Qu'est-ce que Data observabilité?

Qu'est-ce que Data observabilité?

observabilité des données est la pratique consistant à surveiller l'état, la fiabilité et les performances des pipelines de données et des systèmes de données. Elle offre une visibilité sur l'ensemble de l'environnement de données, permettant aux équipes de détecter, diagnostiquer et résoudre rapidement les problèmes lorsque les données sont corrompues, dérivent ou se comportent de manière inattendue. À l'instar de observabilité des applications observabilité DevOps, observabilité des données observabilité à rendre l'état interne des systèmes de données visible et compréhensible à l'aide de métriques, de journaux, de métadonnées et de traces.

Au fond, observabilité des données observabilité une question de confiance. À mesure que les organisations dépendent de plus en plus des analyses des données en temps réel, des flux de travail automatisés et des modèles d'apprentissage automatique, le coût des données peu fiables ou inexactes augmente. observabilité des données observabilité garantir que les données sont non seulement disponibles, mais aussi correctes, opportunes et conformes aux attentes. Elle représente le passage fondamental d'une gestion réactive à une gestion proactive de la santé des données. 

Pourquoi c'est important

Même les pipelines de données les mieux conçus peuvent échouer. Les données peuvent arriver en retard, contenir des erreurs ou changer sans avertissement. En l'absence d'observabilité, ces problèmes passent souvent inaperçus jusqu'à ce qu'ils aient un impact sur l'entreprise, comme des tableaux de bord incorrects, des rapports erronés ou des violations de la réglementation.

Le patrimoine de données moderne patrimoine de données ces défis. Les organisations gèrent désormais des centaines, voire des milliers de pipelines de données sur plateformes cloud, des systèmes sur site, des API tierces et streaming . Les données transitent par des couches de transformation complexes, sont enrichies à partir de multiples sources et alimentent d'innombrables applications en aval. Dans cet environnement, les vérifications manuelles périodiques ou la journalisation ETL de base ne suffisent tout simplement plus.

Considérez les répercussions d'un seul problème lié aux données : une modification du schéma dans un système source se répercute sur les couches de transformation, perturbant les modèles en aval. Un chargement par lots retardé entraîne l'affichage d'informations obsolètes dans les tableaux de bord en temps réel. Les enregistrements en double gonflent indicateurs clés, conduisant les dirigeants à prendre des décisions basées sur des signaux erronés. Une dérive progressive des données passe inaperçue jusqu'à ce que les modèles d'apprentissage automatique commencent à produire des prévisions peu fiables.

L observabilité données répond à ces risques en permettant aux équipes de :

• Suivez la fraîcheur, le volume et le modèle de distribution des données sur l'ensemble des systèmes.
• Détecter les anomalies ou les changements de schémaen temps réel.
• Alerter les équipes en cas de défaillance ou de retard dans le pipeline, en fournissant toutes les informations nécessaires.
• Analyser les causes profondes à l'aide de la lignée, des journaux et métadonnées.
• Empêcher les problèmes liés à la qualité des données de se propager en aval.

Cette surveillance proactive réduit temps d'arrêt, améliore la fiabilité des données et renforce la confiance dans les données utilisées pour prise de décision. Elle permet aux équipes chargées des données de passer d'une gestion réactive des crises à gestion des données stratégique gestion des données, libérant ainsi les ingénieurs qui peuvent alors se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur la résolution des problèmes urgents.

Composants clés

observabilité complet observabilité des données comprend généralement les composants suivants, qui fonctionnent ensemble pour offrir une visibilité totale sur l'intégrité des données :

Contrôle de la fraîcheur

La surveillance de la fraîcheur vérifie si les données arrivent dans les délais prévus et respectent les accords de niveau de service. Ce composant suit la date de la dernière mise à jour des données et la compare aux heures d'arrivée prévues en fonction des modèles historiques ou des accords de niveau de service définis.

Dans la pratique, les problèmes de fraîcheur se manifestent de plusieurs façons. Les données transactionnelles provenant des processeurs de paiement peuvent arriver avec plusieurs heures de retard en raison de la limitation des API. Les flux des partenaires peuvent être retardés en raison de la maintenance du système en amont. Les tâches par lots peuvent être terminées, mais les résultats ne peuvent pas être chargés dans les tables cibles. Chaque scénario nécessite des stratégies de détection et de réponse différentes.

Une surveillance efficace de la fraîcheur établit des modèles de référence pour chaque source de données, en tenant compte des variations naturelles, telles que les volumes en semaine par rapport à ceux du week-end ou les pics de traitement en fin de mois. Elle déclenche ensuite des alertes lorsque les écarts dépassent les seuils acceptables, fournissant ainsi aux équipes un avertissement précoce avant que les parties prenantes ne remarquent l'absence de rapports ou la désuétude des tableaux de bord.

Surveillance de la valeur

La surveillance du volume permet de suivre les changements dans le nombre de lignes, la taille des fichiers ou le débit afin de détecter les anomalies qui signalent pipeline de données . Une baisse soudaine enregistrement peut indiquer un échec de l'extraction. Une augmentation inattendue peut révéler des chargements de données en double ou des erreurs de traitement. Des augmentations progressives peuvent être normales dans le cadre d'une croissance commerciale ou peuvent signaler des problèmes de qualité des données qui créent une inflation artificielle.

La clé d'une surveillance efficace des volumes réside dans la compréhension de ce qui constitue une variation normale par rapport à une véritable anomalie. Les volumes de transactions dans le commerce de détail connaissent naturellement des pics pendant les vacances. Les données financières augmentent à la fin du trimestre. Les demandes de remboursement de soins de santé augmentent lorsque des changements de politique entrent en vigueur. Une surveillance intelligente des volumes apprend ces modèles et ajuste les attentes en conséquence.

Les problèmes courants liés au volume comprennent les fichiers source manquants, les réponses API incomplètes, le traitement par lots en double, les échecs de chargement partiel et les pannes de source de données. En détectant immédiatement ces problèmes, la surveillance du volume empêche qu'ils ne corrompent les analyses en aval et les processus métier.

Surveillance des schémas

La surveillance des schémas détecte les modifications apportées à la structure des tables, aux colonnes, aux types de données ou aux contraintes, modifications qui perturbent souvent les consommateurs en aval sans avertissement. Lorsqu'un système source ajoute un champ obligatoire, supprime une colonne ou modifie un type de données d'entier à chaîne, tous les pipelines et applications en aval qui dépendent de cette structure deviennent vulnérables.

La dérive de schéma représente l'une des catégories de problèmes liés aux données les plus perturbatrices, car elle entraîne généralement des défaillances immédiates et graves plutôt qu'une dégradation progressive. Les requêtes échouent. Le chargement des données échoue. Les applications génèrent des erreurs. Pourtant, les modifications de schéma font également partie des problèmes les plus faciles à prévenir lorsqu'une surveillance adéquate est mise en place.

La surveillance avancée des schémas va au-delà des simples vérifications structurelles pour suivre les changements de contraintes, les modifications d'autorisations et même les changements subtils, comme le passage d'un champ nullable à un champ obligatoire. Elle conserve l'historique des versions des schémas, ce qui permet aux équipes de comprendre comment les structures de données évoluent au fil du temps et de planifier les migrations en conséquence.

Mesures de la qualité des données

Les indicateurs de qualité des données mesurent l'état réel des données, notamment les valeurs nulles, les doublons, les formats non valides, les violations de contraintes et les problèmes d'intégrité référentielle. Alors que observabilité autres observabilité se concentrent sur le mouvement et la structure des données, les indicateurs de qualité examinent le contenu des données lui-même.

Un contrôle qualité efficace établit des règles adaptées à chaque type de données et à chaque contexte commercial. Les adresses e-mail des clients doivent correspondre à des modèles standard. Les codes produit doivent figurer dans les tables de référence. Les plages de dates doivent suivre des séquences logiques. Les valeurs numériques doivent se situer dans les limites attendues. Chaque règle codifie les connaissances commerciales sur la manière dont les données doivent se comporter.

Des contrôles qualité progressifs tout au long du pipeline créent plusieurs niveaux de défense. Les contrôles à la réception des données brutes détectent les données manifestement mal formées. La logique de transformation valide les règles métier. Les contrôles finaux à la livraison garantissent que les consommateurs en aval ne reçoivent que des informations fiables et validées. Cette approche isole les problèmes à leur source plutôt que de les laisser se propager dans tout l'écosystème de données.

Visibilité de la lignée

La visibilité de la lignée montre comment les données circulent entre les systèmes, en suivant les dépendances et les transformations depuis la source jusqu'à la consommation. Lorsque des problèmes surviennent, la lignée répond immédiatement à des questions cruciales : quelles sources en amont alimentent cet jeu de données? Quels rapports et modèles en aval seront affectés ? À quel endroit de la logique de transformation cette valeur a-t-elle été calculée ?

Le suivi complet de la lignée va au-delà des simples relations entre tables pour capturer les dépendances au niveau des colonnes, la logique de transformation et même la logique métier encodée dans du code ou du SQL complexe. Il montre non seulement que la table A alimente la table B, mais aussi précisément quelles colonnes passent par quelles transformations pour produire quels résultats.

Cette visibilité s'avère inestimable lors des interventions en cas d'incident. Au lieu de passer des heures à retracer les flux de données à partir de la documentation ou en silo , les équipes voient instantanément l'impact et peuvent hiérarchiser les efforts de correction. Lineage prend également en charge l'analyse proactive de l'impact avant d'apporter des modifications, ce qui permet aux équipes de comprendre les conséquences avant qu'elles ne se produisent.

Alertes et diagnostics

Les alertes et les diagnostics informent les utilisateurs des problèmes et affichent les journaux, métadonnées et contextes pertinents pour l'investigation. Une alerte efficace équilibre sensibilité et spécificité, détectant les problèmes réels sans submerger les équipes de faux positifs.

plateformes observabilité modernesplateformes l'apprentissage automatique pour établir des seuils dynamiques qui s'adaptent aux modèles naturels plutôt que de s'appuyer sur des règles statiques. Elles corrèlent plusieurs signaux afin de distinguer les incidents réels des anomalies transitoires. Elles acheminent les alertes vers les équipes appropriées en fonction de la responsabilité et de la gravité. Plus important encore, elles incluent un contexte diagnostique afin que les intervenants puissent commencer immédiatement le dépannage plutôt que de recueillir des informations de base.

Fonctionnalités de diagnostic Fonctionnalités l'accès aux mesures historiques pour l'analyse des tendances, aux entrées de journal pertinentes autour de la période de l'incident, métadonnées les modifications récentes du schéma ou de la configuration, et à la lignée indiquant les dépendances en amont qui pourraient être des facteurs contributifs. Ce contexte complet réduit considérablement le temps moyen de résolution.

observabilité courants en matière observabilité des données

Si les avantages de observabilité des données observabilité évidents, sa mise en œuvre présente plusieurs défis importants que les organisations doivent relever :

Échelle et complexité: Les architectures de données modernes englobent des dizaines de technologies, notamment les entrepôts de données dans le cloud, les lacs de données,plateformes streaming , les outils ETL, les systèmes BI, etc. La mise en œuvre observabilité cohérente observabilité cet environnement nécessite un travail d'intégration et une planification minutieuse. De nombreuses organisations ont du mal à obtenir une couverture complète, laissant ainsi des angles morts dans les systèmes critiques.

Fatigue liée aux alertes:observabilité mal configurée observabilité un volume d'alertes écrasant qui entraîner à ignorer les notifications. Trouver le juste équilibre entre une sensibilité suffisante pour détecter les problèmes réels et une précision suffisante pour éviter les faux positifs nécessite un ajustement et un affinement continus. De nombreuses équipes ont du mal à trouver cet équilibre, passant à côté de problèmes critiques ou devenant insensibles au bruit constant.

Contraintes en matière de ressources: Les équipes chargées des données sont souvent peu nombreuses par rapport à l'infrastructure qu'elles support. Ajouter observabilité et la maintenance observabilité à des tâches déjà bien remplies peut sembler insurmontable. Les organisations doivent soigneusement hiérarchiser leurs efforts et leurs technologies afin de réduire la fatigue liée aux alertes et de couvrir les pipelines critiques.

Adoption culturelle: La mise en œuvre technique seule ne garantit pas le succès. Les équipes doivent adopter observabilité , répondre rapidement aux alertes et affiner en permanence les règles de surveillance. Ce changement culturel nécessite support de la direction, des modèles de responsabilité clairs et des processus de réponse aux incidents et d'amélioration continue.

Limites des systèmes existants: Tous les systèmes ne fournissent pas les outils nécessaires à observabilité complète. Les bases de données anciennes, les applications propriétaires et les intégrations de type « boîte noire » peuvent offrir une visibilité limitée sur les opérations internes. Les organisations doivent faire preuve de créativité pour instrumenter ces systèmes ou accepter observabilité réduite observabilité certains domaines tout en planifiant une modernisation future.

observabilité des données vs. qualité des données

Bien que observabilité la qualité des données soient liées, elles ne sont pas identiques. La qualité des données fait référence à l'état des données elles-mêmes, en vérifiant leur exactitude, leur exhaustivité, cohérence, leur validité et leur actualité. Elle répond à des questions telles que : l'adresse e-mail de ce client est-elle valide ? Ces chiffres financiers sont-ils exacts ? La description de ce produit est-elle complète ?

observabilité des données, quant à elle, désigne le processus et la pratique consistant à surveiller et à valider la qualité au fil du temps. Elle permet de répondre à des questions telles que : les indicateurs de qualité sont-ils à la hausse ou à la baisse ? Quand cette dérive des données a-t-elle commencé ? Quel changement en amont a causé ces problèmes de précision ? À quelle vitesse détectons-nous et résolvons-nous les problèmes ?

Considérez la qualité des données comme une destination, l'état souhaité de vos données. Parallèlement, observabilité le système de navigation qui vous aide à maintenir cet état et vous alerte lorsque vous déviez de votre trajectoire. La qualité définit les normes et mesure la conformité. observabilité une visibilité continue et des systèmes d'alerte précoce.

observabilité aident les équipes à détecter la dégradation des indicateurs de qualité, ce qui permet d'intervenir plus rapidement. Plutôt que de remplacer les efforts en matière de qualité des données, observabilité les observabilité et les renforce en facilitant la détection et la résolution des problèmes. Les deux disciplines fonctionnent ensemble : les règles de qualité définissent ce qui est « bon », tandis que observabilité vérifie observabilité que les données répondent à ces normes et enquête lorsqu'elles ne le font pas.

Les organisations ont besoin des deux. Les initiatives en matière de qualité des données établissent gouvernance, les normes et frameworks de mesure. observabilité des données observabilité Fonctionnalités de surveillance, d'alerte et de diagnostic Fonctionnalités d'opérationnaliser ces normes de qualité dans les environnements de production.

Avantages de l'observabilité données

Les organisations qui mettent en œuvre avec succès observabilité des données observabilité d'améliorations transformatrices dans l'ensemble de leurs opérations liées aux données grâce à :

• Détection et résolution plus rapides des problèmes: La surveillance automatisée détecte les problèmes en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs jours, ce qui réduit considérablement le délai entre la défaillance des données et la correction. Les équipes passent moins de temps à détecter les problèmes et plus de temps à les résoudre.
• Moins de défaillances en aval: La détection précoce des problèmes permet d'éviter les effets en cascade, dans lesquels un seul jeu de données erroné jeu de données des dizaines de rapports, modèles et applications en aval. Cette limitation protège à la fois les opérations commerciales et la productivité de l'équipe.
• Confiance accrue dans l'analyse: Lorsque les parties prenantes savent que la qualité des données est continuellement surveillée et validée, elles ont davantage confiance dans l'utilisation des données pour prise de décision. Cette confiance favorise une culture axée sur les données et réduit les remises en question des conclusions analytiques.
• Une plus grande efficacité grâce à l'automatisation: La surveillance proactive et les alertes éliminent les vérifications manuelles et les routines de validation des données qui prennent beaucoup de temps. Les ingénieurs de données peuvent se concentrer sur la création Fonctionnalités nouvelles Fonctionnalités que de s'occuper des pipelines existants.
• Une meilleure communication entre les équipes:observabilité un langage commun et une vision standard de la santé des données pour les équipes d'ingénierie des données, d'analyse et commerciales. Tout le monde travaille à partir de la même compréhension de la fiabilité des données et des problèmes actuels.
• Renforcement de la conformité et Préparation à l'audit: La visibilité historique sur la traçabilité des données, les tendances en matière de qualité et la réponse aux incidents fournit la documentation nécessaire aux audits réglementaires. Les équipes peuvent rapidement démontrer les contrôles mis en place et expliquer gouvernance des données.
• Réduction du coût des incidents liés aux données: Une détection et une résolution plus rapides signifient moins d'heures consacrées au dépannage, moins d'impact sur l'activité dû à des données erronées et une réduction du risque de sanctions pour non-conformité ou d'insatisfaction des clients.

Lorsqu Embarqué opérations de données, observabilité à la fois les performances techniques et la valeur commerciale des systèmes de données. Elle transforme l'infrastructure de données, qui passe d'un passif potentiel à un actif fiable qui stimule les résultats commerciaux.

observabilité des données au niveau de l'entreprise

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.

Comment lesplateformes observabilité données se distinguent-elles des outils de surveillance traditionnels ?

Les outils traditionnels de surveillance des données ont souvent une portée limitée. Ils peuvent vérifier des indicateurs de base tels que la latence ou la disponibilité, mais ils n'offrent pas une vue complète de l'ensemble de l'écosystème de données. En revanche, une observabilité des données offre une visibilité approfondie sur l'état des données tout au long du pipeline, couvrant l'ingestion, la transformation, le stockage et la livraison.

Lesplateformes observabilité données sont proactives et non réactives. Elles ne se contentent pas d'envoyer des alertes en cas de panne. Elles identifient les anomalies, remontent à la source des problèmes et prédisent même les défaillances potentielles à l'aide de l'IA et de modèles historiques. Cette approche holistique et automatisée les rend beaucoup plus efficaces que les outils traditionnels.

L'importance de l'observabilité données

Examinons brièvement quelques-unes des raisons pour lesquelles ces plateformes sont si cruciales pour les organisations dans le paysage moderne.

Améliorer la qualité et la fiabilité des données

Des données de haute qualité sont essentielles pour l'analyse, l'apprentissage automatique et les opérations commerciales quotidiennes. Lesplateformes observabilité données surveillent en permanence :

• Modifications du schéma
• Valeurs nulles
• Valeurs aberrantes
• Rupture de canalisations

Cela permet de s'assurer que tout écart par rapport au comportement attendu est détecté rapidement, avant que les données ne soient transférées en aval. Les plateformes préservent l'intégrité des données et aident les équipes à maintenir des environnements de données fiables.

Soutenir la prise de décision fondée sur les données

Les organisations s'appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions stratégiques. Si les données qui alimentent les tableaux de bord ou les modèles d'apprentissage automatique sont erronées, les résultats peuvent conduire à des erreurs coûteuses et susciter la méfiance à l'égard des données. Avec une plateforme d'observabilité données en place, les équipes gagnent en confiance dans les données qu'elles utilisent, ce qui favorise directement une prise de décision plus intelligente et plus rapide. En retour, l'organisation peut s'attendre à de meilleurs résultats sur la base de ces décisions et prédictions.

Principales caractéristiques desplateformes observabilité données

Chaque plateforme d'observabilité données possède ses propres Fonctionnalités et modules complémentaires. Toutefois, les organisations peuvent s'attendre à trouver certaines caractéristiques générales dans toute bonne plateforme d'observabilité données.

Surveillance et alertes en temps réel

Les informations en temps réel sont la marque de fabrique de toute plateforme moderne d'observabilité données. Ces systèmes fournissent des alertes instantanées lorsque des anomalies sont détectées, ce qui permet aux équipes de réagir avant que le problème ne se répercute en aval. Cette capacité réduit le temps d'arrêt des données et minimise les perturbations des processus d'entreprise.

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

Il est essentiel de comprendre d'où viennent les données, comment elles sont transformées et où elles sont consommées. Lesplateformes observabilité données offrent une visualisation du cheminement des données, ce qui permet aux équipes de retracer l'origine et le flux des données dans le système. En cas de problème, elles peuvent rapidement identifier les jeux de données ou les tableaux de bord concernés.

Intégration à l'infrastructure de données existante

Il n'y a pas deux organisations qui ont des piles de données identiques. Une bonne plateforme d'observabilité données s'intègre de manière transparente à d'autres éléments d'infrastructure, minimisant ainsi les frictions lors du déploiement. Cela inclut généralement l'intégration avec :

• Outils populaires d'extraction, de chargement et de transformation (ELT).
• Entrepôts de données en nuage.
• les outils d'informatique décisionnelle (BI).
• Lacs de données.

L'intégration des systèmes garantit que l observabilité données devient une extension de l'écosystème de données existant de l'organisation, et non une solution en silo .

Fonctionnement desplateformes observabilité données

Chaque plateforme d'observabilité données aura ses propres processus spécifiques. Cependant, elles remplissent toutes une série de fonctions qui peuvent être généralisées. Vous trouverez ci-dessous les étapes que suivent les plateformes typiques, indépendamment de leurs fonctionnalités supplémentaires.

Collecte et analyse des données

La plateforme commence par collecter des métadonnées, des journaux, des mesures et des historiques de requête partir de diverses sources dans la pile de données. Cette approche non invasive signifie que la plateforme n'a pas besoin d'un accès direct aux données brutes. Elle applique ensuite des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles heuristiques pour analyser les modèles, détecter les anomalies et prédire les défaillances potentielles.

Identifier et résoudre les problèmes de données

Dès qu'un problème est détecté, la plateforme effectue une analyse des causes profondes pour aider les équipes à comprendre ce qui n'a pas fonctionné et à quel endroit. Qu'il s'agisse d'un travail de transformation défectueux, d'une incompatibilité de schéma ou de valeurs inattendues, les utilisateurs peuvent prendre des mesures correctives immédiates, souvent directement à partir de l'interface de la plateforme.

Avantages desplateformes observabilité données

Les organisations qui utilisent desplateformes observabilité données bénéficient d'un large éventail d'avantages. Ces plateformes aident les entreprises à maintenir de bonnes pratiques de gouvernance données, à prendre de meilleures décisions commerciales et à réduire le temps nécessaire pour corriger ou résoudre les problèmes de qualité des données qui peuvent survenir.

Amélioration de l'efficacité opérationnelle

En automatisant la détection et la résolution des problèmes de données, les équipes peuvent consacrer moins de temps à la lutte contre les incendies et plus de temps aux tâches à valeur ajoutée. Cela permet d'accélérer les cycles de livraison, d'améliorer l'affectation des ressources et d'accroître la productivité des équipes chargées de l'ingénierie des données, de l'analyse et de l'exploitation.

Reduced Data temps d'arrêt

Le temps d'arrêt des données, qui survient lorsque les données sont manquantes, retardées ou incorrectes, peut paralyser la prise de décision. Lesplateformes observabilité données réduisent considérablement le temps d'arrêt en détectant et en résolvant les problèmes de manière proactive et rapide, souvent avant même que les utilisateurs ne soient conscients du problème.

Amélioration de la collaboration entre les équipes

Lesplateformes observabilité comprennent souvent des tableaux de bord partagés, des Fonctionnalitésalerte et des pistes d'audit, ce qui favorise la transparence au sein des équipes chargées des données. Cela favorise une culture de collaboration et de responsabilité, permettant aux acteurs de l'ingénierie, de l'analyse et de l'entreprise de travailler ensemble plus efficacement.

Choisir la bonne plateforme d'observabilité données

Le choix de la bonne plateforme dépend de plusieurs facteurs :

• évolutivité: Peut-il gérer le volume et la vitesse des données de l'organisation ?
• Facilité d'intégration: s'intègre-t-il dans l'architecture existante de l'organisation ?
• Personnalisation: La plateforme permet-elle aux utilisateurs de personnaliser les alertes, les seuils et les indicateurs ?
• utilisateur : Est-elle intuitive pour les utilisateurs techniques et non techniques ?
• Support communauté: Existe-t-il un réseau solide d'utilisateurs et de ressources ?

Recherchez des fournisseurs qui proposent des démonstrations pratiques, des essais gratuits et des clients de référence dans des secteurs d'activité similaires pour guider la décision d'achat.

Ce que l'on peut attendre des solutions d'observabilité données à l'avenir

observabilité des données observabilité un marché en pleine croissance, et de nombreuses entreprises commencent à travailler sur des solutions et des outils tels que plateformes complètes. Vous trouverez ci-dessous une brève liste de ce à quoi il faut s'attendre dans les années à venir, alors que le besoin deplateformes observabilité des données plus performantes, plus rapides et plus précisesplateformes de plus en plus pressant.

Innovations futures possibles

Le domaine de l'observabilité données évolue rapidement. Parmi les tendances émergentes, on peut citer

• Remédiation automatisée: plateformes non seulement détectent les problèmes, mais les corrigent de manière autonome.
• Couverture élargie: observabilité au-delà des pipelines de données pour inclure gouvernance, la conformité et les mesures d'utilisation.
• observabilité unifiée: consolidation de la surveillance des données, des applications et de l'infrastructure dans un seul et même tableau de bord.

Plus d'IA et de ML pour compenser les charges de travail manuelles

L'IA et l'apprentissage automatique sont au cœur desplateformes observabilité nouvelle génération. Ces technologies permettent à la plateforme d'apprendre à partir d'incidents historiques, de détecter des anomalies complexes et de prévoir des défaillances potentielles avec une plus grande précision que les règles manuelles ou les seuils ne pourraient jamais le faire. Au fur et à mesure que ces modèles évolueront, l'observabilité deviendra plus prédictive que réactive, transformant fondamentalement la façon dont les organisations gèrent la qualité des données.

Plateforme d'observabilité données FAQ

Obtenez les réponses aux questions les plus fréquemment posées sur lesplateformes observabilité données :

L'observabilité données est-elle la même chose que le contrôle de la qualité des données ?

Pas exactement. Le contrôle de la qualité des données est une composante de l'observabilité données. Alors que la qualité des données se concentre sur l'état des données elles-mêmes, comme l'exactitude et l'exhaustivité, l'observabilité couvre également la santé du pipeline, l'infrastructure, le lignage et l'impact sur l'utilisateur .

Ai-je besoin d'une équipe distincte pour gérer une plateforme d'observabilité données ?

Pas nécessairement. De nombreuses plateformes modernes sont conçues pour être en libre-service, avec des interfaces accessibles aux ingénieurs en données, aux analystes et aux utilisateurs professionnels. Lorsque vous choisissez une plateforme d'observabilité données, tenez compte d'éléments tels que l'interface utilisateur , la conception rationalisée et l'existence d'une communauté d'support qui fournit des conseils ou des solutions de dépannage.

Une plateforme d'observabilité données peut-elle s'intégrer à un entrepôt de données cloud?

Oui, les principales plateformes offrent des intégrations natives avec les entrepôts de données en nuage, les outils ETL, les frameworksorchestration et les outils bi Confirmez toujours la compatibilité au cours du processus d'évaluation.

Combien de temps faut-il pour mettre en place une plateforme d'observabilité données ?

En fonction de la complexité de l'environnement de données, la mise en œuvre peut prendre de quelques jours à plusieurs semaines. La plupart des fournisseurs proposent une support l'intégration et des équipes chargées de la réussite des clients pour guider le déploiement. Certains fournisseurs, comme Actian, proposent des démonstrations personnalisées pour aider les utilisateurs à se familiariser avec les nombreuses fonctionnalités de la plateforme.

Actian et Data observabilité

La plateforme Actian Data Intelligence comprend Fonctionnalités surveiller l'intégrité des données dans l'ensemble des systèmes et des pipelines. Elle évalue en permanence la fraîcheur, la stabilité du schéma, le volume et la qualité des données, mettant en évidenceinformations en temps réel susceptiblesinformations en temps réel problème avant qu'elles n'affectent les utilisateurs en aval.

En intégrant l'observabilité données à la gestion des métadonnées et au suivi de la lignée, Actian offre aux utilisateurs un contexte complet pour le dépannage et l'analyse d'impact. La plateforme permet également d'automatiser les alertes et les réponses basées sur des politiques, réduisant ainsi le temps nécessaire à la détection et à la résolution des problèmes. Les fonctions d'observabilité d'Actian aident les équipes chargées des données à maintenir des opérations de données fiables et de haute confiance tout en s'alignant sur les objectifs de gouvernance et de conformité.