Observabilité des données

L observabilité données démystifiée : De l'essentiel à l'avancé

Table des matières

Les bases de l'observabilité données

Qu'est-ce que Data observabilité?

L'impératif commercial de l'observabilité données

Le rôle technique de l'observabilité données

L'aspect humain des données : Personas d'utilisateur clés et leurs points de douleur

Cas d'utilisation de l observabilité données pour les organisations modernes

6 cas d'utilisation courante par les entreprises

Services financiers : Gestion des risques et détection des fraudes
Soins de santé : Sécurité des patients et excellence opérationnelle
Commerce de détail et commerce électronique : expérience client Optimisation
Fabrication : Optimisation de la production et contrôle de la qualité
Télécommunications : Performance des réseaux et service à la clientèle
Énergie et services publics : Surveillance des infrastructures et conformité réglementaire

8 Cas d'utilisation technique

pipeline de données Surveillance et récupération automatisée
Performance du modèle ML et détection de la dérive des données
Conformité réglementaire et gouvernance données Automatisation
Optimisation des coûts et gestion des ressources
Evaluation de la qualité des données et gestion des SLA
Réponse aux incidents et analyse des causes profondes
Analyse de l'impact et de l'évolution des données
Surveillance de la qualité des données

Les bases de l'observabilité données

L'importance des données n'a jamais été aussi grande. Les entreprises traitent et génèrent plus de données que jamais et prennent des décisions commerciales cruciales sur la base de ces données. Pour mieux comprendre ce phénomène, voici un aperçu complet de ce qu'est l'observabilité données et de ce que cela signifie de l'utiliser au quotidien.

Qu'est-ce que Data observabilité?

observabilité données est la capacité de comprendre la santé et l'état des données dans vos systèmes en mesurant la qualité, la fiabilité et la lignée. Elle vous permet d'être le premier à savoir quand : les données sont erronées, ce qui s'est casséet comment y remédier. Un système d'observabilité données sain assurera le bon fonctionnement de votre écosystème de données, en réduisant les problèmes et en améliorant la connaissance des données.

L'observabilité données est une approche holistique qui automatise l'identification et la résolution des problèmes liés aux données, simplifiant ainsi la gestion des systèmes de données et améliorant les performances. Elle englobe la compréhension et la gestion experte de la santé et de la performance des données, des pipelines et des processus métier critiques.

Parmi les principaux exemples deplateformes observabilité données, on peut citer : Acceldata, Actian Data observabilitéAnomalo, Bigeye, Datafold, Great Expectations, Monte Carlo et Soda.

Le contrôle des données, l'évaluation de la qualité et l'intégration avec votre écosystème de données existant sont essentiels à une stratégie de données complète et à la visibilité de l'entreprise. Une solution d'observabilité données dépourvue de cette vision holistique fournit un récit incomplet, limitant les informations que vous pouvez tirer de vos données.

L'impératif commercial de l'observabilité données

L'observabilité données est essentielle pour permettre aux organisations de prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement. Les enjeux ne pourraient être plus élevés - Gartner estime que "jusqu'en 2025, au moins 30 % des projets d'IA seront abandonnés après la validation du concept en raison d'une d'une mauvaise qualité des donnéeset que "93 % des équipes ne parviennent pas à détecter les problèmes de données avant qu'ils n'aient un impact sur l'entreprise".

La plupart des organisations pensent que leurs données ne sont pas fiables, et l'impact de mauvaises données ne peut être sous-estimé. En mai 2022, Unity Software a découvert qu'elle avait ingéré des données erronées provenant d'un gros client, ce qui a entraîné une chute de 30 % des actions de la société et lui a fait perdre 110 millions de dollars de chiffre d'affaires. Le coût de la correction des données erronées augmente de manière exponentielle à chaque étape de leur utilisation.

L'observabilité données est une couche stratégique essentielle pour toute organisation cherchant à maintenir sa compétitivité dans un monde axé sur les données. La capacité à agir rapidement sur la base de données fiables se traduit par une amélioration de l'efficacité opérationnelle, de meilleures relations avec les clients et une rentabilité accrue.

Le rôle technique de l'observabilité données

La fonction première de l'observabilité données est de faciliter l'exploitation fiable des données, et pas seulement de surveiller les données elles-mêmes. L'observabilité données se réfère à la pratique du contrôle, de la gestion et de la maintenance des données de manière à garantir leur qualité, leur disponibilité et leur fiabilité dans les différents processus, systèmes et pipelines au sein d'une organisation.

La réalisation des impératifs commerciaux de l'observabilité données repose en grande partie sur ces quatre capacités techniques clés :

Surveillance des données: Cette fonction est essentielle pour les applications qui nécessitent une action immédiate, telles que les systèmes de détection des fraudes , la gestion des interactions avec les clients et les stratégies de tarification dynamique.
Détection et résolution automatisées des problèmes: Lesplateformes modernesplateformes observabilité données doivent gérer de grands ensembles de données et support efficacement support détection d'anomalie complexes. Cette capacité est particulièrement vitale dans les secteurs de la vente au détail, de la finance et des télécommunications, où la capacité à détecter et à résoudre automatiquement les problèmes est nécessaire pour maintenir l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients.
Qualité et accessibilité des données: La qualité des informations est directement liée à la qualité des données ingérées et stockées dans les systèmes. S'assurer que les données sont exactes, propres et facilement accessibles est primordial pour l'efficacité de l'analyse, du reporting et de l'apprentissage modèles d'IA.
Capacités avancées: Lesplateformes modernesplateformes observabilité données évoluent pour répondre aux nouveaux défis et aux nouvelles opportunités :
Détection d'anomalie par l'IA: L'apprentissage automatique permet d'identifier automatiquement des schémas inhabituels.
Lignée de données de bout en bout: Permet une visibilité complète des flux de données et des dépendances.
Analyse automatisée des causes profondes: Soutien au dépannage rapide et à la résolution des problèmes directement dans l'environnement d'observabilité .

L'aspect humain des données : Personas d'utilisateur clés et leurs points de douleur

L observabilité données présente des avantages considérables. Voici quelques exemples de personas et comment ils avantage de l'observabilité données.

Ingénieurs de données qui sont responsables de la construction et de la maintenance de l'infrastructure de données et des pipelines qui alimentent les systèmes d'observabilité . Ils ont besoin d'une surveillance complète des pipelines de données afin d'identifier et de résoudre les problèmes de manière proactive avant qu'ils n'aient un impact sur les consommateurs en aval et les processus d'entreprise.
Analystes de données qui se spécialisent dans le traitement et l'analyse des données afin d'en extraire des informations, en s'appuyant sur des données observables de haute qualité pour établir des rapports précis. Ils doivent être certains que les données qu'ils analysent sont exactes et à jour pour fournir des informations fiables aux parties prenantes sans remettre en question la qualité des données.
Scientifiques des données qui utilisent des techniques d'analytique avancée et dépendent de données observables et de haute qualité pour l'apprentissage et le déploiement modèles. Ils ont besoin d'une visibilité sur la qualité et l'origine des données pour faire confiance aux ensembles de données qui alimentent leurs modèles et comprendre quand la performance du modèle se dégrade en raison de problèmes liés aux données.
Ingénieurs DevOps qui gèrent l'infrastructure technique soutenant lesplateformes observabilité données et assurent la fiabilité du système. Ils ont besoin de systèmes de surveillance et d'alerte qui les aident à maintenir l'infrastructure soutenant les opérations de données tout en garantissant un temps d'arrêt minimal et des performances optimales.
Développeurs eninformatique décisionnelle (BI) qui créent des tableaux de bord et des rapports reposant sur des sources de données observables et fiables. Ils ont besoin d'outils d'observabilité données qui s'intègrent à leurs plateformes reporting afin de fournir des tableaux de bord précis et d'alerter les utilisateurs lorsque des problèmes de qualité des données risquent d'affecter leurs rapports.
Responsables de la conformité qui veillent à ce que les pratiques de gestion des données soient conformes aux exigences réglementaires et avantage de l'observabilité dans le traitement des données. Ils ont besoin d'un suivi complet des données et de pistes d'audit jusqu'au niveau du terrain pour démontrer la conformité aux réglementations et répondre rapidement aux demandes de renseignements sur gouvernance données.
les responsables informatiques qui supervisent l'infrastructure technologique et ont besoin de visibilité sur les performances et les coûts des solutions d'observabilité données. Ils ont besoin deplateformes observabilité données qui fournissent des mesures claires de retour sur investissement et aident à optimiser les coûts de l'infrastructure de données tout en maintenant des niveaux de service élevés.
Les Chief Data Officers (CDO) qui dirigent la stratégie de données de l'entreprise et ont besoin d'une visibilité au niveau exécutif sur la santé des données dans l'ensemble de l'organisation. Ils ont besoin de mesures complètes sur la qualité des données, leur utilisation et leur impact sur l'entreprise pour démontrer la valeur de leurs investissements dans les données et identifier les domaines d'amélioration stratégique.

Cas d'utilisation de l observabilité données pour les organisations modernes

Dans cette section, nous présentons des cas d'utilisation courants pour les entreprises et les services informatiques.

6 cas d'utilisation courante par les entreprises

Cette section montre comment observabilité données soutient directement les objectifs et stratégies critiques de l'entreprise.

1. Services financiers : Gestion des risques et détection des fraudes

Améliore l'évaluation des risques et la prévention des fraudes en surveillant les schémas de transaction, la qualité des données et les paramètres de conformité réglementaire dans les...

Exemples :

Banque: Détecter les anomalies dans les volumes et les modèles de transaction afin d'identifier les fraudes potentielles, tout en garantissant la conformité avec les réglementations anti-blanchiment d'argent grâce à un suivi complet de la traçabilité des données.
Assurance: Contrôle de la qualité des données relatives aux sinistres et des délais de traitement afin d'identifier les schémas frauduleux et de garantir la précision des modèles d'évaluation des risques.
Gestion des investissements: Suivi de la fraîcheur et de la qualité des données dans les flux de données du marché pour s'assurer que les décisions de gestion de portefeuille sont basées sur des informations précises et opportunes.

2. Soins de santé : Sécurité des patients et excellence opérationnelle

Permet un contrôle complet de la qualité des données des patients, des résultats des dispositifs médicaux et de l'efficacité du flux de travail clinique afin d'améliorer les résultats pour les patients et les performances opérationnelles.

Exemples :

Hôpitaux: Contrôle de la qualité des données de l'enregistrement électronique de la santé (EHR) afin de garantir l'exactitude des informations sur les patients, le dosage des médicaments et les recommandations de traitement.
Pharmaceutique: Suivi de l'intégrité des données des essais cliniques et de la conformité réglementaire tout au long des processus de développement des médicaments.
Dispositifs médicaux: Veiller à ce que les données des capteurs IoT des équipements de surveillance des patients conservent leur précision et leur disponibilité pour les décisions de soins critiques.

3. Commerce de détail et commerce électronique : expérience client Optimisation

Améliore l'expérience client grâce au suivi des données clients, des niveaux de stock et des performances du moteur de recommandation. C'est l'équivalent d'un acheteur personnel qui ne dort jamais et qui s'assure en permanence que vos clients reçoivent les bons produits au bon moment.

Exemples :

plateformes commerce électronique: Contrôle de la qualité des données du catalogue de produits, de l'exactitude des stocks et de la performance des algorithmes de recommandation afin d'éviter la déception des clients et la perte de ventes.
Commerce de détail omnicanal: Assurer la cohérence données clients entre les points de contact en ligne, mobiles et en magasin pour des expériences d'achat transparentes.
Chaîne d'approvisionnement: Suivi de la qualité des données d'inventaire et des indicateurs de performance des fournisseurs afin d'optimiser les niveaux de stock et d'éviter les ruptures de stock.

4. Fabrication : Optimisation de la production et contrôle de la qualité

Permet de connaître la qualité des données de production, les performances des équipements et l'efficacité de la Chaîne d'approvisionnement afin d'optimiser les processus de fabrication et de garantir la qualité des produits.

Exemples :

Automobile: Contrôler les données des capteurs des lignes de production pour garantir les normes de contrôle de la qualité et prévoir les besoins de maintenance de l'équipement.
Aérospatiale: Suivi des données de traçabilité des composants et des mesures de qualité tout au long du processus de fabrication afin de garantir la sécurité et la conformité aux réglementations.
Biens de consommation: Analyse des modèles de données de production afin d'optimiser le traitement des lots et de réduire les déchets tout en maintenant les normes de qualité.

5. Télécommunications : Performance des réseaux et service à la clientèle

Aide les entreprises à gérer les données de performance du réseau, les modèles d'utilisation des clients et les mesures de qualité de service afin d'améliorer la fiabilité du réseau et la satisfaction des clients.

Exemples :

Réseaux mobiles: Surveillance des données relatives à la qualité des appels, des mesures de performance du réseau et des habitudes d'utilisation des clients afin d'optimiser la capacité du réseau et de réduire les interruptions de service.
Fournisseurs de services Internet: Suivi de l'utilisation de la bande passante, des données sur la disponibilité des services et des mesures de satisfaction de la clientèle afin d'améliorer la prestation des services.
Communications d'entreprise: Garantir la qualité des données des communications unifiées et la disponibilité des systèmes pour assurer la continuité des activités.

6. Énergie et services publics : Surveillance des infrastructures et conformité réglementaire

Analyse les données relatives à la consommation d'énergie, les mesures de performance du réseau et les données relatives à la conformité environnementale afin de garantir la fiabilité de la prestation de services et le respect de la réglementation.

Exemples :

Services d'électricité: Contrôle de la qualité des données des compteurs intelligents et des paramètres de performance du réseau pour optimiser la distribution d'énergie et prévoir les besoins de maintenance.
Pétrole et gaz: Suivi des données des capteurs des pipelines et des informations de surveillance de l'environnement pour garantir la sécurité des opérations et le respect des réglementations.
Énergies renouvelables: Analyse de la qualité des données météorologiques et des mesures de production d'énergie afin d'optimiser la production d'énergie renouvelable et l'intégration au réseau.

Ces cas d'utilisation montrent comment l observabilité données est devenue l'épine dorsale de la prise de décision fondée sur les données pour les organisations de tous les secteurs. À une époque où les données sont souvent appelées "le nouveau pétrole", l'observabilité données sert de raffinerie, transformant cette ressource brute en un carburant commercial à haut indice d'octane.

8 Cas d'utilisation technique

Vous êtes-vous déjà demandé comment les stratégies d'entreprise se transforment en réalité numérique ? Cette section lève le voile sur la magie technique de l'observabilité données. Nous explorerons huit cas d'utilisation qui montrent comment les technologies d'observabilité données transforment les visions d'entreprise en informations exploitables et en avantages concurrentiels.

1. pipeline de données Monitoring et récupération automatisée

Lesplateformes observabilité données surveillent les pipelines ETL/ELT complexes et peuvent récupérer automatiquement certains types de défaillances, offrant ainsi la résilience informatique nécessaire aux opérations de données critiques.