Tegenwoordig zijn data een van de meest waardevolle bezittingen van een bedrijf, omdat de inzichten die ze bieden cruciale beslissingen mogelijk maken. Deze gegevens moeten accuraat, van hoge kwaliteit en betrouwbaar zijn. Hoewel het essentieel is om inzicht te krijgen in gegevens, is het ook essentieel om de gezondheid van uw gegevens te begrijpen om ervoor te zorgen dat deze niet ontbreken, misbruikt worden of onjuist worden toegevoegd. Met de waarneembaarheid van gegevens kan uw bedrijf problemen met zijn datasystemen en gegevens beheren, volgen en identificeren voordat deze downtime veroorzaken.
A. Wat is waarneembaarheid van gegevens?
Waarneembaarheid van gegevens omvat het vermogen van een organisatie om de toestand van haar systemen en gegevens volledig te begrijpen. Dankzij de uitstekende waarneembaarheid van gegevens krijgt uw bedrijf volledig inzicht in zijn datapijplijnen. Het stelt teams ook in staat processen en tools te creëren om de gegevensstroom binnen het bedrijf te begrijpen en databarrières op te sporen om inconsistenties en downtime te voorkomen.
B. Belang van waarneembaarheid van gegevens
1. End-to-end datapijplijnweergave
Data Observability biedt een end-to-end overzicht van de datapijplijn en elimineert data-downtime met behulp van de beste DevOps- en pijplijnobservabiliteitsprincipes. Dit betekent het toepassen van waarschuwingen, triage en geautomatiseerde monitoring om problemen met de gegevenskwaliteit en vindbaarheid op te sporen en te beoordelen.
Omgaan met een kapotte datapijplijn of dataprobleem kan lastig zijn. Als uw team niet weet dat er iets kapot is in de datapijplijn of dat de gegevens beschadigd zijn, lopen ze het risico experimenten, het vertrouwen van belanghebbenden en de integriteit van analyses in gevaar te brengen.
Met een dataobservatieplatform zoals Streamdal kan uw DevOps-team een end-to-end beeld krijgen van de datapijplijn, waardoor ze in een fractie van een seconde kunnen reageren als er iets misgaat. Het stelt hen ook in staat verder te kijken dan prestatiestatistieken door hen antwoorden te geven over de redenen voor mislukkingen.
2. Overzicht van de gezondheid en prestaties van het datasysteem
Waarneembaarheid van gegevens helpt uw team de gezondheid van uw gegevens te waarborgen door een constante stroom van volume, distributie, metagegevens, versheid en herkomst te handhaven. Bedrijven met een groot aantal niet-verbonden tools kunnen observatiemonitoring gebruiken om IT te helpen inzicht te krijgen in de gezondheid en prestaties van uw systeem.
Een van de belangrijkste voordelen van de waarneembaarheid van gegevens is het stroomlijnen van de analyse van de hoofdoorzaken. Hiermee kunt u end-to-end datamonitoring en -zichtbaarheid binnen een complexe IT-architectuur mogelijk maken, zodat uw teams eenvoudig dataproblemen en knelpunten kunnen detecteren, ongeacht hun oorsprong.
3. Elimineert de risico's van onnauwkeurige rapportage en analyses
Dankzij de observatie van gegevens kunnen bedrijven onregelmatigheden detecteren en automatisch de juiste gebruikers waarschuwen voor waarschuwingen die tot gevaarlijke gegevensgebeurtenissen kunnen leiden. Hierdoor kan uw bedrijf proactiever omgaan met potentiële gegevensproblemen die uw bedrijf ontwrichten en stroomafwaarts kostbare problemen veroorzaken.
4. Verhoogt het vertrouwen in gegevens voor cruciale zakelijke beslissingen
Hoewel machine learning-algoritmen en data-inzichten nuttig kunnen zijn, kunnen slecht databeheer en fouten rampzalig zijn voor uw bedrijf. Door de observatie van gegevens kan uw bedrijf echter snel situaties monitoren en volgen, wat het vertrouwen vergroot bij het nemen van datagestuurde beslissingen.
5. Garandeert de nauwkeurigheid, kwaliteit, betrouwbaarheid en waarde van gegevens.
Uw datateam kan de waarneembaarheid van gegevens gebruiken om ervoor te zorgen dat de nauwkeurigheid, kwaliteit, betrouwbaarheid en waarde van gegevens niet in het gedrang komen. Het kan hen ook helpen ervoor te zorgen dat datapijplijnen niet worden verbroken. Zonder een alomvattende strategie voor het observeren van gegevens kunnen analyse- en datateams moeite hebben om de betrouwbaarheid en consistentie van de pijplijn te garanderen met een flexibele, iteratieve methodologie of om een analyse uit te voeren die de oorzaak centraal stelt, waardoor snelle en effectieve oplossingen kunnen worden gevonden.
C. Eindnoot
Waarneembaarheid van data is essentieel voor elke datagedreven organisatie. Overweeg te investeren in de waarneembaarheid van gegevens om van deze voordelen te profiteren.