¿De dónde provienen tus datos? ¿Cuál es la fuente? Estas no son meras preguntas para las empresas que utilizan plataformas avanzadas de inteligencia empresarial (BI). Mantener la integridad y transparencia de los datos es crucial, y comprender su recorrido es primordial. Este recorrido, desde su origen hasta su destino, se conoce como linaje de datos. En este artículo, exploramos las complejidades del linaje de datos, las diferencias respecto a conceptos relacionados como el flujo de datos y el mapeo de datos, y las mejores prácticas para aprovechar este conocimiento en plataformas de inteligencia empresarial (BI).

¿Qué es el Linaje de Datos?

El linaje de datos se refiere al ciclo de vida de los datos, trazando su recorrido desde sus orígenes hasta su forma final, incluyendo todos los procesos que atraviesa en el camino. Captura el origen de los datos, sus movimientos, transformaciones y destino eventual.

Este seguimiento es vital para diagnosticar errores, comprender las dependencias de información, realizar auditorías y cumplir con las regulaciones. Al hacer visible el recorrido de los datos, las empresas pueden garantizar la consistencia, precisión y confianza en sus activos de datos. Esto faculta a los usuarios de datos para responder preguntas críticas:

• ¿Qué fuentes de datos brutos contribuyeron a este conocimiento específico?

  
  

• ¿Qué transformaciones experimentaron los datos?

  
  

• ¿Quién es responsable de la calidad de los datos en cada etapa?

Comprender el Panorama del Linaje de Datos

Existen dos tipos principales de linaje de datos a considerar: Linaje Técnico y Linaje Empresarial:

• Linaje Técnico: Se adentra en los detalles técnicos: las transformaciones específicas, herramientas y código utilizados para manipular los datos. Piénselo como el plano del ingeniero para el recorrido de los datos.

  
  

• Linaje Empresarial: Aquí, el enfoque se desplaza al contexto empresarial. Este linaje explica el significado y propósito detrás de las transformaciones de datos, alineando el recorrido de los datos con objetivos empresariales específicos. Es la historia detrás de los datos, contada en términos comerciales.

Ejemplos de Herramientas y Técnicas de Linaje de Datos

El linaje de datos puede capturarse y gestionarse utilizando varias herramientas y técnicas, incluyendo:

Herramientas de Gestión de Metadatos

Estas herramientas rastrean automáticamente el linaje de datos al capturar metadatos de diferentes sistemas y procesos. Ejemplos incluyen Apache Atlas e Informatica.

Herramientas ETL (Extract, Transform, Load)

Estas herramientas rastrean inherentemente los movimientos y transformaciones de datos como parte de su proceso. Ejemplos incluyen Talend y Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS).

Scripting y Registro Personalizado

Las organizaciones pueden desarrollar scripts personalizados y mecanismos de registro para rastrear manualmente el linaje de datos.

Algunos enfoques comunes para mapear el linaje de datos son;

• Catálogos de Datos: Estos repositorios centralizados almacenan metadatos, incluida información sobre el linaje de datos.

  
  

• Herramientas de Descubrimiento de Linaje: Estas herramientas automatizadas rastrean automáticamente las canalizaciones de datos, descubriendo el linaje de manera automática.

  
  

• Documentación Manual: Aunque laboriosa, algunas organizaciones mantienen registros manuales del linaje de datos.

Linaje de Datos vs. Flujo de Datos: Comprender la Diferencia

El linaje de datos va más allá de un simple diagrama de flujo de datos. Mientras que el flujo de datos muestra cómo se mueven los datos entre sistemas, centrándose en el camino que los datos toman desde la fuente hasta el destino, el linaje de datos agrega el elemento crucial de la historia. Revela no solo el flujo actual, sino los recorridos completos de transformación que han tomado los datos. Mientras que el flujo de datos proporciona una vista de alto nivel del movimiento de datos, el linaje de datos ofrece un mapa extenso y detallado del recorrido de los datos.

Linaje de Datos vs. Mapeo de Datos

El mapeo de datos implica crear relaciones entre elementos de datos en diferentes sistemas, generalmente para propósitos de integración o transformación. Se enfoca en hacer coincidir los campos de datos y garantizar la consistencia de los datos en todos los sistemas. El linaje de datos va más allá del mapeo al rastrear todo el ciclo de vida de los datos, incluidas sus transformaciones, orígenes y destinos. Mientras que el mapeo de datos se trata de establecer conexiones, el linaje de datos se trata de comprender el contexto completo y la historia de los datos.

¿Por qué Importa el Linaje de Datos para la Inteligencia Empresarial?

En las plataformas de inteligencia empresarial, el linaje de datos garantiza que los datos utilizados para la toma de decisiones sean confiables y transparentes.

1. Mejora de la Calidad de los Datos: Al comprender el recorrido de los datos, puedes identificar posibles cuellos de botella y áreas de mejora, asegurando la precisión y consistencia de tus datos.

   
   

2. Compliance y Auditabilidad: El linaje detallado proporciona la documentación necesaria para cumplir con los requisitos regulatorios y facilita las auditorías. Demuestra adherencia a las regulaciones de datos, especialmente aquellas relacionadas con la procedencia y auditabilidad de los datos.

   
   

3. Resolución de Problemas Eficiente: Cuando surgen problemas de datos, el linaje ayuda a identificar rápidamente la fuente y comprender el impacto, reduciendo el tiempo de inactividad.

   
   

4. Toma de Decisiones Mejorada: Con una comprensión transparente de los orígenes y transformaciones de tus datos, puedes tomar decisiones más informadas basadas en datos.

En la era de la toma de decisiones basada en datos, comprender y gestionar el linaje de datos es un activo estratégico. Asegura la integridad, compliance y eficiencia de los datos en las plataformas de inteligencia empresarial. Para las organizaciones que buscan mejorar su Data Governance y maximizar el potencial de sus plataformas de inteligencia empresarial, entender e implementar herramientas avanzadas de linaje de datos es esencial.