Data Lineage: Techniken, Best Practices und Tools

Warum ist Data Lineage wichtig?

Data Lineage bietet Vorteile in mehreren wichtigen Bereichen:

Datenmanagement

Data Lineage Tools können das Datenmanagement vereinfachen, indem sie Datenmerkmale wie Datentyp, Struktur, Wert, Volumen und Aktualität automatisch dokumentieren. Dies erleichtert die Bewertung der Datenintegrität, verbessert die Datenqualität, behebt Fehler und füllt Lücken in Datensätzen.

Data Lineage verfolgt auch den Datenlebenszyklus von der Erstellung bis zur Archivierung und liefert Informationen zur Unterstützung des Änderungsmanagements, der Datenverarbeitung und der Datentransformation.

Analytik und Business Intelligence (BI)

Produkte für Data Lineage können Geschäftsanwendern dabei unterstützen, relevante Daten für Analyse- und Business Intelligence Tools zu finden. Dies verbessert die datengestützte Entscheidungsfindung, indem die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten überprüft und zusätzliche Informationen zu ihrer Herkunft bereitgestellt werden.

Visualisierungen der Datenherkunft können Vertrauen in die Daten schaffen, indem sie diese in einem besser verständlichen Format präsentieren, das auch für nicht-technische Anwender leichter zu verstehen ist.

Data Governance und Compliance

Data Lineage kann die Data Governance verbessern, indem sie umfassende Aufzeichnungen über die Handhabung und Verwendung von Daten bereitstellt. Viele Tools verfügen über intuitive Tagging-Funktionen und eine Überwachung der Eigentumsverhältnisse, was eine zusätzliche Ebene der Verantwortlichkeit im gesamten Datenökosystem schafft. Diese Funktionen vereinfachen die Anwendung von Anforderungen, Richtlinien und Standards und optimieren gleichzeitig Audits und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Ursachen- und Auswirkungsanalyse

Wenn Probleme in der Datenpipeline auftreten, können sie Kettenreaktionen auslösen, die zu Engpässen und Ausfallzeiten führen. Data Lineage sorgt für Transparenz, um die Ursache der Probleme zu identifizieren und deren Grundursache zu beheben.

Diese Transparenz kann die Auswirkungsanalyse vereinfachen, indem sie Beziehungen zwischen Daten und Systemen hervorhebt, sodass Benutzer Abhängigkeiten leichter verstehen, nachgelagerte oder vorgelagerte Auswirkungen von Änderungen kennzeichnen und die Lösungszeit verkürzen können.

Sicherheit und Datenschutz

Data Lineage bietet ein umfassendes Metadateninventar zur Organisation von Daten und zur Bereitstellung von Kontext. Diese Informationen können Unternehmen dabei unterstützen, Daten zu kennzeichnen, die Sicherheitsstandards und Datenschutzrichtlinien unterliegen, wodurch sensible Daten effektiver geschützt und die Zugriffskontrolle für Benutzer gewährleistet werden kann.

Im Falle einer Sicherheitsverletzung können Data Lineage Tools die betroffenen Daten identifizieren, feststellen, wann und wo die Verletzung stattgefunden hat, und sogar die Verantwortlichkeit für die Verletzung feststellen.

Data Lineage versus Datenklassifizierung versus Datenprovenienz versus Data Governance

Das Datenmanagement umfasst ein breites Spektrum an Datenprozessen, was zu Verwirrung hinsichtlich der spezifischen Begriffe führen kann. Beispielsweise werden die Begriffe Datenherkunft und Datenprovenienz oft synonym verwendet, obwohl es deutliche Unterschiede zwischen den beiden gibt.

Die folgenden vier Begriffe aus dem Bereich Datenmanagement überschneiden sich oft in ihrer Verwendung, aber wenn man ihre Unterschiede kennt, kann man Datenprozesse besser verwalten und darüber sprechen.

• Data Lineage oder Datenherkunft verfolgt, dokumentiert und visualisiert den Weg der Informationen im Laufe der Zeit.
• Datenklassifizierung kategorisiert Informationen anhand spezifischer Merkmale.
• Datenprovenienz dokumentiert die historische Aufzeichnung von Informationen und die Gültigkeit von Datenquellen. Dieser Prozess überschneidet sich teilweise mit Data Lineage, jedoch bietet Data Lineage oft einen übergeordneten Blick auf den Weg der Daten, während die Datenprovenienz die Herkunft und Authentizität der Quelle bestimmt.
• Data Governance schafft den Rahmen, um sicherzustellen, dass Daten korrekt und sicher sind und den gesetzlichen Standards und Anforderungen entsprechen. Data Lineage kann die Data Governance unterstützen, indem sie Datenrichtlinien und -verfahren vereinfacht, um einen ordnungsgemäßen Zugriff und Umgang durch die Benutzer zu gewährleisten.

Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen Prozessen unterstützt Unternehmen bei ihren Bemühungen, den Datenfluss zu organisieren und die Datenverwaltung zu optimieren.

Wichtige Arten und Techniken der Data Lineage

Tools zur Datenherkunft können sich hinsichtlich der Art der bereitgestellten Herkunft und der verwendeten Techniken unterscheiden. Hier sind einige wissenswerte Beispiele:

• Business Lineage liefert Kontext und Relevanz für Informationen innerhalb eines organisatorischen Rahmens. Sie definiert, wie Daten zu BI- und Analyse-Tools fließen, wie sie Geschäftsanwendern präsentiert werden und wie sie Geschäftsprozesse unterstützen, um Ergebnisse zu erzielen.
• Operational Lineage konzentriert sich auf die eher technischen Aspekte des Datenflusses. Sie umfasst die detaillierte Beschreibung der Schritte der Datenverarbeitung und Datentransformation, was zur Optimierung von Datenpipelines und zur Verbesserung der Gesamtleistung beitragen kann.
• Upstream Linage verfolgt Daten von ihrem Ursprung bis zu ihrem aktuellen Zustand.
• Downstream Linage verfolgt Daten von ihrem aktuellen Zustand bis zu ihrem Ziel.
• Die hybride Linage kombiniert Upstream und Downstream Linage, um einen umfassenderen Überblick über den Datenfluss zu erhalten.
• Die musterbasierte Linage (Pattern-based) identifiziert Verbindungen in Datensätzen, um Inkonsistenzen, Lücken oder Transformationen aufzudecken. Diese Methode ist einfach, kann jedoch an Spezifität mangeln, was zu ungenauen oder unvollständigen Schlussfolgerungen führen kann.
• Parsing-basierte Herkunft verfolgt die Datenherkunft durch Reverse Engineering der Transformationslogik von Datenquellen, um den Datenfluss darzustellen. Diese Methode kann genauer sein als musterbasierte Lineage, ist aber auch komplexer.
• Metadatenmanagement analysiert und organisiert Informationen über Daten. Es ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenherkunft, zusammen mit der Datenkennzeichnung, bei der Daten mit Metadaten-Labels versehen werden.
• Daten-Mapping definiert die Beziehungen zwischen Daten über Quellen und Systeme hinweg, um Abhängigkeiten zu verdeutlichen und die Konsistenz bei Datentransformationen oder -migrationen sicherzustellen.
• Datenvisualisierung stellt den Datenfluss mit visuellen Elementen wie Grafiken, Flussdiagrammen und Diagrammen dar, um technische und nicht-technische Benutzer zu unterstützen.

Beispiele und Anwendungsfälle für Data Lineage

Hier ein Blick darauf, wie Data Lineage in der Praxis angewendet werden kann:

• Ursachenanalyse. Ein Cybersicherheitsunternehmen kann mit einem Data Lineage Tool Fehler in der Datenpipeline schnell identifizieren und bis zur Ursache zurückverfolgen, um Sicherheitsrisiken zu mindern und Schwachstellen im Perimeter zu beheben.
• Datenmigration. Um Ausfallzeiten während einer Datenmigration in einer Regierungsorganisation zu minimieren, kann die Datenherkunft genutzt werden, um Beziehungen zwischen Datenelementen zu identifizieren und Abhängigkeiten hervorzuheben, wodurch die Effizienz gesteigert und die Verfügbarkeit aufrechterhalten wird.
• Datenprüfung. Ein Finanzdienstleistungsunternehmen kann ein Data Lineage Tool einsetzen, um Prüfungen zu automatisieren, Finanzdatenattribute zu identifizieren und Transformationen hervorzuheben – einschließlich wann und wo sie stattgefunden haben –, um den Compliance-Prozess zu rationalisieren und zu organisieren.
• Prädiktive Analysen. Ein Marketingunternehmen kann Data Lineage Tools einsetzen, um die Datenqualität zu verbessern, und dann prädiktive Analysealgorithmen mit diesen Daten verwenden, um Kundennachfragemuster zu verfolgen und Markttrends vorherzusagen.

Best Practices für Data Lineage

In der modernen Datenlandschaft gibt es einige wichtige Überlegungen, die bei der Darstellung der Datenherkunft zu berücksichtigen sind. Zu den Best Practices gehören:

• Definieren Sie klare Richtlinien für das Datenmanagement. Legen Sie Standards für die Datenqualität und Verfahren zur Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes fest und dokumentieren Sie Best Practices und Verantwortlichkeiten, um eine konsistente Compliance und Umsetzung sicherzustellen.
• Richten Sie strenge Benutzerberechtigungen und Zugriffskontrollen ein. Schützen Sie Daten, indem Sie mit rollenbasierten Berechtigungen kontrollieren, wer Datenherkunftsinformationen anzeigen, verwalten und bearbeiten darf. Verbessern Sie die Sicherheit sensibler Daten durch Verschlüsselung. Führen Sie eine Protokollierung ein, um die Verantwortlichkeit für Benutzeraktionen sicherzustellen.
• Implementieren Sie Datenmanagementprozesse, um die Datenqualität sicherzustellen. Die Sauberkeit der Daten ist der Schlüssel zur betrieblichen Effizienz. Halten Sie die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Erfassung über die Speicherung bis hin zur weiteren Verwendung, organisiert. Verwenden Sie eine einheitliche Benennung für Datenfelder, legen Sie klare Datenstrukturen fest und weisen Sie Datenverantwortliche und -verwalter zu, die die Datenmanagementverfahren überwachen und die Datenqualität sicherstellen.
• Standardisieren Sie die Datenerfassung und -spezifikationen. Wenn neue Daten generiert werden, sollten diese nahtlos in das bestehende Datenökosystem integriert werden können. Dokumentieren Sie Datenquellen klar und erstellen Sie Vorlagen, die die erforderlichen Merkmale festlegen, um genaue und vollständige Datensätze zu gewährleisten.
• Aktualisieren Sie die Herkunftsinformationen regelmäßig. Data Lineage erfordert eine kontinuierliche Pflege. Wenn das Unternehmen wächst und neue Datenquellen integriert, sollten Sie Datenstrukturen, Governance-Richtlinien und Datenverwaltungsprozesse überprüfen. Dieser Prozess stellt sicher, dass Benutzer mit genauen und aktuellen Daten arbeiten.

Sollten Datenteams Data Lineage übernehmen?

Data Lineage Tools bieten Datenteams klare Vorteile, insbesondere in komplexen oder groß angelegten Umgebungen. Beispielsweise helfen Data Lineage Tools dabei, Daten zu organisieren und die Einführung von Governance Frameworks in Unternehmensökosystemen zu vereinfachen. Data Lineage unterstützt auch die verantwortungsvolle Entwicklung von KI, indem sie den Kontext hinter den Dateneingaben bereitstellt, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse aus zuverlässigen Informationen stammen.

Darüber hinaus kann Data Lineage die Effizienz der Datenpipeline in Umgebungen jeder Größe verbessern. Ob es sich nun um ein Unternehmen handelt, das Komplexität in großem Maßstab bewältigen möchte, oder um ein kleines Unternehmen, das den Datenfluss besser verstehen möchte – Data Lineage kann mit intuitiven Funktionen und leicht verständlichen Erkenntnissen für die dringend benötigte Transparenz und Kontrolle sorgen.

Allerdings kann Data Lineage sowohl während der Einrichtung als auch bei der laufenden Verwaltung einen gewissen manuellen Pflegeaufwand erfordern. Unternehmen mit einer komplexen Datenlandschaft oder einem unorganisierten Datenökosystem mit einer Vielzahl von rohen, unstrukturierten Daten können mit Integrationshürden konfrontiert sein. Komplexität kann auch Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit mit sich bringen, insbesondere wenn Benutzer geeignete Verfahren und Best Practices missachten.

Bei effektiver Anwendung kann die Datenherkunft jedoch ein wichtiges Instrument zur Gewährleistung von Datenqualität und Transparenz sein.

Worauf Sie bei Data Lineage Tools achten sollten

Data Lineage Tools bieten eine Reihe von Funktionen, die Unternehmen je nach ihren Zielen benötigen oder auch nicht. Ein funktionsreiches Produkt umfasst wahrscheinlich Folgendes:

• Funktionen für das Stammdatenmanagement, einschließlich Metadaten-Tagging und -Kennzeichnung.
• Durchgängige Transparenz und Rückverfolgbarkeit, einschließlich Tracking und Überwachung.
• Optimierte Datenflusszuordnung und Transformationsverfolgung.
• Umfassende Visualisierungsoptionen, wie Logikdiagramme und Berichtsvorlagen.
• Automatisierte Erkennung, Dokumentation und Validierung für Compliance und Governance.
• Funktionen zur Analyse von Auswirkungen und Ursachen, um die Datenhistorie zu verfolgen und zu dokumentieren.
• Individuelle Anpassungsoptionen, um das Tool an die individuellen Anforderungen des Unternehmens anzupassen.
• Nahtlose Integrationen, einschließlich skalierbarer API-Unterstützung.

Liste von Anbietern für Data-Lineage-Lösungen

Hier sind einige der führenden Anbieter von Data-Lineage-Lösungen in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt:

• Alation: Eine agentische Data-Intelligence-Plattform, die von Forrester Research als führend eingestuft wird.
• Astro by Astronomer: Eine einheitliche Datenoperationsplattform, die Datenorchestrierung und Observability-Funktionen mit durchgängiger Transparenz bietet.
• Atlan: Eine aktive Metadatenplattform, die von Forrester Research ebenfalls als führend bewertet wurde.
• Collibra: Eine Governance-Plattform für Daten und KI, die im Gartner Magic Quadrant for Data and Analytics Governance Platforms als führend eingestuft wurde.
• Dataedo: Eine Data-Governance- und Datenqualitätsplattform mit umfassender Data-Lineage-Funktionalität, die für mittelständische Unternehmen entwickelt wurde.
• IBM watsonx.data intelligence: Eine automatisierte Data-Lineage-Plattform, die vollständige Transparenz und Datenrückverfolgbarkeit in großem Maßstab ermöglicht.
• Informatica: Eine KI-gestützte intelligente Datenmanagement-Cloud-Plattform, die ebenfalls in den Gartner Magic Quadranten positiv bewertet wird.
• Octopai: Eine automatisierte Data-Lineage-Plattform, die Cloud-, On-Premises- und hybride Datenumgebungen managen kann.
• OpenLineage: Eine offene Plattform für die Erfassung und Analyse von Herkunftsdaten, die sowohl für Einzelanwender als auch für unternehmensweite Bereitstellungen entwickelt wurde.
• Precisely: Ein Datenkatalog, der automatisierte Metadatensammlung und Interoperabilität mit einer Vielzahl von Unternehmens-APIs und Datenquellen bietet.
• Secoda: Eine KI-Plattform für Datenanalysen, die Unternehmensdaten-Governance und Kontext über den gesamten Datenstack hinweg anwenden kann.
• Talend: Eine moderne Datenmanagement-Plattform, die im Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools ausgezeichnet wurde.

Diese Anbieter wurden anhand verschiedener Kriterien ausgewählt, darunter Funktionsumfang, Nischenanwendungen, Kundenbewertungen und -zufriedenheit, Branchenanerkennung und unabhängige Bewertungen.

Bei effektiver Umsetzung visualisiert der Data-Lineage-Prozess den Datenfluss in einem Unternehmen, veranschaulicht den Weg der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, liefert dringend benötigten Kontext zu den Daten und stärkt die Datenqualität und -zuverlässigkeit in großem Maßstab.