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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Was ist Datenbeobachtbarkeit? Ein vollständiger Leitfaden 

Zoha Shakoor

Inhalt Strategist

May 17th, 2024

Was ist Datenbeobachtbarkeit? 

Datenbeobachtbarkeit ist ein Prozess, der die Daten einer Organisation aktiv auf Genauigkeit, Gesundheit und Nützlichkeit überwacht. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit eines Unternehmens, einen umfassenden Überblick über seine gesamte Datenlandschaft zu erhalten, einschließlich Datenpipelines, Infrastruktur und Anwendungen. Die Datenbeobachtbarkeit ermöglicht es dem Unternehmen, Datenausfälle schnell zu identifizieren, zu kontrollieren, zu verhindern, zu beheben und zu beheben, und das alles im Rahmen vereinbarter Service Level Agreements (SLAs).

Mit der Datenbeobachtbarkeit gewinnen Unternehmen ein tieferes Verständnis über den Zustand ihrer Daten, indem sie ihnen die Überwachung verschiedener Metriken ermöglichen. Zum Beispiel das Datenvolumen, um plötzliche Datenanstiege oder -rückgänge zu kontrollieren, Fehlerraten, um Datenqualitätsprobleme festzustellen, und Latenz, um sicherzustellen, dass Daten weiterhin zugänglich bleiben. Basierend auf diesen Signalen oder Metriken gewinnen Unternehmen Erkenntnisse, die sich verbessern Datenmanagement und Governance, was bessere Geschäftsentscheidungen bedeutet.

Die Ursprünge der Datenbeobachtbarkeit

Mitte des 1800. Jahrhunderts stand der schottische Physiker James Clerk Maxwell vor der Herausforderung, komplexe Systeme zu überwachen. Er erkannte die Unmöglichkeit, jede Information in solchen Systemen direkt zu beobachten. Die Lösung von Maxwell bestand darin, sich auf kritische Ergebnisse zu konzentrieren und auf der Grundlage dieser Beobachtungen Rückschlüsse auf den Gesamtzustand des Systems zu ziehen. Diese Pionierarbeit legte den Grundstein für das Konzept der Beobachtbarkeit.

Die Notwendigkeit eines umfassenden Verständnisses der Datengesundheit und -integrität während ihres gesamten Lebenszyklus löste den Aufstieg der Datenbeobachtbarkeit als wichtigen Bereich im Datenmanagement aus.

Datenbeobachtbarkeit vs Datenqualität  

  Datenbeobachtbarkeit   Datenqualität  
Ziel   Bieten Sie Echtzeiteinblick in Datenpipelines und deren Zustand.  Stellen Sie sicher, dass die Daten vordefinierten Standards für Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Gültigkeit entsprechen. 
Setzen Sie mit Achtsamkeit    Systemverhalten und Datenfluss.  Intrinsische Eigenschaften der Daten selbst. 
Impact der HXNUMXO Observatorien  Proaktive Identifizierung und Lösung von Datenproblemen, Förderung des Vertrauens in datengesteuerte Entscheidungen.  Verbesserte Datenzuverlässigkeit und Eignung für den vorgesehenen Verwendungszweck. 
Geltungsbereich   Umfasst den gesamten Datenlebenszyklus, von der Datenaufnahme bis zur Transformation und Bereitstellung.  Konzentriert sich hauptsächlich auf die Daten selbst zu einem bestimmten Zeitpunkt. 
Anwendungsbereich   Überwacht Datenpipelines auf Anomalien, Latenz, Schemaänderungen und Datenherkunft.  Validiert und bereinigt Daten, um bestimmte Geschäftsregeln und Daten-Governance-Anforderungen zu erfüllen. 
Anwendung   Macht Datenteams auf potenzielle Probleme aufmerksam, bevor sie sich auf nachgelagerte Prozesse auswirken.  Stellt sicher, dass die Daten für Berichte, Analysen und maschinelle Lernmodelle korrekt und zuverlässig sind. 

Der Cavalon Sentinel ist das AutoGyro-Premiummodell mit nebeneinander angeordneten Sitzen, verfügbar mit dem neuen hochmodernen und kraftstoffsparenden Rotax XNUMX iS-Motor. Bedeutung der Datenbeobachtbarkeit  

Das exponentielle Datenwachstum in modernen Organisationen unterstreicht die Bedeutung der Datenpflege Datenqualität und Zuverlässigkeit für eine fundierte Entscheidungsfindung. Data Observability ist eine Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, ihre komplexen Dateninfrastrukturen effektiv zu verwalten und die Integrität ihrer Erkenntnisse sicherzustellen.

Herkömmliche Datenqualitätsprüfungen bieten eine eingeschränkte Sicht, da sie sich auf Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt konzentrieren. Datenbeobachtbarkeit ermöglicht jedoch ein tiefes Verständnis des Datenlebenszyklus. Dabei geht es um die kontinuierliche Überwachung wichtiger Kennzahlen Datenpipelines, wodurch Unternehmen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit Einblicke in den Zustand und das Verhalten ihrer Datensysteme erhalten. Diese Erkenntnisse sind wichtig, um die Auswirkungen schlechter Datenqualität wie verzerrte Berichte und verzerrte Analysen zu verhindern.

Als proaktive Maßnahme ermöglicht die Datenbeobachtbarkeit es Datenteams, Anomalien, Latenzzeiten, Schemaänderungen oder Herkunftsprobleme aktiv zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich auf die Erkenntnisse auswirken.

Beim maschinellen Lernen kann das Ignorieren der Datenbeobachtbarkeit zu einem fortschreitenden Rückgang der Modellleistung führen. Beispielsweise sind ML-Modelle ohne ordnungsgemäße Datenbeobachtbarkeit anfällig für Datendrift und können mit der Zeit ineffektiv werden.

Die Datenbeobachtbarkeit hilft dabei, diese Abweichungen zu erkennen und sicherzustellen, dass die Modelle zuverlässig bleiben. Darüber hinaus stellen die Komplexität und das Volumen moderner Datenpipelines Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und einer klaren Datenherkunft dar. Datenbeobachtbarkeit stattet Teams mit den notwendigen Werkzeugen aus, um diese Herausforderungen zu lösen, indem sie Echtzeit-Einblicke in die Datenarchitektur bietet. Es sorgt für einen reibungslosen Datenfluss, reduziert Unterbrechungen und beschleunigt die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse.

5 Säulen der Datenbeobachtbarkeit  

Die Wirksamkeit der Datenbeobachtbarkeit beruht auf mehreren Grundpfeilern. Diese Säulen bilden einen Rahmen, der die Überwachung und Analyse der im gesamten Unternehmen verwendeten Informationen ermöglicht.

Frische

Unter Frische versteht man die Aktualität eines Datensatzes. Der Hauptschwerpunkt dieser Säule liegt auf der Aktualität der Daten innerhalb der Pipelines. Organisationen müssen akzeptable Latenzschwellenwerte für Datenaktualisierungen definieren. Überwachungsmetriken wie Datenalter, Aktualisierungshäufigkeit und Zeitstempel helfen dabei, Verzögerungen oder Störungen zu erkennen Datenaufnahme oder Transformationsprozesse. Aktuelle Daten stellen sicher, dass Erkenntnisse auf den neuesten Informationen basieren, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.

Vertrieb

Die Datenbeobachtbarkeit hilft bei der Überwachung wichtiger statistischer Eigenschaften wie Mittelwert, Median und Standardabweichung. Es hilft auch dabei, zugrunde liegende Probleme mit den Quelldaten selbst zu identifizieren. Durch die rechtzeitige Erkennung von Abweichungen von den erwarteten Datenverteilungsmustern können Datenteams diese Probleme untersuchen und lösen, bevor sie die Analyseergebnisse verfälschen.

Volume

Unerwartete Anstiege oder Rückgänge des Datenvolumens können auf potenzielle Probleme wie Datenquellenprobleme, Pipeline-Engpässe oder Verschlechterung der Datenqualität hinweisen. Mithilfe der Datenbeobachtbarkeit können Teams Schwankungen im Datenvolumen überwachen und so der Ursache auf den Grund gehen und den Datenfluss optimieren.

Schema

Daten-Management Schema zeigt die Struktur und Organisation von Daten innerhalb von Pipelines. Organisationen können die Schemaänderungen, einschließlich Hinzufügungen, Löschungen oder Änderungen an Datenfeldern, mit Datenbeobachtbarkeit kontinuierlich überwachen. Mithilfe der Schemaüberwachung können Datenteams potenzielle Schemaabweichungen identifizieren, die nachgelagerte Prozesse stören oder zu Inkonsistenzen in der Datenanalyse führen könnten.

Abstammung

Die Datenherkunft verfolgt den Ursprung, die Transformationsschritte und das Ziel von Daten innerhalb von Pipelines. Wenn ein Datenqualitätsproblem identifiziert wird, können Teams mithilfe der Datenherkunft das Problem bis zu seiner Quelle zurückverfolgen und die betroffenen nachgelagerten Prozesse lokalisieren. Die Datenbeobachtbarkeit konzentriert sich auf die Abbildung der Datenherkunft, die die Ursachenanalyse erleichtert und die Datenqualitätsprobleme effizient angeht.

Schlüsselkomponenten und Merkmale der Datenbeobachtbarkeit  

Data Monitoring

Datenpipelines sind komplexe Netzwerke, die Informationen transportieren und überwacht werden müssen. Durch die Datenbeobachtbarkeit erhalten Unternehmen Metriken, die einen umfassenden Überblick über den Datenfluss in der gesamten Pipeline bieten.

Warnsysteme  

Die Datenbeobachtbarkeit nutzt Warnsysteme, um Datenteams über alle in Pipelines erkannten Anomalien oder Probleme zu informieren. Diese Warnungen werden durch Abweichungen von vordefinierten Schwellenwerten für verschiedene Metriken ausgelöst, sodass Teams potenzielle Probleme angehen können, bevor sie eskalieren.

Vorstellung der wichtigsten Merkmale und Komponenten der Datenbeobachtbarkeit

Metadatenverwaltung  

Eine effektive Datenbeobachtbarkeit setzt organisierte und leicht zugängliche Daten voraus Metadaten, das Details wie Datenschema, Herkunft und Besitz definiert und Kontext bereitstellt. Das Metadatenmanagement stellt sicher, dass die Informationen aktuell und leicht verfügbar bleiben. Dadurch können Datenteams die Bedeutung und Herkunft der durch Pipelines fließenden Daten verstehen und so eine effiziente Fehlerbehebung und Auswirkungsanalyse ermöglichen.

Verfolgung der Datenherkunft

Die Datenherkunft stellt visuell die Transformationen und Bewegungen dar, die Daten innerhalb von Pipelines durchlaufen. Es ermöglicht Teams, Daten bis zu ihrer Quelle zurückzuverfolgen, potenzielle Probleme zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Datenqualität während ihres gesamten Lebenszyklus konsistent bleibt.

Ursachenanalyse

Durch die Ursachenanalyse können Datenteams Probleme effizient angehen und verhindern, dass sie in Zukunft erneut auftreten. Durch die Datenbeobachtbarkeit können Datenteams Erkenntnisse aus Datenüberwachung, Warnungen und Herkunftsverfolgung nutzen, um die Ursache von Datenqualitätsproblemen zu ermitteln.

So implementieren Sie Datenbeobachtbarkeit  

Schritt 1: Anwendungsfälle für Inventardaten

Für eine erfolgreiche Data-Observability-Initiative geht es darum, zu verstehen, wie Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden. Der vorbereitende Schritt umfasst die Identifizierung der Abteilungen oder Teams, die auf Daten angewiesen sind, der spezifischen Datentypen, die sie verwenden, und des beabsichtigten Zwecks jedes Datensatzes. Durch das Verständnis dieser Anwendungsfälle können Unternehmen ihre Datenbeobachtbarkeitsbemühungen basierend auf den potenziellen Auswirkungen auf Geschäftsfunktionen priorisieren.

Schritt 2: Richten Sie die Organisation aus

Die Implementierung der Datenbeobachtbarkeit erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Teams innerhalb einer Organisation. Vermitteln Sie allen Beteiligten die Bedeutung der Datenbeobachtbarkeit und betonen Sie, wie sie verschiedenen Abteilungen zugute kommt und letztendlich die datengesteuerte Entscheidungsfindung stärkt. Kommunikation schafft eine Kultur des Dateneigentums und investiert in den Erfolg der Umsetzung.

Schritt 3: Implementieren Sie die Überwachung der Datenqualität

In dieser Phase werden Tools zur Überwachung verschiedener Datenqualitätsmetriken implementiert. Zu diesen Metriken gehören die Aktualität, Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten. Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können Unternehmen einen Überblick über den allgemeinen Datenzustand erhalten und potenzielle Verbesserungsbereiche identifizieren.

Schritt 4: Datenqualität optimieren

Um die Datenqualität zu optimieren, sollten Teams klar definierte Schritte haben, was zu tun ist, wenn ein Problem auftritt. Weisen Sie außerdem die Verantwortung für verschiedene Vorfälle zu und implementieren Sie Tools, um die Fehlerbehebung und Ursachenanalyse zu optimieren. Unternehmen können die potenziellen Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse und Entscheidungsprozesse reduzieren, indem sie Prozesse zur Lösung von Vorfällen optimieren.

Schritt 5: Risikoprävention

Dieser letzte Schritt konzentriert sich auf die Implementierung von Strategien, um zu verhindern, dass Datenqualitätsvorfälle überhaupt auftreten. Dieser Schritt umfasst Datenvalidierungsregeln an Datenaufnahmepunkten, die Verfolgung der Datenherkunft, um potenzielle Probleme frühzeitig in der Datenpipeline zu erkennen, und die Automatisierung von Datenqualitätsprüfungen während des gesamten Datenlebenszyklus. Unternehmen können Probleme mit der Datenqualität minimieren und die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten sicherstellen, indem sie vorbeugenden Maßnahmen Vorrang einräumen.

Vorteile Umsetzung Datenbeobachtbarkeit  

Eine gut konzipierte Datenobservability-Strategie bietet eine Reihe von Vorteilen.

  • Steigert die Datenqualität

Mit saubereren Daten können Unternehmen bessere datengesteuerte Entscheidungen treffen, was zu verbesserten Abläufen, zufriedeneren Kunden und einer insgesamt stärkeren Geschäftsleistung führt. Durch die Datenbeobachtbarkeit können Teams Probleme erkennen, sobald sie auftreten, wie z. B. fehlende Werte, doppelte Datensätze oder inkonsistente Formate, bevor sie abhängige Arbeitsabläufe stören.

  • Schnelle Fehlerbehebung

Datenbeobachtbarkeitstools helfen Teams dabei, Fehler oder Datenabweichungen schnell zu erkennen. Funktionen wie Echtzeitüberwachung, Anomalieerkennung und Warnungen ermöglichen eine schnellere Fehlerbehebung und Problemlösung und minimieren so die Kosten und den Schweregrad von Ausfallzeiten.

  • Hilft Silos aufzubrechen

Datenbeobachtbarkeitsplattformen bieten gemeinsame Dashboards, die verschiedenen Interessengruppen Einblick in kritische Datensätze geben und eine bessere Zusammenarbeit und Kommunikation im Team fördern.

  • Optimiert die Effizienz

Tools zur Datenbeobachtung lokalisieren Engpässe und Leistungsprobleme und ermöglichen es Ingenieuren, Systeme für eine bessere Ressourcennutzung und schnellere Verarbeitungszeiten zu optimieren. Darüber hinaus reduziert die Automatisierung den manuellen Aufwand bei der Aufrechterhaltung des Datenzustands, sodass Dateningenieure sich auf die Wertschöpfung aus den Daten konzentrieren können.

  • Stärkt die Compliance

Durch die Datenbeobachtbarkeit wird sichergestellt, dass die Daten den Genauigkeits-, Konsistenz- und Sicherheitsstandards in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Telekommunikation entsprechen. Dies verringert das Risiko einer Nichteinhaltung und damit verbundener Strafen.

  • Verbessert das Kundenerlebnis

Hochwertige Daten sind wichtig, um die Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen der Kunden zu verstehen. Die Datenbeobachtbarkeit trägt dazu bei, genaue und aktuelle Kundendaten zu erhalten und die Kundenzufriedenheit und -treue durch personalisierte Erlebnisse zu verbessern.

  • Fördert das Umsatzwachstum

Die Datenbeobachtbarkeit bietet neue Erkenntnisse, identifiziert Trends und deckt potenzielle Umsatzmöglichkeiten auf, indem sie den Zustand der Daten unter Kontrolle hält. Unternehmen können ihre Daten effektiver nutzen, was zu höheren Umsätzen und Wachstum führt.

Herausforderungen der Datenbeobachtbarkeit  

Komplexe Infrastruktur

Die Heterogenität von Technologien, verteilten Systemen und dezentralem Management erschweren eine konsistente Datenerfassung und ganzheitliche Sichtbarkeit. Die Standardisierung von Metriken und die Nutzung einer zentralen Observability-Plattform können hilfreich sein.

Datenvolumen

Die Komplexität von Systemen führt häufig zu einem Anstieg des Datenvolumens. Da Systeme und Anwendungen mehr Daten produzieren, können Observability-Tools überlastet werden, was ihre Fähigkeit zur Analyse und Bereitstellung von Erkenntnissen einschränkt. Dies kann zu einer erhöhten Latenz führen, was die effektive Beobachtbarkeit beeinträchtigen kann. Daher ist die Skalierung dieser Tools wichtig, um sicherzustellen, dass ihnen inmitten der Datenflut keine relevanten Signale entgehen.

Datensilos

Die Unfähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu korrelieren, erschwert die Identifizierung von Grundursachen und Trends. Es schränkt auch die Wirksamkeit von Datenbeobachtbarkeitstools ein. Das Aufbrechen von Datensilos ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und die Datenbeobachtbarkeit zu verbessern.

Cloud-Herausforderungen

Bei der Umstellung auf die Cloud ist es wichtig zu berücksichtigen, wie sich Änderungen in der Datenerfassungsebene auf die Beobachtbarkeit der Daten auswirken könnten, insbesondere da einige Cloud-Anbieter nur begrenzte Optionen für die Instrumentierung anbieten.

Best Practices für die Datenbeobachtbarkeit  

Definieren von Datenqualitätsmetriken

Datenqualitätsmetriken beantworten wichtige Fragen wie „Wie viele Daten fehlen?“ „Wie genau spiegeln die Daten die Realität wider?“ Und „Gibt es Abweichungen innerhalb ähnlicher Datensätze?“ Die Festlegung von Kennzahlen zur Beantwortung dieser Fragen ermöglicht es Unternehmen, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen und so das Risiko zu verringern, Entscheidungen auf der Grundlage falscher oder unvollständiger Informationen zu treffen.

Vereinfachen Sie die Infrastrukturüberwachung

Konzentrieren Sie sich auf Daten, die umsetzbare Erkenntnisse über den Systemzustand und die Systemleistung liefern. Diese Vorgehensweise reduziert die Belastung der Observability-Tools und ermöglicht eine gezieltere Analyse.

Bild, das die Best Practices zeigt, die für die Beobachtbarkeit von Daten zu befolgen sind

Zentralisierte Protokollierung

Verwenden Sie Datenbeobachtungstools, die dabei helfen, Protokolldaten von jeder Komponente in der Dateninfrastruktur zu zentralisieren. Die einheitliche Ansicht vereinfacht die Fehlerbehebung und Ursachenanalyse von Problemen. Ziehen Sie auch Tools in Betracht, die eine Datenherkunftsverfolgung ermöglichen, da sie dabei helfen, den Datenfluss durch Pipelines abzubilden und so die Identifizierung potenzieller Problemquellen zu erleichtern.

Visualisierung von Rohdaten

Wandeln Sie die Rohdaten in visuelle Darstellungen wie Grafiken, Diagramme und Dashboards um, da die Visualisierung eine Echtzeitüberwachung wichtiger Datenpunkte oder Metriken ermöglicht. Klare und prägnante Visualisierungen machen die Datenbeobachtbarkeit einem breiteren Publikum zugänglich und fördern so die Zusammenarbeit im Team. Stakeholder in allen Abteilungen können Datentrends und -zustand leicht verstehen, was zu einer besseren Kommunikation und einer gemeinsamen Verantwortung für die Datenqualität führt.

Überprüfen Sie regelmäßig Datenpipelines

Regelmäßige Audits ermöglichen eine schnellere Lösung, indem Engpässe frühzeitig erkannt werden. Diese Audits sorgen für einen reibungslosen Datenfluss in der gesamten Pipeline und garantieren einen ungehinderten Zugriff auf kritische Datenpunkte. Unternehmen können Abweichungen in der Datenqualität erkennen, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken, indem sie sich auf die Aufrechterhaltung des Pipeline-Zustands konzentrieren.

So wählen Sie das richtige Datenobservability-Tool aus  

Datenbeobachtbarkeitstools sind unerlässlich, um tiefe Einblicke in die Infrastruktur des Unternehmens zu gewinnen. Auf die Frage „Auswahl des richtigen Datenbeobachtungstools“ gibt es keine eindeutige Antwort, da nicht alle Tools gleich sind. Folgendes sollten Sie bei der Auswahl des richtigen Werkzeugs beachten:

  • Umfassende Datenerhebung: Ein gutes Observability-Tool sollte Daten aus verschiedenen Quellen im Netzwerk, in der Infrastruktur, auf Servern, in Datenbanken, in Cloud-Anwendungen und im Speicher sammeln. Es sollte auch über Funktionen zum Überprüfen, Abtasten und Verarbeiten dieser Daten verfügen, um eine ganzheitliche Ansicht zu ermöglichen.
  • Umfangreiche Visualisierung: Eine Kernfunktion eines guten Observability-Tools besteht darin, einen umfassenden Überblick zu bieten Datenvisualisierung Fähigkeit. Durch die Visualisierung können Teams komplexe Datensätze leicht verstehen und Trends oder Muster erkennen, die auf Datenqualitätsprobleme hinweisen.
  • Integration mit bestehender Architektur: Suchen Sie nach einem Tool, das sich nahtlos in die vorhandene Datenarchitektur und -quellen integrieren lässt. Idealerweise sollte es Daten im Ruhezustand (ohne Extraktion) und in Bewegung während ihres gesamten Lebenszyklus überwachen.
  • Erweiterte Funktionen: Suchen Sie nach Tools, die künstliche Intelligenz für den Betrieb (AIOps) und erweiterte Analysen integrieren. Diese Funktionen automatisieren Aufgaben und liefern tiefere Einblicke, sodass das Tool neben den IT-Anforderungen auch Geschäftsziele besser unterstützen kann.
  • Einfache Bedienung: Das ideale Tool sollte sich reibungslos in die bestehenden Arbeitsabläufe integrieren lassen und nur minimale Vorarbeiten erfordern. Priorisieren Sie Tools, die keine umfassende Datenstandardisierung, Zuordnung oder Datenpipeline-Änderungen erfordern, um eine reibungslosere Implementierung zu gewährleisten.

Abschließende Gedanken  

Der wahre Wert von Daten liegt in ihrer Qualität und Zugänglichkeit. Die Datenbeobachtbarkeit bietet tiefe Einblicke in die Dateninfrastruktur eines Unternehmens und stellt so den Zustand und die Zuverlässigkeit der Datenpipelines sicher. Dieser Fokus auf Datenqualität wiederum verbessert die datengesteuerte Entscheidungsfindung und nutzt gleichzeitig die Datenbestände eines Unternehmens.

Durch die Implementierung einer Datenobservability-Strategie und die Befolgung von Best Practices können Unternehmen Herausforderungen meistern, die sich aus einer komplexen Infrastruktur, Datensilos und ständig wachsenden Datenmengen ergeben.

Nicht jedes Unternehmen benötigt eine fortschrittliche Datenobservability-Plattform, denn Datenqualitätsmanagement ist eine solide Grundlage für gesunde Daten und kann, wenn es richtig durchgeführt wird, die meisten Datenherausforderungen effektiv bewältigen. Während die Datenbeobachtbarkeit tiefe Einblicke bietet, insbesondere in Szenarien mit komplexen Datenpipelines und extrem großen Datenmengen, sollten Teams der Verbesserung der Datenqualität Priorität einräumen, da sie die direktesten und bedeutendsten Vorteile bietet. Sobald die Grundlage geschaffen ist, können Unternehmen die Datenbeobachtbarkeit als zusätzliche Ebene der Transparenz und des proaktiven Managements betrachten.

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