什么是数据可观察性？  

数据可观察性是主动监控组织数据的准确性、健康状况和有用性的过程。它是组织对其整个数据环境（包括数据管道、基础设施和应用程序）具有全面可见性的能力。数据可观察性使组织能够快速识别、控制、预防、补救和修复数据中断，所有这些都在商定的服务级别协议 (SLA) 范围内。

借助数据可观察性，组织能够监控不同的指标，从而更深入地了解数据的健康状况。例如，用于检查数据突然激增或下降的数据量、用于确定数据质量问题的错误率以及用于确保数据保持可访问性的延迟。根据这些信号或指标，组织可以获得改进的见解 数据管理 和治理，这意味着更好的业务决策。

数据可观察性的起源

1800 世纪中期，苏格兰物理学家 James Clerk Maxwell 遇到了监控复杂系统的挑战。他认识到直接观察此类系统中的每一条信息是不可能的。麦克斯韦的解决方案是关注关键输出，并根据这些观察结果推断系统的整体健康状况。这项开创性的工作为可观测性概念奠定了基础。

对数据整个生命周期的健康和完整性的深入了解的需求引发了数据可观察性作为数据管理中一个重要领域的兴起。

数据可观察性 与 数据质量  

这个 数据可观察性的重要性  

现代组织中数据的指数级增长凸显了维护数据的重要性 数据质量 以及知情决策的可靠性。数据可观测性是一种解决方案，使组织能够有效管理其复杂的数据基础设施并确保其见解的完整性。

传统的数据质量检查提供的视角有限，因为它们关注的是特定时间点的数据。然而，数据可观察性提供了对数据生命周期的深入理解。它涉及在整个过程中持续监控关键指标 数据管道，使组织能够实时或近乎实时地了解其数据系统的健康状况和行为。这些见解对于防止数据质量差的影响非常重要，例如扭曲的报告和倾斜的分析。

作为一种主动措施，数据可观察性使数据团队能够在异常、延迟、模式更改或沿袭问题影响洞察力之前主动发现并修复它们。

在机器学习中，忽略数据可观察性可能会导致模型性能逐渐下降。例如，如果没有适当的数据可观测性，机器学习模型很容易出现数据漂移，并且随着时间的推移可能会变得无效。

数据可观测性有助于检测这些偏差，确保模型保持可靠。此外，现代数据管道的复杂性和数量给维护数据质量和清晰的数据沿袭带来了挑战。数据可观测性为团队提供了必要的工具，通过提供对数据架构的实时洞察来解决这些挑战。它确保数据流顺畅，减少中断并加快提供有价值的见解。

数据可观测性的 5 个支柱  

数据可观测性的有效性依赖于几个关键支柱。这些支柱是一个框架，可对整个组织使用的信息进行监控和分析。

新鲜

新鲜度是指数据集的更新程度。此支柱的主要重点是管道内数据的及时性。组织需要定义数据更新的可接受延迟阈值。监控数据年龄、更新频率和时间戳等指标有助于识别延迟或中断 数据摄取 或转化过程。新鲜数据确保见解基于最新信息，从而做出更明智的决策。

分布

数据可观察性有助于监控关键的统计属性，例如平均值、中位数和标准差。它还有助于识别源数据本身的潜在问题。及时识别与预期数据分布模式的偏差使数据团队能够在这些问题扭曲分析结果之前调查并解决这些问题。

音量

数据量的意外增加或减少可能表明潜在的问题，例如数据源问题、管道瓶颈或数据质量恶化。通过数据可观察性，团队可以监控数据量的波动，从而找到根本原因并简化数据流。

架构

时间 架构 显示管道内数据的结构和组织。组织可以通过数据可观察性持续监控架构更改，包括数据字段的添加、删除或修改。模式监控使数据团队能够识别潜在的模式漂移，这些漂移可能会破坏下游流程或在数据分析中引入不一致。

血统

数据沿袭跟踪管道内数据的起源、转换步骤和目的地。如果发现数据质量问题，数据沿袭允许团队追溯到其来源并查明受影响的下游流程。数据可观察性侧重于映射数据沿袭，以促进根本原因分析并有效解决数据质量问题。

数据可观测性的关键组成部分和特征  

数据监测

数据管道是传输信息的复杂网络，必须受到监控。数据可观察性为组织提供了可提供整个管道中数据流的全面视图的指标。

警报系统  

数据可观测性利用警报系统通知数据团队管道内检测到的任何异常或问题。这些警报是由各种指标与预定义阈值的偏差触发的，使团队能够在潜在问题升级之前解决它们。

元数据管理  

有效的数据可观察性依赖于有组织且易于访问的数据 元数据，定义数据架构、沿袭和所有权等详细信息，提供上下文。元数据管理确保信息保持最新且随时可用，使数据团队能够了解流经管道的数据的含义和来源，从而促进高效的故障排除和影响分析。

数据沿袭跟踪

数据沿袭直观地表示数据在管道内经历的转换和移动。它使团队能够追踪数据的来源、识别潜在问题并确保数据质量在整个生命周期中保持一致。

根本原因分析

根本原因分析使数据团队能够有效地解决问题并防止它们在未来再次发生。数据可观察性使数据团队能够利用数据监控、警报和沿袭跟踪的见解来查明数据质量问题的根源。

如何实现数据可观察性  

第 1 步：库存数据用例

成功的数据可观察性计划涉及了解数据在整个组织中的使用方式。初步步骤包括确定依赖数据的部门或团队、他们使用的特定数据类型以及每个数据集的预期目的。通过了解这些用例，组织可以根据对业务功能的潜在影响确定数据可观测性工作的优先级。

第 2 步：协调组织

实现数据可观察性需要组织内各个团队之间的协作。向所有利益相关者传达数据可观察性的重要性，强调它如何使各个部门受益并最终加强数据驱动的决策。沟通创造了一种数据所有权文化，并为实施的成功进行投资。

步骤 3：实施数据质量监控

此阶段涉及实施工具来监控各种数据质量指标。这些指标包括数据新鲜度、完整性、准确性和一致性。监控这些指标可以让组织了解整体数据健康状况并确定潜在的改进领域。

第 4 步：优化数据质量

为了优化数据质量，团队应该明确定义出现问题时的处理步骤。此外，为不同的事件分配所有权并实施工具来简化故障排除和根本原因分析。组织可以通过优化事件解决流程来减少对下游流程和决策的潜在影响。

第五步：风险防范

最后一步的重点是实施策略，从一开始就防止数据质量事件的发生。此步骤涉及数据摄取点的数据验证规则、用于在数据管道早期识别潜在问题的数据沿袭跟踪，以及整个数据生命周期中数据质量检查的自动化。组织可以通过优先考虑预防措施来最大程度地减少数据质量问题并确保数据的可信度。

的好处 实现 数据可观察性  

精心设计的数据可观测性策略可以带来一系列好处。

• 提高数据质量

借助更清晰的数据，组织可以做出更好的数据驱动决策，从而改善运营、提高客户满意度并提高整体业务绩效。数据可观察性使团队能够在问题发生时立即识别问题，例如缺失值、重复记录或不一致的格式，然后再破坏相关工作流程。

• 快速故障排除

数据可观察性工具可帮助团队快速识别错误或数据偏差。实时监控、异常检测和警报等功能可以更快地进行故障排除和问题解决，从而最大限度地减少停机成本和严重程度。

• 帮助打破孤岛

数据可观察性平台提供共享仪表板，使各个利益相关者能够了解关键数据集，并促进更好的团队协作和沟通。

• 优化效率

数据可观测性工具可查明瓶颈和性能问题，使工程师能够优化系统，以实现更好的资源利用和更快的处理时间。此外，自动化减少了维护数据健康状况的手动工作，使数据工程师能够专注于从数据中提取价值。

• 加强合规性

数据可观测性有助于确保数据满足金融、医疗保健和电信等受监管行业的准确性、一致性和安全标准。这降低了不合规和相关处罚的风险。

• 增强客户体验

高质量数据对于了解客户需求、偏好和行为非常重要。数据可观察性有助于维护准确和最新的客户数据，通过个性化体验提高客户满意度和忠诚度。

• 推动收入增长

数据可观测性通过控制数据健康状况提供新的见解、识别趋势并发现潜在的收入机会。组织可以更有效地使用数据，从而增加收入和增长。

数据可观测性的挑战  

复杂的基础设施

技术、分布式系统和分散管理的异构性使得实现一致的数据收集和整体可见性变得困难。标准化指标和利用中央可观察平台可以提供帮助。

数据量

系统的复杂性往往会导致数据量的增加。随着系统和应用程序产生更多数据，可观察性工具可能会不堪重负，限制其分析和提供见解的能力。这可能会导致延迟增加，从而损害有效的可观察性。因此，扩展这些工具对于确保它们不会在数据洪流中错过相关信号非常重要。

数据孤岛

由于无法关联不同来源的数据，因此很难确定根本原因和趋势。它还限制了数据可观测工具的有效性。打破数据孤岛对于组织获得有意义的见解和增强数据可观察性至关重要。

云挑战

迁移到云时，重要的是要考虑数据收集级别的变化如何影响数据可观察性，特别是因为一些云供应商提供的仪器选项有限。

数据可观测性最佳实践  

定义数据质量指标

数据质量指标回答了“丢失了多少数据？”等基本问题。 “数据与现实的反映有多接近？”以及“类似数据集中是否存在差异？”建立回答这些问题的指标可以让企业识别数据质量问题，从而降低基于错误或不完整信息做出决策的风险。

简化基础设施监控

专注于提供有关系统运行状况和性能的可行见解的数据。这种做法减轻了可观察性工具的负担，并允许进行更有针对性的分析。

集中记录

使用数据可观察性工具帮助集中数据基础设施中每个组件的日志数据。统一视图简化了问题的故障排除和根本原因分析。此外，请考虑提供数据沿袭跟踪的工具，因为它们有助于映射通过管道的数据流，从而更容易识别潜在的问题源。

原始数据可视化

将原始数据转换为图形、图表和仪表板等视觉效果，因为可视化允许实时监控关键数据点或指标。清晰简洁的可视化使更广泛的受众能够访问数据，促进团队协作。跨部门的利益相关者可以轻松了解数据趋势和健康状况，从而实现更好的沟通和数据质量的共享所有权。

定期审核数据管道

定期审核可以通过及早发现瓶颈来更快地解决问题。这些审核可确保整个管道中的数据流顺畅，并保证对关键数据点的访问不受阻碍。通过专注于维护管道的健康状况，组织可以在数据质量偏差影响业务之前识别它们。

如何选择合适的数据可观测工具  

数据可观察性工具对于深入了解组织的基础设施至关重要。 “选择正确的数据可观察性工具”的问题没有直接的答案，因为并非所有工具都是一样的。选择正确的工具时应考虑以下事项：

• 综合数据收集： 一个好的可观察性工具应该从网络、基础设施、服务器、数据库、云应用程序和存储的各种来源收集数据。它还应该具有审查、采样和处理这些数据的功能，以提供整体视图。
• 广泛的可视化： 一个好的可观察性工具的核心功能是提供全面的 数据可视化 能力。可视化使团队能够轻松理解复杂的数据集并识别表明数据质量问题的趋势或模式。
• 与现有架构集成： 寻找一种与现有数据架构和源无缝集成的工具。理想情况下，它应该在整个生命周期中监控静态数据（不提取）和动态数据。
• 高级功能： 寻找结合人工智能运营 (AIOps) 和高级分析的工具。这些功能可自动执行任务并提供更深入的见解，使该工具能够更好地支持业务目标和 IT 需求。
• 易于使用： 理想的工具应该与现有工作流程顺利集成，并且需要最少的前期工作。优先考虑不需要大量数据标准化、映射或数据管道变更的工具，以获得更顺畅的实施体验。

总结思考  

数据的真正价值在于其质量和可访问性。数据可观测性提供对组织数据基础设施的深入洞察，确保数据管道的健康和可靠性。这种对数据质量的关注反过来又可以改善数据驱动的决策，同时利用公司的数据资产。

通过实施数据可观测性策略并遵循最佳实践，组织可以克服由于复杂的基础设施、数据孤岛和不断增长的数据量而带来的挑战。

并非每个企业都需要先进的数据可观察性平台，因为数据质量管理是健康数据的坚实基础，如果做得正确，可以有效地应对大多数数据挑战。

虽然数据可观测性能够提供深刻见解，尤其是在数据管道复杂、数据量极大的场景中，但团队应优先考虑提高数据质量，因为它能带来最直接、最显著的好处。一旦打好基础，企业就可以将数据可观测性视为额外的可视性和主动管理层。

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