Nell’era dell’informazione, i dati sono diventati la linfa vitale delle aziende. Dalle piccole imprese alle grandi multinazionali, tutti dipendono dai dati per prendere decisioni informate, migliorare i processi aziendali e rimanere competitivi. Tuttavia, con l’aumento del volume e della complessità dei dati, è diventato sempre più importante non solo avere accesso ai dati, ma anche comprendere da dove provengono e come si trasformano nel tempo. Qui entra in gioco il concetto di “data lineage”.
Il data lineage riguarda la tracciabilità dei dati, comprendendo la loro origine, i vari processi attraverso i quali passano, e dove e come vengono utilizzati. Questa guida esplorerà in dettaglio cosa significa il data lineage, perché è fondamentale per le aziende, le diverse tecniche per implementarlo, gli strumenti comunemente utilizzati, e la relazione tra data lineage e data governance.
Che siate nuovi al concetto o che stiate cercando di approfondire la vostra comprensione, questa guida vi fornirà una panoramica completa del data lineage e del suo ruolo cruciale nell’ecosistema dei dati aziendali.
Cos’è il data lineage
Il data lineage può essere definito come la storia di vita dei dati. Descrive praticamente l’origine dei dati, i vari punti in cui sono passati, le trasformazioni che hanno subito così come il modo in cui sono stati utilizzati. In altre parole, fornisce una mappa visibile del viaggio dei dati attraverso l’organizzazione.
Una parte fondamentale del data lineage riguarda i metadati (le informazioni sui dati stessi). Questi includono dettagli come quando e dove i dati sono stati creati, chi li ha modificati, come sono stati trasformati e dove sono stati utilizzati. I metadati forniscono dunque il contesto necessario per comprendere e interpretare correttamente i dati.
Una buona analogia per il data lineage è pensare a un fiume. L’acqua (i dati) scorre da una sorgente (origine dei dati) attraverso un percorso di varie fasi (trasformazioni dei dati) fino a raggiungere un lago (il data lake). Lungo il percorso, l’acqua può cambiare in vari modi: ad esempio, può diventare più pulita o più sporca, può acquisire nuove sostanze o perderne altre. Allo stesso modo, i dati possono cambiare attraverso vari processi e trasformazioni.
Nel mondo del business, comprendere il data lineage può aiutare le organizzazioni a tracciare i dati attraverso i loro sistemi, a comprendere come i dati vengono trasformati e utilizzati, e a garantire l’integrità e l’affidabilità dei dati per la presa di decisioni.
Perché il data lineage è importante
Il data lineage è una componente essenziale per qualsiasi business che si basa sui dati per prendere decisioni. Queste sono alcune delle ragioni principali che ne descrivono l’importanza:
- Migliora la Qualità dei Dati: comprendere il percorso dei dati attraverso l’organizzazione può aiutare a identificare problemi di qualità dei dati. Ad esempio, se un dato risulta incoerente o inaffidabile, il data lineage può aiutare a rintracciare il problema alla sua origine.
- Supporta la Conformità Normativa: molte normative, come il GDPR in Europa, richiedono che le organizzazioni siano in grado di dimostrare da dove provengono i loro dati e come vengono utilizzati. Il data lineage fornisce la documentazione necessaria per dimostrare la conformità.
- Facilita le Decisioni Basate sui Dati: le decisioni basate sui dati sono solo buone quanto i dati su cui si basano. Il data lineage aiuta a garantire che i dati siano affidabili e accurati, migliorando la qualità delle decisioni basate sui dati.
- Aumenta l’Efficienza Operativa: conoscere il percorso dei dati può aiutare a identificare inutili duplicazioni o processi inefficienti. Questo può portare a miglioramenti operativi che risparmiano tempo e risorse.
- Promuove la Fiducia nei Dati: infine, il data lineage può aiutare a costruire la fiducia nei dati. Quando le persone sanno da dove provengono i dati e come sono stati trasformati, sono più propense a fidarsi dei dati e a utilizzarli per prendere decisioni.
In sintesi, il data lineage gioca un ruolo cruciale nel garantire che le aziende possano utilizzare i loro dati in modo efficace e responsabile.
Senza un buon data lineage, le aziende rischiano di basare le loro decisioni su dati imprecisi o inaffidabili, compromettendo la loro capacità di operare in modo efficace.
Le diverse tecniche di data lineage
Nel tracciare il data lineage, ci sono diverse tecniche che possono essere utilizzate. Alcune delle più comuni includono l’approccio manuale, l’approccio automatizzato e infine quello ibrido.
Approccio Manuale
L’approccio manuale al data lineage implica che gli individui traccino manualmente il percorso dei dati attraverso i sistemi. Questo può includere la documentazione dei processi di trasformazione dei dati, la registrazione di dove i dati vengono utilizzati e la creazione di diagrammi per visualizzare il percorso dei dati.
Sebbene questo approccio possa essere utile per le organizzazioni di piccole dimensioni o per i progetti a breve termine, tende ad essere impraticabile per le grandi organizzazioni o per le situazioni in cui i dati sono particolarmente complessi. L’approccio manuale è spesso soggetto ad errori umani e può richiedere una grande quantità di tempo e risorse.
Approccio Automatizzato
L’approccio automatizzato al data lineage implica l’uso di strumenti software che tracciano automaticamente il percorso dei dati attraverso i vari sistemi.
Questi strumenti possono raccogliere metadati dai vari sistemi, tracciare le trasformazioni dei dati e creare visualizzazioni del percorso dei dati.
L’approccio automatizzato tende ad essere più preciso e meno dispendioso in termini di tempo rispetto all’approccio manuale. Tuttavia, può richiedere un investimento iniziale significativo in termini di acquisto e implementazione dello strumento. Inoltre, non tutti gli strumenti sono in grado di integrarsi con tutti i sistemi, il che può limitare la loro utilità.
Approccio Ibrido
L’approccio ibrido combina gli approcci manuale e automatizzato. In questo approccio, gli individui tracciano manualmente parte del percorso dei dati, mentre gli strumenti software tracciano altre parti.
L’approccio ibrido può offrire un buon equilibrio tra precisione e costo. Permette alle organizzazioni di beneficiare dell’accuratezza dell’approccio automatizzato, pur mantenendo un certo livello di controllo umano. Tuttavia, come l’approccio automatizzato, può richiedere un investimento iniziale in strumenti software.
Nella scelta dell’approccio da adottare, le organizzazioni dovrebbero considerare una serie di fattori, tra cui la dimensione e la complessità dei loro dati, le risorse disponibili e le esigenze specifiche del loro business.
Come implementare il data lineage
Implementare il data lineage può sembrare un compito arduo, ma con un piano solido e un approccio passo-passo, le aziende possono costruire un sistema di data lineage efficace.
Ecco una serie di passaggi da considerare:
1. Identificare gli Obiettivi del Data Lineage
Prima di tutto, è importante identificare perché la vostra organizzazione ha bisogno del data lineage.
Gli obiettivi possono variare da organizzazione a organizzazione. Alcuni potrebbero aver bisogno del data lineage per conformarsi a normative specifiche, mentre altri potrebbero voler migliorare la qualità dei dati o prendere decisioni basate sui dati più accurate.
Comprendere gli obiettivi aiuterà a guidare l’implementazione e a determinare quali dati e processi devono essere tracciati.
2. Mappare il Flusso dei Dati
Il prossimo passo è mappare il flusso dei dati attraverso l’organizzazione. Questo include l’identificazione delle fonti di dati, dei punti in cui i dati vengono trasformati e dei luoghi in cui i dati vengono utilizzati.
Avere una mappa visuale del flusso dei dati può aiutare a identificare le aree problematiche e a capire come i dati si muovono attraverso l’organizzazione.
3. Selezionare e Implementare Strumenti di Data Lineage
A seconda delle dimensioni e della complessità dei dati, potrebbe essere necessario utilizzare strumenti di data lineage per tracciare automaticamente il flusso dei dati.
Ci sono molti strumenti disponibili sul mercato, quindi è importante fare una ricerca approfondita e selezionare quelli che meglio si adattano alle esigenze della vostra organizzazione.
4. Creare Politiche e Procedure
Per garantire che il data lineage sia mantenuto nel tempo, è importante stabilire politiche e procedure chiare.
Questo può includere linee guida su come i dati devono essere tracciati, chi è responsabile del data lineage e come devono essere gestite le modifiche ai dati.
5. Formazione e Educazione
Infine, è importante garantire che tutti nell’organizzazione comprendano l’importanza del data lineage e sappiano come contribuire a mantenerlo.
Questo può includere la formazione del personale su come utilizzare gli strumenti di data lineage e l’educazione sull’importanza del data lineage per la qualità dei dati e la presa di decisioni basate sui dati.
Ricordate, l’implementazione del data lineage è un processo continuo. Sarà necessario monitorare e aggiornare il sistema di data lineage per assicurarsi che rimanga efficace nel tempo.
I tools più utilizzati
I tools utilizzati per il data lineage sono molti, ognuno dei quali deve essere scelto in base a quelle che sono le proprie necessità aziendali, così come la tipologia di dati che si intende analizzare.
Quelli qui sotto sono alcuni dei migliori tool di data lineage fra quelli disponibili:
Atlan
Atlan offre catalogazione, scoperta, qualità, profilazione, e governance dei dati. Presenta un’interfaccia di ricerca simile a Google e un glossario aziendale ricercabile. Gli utenti possono gestire l’uso e l’adozione dei dati attraverso controlli di governance e accesso granulari..
Kylo
Kylo è un software open source per la gestione del data lake. Offre la possibilità di cercare ed esplorare dati e metadati, visualizzare la linea di discendenza e le statistiche del profilo. Inoltre, fornisce l’ingestione di dati self-service con pulizia dei dati, validazione e profilazione automatica..
Alation
Alation aiuta a trovare, comprendere e governare i dati aziendali. Usa il machine learning per rendere scopribili varie fonti di dati. Offre un accesso rapido ai dati insieme ai metadati per un uso dei dati intelligente e conforme. L’editor SQL intelligente permette interrogazioni in linguaggio naturale e fornisce raccomandazioni, bandiere di conformità e politiche pertinenti..
OvalEdge
OvalEdge è uno strumento di governance dei dati che supporta la costruzione di un glossario aziendale, classificazione dei dati, monitoraggio e controllo della qualità dei dati, e gestione dei cambiamenti dei metadati. Permette anche la gestione dei ruoli e delle responsabilità..
Datameer
Datameer è una piattaforma di trasformazione di dati SaaS integrata in Snowflake. Fornisce una vasta gamma di funzionalità di profilazione dei dati e cattura la linea di discendenza completa dei dati, aiutandoti a capire l’origine, la trasformazione e la destinazione dei tuoi dati.
Data lineage vs data governance
Mentre abbiamo discusso a lungo sul data lineage, è importante comprendere come si rapporta con un concetto correlato: la data governance. Questi due termini sono strettamente legati e spesso usati insieme quando si parla di gestione dei dati, ma non sono intercambiabili.
Il data lineage riguarda la tracciabilità e la trasparenza dei dati nel tempo. Come abbiamo discusso, si tratta di capire da dove provengono i dati, come sono stati manipolati e dove finiscono. Questo è fondamentale per assicurare l’integrità dei dati e per comprendere l’effetto delle trasformazioni dei dati sui risultati finali.
La data governance, d’altro canto, è un concetto più ampio che include il data lineage come uno dei suoi componenti. La data governance riguarda l’insieme delle regole, delle politiche e dei processi che un’organizzazione mette in atto per gestire i suoi dati. Questo include l’identificazione dei responsabili della gestione dei dati, la definizione dei ruoli e delle responsabilità, la gestione della qualità dei dati, la sicurezza dei dati e, naturalmente, il data lineage.
In pratica, il data lineage è un aspetto essenziale della data governance. Senza una comprensione chiara del percorso dei dati attraverso l’organizzazione, è quasi impossibile garantire una gestione dei dati efficace e conforme. Pertanto, mentre queste due aree sono distinte, entrambe svolgono ruoli importanti nella strategia complessiva di gestione dei dati di un’organizzazione.
In conclusione, il data lineage è un componente fondamentale della gestione dei dati che offre benefici significativi in termini di conformità, qualità dei dati e capacità decisionale.
Con l’adozione di tecniche di data lineage e l’uso di strumenti specifici, le aziende possono aumentare la trasparenza dei loro dati e fare decisioni basate su dati più accurate e informate.
