Le lignage des données peut être utilisé pour identifier rapidement la source des problèmes de données en traçant comment les données ont traversé les systèmes.
Cela peut être particulièrement utile dans les environnements de données complexes où les données sont collectées à partir de plusieurs systèmes et transitent par plusieurs processus avant d'atteindre leur destination finale.
Il peut également suivre les changements de données au fil du temps et détecter des modèles ou des anomalies qui pourraient indiquer un problème. Cela peut aider les organisations à éviter que des problèmes de données ne se reproduisent à l'avenir.
Data Lineage Techniques
Voici quelques techniques populaires pour effectuer le lignage des données sur des ensembles de données importants.
# 1. Lignage basé sur des modèles
Sans gérer le code utilisé pour générer ou modifier les données, cette technique identifie des modèles dans les données et les applique pour en déduire leur origine et leur historique.
Il est basé sur l'analyse des métadonnées des tableaux et des rapports commerciaux à l'aide de la reconnaissance de formes. Cette méthode peut être utilisée dans n'importe quelle technologie de base de données. Pourtant, ce n'est pas toujours exact. Il peut manquer des connexions entre les ensembles de données si le informatique la logique est cachée dans le code de programmation et n'est pas apparente dans les métadonnées lisibles par l'homme.
Une autre limitation est qu'elle peut être intensive en calcul si les données sont à grande échelle et que les métadonnées sont complexes.
Il est important de noter que cette technique peut être utilisée conjointement avec d'autres techniques de lignage pour fournir une vue complète du lignage des données.
# 2. Lignage par étiquetage d'informations
Cette méthode suppose que les données ont été marquées ou étiquetées d'une manière ou d'une autre par un moteur de transformation. Et puis, il suit la balise du début à la fin du processus pour découvrir la lignée.
Cette méthode n'est efficace que si vous disposez d'un outil de transformation cohérent qui contrôle tous les déplacements de données et connaît la structure de balisage utilisée par l'outil.
Cela implique d'ajouter des balises ou des marqueurs aux données, qui peuvent ensuite être utilisées pour suivre leur lignée au fur et à mesure qu'elles se déplacent dans différents systèmes et processus.
Les balises peuvent inclure des informations telles que le nom du système source, la date et l'heure auxquelles les données ont été extraites, le format des données et toutes les transformations ou opérations qui ont été effectuées sur les données.
# 3. Lignage par analyse
Cette technique consiste à lire automatiquement la logique de traitement des données. Il effectue un traçage complet de bout en bout en procédant à l'ingénierie inverse de la logique de transformation, ce qui peut être utile pour identifier les dépendances de données ainsi que pour détecter qualité des données problèmes.
Cependant, il est complexe à déployer car il nécessite de comprendre tous les langages de programmation et les outils utilisés pour transformation de données, comme la logique ETL, les solutions basées sur XML, etc.
De plus, cette technique nécessite une bonne compréhension de la façon dont les données circulent dans les systèmes de l'organisation et dépend de la disponibilité des journaux et de la capacité à les analyser. Cela nécessite également une équipe connaissant la gestion des données, la programmation et l'analyse des données pour être efficace.
# 4. Lignée autonome
La lignée indépendante fait référence à la capacité d'un système ou d'un cadre d'information à retracer l'historique de ses composants et dépendances de manière indépendante, sans avoir besoin d'enregistrements ou d'informations externes.
Il s'agit d'un processus autonome où les informations sont stockées, traitées et gérées de manière centralisée pour un contrôle total sur les métadonnées.
Cette méthode présente un inconvénient car elle ne prend en compte que les données présentes dans l'environnement contrôlé et ignore les influences ou actions extérieures pouvant avoir un impact sur les données.
Learning Resources
Et voici quelques-unes des ressources externes pour en savoir plus sur le lignage des données.
# 1. Lignage des données d'un point de vue commercial
Ce livre fournit un métamodèle clair de lignage des données et démontre également les meilleures pratiques de mise en œuvre, et couvre les domaines d'utilisation clés, tels que la gouvernance des données, la qualité des données et la conformité.
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Dans l'ensemble, il s'agit d'une ressource précieuse pour les professionnels qui cherchent à comprendre l'importance de la traçabilité des données et comment la mettre en œuvre dans leurs organisations.
# 2. Prescriptive Data Lineage Un guide complet - Édition 2020
Ce livre couvre en profondeur le sujet de la lignée des données et fournit un guide complet pour sa mise en œuvre dans une organisation.
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Le contenu du livre est bien organisé et comprend des exemples concrets pour souligner les principes importants.
# 3. Data Lineage Un guide complet - Édition 2021
Ce livre s'adresse aux professionnels techniques et commerciaux qui cherchent à acquérir une meilleure compréhension de la lignée des données et comment l'utiliser efficacement dans leurs organisations.
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Il offre les informations et les idées les plus récentes sur le sujet, avec de nouvelles informations et des études de cas qui reflètent les derniers développements dans le domaine.
Réflexions finales
Data Lineage est un outil essentiel pour assurer la fiabilité des données. Ceci est particulièrement utilisé dans les industries où les décisions clés reposent sur des données précises. Sans une technologie et des processus appropriés, le suivi des données peut être difficile et gourmand en ressources.
Il permet aux organisations de suivre le flux de données à partir des deux points de terminaison, garantissant la cohérence et l'exactitude des données et, en fin de compte, améliorant la qualité de la prise de décision.
J'espère que vous avez trouvé cet article utile pour en savoir plus sur la lignée des données et les techniques. Vous pourriez également être intéressé à en savoir plus sur les meilleurs surveillance du réseau sans agent outils.
