Cos’è il Data Lineage? Guida per principianti per tracciare i flussi di dati (con esempi)

Prendiamo il caso in cui una banca nota qualcosa di strano in una transazione. Forse l’importo non corrisponde ai record precedenti o compare in un report dove non dovrebbe apparire. Per capire cosa è successo, la banca deve porsi alcune domande fondamentali:

• Da dove provengono i dati?
• Quali modifiche hanno subito?
• Quali report, dashboard o processi si basano su di essi?

Senza una chiara registrazione di come i dati si muovono nei sistemi, indagini come questa richiedono più tempo, i rischi di conformità aumentano e ci si affida più difficilmente alle decisioni prese. Questo non è solo un problema bancario. Le aziende producono 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno e metterli tutti in ordine è quasi impossibile senza una struttura.

Ecco perché le organizzazioni utilizzano cataloghi di dati (data catalog) per organizzare e classificare le informazioni. Ma un catalogo da solo non è sufficiente. Ti dice quali dati esistono ma non spiega come ci sono arrivati, quali trasformazioni hanno subito o dove vanno a finire successivamente. Comprendere questi dettagli è fondamentale per mantenere l’accuratezza e la conformità dei dati e prevenire errori costosi.

Per provare a vederci chiaro, le aziende possono affidarsi al lignaggio dei dati (Data Lineage), una panoramica completa dei flussi di dati che li traccia dalla loro origine all’utilizzo finale, catturando ogni passaggio intermedio. Mappando i flussi di dati e le varie trasformazioni, le aziende possono migliorare la qualità dei dati, rafforzare la governance e semplificare la conformità normativa. Un framework di Data Lineage ben definito assicura che i team si fidino dei dati con cui lavorano, riducendo il rischio di incongruenze e rendendo più rapida la risoluzione dei problemi.

Questa guida esplora l’importanza del Data Lineage, il modo in cui supporta la governance e la conformità dei dati, le funzionalità essenziali di uno strumento di Data Lineage e il modo in cui le aziende possono applicarlo in scenari reali per gestire i dati in modo più efficace.

Cos’è il Data Lineage?

Ogni dato in un’organizzazione ha una cronologia. Dal momento in cui entra in un sistema, che sia tramite input manuale, pipeline di dati automatizzate o integrazioni di terze parti, subisce trasformazioni, si sposta tra le piattaforme e viene utilizzato in vari report, applicazioni e processi decisionali. Ma senza una chiara mappa di questo percorso, le aziende rischiano di impelagarsi in errori, rischi di conformità e informazioni inaffidabili.

Il Data Lineage risolve questo problema tracciando l’intero ciclo di vita dei dati: dove hanno origine, come cambiano, dove finiscono. Fornisce un registro dettagliato di movimenti dei dati dalla fonte originale all’utilizzo finale, aiutando le aziende a mantenere l’accuratezza e l’affidabilità dei dati.

Che tu stia generando report sui dati, addestrando modelli di machine learning o prendendo decisioni aziendali strategiche, è fondamentale comprendere il modo in cui questi dati fluiscono. Se i dati sono obsoleti, incompleti o trasformati erroneamente, le informazioni che ne derivano diventano inaffidabili.

Preservare una chiara discendenza dei dati consente alle organizzazioni di verificarne l’accuratezza, conservarne la coerenza, e prevenire errori costosi prima che si diffondano.

Perché è necessario il Data Lineage?

Al giorno d’oggi, le aziende si affidano molto alle decisioni basate sui dati per qualsiasi cosa, dall’ottimizzazione delle campagne di marketing al rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie. Ma cosa succede quando queste decisioni si basano su dati imprecisi, incompleti o obsoleti? Senza un modo per tracciare la provenienza dei dati, per scoprire come sono cambiati e chi li ha modificati, le stesse aziende rischiano di commettere errori dispendiosi.

I dati si spostano costantemente attraverso pipeline ETL, API, database, report, e subiscono trasformazioni in più fasi. Se le aziende non riescono a tracciare queste modifiche, eventuali errori possono passare inosservati, influenzando il processo decisionale, la conformità e l’efficienza operativa.

Ecco perché le aziende hanno bisogno del Data Lineage: fornisce una visione chiara e trasparente di come i dati fluiscono attraverso i sistemi, garantendo affidabilità, accuratezza e responsabilità.

Le aziende fanno affidamento sul Data Lineage per diversi motivi fondamentali:

• Gestione del rischio: dati incoerenti, obsoleti o errati possono portare a errori di calcolo finanziario ed errori operativi. Che si tratti di elaborare transazioni finanziarie, analizzare il comportamento dei clienti o generare previsioni, le aziende necessitano di osservare in tempo reale le modifiche dei dati per impedire un’eventuale diffusione di errori. Il Data Lineage consente di tracciare ogni trasformazione e movimento, aiutando le aziende a mitigare i rischi, mantenere l’integrità dei dati e rafforzare la fiducia nelle loro analisi.
• Conformità normativa: settori come finanza, sanità ed e-commerce devono seguire rigide normative come GDPR, CCPA e HIPAA, che richiedono alle aziende di tracciare il modo in cui tutti i dati sensibili vengono archiviati, elaborati e condivisi. Quando gli enti regolatori chiedono dove sono state utilizzate le informazioni dei clienti con relative prove, il Data Lineage fornisce una traccia di controllo immediata, semplificando gli audit di conformità e riducendo i rischi legali.
• Miglioramento della qualità dei dati: le aziende generano quotidianamente enormi quantità di dati non strutturati e, senza un monitoraggio adeguato, gli errori possono passare inosservati fino a quando non portano a decisioni sbagliate. Secondo Gartner, la scarsa qualità dei dati costa alle aziende una media di 12,9 milioni di dollari all’anno. Quando le trasformazioni dei dati non possono essere tracciate sorgono incongruenze, i report diventano inaffidabili e i team di analisi hanno difficoltà a convalidare i propri dati. La comprensione delle dipendenze e delle trasformazioni dei dati contribuisce a garantire e migliorare l’integrità e la qualità dei dati.
• Comprensione migliorata dei dati: visualizzando il percorso dei dati, le aziende acquisiscono una migliore comprensione delle proprie risorse di dati, delle dipendenze e dei potenziali problemi.
• Debug delle pipeline di dati: quando i report contengono numeri errati, i data engineer devono risalire all’origine dei dati per trovare il problema. Senza Data Lineage, questo processo può richiedere ore o addirittura giorni poiché gli ingegneri devono controllare manualmente i registri, interrogare i database e analizzare i flussi di lavoro ETL. Un sistema di Data Lineage strutturato consente ai team di identificare rapidamente gli errori, tracciare le modifiche e risolvere i problemi prima che possano influire sui sistemi downstream.
• Implementazione dell’AI: i modelli di AI dipendono in larga misura dalla qualità e dall’affidabilità dei dati su cui vengono addestrati. Il Data Lineage è fondamentale per il successo dell’AI, in quanto garantisce la qualità dei dati e promuove la trasparenza e la controllabilità del modello. Facilita poi il rilevamento dei bias, garantisce la riproducibilità del modello e rafforza la governance dei dati. In sostanza, crea fiducia e affidabilità fornendo una base di dati trasparente, fondamentale per sistemi di AI accurati e conformi. Senza Data Lineage, l’AI potrebbe incorrere in imprecisioni e bias, ostacolando un’implementazione efficace nei sistemi.
• Migliore collaborazione: una chiara comprensione dei flussi di dati facilita una migliore collaborazione tra i team che lavorano con i dati.
• Supporto per casi d’uso avanzati: il Data Lineage, come parte di una gestione efficace dei metadati, è essenziale per stabilire strutture di gestione dei dati avanzate come metadati attivi e data fabric.

Requisiti chiave per uno strumento di Data Lineage

Uno strumento di Data Lineage dovrebbe fare di più che tracciare semplicemente i flussi di dati. Dovrebbe fornire una chiara registrazione delle trasformazioni dei dati, tenendo sotto controllo l’accuratezza e aiutando i team a gestire la conformità normativa. Alcuni strumenti registrano la base, mentre altri mappano lo spostamento dei dati su più sistemi con maggiore precisione. Lo strumento giusto ha bisogno di queste funzionalità:

Funziona su tutte le fonti di dati e sui Systems of Records (SoRs)

Le aziende archiviano i dati in varie posizioni, tra cui data warehouse, piattaforme cloud, database relazionali e servizi di streaming in tempo reale, tutti cruciali per una gestione efficace dei dati. Una soluzione completa di Data Lineage dovrebbe connettersi facilmente a queste diverse fonti di dati per tracciare il movimento attraverso di esse.

I dati subiscono un cambiamento costante, attraversando diversi sistemi, applicazioni e formati. Pertanto, un solido strumento di Data Lineage dovrebbe racchiudere ogni fase di questo ciclo di vita per offrire una comprensione completa di come i dati fluiscono e si trasformano.

Uno strumento ben progettato dovrebbe:

• Connettersi a sistemi cloud, on-premise e ibridi.
• Monitorare i dati strutturati e non strutturati.
• Seguire i dati tramite pipeline ETL (Extract, Transform, Load) ELT (Extract, Load, Transform), API e applicazioni utilizzate da team diversi.

Visualizzazioni chiare e accessibili

Comprendere la discendenza dei dati non deve essere percepita come un’esperienza macchinosa. Le soluzioni migliori offrono mappe visive intuitive che aiutano i team a tracciare il modo in cui gli elementi dei dati si collegano tra tabelle, applicazioni e data warehouse.

La soluzione Data Lineage di Mia-Platform, ad esempio, aiuta a semplificare questo processo, fornendo una rappresentazione chiara e interattiva dello spostamento dei dati tra i sistemi. I team possono visualizzare sia le interazioni di sistema di alto livello (high-level) sia le trasformazioni dettagliate a livello di colonna (column-level), semplificando il tracciamento delle dipendenze e la comprensione dell’impatto delle modifiche su report e dashboard.

Per avere le idee più chiare, l’immagine seguente illustra come lo spostamento dei dati, le dipendenze e le modifiche possono essere visualizzati tra i sistemi utilizzando uno strumento di Data Lineage.

Un diagramma di Data Lineage ben strutturato aiuta i team a identificare il modo in cui i dati fluiscono e a verificare che le informazioni rimangano coerenti e accurate. Quando si verificano discrepanze nei report o nelle dashboard, una visualizzazione dettagliata del lignaggio semplifica il tracciamento dei dati fino alla loro origine, garantendo affidabilità e autorevolezza delle informazioni aziendali.

Supporta la conformità e la gestione del rischio

Per assicurarsi in materia di responsabilità, enti come GDPR, CCPA e HIPAA richiedono che le organizzazioni monitorino meticolosamente la provenienza dei dati e mantengano registri precisi dell’utilizzo dei dati. Uno strumento affidabile di Data Lineage semplifica la conformità documentando l’origine dei dati, il loro movimento attraverso i sistemi e chi vi ha accesso. Le principali funzionalità di conformità includono:

• Registrazione degli attributi dei dati come timestamp, modifiche degli utenti e autorizzazioni.
• Fornitura di un audit trail tracciabile che mostra ogni trasformazione applicata a un set di dati.
• Automazione dei report di conformità per rendere gli audit più rapidi.

Le aziende che monitorano a fondo il lignaggio dei dati creano una solida governance e riducono i rischi legati all’integrità e alla sicurezza.

Copre sia il lignaggio table-level che quello dei SoR

Alcuni strumenti tracciano lo spostamento dei dati tra i sistemi ma non forniscono una visione dettagliata a livello di tabella. Altri si concentrano sul lignaggio dei dati a livello di colonna ma non forniscono informazioni su come le origini dati si collegano a un livello superiore.

Ad esempio, l’immagine seguente (Data Lineage di Mia-Platform) fornisce uno sguardo più da vicino di come il lignaggio a livello di tabella tracci lo spostamento dei dati tra le tabelle:

Sarebbe auspicabile adottare uno strumento di Data Lineage che consenta un monitoraggio che sia al contempo high-level e dettagliato. Ad esempio, i team che si occupano dei dati potrebbero aver bisogno di dettagli granulari sulle trasformazioni cui vanno incontro, mentre i dirigenti potrebbero aver bisogno di una visione più ampia delle policy di governance dei dati.

Una soluzione completa di Data Lineage dovrebbe poter supportare entrambe le prospettive:

• Il lignaggio table-level tiene traccia del modo in cui gli elementi dei dati si spostano tra le tabelle all’interno di un data warehouse o di un database. Ciò è particolarmente utile per i data engineer che indagano su problemi di accuratezza dei dati o modifiche impreviste nei report.
• Il lignaggio System-of-Record (SoR) fornisce una panoramica del modo in cui le fonti di dati interagiscono nell’intera azienda. Ciò è utile per i team che gestiscono il lignaggio dei dati aziendali e il monitoraggio della conformità.

La soluzione Fast Data di Mia-Platform, unita alla possibilità di sfruttare un Data Catalog e il Data Lineage, facilita enormemente un approccio integrato per acquisire ed elaborare dati in tempo reale da diverse fonti. Il Data Lineage, integrato in un Data Catalog, può effettivamente tracciare l’origine, le trasformazioni e il flusso di questi dati. Il Data Catalog funge da hub centrale, organizzando e fornendo un inventario completo di asset di dati e dei loro metadati, comprese le informazioni di lignaggio. Comprendendo il percorso dei dati tramite Data Lineage all’interno del Data Catalog, le aziende ottengono una visione olistica del panorama dei loro dati. Questa trasparenza nelle fonti, nelle trasformazioni e nelle dipendenze dei dati potrebbe tornare utile per accelerare in modo significativo, ad esempio, la progettazione di Single Views fornendo chiarezza su come aggregare e consolidare le informazioni rilevanti.

Un caso d’uso aziendale di Data Lineage

Ogni giorno le aziende elaborano grandi quantità di dati. Le informazioni si spostano tra i sistemi, vengono trasformate e alimentano report, analisi e decisioni aziendali. Se un report mostra numeri inaspettati o un audit di conformità richiede la prova che i dati sono corretti, diventa necessario tracciare la discendenza dei dati.

Consideriamo questo scenario: un’azienda che gestisce dati sensibili sia dell’azienda che dei clienti aveva bisogno di un modo per unire e portare sulla stessa piattaforma i titolari dei dati, i responsabili della conformità e i team tecnici. L’azienda voleva una panoramica completa del modo in cui i dati si spostano, quali cambiamenti si verificano e quali sistemi si basano su di essi. Diamo quindi  un’occhiata a come hanno utilizzato il Data Lineage per portare chiarezza nei loro processi di dati:

Mappatura delle relazioni tra i vari asset di dati

I dati non sono statici; si spostano tra database, applicazioni e team. Se nessuno sa in che modo tutto è connesso, le dipendenze dei dati si trasformano in punti ciechi, rendendo più difficili da individuare gli errori e i rischi di conformità da gestire.

Quando l’azienda ha adoperato il Data Lineage, ha creato una vista strutturata delle sue fonti di dati e delle relative trasformazioni. Questo gli ha consentito di:

• Mappare il modo in cui i dati fluiscono attraverso i sistemi e tracciare le dipendenze.
• Verificare le relazioni tra set di dati per comprenderne l’impatto.
• Documentare il modo in cui vengono utilizzati i dati così che report e dashboard vengano sempre estratti dalle fonti giuste.

Individuazione dei problemi prima della loro diffusione

Gli errori nei dati non rimangono in un unico posto. Un errore in un sistema può facilmente diffondersi su più report e dashboard. Per risolvere il problema, l’azienda ha dovuto monitorare le modifiche dei dati in entrambe le direzioni:

• Il lignaggio in avanti (forward-lineage) li ha aiutati a vedere come le modifiche in un set di dati avrebbero influenzato tutto a valle. Prima di apportare modifiche, i team potevano prevedere l’impatto ed evitare errori fatali.
• Il lignaggio all’indietro (backward-lineage) ha reso più rapida la risoluzione dei problemi. Nel caso di numeri errati in un report, potevano tracciare la provenienza dei dati, quali trasformazioni erano state applicate e quando si era verificato il problema.

Questo approccio ha ridotto il tempo impiegato per la risoluzione dei problemi e ha aumentato l’accuratezza dei dati. Lavorare a ritroso attraverso complesse e macchinose pipeline di dati non era più necessario poiché i team potevano identificare e risolvere i problemi prima che causassero danni.

Rafforzare conformità e sicurezza

Le aziende che gestiscono dati sensibili devono sapere esattamente dove sono archiviati, come vengono spostati e chi vi ha accesso. Quando la discendenza dei dati non è chiara, dimostrare la conformità al GDPR, al CCPA o agli enti regolatori specifici del settore diventa difficile.

Un framework di Data Lineage strutturato ha fornito all’azienda piena visibilità sulle sue policy di governance dei dati e ha reso possibile:

• Monitorare la provenienza dei dati per identificare l’origine dei dati personali e gli spostamenti tra i sistemi.
• Registrare i record di accesso in modo che i responsabili della conformità possano verificare chi ha interagito con set di dati specifici.
• Classificare i dati in base alla sensibilità per confermare che le policy sulla privacy sono state rispettate.

Durante gli audit, i team non hanno più avuto difficoltà a raccogliere documentazione da più fonti. La discendenza dei dati ha creato un record strutturato di come sono stati gestiti i dati, ha ridotto i rischi di conformità e ha rafforzato i controlli di sicurezza.

Punti da sottolineare

• Proattività vs Reattività: mentre il caso d’uso evidenzia una certa reattività nella risoluzione dei problemi, è la natura proattiva del Data Lineage a dover essere evidenziata. Non si tratta solo di risolvere i problemi, ma, in primo luogo, di prevenirli.
• Collaborazione e comunicazione: il Data Lineage favorisce una migliore collaborazione tra proprietari dei dati, responsabili della conformità e team tecnici, creando una comprensione condivisa dei flussi di dati.
• Automazione: sebbene implicito, vale la pena menzionare il ruolo dell’automazione nel Data Lineage. I moderni strumenti di Data Lineage automatizzano la scoperta e la mappatura dei flussi di dati, riducendo lo sforzo manuale e migliorando l’accuratezza.
• Gestione dei metadati: una gestione accurata e coerente dei metadati è fondamentale per un Data Lineage efficace, in particolare per il monitoraggio dei flussi di dati e la comprensione delle trasformazioni dei dati.
• Impatto aziendale: esiste una correlazione tra vantaggi del Data Lineage e risultati aziendali tangibili, come ad esempio costi operativi ridotti, maggiore fiducia dei clienti e time-to-market più veloce.
• Scalabilità: quando il volume dei dati aumenta, gli strumenti di Data Lineage devono essere scalabili di conseguenza. Questo è particolarmente rilevante quando si ha a che fare con aziende strutturalmente molto grandi.
• Governance dei dati: la discendenza dei dati è una componente fondamentale di una solida strategia di governance dei dati, in particolare quando bisogna supportare la qualità e la sicurezza dei dati, nonché la loro conformità.

Prendi il controllo dei tuoi dati aziendali

Monitorare la discendenza dei dati implica una riduzione degli errori, una risoluzione più rapida dei problemi e una migliore governance dei dati. I team non devono più sprecare tempo a cercare informazioni mancanti o a mettere in dubbio l’accuratezza dei report. Quando i dati si spostano attraverso più sistemi, una chiara registrazione del loro flusso aiuta a tracciare i problemi, semplificare gli audit di conformità e mantenere elevata la qualità degli stessi.

Un approccio strutturato di Data Lineage offre la visibilità necessaria per gestire tutti i tuoi dati. Le relazioni tra asset diventano più chiare, la collaborazione tra team diventa più strutturata e le decisioni si basano su dati accurati e ben documentati.