🗂️ Metadati e Data Lineage: la bussola del Data Engineer
📌 Nel mondo della programmazione e modellazione dei dati, i metadati sono come i cartelli stradali in un’autostrada: non sono il viaggio in sé, ma senza di essi rischiamo di perderci.
🔑 Metadati fondamentali
Quando estraiamo, trasformiamo o carichiamo dati, alcuni metadati diventano indispensabili per garantire tracciabilità e qualità:
- Nome del file / tabella → da dove proviene il dato.
- Data e ora di creazione → quando il file è stato generato.
- Data e ora di ultimo aggiornamento → fino a quando i dati sono aggiornati.
- Fonte originale → database, API, sistema legacy o file system.
- Responsabile / owner → chi gestisce quel dato.
👉 Questi attributi permettono di costruire una lineage semplice e leggibile, utile a tutti: dal Data Engineer al Data Analyst fino al Compliance Officer.
🧭 Perché la lineage è cruciale
Immaginiamo un report con numeri sbagliati.
Senza lineage chiara:
- bisogna scavare manualmente tra script, query e pipeline per capire dove il problema è nato.
Con lineage e metadati ben gestiti: - posso risalire al file sorgente, alla pipeline di ETL, e al momento esatto in cui l’errore è stato introdotto.
La lineage è la cassetta degli attrezzi forense del mondo dei dati.
⚙️ Best practices da esperto
Come Data Engineer/Modeler, per me i metadati non sono un optional:
- Naming convention → file e tabelle devono avere nomi coerenti e autoesplicativi (es.
sales_2025-08-15.csv). - Automatizzare i log → ogni pipeline dovrebbe scrivere log strutturati con timestamp, stato, e path sorgente.
- Data catalog e documentazione → strumenti come DataHub, Collibra o anche semplici wiki interni sono fondamentali.
- Versionamento → usare Git per il codice e sistemi di versioning dei dati (es. Delta Lake, LakeFS).
- Modellazione con lineage integrata → nei modelli dimensionali o data vault, prevedere tabelle di audit per tracciare l’origine del record.
🚀 Conclusione
Un buon professionista dei dati non costruisce solo pipeline che “funzionano”, ma sistemi che sono comprensibili, verificabili e auditabili.
👉 I metadati non sono dettagli, sono la documentazione viva che ci permette di fidarci dei numeri che vediamo.
👉 La lineage è il filo di Arianna che ci riporta indietro, fino all’origine del problema.