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Che cos'è la provenienza dei dati?
Data di pubblicazione: 23 luglio 2024
Autore: Tim Mucci
La provenienza dei dati è la registrazione storica dei dati che descrive in dettaglio le origini dei dati acquisendone i metadati mentre attraversano vari processi e trasformazioni. Riguarda principalmente l'autenticità, fornendo dettagli come chi ha creato i dati, la cronologia delle modifiche e chi ha apportato tali modifiche.
La provenienza dei dati ne protegge l'integrità e l'affidabilità all'interno di un'organizzazione documentando meticolosamente la loro storia, le loro trasformazioni e il percorso attraverso i vari processi. Questo contesto storico aiuta a raggiungere la conformità normativa, poiché salvaguarda l'accuratezza e la legittimità dei dati, assicurando che le organizzazioni soddisfino gli standard legali e di settore. Inoltre, la provenienza dei dati migliora la trasparenza e la responsabilità nella gestione dei dati, un aspetto cruciale della sicurezza informatica.
I dati non dovrebbero mai essere un mistero. Tuttavia, man mano che i big data continuano a crescere, possono diventarlo rapidamente. Le organizzazioni devono sapere da dove sono partiti i dati, come si spostano e come si trasformano attraverso la pipeline per proteggere i loro interessi aziendali e anche quelli dei dipendenti e dei clienti.
Per un'organizzazione che vuole ottenere il massimo dai propri dati, disporre di metodologie per comprendere le origini dei dati è essenziale per la loro autenticità, affidabilità e integrità. La provenienza offre trasparenza per ricercatori e analisti di dati e fornisce una catena di informazioni in cui gli amministratori o scientist possono tenere traccia dei problemi relativi ai dati man mano che i dati vengono adattati per nuovi scopi. Questa registrazione completa garantisce che i dati nei processi decisionali siano accurati e affidabili. Quando i leader sono certi dell'autenticità dei loro dati, possono prendere decisioni più informate ed efficaci. La trasparenza nella ricerca è fondamentale per il riutilizzo e la riproducibilità dei risultati della ricerca e crea una solida base per l'integrità dei dati.
Provenienza dei dati e data lineage sono concetti strettamente correlati ma hanno scopi diversi. Il data lineage traccia il movimento e le trasformazioni di un determinato o di set di dati attraverso vari sistemi, processi e applicazioni, concentrandosi sul modo in cui i dati fluiscono e cambiano.
La provenienza dei dati è la registrazione dei metadati dall'origine dei dati, che fornisce contesto storico e autenticità. Mentre il data lineage aiuta a ottimizzare e risolvere i problemi delle pipeline, la provenienza aiuta a convalidare e a verificare i dati.
La provenienza dei dati utilizza varie tecnologie per contribuire a migliorare l'affidabilità dei dati. Implica il monitoraggio dei dati dalla loro creazione attraverso molteplici trasformazioni fino al loro stato attuale, mantenendo una cronologia dettagliata di ogni ciclo di vita degli asset di dati. Le dipendenze evidenziano le relazioni tra set di dati, trasformazioni e processi, fornendo una visione olistica della provenienza dei dati e rivelando come le modifiche in una parte della pipeline possono influire su altre. Se c'è una discrepanza nei dati, le dipendenze aiutano a far risalire il problema allo specifico processo, creatore o set di dati che lo ha causato.
Gli algoritmi vengono spesso utilizzati in questo processo per acquisire e documentare automaticamente il flusso di dati attraverso diversi sistemi, riducendo lo sforzo manuale e minimizzando gli errori. Certificano la coerenza e l'accuratezza standardizzando il trattamento dei dati e consentendo il monitoraggio in tempo reale delle trasformazioni dei dati. Gli algoritmi avanzati sono in grado di rilevare anomalie o modelli insoliti per aiutare a identificare potenziali problemi di integrità dei dati o violazioni di sicurezza. Le organizzazioni utilizzano anche algoritmi per analizzare le informazioni sulla provenienza per identificare le inefficienze e supportare la conformità fornendo registrazioni dettagliate e accurate per i requisiti normativi.
Le API vengono utilizzate per facilitare l'integrazione e la comunicazione senza interruzioni tra diversi sistemi, strumenti e fonti di dati. Consentono la raccolta, la condivisione e l'aggiornamento automatizzati delle informazioni sulla provenienza su diverse piattaforme, migliorando l'accuratezza e la completezza dei registri di provenienza.
La provenienza dei dati fornisce alle organizzazioni il contesto necessario per applicare politiche, standard e pratiche che regolano l'uso dei dati all'interno dell'azienda. Diversi strumenti supportano la provenienza dei dati, tra cui CamFlow Project, il sistema di workflow scientifici open source Kepler, i moduli di provenienza Linux e l'Open Provenance Model. Questi strumenti e data lineage, governance, strumenti di gestione e osservabilità formano una pipeline di dati completa ed efficiente.
La provenienza dei dati ha applicazioni pratiche in vari settori. Contribuisce a stabilire l'affidabilità dei dati e fornisce ai team di dati un mezzo per utilizzare con sicurezza dati provenienti da fonti affidabili e autentiche.
Monitoraggio della qualità dei dati
Il monitoraggio della qualità dei dati è una popolare applicazione della provenienza dei dati. Consente alle organizzazioni di risalire alle origini delle discrepanze nei dati, identificando quando e dove si verificano problemi nella qualità. In caso di incidenti di sicurezza, comprendere la provenienza delle informazioni sensibili aiuta a indagare sulla causa principale del problema dei dati, tracciarne il percorso e identificare potenziali violazioni o infrazioni delle politiche.
Debugging
Il debug con le informazioni sulla provenienza aiuta gli sviluppatori e gli analisti di dati a tracciare l'origine e la trasformazione dei dati, individuando i problemi e correggendo gli errori in modo efficiente. Questa visione dettagliata dei flussi e delle dipendenze garantisce l'accuratezza e l'affidabilità dei dati, rafforzando i sistemi complessivi di gestione dei dati.
Ricerca farmaceutica
Nella ricerca farmaceutica, la provenienza dei dati protegge l'integrità dei dati utilizzati negli studi clinici, tracciandone le origini, le modifiche e le persone responsabili. Le aziende di e-commerce utilizzano la provenienza per gestire i dati dei clienti, migliorando i motori di raccomandazione grazie a raccomandazioni basate su dati affidabili.
Assistenza sanitaria
La provenienza dei dati nel settore sanitario e della ricerca clinica aiuta a proteggere l'accuratezza e l'affidabilità dei dati sensibili, come quelli dei pazienti. I registri accurati sulla provenienza dei dati aiutano anche a mantenere la conformità alle normative sulla privacy dei dati personali, come HIPAA e GDPR.
Supply chain
La provenienza dei dati garantisce la trasparenza della supply chain creando un record digitale dell'origine, delle fasi di lavorazione e delle certificazioni di ogni prodotto. Questa trasparenza consente di verificare l'autenticità e la qualità dei prodotti e la conformità alle leggi e alle pratiche di approvvigionamento etico. La provenienza dei dati stabilisce audit trail chiari per l'accesso e la manipolazione dei dati nella cybersecurity, aiutando le organizzazioni a individuare le attività non autorizzate e a rispondere rapidamente agli incidenti di sicurezza.
Best practice per la gestione della provenienza dei dati
Comprendere la provenienza dei dati è impegnativo, perché comporta la ricomposizione della cronologia completa di un punto dati, inclusa la sua origine e le eventuali modifiche nei vari sistemi. È importante confermare che le informazioni sulla provenienza siano sicure e affidabili. L'integrazione di diverse fonti di dati, l'adozione di formati standard per le informazioni sulla provenienza e la protezione dei metadati sensibili da accessi non autorizzati possono essere prospettive impegnative per molte organizzazioni.
Le organizzazioni devono stabilire un framework di governance dei dati che stabilisca regole e standard per la loro gestione, incluso il monitoraggio della provenienza, per gestirla dei dati in modo efficace. L'implementazione di strumenti di tracciamento, come blockchain e strumenti di derivazione dei dati (DLT) può automatizzare il processo di monitoraggio e migliorare l'accuratezza dei record di metadati di provenienza. Promuovere una cultura della gestione dei dati e della formazione aiuta i dipendenti a comprendere l'importanza della provenienza dei dati e li spinge a partecipare al mantenimento di registri accurati.
Promuovere iniziative strategiche basate sui dati legate a indicatori chiave di prestazione (KPI) misurabili è essenziale per integrare le pratiche di provenienza dei dati nelle operazioni e nella cultura quotidiane dell'organizzazione. Le iniziative ben sviluppate garantiscono il miglioramento continuo e la conformità alle normative in evoluzione e aiutano a restare al passo con i progressi tecnologici.
Soluzioni correlate
IBM Manta Data Lineage aiuta a migliorare la qualità, la governance e la conformità dei dati monitorando automaticamente il flusso dei dati all'interno di un'organizzazione. Questa visualizzazione aiuta gli utenti a comprendere come i dati vengono utilizzati e trasformati nei vari sistemi.
IBM Cloud Pak for Data aiuta a migliorare la qualità, la privacy e la conformità dei dati e permette agli utenti di trovare e comprendere più facilmente i dati.
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