Entender de dónde provienen sus datos y cómo se trasladan a través de sus sistemas es vital para mantener la calidad de los datos, garantizar la transparencia y potenciar la inteligencia empresarial. Dos términos a menudo utilizados en este contexto son procedencia de datos y linaje de datos, siendo este último más discutido. Aunque están relacionados, cumplen diferentes propósitos en la gestión de datos. Ambos desempeñan roles cruciales en garantizar la calidad y fiabilidad de los datos, pero entender sus diferencias es esencial para una efectiva Data Governance. Vamos a explorar el significado de cada término, cómo difieren y por qué son críticos para su organización.

¿Qué es la procedencia de datos?

La procedencia de datos es el registro del origen, transformación y movimiento de un elemento de datos a lo largo de su ciclo de vida. Es como el árbol genealógico de sus datos, rastreando su linaje hasta su origen. Piense en ello como la biografía de los datos, cubriendo todas las transformaciones, cálculos y modificaciones que suceden a medida que los datos fluyen a través de varios sistemas.

Por ejemplo, en una institución financiera, la procedencia de datos podría rastrear una solicitud de préstamo desde que un cliente la presenta, pasando por todos los pasos de verificación, hasta que finalmente se aprueba. Registra las entradas, procesos y salidas involucradas en este viaje, permitiendo que los equipos de datos entiendan los orígenes de los conjuntos de datos. La procedencia de datos proporciona información sobre:

• Origen de los Datos: De dónde provienen los datos (por ejemplo, sensor, base de datos, API).

• Transformaciones: Los procesos o algoritmos aplicados a los datos.

• Linaje: El camino que los datos han tomado a través de sus sistemas.

¿Qué es el linaje de datos?

El linaje de datos, por otro lado, mapea el flujo de datos a medida que viaja a través de diferentes etapas, desde la ingestión hasta la transformación, almacenamiento y destino final. Proporciona una visualización de extremo a extremo del movimiento de datos a través de sistemas y bases de datos, permitiendo a los equipos rastrear los caminos de los datos, transformaciones e interacciones a través de flujos de trabajo complejos.

Por ejemplo, el linaje de datos en un sistema de almacenamiento de datos podría mostrar cómo los datos de los clientes se mueven desde la plataforma CRM, pasan por una capa de transformación para limpieza y finalmente se almacenan en un lago de datos. Esto le da a las organizaciones una vista de arriba hacia abajo de cómo los datos se mueven dentro y a través de sistemas. El linaje de datos proporciona información sobre:

• Dependencias de Datos: Cómo los elementos de datos están relacionados entre sí.

• Flujos de Datos: Las rutas que los datos toman a través de sus sistemas.

• Transformaciones de Datos: Los cambios aplicados a los datos durante su trayecto.

Diferencias clave entre la procedencia de datos y el linaje de datos

Aunque la procedencia de datos y el linaje de datos están estrechamente relacionados y se ocupan de la historia de los datos, son distintos en su enfoque y utilidad:

1. Alcance

• Procedencia de Datos: Se centra en la historia y los orígenes de los datos, incluyendo su fuente y cualquier transformación que haya sufrido.

  
  

• Linaje de Datos: Se enfoca en el flujo y movimiento de los datos a través de los sistemas, documentando cómo los datos llegan del punto A al punto B.

2. Granularidad

• Procedencia de Datos: A menudo es más detallada, capturando metadatos sobre cada paso en el ciclo de vida de un conjunto de datos, como cómo fue limpieza, transformado o enriquecido.

  
  

• Linaje de Datos: Es más a nivel macro, proporcionando una vista más amplia de cómo los datos se mueven a través de las diferentes capas de la infraestructura de datos de una organización.

3. Caso de Uso

• Procedencia de Datos: Es particularmente útil cuando necesita auditar las fuentes de datos o verificar la precisión y autenticidad de los datos.

  
  

• Linaje de Datos: Es crucial para rastrear errores, entender dependencias y gestionar tuberías de datos, especialmente cuando se trabaja con sistemas de datos a gran escala.

4. Impacto en la Gestión de Datos

• Procedencia de Datos: mejora la seguridad, Compliance, y fiabilidad de los sistemas de datos.

  
  

• Linaje de Datos: mejora la eficiencia operativa, ayuda en el cumplimiento y respalda el análisis de datos efectivo y la generación de informes.

Similitudes entre la procedencia de datos y el linaje de datos

A pesar de sus diferencias, la procedencia de datos y el linaje de datos comparten objetivos comunes:

1. Transparencia de Datos: Ambos aseguran la transparencia, ayudando a los equipos a ver la historia y el flujo de sus datos.

   
   

2. Calidad de los Datos: Ambos contribuyen a mejorar y mantener la calidad de los datos al rastrear cambios, procesos y movimientos.

   
   

3. Responsabilidad: Al conocer la fuente de los datos y cómo fueron manejados, las organizaciones pueden responsabilizar a los equipos por cualquier error o problema que surja.

Casos de Uso de la Procedencia y Linaje de Datos en la Gestión de Datos

Casos de Uso de la Procedencia de Datos:

• Compliance Regulatoria: En industrias altamente reguladas como las finanzas o la salud, la procedencia de datos ayuda a demostrar que los procesos de manejo de datos cumplen con regulaciones como GDPR o HIPAA.

  
  

• Auditoría y Forense: En caso de una violación de datos o falla operativa, la procedencia de datos puede revelar exactamente lo que sucedió, proporcionando un relato detallado de los cambios en los datos.

  
  

• Autenticidad de los Datos: Para las empresas que manejan información crítica como documentos legales o transacciones financieras, la procedencia de datos asegura que los datos sean auténticos e inalterados.

Casos de Uso del Linaje de Datos:

• Análisis de Causas Raíz: Si hay un problema en una tubería de datos, el linaje de datos ayuda a los equipos a rastrear rápidamente el origen del problema y entender su alcance e impacto.

  
  

• Análisis de Impacto: Al hacer cambios en una tubería de datos, el linaje de datos ayuda a los equipos a comprender el impacto potencial de esos cambios en los procesos y sistemas posteriores.

  
  

• Data Governance: El linaje de datos es esencial para una efectiva Data Governance, proporcionando una comprensión clara de cómo se utilizan, transforman y almacenan los datos en toda la organización.

Impacto de la Procedencia y Linaje de Datos en la Gestión de Datos

Tanto la procedencia de datos como el linaje de datos son esenciales para garantizar la integridad, transparencia y fiabilidad de los datos. Desempeñan un papel crítico en el Data Governance, ayudando a las organizaciones a comprender holísticamente sus ecosistemas de datos. Al rastrear tanto el origen como el movimiento de los datos, las organizaciones pueden:

• Mejorar la Calidad de los Datos: Identificar y resolver problemas más rápido con información detallada sobre transformaciones y flujos de datos.

  
  

• Mejorar la Toma de Decisiones: Con datos precisos y fiables, los interesados pueden tomar decisiones comerciales más informadas.

  
  

• Reducir el Riesgo: Mitigar los riesgos asociados con violaciones de datos, violaciones regulatorias e ineficiencias operativas.

  
  

• Garantizar el Cumplimiento: Mantener registros precisos del procesamiento de datos para requisitos regulatorios.

  
  Entender las complejidades de la procedencia y el linaje de datos es esencial para cualquier organización que aspire a mantener infraestructuras de datos robustas, fiables y compliant. Con las herramientas avanzadas de digna, su organización puede no solo monitorear, sino también optimizar el flujo e integridad de sus datos.

  
  

  Reserve una demostración con digna hoy y vea cómo nuestra plataforma de Data Observability y calidad puede ayudarle a monitorear, analizar y optimizar sus datos en tiempo real, manteniéndolos seguros, fiables y rentables.