Was ist Beobachtbarkeit?

Da Datenökosysteme immer komplexer werden, ist die Sicherstellung von Datenqualität und -transparenz so wichtig wie nie zuvor. Die Beobachtbarkeit bietet Unternehmen umfassende Einblicke in die Qualität und Bewegung ihrer Daten in verschiedenen Systemen.

Indem die Prinzipien der Beobachtbarkeit übernommen werden, ermöglicht die Beobachtbarkeit den Datenteams, Datenprobleme schnell zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben und so das Vertrauen in Business Intelligence, Analysen und Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Verständnis der Beobachtbarkeit von Daten

Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, den Zustand und das Verhalten seiner Daten über den gesamten Datenstapel hinweg vollständig zu verstehen. Dazu gehören kontinuierliche Überwachung, Warnmeldungen und Analysen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig, zeitnah und konsistent sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenqualitätsbemühungen, die oft auf reaktiven Prozessen und manuellen Prüfungen beruhen, bietet die Beobachtbarkeit automatisierte, skalierbar und proaktive Methoden, um Probleme aufzudecken und zu lösen, bevor sie sich auf nachgeschaltete Benutzer auswirken.

Der Bereich der Beobachtbarkeit erstreckt sich vom rohen Dateneingang über die Transformation und Speicherung bis hin zur Präsentation der Daten in Dashboards oder Analysemodellen. Sie zielt darauf ab, Silos in Datentechnik, Analytik und Betrieb zu überbrücken und eine ganzheitliche Sicht auf den Datenlebenszyklus zu schaffen.

Die 5 Säulen der Beobachtbarkeit

Die Beobachtbarkeit besteht aus fünf grundlegenden Säulen:

1. Frische: Stellt sicher, dass die Daten auf dem neuesten Stand sind und zum erwarteten Zeitpunkt eintreffen, damit die Beteiligten ihren Dashboards und Analysen vertrauen können.
2. Verteilung: Diese Säule bezieht sich auf die Form und Struktur der Daten. Unternehmen müssen Anomalien im Volumen, Nullwerte oder unerwartete Muster erkennen. Im Wesentlichen sollte jede Abweichung von den erwarteten Verteilungen verfolgt und untersucht werden, um festzustellen, ob die Ursache ein Problem der Datenqualität ist.
3. Volumen: Verfolgt die Vollständigkeit der Datentabellen sowie die schiere Menge der erzeugten Daten. Die Überwachung des Volumens und der Vollständigkeit kann Teams warnen, wenn die Menge der aufgenommenen Daten die erwarteten Schwellenwerte übersteigt oder nicht erreicht.
4. Schema: Diese Facette der Beobachtbarkeit verfolgt Änderungen in der Struktur eines Datensatz, wie hinzugefügte oder fehlende Felder, um nachgelagerte Probleme zu vermeiden. Änderungen im Schema können zu ungenauen Daten oder sogar zu Datenverlust führen.
5. Verflechtung: Die Verfolgung der Datenabfolge bildet den Datenfluss zwischen den Systemen ab und bietet so einen Einblick in die Abhängigkeiten, Umwandlungen und Grundursachen von Vorfällen. Auf diese Weise können die Benutzer feststellen, wo der Vorfall entlang der Migration des Datensatzvon seinem Ursprung bis zu seinem Endpunkt passiert ist.

Zusammen bilden diese Komponenten ein Ökosystem, in dem die Datenqualität sichtbar, messbar und umsetzbar ist.

Die 5 Säulen der Beobachtbarkeit in Aktion

Im Folgenden wird jede der fünf Säulen aufgeschlüsselt, um zu sehen, wie sie in bestimmten Anwendungsfällen funktionieren.

Frische und Aktualität

Die Aktualität bezieht sich darauf, wie aktuell Ihre Daten im Vergleich zu ihrer Quelle sind. In vielen Geschäftsanwendungen sind Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit entscheidend. Jede Verzögerung kann zu veralteten Erkenntnissen oder verpassten Chancen führen. Tools für die Beobachtbarkeit verfolgen die Datenlatenz in den Pipelines und zeigen an, wenn Daten veraltet oder verzögert sind.

Dies ist besonders wichtig in Anwendungsfällen wie Betrugserkennung, Aktienhandel und Bestandsverwaltung, wo selbst kleine Verzögerungen zu erheblichen Konsequenzen führen können. Wenn beispielsweise die Bestandsdaten eines Unternehmens nicht auf dem neuesten Stand gehalten werden, kann dies zu leeren Regalen führen oder dazu, dass Fälle von Diebstahl oder Unterschlagung nicht erkannt werden.

Datenvolumen und -fluss

Die Beobachtung des Datenvolumens hilft den Teams, Unregelmäßigkeiten wie unerwartete Spitzen oder Rückgänge zu erkennen, die auf vorgelagerte Fehler oder Engpässe hinweisen könnten. Ein plötzlicher Rückgang der täglichen Transaktionsdatensätze könnte beispielsweise auf einen fehlgeschlagenen API-Aufruf oder einen fehlerhaften ETL-Auftrag hindeuten.

Durch die Verfolgung des Datenflusses wird sichergestellt, dass die Daten reibungslos über die verschiedenen Phasen der Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung laufen und die Kontinuität und Vollständigkeit der Datensätze gewahrt bleibt.

Schema und Struktur

Das Datenschema definiert die Struktur von Datensätzen, einschließlich der Namen, Typen und Organisation der Felder. Änderungen am Schema, z. B. das Hinzufügen einer neuen Spalte oder die Änderung eines Datentyps, können nachgelagerte Anwendungen oder Modelle beeinträchtigen.

Tools zur Beobachtbarkeit überwachen Schemaabweichungen und strukturelle Änderungen, um Fehler zu vermeiden und die Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen zu gewährleisten. Die frühzeitige Erkennung von Schemaproblemen hilft, Laufzeitfehler und Datenbeschädigungen zu vermeiden.

Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit

Es ist wichtig zu verstehen, woher die Daten stammen und wie sie sich im Laufe der Zeit verändern. Die Datenabfolge bietet diese Rückverfolgbarkeit und ermöglicht es den Nutzern, die Daten bis zu ihrem Ursprung zurückzuverfolgen und jede Umwandlung zu verstehen, die sie erfahren.

Dank der vollständigen Transparenz der Datenabfolge können Teams die Auswirkungen von Änderungen schnell beurteilen, Probleme beheben und die Einhaltung von GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften sicherstellen. Die Datenabfolge fördert auch die Verantwortlichkeit und verbessert die Data Governance .

Die Bedeutung der Beobachtbarkeit im Unternehmensmanagement

Unternehmen und Organisationen müssen aus einer Vielzahl von Gründen Beobachtbarkeit einführen. Die Bedeutung von Einblicken in schlechte Datenqualität oder unvollständige Datensätze kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Nachfolgend sind die wichtigsten Aspekte aufgeführt, in denen Beobachtbarkeit zu einer notwendigen Facette eines gesunden Datenmanagement geworden ist.

Verbesserung der Datenqualität und -zuverlässigkeit

Moderne Unternehmen verarbeiten Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, darunter CRMs, ERP-Systeme und externe APIs. Aufgrund der schieren Menge und Komplexität sind herkömmliche Datenqualitätsprüfungen unzureichend. Beobachtbarkeit hilft, dies zu korrigieren, indem Daten kontinuierlich auf Anomalien, fehlende Werte, Duplikate, Schemaänderungen und andere Qualitätsprobleme geprüft werden. Dies erhöht das Vertrauen in Unternehmensberichte, Dashboards, Modelle für Maschinelles Lernen und letztlich in Geschäftsentscheidungen.

Durch die Implementierung von Beobachtbarkeit stellen Unternehmen sicher, dass ihre Teams mit sauberen, genauen Daten arbeiten und in der Lage sind, Probleme effizient zu ihren Ursachen zurückzuverfolgen. Dies führt zu einem besseren Kundenerlebnis, genaueren Prognosen und einem geringeren Compliance-Risiko.

Erleichterung der proaktiven Problemlösung

Einer der wertvollsten Aspekte der Beobachtbarkeit ist ihr proaktiver Charakter. Anstatt auf defekte Dashboards oder fehlende Felder zu reagieren, können Datenteams Probleme erkennen und angehen, bevor sie eskalieren. Wenn beispielsweise eine wichtige Kennzahl aufgrund eines Pipelinefehlers plötzlich abfällt, kann ein Beobachtbarkeit die Anomalie erkennen, die Quelle lokalisieren und die relevanten Interessengruppen sofort benachrichtigen.

Diese Verlagerung von der reaktiven Brandbekämpfung zur proaktiven Überwachung spart Zeit und Ressourcen und verbessert die Effizienz der Datenteams.

Beobachtbarkeit vs. Datenüberwachung

Die Datenüberwachung ist zwar eine Komponente der Beobachtbarkeit, aber die beiden sind nicht dasselbe. Bei der Überwachung werden in der Regel Warnmeldungen auf der Grundlage von vordefinierten Schwellenwerten oder Metriken erstellt. Sie ist reaktiv und vom Umfang her begrenzt.

Die Beobachtbarkeit hingegen bietet eine ganzheitlichere Sicht. Sie kombiniert die Überwachung mit der Ursachenanalyse, der Datenabfolge, der Erkennung von Anomalie und der systemweiten Transparenz. Beobachtbarkeit sagen Ihnen nicht nur, wenn etwas nicht stimmt. Stattdessen helfen sie den Datenteams zu verstehen, warum etwas nicht in Ordnung ist, und entschärfen entweder das Problem oder sagen den Teams, wie sie es beheben können.

Beobachtbarkeit vs. Datenqualitätssicherung

Die Datenqualitätssicherung (DQA) umfasst Prozesse und Regeln, die sicherstellen, dass die Daten bestimmten Standards entsprechen. Sie umfasst in der Regel manuelle Prüfungen, Testskripte oder Validierungsregeln, die während der Datenaufbereitung oder nach der Übernahme angewendet werden.

Die Beobachtbarkeit ergänzt und verbessert die DQA, indem sie die Erkennung über mehr Dimensionen und in einem viel breiteren Maßstab automatisiert. Anstatt sich nur auf vordefinierte Tests zu verlassen, nutzen Beobachtbarkeit Maschinelles Lernen und Anomalie , um bisher unbekannte Probleme aufzudecken und bieten ein dynamischeres und proaktiveres Datenmanagement.

Actian bietet detaillierte Beobachtbarkeit von Daten

Da sich Unternehmen zunehmend auf Daten verlassen, um strategische Entscheidungen zu treffen, Kundenerlebnisse zu schaffen und die betriebliche Effizienz zu steigern, ist eine robuste Beobachtbarkeit von größter Bedeutung. Sie ermöglicht es den Datenteams nicht nur, die Zuverlässigkeit ihrer Datenbestände zu gewährleisten, sondern schafft auch im gesamten Unternehmen Vertrauen in data-driven Initiativen.

Actian Data Beobachtbarkeit bietet Echtzeitüberwachung, Anomalie und intelligente Warnmeldungen. Sie ermöglicht Unternehmen einen umfassenden Einblick in den Zustand, die Qualität und die Bewegung ihrer Daten. Sie unterstützt die fünf Säulen der Beobachtbarkeit und stellt sicher, dass Teams Probleme proaktiv angehen können, bevor sie den Betrieb stören. Machen Sie die Produkttour.

Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher zu verwalten und zu steuern. Die Data-Intelligence-Lösungen von Actian helfen beim Optimieren komplexer Datenumgebungen und einer beschleunigten Bereitstellung von KI-fähigen Daten. Actian-Lösungen sind flexibel, lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, die Datenabteilung von HCLSoftware, unter actian.com.