Introductie

Een data catalogus en data lineage zijn essentiële instrumenten binnen moderne data governance.
Ze helpen organisaties om te begrijpen welke data ze hebben, waar deze vandaan komt en hoe ze wordt gebruikt.
Een data catalogus biedt overzicht en vindbaarheid van datasets, terwijl data lineage inzicht geeft in de herkomst en transformatie van die data.
Samen vormen ze de basis voor vertrouwen, compliance en efficiënt hergebruik van data.

Werking

1. Data catalogus

Een data catalogus is een centraal platform waarin metadata — gegevens over gegevens — wordt opgeslagen.
Het bevat informatie over:

• Databronnen (bijv. CRM, ERP, data lake, API’s)

• Datavelden en definities

• Datakwaliteit, eigenaarschap en toegangsrechten

• Gebruik en referenties (wie gebruikt de data, in welke rapporten?)

De catalogus fungeert als zoekmachine voor data, vergelijkbaar met een bibliotheekcatalogus, en maakt het mogelijk om datasets snel te vinden, te begrijpen en verantwoord te gebruiken.

2. Data lineage

Data lineage visualiseert de reis van data: van bron tot eindgebruiker.
Het toont welke transformaties, berekeningen en koppelingen plaatsvinden.
Bijvoorbeeld: klantdata stroomt van een CRM-systeem → via ETL → naar een datawarehouse → naar een BI-dashboard.
Lineage maakt dit proces inzichtelijk, wat cruciaal is voor audits, troubleshooting en impactanalyses.

3. Technische implementatie

De opzet van een catalogus of lineage-systeem verloopt doorgaans in drie stappen:

1. Metadata harvesting: automatisch scannen van databases, ETL-tools, rapportages en API’s.

2. Centrale opslag: consolidatie van metadata in een platform (bijv. Collibra, Alation, Apache Atlas, Purview).

3. Visualisatie en governance: gebruikers krijgen toegang tot zoek-, filter- en visualisatiefunctionaliteit, inclusief beheer van eigenaarschap en datakwaliteit.

Kenmerken

• Centrale bron van waarheid: één plek voor metadata over alle datasets.

• Automatisch onderhoud: periodieke synchronisatie met bronsystemen.

• Rollen en rechten: gebruikers zien alleen wat relevant of toegestaan is.

• Uitlegbaarheid: lineage toont de context achter cijfers en analyses.

• Samenwerking: gebruikers kunnen kennis, definities en tags toevoegen.

• Governance-integratie: koppeling met databeleid, kwaliteit en compliance.

Toepassingen

1. Rapportage en BI

Een data catalogus maakt duidelijk welke bronnen worden gebruikt voor KPI’s en dashboards.
➡️ Voordeel: verhoogd vertrouwen in rapportages en minder dubbel werk.

2. AI en machine learning

Data scientists vinden snel relevante datasets en begrijpen de context en kwaliteit.
➡️ Voordeel: kortere ontwikkeltijd en hogere betrouwbaarheid van modellen.

3. Compliance en audit

Data lineage laat zien hoe persoonsgegevens worden verwerkt en waar ze zich bevinden.
➡️ Voordeel: naleving van AVG en interne governance-eisen.

4. Incidentanalyse

Bij fouten in rapporten of pipelines kan lineage helpen om de bron van het probleem te identificeren.
➡️ Voordeel: snellere foutoplossing en minder risico op dataverlies.

5. Organisatorische kennisdeling

Medewerkers kunnen zelf data ontdekken zonder afhankelijk te zijn van IT.
➡️ Voordeel: stimuleert datagedreven cultuur en self-service analytics.

Uitdagingen

• Metadata-complexiteit: niet alle bronnen leveren gestandaardiseerde metadata.

• Adoptie: gebruikers moeten de catalogus actief raadplegen en onderhouden.

• Technische integratie: koppeling met legacy-systemen kan lastig zijn.

• Datakwaliteit: slechte brondata vermindert de waarde van catalogus en lineage.

• Beheerlast: catalogi moeten continu worden bijgewerkt om actueel te blijven.

• Governance-afstemming: eigenaarschap en rechtenstructuren moeten goed gedefinieerd zijn.

Samenvatting

Een data catalogus en data lineage vormen samen het navigatiesysteem van een datagedreven organisatie.
Ze maken data vindbaar, begrijpelijk en betrouwbaar — voorwaarden voor effectieve analytics, AI en compliance.
Door metadata centraal te beheren en visualiseren, versterken organisaties zowel hun operationele efficiëntie als hun governancecapaciteit.
Het resultaat: vertrouwen in data, van bron tot besluit.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍