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.