slogan3

Ontwikkel een Dataset Metadata en Provenance Documentatieplan

description

Met deze prompt kan de gebruiker een helder en systematisch plan opstellen voor het vastleggen van cruciale metadata en herkomstinformatie, wat helpt bij het verbeteren van de datakwaliteit, het voldoen aan compliance-eisen en het garanderen van transparantie en reproduceerbaarheid binnen het preprocessingproces. Dit is een unieke aanvulling op bestaande prompts doordat het zich richt op documentatie in plaats van directe data-aanpassing.

prompt

Help me een plan te ontwikkelen voor het documenteren van metadata en dataherkomst van mijn dataset om transparantie en reproduceerbaarheid in mijn preprocessingproces te waarborgen. Dataset Beschrijving: <voer een korte beschrijving van je dataset in> Belangrijke Metadata-Elementen: <specificeer welke metadata je wilt vastleggen, zoals datatypes, oorsprong, verzameltijd ...

try_prompt

generate_helper
disclaimerOnPageApi

ai_answers

provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een stappenplan om een gedetailleerd documentatiesysteem te ontwikkelen voor de metadata en dataherkomst van je transactiegegevens, gericht op transparantie, reproduceerbaarheid, GDPR-compliance en auditdoeleinden: Stap 1: Definieer de structuur van je JSON-documentatie - Maak een sjabloon dat alle benodigde metadata bevat, inclusief: - Datasetinformatie - Dataherkomst (provenance) - Transformaties en bewerkingen - Versiebeheer - GDPR-gerelateerde informatie Stap 2: Documenteer de basisgegevens - Datasetomschrijving: - Naam: Transactiegegevens 2023 - Beschrijving: Transactiegegevens van bankklanten over het jaar 2023 - Datatype: JSON - Verzameldatum: - Datum waarop de data is verzameld - Broninformatie: - Bronbestand(en): bijvoorbeeld ‘transacties_2023_raw.json’ - Bronbron: bijvoorbeeld ‘Bank-ERP-systeem’ - Versie van brongegevens (indien van toepassing): bijvoorbeeld ‘v1.2’ Stap 3: Documenteer de dataherkomst (provenance) - Herkomst: - Oorspronkelijke bron en dataverzamelingsproces - Transformaties: - Opsomming van alle bewerkingen (bijv. filtering, aggregeren) - Tijdstempels van transformaties - Welke scripts of tools zijn gebruikt? - Versiebeheer: - Versie van de dataset - Datum van elke transformatie - Auteur of verantwoordelijke persoon Stap 4: GDPR-compliance en privacy - Gevoelige gegevens: - Identificeer velden met PII (persoonlijke identificatiegegevens) - Anonimiserings- of pseudonimisatiemethoden - Toestemming: - Documenteer eventuele toestemmingen of privacyvoorwaarden - Toegangscontrole: - Wie heeft toegang tot de data en metadata? - Versie van privacybeleid en relevante regelgeving Stap 5: Documenteer transformaties met tijdstempels - Voor elke transformatie: - Beschrijving van de bewerking - Tijdstip van uitvoering - Script of code gebruikt - Voorbeeld JSON-segment: ```json { "transformation": "Filtering op transactiedatum", "timestamp": "2023-10-15T14:30:00Z", "script": "filter_transacties.py v2.1" } ``` Stap 6: Versiebeheer en audit trail - Houd alle versies bij in een aparte sectie of bestand - Log elke wijziging met datum, beschrijving en verantwoordelijke - Bijvoorbeeld: ```json { "version": "1.0", "date": "2023-10-01", "changes": "Initial dataset import", "author": "Data engineer X" } ``` Stap 7: Implementatie in JSON-formaat - Maak een compleet JSON-document volgens dit sjabloon - Voorbeeldstructuur: ```json { "dataset": { "name": "Transactiegegevens 2023", "description": "Transactiegegevens van bankklanten over het jaar 2023", "datatype": "JSON", "collection_date": "2023-12-31", "source": { "file": "transacties_2023_raw.json", "source_system": "Bank-ERP-systeem", "source_version": "v1.2" } }, "provenance": { "origin": "Oorspronkelijke bankdatabase", "transformations": [ { "description": "Filtering op transactiedatum", "timestamp": "2023-10-15T14:30:00Z", "script": "filter_transacties.py v2.1" }, { "description": "Anonimiseringsproces", "timestamp": "2023-10-20T09:00:00Z", "script": "anonymiseer.py v1.0" } ], "version": "1.0" }, "privacy": { "sensitive_fields": ["klant_naam", "klant_adres"], "anonymization_method": "Pseudonimisering via hashing", "consent": "Gereceiveerd op 2023-01-15", "access_control": "Beperkt tot datateam en compliance officers" }, "versioning": [ { "version": "1.0", "date": "2023-10-01", "changes": "Initial import", "author": "Data engineer X" } ] } ``` Stap 8: Automatisering en onderhoud - Automatiseer het genereren en bijwerken van deze JSON-documentatie waar mogelijk - Documenteer alle wijzigingen en updates - Zorg voor toegankelijke opslag en back-up van deze metadata Door dit plan te volgen, creëer je een uitgebreide, heldere en compliant documentatie die transparantie en reproduceerbaarheid waarborgt voor je dataset en preprocessingproces.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier is een gestructureerd plan voor het documenteren van metadata en dataherkomst in JSON-formaat: --- **Metadata- en Provenance Documentatieplan** **1. Basis Metadata Structuur (metadata.json)** ```json { "dataset_identificatie": { "naam": "Transactiegegevens Bankklanten 2023", "eigenaar": "[Uw Organisatie]", "versie": "1.0", "domein": "Financiële Transacties" }, "temporale_info": { "verzamelperiode": { "startdatum": "2023-01-01", "einddatum": "2023-12-31" }, "laatste_bijwerkdatum": "2024-01-15T14:30:00Z" }, "databronnen": [ { "bron_id": "BRON_001", "bronsysteem": "Core Banking Systeem", "extractie_methode": "API Pull", "extractie_frequentie": "Dagelijks" } ], "datatypes_specificatie": { "kolommen": [ { "naam": "klant_id", "datatype": "UUID", "beschrijving": "Unieke klantidentifier" }, { "naam": "transactiebedrag", "datatype": "DECIMAL(10,2)", "beschrijving": "Bedrag in EUR" } ] } } ``` **2. Provenance Logboek (provenance_log.json)** ```json { "provenance_records": [ { "transformatie_id": "TRANS_001", "beschrijving": "Anonimisering persoonsgegevens", "uitgevoerd_op": "2024-01-15T10:23:45Z", "betrokken_kolommen": ["naam", "adres", "bsn"], "versie_bronbestand": "v1.2", "hash_waarde": "a1b2c3d4e5f67890", "GDPR_maatregelen": { "pseudonimisering": true, "retentie_periode": "24 maanden" } } ] } ``` **3. Compliance Documentatie (compliance.json)** ```json { "GDPR_compliance": { "rechtmatige_grondslag": "Noodzakelijk voor contractuitvoering", "doeleinden": ["Fraudepreventie", "Wettelijke verplichtingen"], "bewaartermijn": "24 maanden", "DPIA_uitgevoerd": true, "encryptie_niveau": "AES-256" }, "audit_info": { "laatste_audit_datum": "2024-01-10", "auditor": "Interne Audit Afdeling", "bevindingen": "Compliant met beleid" } } ``` **4. Implementatiestappen:** 1. **Automatiseer logging**: Implementeer scripts die automatisch provenance-informatie vastleggen bij elke transformatie 2. **Versiebeheer**: Gebruik Git of vergelijkbaar systeem voor wijzigingstracking 3. **Validatie checks**: - Controleer GDPR-compliance voor elke nieuwe transformatie - Valideer datatypes na elke bewerking - Log checksum wijzigingen 4. **Backup strategie**: Bewaar minimaal 3 versies van zowel data als metadata **5. Beveiligingsmaatregelen:** - Encryptie van gevoelige metadata - Toegangscontrole op JSON-bestanden - Regelmatige integrity checks **6. Onderhoudsprocedures:** - Maandelijkse review van metadata-nauwkeurigheid - Kwartaalelijkse compliance-audits - Jaarlijkse herziening bewaartermijnen --- Dit plan garandeert volledige traceerbaarheid, voldoet aan GDPR-eisen en biedt een solide basis voor audits.