Andmete jälgitavus: mis see on ja miks see on oluline – DATAVERSITY

Protsessina kasutavad andmete vaadeldavust ettevõtted, kes töötavad suure andmemahuga. Paljud suured kaasaegsed organisatsioonid püüavad oma andmeid jälgida mitmesuguste rakenduste ja tööriistade abil. Kahjuks arendavad vähesed ettevõtted realistliku ülevaate saamiseks vajalikku nähtavust. 

Andmete jälgitavus annab selle ülevaate, et andmevoo probleemid võimalikult kiiresti kõrvaldada.

Vaatlusprotsess hõlmab mitmesuguseid meetodeid ja tehnoloogiaid, mis aitavad andmetega seotud probleeme reaalajas tuvastada ja lahendada. See protsess koostab mitmemõõtmelise kaardi ettevõtte kogu andmevoost, pakkudes sügavamat ülevaadet süsteemi jõudlusest ja andmete kvaliteedist. 

Kui küsiti andmete vaadeldavuse kohta, kommenteeris Ryan Yackel, IBM-i ettevõtte Databand turukorraldusjuht:

„Kuna suurte andmesidekanalite maht, kiirus ja keerukus kasvavad, toetuvad ettevõtted andmetehnoloogia ja platvormimeeskondadele oma andmepõhise äritegevuse alustaladeks. Probleem on selles, et enamikul neist meeskondadest on oma töö ära lõigatud. Nad võitlevad andmete usaldusväärsuse ja kvaliteedi vahejuhtumitega, mistõttu on raske keskenduda strateegilistele algatustele, mis hõlmavad AL/ML-i, analüütikat ja andmetooteid. Andmete jälgitavus pakub lahenduse.

Esialgu võib andmevaatlus näida olevat teatud vorm andmete põlvnemine, kuid need kaks protsessi teenivad erinevaid eesmärke. 

Andmete jälgitavus keskendub andmetega seotud probleemide kiirele ja tõhusale lahendamisele, kasutades mõõtmissüsteemi. Andmeliini kasutatakse aga eelkõige kvaliteetsete andmete kogumiseks ja säilitamiseks – andmete, mida saab usaldada.

Lisaks saab andmeliini kasutada vaatlemisprogrammi toetava komponendina. (Mõned artiklid propageerivad andmete vaadeldavust kui andmeliiniga sama eesmärki ja selles väites on teatud tõepõhi all. Andmete liin on andmete vaadeldavuse komponent.) 

Mõiste "jälgitavus" oli algselt filosoofiline kontseptsioon, mille töötas välja Herakleitos umbes 510 eKr. Ta leidis, et vaadeldavuse jaoks on vaja võrdlevaid erinevusi – külma võib täheldada võrreldes soojaga. Aastal 1871 arendas füüsik James C. Maxwell välja idee, et termodünaamika katses on võimatu teada kõigi osakeste asukohta, kuid jälgides "teatud võtmeväljundeid" võrdlevate muutuste jaoks, saab teha täpseid ennustusi. 

Maxwelli kirjeldust vaadeldavuse kohta võtmeväljundite abil kohandati ja rakendati mitmesugustele automatiseeritud rakendustele, alates tehaseseadmetest kuni lennukianduriteni. Seejärel võttis DevOps selle kontseptsiooni omaks silumiseks ja tootmisintsidentidega tegelemiseks umbes 2016. aastal. 2019. aastal töötas Monte Carlo tegevjuht ja kaasasutaja Barr Moses välja jälgitavusprotsessi, mille eesmärk oli anda ülevaade organisatsiooni andmevoost . 

Mooses kirjutas, 

„Andmete jälgitavus on organisatsiooni võime mõista täielikult oma süsteemides olevate andmete seisundit. Andmete jälgitavus välistab andmete seisakuid, rakendades õpitud parimaid tavasid DevOps et andmekonveieri jälgitavus. "

Andmete vaadeldavuse viis sammast

Andmete jälgitavus lahendab andmete ja teabega seotud probleeme, pakkudes andmetest reaalajas põhjalikku kaarti. See annab nähtavuse organisatsiooni andmetegevustele. Paljudel ettevõtetel on andmed, mis on silotatud, mis takistab vaadeldavust. Andmevaatlusprogrammi toetamiseks tuleb andmehoidlad kõrvaldada. 

Kui selliseid toiminguid nagu jälgimine, jälgimine, hoiatamine, analüüs, logimine ja "võrdlused" teostatakse ilma jälgitavuse armatuurlauata, võib toimuda organisatsiooniline jaotamine. Ühe osakonna inimesed ei mõista, et nende jõupingutustel on teises osakonnas soovimatud tagajärjed – näiteks puuduv/loksunud teave, mis soodustab halbade otsuste tegemist või osa süsteemist on maas ja keegi ei saa sellest aru. 

Pidage meeles, et jälgitavus seisneb teatud võtmeväljundite mõõtmises. Mõõtmiseks välja töötatud viis sammast (või peamist väljundit), mille Barr Moses on välja töötanud: 

• Kvaliteet: Kvaliteetseid andmeid peetakse täpseks, madala kvaliteediga andmeid aga mitte. Andmete kvaliteedi mõõtmine annab ülevaate sellest, kas teie andmeid saab usaldada. Võimalusi on mitmesuguseid mõõta Andmete kvaliteet.

• Skeem: See hõlmab muudatusi andmete korraldamises ja skeemi mõõtmised võivad näidata katkestusi andmevoos. Ennetava hoolduse seisukohast võib olla kasulik kindlaks teha, millal, kuidas ja kes muudatusi tegi. 

• Maht: Suured andmemahud on kasulikud uurimis- ja turunduseesmärkidel. See võib anda organisatsioonidele tervikliku ülevaate oma klientidest ja turust. Mida rohkem praeguseid ja ajaloolisi andmeid uurimistöö käigus kasutatakse, seda rohkem on teadmisi.

• Andmeliinid: Hea andmeliini programm salvestab andmete ja nende asukohtade muudatused ning seda kasutatakse tavaliselt andmete kvaliteedi parandamiseks. Seda saab aga kasutada ka andmevaatlusprogrammi osana. Selles funktsioonis kasutatakse seda võimalike katkestuste tõrkeotsinguks ja loetleda, mida tehti enne kahju. 

• Värskus: See seisneb sisuliselt vana teabe või, nagu Barr Moses viitab, aegunud andmete mittekasutamises. Värskus rõhutab ajakohaseid andmeid, mis on andmepõhiste otsuste tegemisel olulised. Ajatempleid kasutatakse tavaliselt selleks, et teha kindlaks, kas andmed on vanad. 

Kombineerituna võivad nende komponentide või sammaste mõõtmised anda väärtuslikku ülevaadet probleemidest, mis tekivad või lihtsalt ilmnevad, ja soodustavad võimalikult kiiret remonti.

Andmete vaadeldavuse väljakutsed

Õige andmete vaatlemise platvorm võib muuta seda, kuidas ettevõtted oma andmeid säilitavad ja haldavad. Kahjuks võib platvormi juurutamine tekitada mõningaid väljakutseid. Ühilduvusprobleemid ilmnevad siis, kui platvorm ei sobi. 

Vaatlusplatvorme ja tööriistu saab piirata, kui andmekonveier, tarkvara, serverid ja andmebaasid ei ühildu täielikult. Need platvormid ei tööta vaakumis, mistõttu on oluline kõik kõrvaldada andmesilod süsteemist ja tagada, et kõik organisatsioonisisesed andmesüsteemid on integreeritud. 

Enne lepingu sõlmimist on oluline testida andmete jälgitavuse platvormi.

Kahjuks on see erinev isegi siis, kui kõik ettevõtte sisemised ja välised andmeallikad on platvormi õigesti integreeritud andmemudelid võib probleeme tekitada. Paljud ettevõtted toetavad 400 või enamat andmeallikat ja iga väline allikas võib tekitada probleeme, kui see ei kasuta samu standardeid ja vorminguid.

Vaatlusplatvormid, välja arvatud avatud lähtekoodiga tööriistad, on pilvepõhised ja võivad pakkuda mõningast paindlikkust, mis toetab peenhäälestust. 

Parimad jälgitavuse platvormid on keskendunud standardiseeritud mõõtmisprotsessile ja logimisjuhistele. See soodustab teabe tõhusat korrelatsiooni, kuid välised andmeallikad ja kohandatud andmekanalid võivad põhjustada probleeme ja nõuda käsitsi täiendavaid jõupingutusi, et täita ülesandeid, mis oleks pidanud olema automatiseeritud.

Lisaks võivad mõned tööriistad kaasneda ebatavaliste salvestuskuludega, mis piiravad skaleeritavust.

Andmevaatlusplatvormid

Andmete jälgitavuse platvormid sisaldavad tavaliselt mitmesuguseid kasulikke tööriistu. Need hõlmavad sageli automatiseeritud andmeliini automaatset tuge, algpõhjuste analüüsi, andmete kvaliteeti ja jälgimist, et tuvastada, lahendada ja vältida andmevoo kõrvalekaldeid. 

Platvormid edendavad suuremat tootlikkust, tervislikumaid torujuhtmeid ja õnnelikumaid kliente. Mõned populaarsed andmete vaatlemise platvormid on järgmised:

• Andmeriba pakub väga funktsionaalset vaatlemisplatvormi, mis suudab tuvastada ja lahendada andmeprobleeme väga kiiresti, kasutades pidevat jälgimisprotsessi, mis tuvastab andmeprobleemid enne, kui need teie ettevõtet mõjutavad. 

• Monte Carlo pakub vaadeldavuse platvormi, mida võib kirjeldada kui vaadeldavuse pakkumist "konveierist kuni ärianalüüsi.” See toob andmete usaldusväärsuse erinevate andmeteenuste ja -tööriistade korraldamisse. 

• Metaplaan funktsioonid otsast lõpuni vaadeldavuse.

• On erinevaid avatud lähtekoodiga vaadeldavuse tööriistad, mida tasuks uurida.

Andmete vaadeldavuse tähtsus

Suurte andmevoogudega tegelevate organisatsioonide puhul saab vaadeldavust kasutada andmesüsteemi kui terviku jälgimiseks ja probleemi ilmnemisel punase lipu saatmiseks. 

Kuna ettevõtted koguvad erinevatest allikatest tohutul hulgal andmeid, arendavad nad süsteeme, et neid kiht kihi järel käsitleda. Need süsteemid hõlmavad andmesalvestust, andmetorusid ja mitmeid tööriistu. Iga täiendav keerukuse kiht suurendab andmete katkemise tõenäosust selliste probleemide tõttu nagu ühildumatus või vanad ja puuduvad andmed.

Yackeli sõnul hoiatab andmete jälgitavuse pidev kasutamine andmekonveierite, andmekogumite ja andmetabelite jälgimiseks andmerühmi andmeintsidentide ilmnemisel ja näitab, kuidas lahendada algpõhjus, enne kui see mõjutab nende äri. Andmete jälgitavusega saab inseneritöö keskenduda suurepäraste andmetoodete loomisele, mitte katkiste protsesside säilitamisele. 

Andmete jälgitavus aitab ettevõtetel ennetavalt tuvastada torujuhtme probleemide, andmevigade ja andmevoo ebakõlade allika, et tugevdada kliendisuhteid ja parandada andmete kvaliteeti.

Pilti kasutatakse Shutterstock.com litsentsi alusel

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoAiStream. Web3 andmete luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Tuleviku rahapaja Adryenn Ashley. Juurdepääs siia.
• Ostke ja müüge IPO-eelsete ettevõtete aktsiaid koos PREIPO®-ga. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/