Zbyt często patrząc na dane widzimy tylko liczby – kolumny i wiersze, które mogą wydawać się znaczące na pierwszy rzut oka, ale brakuje im głębi bez odpowiedniego kontekstu. Obserwowalność danych (Data Observability) zmienia tę perspektywę. Podejście to polega na zrozumieniu, co liczby naprawdę mówią nam o zdrowiu, dokładności i żywotności naszych systemów danych.

Czym jest obserwowalność danych (Data Observability)?

Obserwowalność danych to nie tylko jedna rzecz – to umiejętność, a raczej sposób monitorowania zdrowia, dokładności i ogólnej użyteczności danych. Jest to coś, co wyposaża zespoły ds. danych w niezbędne narzędzia, których potrzebują, aby upewnić się, że dane, które napędzają decyzje biznesowe, są nie tylko dostępne, ale także wysokiej jakości, dobrze ustrukturyzowane i aktualne.

Niektórzy mogą pomyśleć, że chodzi po prostu o monitorowanie – nie; chodzi o zrozumienie danych od podszewki, a także o ich wpływ na całą organizację. Dzięki temu zespoły mogą wykrywać niespójności, błędy lub anomalie, zanim przerodzą się one w poważniejsze problemy.

“Data observability is the ability of an organization to have a broad visibility of its data landscape and multilayer data dependencies (like data pipelines, data infrastructure, data applications)…”

– Gartner

Znaczenie obserwowalności danych

Firmy rozwijają się (a przynajmniej niektóre z nich), a wraz z ich rozwojem rosną również ich systemy danych. Złożoność nowoczesnych środowisk danych oznacza, że tradycyjne narzędzia do monitorowania mogą okazać się niewystarczające, ponieważ nie są w stanie wychwycić złożoności i zakresu problemów, które mogą się pojawić.

Wdrażając praktyki w zakresie obserwowalności danych, organizacje mogą przeciwdziałać tym zagrożeniom, zanim staną się one poważnym problemem. Obejmuje to śledzenie statusu danych, ale przede wszystkim zrozumienie ich przepływu przez potoki – wszystko po to, by szybko wykrywać i naprawiać błędy. Poza oczywistymi korzyściami, poprawia to zdolność do wywiązywania się z umów o poziomie usług (SLA) i utrzymywania zgodności z normami regulacyjnymi.

Korzyści z wdrożenia obserwowalności danych

• Dokładność podejmowania decyzji: Wysokiej jakości dane oznaczają lepsze decyzje, mniejsze ryzyko i bardziej wartościowe inicjatywy strategiczne.
• Zwiększona wydajność operacyjna: Zapewniając dokładny wgląd w systemy danych, narzędzia z „data observability” na metce pomagają organizacjom szybko identyfikować nieefektywności i wąskie gardła. Mniejsza liczba wąskich gardeł oznacza płynniejsze operacje i możliwość rozwiązywania problemów, zanim przerodzą się one w poważniejsze problemy.
• Bardziej wiarygodne dane: Właściwe podejście do obserwowalności danych zapewnia, że wszystkie dane w przedsiębiorstwie są dokładne, aktualne i wiarygodne. To z kolei pomaga utrzymać integralność procesów opartych na danych i wspiera zaufanie, jakie jednostki biznesowe pokładają w raportach i analizach danych.
• Oszczędność kosztów: Kto nie lubi czasami zaoszczędzić? – Koszty związane z niską jakością danych mogą być dość przerażające. Jednakże, identyfikując i korygując problemy z danymi na wczesnym etapie, organizacje mogą uniknąć kosztownych konsekwencji błędnych danych, które prowadzą do złych decyzji biznesowych.
• Integralność danych: Dzięki ciągłemu monitorowaniu i walidacji danych, ich niezawodność jest niezrównana. Wspiera to krytyczne procesy biznesowe, które zależą od dokładnych danych.
• Bezpieczeństwo: Dzięki wczesnemu wykrywaniu luk w zabezpieczeniach i naruszeń, obserwowalność danych poprawia ogólny stan bezpieczeństwa środowisk danych
• Zgodność z przepisami: Jak wspomniano wcześniej, ulepszone śledzenie danych i raportowanie wspierają zgodność z ładem danych i standardami regulacyjnymi. Ponieważ kary nie są czymś, z czym firmy lubią mieć do czynienia.

Pięć filarów obserwowalności danych

1. Świeżość: Monitorowanie aktualności aktualizacji danych w celu uniknięcia wpływu nieaktualnych danych na decyzje biznesowe.
2. Dystrybucja: Zapewnienie, że wartości danych mieszczą się w oczekiwanych zakresach w celu zachowania integralności.
3. Objętość: Weryfikacja kompletności zestawów danych w celu wykrycia zakłóceń lub anomalii w systemach źródłowych.
4. Schemat: Śledzenie zmian w strukturze danych, które mogą wskazywać na podstawowe problemy.
5. Lineage: Dokumentowanie przepływów danych w celu uproszczenia wskazywania źródeł błędów i wspierania zarządzania.

Dostosowanie DBPLUS do data observability

DBPLUS jest głęboko zaangażowany w dostarczanie najnowocześniejszych rozwiązań do zarządzania danymi, które odzwierciedlają najnowsze osiągnięcia w zakresie obserwowalności danych. Wplatając obserwowalność w nasze narzędzia, umożliwiamy organizacjom skuteczne monitorowanie, zrozumienie i ulepszanie ich systemów danych w locie.

Nasze produkty zostały opracowane w taki sposób, aby ucieleśniać podstawowe zasady obserwowalności danych. Zalicza się do tego monitorowanie w czasie rzeczywistym, szczegółowe wykrywanie anomalii i dokładną analizę danych. Dzięki temu firmy mogą polegać na swoich danych jako godnej zaufania podstawie do podejmowania świadomych decyzji i planów strategicznych.

Wykorzystując wszystkie pięć filarów obserwowalności danych

1. Świeżość: Narzędzia DBPLUS stale obserwują aktualizacje danych, upewniając się, że informacje są zawsze aktualne i możliwe do wykorzystania. Ma to kluczowe znaczenie dla zapobiegania wpływowi nieaktualnych danych na krytyczne decyzje biznesowe.
2. Dystrybucja: Nasze oprogramowanie sprawdza, czy wartości danych pozostają w oczekiwanych granicach, utrzymując dokładność i wiarygodność danych. Jest to szczególnie ważne w sektorach, w których precyzja ma kluczowe znaczenie, takich jak usługi finansowe lub sektor ubezpieczeń.
3. Objętość: Zapewniamy, że zestawy danych są kompletne i dokładnie odzwierciedlają ich źródła. Jest to niezbędne do wczesnego wychwytywania zakłóceń lub anomalii, zanim przerodzą się one w poważniejsze problemy.
4. Schemat: Nasze systemy monitorują zmiany w strukturze danych, ostrzegając o korektach, które mogą sygnalizować problemy.
5. Lineage: Poprzez mapowanie i uwidacznianie ścieżek danych, DBPLUS pomaga użytkownikom szybko zidentyfikować źródła błędów i zrozumieć cały cykl życia ich danych. Pomaga to nie tylko w rozwiązywaniu problemów, ale także wspiera silne praktyki zarządzania.

W praktyce zasady te oznaczają, że nasi klienci mogą zaufać DBPLUS nie tylko w codziennych operacjach, ale także w strategicznym zarządzaniu danymi. Na przykład, w usługach finansowych, nasze narzędzia mogą szybko wykrywać i ostrzegać o nietypowych wzorcach transakcji, które mają krytyczne znaczenie dla wykrywania oszustw. W handlu detalicznym zapewnienie, że dane klientów są aktualne, pomaga w dostosowaniu ofert, zwiększając zarówno zadowolenie, jak i zaangażowanie klientów.