Início
Think
Tópicos
Procedência de dados
O que é procedência de dados?
Publicado em: 23 de julho de 2024
Colaboradores: Tim Mucci
A procedência de dados é o registro histórico de dados que detalha as origens dos dados, capturando seus metadados à medida que eles passam por vários processos e transformações. A procedência de dados está preocupada principalmente com a autenticidade, fornecendo detalhes como quem criou os dados, o histórico de modificações e quem fez essas alterações.
A procedência de dados protege a integridade e a confiabilidade dos dados dentro de uma organização, documentando meticulosamente a história dos dados, suas transformações e a jornada por meio de vários processos. Esse contexto histórico ajuda na conformidade regulatória, pois protege a precisão e a legitimidade dos dados, garantindo que as organizações atendam aos padrões legais e do setor. Além disso, a procedência de dados aumenta a transparência e a responsabilidade no tratamento dos dados, um aspecto crucial da cibersegurança.
Este guia oferece insights sobre como escolher os bancos de dados certos para diferentes necessidades, seja para análises confiáveis e IA generativa ou para a criação de aplicações escaláveis e resilientes.
Os dados nunca devem ser um mistério; no entanto, à medida que o big data continua a crescer, ele pode rapidamente se tornar um. As organizações precisam saber onde os dados começaram e como se movem e são transformados ao longo do pipeline, para proteger seus interesses de negócios e também os interesses de funcionários e clientes.
Para uma organização que busca obter o máximo de seus dados, ter metodologias para entender as origens dos dados é essencial para a autenticidade, confiabilidade e integridade dos dados. A procedência fornece transparência para pesquisadores e analistas de dados e oferece uma cadeia de informações na qual administradores ou cientistas podem rastrear problemas de dados à medida que os dados são adaptados para novos propósitos. Esse registro abrangente garante que os dados nos processos de tomada de decisões sejam precisos e confiáveis. Quando os líderes confiam na autenticidade de seus dados, eles podem tomar decisões mais informadas e eficazes. A transparência na pesquisa é vital para a reutilização e reprodutibilidade dos resultados da pesquisa e cria uma base sólida para a integridade dos dados.
A procedência e a linhagem de dados são conceitos estreitamente relacionados, mas servem a propósitos diferentes. A linhagem de dados acompanha o movimento e as transformações de dados ou conjuntos de dados por meio de vários sistemas, processos e aplicações, focando em como os dados fluem e mudam.
A procedência de dados é o registro de metadados da fonte dos dados, proporcionando contexto histórico e autenticidade. Enquanto a linhagem de dados ajuda a otimizar e solucionar problemas de pipelines de dados, a procedência de dados ajuda a validar e auditar os dados.
A procedência de dados usa várias tecnologias para ajudar a melhorar a confiabilidade dos dados. Envolve o rastreamento de dados desde sua criação, passando por diversas transformações até seu estado atual, mantendo um histórico detalhado do ciclo de vida de cada ativo de dados. As dependências em dados destacam os relacionamentos entre conjuntos de dados, transformações e processos, fornecendo uma visão holística da procedência de dados e revelando como mudanças em uma parte do pipeline de dados podem impactar outras. Se houver uma discrepância nos dados, as dependências ajudam a rastrear o problema até o processo, criador ou conjunto de dados específico que o causou.
Os algoritmos são frequentemente usados nesse processo para capturar e documentar automaticamente o fluxo de dados em diferentes sistemas, o que reduz o esforço manual e minimiza os erros. Eles certificam a consistência e a precisão ao padronizar o processamento de dados e permitir o rastreamento em tempo real das transformações de dados. Algoritmos avançados podem detectar anomalias ou padrões incomuns para ajudar a identificar possíveis problemas de integridade de dados ou violações de segurança. As organizações também usam algoritmos para analisar as informações de procedência para identificar ineficiências e apoiar a conformidade, ao fornecer registros detalhados e precisos para os requisitos regulatórios.
As APIs são usadas para facilitar a integração e a comunicação perfeitas entre diferentes sistemas, ferramentas e fontes de dados. Elas permitem a coleta, o compartilhamento e a atualização automatizados de informações de procedência em diversas plataformas, o que aumenta a precisão e a integridade dos registros de procedência.
A procedência de dados oferece às organizações o contexto necessário para aplicar políticas, padrões e práticas que regem o uso dos dados dentro da empresa. Várias ferramentas apoiam a procedência de dados, incluindo o CamFlow Project, o sistema de fluxo de trabalho científico de código aberto Kepler, o Linux Provenance Modules e o Open Provenance Model. Essas ferramentas e as ferramentas de linhagem de dados, governança, gerenciamento e observabilidade formam um pipeline de dados abrangente e eficiente.
A procedência de dados tem aplicações práticas em vários setores. Ajuda a estabelecer a confiabilidade dos dados e fornece um meio para que as equipes de dados usem dados de fontes confiáveis e autênticas com confiança.
Monitoramento da qualidade de dados
O monitoramento da qualidade de dados é uma aplicação popular da procedência de dados. Ele permite que as organizações rastreiem as origens das discrepâncias de dados, identificando quando e onde surgem problemas de qualidade de dados. No caso de um incidente de segurança, entender a procedência das informações confidenciais pode ajudar a investigar a causa raiz do problema de dados, rastrear seu caminho e identificar possíveis infrações ou violações de políticas.
Depuração
A depuração com informações de procedência ajuda desenvolvedores e analistas de dados a rastrear a origem e a transformação de dados, identificando problemas e corrigindo erros com eficiência. Essa visão detalhada dos fluxos e dependências de dados garante a precisão e a confiabilidade de dados, fortalecendo os sistemas gerais de gerenciamento de dados.
Pesquisa farmacêutica
Na pesquisa farmacêutica, a procedência de dados protege a integridade de dados usados em ensaios clínicos, rastreando suas origens, modificações e indivíduos responsáveis. As empresas de comércio eletrônico utilizam a procedência de dados para gerenciar dados de clientes, melhorando os mecanismos de recomendação ao basear as recomendações em dados confiáveis.
Setor de saúde
A procedência de dados na área de saúde e pesquisa clínica ajuda a proteger a precisão e a confiabilidade de dados confidenciais, como dados de pacientes. Registros precisos de procedência de dados também ajudam a manter a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados pessoais, como HIPAA e GDPR.
Cadeia de suprimentos
A procedência de dados garante a transparência da cadeia de suprimentos ao criar um registro digital da origem, das etapas de processamento e das certificações de cada produto. Essa transparência permite a verificação da autenticidade e qualidade do produto e a conformidade com as leis e práticas éticas de fornecimento. A procedência de dados estabelece trilhas de auditoria claras para acesso e manipulação de dados na cibersegurança, ajudando as organizações a identificar atividades não autorizadas e responder rapidamente aos incidentes de segurança.
Melhores práticas em gerenciamento de procedência de dados
Compreender a procedência de dados é um desafio, pois envolve reunir o histórico completo de um ponto de dados, incluindo sua origem e quaisquer modificações em vários sistemas. É importante confirmar que as informações de procedência em si sejam seguras e confiáveis. A integração de diferentes fontes de dados, a adoção de formatos padrão para informações de procedência e a proteção de metadados confidenciais contra acesso não autorizado podem ser perspectivas desafiadoras para muitas organizações.
As organizações devem estabelecer uma estrutura de governança de dados que defina regras e padrões para o gerenciamento de dados, incluindo o rastreamento de procedência, para gerenciar a procedência de dados de forma eficaz. A implementação de ferramentas de rastreamento, como blockchain e ferramentas de linhagem de dados (DLT), pode automatizar o processo de rastreamento e melhorar a precisão dos registros de metadados de procedência. A promoção de uma cultura de promoção e educação de dados ajuda os funcionários a entender a importância da procedência de dados e os incentiva a participar da manutenção de registros precisos.
Impulsionar iniciativas estratégicas baseadas em dados vinculadas a indicadores-chave de desempenho (KPIs) mensuráveis é essencial para incorporar práticas de procedência de dados nas operações e na cultura diárias da organização. Iniciativas bem desenvolvidas garantem a melhoria contínua e a conformidade com as regulamentações em evolução e ajudam a acompanhar os avanços tecnológicos.
Soluções relacionadas
O IBM Manta Data Lineage ajuda a melhorar a qualidade, a governança e a conformidade de dados, rastreando automaticamente como os dados fluem em toda a organização. Essa visualização ajuda os usuários a entender como os dados são usados e transformados em vários sistemas.
O IBM Cloud Pak for Data pode ajudar a melhorar a qualidade, a privacidade e a conformidade de dados. Ele também pode ajudar os usuários a encontrar e entender os dados com mais facilidade.
Recursos relacionados
Aprenda a diferença entre integridade e qualidade de dados e a importância de dados confiáveis para tomar decisões confiáveis. Obtenha insights sobre métodos para melhorar a qualidade de dados dentro de uma organização.
Aprenda sobre o gerenciamento de dados na era da IA gerativa. Descubra os desafios da integração de dados corporativos com soluções de IA generativa e como é importante a governança de dados para mitigar riscos e garantir conformidade.
Saiba como a IBM e a Data Trust Alliance estão criando diretrizes que tornam os dados claros. Esses padrões ajudam a garantir que a IA seja construída sobre uma base de transparência, tornando-a mais confiável e fidedigna.