Het belang van het bijhouden van data van creatie tot opslag

Stel je data, of gegevens, voor als een reiziger die een transformatieve reis begint door complexe paden en bij elke afslag wijzigingen ondergaat.

Deze situatie vraagt om het in realtime volgen van de datalijn om transparantie en controleerbaarheid in gegevensbeheer te garanderen.

In cloud gegevensbeheer speelt het realtime traceren van gegevens een essentiële rol bij het handhaven van data-integriteit en naleving van de regelgeving.

Deze methode legt het gecompliceerde pad dat gegevens afleggen vast en visualiseert het, vanaf de oorsprong via talloze transformaties tot de uiteindelijke opslaglocaties.

Real-time tracering van gegevens biedt verbeterde transparantie en verantwoording.

Belanghebbenden uit verschillende sectoren kunnen eenvoudig de oorsprong van specifieke datapunten begrijpen, de aangebrachte wijzigingen begrijpen en de uiteindelijke opslaglocaties identificeren.

Deze transparantie bevordert het verantwoordelijkheidsgevoel onder data stewards en teams, waardoor ze worden aangemoedigd om verantwoordelijkheid te nemen voor hun rol gedurende de gehele levenscyclus van data.

Bovendien is het in realtime volgen van de gegevenslijn waardevol voor het effectief detecteren van afwijkingen in de gegevens.

Door continu te monitoren worden afwijkingen van verwachte patronen onmiddellijk gemeld.

Of er nu sprake is van een discrepantie in het datatransformatieproces of een plotselinge toename van het datavolume, het lineage tracking-systeem waarschuwt in een vroeg stadium.

Deze mogelijkheid stelt organisaties in staat om problemen snel aan te pakken, zodat potentiële fouten geen grote uitdagingen worden.

In wezen onthult het traceren van de gegevenslijn in detail de complexe aspecten van het verplaatsen en transformeren van voorheen verborgen informatie.

Met deze mogelijkheid kunnen bedrijven het pad van hun gegevens volgen en zien hoe deze in de loop van de tijd veranderen. Deze praktijk zorgt voor data-integriteit en compliance in cloud ecosystemen door complexe gegevensbeheer strategieën te versterken.

Het doel en de werking van real-time datatracking

Het realtime traceren van gegevens brengt het traject van deze gegevens nauwkeurig in kaart en visualiseert het. Het begint bij de creatie en is doorlopend in verschillende stadia van transformatie, wat uiteindelijk leidt tot opslag.

Deze praktijk biedt een dynamische visuele weergave van de gegevensstroom, biedt inzicht in de voortgang en helpt bij het identificeren van mogelijke afwijkingen.

Real-time tracering van gegevensstromen heeft als doel een duidelijke en uitgebreide registratie van gegevensstromen te bieden, waardoor organisaties inzicht krijgen in de route en maatregelen voor governance en compliance kunnen verbeteren.

Het begin van realtime traceren van datalijnen begint bij de gegevensbron, zoals een database of een ander beginpunt van gegevensgeneratie. Vervolgens doorlopen de gegevens verschillende stadia van transformatie, waaronder processen als opschoning, verrijking en aggregatie.

Het uiteindelijke hoogtepunt kan plaatsvinden in een datawarehouse, een analyseplatform of een speciale opslagplaats voor waardevolle informatie. Het volledige traject van gegevens blijft dus essentieel voor het faciliteren van transparantie en haalbaarheid.

De voordelen van realtime datalijntracering

Real-time datalineage tracering heeft tal van voordelen:

Verbeterde transparantie van processen

Het visualiseren van de reis van data bevordert de verantwoordelijkheid onder belanghebbenden, zodat ze verantwoordelijkheid nemen voor hun rol in de levenscyclus van data.

Efficiënte opsporing van afwijkingen

Real-time tracering identificeert snel anomalieën door middel van waarschuwingen, waardoor onmiddellijk kan worden ingegrepen bij onverwachte veranderingen of pieken in het datavolume.

Vereenvoudigde analyse van de hoofdoorzaak

Real-time lineage tracking vereenvoudigt het identificeren van de hoofdoorzaak door een duidelijke geschiedenis van gegevenstransformaties en -bewegingen te bieden, waardoor problemen sneller kunnen worden opgelost en herhaling van dergelijke problemen kan worden voorkomen.

Geautomatiseerde bewaking voor proactief datatoezicht

Geautomatiseerde bewakingssystemen staan centraal in moderne gegevensbeheer en maken proactief toezicht mogelijk. Deze systemen beoordelen continu de datakwaliteit en detecteren afwijkingen en inconsistenties. Ze bewaken datatransformaties en triggeren real-time waarschuwingen voor een snelle reactie op eventuele problemen.

In de kern fungeren geautomatiseerde monitoringsystemen als bewakers van de datakwaliteit, waarbij ze voortdurend de nauwkeurigheid beoordelen. Door real-time datastromen te analyseren, identificeren ze afwijkingen en signaleren ze inconsistenties die kunnen duiden op inbreuken.

Deze systemen houden ook toezicht op de gegevenstransformatie, zodat de integriteit van de gegevens onaangetast blijft. Geautomatiseerde bewakingstriggers worden geactiveerd als reactie op onbevoegde toegang of verdachte activiteiten, waardoor inbreuken proactief worden voorkomen en de gegevensintegriteit behouden blijft.

Periodieke audits van cloud data governance

Regelmatige audits zijn een integraal onderdeel van cloud data governance en garanderen conformiteit met standaarden en wettelijke vereisten. Deze audits spelen een cruciale rol bij het handhaven van de integriteit en beveiliging van gegevens.

Ze omvatten een uitgebreide aanpak waarbij parameters worden vastgesteld, de auditfrequentie wordt bepaald en de reikwijdte van de audits wordt afgebakend.

Het belang van periodieke audits ligt in hun vermogen om de gegevenspraktijken van een organisatie kwantitatief te beoordelen.

Audits evalueren dataprocessen aan de hand van vastgestelde normen door duidelijke parameters en metrieken vast te stellen. De frequentie en reikwijdte van audits worden zorgvuldig gekozen om een balans te vinden tussen waakzaamheid en operationele efficiëntie.

Belangrijk is dat audits verder gaan dan naleving. De inzichten die uit audits worden verkregen, zijn van onschatbare waarde voor verbetering. Ze benadrukken de sterke en zwakke punten in datagovernancestrategieën, waardoor organisaties hun werkwijzen kunnen verfijnen, kwetsbaarheden kunnen aanpakken en de algehele databeveiliging kunnen verbeteren.

Voorbeelden uit de praktijk van het volgen van cloud datalineage

Cloud datalineage heeft geleid tot belangrijke resultaten in verschillende sectoren.

Standard Chartered werkte bijvoorbeeld samen met Kylo Teradata voor Project Rubicon, waarbij real-time datalineage werd gebruikt voor compliance, inzichten en automatisering.

Ook NCR Corporation werkte samen met Dremio om inzicht te krijgen in gegevens tijdens een cloudmigratie en om query’s te stroomlijnen.

Ook Sky Deutschland maakte gebruik van Talend Data Lineage om gebruikerservaringen te verbeteren met flexibele antwoorden op query’s.

Teradata Kylo ondersteunde het Georgia Department of Transportation bij het verkrijgen van inzichten in variabele snelheidslimieten. Tegelijkertijd werkte Air France samen met Talend voor gepersonaliseerde real-time updates en GDPR-compliance (General Data Protection Regulation).

Deze voorbeelden benadrukken de rol van cloud data lineage in het bevorderen van efficiëntie, compliance en verbeterde ervaringen in verschillende sectoren.

Hulpmiddelen voor het bijhouden van datalijn

Er zijn verschillende hulpmiddelen beschikbaar voor het bijhouden van datalineage:

– OvalEdge

– CloverDX

– Alation

– Datameer

– Atlan

Best practices voor effectief gegevensbeheer

Om een uitgebreid overzicht van cloudgegevens te garanderen, wordt aanbevolen om:

– Lineage tracking, monitoring en audits te integreren.

– Stimuleer samenwerking tussen IT-, data- en compliance-teams.

– Geef prioriteit aan data-encryptie en toegangscontrole om gevoelige informatie te beschermen.

– Zorg voor flexibiliteit bij het schalen om aan te passen aan veranderende behoeften en zorg voor effectieve governance.

De conclusie

Continue bewaking en auditing van cloud data governance en het in realtime bijhouden van datalijnen spelen een cruciale rol in het huidige datagestuurde landschap.

Deze praktijken stellen organisaties in staat om te zorgen voor data-integriteit, naleving van regelgeving en proactieve probleemoplossing. Organisaties kunnen met vertrouwen door de complexe datareis navigeren door transparantie, verantwoordelijkheid en samenwerking tussen verschillende teams te bevorderen.

Met robuuste tools en best practices vormt effectieve data governance de basis van een bloeiend en veilig data-ecosysteem.

Assad Abbas

Dr. Assad Abbas voltooide zijn Ph.D. aan de North Dakota State University (NDSU), Verenigde Staten. Hij werkt als Tenured Associate Professor aan de faculteit Computerwetenschappen van de COMSATS University Islamabad (CUI), Islamabad Campus, Pakistan. Dr. Abbas is sinds 2004 verbonden aan COMSATS. Zijn onderzoeksinteresses zijn voornamelijk, maar niet beperkt tot, Smart Health, Big Data Analytics, Recommendation Systems, Patent Analysis en Social Network Analysis. Zijn onderzoek is verschenen in verschillende prestigieuze tijdschriften, zoals IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Systems Journal, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE IT…