O que é observabilidade de dados?

Mais do que nunca, as empresas precisam de dados confiáveis ​​e disponíveis. No entanto, um volume e uma complexidade de dados cada vez maiores exigem uma nova abordagem para a qualidade dos dados. É aqui que entra a observabilidade de dados.

Um conjunto de processos automatizados que ajudam a garantir que os dados estejam disponíveis, corretos e atualizados, a observabilidade de dados pode ajudá-lo a resolver uma série de problemas. Esteja tentando abordar as preocupações resultantes do rápido crescimento da comunidade de dados ou evitar o risco à reputação e seus custos associados, a observabilidade de dados pode ajudar.

Afinal, qualquer interrupção ou gargalo no fluxo de dados pode resultar em falta de confiança nos dados e exigir medidas corretivas caras. E isso pode reduzir a capacidade da organização de:

• Identificar oportunidades
• Mitigar riscos
• Reduzir custos
• Crie uma experiência diferenciada para o cliente

Os recursos de monitoramento de trabalho concentram-se em pipelines de dados e na execução de processos de dados (movimento, carregamentos de Data Warehouse). Normalmente, eles relatam apenas o status geral da execução (sucesso ou falha). Não analisam o “conteúdo” do trabalho nem respondem a questões como:

• Todas as linhas foram transferidas?
• O perfil de qualidade dos dados mudou?
• Algum novo dado confidencial foi exposto?
• O trabalho foi concluído dentro dos prazos de SLA esperados?

Sem esse entendimento, você não sabe por que um modelo preditivo produziu determinado resultado. Você não sabe por que os relatórios fornecem informações conflitantes e não tem visibilidade de por que outros processos downstream falharam. E é por isso que as organizações estão olhando além das estatísticas de execução do trabalho. A observabilidade de dados oferece uma abordagem mais proativa para detectar, solucionar problemas e resolver problemas com os dados reais e os pipelines de dados que os gerenciam e os transformam.

A observabilidade de dados ajuda a garantir que os pipelines de dados – a parte crítica de qualquer organização orientada a dados responsável pela coleta, processamento e entrega de dados às partes interessadas – sejam confiáveis, eficientes e de alta qualidade.

Benefícios da observabilidade de dados

Conforme mencionado acima, os pipelines de dados são sistemas complexos propensos à perda de dados, duplicação, inconsistência e tempos de processamento lentos. Outra área em que a crescente complexidade e escala dos pipelines de dados modernos se tornou especialmente crítica para as organizações é o FinOps. Aqui, as organizações desejam gerenciar e otimizar os aspectos financeiros da computação em nuvem com melhor controle de custos, gerenciamento de recursos e gerenciamento de orçamento.

A observabilidade de dados aborda esses problemas observando os dados em tempo real. Isso permite que você rastreie a linhagem de dados, crie visualizações para fornecer insights, configure alertas, estabeleça e aplique políticas de governança de dados, catalogue ativos de dados e aproveite o aprendizado de máquina e os algoritmos de IA.

Com a observabilidade de dados, as organizações podem identificar e resolver rapidamente problemas de dados e qualidade de dados para ajudar a garantir que a organização possa manter seus padrões e expectativas de qualidade de dados durante todo o ciclo de vida dos dados. Isso, por sua vez, permite que os consumidores de dados confiem nos dados e tomem decisões com base em informações precisas, oportunas e confiáveis. E os benefícios da observabilidade de dados se estendem a outras áreas, como:

Melhor experiência do cliente. A observabilidade de dados pode ajudar a garantir que os dados do cliente sejam consistentes em todos os canais, incluindo interações online e offline. Isso pode ajudar a evitar confusão ou frustração por parte do cliente.

Desempenho aprimorado do modelo. As ferramentas de observabilidade de dados podem ajudar as organizações a monitorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, identificando e resolvendo problemas que podem afetar o desempenho. Isso pode ajudar a garantir que os modelos sejam precisos e confiáveis, levando a melhores previsões e resultados.

Melhor controle de custos. Monitorar a qualidade dos dados e o desempenho do pipeline pode ajudar as organizações a identificar áreas onde os recursos são subutilizados ou super utilizados e otimizar seu uso, melhorando seus resultados gerais.

Reduza os riscos e melhore a conformidade. A observabilidade de dados pode fornecer uma visão clara e detalhada da linhagem de dados, incluindo de onde veio, como foi transformada e onde está sendo usada. Isso pode ajudar as organizações a verificar se os dados são usados ​​de forma adequada e em conformidade com os regulamentos.

Resolva problemas mais rapidamente. Quando problemas são descobertos nos dados ou no pipeline de dados, a observabilidade dos dados permite que as organizações entendam o impacto nos sistemas e processos, acelerando o tempo de resolução.

Maior eficiência da tubulação. Com a observabilidade de dados, os engenheiros de dados obtêm visibilidade profunda do desempenho e do comportamento de seus sistemas de dados. Isso pode ajudar a identificar oportunidades para otimizar e ajustar seus pipelines de dados para aprimorar a eficiência operacional geral de sua infraestrutura de dados.

A observabilidade de dados também beneficia os engenheiros de dados, permitindo uma resolução mais rápida de problemas, melhorando a qualidade dos dados, aumentando a eficiência, reduzindo riscos e promovendo uma melhor colaboração. Aproveitando esses benefícios, os engenheiros de dados podem se concentrar em fornecer dados e insights de alta qualidade para apoiar as metas e objetivos de negócios.

O que você precisa para oferecer observabilidade de dados?

A primeira etapa é avaliar o estado atual da infraestrutura de dados, incluindo fontes de dados, qualidade de dados e políticas de governança de dados. Com base nessa avaliação, um plano pode ser desenvolvido para resolver os problemas e implementar as ferramentas e tecnologias necessárias. Aqui estão alguns elementos-chave que são necessários para fornecer observabilidade de dados:

Ferramentas de monitoramento – A observabilidade de dados requer ferramentas de monitoramento para coletar e analisar dados de várias fontes, incluindo pipelines de dados.

Ferramentas de qualidade de dados – As ferramentas de qualidade de dados são essenciais para monitorar a qualidade dos dados que estão sendo processados ​​por pipelines de dados. Essas ferramentas podem detectar problemas como dados ausentes, duplicação de dados e inconsistência de dados. As ferramentas de qualidade de dados também podem ajudar a corrigir problemas com os dados.

Ferramentas de visualização de dados – As ferramentas de visualização de dados apresentam dados em um formato visual, facilitando a análise e a interpretação. Essas ferramentas podem monitorar o desempenho e a qualidade do pipeline de dados, permitindo a observabilidade dos dados.

Automação – A automação é essencial para fornecer observabilidade de dados em escala. Processos automatizados podem ser usados ​​para detectar e resolver problemas em pipelines de dados de forma rápida e eficiente.

Governança de dados – A governança de dados gerencia a disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança dos dados usados ​​em uma organização. A governança de dados ajuda a garantir que os pipelines de dados forneçam dados de alta qualidade e que a organização use seus dados de acordo com as políticas e diretrizes declaradas.

Pessoal qualificado – Engenheiros de dados qualificados, analistas de dados e cientistas de dados são essenciais para fornecer observabilidade de dados. Eles podem projetar, desenvolver e manter pipelines de dados e usar ferramentas de monitoramento para detectar e resolver problemas.

Cultura de colaboração – A observabilidade de dados requer colaboração entre as equipes de gerenciamento, desenvolvimento e operações de dados. A colaboração da equipe é crucial para pipelines de dados eficientes e dados de alta qualidade.

A importância da observabilidade de dados

A observabilidade de dados pode ajudá-lo a enfrentar desafios como estes:

• Problemas de qualidade de dados
• Gargalos de pipeline
• Problemas operacionais, como tempo de inatividade do sistema, erros no processamento ou outros problemas que podem afetar as operações comerciais

A importância da observabilidade de dados não pode ser exagerada: pode ser fundamental para o sucesso de qualquer organização orientada por dados. Sem ferramentas de observabilidade adequadas, pode ser um desafio para você detectar e resolver problemas.

E isso pode levar a problemas com a qualidade dos dados, possível perda de dados e interrupções nos negócios. Oferecer observabilidade de dados requer as ferramentas apropriadas, os processos corretos e as melhores pessoas com as habilidades certas e experiência relevante.

As empresas de hoje sabem que dados de alta qualidade são cruciais para a tomada de decisões informadas. Quando os dados são precisos, completos e relevantes, eles fornecem uma imagem clara da situação. Os tomadores de decisão podem fazer escolhas confiantes e bem informadas, fundamentadas em evidências e dados.

A organização moderna está gerenciando volumes maiores de dados em taxas mais rápidas para mais usuários. A observabilidade de dados oferece uma maneira de ajudar a garantir que os pipelines de dados possam fornecer dados de alta qualidade, confiáveis, oportunos e acessíveis.

Próximos passos

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Fonte: Informatica.