Che cos'è la provenienza dei dati?

La provenienza dei dati protegge l'integrità e l'affidabilità dei dati all'interno di un'organizzazione, documentandone meticolosamente storia, trasformazioni e 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 della loro gestione, un aspetto cruciale della cybersecurity.

I dati non dovrebbero mai essere un mistero. Tuttavia, man mano che i big data continuano a crescere, possono diventarlo rapidamente. Le organizzazioni devono conoscere la sorgente dei 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 dato 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 dalla sorgente 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 attraverso la standardizzazione del trattamento dei dati e il consenso al 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, insieme agli strumenti di governance, gestione e observability, 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.

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.

Il debug con le informazioni sulla provenienza aiuta gli sviluppatori e gli analisti di dati a tracciare la sorgente 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.

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.

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.

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.

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 istituire un framework di governance dei dati che definisca regole e standard per la gestione, compreso il tracciamento della provenienza, al fine di gestire efficacemente la provenienza dei dati. L'implementazione di strumenti di tracciamento, come blockchain e strumenti di data lineage (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 record 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.