قابلية مراقبة البيانات: ما هي ولماذا هي مهمة - توافر البيانات

كعملية ، يتم استخدام ملاحظة البيانات من قبل الشركات التي تعمل بكميات هائلة من البيانات. تحاول العديد من المؤسسات الكبيرة والحديثة مراقبة بياناتها باستخدام مجموعة متنوعة من التطبيقات والأدوات. لسوء الحظ ، فإن عددًا قليلاً من الشركات يطور الرؤية اللازمة للحصول على نظرة عامة واقعية. 

توفر إمكانية مراقبة البيانات هذه النظرة العامة للتخلص من مشاكل تدفق البيانات في أسرع وقت ممكن.

تتضمن عملية المراقبة مجموعة متنوعة من الأساليب والتقنيات التي تساعد في تحديد مشكلات البيانات وحلها في الوقت الفعلي. تبني هذه العملية خريطة متعددة الأبعاد لتدفق البيانات بالكامل للأعمال التجارية ، مما يوفر رؤى أعمق حول أداء النظام وجودة البيانات. 

عند سؤاله عن إمكانية ملاحظة البيانات ، علق Ryan Yackel ، CMO في Databand ، إحدى شركات IBM ،

"مع استمرار نمو حجم وسرعة وتعقيد خطوط أنابيب البيانات الضخمة ، تعتمد الشركات على هندسة البيانات وفرق الأنظمة الأساسية باعتبارها العمود الفقري لأعمالها التي تعتمد على البيانات. تكمن المشكلة في أن معظم هذه الفرق لديها عمل محدد لهم. إنهم يحاربون البيانات بموثوقية وجودة الحوادث ، مما يجعل من الصعب التركيز على المبادرات الإستراتيجية التي تتضمن AL / ML والتحليلات ومنتجات البيانات. توفر إمكانية مراقبة البيانات حلاً ".

في البداية ، قد يبدو أن ملاحظة البيانات هي شكل من أشكال نسب البيانات، لكن العمليتين تخدمان أغراضًا مختلفة. 

تركز مراقبة البيانات على حل المشكلات المتعلقة بالبيانات بسرعة وكفاءة من خلال استخدام نظام القياس. ومع ذلك ، يتم استخدام نسب البيانات في المقام الأول لجمع وتخزين البيانات عالية الجودة - البيانات التي يمكن الوثوق بها.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام نسب البيانات كمكون لدعم برنامج المراقبة. (تروج بعض المقالات لإمكانية ملاحظة البيانات على أنها تخدم نفس الغرض مثل نسب البيانات ، وهناك بعض الحقيقة في هذا الادعاء. إن نسب البيانات هو أحد مكونات إمكانية ملاحظة البيانات.) 

كان مصطلح "إمكانية الملاحظة" في الأصل مفهومًا فلسفيًا طوره هيراقليطس حوالي عام 510 قبل الميلاد. حدد إمكانية الملاحظة المطلوبة الاختلافات المقارنة - يمكن ملاحظة البرودة مقارنة بالدفء. في عام 1871 ، طور الفيزيائي جيمس سي ماكسويل فكرة أنه من المستحيل معرفة موقع جميع الجسيمات في تجربة الديناميكا الحرارية ، ولكن من خلال ملاحظة "بعض المخرجات الرئيسية" للتغييرات المقارنة ، يمكن عمل تنبؤات دقيقة. 

تم تكييف وصف ماكسويل لقابلية الملاحظة باستخدام المخرجات الرئيسية وتطبيقه على مجموعة متنوعة من التطبيقات الآلية ، بدءًا من معدات المصنع إلى مستشعرات الطائرات. ثم تبنت DevOps هذا المفهوم لتصحيح الأخطاء والتعامل مع "حوادث الإنتاج" في عام 2016 تقريبًا. في عام 2019 ، طور Barr Moses - الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Monte Carlo - عملية مراقبة مصممة لتقديم نظرة عامة على تدفق بيانات المؤسسة . 

كتب موسى, 

"ملاحظة البيانات هي قدرة المؤسسة على فهم صحة البيانات في أنظمتها بشكل كامل. تقضي إمكانية مراقبة البيانات على تعطل البيانات من خلال تطبيق أفضل الممارسات المستفادة منها DevOps إلى إمكانية ملاحظة خط أنابيب البيانات".

الركائز الخمس لملاحظة البيانات

تعمل إمكانية مراقبة البيانات على حل مشكلات البيانات والمعلومات من خلال توفير خريطة شاملة للبيانات في الوقت الفعلي. يوفر رؤية لأنشطة البيانات الخاصة بالمؤسسة. العديد من الشركات لديها بيانات معزولة ، تمنع إمكانية الملاحظة. يجب التخلص من صوامع البيانات لدعم برنامج مراقبة البيانات. 

عندما يتم تنفيذ أنشطة مثل التتبع والمراقبة والتنبيه والتحليل والتسجيل و "المقارنات" بدون لوحة معلومات المراقبة ، يمكن أن يحدث شكل من أشكال التقسيم التنظيمي. لا يدرك الأشخاص في قسم ما أن جهودهم لها عواقب غير مقصودة في قسم آخر - مثل المعلومات المفقودة / المنعزلة التي تعزز اتخاذ القرار السيئ أو أن جزء من النظام معطل ولا أحد يدرك ذلك. 

تذكر أن إمكانية الملاحظة تتعلق بأخذ قياسات بعض المخرجات الرئيسية. الركائز الخمس (أو المخرجات الرئيسية) التي طورها بر موسى لأغراض القياس هي: 

• الجودة: تعتبر البيانات عالية الجودة دقيقة ، بينما البيانات منخفضة الجودة ليست كذلك. توفر قياسات جودة البيانات نظرة ثاقبة حول ما إذا كان يمكن الوثوق ببياناتك. هناك طرق متنوعة لقياس جودة البيانات.

• مخطط: يتضمن هذا تغييرات في كيفية تنظيم البيانات ، ويمكن أن تعرض قياسات المخطط فواصل في تدفق البيانات. يمكن أن يكون تحديد متى وكيف ومن قام بإجراء التغييرات مفيدًا من حيث الصيانة الوقائية. 

• حجم: كميات كبيرة من البيانات مفيدة لأغراض البحث والتسويق. يمكن أن يوفر ذلك للمؤسسات رؤية متكاملة لعملائها والسوق. كلما زادت البيانات الحالية والتاريخية المستخدمة أثناء البحث ، زادت الأفكار.

• نسب البيانات: يسجل برنامج نسب البيانات الجيد التغييرات التي تطرأ على البيانات ومواقعها ، ويستخدم عادة لتحسين جودة البيانات. ومع ذلك ، يمكن استخدامه أيضًا كجزء من برنامج مراقبة البيانات. وبهذه الصفة ، يتم استخدامه لاستكشاف الأعطال التي قد تحدث ، وسرد ما تم القيام به قبل حدوث الضرر. 

• نضارة: يتعلق هذا بشكل أساسي بعدم استخدام المعلومات القديمة ، أو ، كما يشير إليها بار موسى ، البيانات التي لا معنى لها. طراوة يؤكد على البيانات المحدثة ، وهو أمر مهم عند اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. تُستخدم الطوابع الزمنية بشكل شائع لتحديد ما إذا كانت البيانات قديمة. 

عند دمجها ، يمكن أن توفر قياسات هذه المكونات أو الركائز رؤى قيمة حول المشكلات التي تتطور - أو تظهر ببساطة - وتعزز القدرة على إجراء الإصلاحات في أسرع وقت ممكن.

تحديات مراقبة البيانات

يمكن لمنصة مراقبة البيانات الصحيحة تحويل كيفية صيانة الشركات لبياناتها وإدارتها. لسوء الحظ ، يمكن أن يمثل تنفيذ النظام الأساسي بعض التحديات. ستظهر مشكلات التوافق عندما تكون المنصة غير مناسبة. 

يمكن تقييد منصات وأدوات المراقبة إذا كانت خطوط أنابيب البيانات والبرامج والخوادم وقواعد البيانات غير متوافقة تمامًا. لا تعمل هذه المنصات في فراغ ، مما يجعل من المهم التخلص منها صوامع البيانات من النظام والتأكد من أن جميع أنظمة البيانات داخل المنظمة متكاملة. 

من المهم اختبار منصة مراقبة البيانات قبل توقيع العقد.

للأسف ، حتى عندما يتم دمج جميع مصادر البيانات الداخلية والخارجية الخاصة بالعمل بشكل صحيح في النظام الأساسي ، فهي مختلفة نماذج البيانات قد يسبب مشاكل. تدعم العديد من الشركات 400 مصدر بيانات أو أكثر ، وقد يمثل كل مصدر خارجي مشكلة إذا لم يكن يستخدم نفس المعايير والتنسيقات.

باستثناء الأدوات مفتوحة المصدر ، تعتمد أنظمة المراقبة على السحابة وقد توفر بعض المرونة التي تدعم الضبط الدقيق. 

تركز أفضل منصات المراقبة على عملية القياس الموحدة وإرشادات التسجيل. يؤدي هذا إلى تعزيز الارتباط الفعال للمعلومات ، ولكن مصادر البيانات الخارجية وخطوط أنابيب البيانات المخصصة قد تسبب مشاكل وتتطلب جهودًا يدوية إضافية لإنجاز المهام التي كان ينبغي أتمتتها.

بالإضافة إلى ذلك ، قد تأتي بعض الأدوات بتكاليف تخزين غير عادية تقيد قابلية التوسع.

منصات مراقبة البيانات

تحتوي منصات مراقبة البيانات عادةً على مجموعة متنوعة من الأدوات المفيدة. غالبًا ما يتضمن ذلك دعمًا آليًا لسلسلة البيانات الآلية ، وتحليل السبب الجذري ، وجودة البيانات ، والمراقبة لتحديد ، وحل ، ومنع الحالات الشاذة داخل تدفق البيانات. 

تعمل المنصات على تعزيز الإنتاجية المتزايدة وخطوط الأنابيب الصحية والعملاء الأكثر سعادة. بعض منصات مراقبة البيانات الشائعة هي:

• قاعدة البيانات يوفر نظامًا أساسيًا قابلاً للمراقبة وظيفيًا للغاية يمكنه اكتشاف مشكلات البيانات وحلها بسرعة كبيرة ، باستخدام عملية مراقبة مستمرة تحدد مشكلات البيانات قبل أن تؤثر على عملك. 

• مونتي كارلو يوفر منصة مراقبة يمكن وصفها على أنها توفر إمكانية الملاحظة "من خط الأنابيب إلى ذكاء الأعمال. " إنه يوفر موثوقية البيانات لتنسيق خدمات وأدوات البيانات المختلفة. 

• ميتابلين ميزات المراقبة من طرف إلى طرف.

• وهناك مجموعة متنوعة من المصدر المفتوح أدوات المراقبة المتاحة ، والتي من شأنها أن تستحق التحقيق.

أهمية مراقبة البيانات

بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع تدفقات البيانات الكبيرة ، يمكن استخدام إمكانية المراقبة لمراقبة نظام البيانات ككل وإرسال إشارات حمراء عند ظهور مشكلة. 

نظرًا لأن الشركات تجمع كميات هائلة من البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، فإنها تطور أنظمة للتعامل معها ، طبقة تلو الأخرى. تتضمن هذه الأنظمة تخزين البيانات وخطوط أنابيب البيانات وعددًا من الأدوات. تزيد كل طبقة إضافية من التعقيد من فرص تعطل البيانات من مشكلات مثل عدم التوافق أو البيانات القديمة والمفقودة.

وفقًا لـ Yackel ، فإن "الاستخدام المستمر لقابلية مراقبة البيانات لمراقبة خطوط أنابيب البيانات ومجموعات البيانات وجداول البيانات ينبه فرق البيانات عند وقوع حادث بيانات ويوضح كيفية إصلاح السبب الجذري قبل أن يؤثر على أعمالهم. من خلال إمكانية مراقبة البيانات ، يمكن للهندسة التركيز على إنشاء منتجات بيانات رائعة بدلاً من الحفاظ على العمليات المعطلة ". 

ستساعد إمكانية مراقبة البيانات الشركات على تحديد مصدر مشكلات خطوط الأنابيب وأخطاء البيانات وتضارب تدفق البيانات بشكل استباقي لتعزيز العلاقات مع العملاء وتحسين جودة البيانات.

الصورة المستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock.com

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/