Importancia de seguimiento de los datos de creación a almacenamiento

Fiabilidad
Resumen

El seguimiento en tiempo real del linaje de los datos es fundamental para la gobernanza de los datos en la nube, ya que garantiza la integridad, el cumplimiento y la detección de anomalías. El seguimiento automatizado garantiza una supervisión proactiva, mientras que las auditorías periódicas evalúan y mejoran las prácticas. Los casos de éxito del linaje de datos en la nube destacan su papel en la eficiencia y el cumplimiento en todos los sectores

Imagínese a los datos como un viajero que emprende un viaje transformador a través de vías complejas, experimentando modificaciones a cada paso.

Esta situación exige un seguimiento del linaje de los datos en tiempo real para garantizar la transparencia y la responsabilidad en el gobierno de los datos.

En la gobernanza de datos en la nube, el seguimiento de datos en tiempo real desempeña un papel vital para mantener la integridad de los datos y el cumplimiento de la normativa.

Este método captura y visualiza el complicado camino que recorren los datos, desde su origen, pasando por numerosas transformaciones, hasta sus ubicaciones de almacenamiento finales.

El seguimiento del linaje de los datos en tiempo real ofrece una mayor transparencia y responsabilidad.

Las partes interesadas de diferentes sectores pueden entender fácilmente los orígenes de puntos de datos específicos, comprender los cambios realizados e identificar sus repositorios finales.

Esta transparencia fomenta el sentido de la responsabilidad entre los administradores de datos y los equipos, animándoles a asumir sus funciones a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Además, el seguimiento del linaje de los datos en tiempo real es valioso para detectar eficazmente las anomalías en los datos.

Gracias a la supervisión continua, cualquier desviación de los patrones esperados activa alertas inmediatas.

Ya se trate de una discrepancia en el proceso de transformación de datos o de un aumento repentino del volumen de datos, el sistema de seguimiento del linaje emite una alerta temprana.

Esta capacidad permite a las organizaciones abordar los problemas rápidamente, evitando que los errores potenciales se conviertan en retos importantes.

En esencia, el rastreo del linaje de datos revela en detalle los complejos aspectos del movimiento y la transformación de información antes ocultos.

Esta capacidad permite a las empresas seguir la trayectoria de sus datos y ver cómo cambian con el tiempo. Esta práctica garantiza la integridad y el cumplimiento de los datos en los ecosistemas de nube, reforzando las complejas estrategias de gobernanza de datos.

El propósito y el flujo del seguimiento de datos en tiempo real

El seguimiento del linaje de los datos en tiempo real traza y visualiza con precisión la trayectoria de los datos, empezando por su origen y atravesando varias etapas de transformación, hasta llegar finalmente a su almacenamiento.

Esta práctica proporciona una representación visual dinámica del flujo de datos, ofreciendo información sobre su progresión y ayudando a identificar posibles anomalías.

El seguimiento del linaje de datos en tiempo real tiene como objetivo proporcionar un registro claro y completo del flujo de datos, permitiendo a las organizaciones comprender su ruta y mejorando las medidas de gobernanza y cumplimiento.

El inicio del rastreo del linaje de datos en tiempo real se origina en la fuente de datos, como una base de datos o cualquier punto inicial de generación de datos. Posteriormente, los datos progresan a través de diversas etapas de transformación, que abarcan procesos como la limpieza, el enriquecimiento y la agregación.

La culminación final puede producirse en un almacén de datos, una plataforma de análisis o un repositorio designado para almacenar información valiosa. Así pues, disponer de la trayectoria completa de los datos sigue siendo esencial para facilitar la transparencia y la viabilidad.

Ventajas del seguimiento del linaje de datos en tiempo real

El seguimiento del linaje de datos en tiempo real tiene numerosas ventajas:

  • Mejora de la transparencia de los procesos

La visualización de la trayectoria de los datos fomenta la rendición de cuentas entre las partes interesadas, garantizando que asumen la responsabilidad de sus funciones en el ciclo de vida de los datos.

  • Detección eficaz de anomalías

El seguimiento en tiempo real identifica rápidamente las anomalías mediante alertas, lo que permite una intervención rápida para abordar cambios inesperados o aumentos repentinos del volumen de datos.

  • Análisis simplificado de la causa raíz

El seguimiento del linaje en tiempo real simplifica la identificación de la causa raíz al proporcionar un historial claro de las transformaciones y movimientos de los datos, facilitando la resolución oportuna de los problemas y evitando que vuelvan a producirse.

  • Supervisión automatizada para una vigilancia proactiva de los datos

Los sistemas de supervisión automatizada son fundamentales en la gobernanza de datos moderna, ya que permiten una vigilancia proactiva. Estos sistemas evalúan continuamente la calidad de los datos, detectando anomalías e incoherencias. Supervisan las transformaciones de datos y activan alertas en tiempo real para responder rápidamente a cualquier problema.

En esencia, los sistemas de supervisión automatizada actúan como guardianes de la calidad de los datos, realizando evaluaciones continuas de su exactitud. Analizando los flujos de datos en tiempo real, identifican las desviaciones y señalan las incoherencias que pueden indicar infracciones.

Estos sistemas también supervisan la transformación de los datos, garantizando que su integridad no se vea comprometida. Los activadores de supervisión automatizados se activan en respuesta a accesos no autorizados o actividades sospechosas, evitando de forma proactiva las violaciones y manteniendo la integridad de los datos.

Auditorías periódicas de la gobernanza de datos en la nube

Las auditorías periódicas son esenciales para la gobernanza de los datos en la nube, ya que garantizan la conformidad con las normas y los requisitos reglamentarios. Estas auditorías desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la integridad y la seguridad de los datos.

Abarcan un enfoque global que implica establecer parámetros, determinar la frecuencia de las auditorías y esbozar su alcance.

La importancia de las auditorías periódicas radica en su capacidad para evaluar cuantitativamente las prácticas de datos de una organización.

Las auditorías evalúan los procesos de datos con respecto a las normas establecidas mediante el establecimiento de parámetros y métricas claros. La frecuencia y el alcance de las auditorías se seleccionan cuidadosamente para equilibrar la vigilancia y la eficacia operativa.

Y lo que es más importante, las auditorías van más allá del cumplimiento. La información obtenida de las auditorías se convierte en un activo inestimable para la mejora. Destacan los puntos fuertes y débiles de las estrategias de gobernanza de datos, lo que permite a las organizaciones perfeccionar sus prácticas, abordar las vulnerabilidades y mejorar la seguridad general de los datos.

Ejemplos reales de seguimiento del linaje de datos en la nube

El linaje de datos en la nube ha dado lugar a importantes logros en diversos sectores.

Por ejemplo, Standard Chartered colaboró con Kylo Teradata para el Proyecto Rubicon, empleando el linaje de datos en tiempo real para el cumplimiento, las perspectivas y la automatización.

Del mismo modo, NCR Corporation se asoció con Dremio para obtener información sobre los datos durante la migración a la nube y agilizar las consultas.

Asimismo, Sky Deutschland utilizó Talend Data Lineage para mejorar las experiencias de los usuarios con respuestas ágiles a las consultas.

Teradata Kylo ayudó al Departamento de Transporte de Georgia a obtener información sobre los límites de velocidad variables. Al mismo tiempo, Air France se asoció con Talend para las actualizaciones personalizadas en tiempo real y el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

Estos ejemplos ponen de relieve el papel del linaje de datos en la nube en la promoción de la eficiencia, el cumplimiento y la mejora de las experiencias en diferentes sectores.

Herramientas para el seguimiento del linaje de datos

Existen varias herramientas disponibles para el seguimiento del linaje de datos:

OvalEdge

CloverDX

Alation

Datameer

Atlan

Buenas prácticas para una gobernanza de datos eficaz

Para garantizar una supervisión exhaustiva de los datos en la nube, se recomienda:

– Integrar el seguimiento del linaje, la supervisión y las auditorías.

– Fomentar la colaboración entre los equipos de TI, datos y cumplimiento.

– Dar prioridad al cifrado de datos y al control de acceso para proteger la información confidencial.

– Garantizar la flexibilidad de escalado para adaptarse a las necesidades cambiantes y asegurar una gobernanza eficaz.

Lo esencial

La supervisión y auditoría continuas de la gobernanza de los datos en la nube y el seguimiento del linaje de los datos en tiempo real desempeñan papeles cruciales en el panorama actual impulsado por los datos.

Estas prácticas permiten a las organizaciones garantizar la integridad de los datos, el cumplimiento normativo y la resolución proactiva de problemas. Las organizaciones pueden navegar con confianza en el complejo viaje de los datos promoviendo la transparencia, la responsabilidad y la colaboración entre diversos equipos.

Con herramientas sólidas y las mejores prácticas, la gobernanza eficaz de los datos es la base de un ecosistema de datos próspero y seguro.

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Assad Abbas
Tenured Associate Professor
Assad Abbas
Editor

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…