文章來源 | https://dzone.com/articles/data-observability-better-insights-through-reliabl

作者 | Joana Carvalho

借助數據可觀測性，數據的完整性得到保障，其全部潛力也得以釋放，從而幫助企業實現創新、效率和成功。

如今，數據是企業制定決策、創新和保持競爭力的關鍵因素之一。因此保證數據的可靠且值得信賴至關重要。許多組織正在采用數據可觀測性文化，以在整個生命周期中保護其數據的準確性和運行狀況。這種文化涉及實施一系列實踐，使您和您的組織能夠主動識別和解決問題，防止潛在的中斷，并優化其數據生態系統。當您采用數據可觀測性時，您可以保護寶貴的數據資產并最大限度地提高其有效性。

了解數據可觀測性

在一個被無關信息淹沒的世界里，清晰就是力量。

正如Yuval Noah Harari所說，數據是當今非常寶貴的資產。因此，企業必須確保其數據準確可靠。這就是數據可觀測性的用武之地，但數據可觀測性到底是什么？

數據可觀測性是確保數據的健康和準確性的手段，這意味著了解如何收集、存儲、處理和使用數據，并能夠實時發現和修復問題。通過這種手段，我們可以識別和解決差異來優化系統的有效性和可靠性，同時確保其符合 GDPR 或 CCPA 等法規。通過采取這種積極主動的措施，我們可以收集到有價值的見解，防止同類錯誤的再次發生。

為什么數據可觀測性至關重要？

數據可靠性至關重要。我們生活在一個數據支撐關鍵決策過程的時代，因此我們必須確保我們的信息準確并值得信賴。數據可觀測性使企業能夠在問題向下游傳播之前主動識別和解決問題，從而防止潛在的中斷和代價高昂的錯誤。

實踐數據可觀測性的優點之一是，它將確保您的數據可靠且值得信賴。這意味著持續監控您的數據，以避免根據不完整或不正確的信息做出決策。

圖 1：公司使用分析的優勢

數據來源：全球企業現狀分析（2020 年），MicroStrategy

分析您的技術堆棧還可以幫助您發現效率低下和資源未充分利用的領域，從而節省資金。但是，眾所周知，將自動化工具整合到數據可觀測性流程中可以使一切更加高效和簡化。

數據可觀測性是一種保護數據完整性的長期方法，無論是為了明智的決策、法規遵從性還是運營效率。

數據可觀測性的優缺點

在根據數據做出決策時，快速決策至關重要。但是，如果數據不可靠怎么辦？這就是數據可觀測性的用武之地。但是，像任何工具一樣，它也有其優點和缺點。

表1

綜上所述，數據可觀測性既有優點也有缺點，例如提供可靠的數據，檢測實時問題以及增強團隊合作。但是，在尊重數據隱私的同時，它需要大量的時間、資源和培訓。雖然存在這些挑戰，但采用數據可觀測性的組織可以更好地準備在當今數據驅動的世界及以后取得成功。

培養數據優先的文化

數據在當今快節奏和競爭激烈的商業環境中發揮著至關重要的作用。它支持明智的決策并推動創新。為了實現這一目標，必須營造一個重視數據的環境。這種文化應優先考慮準確性、可靠性和在整個數據生命周期中的一致監控。

為了確保有效的數據可觀察性，強有力的領導至關重要。領導者應該自上而下地確定數據的優先級，分配必要的資源，并為數據驅動的文化設定清晰的愿景。這種領導力促進了團隊協作和協調，鼓勵他們朝著相同的目標共同努力。當團隊在支持性工作環境中進行協作時，關鍵數據將得到適當的管理和利用，以使組織受益。

技術團隊和業務用戶必須共同努力，創造一種重視數據的文化。技術團隊構建數據基礎架構的基礎，而業務用戶則訪問數據以做出決策。這些團隊之間的協作會促進大家提出能推動業務增長的寶貴見解。

圖 2：生成、收集、復制和使用的數據

數據來源：2023 年數據和分析領導力年度高管調查，NewVantage Partners

利用數據可觀測性，企業可以做出明智的決策，快速解決問題，并優化其數據生態系統，以造福所有利益相關者。

培養數據素養和問責制

促進數據素養和問責制不僅是為了提高效率，也是出于道德考慮。分配數據管理的所有權和責任，使人們能夠根據數據見解做出明智的決策，加強透明度，并堅持責任和誠信原則，確保準確性、安全性和遵守隱私法規。

具有數據素養的員工隊伍能為數據的使用提供一種保障，他們可以識別數據可能被濫用或出于不道德目的操縱的情況。

圖 3：數據責任和數據道德的現狀

數據來源：2010-2020 年創建、消費和存儲的數據量，預測到 2025 年、2023 年，統計

克服變革的阻力

采用可觀測性實踐通常是一個相當大的挑戰，面臨團隊成員的抵制并不少見。但是，您應該面對這些問題并清楚地溝通以促進平穩過渡。您可以通過強調更好的數據質量和可觀察性的長期優勢來鼓勵采用數據驅動的做法，這可能會激發您的同事歡迎更改。展示積極成果的真實案例，例如更高的收入和客戶滿意度，也有助于證明情況。

實施數據可觀測性技術

可以通過實施數據可觀測性來保持數據管道的可靠性和高質量，實施會涉及使用不同的技術和功能，以便監視和分析數據。這些過程包括數據分析、異常檢測、沿襲和質量檢查。這些工具將為您提供數據管道的整體視圖，使你能夠監視其運行狀況并快速識別可能影響其性能的任何問題或不一致。

成功實施的基本技巧

為了保證管道的平穩運行，您必須建立適當的系統來監視、排除故障和維護數據。采用有效的策略可以幫助實現這一目標。讓我們回顧一些需要考慮的關鍵技術。

連接和集成

為了獲得最佳的數據可觀測性，您的工具必須與現有數據堆棧順利集成。此集成不需要對管道、數據倉庫或處理框架進行重大修改。此方法允許在不中斷當前工作流的情況下輕松部署工具。

靜態數據監控

可觀測性工具應該能夠在數據處于靜止狀態時監視數據，而無需從當前存儲位置提取數據。此方法可確保監視過程不會影響數據管道的速度，并且具有成本效益。此外，這種方法使您的數據更安全，因為它不需要提取。

自動異常檢測

自動異常檢測是數據可觀測性的重要組成部分。通過機器學習模型，識別數據中的模式和行，這樣就可以在發生意外偏差時發送警報，從而減少誤報的數量，并減輕數據工程師的工作量，否則他們將不得不管理復雜的監控規則。

動態資源識別

數據可觀測性工具可讓您全面了解數據生態系統。這些工具應自動檢測重要的資源、依賴項和不變量。它們應該足夠靈活，以適應數據環境中的變化，讓您無需不斷手動更新即可深入了解重要組件，并使數據可觀測性廣泛且易于配置。

全面的上下文信息

為了進行有效的故障排除和通信，數據可觀測性需要提供全面的上下文信息。此信息應涵蓋數據資產、依賴項以及任何數據差距或問題背后的原因。擁有完整的上下文將幫助數據團隊快速識別和解決任何可靠性問題。

預防措施

數據可觀測性實現監視數據資產，并提供預防措施以避免潛在問題。通過深入了解數據后，您可以在問題影響數據管道之前主動解決問題。從長遠來看，這種方法可以提高效率并節省時間。如果您需要跟蹤數據，確保覆蓋所有內容可能會很困難。僅僅使用批處理和流處理框架是不夠的。這就是為什么最好使用專門為此目的設計的工具。

您可以使用數據平臺，將其添加到現有數據倉庫中，或選擇開源工具。每個選項都有其自身的優缺點：

• 使用數據平臺 – 數據平臺旨在將組織的所有數據集中管理，并通過API提供對這些數據的訪問權限，而不是通過平臺本身提供訪問權限。使用數據平臺有很多好處，包括速度、輕松訪問組織的所有信息、靈活的部署選項和提高的安全性。此外，許多平臺都包含用于數據可觀測性的內置功能，因此您只需確保數據庫運行良好，而無需實施其他解決方案。
• 將數據可觀測性構建到現有平臺中 – 如果您的組織僅使用一個應用程序或工具來管理其數據，則此方法可能是最適合您的，前提是它包含可觀測性功能。

如果您管理著存儲在多個來源中的復雜數據，那么將數據可觀測性納入到您當前的設置中是必不可少的，從而提高數據流程循環的可靠性。

平衡自動化和人工監督

圖 4：平衡自動化和人工監督

雖然自動化是數據可觀測性的關鍵組成部分，但在自動化和人工監督之間取得平衡非常重要。雖然自動化可以幫助完成日常任務，但人類的專業知識對于關鍵決策和確保數據質量是必要的。實施數據可觀測性技術涉及無縫集成、自動異常檢測、動態資源識別和全面的上下文信息。平衡自動化和人工監督對于高效和有效的數據可觀測性非常重要，這樣才能產生更可靠的數據管道和改進的決策能力。

結論

總之，數據可觀測性通過確保數據的準確性、可靠性和可信度，使組織能夠在數據推動決策的世界中蓬勃發展。我們可以從培養一種重視數據完整性、技術和業務團隊之間的協作以及培養數據素養和問責制的承諾的文化開始。還需要一個強大的數據可觀測性框架來有效監視數據管道。這包括一組有助于及早發現問題并優化數據生態系統的技術。

但自動化流程還不夠，我們必須在對自動化的依賴與人為監督之間取得平衡，認識到雖然自動化簡化了日常任務，但人類的專業知識對于關鍵決策和保持數據質量仍然是無價的。借助數據可觀測性，數據完整性得到保障，其全部潛力得以釋放，從而實現創新、效率和成功。