डेटा अवलोकनशीलता: यह क्या है और यह क्यों मायने रखती है - डेटावर्सिटी

डेटा ऑब्जर्वेबिलिटी: यह क्या है और यह क्यों मायने रखता है - डेटावर्सिटी

समय टिकट: 1 जून, 2023 3:35 बजे
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एक प्रक्रिया के रूप में, डेटा अवलोकन का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने वाले व्यवसायों द्वारा किया जाता है। कई बड़े, आधुनिक संगठन विभिन्न प्रकार के एप्लिकेशन और टूल का उपयोग करके अपने डेटा की निगरानी करने का प्रयास करते हैं। दुर्भाग्य से, कुछ व्यवसाय यथार्थवादी अवलोकन के लिए आवश्यक दृश्यता विकसित करते हैं। 

डेटा अवलोकन, डेटा प्रवाह समस्याओं को यथाशीघ्र समाप्त करने के लिए वह अवलोकन प्रदान करता है।

अवलोकन प्रक्रिया में विभिन्न प्रकार की विधियाँ और प्रौद्योगिकियाँ शामिल हैं जो वास्तविक समय में डेटा समस्याओं को पहचानने और हल करने में मदद करती हैं। यह प्रक्रिया किसी व्यवसाय के संपूर्ण डेटा प्रवाह का बहु-आयामी मानचित्र बनाती है, जो सिस्टम के प्रदर्शन और डेटा गुणवत्ता में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। 

डेटा अवलोकन के बारे में पूछे जाने पर, आईबीएम कंपनी डेटाबैंड के सीएमओ रयान याकेल ने टिप्पणी की,

“जैसे-जैसे बड़ी डेटा पाइपलाइनों की मात्रा, वेग और जटिलता बढ़ती जा रही है, कंपनियां अपने डेटा-संचालित व्यवसायों की रीढ़ के रूप में डेटा इंजीनियरिंग और प्लेटफ़ॉर्म टीमों पर भरोसा करती हैं। समस्या यह है कि इनमें से अधिकतर टीमों के पास अपना काम अलग-अलग है। वे विश्वसनीयता और गुणवत्ता की घटनाओं के साथ डेटा से लड़ रहे हैं, जिससे एएल/एमएल, एनालिटिक्स और डेटा उत्पादों से जुड़ी रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करना मुश्किल हो गया है। डेटा अवलोकन एक समाधान प्रदान करता है।"

प्रारंभ में, डेटा अवलोकन का एक रूप प्रतीत हो सकता है डेटा वंश, लेकिन दोनों प्रक्रियाएं अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करती हैं। 

डेटा अवलोकन माप प्रणाली के उपयोग के माध्यम से डेटा के साथ समस्याओं को जल्दी और कुशलता से हल करने पर केंद्रित है। हालाँकि, डेटा वंश का उपयोग मुख्य रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को इकट्ठा करने और संग्रहीत करने के लिए किया जाता है - डेटा जिस पर भरोसा किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, डेटा वंशावली का उपयोग अवलोकन कार्यक्रम का समर्थन करने के लिए एक घटक के रूप में किया जा सकता है। (कुछ लेख डेटा अवलोकन को डेटा वंश के समान उद्देश्य की पूर्ति के रूप में बढ़ावा देते हैं, और दावे में कुछ सच्चाई है। डेटा वंश डेटा अवलोकन का एक घटक है।) 

शब्द "अवलोकनशीलता" मूल रूप से 510 ईसा पूर्व के आसपास हेराक्लिटस द्वारा विकसित एक दार्शनिक अवधारणा थी। उन्होंने निर्धारित किया कि अवलोकन के लिए तुलनात्मक अंतर की आवश्यकता है - गर्मी की तुलना में ठंड देखी जा सकती है। 1871 में, एक भौतिक विज्ञानी, जेम्स सी. मैक्सवेल ने यह विचार विकसित किया कि थर्मोडायनामिक्स प्रयोग के भीतर सभी कणों का स्थान जानना असंभव है, लेकिन तुलनात्मक परिवर्तनों के लिए "कुछ प्रमुख आउटपुट" को देखकर, सटीक भविष्यवाणियां की जा सकती हैं। 

मुख्य आउटपुट का उपयोग करके अवलोकन क्षमता के मैक्सवेल के विवरण को कारखाने के उपकरण से लेकर विमान सेंसर तक विभिन्न स्वचालित अनुप्रयोगों में अनुकूलित और लागू किया गया था। इस अवधारणा को लगभग 2016 में डिबगिंग और "उत्पादन घटनाओं" से निपटने के लिए DevOps द्वारा अपनाया गया था। 2019 में, बर्र मोसेस - मोंटे कार्लो के सीईओ और सह-संस्थापक - ने एक संगठन के डेटा प्रवाह का अवलोकन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई एक अवलोकन प्रक्रिया विकसित की। . 

मूसा ने लिखा, 

“डेटा अवलोकन एक संगठन की अपने सिस्टम में डेटा के स्वास्थ्य को पूरी तरह से समझने की क्षमता है। डेटा अवलोकन से सीखी गई सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करके डेटा डाउनटाइम को समाप्त किया जाता है DevOps सेवा मेरे डेटा पाइपलाइन अवलोकनशीलता".

डेटा अवलोकन के पाँच स्तंभ

डेटा अवलोकन वास्तविक समय में डेटा का संपूर्ण मानचित्र प्रदान करके डेटा और सूचना संबंधी समस्याओं को हल करने का काम करता है। यह किसी संगठन की डेटा गतिविधियों के लिए दृश्यता प्रदान करता है। कई व्यवसायों के पास डेटा छिपा हुआ होता है, जो अवलोकन को अवरुद्ध करता है। डेटा अवलोकन कार्यक्रम का समर्थन करने के लिए डेटा साइलो को समाप्त किया जाना चाहिए। 

जब ट्रैकिंग, मॉनिटरिंग, अलर्टिंग, विश्लेषण, लॉगिंग और "तुलना" जैसी गतिविधियां अवलोकन डैशबोर्ड के बिना की जाती हैं, तो संगठनात्मक विभाजन का एक रूप हो सकता है। एक विभाग के लोगों को इस बात का एहसास नहीं होता है कि उनके प्रयासों का दूसरे विभाग में अनपेक्षित परिणाम हो सकता है - जैसे गुम/दबी हुई जानकारी खराब निर्णय लेने को बढ़ावा देती है या सिस्टम का कोई हिस्सा खराब हो जाता है और किसी को इसका एहसास नहीं होता है। 

याद रखें, अवलोकनशीलता कुछ प्रमुख आउटपुट का माप लेने के बारे में है। माप उद्देश्यों के लिए विकसित किए गए पांच स्तंभ (या प्रमुख आउटपुट) बर्र मूसा हैं: 

  • गुणवत्ता: उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को सटीक माना जाता है, जबकि निम्न-गुणवत्ता वाले डेटा को नहीं। डेटा की गुणवत्ता का माप यह जानकारी प्रदान करता है कि आपके डेटा पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं। कई तरह के तरीके हैं मापने के लिए आधार सामग्री की गुणवत्ता।
  • स्कीमा: इसमें डेटा को व्यवस्थित करने के तरीके में बदलाव शामिल हैं, और स्कीमा माप डेटा के प्रवाह में रुकावट दिखा सकते हैं। यह निर्धारित करना कि कब, कैसे और किसने परिवर्तन किए, निवारक रखरखाव के संदर्भ में उपयोगी हो सकता है। 
  • मात्रा: बड़ी मात्रा में डेटा अनुसंधान और विपणन उद्देश्यों के लिए उपयोगी है। यह संगठनों को अपने ग्राहकों और बाज़ार के बारे में एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है। अनुसंधान के दौरान जितना अधिक वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग किया जाएगा, उतनी ही अधिक अंतर्दृष्टि होगी।
  • डेटा वंशावली: एक अच्छा डेटा वंश कार्यक्रम डेटा और उसके स्थानों में परिवर्तन रिकॉर्ड करता है, और आमतौर पर डेटा गुणवत्ता में सुधार के लिए उपयोग किया जाता है। हालाँकि, इसका उपयोग डेटा अवलोकन कार्यक्रम के भाग के रूप में भी किया जा सकता है। इस क्षमता में इसका उपयोग होने वाली टूट-फूट का निवारण करने और क्षति से पहले क्या किया गया था, इसकी सूची बनाने के लिए किया जाता है। 
  • ताजगी: यह अनिवार्य रूप से पुरानी जानकारी का उपयोग न करने के बारे में है, या, जैसा कि बर्र मूसा इसे संदर्भित करता है, बासी डेटा। ताज़गी अद्यतन डेटा पर जोर देता है, जो डेटा-संचालित निर्णय लेते समय महत्वपूर्ण है। टाइमस्टैम्प का उपयोग आमतौर पर यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि डेटा पुराना है या नहीं। 

संयुक्त होने पर, इन घटकों, या स्तंभों की माप, विकसित होने वाली - या बस प्रकट होने वाली समस्याओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है - और जितनी जल्दी हो सके मरम्मत करने की क्षमता को बढ़ावा देती है।

डेटा अवलोकन संबंधी चुनौतियाँ

सही डेटा अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों द्वारा अपने डेटा को बनाए रखने और प्रबंधित करने के तरीके को बदल सकता है। दुर्भाग्य से, प्लेटफ़ॉर्म को लागू करने से कुछ चुनौतियाँ पेश हो सकती हैं। प्लेटफ़ॉर्म के ख़राब होने पर संगतता संबंधी समस्याएँ स्वयं सामने आएंगी। 

यदि डेटा पाइपलाइन, सॉफ़्टवेयर, सर्वर और डेटाबेस पूरी तरह से संगत नहीं हैं, तो अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म और उपकरण प्रतिबंधित किए जा सकते हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म शून्य में काम नहीं करते हैं, इसलिए किसी को भी ख़त्म करना महत्वपूर्ण हो जाता है डेटा साइलो सिस्टम से और सुनिश्चित करें कि संगठन के भीतर सभी डेटा सिस्टम एकीकृत हैं। 

किसी अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले डेटा अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।

अफसोस की बात है कि जब व्यवसाय के सभी आंतरिक और बाहरी डेटा स्रोतों को प्लेटफ़ॉर्म में सही ढंग से एकीकृत किया जाता है, तब भी अलग-अलग होता है डेटा मॉडल समस्याएँ पैदा कर सकता है. कई व्यवसाय 400 या अधिक डेटा स्रोतों का समर्थन करते हैं, और प्रत्येक बाहरी स्रोत एक समस्या पेश कर सकता है यदि वह समान मानकों और प्रारूपों का उपयोग नहीं कर रहा है।

ओपन-सोर्स टूल को छोड़कर, ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफॉर्म क्लाउड-आधारित हैं और वे कुछ लचीलेपन की पेशकश कर सकते हैं जो फाइन-ट्यूनिंग का समर्थन करते हैं। 

सर्वोत्तम अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म एक मानकीकृत माप प्रक्रिया और लॉगिंग दिशानिर्देशों पर केंद्रित हैं। यह जानकारी के प्रभावी सहसंबंध को बढ़ावा देता है, लेकिन बाहरी डेटा स्रोत और अनुकूलित डेटा पाइपलाइन समस्याएं पैदा कर सकते हैं और उन कार्यों को पूरा करने के लिए अतिरिक्त मैन्युअल प्रयासों की आवश्यकता होती है जिन्हें स्वचालित किया जाना चाहिए था।

इसके अतिरिक्त, कुछ उपकरण असामान्य भंडारण लागत के साथ आ सकते हैं जो स्केलेबिलिटी को प्रतिबंधित करते हैं।

डेटा अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म

डेटा अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म में आमतौर पर विभिन्न प्रकार के उपयोगी उपकरण होते हैं। इनमें अक्सर स्वचालित डेटा वंशावली, मूल कारण विश्लेषण, डेटा गुणवत्ता और डेटा प्रवाह के भीतर विसंगतियों की पहचान, समाधान और रोकथाम के लिए स्वचालित समर्थन शामिल होता है। 

प्लेटफ़ॉर्म बढ़ी हुई उत्पादकता, स्वस्थ पाइपलाइनों और खुशहाल ग्राहकों को बढ़ावा देते हैं। कुछ लोकप्रिय डेटा अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म हैं:

  • डाटाबैंड एक अत्यधिक कार्यात्मक अवलोकन मंच प्रदान करता है जो निरंतर अवलोकन प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा समस्याओं का बहुत तेज़ी से पता लगा सकता है और हल कर सकता है जो आपके व्यवसाय को प्रभावित करने से पहले डेटा समस्याओं की पहचान करता है। 
  • मोंटे कार्लो एक अवलोकनीयता मंच प्रदान करता है जिसे "पाइपलाइन से लेकर" तक अवलोकनशीलता प्रदान करने के रूप में वर्णित किया जा सकता है व्यापारिक सूचना।” यह विभिन्न डेटा सेवाओं और टूल के ऑर्केस्ट्रेशन में डेटा विश्वसनीयता लाता है। 
  • एक किस्म की कर रहे हैं खुले स्रोत अवलोकन उपकरण उपलब्ध हैं, जो जांच के लायक होंगे।

डेटा अवलोकन का महत्व

बड़े डेटा प्रवाह से निपटने वाले संगठनों के लिए, समग्र रूप से डेटा सिस्टम की निगरानी करने और कोई समस्या आने पर लाल झंडे भेजने के लिए अवलोकन क्षमता का उपयोग किया जा सकता है। 

जैसे-जैसे व्यवसाय विभिन्न स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं, वे परत-दर-परत इसे संभालने के लिए सिस्टम विकसित करते हैं। इन प्रणालियों में डेटा भंडारण, डेटा पाइपलाइन और कई उपकरण शामिल हैं। जटिलता की प्रत्येक अतिरिक्त परत असंगतताओं, या पुराने और गुम डेटा जैसे मुद्दों से डेटा डाउनटाइम की संभावना बढ़ाती है।

याकेल के अनुसार, “डेटा पाइपलाइनों, डेटा सेटों और डेटा तालिकाओं की निगरानी के लिए डेटा अवलोकन का निरंतर उपयोग डेटा टीमों को डेटा घटना होने पर सचेत करता है और दिखाता है कि मूल कारण को कैसे ठीक किया जाए, इससे पहले कि यह उनके व्यवसाय को प्रभावित करे। डेटा अवलोकन के साथ, इंजीनियरिंग टूटी हुई प्रक्रियाओं को बनाए रखने के बजाय महान डेटा उत्पादों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकती है। 

डेटा अवलोकन व्यवसायों को ग्राहक संबंधों को मजबूत करने और डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए पाइपलाइन मुद्दों, डेटा त्रुटियों और डेटा प्रवाह विसंगतियों के स्रोत की सक्रिय रूप से पहचान करने में मदद करेगा।

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