Webinaire à venir

Rejoignez-nous pour un webinaire GRATUIT sur Traitement automatisé des inscriptions aux prestations de santé avec Astera

27 juin 2024 — 11 h HP / 1 h CT / 2 h HE

Blogs

Accueil / Blogs / Qu'est-ce que l'observabilité des données ? Un guide complet 

Table des matières
L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Qu’est-ce que l’observabilité des données ? Un guide complet 

Zoha Shakoor

Stratégiste Content

17 Mai 2024

Qu'est-ce que l'observabilité des données? 

L'observabilité des données est un processus qui surveille activement l'exactitude, la santé et l'utilité des données d'une organisation. Il s'agit de la capacité d'une organisation à disposer d'une visibilité complète sur l'ensemble de son paysage de données, y compris les pipelines de données, l'infrastructure et les applications. L'observabilité des données permet à l'organisation d'identifier, de contrôler, de prévenir, de remédier et de réparer rapidement les pannes de données, le tout dans le cadre des accords de niveau de service (SLA) convenus.

Grâce à l'observabilité des données, les organisations acquièrent une compréhension plus approfondie de l'état de leurs données en leur permettant de surveiller différentes mesures. Par exemple, le volume de données pour contrôler toute augmentation ou baisse soudaine des données, les taux d'erreur pour vérifier les problèmes de qualité des données et la latence pour garantir que les données restent accessibles. Sur la base de ces signaux ou mesures, les organisations obtiennent des informations qui améliorent gestion des données et la gouvernance, ce qui signifie de meilleures décisions commerciales.

Les origines de l’observabilité des données

Au milieu des années 1800, le physicien écossais James Clerk Maxwell a relevé le défi de surveiller des systèmes complexes. Il a reconnu l’impossibilité d’observer directement chaque élément d’information au sein de tels systèmes. La solution de Maxwell impliquait de se concentrer sur les résultats critiques et de tirer des conclusions sur la santé globale du système sur la base de ces observations. Ce travail pionnier a jeté les bases du concept d’observabilité.

La nécessité d’une compréhension approfondie de la santé et de l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie a déclenché l’essor de l’observabilité des données en tant que domaine important de la gestion des données.

Observabilité des données vs. Qualité des données  

  Observabilité des données   Qualité des données  
Objectif   Offrez une visibilité en temps réel sur les pipelines de données et leur état de santé.  Assurez-vous que les données respectent les normes prédéfinies en matière d’exactitude, d’exhaustivité, de cohérence et de validité. 
Focus   Comportement du système et flux de données.  Caractéristiques intrinsèques des données elles-mêmes. 
Impact  Identification et résolution proactives des problèmes de données, favorisant la confiance dans les décisions basées sur les données.  Amélioration de la fiabilité des données et de leur adéquation à l’utilisation prévue. 
Domaine   Englobe l’ensemble du cycle de vie des données, de l’ingestion des données à la transformation et à la livraison.  Se concentre principalement sur les données elles-mêmes à un moment précis. 
Utilisation   Surveille les pipelines de données pour détecter les anomalies, la latence, les modifications de schéma et le traçage des données.  Valide et nettoie les données pour répondre aux règles métier spécifiques et aux exigences de gouvernance des données. 
Application   Alerte les équipes chargées des données des problèmes potentiels avant qu’ils n’aient un impact sur les processus en aval.  Garantit que les données sont exactes et fiables pour les modèles de reporting, d’analyse et d’apprentissage automatique. 

Le Importance de l’observabilité des données  

La croissance exponentielle des données dans les organisations modernes souligne l'importance de maintenir qualité des données et la fiabilité pour une prise de décision éclairée. L'observabilité des données est une solution qui permet aux organisations de gérer efficacement leurs infrastructures de données complexes et de garantir l'intégrité de leurs informations.

Les contrôles traditionnels de la qualité des données offrent une vue limitée car ils se concentrent sur les données à un moment précis. L’observabilité des données permet cependant une compréhension approfondie du cycle de vie des données. Cela implique une surveillance continue des indicateurs clés tout au long pipelines de données, donnant aux organisations des informations en temps réel ou quasi réel sur la santé et le comportement de leurs systèmes de données. Ces informations sont importantes pour prévenir les effets d’une mauvaise qualité des données, comme des rapports déformés et des analyses faussées.

En tant que mesure proactive, l'observabilité des données permet aux équipes chargées des données de détecter et de corriger activement les anomalies, la latence, les modifications de schéma ou les problèmes de lignage avant qu'ils n'aient un impact sur les informations.

En apprentissage automatique, ignorer l’observabilité des données peut entraîner une baisse progressive des performances du modèle. Par exemple, les modèles ML sont sujets à la dérive des données sans une observabilité appropriée des données et peuvent devenir inefficaces avec le temps.

L’observabilité des données permet de détecter ces dérives, garantissant ainsi la fiabilité des modèles. De plus, la complexité et le volume des pipelines de données modernes présentent des défis pour maintenir la qualité des données et un traçage clair des données. L'observabilité des données donne aux équipes les outils nécessaires pour résoudre ces défis en fournissant des informations en temps réel sur l'architecture des données. Il garantit un flux de données fluide, réduisant les perturbations et accélérant la fourniture d’informations précieuses.

5 piliers de l'observabilité des données  

L'efficacité de l'observabilité des données repose sur plusieurs piliers clés. Ces piliers constituent un cadre qui assure le suivi et l’analyse des informations utilisées dans toute l’organisation.

Fraîcheur

La fraîcheur fait référence à la façon dont un ensemble de données est à jour. L’objectif principal de ce pilier est l’actualité des données dans les pipelines. Les organisations doivent définir des seuils de latence acceptables pour les mises à jour des données. Les mesures de surveillance telles que l'âge des données, la fréquence de mise à jour et les horodatages aident à identifier les retards ou les interruptions dans ingestion de données ou des processus de transformation. Des données récentes garantissent que les informations sont basées sur les informations les plus récentes, conduisant à une prise de décision plus éclairée.

Distribution

L'observabilité des données permet de surveiller les propriétés statistiques clés telles que la moyenne, la médiane et l'écart type. Cela permet également d'identifier les problèmes sous-jacents liés aux données sources elles-mêmes. L'identification rapide des écarts par rapport aux modèles de distribution de données attendus permet aux équipes chargées des données d'étudier et de résoudre ces problèmes avant qu'ils ne faussent les résultats analytiques.

Volume

Des augmentations ou des diminutions inattendues du volume de données peuvent indiquer des problèmes potentiels tels que des problèmes de source de données, des goulots d'étranglement dans le pipeline ou une détérioration de la qualité des données. Grâce à l'observabilité des données, les équipes peuvent surveiller les fluctuations des volumes de données, ce qui leur permet d'identifier la cause première et de rationaliser le flux de données.

Programme

Données schéma montre la structure et l’organisation des données dans les pipelines. Les organisations peuvent surveiller en permanence les modifications du schéma, y ​​compris les ajouts, suppressions ou modifications des champs de données avec observabilité des données. La surveillance des schémas permet aux équipes chargées des données d'identifier les dérives potentielles des schémas qui pourraient perturber les processus en aval ou introduire des incohérences dans l'analyse des données.

Lignée

Le lignage des données suit l'origine, les étapes de transformation et la destination des données dans les pipelines. Si un problème de qualité des données est identifié, le traçage des données permet aux équipes de remonter jusqu'à leur source et d'identifier les processus en aval affectés. L'observabilité des données se concentre sur la cartographie du lignage des données qui facilite l'analyse des causes profondes et résout efficacement les problèmes de qualité des données.

Composants et fonctionnalités clés de l'observabilité des données  

Surveillance des données

Les pipelines de données sont des réseaux complexes qui transportent des informations et doivent être surveillés. L'observabilité des données fournit aux organisations des mesures qui offrent une vue complète du flux de données tout au long du pipeline.

Systèmes d'alerte  

L'observabilité des données exploite les systèmes d'alerte pour informer les équipes chargées des données de toute anomalie ou problème détecté dans les pipelines. Ces alertes sont déclenchées par des écarts par rapport aux seuils prédéfinis pour diverses mesures, permettant aux équipes de résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.

Présentation des principales fonctionnalités et composants de l'observabilité des données

Gestion des métadonnées  

L’observabilité efficace des données repose sur des données organisées et facilement accessibles. métadonnées, qui définit des détails tels que le schéma de données, le lignage et la propriété, fournissant ainsi un contexte. La gestion des métadonnées garantit que les informations restent à jour et facilement disponibles, permettant ainsi aux équipes chargées des données de comprendre la signification et l'origine des données circulant dans les pipelines, facilitant ainsi un dépannage et une analyse d'impact efficaces.

Suivi du lignage des données

Le lignage des données représente visuellement les transformations et les mouvements que les données subissent au sein des pipelines. Il permet aux équipes de retracer les données jusqu'à leur source, d'identifier les problèmes potentiels et de garantir que la qualité des données reste cohérente tout au long de leur cycle de vie.

Analyse des causes principales

L'analyse des causes profondes permet aux équipes chargées des données de résoudre les problèmes efficacement et d'éviter qu'ils ne se reproduisent à l'avenir. L'observabilité des données permet aux équipes chargées des données d'exploiter les informations issues de la surveillance des données, des alertes et du suivi du lignage pour identifier la source des problèmes de qualité des données.

Comment mettre en œuvre l'observabilité des données  

Étape 1 : Cas d'utilisation des données d'inventaire

Une initiative réussie d’observabilité des données implique de comprendre comment les données sont utilisées dans l’ensemble de l’organisation. L'étape préliminaire consiste à identifier les départements ou les équipes qui s'appuient sur les données, les types spécifiques de données qu'ils utilisent et l'objectif prévu de chaque ensemble de données. En comprenant ces cas d’utilisation, les organisations peuvent prioriser les efforts d’observabilité des données en fonction de leur impact potentiel sur les fonctions métier.

Étape 2 : Aligner l’organisation

La mise en œuvre de l’observabilité des données nécessite une collaboration entre différentes équipes au sein d’une organisation. Communiquer l'importance de l'observabilité des données à toutes les parties prenantes, en soulignant comment elle profite aux différents départements et renforce, en fin de compte, la prise de décision basée sur les données. La communication crée une culture de propriété des données et investit dans le succès de la mise en œuvre.

Étape 3 : Mettre en œuvre la surveillance de la qualité des données

Cette étape implique la mise en œuvre d’outils pour surveiller diverses mesures de qualité des données. Ces mesures incluent la fraîcheur, l’exhaustivité, l’exactitude et la cohérence des données. La surveillance de ces mesures peut permettre aux organisations de comprendre l’état global des données et d’identifier les domaines potentiels d’amélioration.

Étape 4 : Optimiser la qualité des données

Pour optimiser la qualité des données, les équipes doivent avoir des étapes clairement définies quant à la marche à suivre lorsqu'un problème survient. Attribuez également la responsabilité des différents incidents et mettez en œuvre des outils pour rationaliser le dépannage et l’analyse des causes profondes. Les organisations peuvent réduire l'impact potentiel sur les processus en aval et la prise de décision en optimisant les processus de résolution des incidents.

Étape 5 : Prévention des risques

Cette dernière étape se concentre sur la mise en œuvre de stratégies visant à prévenir en premier lieu les incidents liés à la qualité des données. Cette étape implique des règles de validation des données aux points d'ingestion des données, un suivi du lignage des données pour identifier les problèmes potentiels dès le début du pipeline de données et l'automatisation des contrôles de qualité des données tout au long du cycle de vie des données. Les organisations peuvent minimiser les problèmes de qualité des données et garantir la fiabilité de leurs données en donnant la priorité aux mesures préventives.

Bénéfices d'un Exécution Observabilité des données  

Une stratégie d’observabilité des données bien conçue offre de nombreux avantages.

  • Améliore la qualité des données

Avec des données plus propres, les organisations peuvent prendre de meilleures décisions basées sur les données, ce qui conduit à de meilleures opérations, à des clients plus satisfaits et à de meilleures performances commerciales globales. L'observabilité des données permet aux équipes d'identifier les problèmes dès qu'ils surviennent, comme des valeurs manquantes, des enregistrements en double ou des formats incohérents, avant qu'ils ne perturbent les flux de travail dépendants.

  • Dépannage accéléré

Les outils d'observabilité des données aident les équipes à identifier rapidement les erreurs ou les écarts de données. Des fonctionnalités telles que la surveillance en temps réel, la détection des anomalies et les alertes permettent un dépannage et une résolution des problèmes plus rapides, minimisant ainsi les coûts et la gravité des temps d'arrêt.

  • Aide à briser les silos

Les plates-formes d'observabilité des données offrent des tableaux de bord partagés qui donnent aux différentes parties prenantes une visibilité sur les ensembles de données critiques et favorisent une meilleure collaboration et communication au sein des équipes.

  • Optimise l'efficacité

Les outils d'observabilité des données identifient les goulots d'étranglement et les problèmes de performances, permettant aux ingénieurs d'optimiser les systèmes pour une meilleure utilisation des ressources et des temps de traitement plus rapides. De plus, l’automatisation réduit les efforts manuels nécessaires au maintien de la santé des données, permettant ainsi aux ingénieurs de données de se concentrer sur l’extraction de la valeur des données.

  • Renforce la conformité

L'observabilité des données permet de garantir que les données répondent aux normes d'exactitude, de cohérence et de sécurité dans les secteurs réglementés comme la finance, la santé et les télécommunications. Cela réduit le risque de non-conformité et les sanctions associées.

  • Améliore l'expérience client

Des données de haute qualité sont importantes pour comprendre les besoins, les préférences et les comportements des clients. L'observabilité des données permet de maintenir des données clients précises et à jour, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients grâce à des expériences personnalisées.

  • Stimule la croissance des revenus

L'observabilité des données offre de nouvelles informations, identifie les tendances et découvre des opportunités de revenus potentielles en contrôlant la santé des données. Les organisations peuvent utiliser leurs données plus efficacement, ce qui entraîne une augmentation des revenus et de la croissance.

Les défis de l'observabilité des données  

Infrastructure complexe

L’hétérogénéité des technologies, des systèmes distribués et de la gestion décentralisée rendent difficile la collecte de données cohérente et la visibilité globale. La normalisation des métriques et l’exploitation d’une plateforme centrale d’observabilité peuvent s’avérer utiles.

Volume de données

La complexité des systèmes entraîne souvent une augmentation du volume de données. À mesure que les systèmes et les applications produisent davantage de données, les outils d’observabilité peuvent se retrouver dépassés, limitant ainsi leur capacité à analyser et à offrir des informations. Cela peut entraîner une latence accrue, ce qui peut nuire à une observabilité efficace. Par conséquent, il est important de faire évoluer ces outils pour garantir qu’ils ne manquent pas de signaux pertinents au milieu du flot de données.

Silos de données

L’incapacité de corréler les données provenant de différentes sources rend difficile l’identification des causes profondes et des tendances. Cela limite également l’efficacité des outils d’observabilité des données. Briser les silos de données est essentiel pour que les organisations puissent obtenir des informations significatives et améliorer l'observabilité des données.

Les défis du cloud

Lors du passage au cloud, il est important de considérer la manière dont les changements dans les niveaux de collecte de données peuvent affecter l'observabilité des données, d'autant plus que certains fournisseurs de cloud proposent des options limitées en matière d'instrumentation.

Meilleures pratiques en matière d’observabilité des données  

Définir des mesures de qualité des données

Les mesures de qualité des données répondent à des questions essentielles telles que « Quelle quantité de données manque-t-il ? » « Dans quelle mesure les données reflètent-elles la réalité ? » Et « y a-t-il des divergences au sein d’ensembles de données similaires ? » L'établissement de mesures répondant à ces questions permet aux entreprises d'identifier les problèmes de qualité des données, réduisant ainsi le risque de fonder des décisions sur des informations incorrectes ou incomplètes.

Simplifiez la surveillance des infrastructures

Concentrez-vous sur les données qui fournissent des informations exploitables sur l’état et les performances du système. Cette pratique réduit la charge des outils d'observabilité et permet une analyse plus ciblée.

Image montrant les bonnes pratiques à suivre pour l'observabilité des données

Enregistrement centralisé

Utilisez des outils d'observabilité des données qui permettent de centraliser les données de journalisation de chaque composant de l'infrastructure de données. La vue unifiée simplifie le dépannage et l’analyse des causes profondes des problèmes. Pensez également aux outils qui assurent le suivi du traçage des données, car ils aident à cartographier le flux de données à travers les pipelines, facilitant ainsi l'identification des sources de problèmes potentiels.

Visualisation des données brutes

Transformez les données brutes en visuels tels que des graphiques, des diagrammes et des tableaux de bord, car la visualisation permet une surveillance en temps réel des points de données ou des mesures clés. Des visualisations claires et concises rendent l'observabilité des données accessible à un public plus large, favorisant ainsi la collaboration en équipe. Les parties prenantes de tous les départements peuvent facilement comprendre les tendances et l’état des données, ce qui conduit à une meilleure communication et à une propriété partagée de la qualité des données.

Auditer régulièrement les pipelines de données

Des audits réguliers permettent une résolution plus rapide en identifiant les goulots d'étranglement dès le début. Ces audits garantissent un flux de données fluide tout au long du pipeline et garantissent un accès sans entrave aux points de données critiques. Les organisations peuvent identifier les écarts dans la qualité des données avant qu’ils n’aient un impact sur l’entreprise en se concentrant sur le maintien de la santé du pipeline.

Comment choisir le bon outil d'observabilité des données  

Les outils d'observabilité des données sont essentiels pour obtenir des informations approfondies sur l'infrastructure de l'organisation. La question du « choix du bon outil d’observabilité des données » n’a pas de réponse simple car tous les outils ne sont pas créés égaux. Voici ce qu’il faut considérer lors de la sélection du bon outil :

  • Collecte complète de données : Un bon outil d'observabilité doit collecter des données provenant de diverses sources sur le réseau, l'infrastructure, les serveurs, les bases de données, les applications cloud et le stockage. Il doit également disposer de fonctionnalités permettant d'examiner, d'échantillonner et de traiter ces données afin de fournir une vue globale.
  • Visualisation étendue : L’une des fonctions essentielles d’un bon outil d’observabilité est de fournir une visualisation de données aptitude. La visualisation permet aux équipes de comprendre facilement des ensembles de données complexes et d'identifier des tendances ou des modèles qui indiquent des problèmes de qualité des données.
  • Intégration avec l'architecture existante : Recherchez un outil qui s’intègre parfaitement à l’architecture et aux sources de données existantes. Idéalement, il devrait surveiller les données au repos (sans extraction) et en mouvement tout au long de leur cycle de vie.
  • Fonctionnalités avancées: Recherchez des outils intégrant l’intelligence artificielle pour les opérations (AIOps) et des analyses avancées. Ces fonctionnalités automatisent les tâches et fournissent des informations plus approfondies, permettant à l'outil de mieux soutenir les objectifs commerciaux ainsi que les besoins informatiques.
  • Facilité d'Utilisation : L'outil idéal doit s'intégrer facilement aux flux de travail existants et nécessiter un minimum de travail initial. Donnez la priorité aux outils qui ne nécessitent pas de normalisation approfondie des données, de mappage ou de modifications du pipeline de données pour une expérience de mise en œuvre plus fluide.

Réflexions finales  

La véritable valeur des données réside dans leur qualité et leur accessibilité. L'observabilité des données offre des informations approfondies sur l'infrastructure de données d'une organisation, garantissant ainsi la santé et la fiabilité des pipelines de données. Cet accent mis sur la qualité des données améliore à son tour la prise de décision basée sur les données tout en exploitant les actifs de données d'une entreprise.

En mettant en œuvre une stratégie d’observabilité des données et en suivant les meilleures pratiques, les organisations peuvent surmonter les défis posés par une infrastructure complexe, des silos de données et des volumes de données toujours croissants.

Toutes les entreprises n’ont pas besoin d’une plateforme avancée d’observabilité des données, car la gestion de la qualité des données constitue une base solide pour des données saines et, si elle est bien effectuée, elle peut relever efficacement la plupart des défis liés aux données. Même si l'observabilité des données offre des informations approfondies, en particulier dans les scénarios comportant des pipelines de données complexes et des volumes de données extrêmement élevés, les équipes doivent donner la priorité à l'amélioration de la qualité des données, car elle offre les avantages les plus directs et les plus significatifs. Une fois les bases posées, les entreprises peuvent considérer l’observabilité des données comme une couche supplémentaire de visibilité et de gestion proactive.

AsteraLes solutions de gestion de données de s'intègrent facilement à votre infrastructure existante, permettant une ingestion, une transformation et une fusion adéquates de données à partir de plusieurs sources sans configurations complexes. Astera donne la priorité à la qualité des données et garantit la fiabilité et l’intégrité des pipelines de données.

Visitez notre page site de NDN Collective or planifier une démo et de voir comment Astera peut améliorer vos pratiques de gestion des données et améliorer la visibilité globale de l’ensemble de votre paysage de données.

Gagnez en clarté dans votre infrastructure de données avec AsteraSolutions de gestion des données de

Rationalisez vos processus de données dès aujourd'hui avec Astera - Garantir la qualité des données, améliorer la visibilité et favoriser une prise de décision éclairée. Planifiez une démo maintenant !

Demander une démo
Tu pourrais aussi aimer
Une introduction à la gouvernance active des données
Un guide sur la gouvernance automatisée des données : importance et avantages
Le manuel de gouvernance des données
Considérant Astera Pour vos besoins en gestion de données ?

Établissez une connectivité sans code avec vos applications d'entreprise, vos bases de données et vos applications cloud pour intégrer toutes vos données.

Connectons-nous maintenant !
connectons-nous