Data observabilité Outils

Alors que les organisations traitent des volumes massifs de données à travers des systèmes distribués, les risques de dégradation des données, de temps d'arrêt et d'analyses inexactes ont considérablement augmenté. C'est là que les outils d'observabilité données deviennent de plus en plus importants. Ces outils offrent une visibilité de bout en bout sur l'infrastructure de données, permettant aux équipes de détecter, diagnostiquer et résoudre les problèmes de données avant qu'ils ne se propagent en aval.

Cet article explore ce qu'est l'observabilité données, les caractéristiques des principaux outils, comment choisir la bonne solution et comment des fournisseurs comme Actian aident les organisations à atteindre une solide observabilité données.

Qu'est-ce que Data observabilité?

L' observabilité données fait référence à la capacité d'une organisation à surveiller, comprendre et faire confiance aux données qui circulent dans ses systèmes. Elle emprunte les principes de l'observabilitélogiciels observabilité, journaux et traces), mais les adapte aux défis particuliers de l'infrastructure de données.

Plutôt que de surveiller uniquement les mesures de performance, les outils d'observabilité données offrent un aperçu plus approfondi de la qualité, de l'historique, des dépendances, de la fraîcheur et des anomalies des données dans des environnements complexes.

Pourquoi l'observabilité données est d'une importance capitale

Les piles de données modernes étant de plus en plus fragmentées, il est de plus en plus difficile de retracer les problèmes liés aux données. Par conséquent, un retard dans une seule source en amont ou une erreur de transformation dans un pipeline de données peut se répercuter sur les tableaux de bord analytiques, entraînant des décisions commerciales erronées. En l'absence d'observabilité, l'identification et la résolution de ces problèmes sont difficiles et prennent du temps.

L'observabilité données est assurée :

• Détection en temps réel des problèmes de données.
• Données réduites temps d'arrêt.
• Meilleure collaboration entre les équipes chargées des données.
• Des analyses plus précises, plus fiables et plus rapides.

C'est essentiel pour maintenir la confiance dans les produits de données et minimiser les risques commerciaux.

Principaux avantages de la mise en œuvre de l'observabilité données

Les organisations qui utilisent une solution d'observabilité données peuvent bénéficier de nombreux avantages :

• Amélioration de la qualité des données : Repérez et corrigez les erreurs de manière proactive.
• Analyse plus rapide des causes profondes : Remontez à la source des problèmes grâce à la traçabilité des données.
• Optimisation des opérations : Automatisez les alertes et réduisez les contrôles manuels.
• Conformité réglementaire : Suivre la façon dont les données sont transformées et où elles circulent.
• Une plus grande confiance dans les données : Fournir aux décideurs des données et des informations fiables.

Caractéristiques principales des outils d'observabilité données

Les outils d'observabilité données diffèrent dans leurs approches et leurs capacités. Cependant, tout bon outil d'observabilité doit comporter certaines caractéristiques essentielles, telles que les suivantes :

Capacités de surveillance et d'alerte

Au cœur de tout outil d'observabilité données se trouvent la surveillance en temps réel et les alertes intelligentes. Ces fonctions permettent aux équipes chargées des données de :

• Contrôler la santé du pipeline et la fraîcheur des données.
• Détecter les changements de schéma ou les anomalies.
• Recevoir des alertes lorsque des seuils sont franchis.

Ces capacités empêchent les utilisateurs en aval de travailler avec des données périmées ou incorrectes.

Analyse de l'impact et de l'évolution des données

Le cheminement des données permet de suivre le parcours des données de la source à la destination, et de documenter les changements survenus en cours de route. L'analyse d'impact permet aux organisations de comprendre comment les changements apportés aux systèmes en amont peuvent affecter les utilisations en aval. Ensemble, la traçabilité et l'analyse des données fournissent :

• Visibilité totale des dépendances.
• Dépannage plus rapide.
• Amélioration des rapports de conformité.

Les diagrammes de lignage support également support pistes d'audit pour les besoins de la gouvernance et de la réglementation.

Intégration avec les systèmes de données existants

Les outils efficaces d'observabilité données s'intègrent parfaitement :

• Entrepôts de données (BigQuery, Redshift).
• Outils ETL/ELT (Fivetran, dbt, Airflow).
• outils bi (Tableau, Looker, Power BI).
• plateformes cloud (AWS, Azure, Google Cloud).

Cette intégration garantit une visibilité complète sur l'ensemble des données, sans qu'il soit nécessaire de remanier les systèmes existants.

Choisir le bon outil d'observabilité données

Lors de la sélection d'une solution, les décideurs devraient se concentrer sur les capacités essentielles telles que

• la détection des anomalie .
• Analyse des causes profondes.
• Documentation automatisée.
• Configuration personnalisée des alertes.
• évolutivité sur de grands ensembles de données.

Les organisations devraient rechercher des outils qui utilisent l'apprentissage automatique pour fournir des informations contextuelles, plutôt que de se contenter de seuils statiques.

Évaluation de la compatibilité avec l'infrastructure actuelle

L'outil d'observabilité choisi doit compléter, et non compliquer, la configuration actuelle de l'organisation. Les principales considérations en matière de compatibilité sont les suivantes :

• Sources de données et destinations prises en charge.
• Intégration native avec les outils d'orchestration.
• les options de déploiement (SaaS vs. sur site).
• Accès à l'API et extensibilité.

Le choix d'un outil qui s'aligne sur l'architecture existante accélère le délai de rentabilisation et réduit les frictions liées à la mise en œuvre.

Tenir compte de l'évolutivité et des besoins futurs

La croissance d'une organisation s'accompagne de celle de son infrastructure de données. Toute solution d'observabilité doit s'adapter à cette évolution :

• Augmentation du volume de données et de la vitesse.
• Des types de données plus variés (structurés, semi-structurés, non structurés).
• Environnements cross-cloud et hybrides.

Les outils qui offrent des modèles de déploiement flexibles et une tarification modulaire peuvent s'adapter de manière rentable à l'évolution des besoins.

Data observabilité vs. Data Monitoring

Bien qu'elles soient parfois utilisées de manière interchangeable, l'observabilité observabilité données et la surveillance des données ne sont pas exactement les mêmes.

Si le suivi est nécessaire, l'observabilité est complète et offre une vue d'ensemble. Le contrôle des données peut être considéré comme un sous-ensemble d'un cadre plus complexe d'observabilité données.

Quand utiliser chaque approche

• La surveillance des données permet de suivre l'état de santé du système et les mesures de performance.
• L' observabilité données est idéale lorsque les organisations ont besoin d'une compréhension détaillée de la façon dont les données se déplacent, se transforment et ont un impact sur les décisions de l'entreprise.

Dans la pratique, les organisations avantage de l'utilisation conjointe de ces deux outils.

Mise en œuvre de l'observabilité données

Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour mettre en œuvre les cadres d'observabilité données et résoudre les problèmes auxquels les organisations sont généralement confrontées.

6 étapes pour une mise en œuvre réussie

1. Définir les objectifs: Identifier les systèmes de données et les pipelines qui ont besoin d'être observabilité.
2. Vérifier les outils existants: Comprendre quelles sont les capacités d'observabilité déjà en place.
3. Sélectionnez un projet pilote: Commencez modestement avec un flux de données ou un système de reporting critique.
4. Choisir un outil: Sélectionnez une solution qui s'intègre à la pile de données et qui soutient les objectifs définis.
5. Déployer progressivement: Étendre l'observabilité à l'ensemble des systèmes et l'affiner sur la base des premiers enseignements.
6. entraîner équipes: S'assurer que les analystes, les ingénieurs et les gestionnaires de données comprennent comment utiliser la solution et peuvent répondre aux observations observabilité

Surmonter les défis communs

• Changement de culture: La résistance à l'adoption de nouveaux outils ou flux de travail peut être un obstacle. Favorisez une culture de la propriété et de la responsabilité des données.
• Complexité: Commencez par des mesures fondamentales, puis ajoutez des fonctions avancées telles que le lignage des données ou la détection d'anomalie basée sur l'apprentissage automatique.
• Lassitude à l'égard des outils: Évitez le chevauchement des outils en choisissant une solution d'observabilité complète qui couvre plusieurs besoins.

Questions fréquemment posées

Consultez ces réponses concises aux questions les plus fréquentes concernant les outils d'observabilité données.

Comment les outils d'observabilité données améliorent-ils la qualité des données ?

Ils fournissent des informations en temps réel sur des questions telles que les données :

• Valeurs manquantes.
• Modifications inattendues du schéma.
• Valeurs aberrantes ou anomalies.

En alertant les équipes à un stade précoce et en remontant à l'origine des problèmes, les outils d'observabilité contribuent à maintenir l'exactitude et l'exhaustivité des données.

Les outils d'observabilité données peuvent-ils réduire les coûts opérationnels ?

Oui. En automatisant les vérifications de données et en réduisant les efforts de contrôle manuel, ces outils :

• Réduction du temps d'temps d'arrêt et des délais de réponse aux incidents.
• Améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Contribuer à éviter des décisions commerciales coûteuses basées sur des données erronées.

Le retour sur investissement provient de la réduction du nombre d'erreurs, de l'analyse plus rapide des causes profondes et de la diminution de la dépendance à l'égard de la surveillance humaine.

Quels sont les risques liés à la non-utilisation des outils d'observabilité données ?

Sans observabilité, les organisations courent des risques :

• L'utilisation de données incorrectes ou obsolètes.
• Perte de confiance dans les tableaux de bord et les rapports.
• Violation des exigences réglementaires.
• Perte de temps dans la lutte réactive contre les incendies.
• Les problèmes de qualité des données se répercutent en aval.

L'observabilité manuelle observabilité données avec un minimum d'outils, voire aucun, est irréalisable à mesure que les organisations se développent. Sans outils qui automatisent le processus, les équipes risquent de perdre du temps en travail manuel, de passer complètement à côté des problèmes de données ou d'être incapables de remonter à la source des problèmes.

Ces risques s'aggravent à mesure que les écosystèmes de données se développent.

Comment Actian permet aux organisations d'observabilité données

Actian est un leader de confiance en matière d'intégration de données et d'analyse de données hybrides. Avec des solutions telles que la plateforme Actian Data Intelligence, Actian permet aux organisations de construire des pipelines de données robustes, fiables et observables.

Actian soutient l'observabilité par le biais de :

• Surveillance en temps réel des pipelines de données et des travaux ETL.
• Validation des données et détection des anomalie à chaque étape.
• Analyse complète de l'historique et de l'impact des données.
• Compatibilité hybride et multi-cloud.

Prêt à découvrir comment la plateforme peut aider les organisations à maintenir et à améliorer l'observabilité données ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui pour une démonstration personnalisée.

À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à des capacités intuitives de libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions flexibles de gestion des données à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés du Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.