Παρατηρησιμότητα δεδομένων: Τι είναι και γιατί έχει σημασία – ΔΥΝΑΤΟΤΗΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Ως διαδικασία, η παρατηρησιμότητα δεδομένων χρησιμοποιείται από επιχειρήσεις που εργάζονται με τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Πολλοί μεγάλοι, σύγχρονοι οργανισμοί προσπαθούν να παρακολουθούν τα δεδομένα τους χρησιμοποιώντας μια ποικιλία εφαρμογών και εργαλείων. Δυστυχώς, λίγες επιχειρήσεις αναπτύσσουν την ορατότητα που απαιτείται για μια ρεαλιστική επισκόπηση. 

Η παρατηρησιμότητα δεδομένων παρέχει αυτή την επισκόπηση, για την εξάλειψη των προβλημάτων ροής δεδομένων όσο το δυνατόν γρηγορότερα.

Η διαδικασία παρατηρησιμότητας περιλαμβάνει μια ποικιλία μεθόδων και τεχνολογιών που βοηθούν στον εντοπισμό και την επίλυση προβλημάτων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η διαδικασία δημιουργεί έναν πολυδιάστατο χάρτη ολόκληρης της ροής δεδομένων μιας επιχείρησης, προσφέροντας βαθύτερες πληροφορίες για την απόδοση και την ποιότητα των δεδομένων του συστήματος. 

Όταν ρωτήθηκε σχετικά με την παρατηρησιμότητα δεδομένων, ο Ryan Yackel, CMO της Databand, μιας εταιρείας IBM, σχολίασε:

«Καθώς ο όγκος, η ταχύτητα και η πολυπλοκότητα των αγωγών μεγάλων δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται, οι εταιρείες βασίζονται σε ομάδες μηχανικής δεδομένων και πλατφόρμας ως τη ραχοκοκαλιά των επιχειρήσεων τους που βασίζονται σε δεδομένα. Το πρόβλημα είναι ότι οι περισσότερες από αυτές τις ομάδες έχουν κόψει τη δουλειά τους. Καταπολεμούν δεδομένα με περιστατικά αξιοπιστίας και ποιότητας, γεγονός που καθιστά δύσκολη την εστίαση σε στρατηγικές πρωτοβουλίες που περιλαμβάνουν AL/ML, αναλυτικά στοιχεία και προϊόντα δεδομένων. Η παρατηρησιμότητα δεδομένων παρέχει μια λύση."

Αρχικά, η παρατηρησιμότητα δεδομένων μπορεί να φαίνεται ότι είναι μια μορφή καταγωγή δεδομένων, αλλά οι δύο διαδικασίες εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς. 

Η παρατηρησιμότητα δεδομένων επικεντρώνεται στην επίλυση προβλημάτων με τα δεδομένα γρήγορα και αποτελεσματικά μέσω της χρήσης ενός συστήματος μέτρησης. Ωστόσο, η σειρά δεδομένων χρησιμοποιείται κυρίως για τη συλλογή και αποθήκευση δεδομένων υψηλής ποιότητας – δεδομένα που μπορούν να εμπιστευτούν.

Επιπλέον, η σειρά δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως στοιχείο για την υποστήριξη ενός προγράμματος παρατηρησιμότητας. (Ορισμένα άρθρα προωθούν την παρατηρησιμότητα δεδομένων που εξυπηρετούν τον ίδιο σκοπό με τη γενεαλογία δεδομένων, και υπάρχει κάποια αλήθεια στον ισχυρισμό. Η γενεαλογία δεδομένων αποτελεί συστατικό της παρατηρησιμότητας δεδομένων.) 

Ο όρος «παρατηρησιμότητα» ήταν αρχικά μια φιλοσοφική έννοια που αναπτύχθηκε από τον Ηράκλειτο γύρω στο 510 π.Χ. Προσδιόρισε ότι η παρατηρησιμότητα απαιτούσε συγκριτικές διαφορές - το κρύο μπορεί να παρατηρηθεί σε σύγκριση με τη ζεστασιά. Το 1871, ο James C. Maxwell, ένας φυσικός, ανέπτυξε την ιδέα ότι ήταν αδύνατο να γνωρίζουμε τη θέση όλων των σωματιδίων σε ένα θερμοδυναμικό πείραμα, αλλά με την παρατήρηση «ορισμένων βασικών εξόδων» για συγκριτικές αλλαγές, μπορούσαν να γίνουν ακριβείς προβλέψεις. 

Η περιγραφή της παρατηρησιμότητας του Maxwell με χρήση βασικών εξόδων προσαρμόστηκε και εφαρμόστηκε σε μια ποικιλία αυτοματοποιημένων εφαρμογών, που κυμαίνονται από τον εργοστασιακό εξοπλισμό έως τους αισθητήρες αεροσκαφών. Στη συνέχεια, η ιδέα υιοθετήθηκε από το DevOps για τον εντοπισμό σφαλμάτων και την αντιμετώπιση «συμβάντων παραγωγής», περίπου το 2016. Το 2019, ο Barr Moses – Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής του Monte Carlo – ανέπτυξε μια διαδικασία παρατηρητικότητας σχεδιασμένη να παρέχει μια επισκόπηση της ροής δεδομένων ενός οργανισμού . 

έγραψε ο Μωυσής, 

«Η παρατηρησιμότητα δεδομένων είναι η ικανότητα ενός οργανισμού να κατανοεί πλήρως την υγεία των δεδομένων στα συστήματά του. Η παρατηρησιμότητα δεδομένων εξαλείφει τον χρόνο διακοπής δεδομένων εφαρμόζοντας βέλτιστες πρακτικές που διδάσκονται DevOps προς την παρατηρησιμότητα αγωγού δεδομένων. "

Πέντε Πυλώνες Παρατηρησιμότητας Δεδομένων

Η παρατηρησιμότητα δεδομένων λειτουργεί για την επίλυση προβλημάτων δεδομένων και πληροφοριών παρέχοντας έναν λεπτομερή χάρτη των δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Παρέχει ορατότητα για τις δραστηριότητες δεδομένων ενός οργανισμού. Πολλές επιχειρήσεις έχουν δεδομένα που είναι σιλό, εμποδίζοντας την παρατηρησιμότητα. Τα σιλό δεδομένων πρέπει να εξαλειφθούν για την υποστήριξη ενός προγράμματος παρατηρησιμότητας δεδομένων. 

Όταν οι δραστηριότητες όπως η παρακολούθηση, η παρακολούθηση, η ειδοποίηση, η ανάλυση, η καταγραφή και οι «συγκρίσεις» εκτελούνται χωρίς πίνακα ελέγχου παρατηρησιμότητας, μπορεί να λάβει χώρα μια μορφή οργανωτικής κατάτμησης. Τα άτομα σε ένα τμήμα δεν συνειδητοποιούν ότι οι προσπάθειές τους έχουν ακούσιες συνέπειες σε ένα άλλο τμήμα – όπως πληροφορίες που λείπουν/αποθηκεύονται που προωθούν τη λήψη κακών αποφάσεων ή ότι μέρος του συστήματος είναι εκτός λειτουργίας και κανείς δεν το αντιλαμβάνεται. 

Θυμηθείτε, η παρατηρησιμότητα αφορά τη λήψη των μετρήσεων ορισμένων βασικών εξόδων. Οι πέντε πυλώνες (ή βασικές έξοδοι) Barr Moses που αναπτύχθηκαν για σκοπούς μέτρησης είναι: 

• Ποιότητα: Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας θεωρούνται ακριβή, ενώ τα δεδομένα χαμηλής ποιότητας όχι. Οι μετρήσεις της ποιότητας των δεδομένων παρέχουν πληροφορίες για το εάν τα δεδομένα σας μπορούν να είναι αξιόπιστα. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι να μετρήσετε Ποιότητα Δεδομένων.

• Σχέδιο: Αυτό περιλαμβάνει αλλαγές στον τρόπο οργάνωσης των δεδομένων και οι μετρήσεις σχήματος μπορούν να δείξουν διακοπές στη ροή των δεδομένων. Ο προσδιορισμός του πότε, πώς και ποιος έκανε τις αλλαγές μπορεί να είναι χρήσιμος όσον αφορά την προληπτική συντήρηση. 

• Τόμος: Μεγάλοι όγκοι δεδομένων είναι χρήσιμοι για σκοπούς έρευνας και μάρκετινγκ. Αυτό μπορεί να προσφέρει στους οργανισμούς μια ολοκληρωμένη άποψη για τους πελάτες και την αγορά τους. Όσο περισσότερα τρέχοντα και ιστορικά δεδομένα χρησιμοποιούνται κατά τη διάρκεια της έρευνας, τόσο περισσότερες πληροφορίες.

• Γενεαλογία δεδομένων: Ένα καλό πρόγραμμα γραμμής δεδομένων καταγράφει αλλαγές στα δεδομένα και τις τοποθεσίες τους και συνήθως χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων. Ωστόσο, μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί ως μέρος ενός προγράμματος παρατήρησης δεδομένων. Με αυτήν την ιδιότητα χρησιμοποιείται για την αντιμετώπιση προβλημάτων που μπορεί να προκύψουν και για την καταγραφή του τι έγινε πριν από τη ζημιά. 

• Φρεσκάδα: Πρόκειται ουσιαστικά για τη μη χρήση παλιών πληροφοριών ή, όπως αναφέρει ο Barr Moses, μπαγιάτικων δεδομένων. Φρεσκάδα δίνει έμφαση σε ενημερωμένα δεδομένα, κάτι που είναι σημαντικό όταν λαμβάνετε αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Οι χρονικές σημάνσεις χρησιμοποιούνται συνήθως για να προσδιοριστεί εάν τα δεδομένα είναι παλιά. 

Όταν συνδυάζονται, οι μετρήσεις αυτών των εξαρτημάτων, ή των πυλώνων, μπορούν να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για προβλήματα που αναπτύσσονται – ή απλώς εμφανίζονται – και προωθούν την ικανότητα επισκευής όσο το δυνατόν γρηγορότερα.

Προκλήσεις παρατηρησιμότητας δεδομένων

Η σωστή πλατφόρμα παρατηρησιμότητας δεδομένων μπορεί να μεταμορφώσει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις διατηρούν και διαχειρίζονται τα δεδομένα τους. Δυστυχώς, η εφαρμογή της πλατφόρμας μπορεί να παρουσιάσει ορισμένες προκλήσεις. Τα ζητήματα συμβατότητας θα παρουσιαστούν όταν η πλατφόρμα δεν ταιριάζει. 

Οι πλατφόρμες και τα εργαλεία παρατηρησιμότητας μπορούν να περιοριστούν εάν η διοχέτευση δεδομένων, το λογισμικό, οι διακομιστές και οι βάσεις δεδομένων δεν είναι απολύτως συμβατά. Αυτές οι πλατφόρμες δεν λειτουργούν στο κενό, καθιστώντας σημαντική την εξάλειψη οποιασδήποτε σιλό δεδομένων από το σύστημα και διασφαλίστε ότι όλα τα συστήματα δεδομένων εντός του οργανισμού είναι ενσωματωμένα. 

Είναι σημαντικό να δοκιμάσετε μια πλατφόρμα παρατηρησιμότητας δεδομένων πριν υπογράψετε μια σύμβαση.

Δυστυχώς, ακόμη και όταν όλες οι εσωτερικές και εξωτερικές πηγές δεδομένων της επιχείρησης είναι σωστά ενσωματωμένες στην πλατφόρμα, μοντέλα δεδομένων μπορεί να προκαλέσει προβλήματα. Πολλές επιχειρήσεις υποστηρίζουν 400 ή περισσότερες πηγές δεδομένων και κάθε εξωτερική πηγή μπορεί να παρουσιάζει πρόβλημα εάν δεν χρησιμοποιεί τα ίδια πρότυπα και μορφές.

Εκτός από εργαλεία ανοιχτού κώδικα, οι πλατφόρμες παρατηρητικότητας βασίζονται σε σύννεφο και ενδέχεται να προσφέρουν κάποια ευελιξία που υποστηρίζει τη λεπτομέρεια. 

Οι καλύτερες πλατφόρμες παρατηρησιμότητας εστιάζονται σε μια τυποποιημένη διαδικασία μέτρησης και οδηγίες καταγραφής. Αυτό προάγει τον αποτελεσματικό συσχετισμό των πληροφοριών, αλλά οι εξωτερικές πηγές δεδομένων και οι προσαρμοσμένες σωληνώσεις δεδομένων ενδέχεται να προκαλέσουν προβλήματα και να απαιτήσουν πρόσθετες μη αυτόματες προσπάθειες για την εκτέλεση εργασιών που θα έπρεπε να είχαν αυτοματοποιηθεί.

Επιπλέον, ορισμένα εργαλεία ενδέχεται να συνοδεύονται από ασυνήθιστο κόστος αποθήκευσης που περιορίζει την επεκτασιμότητα.

Πλατφόρμες Παρατήρησης Δεδομένων

Οι πλατφόρμες παρατηρησιμότητας δεδομένων περιέχουν συνήθως μια ποικιλία χρήσιμων εργαλείων. Αυτά συχνά περιλαμβάνουν αυτοματοποιημένη υποστήριξη για αυτοματοποιημένη σειρά δεδομένων, ανάλυση βασικών αιτιών, ποιότητα δεδομένων και παρακολούθηση για τον εντοπισμό, την επίλυση και την πρόληψη ανωμαλιών στη ροή δεδομένων. 

Οι πλατφόρμες προωθούν αυξημένη παραγωγικότητα, πιο υγιείς αγωγούς και πιο ευτυχισμένους πελάτες. Μερικές δημοφιλείς πλατφόρμες παρατηρησιμότητας δεδομένων είναι:

• Ζώνη δεδομένων παρέχει μια εξαιρετικά λειτουργική πλατφόρμα παρατηρητικότητας που μπορεί να ανιχνεύσει και να επιλύσει ζητήματα δεδομένων πολύ γρήγορα, χρησιμοποιώντας μια συνεχή διαδικασία παρατηρητικότητας που εντοπίζει ζητήματα δεδομένων πριν επηρεάσουν την επιχείρησή σας. 

• Μόντε Κάρλο προσφέρει μια πλατφόρμα παρατηρησιμότητας που μπορεί να περιγραφεί ότι παρέχει παρατηρησιμότητα «από τον αγωγό έως επιχειρηματικής ευφυΐας.» Προσφέρει αξιοπιστία δεδομένων στην ενορχήστρωση διαφόρων υπηρεσιών και εργαλείων δεδομένων. 

• Μεταπλάνο διαθέτει δυνατότητα παρατήρησης από άκρο σε άκρο.

• Υπάρχει μια ποικιλία από ανοικτού κώδικα διαθέσιμα εργαλεία παρατηρητικότητας, τα οποία αξίζει να διερευνηθούν.

Η σημασία της παρατηρησιμότητας δεδομένων

Για οργανισμούς που ασχολούνται με μεγάλες ροές δεδομένων, η παρατηρησιμότητα μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση του συστήματος δεδομένων στο σύνολό του και την αποστολή κόκκινων σημαιών όταν παρουσιάζεται ένα πρόβλημα. 

Καθώς οι επιχειρήσεις συλλέγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων από ποικίλες πηγές, αναπτύσσουν συστήματα για να τα χειρίζονται, στρώμα με επίπεδο. Αυτά τα συστήματα περιλαμβάνουν αποθήκευση δεδομένων, αγωγούς δεδομένων και μια σειρά από εργαλεία. Κάθε πρόσθετο επίπεδο πολυπλοκότητας αυξάνει τις πιθανότητες διακοπής λειτουργίας δεδομένων από ζητήματα όπως ασυμβατότητες ή παλιά και ελλιπή δεδομένα.

Σύμφωνα με τον Yackel, «Η συνεχής χρήση της παρατηρησιμότητας δεδομένων για την παρακολούθηση αγωγών δεδομένων, συνόλων δεδομένων και πινάκων δεδομένων ειδοποιεί τις ομάδες δεδομένων όταν συμβαίνει ένα περιστατικό δεδομένων και δείχνει πώς να διορθώσουν τη βασική αιτία, προτού επηρεάσει την επιχείρησή τους. Με την παρατηρησιμότητα δεδομένων, η μηχανική μπορεί να επικεντρωθεί στη δημιουργία εξαιρετικών προϊόντων δεδομένων αντί στη διατήρηση σπασμένων διαδικασιών». 

Η παρατηρησιμότητα των δεδομένων θα βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εντοπίζουν προληπτικά την πηγή των προβλημάτων αγωγών, των σφαλμάτων δεδομένων και των ασυνεπειών στη ροή δεδομένων για την ενίσχυση των σχέσεων με τους πελάτες και τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων.

Εικόνα που χρησιμοποιείται με άδεια από το Shutterstock.com

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
• Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/