Observabilité des données

observabilité données est la pratique qui consiste à surveiller la santé, la fiabilité et la performance des pipelines et des systèmes de données. Elle offre une visibilité sur l'ensemble de l'environnement de données, ce qui permet aux équipes de détecter, de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes lorsque les données se cassent, dérivent ou se comportent de manière inattendue. Comme l'observabilité applications dans DevOps, l'observabilité données se concentre sur la visibilité et la compréhension de l'état interne des systèmes de données par le biais de métriques, de journaux, de métadonnées et de traces.

Au fond, l'observabilité données est une question de confiance. Alors 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 non fiables ou inexactes augmente. L observabilité données permet de s'assurer que les données sont non seulement disponibles, mais aussi correctes, opportunes et conformes aux attentes.

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.

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

• Suivre l'actualité des données, leur volume et les schémas de distribution.
  
• Détecter les anomalies ou les changements de schéma en en temps réel.
  
• Alerter les équipes en cas de défaillance ou de retard de la canalisation.
  
• Analyser les causes profondes à l'aide de la lignée, des journaux et des métadonnées.
  
• Empêcher les problèmes de qualité des données de se propager en aval.
  

Cette surveillance proactive réduit le temps d'arrêt, améliore la fiabilité des données et renforce la confiance dans les données utilisées pour la prise de décision.

Composants clés

Un cadre complet d'observabilité données comprend généralement les éléments suivants :

• Contrôle de la fraîcheur: Vérifie si les données arrivent à temps.
  
• Surveillance du volume: Suivi des modifications du nombre de lignes, de la taille des fichiers ou du débit.
  
• Surveillance des schémas: Détecte les modifications apportées à la structure des tables, aux colonnes ou aux types.
  
• Mesures de la qualité des données: Mesure les valeurs nulles, les doublons ou les formats non valides.
  
• Visibilité de la lignée: Montre comment les données circulent entre les systèmes et où les défaillances peuvent se propager.
  
• Alertes et diagnostics: Notifie les utilisateurs en cas de problème et met en évidence les journaux ou les métadonnées pertinents à des fins d'investigation.
  

Ces fonctionnalités permettent aux équipes chargées des données de valider en permanence la santé des données sans avoir à vérifier les systèmes manuellement.

Avantages de l'observabilité données

• Détection et résolution plus rapides des problèmes sur l'ensemble de la pile de données.
  
• Moins de défaillances en aval dues à des changements inattendus.
  
• Amélioration de la confiance dans les analyses et les rapports produits.
  
• Une plus grande efficacité grâce à une surveillance proactive et à des alertes.
  
• Meilleure communication entre les équipes chargées des données et les équipes commerciales.
  
• Une meilleure Préparation conformité et à l'audit grâce à la visibilité historique.
  

Embarqué dans les opérations de données, l'observabilité améliore à la fois la performance technique et la valeur commerciale des systèmes de données.

observabilité des données vs. qualité des données

Bien que l'observabilité et la qualité des données soient liées, elles ne sont pas identiques. La qualité des données fait référence à l'état des données elles-mêmes, c'est-à-dire leur exactitude, leur exhaustivité et leur cohérence. observabilité des donnéesest le processus utilisé pour contrôler et valider cette qualité au fil du temps.

Les outils d'observabilité aident les équipes à détecter la dégradation des mesures de qualité, ce qui permet d'intervenir plus rapidement. Plutôt que de remplacer les efforts en matière de qualité des données, l'observabilité les soutient et les renforce en facilitant la détection et la résolution des problèmes.

Actian et Data observabilité

Actian Data Intelligence Platform comprend des capacités intégrées pour surveiller la santé des données à travers les systèmes et les pipelines. Elle évalue en permanence la fraîcheur des données, la stabilité des schémas, le volume et la qualité, en faisant remonter les informations en temps réel sur les problèmes potentiels avant qu'ils 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.