Provenienza dei dati
Che cos'è la tracciabilità dei dati?
La tracciabilità dei dati è il processo di registrazione, monitoraggio e visualizzazione dei dati e dell'AI nel tempo, dall'origine al consumo. Un data lineage efficace offre ai team dati una visione completa di come i dati vengono trasformati e di come fluiscono nell'intero patrimonio dati.
La tracciabilità dei dati raccoglie le informazioni e gli eventi rilevanti associati ai dati nel loro ciclo di vita, tra cui:
- L'origine dei dati
- Quali altri dataset sono stati utilizzati per la sua creazione?
- Chi l'ha creato e quando
- Come è stato trasformato
- Quali altri dataset lo utilizzano
- Come possono essere utilizzati i dati
- Chi è responsabile dell'uso e della modifica dei dati
Man mano che le organizzazioni adottano una cultura basata sui dati e puntano a democratizzare ed estendere l’uso di dati e AI, la tracciabilità dei dati è un pilastro essenziale di una strategia di gestione e governance dei dati.
Ecco altre informazioni utili
Perché la tracciabilità dei dati è importante?
La tracciabilità dei dati permette alle aziende di vedere da dove provengono i dati, come cambiano nel tempo e dove sono conservati e utilizzati, creando trasparenza e fiducia. È un elemento chiave per la comprensione e l’integrità dei dati, che consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate, garantire la conformità e migliorare la gestione del rischio.
La tracciabilità dei dati è un elemento chiave della governance dei dati, cioè l’insieme di principi, pratiche e strumenti che un’organizzazione usa per gestire il proprio patrimonio di dati. La tracciabilità dei dati offre la visibilità necessaria per assicurare che i dati siano gestiti in linea con il quadro di governance dei dati dell’organizzazione, garantendo dati di qualità e fornendo la base per ottenere informazioni di valore dai dati.
Il lineage dei dati consente alle organizzazioni di verificare l'accuratezza e la coerenza dei dati per garantirne la qualità, e il registro di audit dettagliato fornito dal lineage dei dati è fondamentale per identificare e correggere rapidamente gli errori dei dati all'interno di una pipeline.
Le buone pratiche di tracciabilità dei dati sono essenziali per la conformità normativa e consentono alle organizzazioni di fornire una traccia di audit sulla provenienza dei dati e su come sono stati gestiti. La tracciabilità dei dati aiuta anche le organizzazioni a monitorare il flusso dei dati sensibili, garantendo l’allineamento con politiche e controlli e aiutando a individuare potenziali rischi.
Quali sono i casi d'uso del lineage dei dati?
La tracciabilità dei dati è essenziale per una gestione efficace dei dati e per una strategia di Data Governance, mentre le organizzazioni puntano a democratizzare e scalare dati e AI. I casi d'uso più comuni includono:
Analisi dell'impatto e gestione del rischio: Man mano che i dati subiscono trasformazioni lungo il loro ciclo di vita, è importante analizzare l'impatto di questi cambiamenti sui sistemi a valle e valutare i potenziali rischi. Il lineage dei dati permette ai team dati di vedere tutti i sistemi a valle — come applicazioni, dashboard e modelli di apprendimento automatico — e di capire l'impatto delle modifiche e informare le parti interessate.
Comprensione e trasparenza dei dati: Costruire una migliore comprensione del contesto dei dati è fondamentale per garantirne l'affidabilità, soprattutto mentre le organizzazioni gestiscono un volume di dati in continua crescita da più fonti. Il lineage dei dati aiuta gli utenti dei dati a essere consapevoli del contesto mentre analizzano i dati, ottenendo risultati di qualità migliore.
Risoluzione dei problemi e diagnostica: La tracciabilità dei dati aiuta i team a individuare la causa principale di eventuali errori nei flussi di dati, risalendo alla loro origine. Questo riduce notevolmente il tempo necessario per trovare e correggere gli errori, aumentando l’efficienza.
Conformità e preparazione agli audit: La tracciabilità dei dati è fondamentale per la conformità. Molte normative di conformità, come la General Data Protection Regulation (GDPR), il California Consumer Privacy Act (CCPA), l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), il Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) 239 e il Sarbanes-Oxley Act (SOX), richiedono che le organizzazioni abbiano una chiara comprensione e visibilità dei flussi di dati. Con pratiche efficaci di lineage dei dati, le organizzazioni hanno queste informazioni a portata di mano e sono pronte per gli audit.
Modellazione dei dati: La tracciabilità dei dati è utile per la modellazione dei dati, il processo di visualizzazione di come i dati sono organizzati e accessibili. Il lineage dei dati può aiutare ad aggiornare e affinare i modelli di dati rivelando le relazioni tra le risorse di dati e offrendo contesto sui flussi di dati attuali.
Migrazione dei dati: La tracciabilità dei dati fornisce informazioni sulla posizione e sul ciclo di vita dei dati, utili per le migrazioni dei dati — lo spostamento dei dati verso nuovi sistemi software o ambienti di archiviazione. Le organizzazioni usano le informazioni sulla tracciabilità dei dati per pianificare le migrazioni e ridurre i rischi. La tracciabilità dei dati può anche aiutare i team a ripulire e ridurre la quantità di dati da migrare.
Best practice per implementare la tracciabilità dei dati
Implementare una tracciabilità dei dati efficace richiede un approccio strategico con processi ben definiti. Ecco le principali buone pratiche che le organizzazioni dovrebbero seguire:
- Catalogo unificato di dati e AI – Crea un catalogo centralizzato che integri le risorse di dati e di AI, garantendo visibilità e governance senza soluzione di continuità
- Governance dei dati solida – Definisci strategie, processi e strumenti chiari per gestire i dati in modo efficace e garantire qualità, sicurezza e conformità
- Documentazione completa – Mantieni registri dettagliati delle origini dei dati, delle trasformazioni e delle modifiche per fornire una cronologia completa e accurata
- Automazione – Usa strumenti automatizzati di tracciamento della provenienza dei dati per aumentare la precisione, migliorare l'efficienza e ridurre il lavoro manuale nel monitoraggio dei flussi di dati fino al livello di colonna
- Proprietà dei dati chiara – Assegna la proprietà alle risorse dati per definire le responsabilità, semplificare la risoluzione dei problemi e promuovere la collaborazione
- Audit continuo – Rivedi e aggiorna regolarmente i registri di tracciabilità dei dati per mantenere accuratezza, completezza e conformità alle politiche di governance
Automatizza la tracciabilità per dati e AI con Databricks Unity Catalog
Unity Catalog offre una soluzione di governance unificata per dati, analisi e AI, consentendo ai team dati di catalogare tutte le loro risorse dati e AI, definire autorizzazioni di accesso granulari, controllare gli accessi ai dati e condividere i dati tra cloud, regioni e piattaforme dati. Con il data lineage in Unity Catalog automatizzato, i team dati possono tracciare automaticamente i dati sensibili fino al livello di colonna per i requisiti di conformità e i report di audit, garantire la qualità dei dati su tutti i carichi di lavoro, eseguire analisi d'impatto o la gestione delle modifiche di qualunque cambiamento dei dati in tutto il lakehouse ed effettuare analisi delle cause alla radice di eventuali errori nelle loro pipeline di dati.
