Estas são algumas técnicas padrão para realizar a linhagem de dados dentro de uma organização:
Como o próprio nome sugere, esta técnica investiga a linhagem ao procurar e buscar padrões significativos nos metadados. Ela avalia tabelas, relatórios de negócios e colunas em conjuntos de dados diversos em busca de semelhanças indicativas de redundância. Ao encontrar colunas altamente similares com valores correspondentes, ela as conecta no gráfico de linhagem de dados para contabilizar os dados em várias etapas do seu ciclo de vida.
Esta técnica não varia com a tecnologia da base de dados e pode fazer o trabalho independentemente dos algoritmos ou dos avanços tecnológicos. No entanto, não pode aceder à lógica de processamento de dados se estiver incorporada no código do programa. Só pode explorar metadados que sejam legíveis por humanos.
Este é um método altamente avançado para realizar a linhagem de dados, que faz engenharia reversa na lógica de transformação de dados para alcançar o rastreamento de dados de ponta a ponta. Isso requer o entendimento de cada linguagem de programação e ferramenta envolvida na transformação ou alteração de dados, tornando-o extremamente profundo e abrangente.
A marcação de dados é mais eficaz em sistemas de dados fechados, onde há consistência na ferramenta usada para transformar ou mover dados. A marcação de dados opera com base na premissa de que uma ferramenta ou mecanismo de transformação deixa uma marca identificável (uma tag) nos dados, que rastreia os dados desde o início até o fim.
Como o próprio nome sugere, este formato de linhagem de dados funciona melhor dentro de um sistema ou ambiente de dados autocontido que inclui lógica de processamento, gerenciamento de dados mestres e armazenamento. Ambientes controlados como um data lake, que é um repositório de todos os dados em todas as etapas de sua vida, facilitam o acesso aos dados, embora dentro dos limites do sistema autocontido.
A linhagem de dados é uma etapa em um processo de dados robusto. Uma organização precisa de uma variedade de técnicas automatizadas, software e práticas para garantir uma boa gestão de dados. Cada uma dessas práticas se entrelaça com a linhagem de dados para formar um framework sólido.
Por exemplo, a classificação de dados é usada para encontrar dados confidenciais, críticos ou que requerem algum nível de conformidade. A classificação de dados trabalha com a linhagem de dados investigando o ciclo de vida dos dados, encontrando problemas de integridade ou segurança e ajudando a resolvê-los.
Sua situação de dados nunca melhorará a menos que você tome medidas para resolvê-la. A quantidade de dados coletados, a velocidade de processamento e a legislação de dados só aumentarão. Você precisa encontrar uma solução de gestão de dados agora. A Alteryx tem a resposta, com poderosas ferramentas integradas de análise e gestão de dados.
Se você deixar seus dados desprotegidos, desorganizados e sem rastreamento de linhagem, estará deixando sua organização aberta a erros, multas e perda de confiança do cliente. Com a Alteryx, você desfrutará de uma solução que ajuda a centralizar e catalogar dados, simplificar a descoberta, promover a colaboração e compartilhamento de dados, e entender a confiabilidade dos ativos de dados.