Tietojen havainnointi: mitä se on ja miksi sillä on merkitystä – DATAVERSITY

Prosessina datan havainnointikykyä käyttävät yritykset, jotka työskentelevät valtavien tietomäärien parissa. Monet suuret, nykyaikaiset organisaatiot yrittävät valvoa tietojaan erilaisilla sovelluksilla ja työkaluilla. Valitettavasti harvat yritykset kehittävät realistisen yleiskuvan edellyttämää näkyvyyttä. 

Tietojen havainnointi tarjoaa yleiskuvan tiedonkulun ongelmien poistamiseksi mahdollisimman nopeasti.

Havainnointiprosessi sisältää erilaisia ​​menetelmiä ja tekniikoita, jotka auttavat tunnistamaan ja ratkaisemaan tietoongelmia reaaliajassa. Tämä prosessi rakentaa moniulotteisen kartan yrityksen koko tietovirrasta ja tarjoaa syvempää tietoa järjestelmän suorituskyvystä ja tietojen laadusta. 

Tietojen havainnoitavuudesta kysyttäessä Ryan Yackel, IBM-yhtiön Databandin markkinajohtaja, kommentoi:

”Suurten dataputkien määrän, nopeuden ja monimutkaisuuden kasvaessa yritykset luottavat tietotekniikka- ja alustatiimeihin datalähtöisen liiketoiminnan selkärangana. Ongelmana on, että suurimmalla osalla näistä ryhmistä on tehtävänsä. He taistelevat datan luotettavuuteen ja laatuun liittyviin tapauksiin, mikä vaikeuttaa keskittymistä strategisiin aloitteisiin, joihin liittyy AL/ML, analytiikka ja datatuotteet. Datan havainnointi tarjoaa ratkaisun."

Aluksi tietojen havainnointi saattaa tuntua eräänlaiselta tietojen sukulinja, mutta nämä kaksi prosessia palvelevat eri tarkoituksia. 

Tiedon havainnointi keskittyy datan ongelmien nopeaan ja tehokkaaseen ratkaisemiseen mittausjärjestelmän avulla. Datalinjaa käytetään kuitenkin ensisijaisesti korkealaatuisen datan keräämiseen ja tallentamiseen – dataan, johon voi luottaa.

Lisäksi datalinjaa voidaan käyttää komponenttina tukemaan havainnointiohjelmaa. (Joissakin artikkeleissa sanotaan, että tietojen havainnointi palvelee samaa tarkoitusta kuin datalinja, ja väitteessä on totuus. Tietojen linja on osa tietojen havainnointia.) 

Termi "havainnoitavuus" oli alun perin filosofinen käsite, jonka Herakleitos kehitti noin vuonna 510 eaa. Hän totesi, että havaittavuus vaatii vertailevia eroja – kylmää voidaan havaita verrattuna lämpöön. Vuonna 1871 fyysikko James C. Maxwell kehitti ajatuksen, että oli mahdotonta tietää kaikkien hiukkasten sijaintia termodynamiikan kokeessa, mutta tarkkailemalla "tiettyjä keskeisiä tuloksia" vertaileville muutoksille voitiin tehdä tarkkoja ennusteita. 

Maxwellin kuvaus havainnoitavuudesta käyttämällä keskeisiä lähtöjä mukautettiin ja sovellettiin useisiin automatisoituihin sovelluksiin tehdaslaitteista lentokoneen antureihin. DevOps omaksui tämän konseptin virheenkorjaukseen ja "tuotantotapahtumien" käsittelyyn noin vuonna 2016. Vuonna 2019 Barr Moses – Monte Carlon toimitusjohtaja ja toinen perustaja – kehitti havainnointiprosessin, jonka tarkoituksena on antaa yleiskuva organisaation tietovirrasta. . 

Mooses kirjoitti, 

”Tietojen havainnointi on organisaation kykyä ymmärtää täysin järjestelmiensä tietojen kunto. Tietojen havainnointi eliminoi tietojen seisokkeja soveltamalla parhaita käytäntöjä, joista on opittu DevOps että tietoputkien havainnointi"

Tietojen havainnoinnin viisi pilaria

Tietojen havainnointi auttaa ratkaisemaan tietoongelmia tarjoamalla perusteellisen kartan tiedoista reaaliajassa. Se tarjoaa näkyvyyttä organisaation datatoiminnalle. Monilla yrityksillä on dataa, joka on siiloissa, mikä estää havainnoinnin. Tietosiilot on poistettava tietojen havainnointiohjelman tukemiseksi. 

Kun toimintoja, kuten seurantaa, valvontaa, hälytyksiä, analysointia, kirjaamista ja "vertailuja" suoritetaan ilman havainnointikojelautaa, organisaation osiointi voi tapahtua. Yhden osaston ihmiset eivät ymmärrä, että heidän ponnisteluilla on ei-toivottuja seurauksia toisella osastolla – esimerkiksi puuttuu/siirretty tieto, joka edistää huonoa päätöksentekoa tai osa järjestelmästä on toiminnassa, eikä kukaan huomaa sitä. 

Muista, että havainnointi tarkoittaa tiettyjen keskeisten tulosten mittaamista. Viisi pilaria (tai avaintulosta), jotka Barr Moses kehitti mittaustarkoituksiin, ovat: 

• Laatu: Korkealaatuisia tietoja pidetään tarkkoina, kun taas huonolaatuisia ei. Tietojen laadun mittaukset antavat käsityksen siitä, voidaanko tietoihisi luottaa. On olemassa erilaisia ​​tapoja mitata Tietojen laatu.

• Kaavio: Tämä tarkoittaa muutoksia tietojen järjestämiseen, ja skeeman mittaukset voivat näyttää katkoksia tietovirrassa. Sen määrittäminen, milloin, miten ja kuka teki muutokset, voi olla hyödyllistä ennaltaehkäisevän huollon kannalta. 

• Volume: Suuret tietomäärät ovat hyödyllisiä tutkimus- ja markkinointitarkoituksiin. Tämä voi tarjota organisaatioille integroidun näkemyksen asiakkaistaan ​​ja markkinoistaan. Mitä enemmän ajankohtaista ja historiallista dataa tutkimuksessa käytetään, sitä enemmän oivalluksia.

• Datalinja: Hyvä datalinja-ohjelma tallentaa muutokset dataan ja sen sijaintiin, ja sitä käytetään yleensä tietojen laadun parantamiseen. Sitä voidaan kuitenkin käyttää myös osana tietojen tarkkailuohjelmaa. Tässä ominaisuudessa sitä käytetään mahdollisten katkosten vianmääritykseen ja luetteloon, mitä on tehty ennen vahinkoa. 

• Tuoreus: Tässä on pohjimmiltaan kyse siitä, että vanhaa tietoa ei käytetä tai, kuten Barr Moses viittaa, vanhentuneita tietoja. Tuoreus painottaa ajantasaista dataa, mikä on tärkeää datalähtöisiä päätöksiä tehtäessä. Aikaleimoja käytetään yleisesti määrittämään, ovatko tiedot vanhoja. 

Yhdistettynä näiden komponenttien tai pylväiden mittaukset voivat tarjota arvokasta tietoa ongelmista, jotka kehittyvät – tai yksinkertaisesti ilmaantuvat – ja edistävät kykyä tehdä korjauksia mahdollisimman nopeasti.

Datan havainnoinnin haasteet

Oikea tietojen havainnointialusta voi muuttaa tapaa, jolla yritykset ylläpitävät ja hallitsevat tietojaan. Valitettavasti alustan käyttöönotto voi tuoda joitain haasteita. Yhteensopivuusongelmia ilmaantuu, kun alusta ei sovi. 

Havainnointialustoja ja työkaluja voidaan rajoittaa, jos dataputki, ohjelmisto, palvelimet ja tietokannat eivät ole täysin yhteensopivia. Nämä alustat eivät toimi tyhjiössä, joten on tärkeää poistaa kaikki datasiilot järjestelmästä ja varmistaa, että kaikki organisaation tietojärjestelmät on integroitu. 

On tärkeää testata tietojen havainnointialustaa ennen sopimuksen allekirjoittamista.

Valitettavasti, vaikka kaikki yrityksen sisäiset ja ulkoiset tietolähteet on integroitu oikein alustaan, erilainen datamallit voi aiheuttaa ongelmia. Monet yritykset tukevat 400 tai useampaa tietolähdettä, ja jokainen ulkoinen lähde voi aiheuttaa ongelmia, jos se ei käytä samoja standardeja ja muotoja.

Avoimen lähdekoodin työkaluja lukuun ottamatta havainnointialustat ovat pilvipohjaisia, ja ne voivat tarjota joustavuutta, joka tukee hienosäätöä. 

Parhaat havainnointialustat keskittyvät standardoituun mittausprosessiin ja kirjausohjeisiin. Tämä edistää tietojen tehokasta korrelaatiota, mutta ulkoiset tietolähteet ja mukautetut tietoputket voivat aiheuttaa ongelmia ja vaatia manuaalisia lisäponnisteluja sellaisten tehtävien suorittamiseksi, jotka olisi pitänyt automatisoida.

Lisäksi joihinkin työkaluihin voi liittyä epätavallisia tallennuskustannuksia, jotka rajoittavat skaalautuvuutta.

Tietojen tarkkailualustat

Tietojen havainnointiympäristöt sisältävät tyypillisesti erilaisia ​​hyödyllisiä työkaluja. Näitä ovat usein automaattinen tuki automatisoidulle datalinjalle, perussyyanalyysille, tietojen laadulle ja seurantaan tietovirran poikkeavuuksien tunnistamiseksi, ratkaisemiseksi ja estämiseksi. 

Alustat lisäävät tuottavuutta, terveellisempiä putkistoja ja tyytyväisempiä asiakkaita. Jotkut suosittuja tietojen havainnointialustoja ovat:

• Tietokanta tarjoaa erittäin toimivan havainnointialustan, joka voi havaita ja ratkaista tietoongelmia erittäin nopeasti käyttämällä jatkuvaa havainnointiprosessia, joka tunnistaa tietoongelmat ennen kuin ne vaikuttavat liiketoimintaasi. 

• Monte Carlo tarjoaa havainnointialustan, jota voidaan kuvata tarjoavan havainnointia "putkistosta bisnesvaisto.” Se tuo tiedon luotettavuutta erilaisten datapalvelujen ja työkalujen organisointiin. 

• Metaplane ominaisuuksia päästä-päähän havaittavuus.

• On olemassa erilaisia avoimen lähdekoodin käytettävissä olevat havainnointityökalut, joita kannattaa tutkia.

Tietojen havaittavuuden merkitys

Suuria tietovirtoja käsitteleville organisaatioille havainnoitavuuden avulla voidaan seurata tietojärjestelmää kokonaisuutena ja lähettää punaisia ​​lippuja ongelman ilmaantuessa. 

Kun yritykset keräävät valtavia määriä dataa useista eri lähteistä, ne kehittävät järjestelmiä sen käsittelemiseksi kerros kerrokselta. Näihin järjestelmiin kuuluu tiedontallennus, dataputket ja joukko työkaluja. Jokainen monimutkaisuuden lisäkerros lisää tietojen katkeamisen mahdollisuuksia esimerkiksi yhteensopimattomuudesta tai vanhoista ja puuttuvista tiedoista johtuen.

Yackelin mukaan "Tietojen havainnoitavuuden jatkuva käyttö dataputkien, tietojoukkojen ja tietotaulukoiden seuraamiseen varoittaa tietoryhmiä tietohäiriön sattuessa ja näyttää, kuinka korjata perimmäinen syy ennen kuin se vaikuttaa heidän liiketoimintaansa. Tietojen havaittavuuden ansiosta suunnittelu voi keskittyä loistavien tietotuotteiden rakentamiseen rikkinäisten prosessien ylläpitämisen sijaan." 

Tietojen havainnointi auttaa yrityksiä tunnistamaan ennakoivasti putkiongelmien, tietovirheiden ja tiedonkulun epäjohdonmukaisuuksien lähteet asiakassuhteiden vahvistamiseksi ja tiedon laadun parantamiseksi.

Kuvaa käytetään Shutterstock.com-lisenssillä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/