Qu'est-ce que Data observabilité?

Les écosystèmes de données devenant de plus en plus complexes, il n'a jamais été aussi essentiel de garantir la santé, la qualité et la visibilité des données. L observabilité données permet aux entreprises d'avoir une vision globale de la qualité et du mouvement de leurs données à travers les systèmes.

En empruntant les principes de l'observabilité logiciels, l'observabilité données permet aux équipes chargées des données de détecter, de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes liés aux données, ce qui garantit la confiance dans l'informatique décisionnelle, l'analyse et la prise de décision.

Comprendre les données observabilité

L'observabilité données désigne la capacité d'une organisation à comprendre pleinement la santé et le comportement de ses données sur l'ensemble de la pile de données. Elle implique une surveillance continue, des alertes et des analyses pour s'assurer que les données sont exactes, complètes, opportunes et cohérentes. Contrairement aux efforts traditionnels de qualité des données, qui reposent souvent sur des processus réactifs et des vérifications manuelles, l'observabilité données fournit des méthodes automatisées, évolutif et proactives pour détecter et résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les utilisateurs en aval.

La portée de l'observabilité données s'étend de l'ingestion de données brute ingestion de données à la présentation des données dans des tableaux de bord ou des modèles analytiques, en passant par la transformation et le stockage. Elle vise à combler les lacunes en matière d'ingénierie des données, d'analyse et d'exploitation, en créant une vision holistique du cycle de vie des données.

Les 5 piliers de l'observabilité données

L observabilité données repose sur cinq piliers fondamentaux :

1. Fraîcheur : Garantit que les données sont à jour et arrivent au moment prévu, ce qui aide les parties prenantes à faire confiance à leurs tableaux de bord et à leurs analyses.
2. La distribution : Ce pilier fait référence à la forme et à la structure des données. Les organisations doivent détecter les anomalies de volume, les valeurs nulles ou les modèles inattendus. Essentiellement, tout écart par rapport aux distributions attendues doit être suivi et examiné pour déterminer si la cause première est un problème de qualité des données.
3. Volume : Il permet de suivre l'exhaustivité des tables de données ainsi que la quantité de données générées. La surveillance du volume et de l'exhaustivité peut aider à alerter les équipes lorsque la quantité de données ingérées dépasse ou n'atteint pas les seuils prévus.
4. Schéma : Cette facette de l'observabilité données permet de suivre les modifications apportées à la structure d'un jeu de données, telles que l'ajout ou l'absence de champs, afin de prévenir les problèmes en aval. Les changements de schéma peuvent entraîner des données inexactes, voire des pertes de données.
5. Lignage : Le suivi du cheminement permet de cartographier le flux de données entre les systèmes, offrant ainsi une visibilité sur les dépendances, les transformations et les causes profondes des incidents. Ainsi, les utilisateurs peuvent savoir où l'incident s'est produit tout au long du parcours du jeu de données, de son origine à son point d'arrivée.

Ensemble, ces éléments constituent un écosystème dans lequel la santé des données est visible, mesurable et exploitable.

Les 5 piliers de l'observabilité données en action

Décortiquons chacun des cinq piliers pour voir comment ils fonctionnent dans des cas d'utilisation spécifiques.

Fraîcheur et actualité

La fraîcheur fait référence au degré d'actualisation de vos données par rapport à leur source. Dans de nombreuses applications commerciales, les données en temps réel ou quasi réel sont essentielles. Tout retard peut conduire à des informations obsolètes ou à des opportunités manquées. Les outils d'observabilité données suivent la latence des données à travers les pipelines et signalent les données périmées ou retardées.

Cela est particulièrement important dans des cas d'utilisation tels que la détection des fraudes, la négociation des actions et la gestion des stocks, où même de petits retards peuvent avoir des conséquences importantes. Par exemple, si les données d'inventaire d'une entreprise ne sont pas mises à jour, les rayons peuvent être vides ou les cas de vol ou de détournement de fonds ne pas être détectés.

volume de données et flux

L'observation du volume de données aide les équipes à détecter les irrégularités telles que les pics ou les chutes inattendus, qui peuvent indiquer des erreurs en amont ou des goulots d'étranglement. Par exemple, une chute soudaine des enregistrements de transactions quotidiennes peut être le signe d'un appel API défaillant ou d'un travail ETL interrompu.

Le suivi du flux de données permet de s'assurer que les données passent sans encombre par les étapes d'ingestion, de traitement et de stockage, ce qui contribue à maintenir la continuité et l'exhaustivité des ensembles de données.

Schéma et structure

Le schéma de données définit la structure des ensembles de données, notamment les noms, les types et l'organisation des champs. Les modifications du schéma, telles que l'ajout d'une nouvelle colonne ou la modification d'un type de données, peuvent perturber les applications ou les modèles en aval.

Les outils d'observabilité données surveillent la dérive des schémas et les modifications structurelles afin d'éviter les erreurs et de maintenir la compatibilité entre les systèmes. La détection précoce des problèmes de schéma permet d'éviter les pannes d'exécution et la corruption des données.

Linéaire de données et traçabilité

Il est essentiel de comprendre l'origine des données et leur évolution dans le temps. La traçabilité des données permet aux utilisateurs de remonter jusqu'à l'origine des données et de comprendre toutes les transformations qu'elles subissent.

Grâce à une visibilité complète du lignage, les équipes peuvent rapidement évaluer l'impact des changements, déboguer les problèmes et assurer la conformité réglementaire avec le GDPR, l'HIPAA et d'autres réglementations. Le lignage des données favorise également la responsabilisation et améliore les pratiques de gouvernance données.

L'importance de l'observabilité données dans la gestion de l'entreprise

Les entreprises et les organisations doivent mettre en œuvre des processus d'observabilité données pour diverses raisons. On ne saurait trop insister sur l'importance d'avoir un aperçu de la mauvaise qualité des données ou des ensembles de données incomplets. Vous trouverez ci-dessous les principales raisons pour lesquelles l observabilité données est devenue une facette nécessaire d'une gestion des données saine gestion des données au sein de l'entreprise.

Améliorer la qualité et la fiabilité des données

Les entreprises modernes traitent des données provenant d'une variété de sources diverses, y compris les CRM, les systèmes ERP et les API externes. Le volume et la complexité des données rendent les contrôles de qualité traditionnels insuffisants. L'observabilité données permet de corriger cela en évaluant en permanence les données pour détecter les anomalies, les valeurs manquantes, les doublons, les modifications de schéma et d'autres problèmes de qualité. Cela renforce la confiance dans les rapports d'entreprise, les tableaux de bord, les modèles d'apprentissage automatique et, en fin de compte, les décisions commerciales.

En mettant en œuvre l'observabilité données, les organisations s'assurent que leurs équipes travaillent avec des données propres et précises et qu'elles sont en mesure de remonter efficacement aux causes premières des problèmes. Cela se traduit par une amélioration de l'expérience client, des prévisions plus précises et une réduction des risques liés à la conformité.

Faciliter la résolution proactive des problèmes

L'un des aspects les plus précieux de l'observabilité données est sa nature proactive. Au lieu de réagir à des tableaux de bord défectueux ou à des champs manquants, les équipes chargées des données peuvent identifier et résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Par exemple, si une mesure clé chute soudainement en raison d'une défaillance du pipeline, un système d'observabilité peut détecter l'anomalie, localiser la source et avertir immédiatement les parties prenantes concernées.

Ce passage d'une lutte réactive contre les incendies à une surveillance proactive permet d'économiser du temps et des ressources tout en améliorant l'efficacité des équipes chargées des données.

Data observabilité vs. Data Monitoring

Bien que la surveillance des données soit une composante de l'observabilité données, les deux ne sont pas identiques. La surveillance implique généralement la mise en place d'alertes basées sur des seuils ou des mesures prédéfinis. Il s'agit d'une activité réactive et limitée.

L observabilité données, quant à elle, offre une vision plus globale. Elle associe la surveillance à l'analyse des causes profondes, au suivi des données, à la détection des anomalie et à la visibilité à l'échelle du système. Les outils d'observabilité ne se contentent pas de vous dire quand quelque chose ne va pas. Ils aident les équipes chargées des données à en comprendre les raisons et à atténuer le problème ou à indiquer aux équipes comment le résoudre.

Data observabilité vs. Data Quality Assurance

L'assurance qualité des données (AQD) implique des processus et des règles visant à garantir que les données répondent à des normes spécifiques. Elle comprend généralement des vérifications manuelles, des scripts de test ou des règles de validation appliquées pendant la préparation des données ou après leur ingestion.

L'observabilité données complète et améliore l'AQD en automatisant la détection dans un plus grand nombre de dimensions et à une échelle beaucoup plus large. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des tests prédéfinis, les systèmes d'observabilité utilisent l'apprentissage automatique et la détection d'anomalie pour découvrir des problèmes inconnus auparavant, offrant ainsi une gestion des données plus dynamique et proactive.

Actian fournit une observabilité approfondie des données

Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions stratégiques, améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle, la nécessité d'une solide observabilité données devient primordiale. Elle permet non seulement aux équipes chargées des données de garantir la fiabilité de leur patrimoine de données, mais aussi de renforcer la confiance de l'ensemble de l'organisation dans les initiatives fondées sur les données.

Actian Data observabilité offre une surveillance en temps réel, une détection des anomalie et des alertes intelligentes. Elle permet aux organisations d'obtenir une visibilité approfondie sur la santé, la qualité et le mouvement de leurs données. Elle prend en charge les cinq piliers de l'observabilité, ce qui permet aux équipes de traiter les problèmes de manière proactive avant qu'ils ne perturbent les opérations. Faites le tour du produit.

À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.