Tout ce qu'il faut savoir sur observabilité des données

Les entreprises collectent et traitent aujourd’hui plus de données qu’auparavant, mais bien moins qu’elles n’en traiteront demain. Une fois la culture des données mise en place, il est essentiel de disposer d’une visibilité complète et continue sur vos données. Pourquoi ? Pour anticiper tout problème et toute dégradation potentielle des données. C’est là tout l’intérêt de observabilité des données.

4,95 milliards d'internautes. 5,31 milliards d'utilisateurs mobiles. 4,62 milliards d'utilisateurs actifs sur les réseaux sociaux. Les chiffres présentés dans le rapport « Digital Report 2022 Global Overview » de HootSuite et We Are Social illustrent à quel point le monde entier est connecté. Rien qu'en 2021, 79 zettaoctets de données ont été produits et collectés, un chiffre 40 fois supérieur au volume de données généré en 2010 ! Et selon les chiffres publiés par Statista, d'ici fin 2022, le seuil des 97 zettaoctets serait atteint et pourrait doubler d'ici 2025. Cette profusion d'informations représente un défi pour de nombreuses entreprises.

La collecte, la gestion, l'organisation et l'exploitation des données peuvent rapidement devenir un casse-tête, car à mesure qu'elles sont manipulées et transférées, elles peuvent se dégrader, voire devenir inutilisables. observabilité des données observabilité un moyen de reprendre le contrôle de la fiabilité, de la qualité et de l'accessibilité de vos données.

Qu'est-ce que observabilité des données ?

observabilité des données observabilité la discipline qui consiste à analyser, comprendre, diagnostiquer et gérer l'état des données en s'appuyant sur divers outils informatiques tout au long de leur cycle de vie.

Pour vous lancer dans observabilité des données, vous devrez mettre en place une observabilité des données. Celle-ci vous offrira non seulement une vue précise et globale de vos données, mais vous permettra également d'identifier en temps réel les problèmes de qualité et de duplication. Comment y parvenir ? En vous appuyant sur des outils de télémétrie en continu.

Mais ne considérez pas observabilité des données observabilité une simple mission de surveillance des données. Elle va bien au-delà : elle contribue également à optimiser la sécurité de vos données. En effet, une vigilance permanente sur vos flux de données vous permet de garantir l'efficacité de vos dispositifs de sécurité et constitue un moyen de détection précoce de tout problème potentiel.

Quels sont les avantages de observabilité des données ?

Le premier avantage observabilité des données observabilité la capacité à anticiper toute dégradation potentielle de la qualité ou de la sécurité de vos données. Le principe de observabilité sur une surveillance continue et automatisée de vos données, vous serez en mesure de détecter très tôt tout problème éventuel.

Cette visibilité permanente et de bout en bout sur vos données vous offre avantage autre avantage: celui de renforcer la fiabilité de vos flux de collecte et de traitement des données. Alors que les volumes de données ne cessent d'augmenter et que tous vos prise de décision reposent sur les données, il est essentiel de garantir la continuité du traitement de l'information. Chaque seconde d'interruption dans gestion des données peut nuire à votre activité.

observabilité des données permet observabilité seulement de limiter votre exposition au risque d'interruption, mais aussi de rétablir les flux le plus rapidement possible en cas d'incident.

Les 5 piliers de observabilité des données

Pour exploiter pleinement le potentiel de observabilité des données, observabilité essentiel de bien cerner la portée de votre plateforme. Celle-ci repose sur cinq piliers fondamentaux :

Pilier n° 1 : la fraîcheur

observabilité des données vous permet notamment de vérifier l'actualité des données et ainsi de lutter efficacement contre l'obsolescence de l'information. Le principe : garantir la pertinence des connaissances tirées des données.

Pilier n° 2 : Distribution

La notion de distribution est essentielle lorsqu'il s'agit de la fiabilité des données. Le principe est simple : s'appuyer sur la valeur probable des données pour en prédire la fiabilité.

Pilier n° 3 : Volume

Pour savoir si vos données sont complètes, vous devez anticiper le volume attendu. C'est ce observabilité des données, qui vous permet d'estimer, pour un échantillon donné, le volume nominal attendu et de le comparer au volume de données disponibles. Lorsque les variables correspondent, les données sont complètes.

Pilier n° 4 : Le schéma ou le programme

Sachez si vos données ont été endommagées. C'est là l'objectif du schéma, également appelé « programme ». Le principe consiste à surveiller les modifications apportées à toute table de données et à toute structure de données afin d'identifier rapidement les données endommagées.

Pilier n° 5 : La lignée

En assurant métadonnées et une cartographie rigoureuse des sources de données, il est possible, à l'instar d'une fuite d'eau au niveau d'un robinet, d'identifier avec une grande précision et dans les plus brefs délais les sources et les points de rupture de vos processus de traitement des données.

Comprendre la différence entre observabilité des données observabilité la qualité des données

Si observabilité des données observabilité l'un des éléments qui vous permettent d'optimiser en permanence la qualité de vos données, elle se distingue toutefois de la qualité des données, qui prime sur observabilité des données. En effet, pour que observabilité pleinement exploitée, la qualité des données doit d'abord être garantie.

Alors que la qualité des données évalue l'état d'un jeu de données, et plus précisément son adéquation aux besoins d'une organisation, observabilité des données observabilité résoudre et de prévenir les problèmes qui affectent la qualité des données et la fiabilité du système.

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Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données en toute confiance, quelle que soit leur ampleur. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser leurs environnements de données complexes et accélérer la mise à disposition de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, dans le cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCL Software, rendez-vous sur actian.com.