¿Qué es la procedencia de los datos?

La procedencia de los datos protege la integridad y confiabilidad de los datos dentro de una organización al documentar meticulosamente el historial de los datos, sus transformaciones y el recorrido a través de diversos procesos. Este contexto histórico ayuda con el cumplimiento normativo, ya que salvaguarda la precisión y legitimidad de los datos, lo que garantiza que las organizaciones cumplan con los estándares legales y de la industria. Además, la procedencia de los datos mejora la transparencia y la responsabilidad en el manejo de datos, un aspecto crucial de la ciberseguridad.

Los datos nunca deben ser un misterio; sin embargo, a medida que el big data continúa creciendo, puede convertirse rápidamente en uno. Las organizaciones necesitan saber dónde comenzaron los datos y cómo se mueven y se transforman a través del pipeline para proteger sus intereses comerciales, así como los intereses de los empleados y clientes.

Para una organización que busca aprovechar al máximo sus datos, contar con metodologías para comprender su origen es fundamental para lograr autenticidad, confiabilidad e integridad de los datos. La procedencia proporciona transparencia a los investigadores y analistas de datos y ofrece una cadena de información en la que los administradores o científicos pueden rastrear problemas con los datos a medida que estos se adaptan para nuevos propósitos. Este completo registro garantiza que los datos en los procesos de toma de decisiones sean precisos y confiables. Cuando los líderes confían en la autenticidad de sus datos, pueden tomar decisiones más informadas y efectivas. La transparencia en la investigación es vital para la reutilización y reproducibilidad de los resultados de la investigación y crea una base estable para la integridad de los datos.

La procedencia de los datos y el linaje de los datos son conceptos estrechamente relacionados, pero sirven para propósitos diferentes. El linaje de los datos rastrea el movimiento y las transformaciones de una pieza de datos o conjuntos de datos a través de varios sistemas, procesos y aplicaciones, enfocándose en cómo fluyen y cambian los datos.

La procedencia de los datos es el registro de metadatos de la fuente de los datos, que proporciona contexto histórico y autenticidad. Mientras que el linaje de los datos ayuda a optimizar y solucionar problemas de pipelines de datos, la procedencia ayuda a validarlos y auditarlos.

La procedencia de los datos emplea diversas tecnologías para ayudar a mejorar la confiabilidad de los datos. Implica rastrear los datos desde su creación a través de múltiples transformaciones hasta su estado actual, manteniendo un historial detallado de cada ciclo de vida de los activos de datos. Las dependencias en los datos destacan las relaciones entre conjuntos de datos, transformaciones y procesos, proporcionando una visión integral de la procedencia de los datos y revelando cómo los cambios en una parte del pipeline de datos pueden afectar a otras. Si hay una discrepancia en los datos, las dependencias ayudan a rastrear el problema hasta el proceso específico, el creador o el conjunto de datos que lo causó.

Los algoritmos se emplean con frecuencia en este proceso para capturar y documentar automáticamente el flujo de datos a través de diferentes sistemas, lo que reduce el esfuerzo manual y minimiza los errores. Certifican la coherencia y la precisión al estandarizar el procesamiento de datos y permitiendo el seguimiento en tiempo real de las transformaciones de datos. Los algoritmos avanzados pueden detectar anomalías o patrones inusuales para ayudar a identificar posibles problemas de integridad de datos o violaciones de seguridad. Las organizaciones también emplean algoritmos para analizar la información de procedencia con el fin de identificar ineficiencias y respaldar el cumplimiento al proporcionar registros detallados y precisos de los requisitos normativos.

Las API se emplean para facilitar una integración y comunicación perfectas entre diferentes sistemas, herramientas y fuentes de datos. Permiten la recopilación, el intercambio y la actualización automatizados de información sobre procedencia en diversas plataformas, lo que mejora la precisión y la integridad de los registros de procedencia.

La procedencia de los datos ofrece a las organizaciones el contexto necesario para aplicar políticas, estándares y prácticas que rigen el uso de los datos dentro de la empresa. Varias herramientas admiten la procedencia de los datos, incluido CamFlow Project, el sistema de flujos de trabajo científico de código abierto de Kepler, Linux Provenance Modules y Open Provenance Model. Estas herramientas y el linaje de datos, las herramientas de gobernanza, gestión y observabilidad forman un pipeline de datos completo y eficiente.

La procedencia de los datos tiene aplicaciones prácticas en diversas industrias. Ayuda a establecer la confiabilidad de los datos y proporciona un medio para que los equipos empleen con confianza datos de fuentes seguras y auténticas.

El monitoreo de la calidad de los datos es una aplicación popular de la procedencia de los datos. Permite a las organizaciones rastrear los orígenes de las discrepancias de datos, al identificar cuándo y dónde surgen problemas de calidad de los datos. En caso de un incidente de seguridad, comprender la procedencia de la información confidencial puede ayudar a investigar la causa raíz del problema de datos, rastrear su ruta e identificar posibles infracciones o violaciones de políticas.

La depuración con información de procedencia ayuda a los desarrolladores y analistas de datos a rastrear el origen y la transformación de los datos, al identificar problemas y corregir errores de manera eficiente. Este insight detallado sobre los flujos de datos y las dependencias garantiza la precisión y confiabilidad de los datos, fortaleciendo los sistemas generales de gestión de datos.

En la investigación farmacéutica, la procedencia de los datos protege la integridad de los datos empleados en los ensayos clínicos mediante el seguimiento de sus orígenes, modificaciones y personas responsables. Las empresas de comercio electrónico emplean la procedencia de los datos para gestionar los datos de los clientes, lo cual mejora los motores de recomendaciones al basar las recomendaciones en datos confiables.

La procedencia de los datos en la atención médica y la investigación clínica ayuda a proteger la precisión y confiabilidad de los datos confidenciales, como los datos de los pacientes. Los registros precisos de procedencia de los datos también ayudan a mantener el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos personales, como la HIPAA y el RGPD.

La procedencia de los datos garantiza la transparencia de la cadena de suministro al crear un registro digital del origen, los pasos de procesamiento y las certificaciones de cada producto. Esta transparencia permite verificar la autenticidad y la calidad del producto y el cumplimiento de las leyes y prácticas de abastecimiento éticas. La procedencia de los datos establece registros de auditoría claros para el acceso y la manipulación de datos en ciberseguridad, lo que ayuda a las organizaciones a identificar actividades no autorizadas y responder rápidamente a los incidentes de seguridad.

Comprender la procedencia de los datos es un desafío, ya que implica reconstruir el historial completo de un punto de datos, incluida su fuente y cualquier modificación en varios sistemas. Es importante confirmar que la propia información de procedencia es segura y confiable. La integración de distintas fuentes de datos, la adopción de formatos estándar para la información de procedencia y la protección de metadatos sensibles frente a accesos no autorizados pueden ser posibilidades difíciles para muchas organizaciones.

Las organizaciones deben establecer un marco de gobernanza de datos que establezca reglas y estándares para la gestión de datos, incluido el seguimiento de la procedencia, a fin de gestionar la procedencia de los datos de manera eficaz. La implementación de herramientas de seguimiento, como blockchain y herramientas de linaje de datos (DLT), puede automatizar el proceso de seguimiento y mejorar la precisión de los registros de metadatos de procedencia. Fomentar una cultura de gestión y educación de datos ayuda a los empleados a comprender la importancia de la procedencia de los datos y los impulsa a mantener registros precisos.

Impulsar iniciativas estratégicas basadas en datos vinculadas a indicadores clave de rendimiento (KPI) medibles es fundamental para integrar prácticas de procedencia de los datos en las operaciones diarias y la cultura de la organización. Las iniciativas bien desarrolladas garantizan la mejora continua y el cumplimiento de las normativas en evolución además de ayudar a mantenerse al día con los avances tecnológicos.