צפיות נתונים: מה זה ולמה זה חשוב - DATAVERSITY

כתהליך, צפייה בנתונים משמשת עסקים העובדים עם כמויות אדירות של נתונים. ארגונים גדולים ומודרניים רבים מנסים לנטר את הנתונים שלהם באמצעות מגוון יישומים וכלים. למרבה הצער, מעט עסקים מפתחים את הנראות הדרושה לסקירה מציאותית. 

צפיות נתונים מספקת סקירה כללית זו, כדי למנוע בעיות זרימת נתונים במהירות האפשרית.

תהליך הנצפה כולל מגוון שיטות וטכנולוגיות המסייעות לזהות ולפתור בעיות נתונים בזמן אמת. תהליך זה בונה מפה רב מימדית של כל זרימת הנתונים של העסק, ומציעה תובנות מעמיקות יותר לגבי ביצועי המערכת ואיכות הנתונים. 

כשנשאל לגבי צפיות הנתונים, ריאן יאקל, CMO של Databand, חברת IBM, העיר,

"ככל שהנפח, המהירות והמורכבות של צינורות הביג דאטה ממשיכים לגדול, חברות מסתמכות על צוותי הנדסת נתונים ופלטפורמות בתור עמוד השדרה של העסקים מונעי הנתונים שלהן. הבעיה היא שלרוב הצוותים האלה העבודה שלהם מונחת עבורם. הם נלחמים בנתונים עם תקריות מהימנות ואיכות, מה שמקשה על התמקדות ביוזמות אסטרטגיות הכוללות AL/ML, אנליטיקה ומוצרי נתונים. צפיות נתונים מספקת פתרון".

בתחילה, צפיות נתונים עשויה להיראות כצורה של שושלת נתונים, אבל שני התהליכים משרתים מטרות שונות. 

צפיות נתונים מתמקדת בפתרון בעיות בנתונים במהירות וביעילות באמצעות שימוש במערכת מדידה. עם זאת, שושלת נתונים משמשת בעיקר לאיסוף ואחסון נתונים באיכות גבוהה - נתונים שניתן לסמוך עליהם.

בנוסף, שושלת נתונים יכולה לשמש כרכיב לתמיכה בתוכנית צפייה. (כמה מאמרים מקדמים צפיות נתונים כמשרתים את אותה מטרה כמו שושלת נתונים, ויש אמת מסוימת בטענה. שושלת נתונים היא מרכיב של צפיות נתונים). 

המונח "צפיות" היה במקור מושג פילוסופי שפותח על ידי הרקליטוס בסביבות 510 לפני הספירה. הוא קבע שהצפיות מחייבת הבדלים השוואתיים - ניתן להבחין בקור בהשוואה לחום. בשנת 1871, ג'יימס סי מקסוול, פיזיקאי, פיתח את הרעיון שאי אפשר לדעת את מיקומם של כל החלקיקים בתוך ניסוי תרמודינמיקה, אבל על ידי התבוננות ב"תפוקות מפתח מסוימות" לשינויים השוואתיים, ניתן היה לבצע תחזיות מדויקות. 

התיאור של מקסוול של צפיות באמצעות פלטי מפתח הותאם ויושם במגוון יישומים אוטומטיים, החל מציוד מפעל ועד חיישני מטוסים. הרעיון אומץ אז על ידי DevOps לניפוי באגים והתמודדות עם "אירועי ייצור", בערך בשנת 2016. בשנת 2019, בר מוזס - מנכ"ל ומייסד משותף של מונטה קרלו - פיתח תהליך צפייה שנועד לספק סקירה כללית של זרימת הנתונים של ארגון . 

כתב משה, 

"צפיות נתונים היא היכולת של ארגון להבין את תקינות הנתונים במערכות שלו. צפייה בנתונים מבטלת זמן השבתה של נתונים על ידי יישום שיטות עבודה מומלצות שנלמדו מהן דופים ל צפייה בצנרת הנתונים".

חמשת עמודי התצפית של נתונים

צפיות נתונים פועלת לפתרון בעיות נתונים ומידע על ידי מתן מפה יסודית של הנתונים בזמן אמת. זה מספק נראות לפעילויות הנתונים של ארגון. לעסקים רבים יש נתונים מכוסים, החוסמים את יכולת הצפייה. יש לבטל ממגורות נתונים כדי לתמוך בתוכנית לצפייה בנתונים. 

כאשר פעילויות כגון מעקב, ניטור, התראה, ניתוח, רישום ו"השוואות" מבוצעות ללא לוח מחוונים לצפייה, יכולה להתרחש סוג של חלוקה ארגונית. אנשים במחלקה אחת לא מבינים שלמאמציהם יש השלכות לא רצויות במחלקה אחרת - כגון מידע חסר/ממגף המקדם קבלת החלטות גרועה או שחלק מהמערכת מושבת ואף אחד לא מבין זאת. 

זכור, יכולת צפייה היא לקיחת מדידות של תפוקות מפתח מסוימות. חמשת העמודים (או תפוקות המפתח) שפיתח בר מוזס למטרות מדידה הם: 

• איכות: נתונים באיכות גבוהה נחשבים מדויקים, ואילו נתונים באיכות נמוכה לא. מדידות של איכות הנתונים מספקות תובנה האם ניתן לסמוך על הנתונים שלך. יש מגוון דרכים כדי למדוד איכות מידע.

• סכֵימָה: זה כרוך בשינויים באופן שבו הנתונים מאורגנים, ומדידות סכימה יכולות להראות הפסקות בזרימת הנתונים. קביעה מתי, איך ומי ביצע את השינויים יכולה להיות שימושית במונחים של תחזוקה מונעת. 

• כֶּרֶך: כמויות גדולות של נתונים שימושיות למטרות מחקר ושיווק. זה יכול לספק לארגונים תצוגה משולבת של הלקוחות והשוק שלהם. ככל שנעשה שימוש בנתונים עדכניים והיסטוריים יותר במהלך המחקר, כך יותר תובנות.

• שושלת נתונים: תוכנית שושלת נתונים טובה מתעדת שינויים בנתונים ובמיקומם, ובדרך כלל משתמשים בה כדי לשפר את איכות הנתונים. עם זאת, ניתן להשתמש בו גם כחלק מתוכנית תצפית נתונים. בתפקיד זה הוא משמש לפתרון תקלות שעלולות להתרחש ולפרט מה נעשה לפני הנזק. 

• טְרִיוּת: מדובר בעצם על אי שימוש במידע ישן, או, כפי שמתייחס אליו בר מוזס, בנתונים מעופשים. רעננות מדגיש נתונים עדכניים, שחשובים בעת קבלת החלטות מונעות נתונים. חותמות זמן משמשות בדרך כלל כדי לקבוע אם הנתונים ישנים. 

בשילוב, המדידות של רכיבים אלו, או עמודי התווך, יכולים לספק תובנות חשובות לגבי בעיות שמתפתחות - או פשוט מופיעות - ולקדם את היכולת לבצע תיקונים במהירות האפשרית.

אתגרי צפיות נתונים

הפלטפורמה הנכונה לצפייה בנתונים יכולה לשנות את האופן שבו עסקים מתחזקים ומנהלים את הנתונים שלהם. למרבה הצער, יישום הפלטפורמה יכול להציב כמה אתגרים. בעיות תאימות יופיעו כאשר הפלטפורמה לא מתאימה. 

ניתן להגביל פלטפורמות וכלים של צפייה אם צינור הנתונים, התוכנה, השרתים ומסדי הנתונים אינם תואמים לחלוטין. פלטפורמות אלו אינן פועלות בחלל ריק, מה שחשוב לחסל אותן ממגורות נתונים מהמערכת ולוודא שכל מערכות הנתונים בתוך הארגון משולבות. 

חשוב לבדוק פלטפורמת צפיות נתונים לפני חתימה על חוזה.

למרבה הצער, גם כאשר כל מקורות הנתונים הפנימיים והחיצוניים של העסק משולבים בצורה נכונה בפלטפורמה, שונה מודלים נתונים עלול לגרום לבעיות. עסקים רבים תומכים ב-400 מקורות נתונים או יותר, וכל מקור חיצוני עלול להוות בעיה אם הוא אינו משתמש באותם תקנים ופורמטים.

פרט לכלי קוד פתוח, פלטפורמות צפייה מבוססות ענן והן עשויות להציע גמישות מסוימת התומכת בכוונון עדין. 

פלטפורמות הצפייה הטובות ביותר מתמקדות בתהליך מדידה סטנדרטי ובהנחיות רישום. זה מקדם את המתאם האפקטיבי של מידע, אך מקורות נתונים חיצוניים וצינורות נתונים מותאמים עשויים לגרום לבעיות ולדרוש מאמצים ידניים נוספים כדי לבצע משימות שהיו אמורות להיות אוטומטיות.

בנוסף, כלים מסוימים עשויים להגיע עם עלויות אחסון חריגות המגבילות את יכולת ההרחבה.

פלטפורמות תצפית נתונים

פלטפורמות לצפייה בנתונים מכילות בדרך כלל מגוון כלים שימושיים. אלה כוללים לעתים קרובות תמיכה אוטומטית בשושלת נתונים אוטומטית, ניתוח שורש, איכות נתונים וניטור כדי לזהות, לפתור ולמנוע חריגות בתוך זרימת הנתונים. 

הפלטפורמות מקדמות פרודוקטיביות מוגברת, צינורות בריאים יותר ולקוחות מרוצים יותר. כמה פלטפורמות פופולריות לצפייה בנתונים הן:

• פס נתונים מספקת פלטפורמת צפייה פונקציונלית ביותר שיכולה לזהות ולפתור בעיות נתונים במהירות רבה, תוך שימוש בתהליך צפייה מתמשך המזהה בעיות נתונים לפני שהן משפיעות על העסק שלך. 

• מונטה קרלו מציעה פלטפורמת צפיות שניתן לתאר כמספקת צפייה "מצינור אל מודיעין עסקי." זה מביא מהימנות נתונים לתזמור של שירותי נתונים וכלים שונים. 

• מטה-מטוס כולל צפייה מקצה לקצה.

• יש מגוון של קוד פתוח כלי צפייה זמינים, שכדאי לחקור.

החשיבות של צפיות נתונים

עבור ארגונים המתמודדים עם זרימות נתונים גדולות, ניתן להשתמש בצפייה כדי לנטר את מערכת הנתונים כולה ולשלוח דגלים אדומים כאשר בעיה מופיעה. 

כשעסקים אוספים כמויות אדירות של נתונים ממגוון מקורות, הם מפתחים מערכות לטיפול בכך, שכבה על שכבה. מערכות אלו כוללות אחסון נתונים, צינורות נתונים ומספר כלים. כל שכבה נוספת של מורכבות מגדילה את הסיכויים להשבתת נתונים כתוצאה מבעיות כמו חוסר תאימות, או נתונים ישנים וחסרים.

לדברי יקל, "השימוש המתמשך בצפייה בנתונים לניטור צינורות נתונים, מערכי נתונים וטבלאות נתונים מתריע בפני צוותי נתונים כאשר מתרחש תקרית נתונים ומראה כיצד לתקן את סיבת השורש, לפני שהוא משפיע על העסק שלהם. עם יכולת צפייה בנתונים, הנדסה יכולה להתמקד בבניית מוצרי נתונים מעולים במקום לשמור על תהליכים מקולקלים." 

צפיות נתונים תסייע לעסקים לזהות באופן יזום את המקור לבעיות בצנרת, שגיאות נתונים וחוסר עקביות בזרימת הנתונים כדי לחזק את קשרי הלקוחות ולשפר את איכות הנתונים.

תמונה בשימוש ברישיון מ- Shutterstock.com

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/