Beobachtbarkeit entmystifiziert: Von Grundlagen zu Fortgeschrittenen

Inhaltsübersicht

Grundlagen der Beobachtbarkeit

Was ist Beobachtbarkeit?

Der geschäftliche Imperativ der Beobachtbarkeit

Die technische Rolle der Beobachtbarkeit

Die menschliche Seite der Daten: Die wichtigsten Nutzer und ihre Schmerzpunkte

Beobachtbarkeit - Anwendungsfälle für moderne Organisationen

6 Häufige geschäftliche Anwendungsfälle

1. Finanzdienstleistungen: Risikomanagement und Betrugserkennung
2. Gesundheitswesen: Patientensicherheit und betriebliche Exzellenz
3. Einzelhandel und E-Commerce: Optimierung des Customer-Experience
4. Fertigung: Optimierung der Produktion und Qualitätskontrolle
5. Telekommunikation: Netzleistung und Kundendienst
6. Energie und Versorgungsunternehmen: Überwachung der Infrastruktur und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

8 Technische Anwendungsfälle

1. Überwachung der Datenpipeline und automatisierte Wiederherstellung
2. ML-Modellleistung und Erkennung von Datendrifts
3. Automatisierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Data Governance
4. Kostenoptimierung und Ressourcenmanagement
5. Bewertung der Datenqualität und SLA
6. Reaktion auf Vorfälle und Analyse der Grundursache
7. Analyse der Datenherkunft und der Auswirkungen
8. Überwachung der Datenqualität

Grundlagen der Beobachtbarkeit

Die Bedeutung von Daten war noch nie so groß wie heute. Unternehmen verarbeiten und erzeugen mehr Daten als je zuvor und treffen auf der Grundlage dieser Daten wichtige Geschäftsentscheidungen. Dies hat die Beobachtbarkeit in den Vordergrund der Gespräche gerückt. Um sie besser zu verstehen, finden Sie hier einen umfassenden Überblick darüber, was Beobachtbarkeit ist und wie es aussieht, wenn man sie tagtäglich nutzt.

Was ist Beobachtbarkeit?

Beobachtbarkeit ist die Fähigkeit, den Zustand der Daten in Ihren Systemen durch Messung von Qualität, Zuverlässigkeit und Herkunft zu verstehen. Sie ermöglicht es Ihnen, der Erste zu sein, der weiß, wann: die Daten falsch sind, was kaputt istund wie man es beheben kann. Ein gesundes System Beobachtbarkeit sorgt dafür, dass Ihr Daten-Ökosystem reibungslos funktioniert, Probleme reduziert und die Dateneinsicht verbessert werden.

Beobachtbarkeit ist ein ganzheitlicher Ansatz, der die Identifizierung und Lösung von Datenproblemen automatisiert, die Verwaltung von Datensystemen vereinfacht und die Leistung verbessert. Er umfasst das Verständnis und die fachkundige Verwaltung des Zustands und der Leistung von Daten, Pipelines und wichtigen Geschäftsprozessen.

Prominente Beispiele für Beobachtbarkeit sind: Acceldata, Actian Daten Beobachtbarkeit, Anomalo, Bigeye, Datafold, Great Expectations, Monte Carlo und Soda.

Eine ordnungsgemäße Datenüberwachung, Qualitätsbewertung und Integration in Ihr bestehendes Datenökosystem sind entscheidend für eine umfassende Datenstrategie und einen Einblick in Ihr Unternehmen. Eine Beobachtbarkeit ohne diese ganzheitliche Sichtweise liefert eine unvollständige Darstellung und schränkt die Erkenntnisse ein, die Sie aus Ihren Daten ziehen können. 

Der geschäftliche Imperativ der Beobachtbarkeit

Die Beobachtbarkeit Daten ist entscheidend dafür, dass Unternehmen schnell und effizient informierte Entscheidungen treffen können. Der Einsatz könnte nicht höher sein - Gartner schätzt Gartner schätzt, dass "bis 2025 mindestens 30 % der KI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgrund von schlechte DatenqualitätUnzureichende Risikokontrollen, eskalierende Kosten oder unklarer Geschäftswert" und "93 % der Teams scheitern daran, Datenprobleme zu erkennen, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken".

Die meisten Unternehmen glauben, dass ihre Daten unzuverlässig sind, und die Auswirkungen schlechter Daten dürfen nicht unterschätzt werden. Im Mai 2022, Unity Software im Mai 2022 fest, dass es fehlerhafte Daten von einem Großkunden übernommen hatte, was zu einem 30-prozentigen Einbruch der Aktien des Unternehmens führte und das Unternehmen letztlich 110 Millionen US-Dollar an entgangenen Einnahmen kostete. Die Kosten für die Beseitigung fehlerhafter Daten steigen in jeder Nutzungsphase exponentiell an.

Beobachtbarkeit ist eine strategische Ebene, die für jedes Unternehmen, das in einer data-driven Welt wettbewerbsfähig bleiben will, unerlässlich ist. Die Fähigkeit, schnell auf vertrauenswürdige Daten zu reagieren, führt zu verbesserter betrieblicher Effizienz, besseren Kundenbeziehungen und höherer Rentabilität.

Die technische Rolle der Beobachtbarkeit

Die Hauptfunktion der Beobachtbarkeit ist die Erleichterung eines zuverlässigen Datenbetriebs, nicht nur die Überwachung der Daten selbst. Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Praxis der Überwachung, Verwaltung und Pflege von Daten in einer Weise, die ihre Qualität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit über verschiedene Prozesse, Systeme und Pipelines innerhalb eines Unternehmens hinweg sicherstellt.

Das Erreichen der geschäftlichen Erfordernisse der Beobachtbarkeit hängt stark von diesen 4 technischen Funktionen ab:

• Überwachung der Daten: Dies ist entscheidend für Anwendungen, die sofortiges Handeln erfordern, wie Betrugserkennung , Kundeninteraktionsmanagement und dynamische Preisstrategien.
• Automatisierte Problemerkennung und -lösung: Moderne Beobachtbarkeit müssen große Datenmengen verarbeiten und die Erkennung komplexer Anomalie effizient unterstützen. Diese Fähigkeit ist besonders im Einzelhandel, im Finanzwesen und in der Telekommunikation wichtig, wo die Fähigkeit, Probleme automatisch zu erkennen und zu lösen, für die Aufrechterhaltung der betrieblichen Effizienz und der Kundenzufriedenheit erforderlich ist.
• Datenqualität und Zugänglichkeit: Die Qualität der Erkenntnisse steht in direktem Zusammenhang mit der Qualität der in den Systemen erfassten und gespeicherten Daten. Die Sicherstellung, dass die Daten genau, sauber und leicht zugänglich sind, ist für effektive Analysen, Berichte und das Training KI-Modellen von entscheidender Bedeutung.
• Erweiterte Funktionen: Moderne Beobachtbarkeit entwickeln sich weiter, um neuen Herausforderungen und Möglichkeiten zu begegnen:
• AI-gesteuerte Anomalie : Nutzung des Maschinelles Lernen zur automatischen Erkennung ungewöhnlicher Muster.
• End-to-End-Datenabfolge: Ermöglicht vollständige Transparenz des Datenflusses und der Abhängigkeiten.
• Automatisierte Ursachenanalyse: Unterstützung der schnellen Fehlersuche und Problemlösung direkt in der Beobachtbarkeit .

Die menschliche Seite der Daten: Die wichtigsten Nutzer und ihre Schmerzpunkte

Beobachtbarkeit hat weitreichende Vorteile. Hier sind einige Beispiele von Personas und wie sie von Beobachtbarkeit Nutzen .

• Dateningenieure die für den Aufbau und die Pflege der Dateninfrastruktur und -pipelines verantwortlich sind, die die Beobachtbarkeit speisen. Sie benötigen eine umfassende Überwachung der Datenpipelines, um Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Verbraucher und Geschäftsprozesse auswirken.
• Datenanalysten die auf die Verarbeitung und Analyse von Daten spezialisiert sind, um Erkenntnisse zu gewinnen, und die sich für eine genaue Berichterstattung auf qualitativ hochwertige, beobachtbare Daten verlassen. Sie müssen sich darauf verlassen können, dass die Daten, die sie analysieren, genau und aktuell sind, um den Stakeholdern verlässliche Erkenntnisse zu liefern, ohne die Datenqualität in Frage zu stellen.
• Datenwissenschaftler die Advanced Analytics verwenden und für die Training und Deployment auf beobachtbare, hochwertige Daten angewiesen sind. Sie benötigen Einblick in die Datenqualität und -herkunft, um den Datensätzen, die ihre Modelle speisen, zu vertrauen und zu verstehen, wenn die Modellleistung aufgrund von Datenproblemen abnimmt.
• DevOps-Ingenieure die die technische Infrastruktur zur Unterstützung von Beobachtbarkeit verwalten und die Zuverlässigkeit der Systeme sicherstellen. Sie benötigen Überwachungs- und Warnsysteme, die ihnen helfen, die Infrastruktur zur Unterstützung des Datenbetriebs aufrechtzuerhalten und dabei minimale Downtime und optimale Leistung zu gewährleisten.
• Business Intelligence (BI)-Entwickler die Dashboards und Berichte erstellen, die sich auf beobachtbare, vertrauenswürdige Datenquellen stützen. Sie benötigen Tools zur Beobachtbarkeit , die in ihre Berichtsplattformen integriert werden können, um genaue Dashboards zu erstellen und Geschäftsanwender zu warnen, wenn Datenqualitätsprobleme ihre Berichte beeinträchtigen könnten.
• Compliance-Beauftragte die sicherstellen, dass die Datenmanagement den rechtlichen Anforderungen und dem Nutzen von Beobachtbarkeit im Umgang mit Daten entsprechen. Sie benötigen eine umfassende Datenabfolge und Prüfpfade bis hinunter auf die Feldebene, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nachzuweisen und schnell auf Data Governance zu reagieren.
• IT-Manager die die technologische Infrastruktur überwachen und einen Überblick über die Leistung und die Kosten von Beobachtbarkeit benötigen. Sie benötigen Beobachtbarkeit , die klare ROI-Kennzahlen liefern und dabei helfen, die Kosten für die Dateninfrastruktur zu optimieren und gleichzeitig ein hohes Serviceniveau aufrechtzuerhalten.
• Leitende Datenbeauftragte (CDOs) die die Datenstrategie des Unternehmens leiten und einen Überblick über den Zustand der Daten im gesamten Unternehmen benötigen. Sie benötigen umfassende Metriken zu Datenqualität, Nutzung und Geschäftsauswirkungen, um den Wert ihrer Dateninvestitionen nachzuweisen und Bereiche für strategische Verbesserungen zu identifizieren.

Beobachtbarkeit Use Cases für moderne Organisationen

In diesem Abschnitt werden gängige Anwendungsfälle sowohl für die Geschäfts- als auch für die IT-Seite des Unternehmens vorgestellt.

6 Häufige geschäftliche Anwendungsfälle

In diesem Abschnitt wird hervorgehoben, wie die Beobachtbarkeit Daten wichtige Unternehmensziele und -strategien direkt unterstützt.

1. Finanzdienstleistungen: Risikomanagement und Betrugserkennung

Verbessert die Risikobewertung und Betrugsprävention durch die Überwachung von Transaktionsmustern, Datenqualität und Metriken zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in.

Beispiele:

• Bankwesen: Erkennung von Anomalien in Transaktionsvolumen und -mustern, um potenziellen Betrug zu erkennen und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften zur Bekämpfung von Geldwäsche durch umfassende Verfolgung der Datenverknüpfung sicherzustellen.
• Versicherung: Überwachung der Qualität der Schadendaten und der Bearbeitungszeiten, um Betrugsmuster zu erkennen und genaue Risikobewertungsmodelle zu gewährleisten.
• Verwaltung von Investitionen: Überwachung der Aktualität und Qualität von Marktdaten-Feeds, um sicherzustellen, dass Portfoliomanagement-Entscheidungen auf genauen, aktuellen Informationen beruhen.

2. Gesundheitswesen: Patientensicherheit und betriebliche Exzellenz

Ermöglicht eine umfassende Überwachung der Qualität von Patientendaten, der Leistung medizinischer Geräte und der Effizienz klinischer Arbeitsabläufe zur Verbesserung der Patientenergebnisse und der betrieblichen Leistung.

Beispiele:

• Krankenhäuser: Überwachung der Qualität der elektronischen Aufzeichnung (EHR), um genaue Patienteninformationen, Medikamentendosierungen und Behandlungsempfehlungen zu gewährleisten.
• Pharmazeutisches: Verfolgung der Integrität von Daten aus klinischen Studien und der Einhaltung von Vorschriften während der gesamten Arzneimittelentwicklung.
• Medizinische Geräte: Sicherstellen, dass IoT von Patientenüberwachungsgeräten die Genauigkeit und Verfügbarkeit für wichtige Pflegeentscheidungen aufrechterhalten.

3. Einzelhandel und E-Commerce: Optimierung des Customer-Experience

Verbessert das Customer-Experience durch die Überwachung von Kundendaten, Lagerbeständen und der Leistung der Empfehlungsmaschine. Es ist das geschäftliche Äquivalent zu einem persönlichen Einkäufer, der niemals schläft - er sorgt dafür, dass Ihre Kunden stets die richtigen Produkte zur richtigen Zeit erhalten.

Beispiele:

• Plattformen für den elektronischen Handel: Überwachung der Datenqualität von Produktkatalogen, der Bestandsgenauigkeit und der Leistung von Empfehlungsalgorithmen, um Kundenenttäuschungen und Umsatzeinbußen zu vermeiden.
• Omnichannel-Einzelhandel: Sicherstellung der Beständigkeit von Kundendaten über Online-, Mobil- und In-Store-Touchpoints für nahtlose Einkaufserlebnisse.
• Supply Chain: Verfolgung der Qualität der Bestandsdaten und der Leistungskennzahlen der Lieferanten, um die Lagerbestände zu optimieren und Out-of-Stock-Situationen zu vermeiden.

4. Herstellung: Optimierung der Produktion und Qualitätskontrolle

Bietet Einblicke in die Qualität der Produktionsdaten, die Leistung der Anlagen und die Effizienz der supply chain , um Fertigungsprozesse zu optimieren und die Produktqualität sicherzustellen.

Beispiele:

• Automobilindustrie: Überwachung von Sensordaten aus Produktionslinien zur Gewährleistung von Qualitätskontrollstandards und zur Vorhersage des Wartungsbedarfs von Anlagen.
• Luft- und Raumfahrt: Verfolgung von Daten zur Rückverfolgbarkeit von Bauteilen und Qualitätsmetriken während des gesamten Herstellungsprozesses, um die Einhaltung von Sicherheits- und Gesetzesvorschriften zu gewährleisten.
• Konsumgüter: Analyse von Produktionsdatenmustern zur Optimierung der Chargenverarbeitung und zur Verringerung des Ausschusses bei gleichzeitiger Einhaltung von Qualitätsstandards.

5. Telekommunikation: Netzleistung und Kundendienst

Unterstützt Unternehmen bei der verwalten Netzwerkleistungsdaten, Kundennutzungsmustern und Servicequalitätsmetriken zur Verbesserung der Netzwerkzuverlässigkeit und Kundenzufriedenheit.

Beispiele:

• Mobile Netzwerke: Überwachung von Gesprächsqualitätsdaten, Netzleistungsmetriken und Kundennutzungsmustern zur Optimierung der Netzkapazität und zur Verringerung von Dienstunterbrechungen.
• Internet Service Providers: Verfolgung der Bandbreitennutzung, der Daten zur Serviceverfügbarkeit und der Kundenzufriedenheit zur Verbesserung der Servicebereitstellung.
• Unternehmenskommunikation: Sicherstellung der Datenqualität und Systemverfügbarkeit von Unified Communications für die Geschäftskontinuität.

6. Energie und Versorgungsunternehmen: Überwachung der Infrastruktur und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Analysiert Energieverbrauchsdaten, Netzleistungskennzahlen und Daten zur Einhaltung von Umweltauflagen, um eine zuverlässige Leistungserbringung und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

Beispiele:

• Stromversorgungsunternehmen: Überwachung der Datenqualität von intelligenten Zählern und der Netzleistungsmetriken zur Optimierung der Energieverteilung und zur Vorhersage des Wartungsbedarfs.
• Öl und Gas: Verfolgung von Pipeline-Sensordaten und Umweltüberwachungsinformationen zur Gewährleistung eines sicheren Betriebs und der Einhaltung von Vorschriften.
• Erneuerbare Energie: Analyse der Qualität von Wetterdaten und Energieproduktionsmetriken zur Optimierung der Erzeugung erneuerbarer Energie und der Netzintegration.

Diese Anwendungsfälle zeigen, wie Beobachtbarkeit zum Rückgrat der data-driven Entscheidungsfindung für Unternehmen aller Branchen geworden ist. In einer Ära, in der Daten oft als "das neue Öl" bezeichnet werden, dient die Beobachtbarkeit als Raffinerie, die diese rohe Ressource in hochoktanigen Geschäftskraftstoff verwandelt.

8 Technische Anwendungsfälle

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Geschäftsstrategien in die digitale Realität umgesetzt werden? In diesem Abschnitt wird der Vorhang für die technische Zauberei der Beobachtbarkeit gelüftet. Wir werden acht Anwendungsfälle untersuchen, die zeigen, wie Beobachtbarkeit Geschäftsvisionen in umsetzbare Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile verwandeln.

1. Überwachung der Datenpipeline und automatisierte Wiederherstellung

Beobachtbarkeit überwachen komplexe ETL/ELT-Pipelines und können sich automatisch von bestimmten Arten von Ausfällen erholen, um die für geschäftskritische Datenoperationen erforderliche rechnerische Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

Wesentliche Merkmale:

• Überwachung des Zustands der Pipeline mit automatischer Benachrichtigung bei Auftragsausfällen, Leistungseinbußen und Datenqualitätsproblemen.
• Automatisierte Wiederherstellungsmechanismen für häufige Pipeline-Fehler, einschließlich Wiederholungslogik und Ausweichdatenquellen.
• Empfehlungen zur Leistungsoptimierung basierend auf historischen Pipeline-Ausführungsmustern und Ressourcenauslastung.

2. ML-Modellleistung und Erkennung von Datendrifts

Unternehmen nutzen die Beobachtbarkeit , um die Inputs und Outputs von Maschinelles Lernen und KI-Modellen zu überwachen und Datenabweichungen zu erkennen, die die Modellleistung im Laufe der Zeit beeinträchtigen könnten.

Wesentliche Merkmale:

• Automatisierte Erkennung von Datendrifts Verwendung statistischer Methoden zur Erkennung von Veränderungen in der Verteilung der Eingabedaten.
• Überwachung der Modellleistung mit Verfolgung von Genauigkeit, Präzision, Rückruf und geschäftsspezifischen Metriken.
• Merkmalsspeicher Beobachtbarkeit Gewährleistung einer konsistenten Datenqualität für Training und Inferenzpipelines.

3. Automatisierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Data Governance

Viele Unternehmen nutzen die Beobachtbarkeit für eine automatisierte Compliance-Überwachung, um sicherzustellen, dass der Umgang mit sensiblen Daten den gesetzlichen Anforderungen wie GDPR, HIPAA und SOX entspricht. Es ist, als hätte man einen digitalen Compliance-Beauftragten, der niemals schläft und jedes Data Governance erkennt, bevor die Prüfer überhaupt an Ihre Tür klopfen.

Wesentliche Merkmale:

• Automatisierte Compliance-Berichterstattung mit vorgefertigten Vorlagen für gängige Regelwerke.
• Überwachung des Datenschutzes einschließlich PII-Erkennung, Zugriffsverfolgung und Durchsetzung von Aufbewahrungsrichtlinien.
• Erstellung vonProtokoll mit umfassender Protokollierung von Datenzugriff, Änderungen und Pipeline-Ausführungen.
• Automatisierung der Durchsetzung von Richtlinien die Daten blockieren oder unter Quarantäne stellen kann, die gegen Governance-Regeln verstoßen.

4. Kostenoptimierung und Ressourcenmanagement

Erleichtert die intelligente Ressourcenzuweisung und Kostenoptimierung durch Überwachung der Datenverarbeitungskosten, der Speichernutzung und der Recheneffizienz in der Cloud und in der On-Premises Infrastruktur.

Wesentliche Merkmale:

• Dashboards zur Ressourcennutzung die einen Einblick in die Rechen-, Speicher- und Netzwerkkosten bieten.
• Automatisierte Skalierungsempfehlungen basierend auf Workload und Geschäftsanforderungen.
• Erkennung von Anomalie die unerwartete Ausschläge bei den Datenverarbeitungskosten erkennt.
• Cloud mit Empfehlungen für die Workload über verschiedene Cloud hinweg.

5. Bewertung der Datenqualität und SLA

Unternehmen implementieren automatisierte Systeme zur Bewertung der Datenqualität, die den Zustand der Daten anhand vordefinierter Service Level Agreements (SLAs) und Geschäftsanforderungen messen.

Wesentliche Merkmale:

• Automatisierte Bewertung der Datenqualität mit konfigurierbaren Gewichtungen für verschiedene Qualitätsdimensionen.
• SLA und Berichterstattung mit Dashboards, die die Leistung im Vergleich zu den vereinbarten Metriken anzeigen.
• Proaktive Alarmierung wenn Datenqualitätswerte unter akzeptable Schwellenwerte fallen.
• Historische Trendanalyse zur Ermittlung von Mustern für die Verschlechterung und Verbesserung der Datenqualität.

6. Reaktion auf Vorfälle und Analyse der Grundursachen

Moderne Beobachtbarkeit bieten automatisierte Funktionen zur Erkennung von Vorfällen, Triage und Ursachenanalyse, die die mittlere Zeit bis zur Problemlösung (MTTR) drastisch reduzieren.

Wesentliche Merkmale:

• Intelligente Korrelation von Vorfällen die verwandte Probleme gruppiert und gemeinsame Grundursachen identifiziert.
• Automatisierte Auswirkungsanalyse die zeigt, welche nachgelagerten Systeme und Benutzer von Datenproblemen betroffen sind.
• Kollaboratives Störungsmanagement mit integrierten Kommunikationswerkzeugen und automatisierten Arbeitsabläufen.
• Analyse nach einem Vorfall mit automatischer Berichterstellung und Empfehlungen zur Prozessverbesserung.

7. Analyse der Datenherkunft und der Auswirkungen

Bietet umfassende Funktionen zur Verfolgung der Datenabfolge und zur Analyse der Auswirkungen, die Unternehmen dabei helfen, Datenabhängigkeiten zu verstehen und die potenziellen Auswirkungen von Änderungen zu bewerten.

Wesentliche Merkmale:

• Automatisierte Stammbaumerkennung die den Datenfluss in komplexen, herstellerübergreifenden Datenökosystemen abbildet.
• Verfolgung der Abstammung auf Spaltenebene Anzeige detaillierter Transformationen und Abhängigkeiten auf Feldebene.
• Analyse der Auswirkungen von Änderungen die vorhersagt, welche nachgelagerten Systeme von vorgelagerten Änderungen betroffen sein werden.
• Integration von Geschäftsglossaren Verknüpfung technischer Daten mit Geschäftsterminologie und Definitionen.

8. Überwachung der Datenqualität

Ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Datenqualitätsmetriken über Streaming und Batch-Verarbeitungssysteme hinweg und bietet einen Einblick in den Zustand der Daten, während sie durch die Pipelines fließen.

Wesentliche Merkmale:

• Erkennung vonAnomalie Einsatz von Algorithmen des Maschinelles Lernen zur Erkennung von Qualitätsproblemen in Streaming .
• Konfigurierbare Qualitätsschwellenwerte mit geschäftsspezifischen Regeln für verschiedene Datentypen und Anwendungsfälle.
• Integration mit Datenkatalogen automatische Aktualisierung des Datenbestands Metadaten auf der Grundlage der Ergebnisse der Qualitätsüberwachung.

Die diskutierten technischen Funktionen zeigen, dass Beobachtbarkeit nicht nur ein "nice to have" ist, sondern ein "must have". Da sich Unternehmen bei der Entscheidungsfindung und beim Training zunehmend auf Daten verlassen, kann ein robustesFramework den Unterschied ausmachen, um eine gute Entscheidung zu treffen.

Beobachtbarkeit hat sich von einer "Nice-to-have"-Funktion zu einer wesentlichen Grundlage für moderne Geschäftsabläufe entwickelt. Da sich Unternehmen zunehmend auf data-driven Entscheidungsfindung in allen Bereichen ihrer Geschäftstätigkeit verlassen, sind die Kosten für unzuverlässige Daten unerschwinglich geworden. Unternehmen können sich nicht länger den Luxus eines reaktiven Datenqualitätsmanagements leisten, bei dem Probleme erst dann entdeckt werden, wenn sie sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Beobachtbarkeit bietet die proaktive Überwachung, die automatische Erkennung von Anomalie und die umfassende Transparenz, die für den Schutz dieser wichtigen Geschäftsressourcen erforderlich sind. Moderne Unternehmen, die keine robusten Beobachtbarkeit implementieren, laufen Gefahr, hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen, die schnellere und präzisere Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten treffen können.

Mit der Einführung von künstlicher Intelligenz und Maschinelles Lernen in Unternehmen wird es immer dringender, Beobachtbarkeit einzuführen. KI-Modelle sind nur so zuverlässig wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Daher ist die Beobachtbarkeit entscheidend, um Modellabweichungen zu verhindern, die Qualität der Training zu gewährleisten und eine konsistente KI-Leistung in Produktionsumgebungen zu erhalten. Da die Datenmengen weiterhin explodieren, mit globalen Datenerstellung von 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 Zettabyte im Jahr 2025 ansteigen wird, können herkömmliche, auf Stichproben basierende Überwachungsansätze nicht mehr mithalten. Unternehmen benötigen skalierbar Lösungen für die Beobachtbarkeit , die 100 % ihrer Daten überwachen können, ohne eine Explosion der Rechenkosten oder Leistungsengpässe zu verursachen.

Dies ist der Ort Actian Daten Beobachtbarkeit Actian Data Beobachtbarkeit wurde speziell für die betrieblichen Anforderungen moderner Datenumgebungen entwickelt und bietet eine kontinuierliche Überwachung über den gesamten Lebenszyklus der Daten. Sie bietet einen detaillierten Einblick in den Zustand der Pipeline, die Schemaentwicklung, Datenqualitätsmetriken und die Leistung der Infrastruktur in hybriden und Cloud , während Ihre Daten durch den direkten Zugriff auf die Metadaten dort sicher sind, wo sie sich befinden. Mit integrierter Anomalie , automatischer Verlaufsverfolgung und Ursachenforschung ermöglicht Actian es Datenteams, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich ausbreiten, wodurch Downtime reduziert und Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse minimiert werden. Die skalierbar Architektur wurde entwickelt, um hohe Arbeitslasten ohne übermäßigen Rechenaufwand zu bewältigen, und ist damit ideal für KI- und analytikgesteuerte Unternehmen, die eine vollständige Datenzuverlässigkeit im Unternehmensmaßstab benötigen.

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