Daten Beobachtbarkeit Tools

Da Unternehmen riesige Datenmengen über verteilte Systeme hinweg verarbeiten, sind die Risiken von Datenverschlechterung, Downtime und ungenauen Analysen erheblich gestiegen. Aus diesem Grund werden Tools zur Beobachtbarkeit immer wichtiger. Diese Tools bieten einen durchgängigen Einblick in die Dateninfrastruktur und ermöglichen es den Teams, Datenprobleme frühzeitig zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben, bevor sie sich weiter ausbreiten.

In diesem Artikel wird untersucht, was Beobachtbarkeit ist, welche Merkmale die führenden Tools aufweisen, wie man die richtige Lösung auswählt und wie Anbieter wie Actian Unternehmen dabei helfen, eine robuste Beobachtbarkeit zu erreichen.

Was ist Beobachtbarkeit?

Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, die durch seine Systeme fließenden Daten zu überwachen, zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Sie lehnt sich an die Prinzipien der Beobachtbarkeitan Beobachtbarkeit, Protokolle und Traces -, passt sie aber an die besonderen Herausforderungen der Dateninfrastruktur an.

Tools zur Beobachtbarkeit beschränken sich nicht nur auf die Überwachung von Leistungsmetriken, sondern bieten eine tiefere Ebene der Erkenntnis über Datenqualität, Herkunft, Abhängigkeiten, Aktualität und Anomalien in komplexen Umgebungen.

Warum Beobachtbarkeit von entscheidender Bedeutung ist

Da moderne Datenstapel immer stärker fragmentiert sind, wird es immer schwieriger, Datenprobleme zu verfolgen. Infolgedessen kann sich eine Verzögerung in einer einzelnen Upstream-Quelle oder ein Transformationsfehler in einer Datenpipeline kaskadenartig auf Analyse-Dashboards auswirken und zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen. Ohne Beobachtbarkeit ist es schwierig und zeitaufwändig, solche Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Daten Beobachtbarkeit gewährleistet:

• Erkennung von Datenproblemen in Echtzeit.
• Geringere Downtime.
• Bessere Zusammenarbeit zwischen Datenteams.
• Genauere, zuverlässigere und zeitnahe Analysen.

Das ist wichtig, um das Vertrauen in Datenprodukte zu erhalten und Geschäftsrisiken zu minimieren.

Die wichtigsten Vorteile der Implementierung von Beobachtbarkeit

Unternehmen, die eine Lösung für die Beobachtbarkeit einsetzen, können Vorteile erzielen, die sich über mehrere Bereiche erstrecken:

• Verbesserte Datenqualität: Proaktiv Fehler erkennen und beheben.
• Schnellere Ursachenanalyse: Verfolgen Sie Probleme mit Hilfe der Datenverknüpfung bis zu ihrer Quelle zurück.
• Optimierte Abläufe: Automatisieren Sie die Alarmierung und reduzieren Sie den Bedarf an manuellen Kontrollen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Verfolgen Sie, wie Daten umgewandelt werden und wohin sie gelangen.
• Größeres Vertrauen in Daten: Geben Sie den Entscheidungsträgern zuverlässige Daten und Erkenntnisse an die Hand.

Hauptmerkmale der Beobachtbarkeit

Beobachtbarkeit unterscheiden sich in ihren Ansätzen und Funktionen. Es gibt jedoch Kernfunktionen, die jedes gute Beobachtbarkeit enthalten sollte, wie z. B. die folgenden:

Überwachungs- und Funktionen

Das Herzstück eines jeden Beobachtbarkeit ist die Echtzeitüberwachung und die intelligente Alarmierung. Diese Funktionen ermöglichen es Datenteams,:

• Überwachen Sie den Zustand der Pipeline und die Aktualität der Daten.
• Erkennen von Schemaänderungen oder Anomalien.
• Erhalten Sie Warnungen, wenn Schwellenwerte überschritten werden.

Diese Funktionen verhindern, dass nachgeschaltete Anwender mit veralteten oder falschen Daten arbeiten.

Analyse der Datenherkunft und der Auswirkungen

Die Datenabfolge verfolgt die Migration von Daten von der Quelle bis zum Ziel und dokumentiert, wie sie sich auf diesem Weg verändern. Die Auswirkungsanalyse ermöglicht es Unternehmen zu verstehen, wie sich Änderungen an vorgelagerten Systemen auf nachgelagerte Verwendungen auswirken können. Zusammen bieten Data Lineage und Analyse:

• Vollständige Transparenz der Abhängigkeiten.
• Schnellere Fehlersuche.
• Verbesserte Compliance-Berichterstattung.

Lineage-Diagramme unterstützen auch Prüfpfade für Governance- und Regulierungsanforderungen.

Integration in bestehende Datensysteme

Effektive Daten Beobachtbarkeit Tools integrieren sich nahtlos mit:

• Data Warehouses (BigQuery, Redshift).
• ETL/ELT-Werkzeuge (Fivetran, dbt, Airflow).
• BI-Werkzeuge (Tableau, Looker, Power BI).
• Cloud (AWS, Azure, Google Cloud).

Diese Integration gewährleistet vollständige Transparenz über den gesamten Datenstapel, ohne dass bestehende Systeme überarbeitet werden müssen.

Auswahl des richtigen Tools für die Beobachtbarkeit

Bei der Auswahl einer Lösung sollten sich die Entscheidungsträger auf Funktionen wie z.B.:

• Erkennung von Anomalie .
• Analyse der Grundursache.
• Automatisierte Dokumentation.
• Benutzerdefinierte Alarmkonfiguration.
• Scalability bei großen Datenmengen.

Unternehmen sollten nach Tools Ausschau halten, die Maschinelles Lernen nutzen, um kontextbezogene Erkenntnisse zu gewinnen, und nicht nur statische Schwellenwerte.

Bewertung der Kompatibilität mit der aktuellen Infrastruktur

Das gewählte Beobachtbarkeit sollte die aktuelle Einrichtung des Unternehmens ergänzen und nicht verkomplizieren. Zu den wichtigsten Überlegungen zur Kompatibilität gehören:

• Unterstützte Datenquellen und -ziele.
• Native Integration mit Orchestrierung .
• Deployment (SaaS vs. On-Premises).
• API-Zugang und Erweiterbarkeit.

Die Wahl eines Tools, das auf die bestehende Architektur abgestimmt ist, beschleunigt die Wertschöpfung und verringert die Reibung bei der Implementierung.

Berücksichtigung von Scalability und zukünftigen Bedürfnissen

Wenn ein Unternehmen wächst, wächst auch seine Dateninfrastruktur. Jede Beobachtbarkeit sollte entsprechend skalierbar sein:

• Erhöhtes Datenvolumen und Geschwindigkeit.
• Vielfältigere Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert).
• Cloud und hybride Umgebungen.

Tools, die flexible Deployment und modulare Preise bieten, können kosteneffizient mit den sich ändernden Anforderungen skaliert werden.

Beobachtbarkeit vs. Datenüberwachung

Obwohl sie manchmal synonym verwendet werden, sind Beobachtbarkeit und Datenüberwachung nicht genau dasselbe.

Beobachtung ist zwar notwendig, aber Beobachtbarkeit ist umfassend und bietet ein vollständiges Bild. Die Datenüberwachung kann als Teilmenge eines komplexerenFramework Beobachtbarkeit Daten betrachtet werden.

Wann ist welcher Ansatz zu wählen?

• Die Datenüberwachung eignet sich für die Verfolgung des Systemzustands und der Leistungsmetriken.
• Beobachtbarkeit ist ideal, wenn Unternehmen ein detailliertes Verständnis dafür benötigen, wie sich Daten bewegen, umwandeln und Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

In der Praxis Nutzen Unternehmen den größten Nutzen , wenn sie beides zusammen einsetzen.

Implementierung der Beobachtbarkeit

Nachfolgend finden Sie Schritte zur Implementierung von Beobachtbarkeit sowie zur Lösung gängiger Herausforderungen, mit denen Unternehmen typischerweise konfrontiert sind.

6 Schritte zur erfolgreichen Implementierung

1. Definieren Sie Ziele: Identifizieren Sie, welche Datensysteme und Pipelines Beobachtbarkeit benötigen.
2. Prüfen Sie die vorhandenen Instrumente: Verstehen Sie, welcheFunktionen bereits vorhanden sind.
3. Wählen Sie ein Pilotprojekt: Beginnen Sie klein mit einem kritischen Datenfluss- oder Berichtssystem.
4. Wählen Sie ein Werkzeug: Wählen Sie eine Lösung, die sich in den Datenstapel integrieren lässt und die festgelegten Ziele unterstützt.
5. Schrittweise Markteinführung: Skalierung der Beobachtbarkeit auf alle Systeme und Verfeinerung der Beobachtbarkeit auf der Grundlage der ersten Erfahrungen.
6. Teamstrainieren : Stellen Sie sicher, dass Analysten, Ingenieure und Datenverwalter wissen, wie sie die Lösung nutzen und auf die Erkenntnisse der Beobachtbarkeit reagieren können.

Bewältigung gemeinsamer Herausforderungen

• Kulturwandel: Widerstände gegen die Einführung neuer Instrumente oder Arbeitsabläufe können eine Hürde darstellen. Fördern Sie eine Kultur des Dateneigentums und der Verantwortlichkeit.
• Komplexität: Beginnen Sie mit grundlegenden Metriken und fügen Sie dann fortgeschrittene Funktionen wie die Datenabfolge oder die Maschinelles Lernen Anomalie hinzu.
• Tool-Müdigkeit: Vermeiden Sie sich überschneidende Tools, indem Sie eine umfassende Beobachtbarkeit wählen, die mehrere Bedürfnisse abdeckt.

Häufig gestellte Fragen

Lesen Sie diese kurzen Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen zu Beobachtbarkeit .

Wie verbessern Beobachtbarkeit die Datenqualität?

Sie bieten Real-Time-Insights in Datenprobleme wie z. B.:

• Fehlende Werte.
• Unerwartete Schemaänderungen.
• Ausreißer oder Anomalien.

Indem sie Teams frühzeitig warnen und Probleme bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen, tragen Beobachtbarkeit dazu bei, die Datengenauigkeit und -vollständigkeit zu erhalten.

Können Beobachtbarkeit die Betriebskosten senken?

Ja, denn diese Tools automatisieren die Datenüberprüfung und verringern den manuellen Überwachungsaufwand:

• Geringere Downtime und Reaktionszeiten auf Vorfälle.
• Verbesserung der betrieblichen Effizienz.
• Verhindern Sie kostspielige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten.

Die Rentabilität der Investition ergibt sich aus weniger Fehlern, einer schnelleren Ursachenanalyse und einer geringeren Abhängigkeit von menschlicher Aufsicht.

Welche Risiken birgt die Nichtverwendung von Instrumenten zur Beobachtbarkeit Daten?

Ohne Beobachtbarkeit riskieren die Organisationen:

• Verwendung falscher oder veralteter Daten.
• Das Vertrauen in Dashboards und Berichte geht verloren.
• Verstoß gegen die gesetzlichen Bestimmungen.
• Zeitvergeudung durch reaktive Brandbekämpfung.
• Probleme mit der Datenqualität, die nachgelagert sind.

Manuelle Beobachtbarkeit mit minimalen oder gar keinen Tools ist bei der Skalierung von Unternehmen nicht mehr praktikabel. Ohne Tools, die den Prozess automatisieren, laufen die Teams Gefahr, Zeit mit manueller Arbeit zu verlieren, Datenprobleme völlig zu übersehen oder nicht in der Lage zu sein, Probleme bis zu ihren eigentlichen Ursachen zurückzuverfolgen.

Diese Risiken verstärken sich mit dem Wachstum der Datenökosysteme.

Wie Actian Organisationen mit Beobachtbarkeit unterstützt

Actian ist ein zuverlässiger Marktführer im Bereich Datenintegration und hybride Data Analytics. Mit Lösungen wie der Actian Data Intelligence Platform versetzt Actian Unternehmen in die Lage, robuste, vertrauenswürdige und beobachtbare Datenpipelines aufzubauen.

Actian unterstützt Beobachtbarkeit durch:

• Überwachung von Datenpipelines und ETL-Aufträgen in Echtzeit.
• Datenvalidierung und Erkennung von Anomalie in jeder Phase.
• Umfassende Analyse der Datenherkunft und der Auswirkungen.
• Hybrid- und Cloud .

Möchten Sie sehen, wie die Plattform Unternehmen dabei helfen kann, die Beobachtbarkeit Daten zu erhalten und zu verbessern? Melden Sie sich noch heute für eine personalisierte Demo an.

Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFunktionen können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.