Woher stammen Ihre Daten? Was ist die Quelle? Dies sind nicht nur Fragen für Unternehmen, die ausgeklügelte Business Intelligence (BI)-Plattformen nutzen. Die Integrität und Transparenz von Daten zu wahren, ist entscheidend, und das Verständnis ihrer Reise ist von größter Bedeutung. Diese Reise, von ihrem Ursprung bis zu ihrem Ziel, ist als Datenherkunft bekannt. In diesem Artikel erkunden wir die Feinheiten der Datenherkunft, die Unterschiede zu verwandten Konzepten wie Datenfluss und Datenzuordnung sowie bewährte Praktiken zur Nutzung dieses Wissens in Business Intelligence (BI)-Plattformen. 

Was ist Datenherkunft? 

Datenherkunft bezieht sich auf den Lebenszyklus von Daten und verfolgt ihre Reise von ihren Ursprüngen bis zu ihrer endgültigen Form, einschließlich aller Prozesse, die sie durchläuft. Sie erfasst den Ursprung der Daten, ihre Bewegungen, Transformationen und schließlich ihr Ziel.  

Diese Nachverfolgung ist wichtig, um Fehler zu diagnostizieren, Abhängigkeiten von Informationen zu verstehen, Audits durchzuführen und Vorschriften einzuhalten. Indem die Reise der Daten sichtbar gemacht wird, können Unternehmen Konsistenz, Genauigkeit und Vertrauen in ihre Datenbestände sicherstellen. Dies befähigt Datenbenutzer, kritische Fragen zu beantworten: 

• Welche Rohdatenquellen haben zu dieser bestimmten Erkenntnis beigetragen? 

  
  

• Welche Transformationen haben die Daten durchlaufen? 

  
  

• Wer ist in jeder Phase für die Datenqualität verantwortlich? 

Verständnis der Datenherkunftslandschaft 

Es gibt zwei Haupttypen von Datenherkunft, die zu beachten sind: Technische Datenherkunft und Geschäftliche Datenherkunft: 

• Technische Herkunft: Dies taucht tief in die technischen Details ein – die spezifischen Transformationen, Werkzeuge und Codes, die verwendet werden, um die Daten zu manipulieren. Denken Sie daran, wie der Ingenieursplan für die Datenreise. 

  
  

• Geschäftliche Herkunft: Hier liegt der Fokus auf dem Geschäftskontext. Diese Herkunft erklärt die Bedeutung und den Zweck hinter den Datentransformationen und stimmt die Datenreise mit spezifischen Geschäftszielen ab. Es ist die Geschichte hinter den Daten, erzählt in Geschäftstermini. 

Beispiele für Datenherkunftswerkzeuge und Techniken 

Datenherkunft kann mit verschiedenen Werkzeugen und Techniken erfasst und verwaltet werden, einschließlich: 

Metadatenverwaltungstools 

Diese Tools verfolgen die Datenherkunft automatisch, indem sie Metadaten aus verschiedenen Systemen und Prozessen erfassen. Beispiele sind Apache Atlas und Informatica. 

ETL (Extract, Transform, Load) Tools 

Diese Tools verfolgen inhärent Datenbewegungen und Transformationen als Teil ihres Prozesses. Beispiele sind Talend und Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). 

Benutzerdefinierte Scripterstellung und Protokollierung 

Organisationen können benutzerdefinierte Skripte und Protokollierungsmechanismen entwickeln, um die Datenherkunft manuell zu verfolgen. 

 Einige gängige Ansätze zur Datenherkunftszuordnung sind; 

• Datenkataloge: Diese zentralisierten Repositories speichern Metadaten, einschließlich Informationen über die Datenherkunft. 

  
  

• Herkunftserkennungstools: Diese automatisierten Tools durchsuchen Datenpipelines und decken die Herkunft automatisch auf. 

  
  

• Manuelle Dokumentation: Obwohl mühsam, führen einige Organisationen manuelle Aufzeichnungen der Datenherkunft. 

Datenherkunft vs. Datenfluss: Verstehen des Unterschieds 

Datenherkunft geht über ein einfaches Datenflussdiagramm hinaus. Während der Datenfluss zeigt, wie Daten zwischen Systemen bewegt werden und sich auf den Pfad konzentriert, den Daten von der Quelle zum Ziel nehmen, fügt die Datenherkunft das entscheidende Element der Geschichte hinzu. Sie zeigt nicht nur den aktuellen Fluss, sondern die gesamten Transformationen, die die Daten durchlaufen haben. Während Datenfluss einen Überblick über die Datenbewegung bietet, liefert Datenherkunft eine umfassende und detaillierte Karte der Datenreise.  

Datenherkunft vs. Datenzuordnung 

Datenzuordnung beinhaltet die Erstellung von Beziehungen zwischen Datenelementen in verschiedenen Systemen, typischerweise für Integrations- oder Transformationszwecke. Sie konzentriert sich darauf, Datenfelder abzugleichen und Datenkonsistenz über Systeme hinweg sicherzustellen. Datenherkunft geht über die Zuordnung hinaus, indem der gesamte Lebenszyklus der Daten verfolgt wird, einschließlich ihrer Transformationen, Ursprünge und Ziele. Während Datenzuordnung Verbindungen herstellt, geht es bei der Datenherkunft darum, den vollständigen Kontext und die Geschichte der Daten zu verstehen. 

Warum ist Datenherkunft wichtig für Business Intelligence? 

In Business Intelligence-Plattformen gewährleistet Datenherkunft, dass die zur Entscheidungsfindung verwendeten Daten zuverlässig und transparent sind. 

1. Verbesserte Datenqualität: Indem Sie die Datenreise verstehen, können Sie mögliche Engpässe und Verbesserungsbereiche identifizieren, um die Genauigkeit und Konsistenz Ihrer Daten sicherzustellen. 

   
   

2. Compliance und Auditierbarkeit: Detaillierte Herkunft liefert die notwendige Dokumentation zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen und erleichtert Audits. Es demonstriert die Einhaltung von Datenvorschriften, insbesondere solcher, die die Datenherkunft und Auditierbarkeit betreffen. 

   
   

3. Effiziente Fehlersuche: Wenn Datenprobleme auftreten, hilft die Herkunft, die Quelle schnell zu identifizieren und die Auswirkungen zu verstehen, wodurch die Ausfallzeit reduziert wird. 

   
   

4. Verbesserte Entscheidungsfindung: Mit einem transparenten Verständnis der Herkunft und Transformationen Ihrer Daten können Sie fundiertere datengestützte Entscheidungen treffen. 

Im Zeitalter datengestützter Entscheidungsfindung ist das Verständnis und die Verwaltung von Datenherkunft ein strategisches Asset. Es gewährleistet Datenintegrität, Compliance und Effizienz über Business Intelligence-Plattformen hinweg. Für Organisationen, die ihre Data Governance verbessern und das Potenzial ihrer BI-Plattformen maximieren möchten, ist das Verständnis und die Implementierung fortschrittlicher Datenherkunftstools unerlässlich.