{"id":30032,"date":"2019-05-23T13:58:35","date_gmt":"2019-05-23T13:58:35","guid":{"rendered":"http:\/\/www.irion-edm.com\/?p=30032"},"modified":"2025-01-17T11:38:22","modified_gmt":"2025-01-17T10:38:22","slug":"le-dimensioni-del-data-lineage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/le-dimensioni-del-data-lineage\/","title":{"rendered":"Le dimensioni del Data Lineage"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-size: revert; color: var(--ast-global-color-3); background-color: var(--ast-global-color-5);\">Il data lineage \u00e8 attualmente uno degli argomenti di maggiore interesse in materia di <\/span><a style=\"font-size: revert; background-color: var(--ast-global-color-5);\" href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/data-governance-un-imperativo-per-il-digital-business\/\">data governance<\/a><span style=\"font-size: revert; color: var(--ast-global-color-3); background-color: var(--ast-global-color-5);\">.<\/span><\/p>\n<div class=\"fl-module fl-module-rich-text fl-node-5ce694d02528a\" data-node=\"5ce694d02528a\">\n<div class=\"fl-module-content fl-node-content\">\n<div class=\"fl-rich-text\">\n<p>Le tecnologie, le pratiche, gli approcci alla gestione delle relazioni source-target tra dati sono stati oggetto negli ultimi anni di un importante percorso di maturazione, soprattutto nel settore Finance che in Europa si \u00e8 trovato per questioni regolamentari a dover considerare questi argomenti in modo sistematico. Le esperienze maturate in questo senso hanno in qualche modo cominciato a fare chiarezza su miti e realt\u00e0.<\/p>\n<p>L\u2019impostazione iniziale dei vendor di tecnologie \u00e8 stata quella di un data lineage esclusivamente concentrato sul piano fisico, rilevabile automaticamente attraverso la retroingegnerizzazione, la ricostruzione delle relazioni di dipendenze e precedenze tra dati partendo dal software.<\/p>\n<p>Questo approccio ha favorito nel mercato la percezione di una promessa da parte delle <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/soluzioni-per-il-data-management\/\">tecnologie di data management<\/a>: quella di una ricostruzione del data lineage che non richieda l\u2019impegno di risorse umane. Molte esperienze concrete maturate in questi anni ci hanno mostrato una serie di limiti in termini sia tecnologici, sia semantici.<\/p>\n<p>Tecnici: non tutto il lineage \u00e8 rilevabile analizzando i sistemi; inoltre spesso gli strumenti segnalano, oltre a percorsi rilevanti, anche molto rumore.<\/p>\n<p>Semantici: il linguaggio con cui le relazioni sono espresse \u00e8 quello utilizzato dai sistemi informativi, spesso incomprensibile ai referenti delle unit\u00e0 di business, che pure sono chiamati a partecipare attivamente al funzionamento di un sistema di data governance.<\/p>\n<p>Questi vincoli di un approccio esclusivamente focalizzato sui sistemi informativi hanno orientato la maturazione delle pratiche di data governance verso modelli di data lineage pi\u00f9 robusto e sostenibile.<\/p>\n<p>Un primo importante passo \u00e8 stato quello di riconoscere che si pu\u00f2 parlare di\u00a0 lineage tra dati sui\u00a0<strong>due piani di astrazione<\/strong>, quello di business e quello dei sistemi.<\/p>\n<p>Un altro importante fattore evolutivo \u00e8 consistito nel distinguere due distinte attivit\u00e0 nella presa in carico del data lineage: la sua\u00a0<strong>rilevazione<\/strong>\u00a0e la sua\u00a0<strong>rappresentazione<\/strong>.<\/p>\n<p>Consideriamo ora in maggior dettaglio modalit\u00e0 e opzioni di rilevazione e rappresentazione del data lineage e indichiamo i fattori chiave di un approccio concreto e realmente orientato ad erogare servizi di data governance.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"fl-module fl-module-rich-text fl-node-5ce6964f490e4\" data-node=\"5ce6964f490e4\">\n<div class=\"fl-module-content fl-node-content\">\n<div class=\"fl-rich-text\">\n<h2>Rilevazione del data lineage<\/h2>\n<p>\u00c8 un concetto comunemente accettato che un sistema di data governance debba considerare due distinti piani di astrazione:<\/p>\n<ul>\n<li>uno che identifica, classifica, qualifica e relaziona una serie di concetti di business o logici, i cui metadati sono comunemente gestiti in un\u00a0<strong>business glossary<\/strong>;<\/li>\n<li>un altro che prende in carico metadati relativi alla rappresentazione e gestione fisica di questi concetti nei sistemi informatici, normalmente gestiti in un\u00a0<strong>metadata repository<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ci\u00f2 premesso, riconosciamo tre distinte tipologie di data lineage:<\/p>\n<p>Il\u00a0<strong>lineage orizzontale di business<\/strong>\u00a0si esprime esclusivamente sul piano di business, costituito in sintesi dalle modalit\u00e0 con cui i processi si scambiano le informazioni.<\/p>\n<p>Analogamente il\u00a0<strong>lineage orizzontale fisico<\/strong>\u00a0si esprime sul piano tecnico dei sistemi informativi, in cui i dati, attraverso flussi informatici, fluiscono da una applicazione informatica ad un\u2019altra.<\/p>\n<p>Possiamo parlare infine di una terza tipologia di data lineage, denominato\u00a0<strong>lineage verticale<\/strong>,\u00a0che rappresenta un indispensabile ponte di connessione tra il piano di business e quello tecnico-informatico. Un campo di una tabella partecipa alla rappresentazione fisica di un dato definito nel piano di business, un processo \u00e8 supportato da una applicazione informatica, e cos\u00ec via\u2026<\/p>\n<p>Questa tassonomia delle casistiche di lineage si sta via via consolidando rispetto alla proposta iniziale dei vendor di tecnologie informatiche che, come gi\u00e0 accennato, consideravano rilevante il solo lineage fisico. Le motivazioni di questa evoluzione sono molte.<\/p>\n<p>Una prima ragione \u00e8 da ricercarsi nei limiti tuttora non superati della rilevazione automatica del lineage fisico. Le modalit\u00e0 pi\u00f9 frequentemente adottate nel reperimento del lineage fisico sono tre:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/un-metadata-management-system-e-il-cuore-della-data-governance-ma-non-basta\/\">metadata driven<\/a> \u2013 le comunicazioni di flussi informativi gestite da sistemi di ETL che operano attraverso specifici metadati possono essere rilevate attraverso l\u2019analisi di questi metadati: il limite di questa modalit\u00e0 consiste nel fatto che questi sistemi sono tipicamente utilizzati per finalit\u00e0 particolari quali l\u2019alimentazione di sistemi di datawarehouse o reporting; percorsi non coperti da questi strumenti non possono essere rilevati e quindi questi lineage non possono essere censiti; inoltre spesso le trasformazioni pi\u00f9 complesse realizzate con questi strumenti non sono implementate attraverso la configurazione di metadati ma scrivendo codice, e in questo caso i metadati disponibili non sono sufficienti per documentarne il lineage;<\/li>\n<li>code driven \u2013 alcune soluzioni derivano i metadati necessari a rappresentare i percorsi di lineage ispezionando il codice; il limite di questa modalit\u00e0 sta nel fatto che spesso il codice, in funzione di una serie di condizioni, prevede percorsi differenti, che porterebbero a identificare numerosi mapping di lineage alternativi, alcuni dei quali potrebbero non essere quasi mai percorsi, generando un grande \u201crumore\u201d rispetto all\u2019identificazione del percorso pi\u00f9 battuto;<\/li>\n<li>log\/audit driven \u2013 altri strumenti di rilevazione ricostruiscono il lineage analizzando i log delle esecuzioni, ma ovviamente in questo caso il percorso di lineage rilevato sar\u00e0 quello della specifica esecuzione; inoltre spesso i percorsi interessanti per le finalit\u00e0 di data governance attraversano pi\u00f9 applicazioni, ciascuna delle quali potrebbe gestire la comunicazione con le altre con modalit\u00e0 differenti, che rendono complessa la ricostruzione dell\u2019intero percorso di interesse.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Da queste considerazioni consegue che una completa e verosimile ricostruzione automatica del lineage fisico in un percorso articolato \u00e8 un obiettivo difficilmente raggiungibile, non tanto per dei vincoli delle tecnologie di rilevazione, quanto per le modalit\u00e0 con cui le comunicazioni tra applicazioni sono state gestite, nella maggior parte dei casi in una logica che \u00e8 tutt&#8217;altro che coerente con il principio di \u201cdata governance by design\u201d. Lo sforzo richiesto per intervenire su quanto rilevato automaticamente, sfrondare l\u2019inessenziale, tenere solo i passaggi di lineage rilevanti e qualificarli in termini di business \u00e8 tale da rendere talvolta vano il ricorso a costosi tool di analisi.<\/p>\n<p>Un\u2019altra ragione dei limiti della rilevazione del lineage fisico sta proprio nelle finalit\u00e0 per cui il lineage \u00e8 importante in particolare, ma non solo, nel settore Finance: queste finalit\u00e0 sono ad oggi ancora dettate da requisiti regolamentari; sulla base delle nostre esperienze l\u2019attenzione degli organismi di vigilanza durante le attivit\u00e0 ispettive si concentra non tanto sulla movimentazione dei file tra sistemi informatici, ma sulla movimentazione dei dati tra processi, dati che trovano poi evidenza nelle applicazioni che supportano questi processi. Questa che potrebbe sembrare una sfumatura attribuisce invece un grande valore alla determinazione e alla rappresentazione del lineage di business e di quello verticale, che sono la vera e soddisfacente risposta alle indagini del regolatore.<\/p>\n<p>Ma il motivo non \u00e8 solo questo e non si applica solo al mondo finance: basti pensare al compito dei data scientist che consiste, in termini generali, nell&#8217;intercettare e governare rischi ed opportunit\u00e0\u00a0<strong>per il business<\/strong>\u00a0 attraverso la i dati gestiti\u00a0<strong>fisicamente<\/strong>\u00a0nei sistemi informatici. Ancora una volta il lineage di business e quello verticale assumono un ruolo chiave nel sostenere il lavoro dei data scientist.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"fl-module fl-module-rich-text fl-node-5ce69758c4369\" data-node=\"5ce69758c4369\">\n<div class=\"fl-module-content fl-node-content\">\n<div class=\"fl-rich-text\">\n<h2>Rappresentazione del lineage<\/h2>\n<p>La rappresentazione delle tre tipologie di lineage sopra illustrate pu\u00f2 seguire lo schema di riferimento illustrato in figura.<\/p>\n<p>Lo schema \u00e8 semplificato per una pi\u00f9 rapida comprensione. Inoltre pu\u00f2 essere integrato con altri metadati: ad esempio potremmo pensare ad una entit\u00e0 sul piano di business che rappresenta le regole di data quality da applicare ad un Business Term e un controllo automatico che implementa ed esegue quella regola lavorando sui flussi\/campi che rappresentano i Business Term considerati dalla regola.\u00a0 Un sistema in grado di gestire un modello di questo tipo deve poter rappresentare le tre tipologie di lineage. Il livello di complessit\u00e0 che il tool di modellazione deve coprire aumenta quando nel tempo sorge la necessit\u00e0 di integrare il modello con nuovi metadati senza perdere le informazioni fin qui acquisite e gestendo le versioni e la storia del modello e dei dati in esso registrati in modo ingegnerizzato, ad esempio consentendo modifiche contemporanee e coordinate tra pi\u00f9 utenti o team di lavoro sullo stesso modello.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il data lineage \u00e8 attualmente uno degli argomenti di maggiore interesse in materia di data governance. 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