A definição para Data Observability - Observabilidade de Dados - refere-se à compreensão abrangente de uma organização sobre a saúde e o desempenho dos dados em seus sistemas.
Leia todos os tópicos:
- A Observabilidade de Dados é Essencial para o DataOps
- Por que a Observabilidade de Dados é Importante?
- Os Principais Recursos das Ferramentas de Observabilidade de Dados
- Observabilidade de Dados versus Testes de Dados
- Observabilidade de Dados versus Monitoramento de Pipeline de Dados
- Observabilidade de Dados versus Qualidade dos Dados
- Observabilidade de Dados versus Engenharia de Confiabilidade de Dados
- Qualidade dos Dados versus Confiabilidade dos Dados
- Sinais de que VOCÊ precisa de uma Plataforma de Observabilidade de Dados
- O Futuro da Observabilidade de Dados
As ferramentas de Data Observability empregam monitoramento automatizado, análise de causa raiz, linhagem de dados e insights de integridade de dados para detectar, resolver e prevenir proativamente anomalias de dados. Essa abordagem resulta em pipelines de dados mais saudáveis, maior produtividade da equipe, práticas aprimoradas de gerenciamento de dados e, em última análise, maior satisfação do cliente.
Os cinco pilares da observabilidade de dados são:
Frescor
Qualidade
Volume
Esquema
Linhagem
Juntos, esses componentes fornecem informações valiosas sobre a qualidade e a confiabilidade dos seus dados. Vamos dar um mergulho mais profundo.
Frescor: O frescor busca entender o quão atualizadas estão suas tabelas de dados, bem como a cadência com que suas tabelas são atualizadas. A frescura é particularmente importante quando se trata de tomada de decisões; afinal, dados obsoletos são basicamente sinônimo de perda de tempo e dinheiro.
Qualidade: seus pipelines de dados podem estar funcionando bem, mas os dados que fluem por eles podem ser lixo. O pilar de qualidade analisa os dados em si e aspectos como porcentagem de NULLS, porcentagem de únicos e se seus dados estão dentro de um intervalo aceito. A qualidade fornece informações sobre se suas tabelas são confiáveis ou não, com base no que pode ser esperado de seus dados.
Volume: o volume refere-se à integridade de suas tabelas de dados e oferece insights sobre a integridade de suas fontes de dados. Se 200 milhões de linhas de repente se transformarem em 5 milhões, você deve saber.
Esquema: Mudanças na organização dos seus dados, em outras palavras, esquema, muitas vezes indicam dados quebrados. Monitorar quem faz alterações nessas tabelas e quando é fundamental para compreender a integridade do seu ecossistema de dados.
Linhagem: Quando os dados quebram, a primeira pergunta é sempre “onde?” A linhagem de dados fornece a resposta informando quais fontes upstream e ingestores downstream foram impactados, bem como quais equipes estão gerando os dados e quem os está acessando. A boa linhagem também coleta informações sobre os dados (também chamados de metadados) que se referem à governança, aos negócios e às diretrizes técnicas associadas a tabelas de dados específicas, servindo como uma fonte única de verdade para todos os consumidores.
As origens da observabilidade de dados
Um problema tão comum quanto entregar um relatório, apenas para ser notificado minutos depois sobre problemas com os dados. Não importava quão fortes são os pipelines de ETL ou quantas vezes revise o SQL: Os dados simplesmente não permanecem confiáveis.
Infelizmente, esse problema não era único. Depois de conversar com centenas de líderes de dados sobre seus maiores problemas, aprende-se que o tempo de inatividade dos dados está no topo da lista.
O tempo de inatividade dos dados — períodos em que os dados são parciais, errados, ausentes ou imprecisos — só se multiplica à medida que os sistemas de dados se tornam cada vez mais complexos, dando suporte a um ecossistema infinito de fontes e consumidores.
Da mesma forma que o DevOps aplica a observabilidade ao software, tornou-se necessário que as equipes de dados aproveitar esse mesmo manto de diligência e começar a criar a categoria da Data Observability como uma forma mais holística de abordar a qualidade dos dados.
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