Quais são as maneiras mais eficazes de modelar dados para linhagem de dados?

1 Noções básicas de modelagem de dados

A modelagem de dados é o ato de projetar e documentar a estrutura, os relacionamentos e as regras dos dados. Ele ajuda a organizar os dados de forma lógica e consistente e a facilitar a integração, manipulação e análise de dados. A modelagem de dados pode ser feita em diferentes níveis de abstração, como conceitual, lógico e físico, dependendo da finalidade e do escopo do modelo. A modelagem de dados também pode seguir diferentes abordagens, como relacional, dimensional ou gráfica, dependendo da natureza e complexidade dos dados.

2 Modelagem de linhagem de dados

A modelagem de linhagem de dados é um tipo específico de modelagem de dados que se concentra em capturar e representar o fluxo e a transformação de dados de sua origem para seu destino. A modelagem de linhagem de dados pode ajudar a responder a perguntas como de onde vêm os dados, como são processados, onde são armazenados, quem os usa e como são alterados. A modelagem de linhagem de dados também pode ajudar a identificar dependências, impactos e riscos de dados, bem como a otimizar o desempenho, a qualidade e a governança dos dados.

3 Técnicas de modelagem de linhagem de dados

A modelagem de dados para linhagem de dados pode ser realizada por meio de uma variedade de técnicas, dependendo do nível de detalhe, granularidade e escopo necessários. Diagramas de fluxo de dados são representações gráficas da movimentação e transformação de dados entre diferentes componentes ou estágios de um sistema ou processo. Dicionários de dados são descrições textuais que fornecem informações de metadados, como nomes de dados, descrições, formatos, tipos, domínios, restrições e validações. Os catálogos de dados são coleções de metadados que descrevem os ativos de dados, seus locais, proprietários e uso. Além disso, os gráficos de linhagem de dados podem mostrar os nós, bordas, caminhos e ciclos de dados, bem como os atributos, rótulos e propriedades de dados.

4 Ferramentas de modelagem de linhagem de dados

Para linhagem de dados, há várias ferramentas disponíveis, dependendo do tipo, formato e volume de dados, bem como do nível necessário de automação, integração e visualização. O software de modelagem de dados pode ser usado para criar, editar e gerenciar modelos de dados usando interfaces gráficas ou textuais. Esses aplicativos também oferecem suporte a diferentes técnicas de modelagem de dados e geram esquemas de dados, scripts ou código (ERwin, PowerDesigner ou SQL Developer Data Modeler). Além disso, o software de linhagem de dados permite capturar, analisar e visualizar a linhagem de dados por meio de métodos automatizados ou manuais. Ele pode extrair metadados de bancos de dados, arquivos ou APIs e mapear o fluxo de dados e a transformação em diferentes sistemas (Informatica Data Lineage, IBM InfoSphere DataStage ou Collibra Data Lineage). Por fim, as APIs de linhagem de dados fornecem acesso programável a metadados, como fontes de dados, destinos, operações e atributos. Isso permite aplicativos personalizados ou integrações (API do Apache Atlas, API do Google Cloud Data Catalog ou API do Amazon Glue Data Catalog).

5 Práticas recomendadas de modelagem de linhagem de dados

Para modelar dados para linhagem de dados de forma eficaz e eficiente, você deve definir o escopo e a finalidade de seu modelo, documentar e padronizar suas definições, regras e processos de dados, validar e verificar seu modelo, comunicar e colaborar com as partes interessadas e revisar e refinar seu modelo regularmente. Isso ajudará a garantir que seu modelo de linhagem de dados seja preciso, completo, atualizado e adaptado às mudanças e necessidades do seu ambiente de dados.

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