Welche Metriken sollten für Beobachtbarkeit verwendet werden?

Daten sind zum Lebenselixier moderner Unternehmen geworden. Doch mit zunehmendem Datenvolumen, schnellerer Datenübertragung und steigender Komplexität über Pipelines, Plattformen und Teams hinweg wird es immer schwieriger, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten. Data Beobachtbarkeit zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Teams einen umfassenden Überblick über den Zustand ihrer Datensysteme verschafft.

Im Zentrum der Beobachtbarkeit Metriken: quantifizierbare Signale, die Ingenieuren, Analysten und Datenverantwortlichen dabei helfen, Anomalien zu erkennen, Probleme zu lokalisieren und das Vertrauen in ihre Daten zu stärken.

Warum Metriken für Beobachtbarkeit wichtig sind

Beobachtbarkeit oft als die Fähigkeit einer Organisation definiert, den Zustand ihrer Daten über Pipelines, Speicher, Transformationen und Anwendungen hinweg zu verstehen. Bei Beobachtbarkeit jedoch Beobachtbarkeit nur um die Überwachung von Dashboards oder die Reaktion auf Warnmeldungen. Sie erfordert kontinuierliche, quantifizierbare Messungen.

Metriken geben Teams:

• Frühwarnsignale, bevor fehlerhafte Daten die Stakeholder erreichen.
• Einblicke in die Ursachen von Pipeline-Ausfällen.
• Vertrauen darauf, dass Analysen, KI-Modelle und Dashboards auf vertrauenswürdigen Informationen basieren.
• Operative Effizienz durch Reduzierung der manuellen Datenvalidierung.
• Unterstützung der Unternehmensführung durch messbare Kontrollen und Compliance-Indikatoren.

Mit anderen Worten: Metriken verwandeln Beobachtbarkeit von Daten Beobachtbarkeit einer reaktiven Reihe von Überprüfungen in eine proaktive, informationsgesteuerte Disziplin.

Das Framework Datenbeob Beobachtbarkeit barkeitsmetriken

Viele Organisationen orientieren sich bei der Festlegung ihrer Kennzahlen an den allgemein anerkannten fünf Säulen der Beobachtbarkeit:

1. Frische
2. Qualität
3. Band
4. Abstammung
5. Schema

Diese Säulen kategorisieren die Arten von Problemen, die häufig in Datensystemen auftreten. Innerhalb jeder Säule gibt es jedoch spezifische, umsetzbare Kennzahlen, die ein klareres Bild vom Zustand der Daten vermitteln.

1. Frische-Kennzahlen

Frischekennzahlen messen, ob Daten rechtzeitig und innerhalb der erwarteten Intervalle aktualisiert werden. Veraltete oder verzögerte Daten können Dashboards, ML-Modelle und Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen.

Latenz

Die Latenz misst die Zeit zwischen dem erwarteten Zeitpunkt der Datenübertragung und dem Zeitpunkt, zu dem die Daten tatsächlich eintreffen.

• Warum das wichtig ist: Verzögerte Daten können zu falschen Erkenntnissen führen, insbesondere bei Echtzeit- oder Betriebsanalysen.
• Messverfahren: Vergleichen Sie die tatsächlichen Zeitstempel der Datenerfassung mit SLA erwarteten SLA .

SLA rate

Diese Kennzahl erfasst, wie oft Daten die SLAs hinsichtlich ihrer Aktualität erfüllen. Sie wird verwendet, um Trends hinsichtlich der Zuverlässigkeit über Pipelines hinweg im Zeitverlauf zu verstehen.

Was Frischekennzahlen verraten

• Verzögerungen bei der Pipeline.
• Fehler beim Protokollieren oder Erfassen.
• Integrationsprobleme mit Datenquellen von Drittanbietern.
• Cron-Jobs oder Orchestrierung .

Probleme mit der Aktualität sind oft das erste Anzeichen dafür, dass etwas nicht stimmt, weshalb diese Kennzahlen zu den wichtigsten zählen.

2. Qualitätskennzahlen

Datenqualitätsmetriken bewerten die Korrektheit, Beständigkeit, Vollständigkeit und Gültigkeit von Daten. Sie helfen Teams dabei, Anomalien oder Ungenauigkeiten schnell zu erkennen.

Vollständigkeit

Diese Kennzahl misst den Prozentsatz der Werte, die nicht null oder nicht fehlend sind. Fehlende Werte deuten oft auf Probleme in vorgelagerten Bereichen, fehlerhafte Verknüpfungen oder Systemausfälle hin.

Genauigkeit

Genauigkeit ist eine Bewertung, wie genau Daten mit der tatsächlichen Situation oder erwarteten Mustern übereinstimmen. Hier ein Beispiel: Ein Temperatursensor, der ständig unmögliche Werte meldet, weist auf eine Fehlfunktion des Sensors hin.

Beständigkeit

Beständigkeit , dass Daten über Systeme hinweg den erwarteten Beziehungen oder Regeln entsprechen.

• Beispiele:
  • Fremdschlüsselbeziehungen bleiben bestehen.
  • Es werden keine doppelten Nutzer erstellt.
  • Die Umsatzwerte stimmen über alle BI-Dashboards hinweg überein.

Gültigkeit

Bei der Bewertung der Gültigkeit überprüfen Sie, ob die Daten den festgelegten Formaten, Typen oder Bereichen entsprechen.

• Beispiele:
  • E-Mails enthalten „@“.
  • Die Daten sind gültig.
  • Numerische Felder liegen innerhalb der zulässigen Bereiche.

Einzigartigkeit

Einzigartigkeitsmetriken überprüfen auf Duplikate oder Redundanzen. Dies ist nützlich für die Identitätsauflösung, zusammengeführte Datensätze und Customer-360-Anwendungsfälle.

Benutzerdefinierte Qualitäts-KPIs

Viele Teams definieren domänenspezifische Metriken, wie beispielsweise die folgenden:

• Gültigkeit der Betrugswahrscheinlichkeit.
• ML-Feature-Drift.
• Fehlanpassungsraten Supply chain .

Was Qualitätskennzahlen verraten

• Datenbeschädigung.
• Falsche Transformationen.
• Unerwartete Nullspitzen.
• Doppelte Datensätze.
• Fehlende Quellen von Drittanbietern.
• Schema-Verstöße.

Qualitätsmetriken sind das Rückgrat jeder Beobachtbarkeit , da sie sich direkt auf die Genauigkeit der Entscheidungsfindung auswirken.

3. Volumenmetriken

Volumenmetriken zeigen, ob die richtige Datenmenge durch die Pipelines fließt. Zu wenig oder zu viele Daten können gleichermaßen problematisch sein.

Zeilenanzahl (oder Aufzeichnung )

Der Vergleich der Zahlen mit historischen Basiswerten macht plötzliche Einbrüche oder Anstiege deutlich.

• Beispiel: Eine Marketingtabelle verarbeitet normalerweise täglich 100.000 Ereignisse, heute sind es jedoch nur 2.000. Da stimmt etwas nicht.

Dateianzahl oder Stapelgröße

Diese Metrik ist nützlich für Batch-Verarbeitungssysteme wie Hadoop oder Spark.

Datengröße

Diese Kennzahl erfasst, ob die erwarteten Gesamtgrößen für Speicherung und Verarbeitung erreicht werden. Spitzen können auf doppelte Verarbeitung oder außer Kontrolle geratene Protokolle hinweisen. Ein Rückgang könnte auf fehlende Daten hindeuten.

Datendurchsatz

Der Durchsatz misst die Datenmenge, die pro Sekunde, Minute und/oder Stunde fließt. Er ist für Streaming wie Kafka, Flink oder Kinesis von entscheidender Bedeutung.

Was Volumenmetriken offenbaren

• Engpässe in der Pipeline.
• Unvollständige Datenladungen.
• Fehlfunktionierende Sensoren oder Ereignisgeber.
• Doppelte Erfassung.
• Dateninflation aufgrund von Fehlern oder unerwarteten Werten.

Volumenmetriken sind unerlässlich, um die Vollständigkeit sicherzustellen und systemweite Muster oder Ausfälle zu erkennen.

4. Schema-Metriken

Schema-Metriken überwachen die Struktur von Daten (ihre Felder, Typen, Einschränkungen und Beziehungen). Unerwartete Schemaänderungen gehören zu den häufigsten Ursachen für Pipeline-Ausfälle.

Änderungen der Feldanzahl

Neue, fehlende oder umbenannte Felder können ETL-Jobs und Dashboards nachgelagert beschädigen.

Änderungen des Datentyps

Eine Änderung von einer Ganzzahl zu einer Zeichenfolge oder von einem Zeitstempel zu Text kann dazu führen, dass Abfragen nicht mehr ausgeführt werden können.

Verletzungen von Einschränkungen

Beispiele hierfür sind:

• Primärschlüssel fehlen.
• Einzigartige Einschränkungen aufgehoben.
• Fremdschlüssel-Inkonsistenzen.
• Enum-Werte werden unerwartet erweitert.

Verteilungsverschiebungen

Die Überwachung der erwarteten Verteilungen für Felder hilft dabei, Folgendes zu erkennen:

• Ausreißer
• Voreingenommenheit
• Datenverschiebung

Was Schema-Metriken offenbaren

• API-Versionsaktualisierungen.
• Unangekündigte Änderungen durch vorgelagerte Teams.
• Beschädigter Dateneingang.
• Neukalibrierung oder Neukonfiguration des Sensors.

Schema-Metriken sind entscheidend für die Gewährleistung struktureller Stabilität und Kompatibilität über Pipelines hinweg.

5. Abstammungsmetriken

Datenherkunftsmetriken bieten Transparenz darüber, wie Daten über Systeme, Transformationen und Abhängigkeiten hinweg fließen.

Obwohl Abstammung oft als statisches Diagramm betrachtet wird, kann sie auch dynamisch gemessen werden.

Fehlerrate im vorgelagerten Bereich

Dies verfolgt, wie oft vorgelagerte Quellen nachgelagerte Probleme verursachen.

Latenz aufgrund von Pipeline-Abhängigkeiten

Die Pipeline-Abhängigkeitslatenz ist ein Maß für Verzögerungen, die durch vorgelagerte Abhängigkeiten verursacht werden.

Transformationsschritt Dauer

Das Verständnis der Dauer jedes Transformationsschritts ist hilfreich, um zu verstehen, wo entlang der Pipeline Engpässe auftreten.

Aufprallradius

Der Auswirkungsradius gibt an, wie viele nachgelagerte Assets betroffen sind, wenn eine Tabelle oder ein Job fehlschlägt.

Warum Abstammungsmetriken wichtig sind

• Hilft Teams dabei, Datenvorfälle schnell zu triagieren.
• Unterstützt Governance und Compliance.
• Gewährleistet betriebliche Transparenz über alle Systeme hinweg.
• Reduziert die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (MTTR).

Mit Hilfe von Lineage-Metriken können Unternehmen ihre Datensysteme nicht nur beobachten, sondern auch verstehen.

Säulenübergreifende operative Kennzahlen

Über die fünf Säulen hinaus gewinnen mehrere operative Kennzahlen zunehmend an Bedeutung für Beobachtbarkeit .

1. Pipeline-Zustandsmetriken

• Erfolgs-/Misserfolgsraten.
• Variabilität der Auftragsdauer.
• Aufgabe .

2. Alarmierungsmetriken

• Alarmfrequenz.
• Rate der echten positiven Ergebnisse im Vergleich zur Rate der falschen positiven Ergebnisse.
• Mittlere Zeit zwischen Warnmeldungen.
• SLA für die Bearbeitung von Warnmeldungen.

3. Kennzahlen zur Plattformzuverlässigkeit

• API-Fehlerraten.
• Abfrageverzögerung.
• Ressourcennutzung (CPU, Speicher, E/A).

4. Nutzer

Organisationen messen die Datenzuverlässigkeit zunehmend aus der Nutzer . Dazu gehören Kennzahlen wie:

• Aktualitätswert Dashboard .
• Umfragen zur Zufriedenheit der Datennutzer.
• Von Geschäftsteams gemeldete Vorfälle.

Diese Betriebskennzahlen tragen dazu bei, dass der technische Zustand der Datensysteme den geschäftlichen Anforderungen entspricht.

Wie man Datenbeobachtbarkeits Beobachtbarkeit iken effektiv implementiert

Die richtigen Kennzahlen zu kennen, ist nur der Anfang. Eine effektive Umsetzung erfordert Strategie und Prozesse.

1. Basislinie Alles

Historische Basiswerte sind unerlässlich, da „normal“ je nach Datensatz, Geschäftsbereich und Saison variiert.

• Verwenden Sie gleitende Durchschnitte.
• Segmentieren Sie die Basislinien nach Geschäftszeiten und außerhalb der Geschäftszeiten.
• Berücksichtigen Sie tägliche/wöchentliche/saisonale Zyklen.

2. Überwachung automatisieren

Manuelle Überprüfungen sind nicht skalierbar. Moderne Beobachtbarkeit automatisieren dies durch folgende Maßnahmen:

• Kontinuierliche Verfolgung von Kennzahlen.
• Erkennung von Anomalien mithilfe von ML-Modellen.
• Alarme automatisch auslösen.
• Integration mit CI/CD-Pipelines.

3. Priorisieren Sie anhand der geschäftlichen Auswirkungen

Nicht alle Datenbestände verdienen das gleiche Maß an Beobachtbarkeit.

Klassifizieren Sie Vermögenswerte wie folgt:

• Stufe 1: geschäftskritisch (ML-Funktionen, Finanzdaten).
• Stufe 2: wichtig, aber nicht zeitkritisch.
• Stufe 3: geringe Auswirkungen.

4. Lineage mit Metriken integrieren

Beobachtbarkeit durch Lineage ermöglichte Beobachtbarkeit die Ursachenanalyse.

Betrachten Sie dieses Beispiel: Ein plötzlicher Volumenrückgang und eine Änderung des Upstream-Schemas bedeuten, dass der wahrscheinliche Verursacher sofort identifiziert werden kann.

5. Schließen Sie den Kreis mit dem Incident Management

Beobachtbarkeit einbinden in:

• Slack- oder Teams-Benachrichtigungen.
• Jira- oder ServiceNow-Tickets.
• Bereitschaftsdienst-Rotationsprozesse.

Stellen Sie sicher, dass jede Warnmeldung zu Lernprozessen und Systemverbesserungen führt.

Beispiele für Metriken in reale Daten Beobachtbarkeit

Nehmen wir uns einen Moment Zeit, um einige Beispiele aus der Praxis für die Anwendung von Beobachtbarkeit anzusehen.

E-Commerce

• Volumenmetriken erkennen, dass die täglichen Bestellungen unerwartet zurückgegangen sind, was auf einen Ausfall des Kassensystems hindeutet.
• Die Frischekennzahlen zeigen verzögerte Aktualisierungen seitens des Zahlungsabwicklers.
• Die Abstammungsmetriken identifizieren, dass die betroffene Tabelle in das dashboard einfließt, wodurch verhindert wird, dass fehlerhafte Daten an Führungskräfte gelangen.

Gesundheitswesen

• Qualitätsmetriken erkennen große Spitzen bei fehlenden Patienten-Vitalwerten aufgrund falsch konfigurierter medizinischer Geräte.
• Schema-Metriken erfassen eine Änderung des Datentyps in einem Laborergebnisse-Feed.
• Operative Kennzahlen verfolgen API-Fehler zwischen EMR- und Analysesystemen.

Finanztechnologie

• Frischekennzahlen stellen sicher, dass Betrugserkennung Transaktionsdaten in Echtzeit erhalten.
• Gültigkeitsmetriken überprüfen, ob die Transaktionsbeträge innerhalb plausibler Grenzen bleiben.
• Die Lineage-Metriken unterstützen Compliance-Audits, indem sie genau zeigen, wie Finanzdaten transformiert werden.

Actian Data Intelligence-Plattform führend im Bereich der Beobachtbarkeit

Metriken sind die Grundlage für Beobachtbarkeit von Daten. Sie liefern die quantifizierbaren, objektiven Signale, die Unternehmen benötigen, um sicherzustellen, dass Daten aktuell, genau, konsistent und zuverlässig sind. Durch die Konzentration auf die fünf Säulen und wichtige operative und Nutzer Metriken können Unternehmen einen tiefen Einblick in ihr Datenökosystem gewinnen.

Actian Data Intelligence-Plattform optimiert Beobachtbarkeit und trägt dazu bei, dass die Daten eines Unternehmens jederzeit vertrauenswürdig und korrekt sind. Vereinbaren Sie noch heute eine individuelle Vorführung, um zu erfahren, wie die Plattform dazu beitragen kann, die Art und Weise zu verändern, wie Sie Ihre Daten schützen, nutzen, aufdecken, verwalten und aktivieren.

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