Was ist Data Lineage?
Data Lineage ist ein Protokoll oder Logbuch, das die Herkunft und den gesamten Verlauf von Daten über ihren Lebenszyklus hinweg dokumentiert und darstellt. Es liefert den notwendigen Kontext für Daten, operationalisiert Vertrauen und ist ein entscheidender Aspekt der Datenqualität.
Durch Data Lineage lässt sich nachvollziehen, woher Daten stammen, wohin sie gehen und welche Transformationen sie wann und durch welche Anwendungen erfahren haben. Dies ermöglicht die Rückverfolgung von Datenflüssen auf Tabellen-, Spalten- und Job-Ebene.
Data Lineage selbst ist keine Software, sondern eine Fähigkeit oder Methodik, den Datenfluss nachzuvollziehen. Diese Fähigkeit wird durch verschiedene Software-Lösungen implementiert und unterstützt. Beispielsweise können Data Lineage Informationen mithilfe von ETL-Tools wie Pentaho Data Integration (PDI) im standardisierten Open Lineage Format erzeugt, exportiert und automatisiert in zentralen Datenkatalogen wie dem Pentaho Data Catalog zur umfassenden Einsicht und Analyse aller dort registrierten Daten-Assets bereitgestellt werden.
Das Kernproblem, das Data Lineage löst
In skalierbaren ML-Systemen ist die grundlegende Herausforderung, dass nicht immer bekannt ist, woher Daten stammen oder wohin sie gehen. Dieser Mangel an Kontext löst zwar keine unmittelbaren Fehler oder Alarme aus, führt aber zu einer stillen Erosion des Vertrauens in den ML-Stack.
Spezifische Probleme, die durch fehlende Data Lineage entstehen:
- Kaputte Funktionen, Modell-Drift und Compliance-Fehler sind oft Symptome fehlender Data Lineage, nicht primär Modellprobleme.
- Ohne spaltenbasierte Lineage bleiben Fehler wie Target Leakage häufig bis nach der Bereitstellung unentdeckt.
- Die meisten ML-Systemausfälle entstehen durch vorgelagerte Datenqualitätsprobleme, die erhebliche Kosten verursachen.
- Datenfehler in ML-Systemen führen zu unerkannten Ausfällen, da schlechte Daten fehlerhafte Entscheidungen zur Folge haben.
- Fehlendes Vertrauen in bestehende Daten führt zu redundanten Tabellen und steigenden Infrastrukturkosten.
- KI-Agenten erzeugen schnell Datenartefakte, was ohne Lineage zu unkontrolliertem Daten-Sprawl und kritischen Sicherheitsrisiken führt.
- Ohne vertrauenswürdige Dateneingaben ist die nachgelagerte Überwachung von Modellleistung und Drift-Erkennung bedeutungslos.
Data Lineage im Einsatz für effiziente MLOps-Prozesse
- Governance und Auditierbarkeit verbessern sich durch die Nachverfolgung, wer wann was geändert hat, sowohl für interne Kontrollen als auch für externe Compliance.
- Ursachenanalyse wird beschleunigt, indem Eingabeänderungen oder vorgelagerte Anomalien bei Modellverschlechterung schnell zurückverfolgt werden.
- Intelligentere Migrationen werden ermöglicht durch das Verständnis nachgelagerter Abhängigkeiten, was Pipeline-Migrationen vertrauenswürdiger macht.
- Duplikate werden reduziert, indem Funktionen und Datensätze sicher wiederverwendet werden, wodurch redundante Arbeit und Infrastruktur-Sprawl vermieden werden.
- Die Kontextbereitstellung erfolgt schneller, da neue Teammitglieder und Modelle durch Einblicke in Datenherkunft und -transformationen zügig eingearbeitet werden können.
- KI-Tools werden gestärkt, da KI-Assistenten Metadaten abfragen, Abhängigkeiten prüfen und riskante Entscheidungen basierend auf unvollständigem Kontext vermeiden können.
- Vertrauen wird aufgebaut, da Lineage die Discovery zuverlässig und nachvollziehbar macht und somit der Ausgangspunkt für Vertrauen ist
Lineage Impact Analysis
Wenn du jemals eine Schemamigration oder eine bahnbrechende Änderung implementiert hast, nur um dann festzustellen, dass dadurch nachgelagerte Pipelines, Berichte, ML-Modelle usw. beschädigt wurden, von deren Existenz du gar nichts wusstest, dann ist Lineage Impact Analysis dein Retter.
Die Lineage Impact Analysis ist ein leistungsstarker Workflow zum Verständnis aller vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten eines Datensatzes, Dashboards, Diagramms und vieler anderer Entitäten.
Dadurch kannst du proaktiv die Auswirkungen von Schemaänderungen oder fehlgeschlagenen Datenpipelines auf nachgelagerte Abhängigkeiten identifizieren, schnell herausfinden, welche vorgelagerten Abhängigkeiten unerwartete Datenqualitätsprobleme verursacht haben könnten, und vieles mehr.
Impact Analysis in der Open Source Datenkatalogsoftware DataHub
Die Lineage Impact Analysis ist in DataHub über die Benutzeroberfläche und GraphQL-Endpunkte verfügbar und unterstützt manuelle und automatisierte Workflows. DataHub-User können schnell den vollständigen Satz der nachgelagerten Abhängigkeiten einer bestimmten Entität anzeigen, wodurch es einfacher denn je wird, die Auswirkungen von Schemamigrationen, Data Deprecation und mehr proaktiv zu identifizieren.
Mit der Ansicht „Impact Analysis Lineage“ kannst du alle nachgelagerten Entitäten anzeigen, auf die sich eine Änderung an einer bestimmten Entität auswirken kann. Du kannst die Liste der Entitäten auch durchsuchen, filtern und als CSV-Datei exportieren, um sie nach Belieben zu analysieren.
