Data Lineage: O que é e para que serve?
Data Lineage: O que é e para que serve?
15 de out. de 2024
Você já ouviu falar em data lineage?
Data lineage é o processo de rastreamento do fluxo de dados ao longo do tempo, permitindo uma compreensão clara de onde os dados se originaram, como mudaram e seu destino final dentro do pipeline de dados.
Dados confiáveis são essenciais para impulsionar uma melhor tomada de decisões e a melhoria de processos em todas as áreas de negócios. No entanto, essas informações só são valiosas se as partes estiverem confiantes em sua precisão, considerando que os insights são tão bons quanto a qualidade dos dados.
Ferramentas de data lineage fornecem um histórico detalhado de tudo que aconteceu com as informações durante seu ciclo, incluindo transformações ocorridas durante processos de ETL e ELT, migrações de dados, atualizações de sistema, erros e muito mais.
O acompanhamento dos dados é fundamental para garantir o controle de qualidade das informações consumidas e utilizadas no processo de tomada de decisão, permitindo a realização de validações de consistência e acurácia. Além disso, data lineage é um grande passo para obter observabilidade de dados e agilidade na resolução de erros, já que é possível observar o histórico de execuções para encontrar a raiz do problema.
Essas ferramentas andam lado a lado com os objetivos da governança de dados, sendo a visibilidade uma fonte de confirmação da eficiência e da qualidade dos dados.
Como funciona?
Como vimos anteriormente, as ferramentas de data lineage permitem que os usuários de compreendam completamente como os dados fluem pelo pipeline de dados. Isso ocorre por meio de metadados.
Metadados são os "dados sobre os dados", que incluem diversas informações sobre os data assets, como tipo, formato, estrutura, autor, data de criação, data de modificação e tamanho do arquivo. As ferramentas de linhagem de dados fornecem uma visão completa dos metadados para guiar os usuários na determinação de quais dados são relevantes para cada objetivo.
Nos últimos anos, a maneira como armazenamos e utilizamos dados evoluiu com o surgimento de big data. As empresas estão investindo mais em ciência de dados para aprimorar a tomada de decisões assertiva e os resultados de negócio. No entanto, para construir uma análise robusta, será necessário utilizar ferramentas de data lineage e catálogos de dados para realizar o mapeamento de dados.
Enquanto as ferramentas de data lineage mostram a evolução dos dados ao longo do tempo por meio de metadados, um catálogo de dados utiliza as mesmas informações para criar um histórico que viabiliza pesquisas sobre todos os data assets em uma organização. Juntas, elas permitem que os profissionais de dados compreendam a importância de diferentes conjuntos de dados para determinados resultados.
Você já ouviu falar em data lineage?
Data lineage é o processo de rastreamento do fluxo de dados ao longo do tempo, permitindo uma compreensão clara de onde os dados se originaram, como mudaram e seu destino final dentro do pipeline de dados.
Dados confiáveis são essenciais para impulsionar uma melhor tomada de decisões e a melhoria de processos em todas as áreas de negócios. No entanto, essas informações só são valiosas se as partes estiverem confiantes em sua precisão, considerando que os insights são tão bons quanto a qualidade dos dados.
Ferramentas de data lineage fornecem um histórico detalhado de tudo que aconteceu com as informações durante seu ciclo, incluindo transformações ocorridas durante processos de ETL e ELT, migrações de dados, atualizações de sistema, erros e muito mais.
O acompanhamento dos dados é fundamental para garantir o controle de qualidade das informações consumidas e utilizadas no processo de tomada de decisão, permitindo a realização de validações de consistência e acurácia. Além disso, data lineage é um grande passo para obter observabilidade de dados e agilidade na resolução de erros, já que é possível observar o histórico de execuções para encontrar a raiz do problema.
Essas ferramentas andam lado a lado com os objetivos da governança de dados, sendo a visibilidade uma fonte de confirmação da eficiência e da qualidade dos dados.
Como funciona?
Como vimos anteriormente, as ferramentas de data lineage permitem que os usuários de compreendam completamente como os dados fluem pelo pipeline de dados. Isso ocorre por meio de metadados.
Metadados são os "dados sobre os dados", que incluem diversas informações sobre os data assets, como tipo, formato, estrutura, autor, data de criação, data de modificação e tamanho do arquivo. As ferramentas de linhagem de dados fornecem uma visão completa dos metadados para guiar os usuários na determinação de quais dados são relevantes para cada objetivo.
Nos últimos anos, a maneira como armazenamos e utilizamos dados evoluiu com o surgimento de big data. As empresas estão investindo mais em ciência de dados para aprimorar a tomada de decisões assertiva e os resultados de negócio. No entanto, para construir uma análise robusta, será necessário utilizar ferramentas de data lineage e catálogos de dados para realizar o mapeamento de dados.
Enquanto as ferramentas de data lineage mostram a evolução dos dados ao longo do tempo por meio de metadados, um catálogo de dados utiliza as mesmas informações para criar um histórico que viabiliza pesquisas sobre todos os data assets em uma organização. Juntas, elas permitem que os profissionais de dados compreendam a importância de diferentes conjuntos de dados para determinados resultados.
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Data lineage é o processo de rastreamento do fluxo de dados ao longo do tempo, permitindo uma compreensão clara de onde os dados se originaram, como mudaram e seu destino final dentro do pipeline de dados.
Dados confiáveis são essenciais para impulsionar uma melhor tomada de decisões e a melhoria de processos em todas as áreas de negócios. No entanto, essas informações só são valiosas se as partes estiverem confiantes em sua precisão, considerando que os insights são tão bons quanto a qualidade dos dados.
Ferramentas de data lineage fornecem um histórico detalhado de tudo que aconteceu com as informações durante seu ciclo, incluindo transformações ocorridas durante processos de ETL e ELT, migrações de dados, atualizações de sistema, erros e muito mais.
O acompanhamento dos dados é fundamental para garantir o controle de qualidade das informações consumidas e utilizadas no processo de tomada de decisão, permitindo a realização de validações de consistência e acurácia. Além disso, data lineage é um grande passo para obter observabilidade de dados e agilidade na resolução de erros, já que é possível observar o histórico de execuções para encontrar a raiz do problema.
Essas ferramentas andam lado a lado com os objetivos da governança de dados, sendo a visibilidade uma fonte de confirmação da eficiência e da qualidade dos dados.
Como funciona?
Como vimos anteriormente, as ferramentas de data lineage permitem que os usuários de compreendam completamente como os dados fluem pelo pipeline de dados. Isso ocorre por meio de metadados.
Metadados são os "dados sobre os dados", que incluem diversas informações sobre os data assets, como tipo, formato, estrutura, autor, data de criação, data de modificação e tamanho do arquivo. As ferramentas de linhagem de dados fornecem uma visão completa dos metadados para guiar os usuários na determinação de quais dados são relevantes para cada objetivo.
Nos últimos anos, a maneira como armazenamos e utilizamos dados evoluiu com o surgimento de big data. As empresas estão investindo mais em ciência de dados para aprimorar a tomada de decisões assertiva e os resultados de negócio. No entanto, para construir uma análise robusta, será necessário utilizar ferramentas de data lineage e catálogos de dados para realizar o mapeamento de dados.
Enquanto as ferramentas de data lineage mostram a evolução dos dados ao longo do tempo por meio de metadados, um catálogo de dados utiliza as mesmas informações para criar um histórico que viabiliza pesquisas sobre todos os data assets em uma organização. Juntas, elas permitem que os profissionais de dados compreendam a importância de diferentes conjuntos de dados para determinados resultados.
Você já ouviu falar em data lineage?
Data lineage é o processo de rastreamento do fluxo de dados ao longo do tempo, permitindo uma compreensão clara de onde os dados se originaram, como mudaram e seu destino final dentro do pipeline de dados.
Dados confiáveis são essenciais para impulsionar uma melhor tomada de decisões e a melhoria de processos em todas as áreas de negócios. No entanto, essas informações só são valiosas se as partes estiverem confiantes em sua precisão, considerando que os insights são tão bons quanto a qualidade dos dados.
Ferramentas de data lineage fornecem um histórico detalhado de tudo que aconteceu com as informações durante seu ciclo, incluindo transformações ocorridas durante processos de ETL e ELT, migrações de dados, atualizações de sistema, erros e muito mais.
O acompanhamento dos dados é fundamental para garantir o controle de qualidade das informações consumidas e utilizadas no processo de tomada de decisão, permitindo a realização de validações de consistência e acurácia. Além disso, data lineage é um grande passo para obter observabilidade de dados e agilidade na resolução de erros, já que é possível observar o histórico de execuções para encontrar a raiz do problema.
Essas ferramentas andam lado a lado com os objetivos da governança de dados, sendo a visibilidade uma fonte de confirmação da eficiência e da qualidade dos dados.
Como funciona?
Como vimos anteriormente, as ferramentas de data lineage permitem que os usuários de compreendam completamente como os dados fluem pelo pipeline de dados. Isso ocorre por meio de metadados.
Metadados são os "dados sobre os dados", que incluem diversas informações sobre os data assets, como tipo, formato, estrutura, autor, data de criação, data de modificação e tamanho do arquivo. As ferramentas de linhagem de dados fornecem uma visão completa dos metadados para guiar os usuários na determinação de quais dados são relevantes para cada objetivo.
Nos últimos anos, a maneira como armazenamos e utilizamos dados evoluiu com o surgimento de big data. As empresas estão investindo mais em ciência de dados para aprimorar a tomada de decisões assertiva e os resultados de negócio. No entanto, para construir uma análise robusta, será necessário utilizar ferramentas de data lineage e catálogos de dados para realizar o mapeamento de dados.
Enquanto as ferramentas de data lineage mostram a evolução dos dados ao longo do tempo por meio de metadados, um catálogo de dados utiliza as mesmas informações para criar um histórico que viabiliza pesquisas sobre todos os data assets em uma organização. Juntas, elas permitem que os profissionais de dados compreendam a importância de diferentes conjuntos de dados para determinados resultados.