قابلیت مشاهده داده ها: چیست و چرا اهمیت دارد - DATAVERSITY

قابلیت مشاهده داده ها: چیست و چرا اهمیت دارد - DATAVERSITY

تمبر زمان: 1 ژوئن 2023 ساعت 3:35 صبح
گره منبع: 2691645
قابلیت مشاهده داده هاقابلیت مشاهده داده ها

به عنوان یک فرآیند، مشاهده پذیری داده توسط مشاغلی که با حجم عظیمی از داده ها کار می کنند استفاده می شود. بسیاری از سازمان های بزرگ و مدرن سعی می کنند داده های خود را با استفاده از برنامه ها و ابزارهای مختلف نظارت کنند. متأسفانه، تعداد کمی از کسب و کارها دید لازم را برای یک دید کلی واقع بینانه ایجاد می کنند. 

مشاهده پذیری داده ها این نمای کلی را فراهم می کند تا مشکلات جریان داده را در سریع ترین زمان ممکن از بین ببرد.

فرآیند مشاهده پذیری شامل انواع روش ها و فناوری هایی است که به شناسایی و حل مشکلات داده ها در زمان واقعی کمک می کند. این فرآیند یک نقشه چند بعدی از کل جریان داده یک کسب و کار ایجاد می کند و بینش عمیق تری در مورد عملکرد سیستم و کیفیت داده ارائه می دهد. 

وقتی از رایان یاکل، مدیر ارشد مدیریت Databand، یک شرکت IBM در مورد قابلیت مشاهده داده ها پرسیده شد، اظهار داشت:

از آنجایی که حجم، سرعت و پیچیدگی خطوط لوله داده های بزرگ همچنان در حال رشد است، شرکت ها به تیم های مهندسی داده و پلت فرم به عنوان ستون فقرات تجارت مبتنی بر داده خود متکی هستند. مشکل این است که بیشتر این تیم ها کارشان را برایشان قطع می کنند. آنها با داده ها با حوادث قابل اطمینان و کیفیت مبارزه می کنند و تمرکز بر ابتکارات استراتژیک شامل AL/ML، تجزیه و تحلیل و محصولات داده را دشوار می کند. مشاهده پذیری داده ها راه حلی را ارائه می دهد.»

در ابتدا، مشاهده پذیری داده ها ممکن است نوعی به نظر برسد اصل و نسب داده، اما این دو فرآیند اهداف متفاوتی را دنبال می کنند. 

مشاهده پذیری داده ها بر حل مشکلات مربوط به داده ها به سرعت و کارآمد از طریق استفاده از یک سیستم اندازه گیری متمرکز است. با این حال، اصل و نسب داده در درجه اول برای جمع آوری و ذخیره داده های با کیفیت بالا استفاده می شود - داده هایی که می توان به آنها اعتماد کرد.

علاوه بر این، خط داده می تواند به عنوان یک مؤلفه برای پشتیبانی از یک برنامه مشاهده پذیری استفاده شود. (برخی از مقاله ها مشاهده پذیری داده ها را به عنوان هدفی مشابه با اصل و نسب داده ها تبلیغ می کنند، و این ادعا تا حدی حقیقت دارد. اصل و نسب داده جزء قابل مشاهده بودن داده ها است.) 

اصطلاح "مشاهده پذیری" در اصل یک مفهوم فلسفی بود که توسط هراکلیتوس در حدود 510 قبل از میلاد توسعه یافت. او تشخیص داد که مشاهده پذیری نیاز به تفاوت های نسبی دارد - سرما را می توان در مقایسه با گرما مشاهده کرد. در سال 1871، جیمز سی. ماکسول، فیزیکدان، این ایده را مطرح کرد که تشخیص مکان همه ذرات در آزمایش ترمودینامیک غیرممکن است، اما با مشاهده «خروجی های کلیدی معین» برای تغییرات مقایسه ای، می توان پیش بینی های دقیقی انجام داد. 

توصیف ماکسول از قابلیت مشاهده با استفاده از خروجی های کلیدی برای انواع کاربردهای خودکار، از تجهیزات کارخانه تا حسگرهای هواپیما، تطبیق داده شد و به کار گرفته شد. سپس این مفهوم توسط DevOps برای اشکال‌زدایی و مقابله با "حوادث تولید" در سال 2016 مورد استقبال قرار گرفت. در سال 2019، Barr Moses - مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران Monte Carlo - یک فرآیند مشاهده‌پذیری را طراحی کرد که برای ارائه یک نمای کلی از جریان داده‌های یک سازمان طراحی شده است. . 

موسی نوشت, 

"مشاهده پذیری داده ها توانایی یک سازمان برای درک کامل سلامت داده ها در سیستم های خود است. مشاهده پذیری داده ها با به کارگیری بهترین شیوه های آموخته شده از آنها، زمان خرابی داده ها را از بین می برد DevOps به قابلیت مشاهده خط لوله داده"

پنج رکن مشاهده پذیری داده ها

مشاهده‌پذیری داده‌ها برای حل مشکلات داده‌ها و اطلاعات با ارائه یک نقشه کامل از داده‌ها در زمان واقعی کار می‌کند. این قابلیت دید برای فعالیت های داده یک سازمان را فراهم می کند. بسیاری از کسب‌وکارها داده‌هایی دارند که سیلو شده‌اند و قابلیت مشاهده را مسدود می‌کنند. سیلوهای داده باید حذف شوند تا از یک برنامه مشاهده پذیری داده پشتیبانی شود. 

هنگامی که فعالیت هایی مانند ردیابی، نظارت، هشدار، تجزیه و تحلیل، ثبت و "مقایسه" بدون داشبورد قابل مشاهده انجام می شود، نوعی پارتیشن بندی سازمانی می تواند انجام شود. افراد در یک بخش متوجه نمی‌شوند که تلاش‌هایشان عواقب ناخواسته‌ای در بخش دیگر دارد - مانند اطلاعات از دست رفته/غیره‌ای که تصمیم‌گیری بد را ترویج می‌کند یا بخشی از سیستم از کار افتاده است و هیچ‌کس آن را متوجه نمی‌شود. 

به یاد داشته باشید، مشاهده پذیری در مورد اندازه گیری برخی از خروجی های کلیدی است. پنج ستون (یا خروجی های کلیدی) Barr Moses که برای اهداف اندازه گیری ایجاد شده است عبارتند از: 

  • کیفیت: داده های با کیفیت بالا دقیق در نظر گرفته می شوند، در حالی که داده های با کیفیت پایین اینطور نیست. اندازه گیری کیفیت داده ها بینشی را در مورد اینکه آیا می توان به داده های شما اعتماد کرد یا خیر، ارائه می دهد. راه های مختلفی وجود دارد اندازه گرفتن کیفیت داده.
  • طرحواره: این شامل تغییراتی در نحوه سازماندهی داده ها می شود و اندازه گیری های طرحواره می توانند وقفه هایی را در جریان داده ها نشان دهند. تعیین اینکه چه زمانی، چگونه و چه کسی تغییرات را ایجاد کرده است می تواند از نظر نگهداری پیشگیرانه مفید باشد. 
  • دوره: حجم زیاد داده برای اهداف تحقیقاتی و بازاریابی مفید است. این می تواند سازمان ها را با دیدی یکپارچه از مشتریان و بازار خود ارائه دهد. هر چه داده های جاری و تاریخی در طول تحقیق بیشتر مورد استفاده قرار گیرد، بینش بیشتری خواهد داشت.
  • اصل و نسب داده ها: یک برنامه خط داده خوب تغییرات داده ها و مکان های آن را ثبت می کند و معمولاً برای بهبود کیفیت داده ها استفاده می شود. با این حال، می توان از آن به عنوان بخشی از یک برنامه مشاهده داده نیز استفاده کرد. در این ظرفیت برای عیب یابی خرابی هایی که ممکن است رخ دهد و لیست کارهایی که قبل از آسیب انجام شده است استفاده می شود. 
  • خنکی: این اساساً در مورد استفاده نکردن از اطلاعات قدیمی، یا، همانطور که بار موزس به آن اشاره می کند، داده های قدیمی است. خنکی بر داده‌های به‌روز تأکید می‌کند، که هنگام تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده مهم است. معمولاً از مهر زمانی برای تعیین قدیمی بودن داده ها استفاده می شود. 

وقتی با هم ترکیب شوند، اندازه‌گیری‌های این اجزا یا ستون‌ها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی درباره مشکلاتی که ایجاد می‌شوند - یا به سادگی ظاهر می‌شوند - ارائه دهند و توانایی انجام تعمیرات را در سریع‌ترین زمان ممکن افزایش دهند.

چالش های مشاهده پذیری داده ها

پلت فرم مشاهده پذیری داده مناسب می تواند نحوه نگهداری و مدیریت داده های کسب و کارها را تغییر دهد. متأسفانه، پیاده سازی این پلتفرم می تواند چالش هایی را ایجاد کند. مشکلات سازگاری زمانی خود را نشان خواهند داد که پلتفرم مناسب نباشد. 

اگر خط لوله داده، نرم‌افزار، سرورها و پایگاه‌های داده کاملاً سازگار نباشند، می‌توان پلتفرم‌ها و ابزارهای مشاهده‌پذیری را محدود کرد. این پلتفرم‌ها در خلاء کار نمی‌کنند، بنابراین حذف هر کدام از آنها مهم است سیلوهای داده از سیستم و اطمینان حاصل شود که تمام سیستم های داده در سازمان یکپارچه هستند. 

آزمایش یک پلت فرم مشاهده پذیری داده ها قبل از امضای قرارداد بسیار مهم است.

متأسفانه، حتی زمانی که تمام منابع داده های داخلی و خارجی کسب و کار به درستی در پلتفرم ادغام شده باشند، مدل های داده ممکن است مشکلاتی ایجاد کند. بسیاری از کسب‌وکارها از 400 یا بیشتر منبع داده پشتیبانی می‌کنند و هر منبع خارجی اگر از استانداردها و قالب‌های یکسانی استفاده نکند ممکن است مشکلی ایجاد کند.

به‌جز ابزارهای منبع باز، پلتفرم‌های مشاهده‌پذیری مبتنی بر ابر هستند و ممکن است انعطاف‌پذیری را ارائه دهند که از تنظیم دقیق پشتیبانی می‌کند. 

بهترین پلت‌فرم‌های مشاهده‌پذیری بر روی فرآیند اندازه‌گیری استاندارد و دستورالعمل‌های ورود به سیستم متمرکز شده‌اند. این امر همبستگی مؤثر اطلاعات را تقویت می کند، اما منابع داده خارجی و خطوط لوله داده سفارشی شده ممکن است مشکلاتی ایجاد کنند و به تلاش های دستی اضافی برای انجام وظایفی نیاز داشته باشند که باید خودکار می شدند.

علاوه بر این، برخی از ابزارها ممکن است با هزینه های ذخیره سازی غیرعادی همراه باشند که مقیاس پذیری را محدود می کند.

پلتفرم های مشاهده داده ها

پلتفرم‌های مشاهده‌پذیری داده‌ها معمولاً شامل انواع ابزارهای مفید هستند. اینها اغلب شامل پشتیبانی خودکار از اصل و نسب داده های خودکار، تجزیه و تحلیل علت ریشه ای، کیفیت داده ها، و نظارت برای شناسایی، رفع و جلوگیری از ناهنجاری ها در جریان داده می شود. 

پلتفرم ها افزایش بهره وری، خطوط لوله سالم تر و مشتریان راضی تر را ترویج می کنند. برخی از پلتفرم های محبوب مشاهده پذیری داده ها عبارتند از:

  • باند داده یک پلت فرم قابل مشاهده بسیار کاربردی را ارائه می دهد که می تواند مشکلات داده ها را خیلی سریع شناسایی و حل کند، با استفاده از یک فرآیند مشاهده پذیری مداوم که مشکلات داده ها را قبل از اینکه بر تجارت شما تأثیر بگذارد شناسایی می کند. 
  • مونت کارلو یک پلت فرم قابل مشاهده ارائه می دهد که می تواند به عنوان ارائه قابلیت مشاهده از خط لوله به هوش تجاری" این قابلیت اطمینان داده ها را برای هماهنگی سرویس ها و ابزارهای مختلف داده به ارمغان می آورد. 
  • متاپن دارای قابلیت مشاهده سرتاسر
  • انواع وجود دارد منبع باز ابزارهای مشاهده پذیری موجود است که ارزش بررسی را دارد.

اهمیت مشاهده پذیری داده ها

برای سازمان‌هایی که با جریان‌های بزرگ داده سروکار دارند، می‌توان از قابلیت مشاهده برای نظارت بر سیستم داده به‌عنوان یک کل استفاده کرد و در صورت بروز مشکل، پرچم‌های قرمز ارسال کرد. 

همانطور که کسب و کارها حجم عظیمی از داده ها را از منابع مختلف جمع آوری می کنند، سیستم هایی را برای مدیریت آن، لایه به لایه توسعه می دهند. این سیستم ها شامل ذخیره سازی داده ها، خطوط لوله داده و تعدادی ابزار می باشد. هر لایه پیچیدگی اضافی، شانس خرابی داده ها را به دلیل مسائلی مانند ناسازگاری، یا داده های قدیمی و گم شده افزایش می دهد.

به گفته Yackel، «استفاده مداوم از قابلیت مشاهده داده‌ها برای نظارت بر خطوط لوله داده، مجموعه داده‌ها و جداول داده، به تیم‌های داده هشدار می‌دهد که یک حادثه داده رخ می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه علت اصلی را قبل از اینکه بر تجارت آنها تأثیر بگذارد، برطرف کنند. با مشاهده‌پذیری داده‌ها، مهندسی می‌تواند به جای حفظ فرآیندهای شکسته، بر ساخت محصولات داده‌ای عالی تمرکز کند. 

مشاهده‌پذیری داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا به طور فعال منبع مسائل مربوط به خط لوله، خطاهای داده‌ها و ناهماهنگی‌های جریان داده را شناسایی کنند تا روابط مشتری را تقویت کنند و کیفیت داده‌ها را بهبود بخشند.

تصویر تحت مجوز Shutterstock.com استفاده می شود

تمبر زمان:

بیشتر از DATAVERSITY