Mange organisationer oplever udfordringer med at håndtere deres interne dataflows. At forstå det samlede flow af data, som det bevæger sig gennem og mellem systemer, er ofte en vanskelig opgave – ikke kun på grund af systemernes kompleksitet, men også som følge af manglende struktur og dokumentation.
Datafstamning udgør en struktureret ramme til at spore dataens bevægelser på tværs af tabeller, programmer og applikationer og giver indsigt i, hvor data stammer fra, og hvordan det bevæger sig. Det giver et samlet overblik over hele dataøkosystemet og muliggør samtidig dybdegående analyse af specifikke processer. Som en central del af effektiv masterdatastyring (MDM) bidrager datafstamning til øget transparens og kontrol i organisationen.
Regulatoriske krav er ofte en væsentlig drivkraft bag initiativer inden for datafstamning. For eksempel kræver GDPR, at virksomheder har styr på, hvor og hvordan brugernes data behandles – noget der er vanskeligt uden et klart overblik over dataens oprindelse og flow.
Datafstamning spiller også en vigtig rolle i vedligeholdelse og videreudvikling af ældre systemer. Det kan være en udfordrende opgave at opdatere, udskifte eller migrere disse systemer på grund af teknisk gæld eller begrænset systemindsigt. Ved automatisk at kortlægge upstream- og downstream-afhængigheder og dataflows forenkler datafstamning denne proces og giver værdifulde indsigter, der letter overgangen.
Vores NewTech-team er førende inden for generativ AI og nye teknologier. Vi har udviklet GenAI-baserede acceleratorer til datafstamning, som automatisk analyserer kildekode og identificerer dataflows med enestående præcision. Opgaver, der tidligere krævede ugers arbejde af en erfaren udvikler, kan nu gennemføres på få minutter.
