O que é observabilidade de dados? Um guia completo

O que é observabilidade de dados?  

A observabilidade de dados é um processo que monitora ativamente os dados de uma organização quanto à precisão, integridade e utilidade. É a capacidade de uma organização ter visibilidade abrangente sobre todo o seu cenário de dados, incluindo pipelines de dados, infraestrutura e aplicativos. A observabilidade dos dados permite que a organização identifique, controle, evite, remedie e corrija rapidamente interrupções de dados, tudo dentro dos acordos de nível de serviço (SLAs) acordados.

Com a observabilidade dos dados, as organizações obtêm uma compreensão mais profunda da integridade dos seus dados, permitindo-lhes monitorar diferentes métricas. Por exemplo, volume de dados para controlar quaisquer picos ou quedas repentinas nos dados, taxas de erro para verificar problemas de qualidade dos dados e latência para garantir que os dados permaneçam acessíveis. Com base nesses sinais ou métricas, as organizações obtêm insights que melhoram gestão de dados e governança, o que significa melhores decisões de negócios.

As origens da observabilidade de dados

Em meados de 1800, o físico escocês James Clerk Maxwell enfrentou o desafio de monitorar sistemas complexos. Ele reconheceu a impossibilidade de observar diretamente cada informação dentro de tais sistemas. A solução de Maxwell envolveu focar em resultados críticos e fazer inferências sobre a saúde geral do sistema com base nessas observações. Este trabalho pioneiro lançou as bases para o conceito de observabilidade.

A necessidade de uma compreensão profunda da saúde e integridade dos dados ao longo do seu ciclo de vida desencadeou o aumento da observabilidade dos dados como um campo importante na gestão de dados.

Observabilidade de dados vs Qualidade de dados  

A Importância da Observabilidade dos Dados  

O crescimento exponencial dos dados nas organizações modernas destaca a importância de manter qualidade de dados e confiabilidade para a tomada de decisões informadas. A observabilidade de dados é uma solução que permite às organizações gerir eficazmente as suas infraestruturas de dados complexas e garantir a integridade dos seus insights.

As verificações tradicionais de qualidade de dados oferecem uma visão limitada, pois se concentram nos dados em um momento específico. A observabilidade dos dados, entretanto, fornece uma compreensão profunda do ciclo de vida dos dados. Envolve monitorar continuamente as principais métricas ao longo pipelines de dados, fornecendo às organizações insights em tempo real ou quase em tempo real sobre a integridade e o comportamento de seus sistemas de dados. Esses insights são importantes para evitar os efeitos da baixa qualidade dos dados, como relatórios distorcidos e análises distorcidas.

Sendo uma medida proativa, a observabilidade de dados permite que as equipes de dados identifiquem e corrijam ativamente anomalias, latência, alterações de esquema ou problemas de linhagem antes que afetem os insights.

No aprendizado de máquina, ignorar a observabilidade dos dados pode levar a um declínio progressivo no desempenho do modelo. Por exemplo, os modelos de ML são propensos a desvios de dados sem a observabilidade adequada dos dados e podem se tornar ineficazes com o tempo.

A observabilidade dos dados ajuda a detectar esses desvios, garantindo que os modelos permaneçam confiáveis. Além disso, a complexidade e o volume dos pipelines de dados modernos apresentam desafios na manutenção da qualidade e da linhagem clara dos dados. A observabilidade de dados equipa as equipes com as ferramentas necessárias para resolver esses desafios, fornecendo insights em tempo real sobre a arquitetura de dados. Ele garante um fluxo de dados tranquilo, reduzindo interrupções e acelerando a entrega de insights valiosos.

5 pilares da observabilidade de dados  

A eficácia da observabilidade dos dados depende de vários pilares fundamentais. Esses pilares são uma estrutura que fornece monitoramento e análise das informações utilizadas em toda a organização.

Frescura

Atualidade refere-se ao quão atualizado um conjunto de dados está. O foco principal deste pilar é a atualidade dos dados dentro dos pipelines. As organizações precisam definir limites de latência aceitáveis ​​para atualizações de dados. Métricas de monitoramento como idade dos dados, frequência de atualização e carimbos de data/hora ajudam a identificar atrasos ou interrupções no ingestão de dados ou processos de transformação. Dados atualizados garantem que os insights sejam baseados nas informações mais recentes, levando a uma tomada de decisão mais informada.

Distribuição

A observabilidade dos dados ajuda a monitorar as principais propriedades estatísticas, como média, mediana e desvio padrão. Também ajuda a identificar problemas subjacentes aos próprios dados de origem. A identificação oportuna de desvios dos padrões esperados de distribuição de dados permite que as equipes de dados investiguem e resolvam esses problemas antes que distorçam os resultados analíticos.

Volume

Aumentos ou diminuições inesperadas no volume de dados podem indicar possíveis problemas, como problemas na fonte de dados, gargalos no pipeline ou deterioração da qualidade dos dados. Com a observabilidade dos dados, as equipes podem monitorar flutuações nos volumes de dados, permitindo-lhes chegar à causa raiz e agilizar o fluxo de dados.

Esquema

Data esquema mostra a estrutura e a organização dos dados nos pipelines. As organizações podem monitorar continuamente as alterações no esquema, incluindo adições, exclusões ou modificações em campos de dados com observabilidade de dados. O monitoramento de esquema permite que as equipes de dados identifiquem possíveis desvios de esquema que podem interromper processos downstream ou introduzir inconsistências na análise de dados.

Linhagem

A linhagem de dados rastreia a origem, as etapas de transformação e o destino dos dados nos pipelines. Se um problema de qualidade de dados for identificado, a linhagem de dados permite que as equipes rastreiem-no até sua origem e identifiquem os processos downstream afetados. A observabilidade de dados concentra-se no mapeamento da linhagem de dados que facilita a análise da causa raiz e aborda com eficiência os problemas de qualidade dos dados.

Principais componentes e recursos da observabilidade de dados  

Monitoramento de dados

Pipelines de dados são redes complexas que transportam informações e devem ser monitoradas. A observabilidade de dados equipa as organizações com métricas que oferecem uma visão abrangente do fluxo de dados em todo o pipeline.

Sistemas de Alerta  

A observabilidade de dados aproveita sistemas de alerta para notificar as equipes de dados sobre quaisquer anomalias ou problemas detectados nos pipelines. Esses alertas são acionados por desvios dos limites predefinidos para diversas métricas, permitindo que as equipes resolvam possíveis problemas antes que eles aumentem.

Gestão de Metadados  

A observabilidade eficaz dos dados depende de informações organizadas e facilmente acessíveis metadados, que define detalhes como esquema de dados, linhagem e propriedade, fornecendo contexto. O gerenciamento de metadados garante que as informações permaneçam atualizadas e prontamente disponíveis, capacitando as equipes de dados a compreender o significado e a origem dos dados que fluem através dos pipelines, facilitando a solução eficiente de problemas e a análise de impacto.

Rastreamento de linhagem de dados

A linhagem de dados representa visualmente as transformações e movimentos pelos quais os dados passam dentro dos pipelines. Ele permite que as equipes rastreiem os dados até sua origem, identifiquem possíveis problemas e garantam que a qualidade dos dados permaneça consistente durante todo o seu ciclo de vida.

Análise de causa raiz

A análise da causa raiz capacita as equipes de dados a resolver problemas com eficiência e evitar que eles se repitam no futuro. A observabilidade dos dados permite que as equipes de dados aproveitem insights de monitoramento de dados, alertas e rastreamento de linhagem para identificar a origem dos problemas de qualidade dos dados.

Como implementar a observabilidade de dados  

Etapa 1: Casos de uso de dados de inventário

Uma iniciativa bem-sucedida de observabilidade de dados envolve a compreensão de como os dados são usados ​​em toda a organização. A etapa preliminar inclui a identificação dos departamentos ou equipes que dependem dos dados, os tipos específicos de dados que utilizam e a finalidade pretendida de cada conjunto de dados. Ao compreender esses casos de uso, as organizações podem priorizar os esforços de observabilidade de dados com base no impacto potencial nas funções de negócios.

Etapa 2: Alinhe a Organização

A implementação da observabilidade de dados requer colaboração entre várias equipes de uma organização. Comunique a importância da observabilidade dos dados a todas as partes interessadas, enfatizando como isso beneficia vários departamentos e, em última análise, fortalece a tomada de decisões baseada em dados. A comunicação cria uma cultura de propriedade dos dados e investe no sucesso da implementação.

Etapa 3: Implementar o monitoramento da qualidade dos dados

Esta etapa envolve a implementação de ferramentas para monitorar diversas métricas de qualidade de dados. Essas métricas incluem atualização, integridade, precisão e consistência dos dados. O monitoramento dessas métricas pode dar às organizações uma compreensão da integridade geral dos dados e identificar possíveis áreas de melhoria.

Etapa 4: otimizar a qualidade dos dados

Para otimizar a qualidade dos dados, as equipes devem ter etapas claramente definidas sobre o que fazer quando surgir um problema. Além disso, atribua a propriedade de diferentes incidentes e implemente ferramentas para agilizar a solução de problemas e a análise da causa raiz. As organizações podem reduzir o impacto potencial nos processos posteriores e na tomada de decisões, otimizando os processos de resolução de incidentes.

Passo 5: Prevenção de Riscos

Esta etapa final se concentra na implementação de estratégias para evitar a ocorrência de incidentes de qualidade de dados. Esta etapa envolve regras de validação de dados em pontos de ingestão de dados, rastreamento de linhagem de dados para identificar possíveis problemas no início do pipeline de dados e automação de verificações de qualidade de dados durante todo o ciclo de vida dos dados. As organizações podem minimizar os problemas de qualidade dos dados e garantir a fiabilidade dos seus dados, dando prioridade a medidas preventivas.

Benefícios da Implementar Observabilidade de dados  

Uma estratégia de observabilidade de dados bem projetada oferece uma série de benefícios.

• Aumenta a qualidade dos dados

Com dados mais limpos, as organizações podem tomar melhores decisões baseadas em dados, levando a operações melhoradas, clientes mais satisfeitos e um desempenho geral de negócios mais forte. A observabilidade dos dados permite que as equipes identifiquem problemas assim que eles ocorrem, como valores ausentes, registros duplicados ou formatos inconsistentes, antes que interrompam fluxos de trabalho dependentes.

• Solução de problemas rápida

As ferramentas de observabilidade de dados ajudam as equipes a identificar rapidamente erros ou desvios de dados. Recursos como monitoramento em tempo real, detecção de anomalias e alertas permitem solução de problemas e resolução de problemas mais rápida, minimizando os custos e a gravidade do tempo de inatividade.

• Ajuda a quebrar silos

As plataformas de observabilidade de dados oferecem painéis compartilhados que dão a várias partes interessadas visibilidade sobre conjuntos de dados críticos e promovem melhor colaboração e comunicação em equipe.

• Otimiza a eficiência

As ferramentas de observabilidade de dados identificam gargalos e problemas de desempenho, permitindo que os engenheiros otimizem os sistemas para melhor uso de recursos e tempos de processamento mais rápidos. Além disso, a automação reduz o esforço manual na manutenção da integridade dos dados, liberando os engenheiros de dados para se concentrarem na extração de valor dos dados.

• Fortalece a conformidade

A observabilidade dos dados ajuda a garantir que os dados atendam aos padrões de precisão, consistência e segurança em setores regulamentados como finanças, saúde e telecomunicações. Isso reduz o risco de não conformidade e penalidades relacionadas.

• Melhora a experiência do cliente

Dados de alta qualidade são importantes para compreender as necessidades, preferências e comportamentos dos clientes. A observabilidade dos dados ajuda a manter os dados dos clientes precisos e atualizados, melhorando a satisfação e a fidelidade do cliente por meio de experiências personalizadas.

• Impulsiona o crescimento da receita

A observabilidade dos dados oferece novos insights, identifica tendências e revela oportunidades potenciais de receita, mantendo a integridade dos dados sob controle. As organizações podem usar seus dados de forma mais eficaz, gerando aumento de receita e crescimento.

Desafios da observabilidade de dados  

Infraestrutura Complexa

A heterogeneidade de tecnologias, sistemas distribuídos e gestão descentralizada dificultam a obtenção de uma recolha de dados consistente e de uma visibilidade holística. Padronizar métricas e aproveitar uma plataforma central de observabilidade pode ajudar.

Volume de dados

A complexidade dos sistemas muitas vezes faz com que o volume de dados aumente. À medida que os sistemas e aplicações produzem mais dados, as ferramentas de observabilidade podem ficar sobrecarregadas, limitando a sua capacidade de analisar e oferecer insights. Isso pode levar ao aumento da latência, o que pode prejudicar a observabilidade eficaz. Portanto, dimensionar essas ferramentas é importante para garantir que elas não percam sinais relevantes em meio à inundação de dados.

Silos de dados

A incapacidade de correlacionar dados de diferentes fontes dificulta a identificação das causas raízes e das tendências. Também limita a eficácia das ferramentas de observabilidade de dados. Quebrar silos de dados é essencial para que as organizações obtenham insights significativos e melhorem a observabilidade dos dados.

Desafios da nuvem

Ao migrar para a nuvem, é importante considerar como as mudanças nos níveis de coleta de dados podem afetar a observabilidade dos dados, especialmente porque alguns fornecedores de nuvem oferecem opções limitadas de instrumentação.

Melhores práticas de observabilidade de dados  

Definição de métricas de qualidade de dados

As métricas de qualidade de dados respondem a perguntas essenciais como “Quantos dados estão faltando?” “Até que ponto os dados refletem a realidade?” E “existe alguma discrepância em conjuntos de dados semelhantes?” O estabelecimento de métricas que respondam a estas questões permite às empresas identificar problemas de qualidade dos dados, reduzindo o risco de basear decisões em informações incorretas ou incompletas.

Simplifique o monitoramento da infraestrutura

Concentre-se em dados que forneçam insights acionáveis ​​sobre a integridade e o desempenho do sistema. Esta prática reduz a carga sobre as ferramentas de observabilidade e permite uma análise mais focada.

Registro centralizado

Use ferramentas de observabilidade de dados que ajudam a centralizar os dados de log de todos os componentes da infraestrutura de dados. A visão unificada simplifica a solução de problemas e a análise da causa raiz dos problemas. Além disso, considere ferramentas que forneçam rastreamento de linhagem de dados, pois ajudam a mapear o fluxo de dados através de pipelines, facilitando a identificação de possíveis fontes de problemas.

Visualização de dados brutos

Transforme os dados brutos em elementos visuais, como gráficos, tabelas e painéis, pois a visualização permite o monitoramento em tempo real dos principais pontos de dados ou métricas. Visualizações claras e concisas tornam a observabilidade dos dados acessível a um público mais amplo, promovendo a colaboração em equipe. As partes interessadas de todos os departamentos podem compreender facilmente as tendências e a integridade dos dados, levando a uma melhor comunicação e propriedade compartilhada da qualidade dos dados.

Audite regularmente pipelines de dados

Auditorias regulares permitem uma resolução mais rápida, identificando gargalos desde o início. Essas auditorias garantem um fluxo de dados suave em todo o pipeline e garantem acesso irrestrito a pontos de dados críticos. As organizações podem identificar desvios na qualidade dos dados antes que afetem os negócios, concentrando-se na manutenção da integridade do pipeline.

Como escolher a ferramenta certa de observabilidade de dados  

As ferramentas de observabilidade de dados são essenciais para obter insights profundos sobre a infraestrutura da organização. A questão de “escolher a ferramenta certa de observabilidade de dados” não tem uma resposta direta porque nem todas as ferramentas são criadas iguais. Aqui está o que considerar ao selecionar a ferramenta certa:

• Coleta de dados abrangente: Uma boa ferramenta de observabilidade deve coletar dados de diversas fontes na rede, infraestrutura, servidores, bancos de dados, aplicativos em nuvem e armazenamento. Ele também deve ter recursos para revisar, coletar amostras e processar esses dados para fornecer uma visão holística.
• Visualização extensa: Uma função central de uma boa ferramenta de observabilidade é fornecer uma visão abrangente Visualização de dados capacidade. A visualização permite que as equipes entendam facilmente conjuntos de dados complexos e identifiquem tendências ou padrões que indicam problemas de qualidade dos dados.
• Integração com arquitetura existente: Procure uma ferramenta que se integre perfeitamente à arquitetura e às fontes de dados existentes. Idealmente, ele deveria monitorar dados em repouso (sem extração) e em movimento durante todo o seu ciclo de vida.
• Características avançadas: Procure ferramentas que incorporem inteligência artificial para operações (AIOps) e análises avançadas. Esses recursos automatizam tarefas e fornecem insights mais profundos, permitindo que a ferramenta ofereça melhor suporte às metas de negócios junto com as necessidades de TI.
• Facilidade de uso: A ferramenta ideal deve integrar-se perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes e exigir um trabalho inicial mínimo. Priorize ferramentas que não exijam ampla padronização de dados, mapeamento ou alterações no pipeline de dados para uma experiência de implementação mais tranquila.

Pensamentos Finais  

O verdadeiro valor dos dados reside na sua qualidade e acessibilidade. A observabilidade de dados oferece insights profundos sobre a infraestrutura de dados de uma organização, garantindo a integridade e a confiabilidade dos pipelines de dados. Este foco na qualidade dos dados, por sua vez, melhora a tomada de decisões baseada em dados, ao mesmo tempo que aproveita os ativos de dados de uma empresa.

Ao implementar uma estratégia de observabilidade de dados e seguir as melhores práticas, as organizações podem superar os desafios que surgem devido a uma infraestrutura complexa, silos de dados e volumes de dados cada vez maiores.

Nem todas as empresas precisam de uma plataforma avançada de observabilidade de dados porque o gerenciamento da qualidade dos dados é uma base sólida para dados saudáveis ​​e, se bem feito, pode enfrentar a maioria dos desafios de dados de forma eficaz. Embora a observabilidade dos dados ofereça insights profundos, especialmente em cenários com pipelines de dados complexos e volumes extremamente altos de dados, as equipes devem priorizar o aprimoramento da qualidade dos dados, pois proporciona os benefícios mais diretos e significativos. Depois que a base estiver definida, as empresas poderão considerar a observabilidade dos dados como uma camada extra de visibilidade e gerenciamento proativo.

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