Observabilidade de dados: o que é e por que é importante – DATAVERSITY

Como um processo, a observabilidade de dados é usada por empresas que trabalham com grandes quantidades de dados. Muitas organizações grandes e modernas tentam monitorar seus dados usando uma variedade de aplicativos e ferramentas. Infelizmente, poucas empresas desenvolvem a visibilidade necessária para uma visão realista. 

A observabilidade de dados fornece essa visão geral para eliminar problemas de fluxo de dados o mais rápido possível.

O processo de observabilidade inclui uma variedade de métodos e tecnologias que ajudam a identificar e resolver problemas de dados em tempo real. Esse processo cria um mapa multidimensional de todo o fluxo de dados de uma empresa, oferecendo insights mais profundos sobre o desempenho e a qualidade dos dados do sistema. 

Quando questionado sobre a observabilidade de dados, Ryan Yackel, CMO da Databand, uma empresa IBM, comentou:

“À medida que o volume, a velocidade e a complexidade dos pipelines de big data continuam a crescer, as empresas contam com equipes de engenharia de dados e plataformas como a espinha dorsal de seus negócios orientados a dados. O problema é que a maioria dessas equipes tem muito trabalho pela frente. Eles estão combatendo dados com incidentes de confiabilidade e qualidade, dificultando o foco em iniciativas estratégicas envolvendo AL/ML, análises e produtos de dados. A observabilidade de dados fornece uma solução.”

Inicialmente, a observabilidade de dados pode parecer uma forma de linhagem de dados, mas os dois processos atendem a propósitos diferentes. 

A observabilidade de dados se concentra na resolução de problemas com os dados de forma rápida e eficiente por meio do uso de um sistema de medição. A linhagem de dados, no entanto, é usada principalmente para coletar e armazenar dados de alta qualidade – dados que podem ser confiáveis.

Além disso, a linhagem de dados pode ser usada como um componente para dar suporte a um programa de observabilidade. (Alguns artigos promovem a observabilidade de dados como tendo o mesmo propósito da linhagem de dados, e há alguma verdade na afirmação. A linhagem de dados é um componente da observabilidade de dados.) 

O termo “observabilidade” era originalmente um conceito filosófico desenvolvido por Heráclito por volta de 510 aC. Ele determinou que a observabilidade exigia diferenças comparativas – o frio pode ser observado em comparação com o calor. Em 1871, James C. Maxwell, um físico, desenvolveu a ideia de que era impossível saber a localização de todas as partículas dentro de um experimento termodinâmico, mas observando “certos resultados-chave” para mudanças comparativas, previsões precisas poderiam ser feitas. 

A descrição de Maxwell de observabilidade usando saídas chave foi adaptada e aplicada a uma variedade de aplicações automatizadas, variando de equipamentos de fábrica a sensores de aeronaves. O conceito foi então adotado pelo DevOps para depurar e lidar com “incidentes de produção”, aproximadamente em 2016. Em 2019, Barr Moses – CEO e cofundador da Monte Carlo – desenvolveu um processo de observabilidade projetado para fornecer uma visão geral do fluxo de dados de uma organização . 

Moisés escreveu, 

“A observabilidade de dados é a capacidade de uma organização de entender totalmente a integridade dos dados em seus sistemas. A observabilidade de dados elimina o tempo de inatividade dos dados aplicando as melhores práticas aprendidas com DevOps para observabilidade do pipeline de dados. "

Cinco Pilares de Observabilidade de Dados

A observabilidade de dados funciona para resolver problemas de dados e informações, fornecendo um mapa completo dos dados em tempo real. Ele fornece visibilidade para as atividades de dados de uma organização. Muitas empresas têm dados isolados, bloqueando a observabilidade. Os silos de dados devem ser eliminados para dar suporte a um programa de observabilidade de dados. 

Quando atividades como rastreamento, monitoramento, alerta, análise, registro e “comparações” são executadas sem um painel de observabilidade, pode ocorrer uma forma de particionamento organizacional. As pessoas em um departamento não percebem que seus esforços têm consequências não intencionais em outro departamento – como informações ausentes/em silos que promovem tomadas de decisão incorretas ou parte do sistema está inoperante e ninguém percebe. 

Lembre-se, observabilidade é fazer as medições de certos resultados-chave. Os cinco pilares (ou principais resultados) que Barr Moses desenvolveu para fins de medição são: 

• Qualidade: Dados de alta qualidade são considerados precisos, enquanto dados de baixa qualidade não são. As medições da qualidade dos dados fornecem informações sobre se seus dados podem ser confiáveis. Há uma variedade de maneiras medir Qualidade de Dados.

• Esquema: Isso envolve mudanças em como os dados são organizados e as medições de esquema podem mostrar quebras no fluxo de dados. Determinar quando, como e quem fez as alterações pode ser útil em termos de manutenção preventiva. 

• Volume: Grandes quantidades de dados são úteis para fins de pesquisa e marketing. Isso pode fornecer às organizações uma visão integrada de seus clientes e mercado. Quanto mais dados atuais e históricos usados ​​durante a pesquisa, mais insights.

• Linhagem de dados: Um bom programa de linhagem de dados registra alterações nos dados e suas localizações e normalmente é usado para melhorar a qualidade dos dados. No entanto, também pode ser usado como parte de um programa de observação de dados. Nesta capacidade, ele é usado para solucionar problemas de quebras que podem ocorrer e listar o que foi feito antes do dano. 

• Frescor: Trata-se essencialmente de não usar informações antigas ou, como Barr Moses se refere a elas, dados obsoletos. Frescura enfatiza dados atualizados, o que é importante ao tomar decisões baseadas em dados. Timestamps são comumente usados ​​para determinar se os dados são antigos. 

Quando combinadas, as medições desses componentes, ou pilares, podem fornecer informações valiosas sobre problemas que se desenvolvem – ou simplesmente aparecem – e promovem a capacidade de fazer reparos o mais rápido possível.

Desafios de observabilidade de dados

A plataforma de observabilidade de dados certa pode transformar a forma como as empresas mantêm e gerenciam seus dados. Infelizmente, implementar a plataforma pode apresentar alguns desafios. Problemas de compatibilidade se apresentarão quando a plataforma for inadequada. 

As plataformas e ferramentas de observabilidade podem ser restritas se o pipeline de dados, o software, os servidores e os bancos de dados não forem totalmente compatíveis. Essas plataformas não funcionam no vácuo, tornando importante eliminar qualquer silos de dados do sistema e garantir que todos os sistemas de dados dentro da organização estejam integrados. 

É importante testar uma plataforma de observabilidade de dados antes de assinar um contrato.

Infelizmente, mesmo quando todas as fontes de dados internas e externas do negócio são integradas corretamente na plataforma, diferentes modelos de dados pode causar problemas. Muitas empresas suportam 400 ou mais fontes de dados, e cada fonte externa pode apresentar um problema se não estiver usando os mesmos padrões e formatos.

Com exceção das ferramentas de código aberto, as plataformas de observabilidade são baseadas em nuvem e podem oferecer alguma flexibilidade que suporte o ajuste fino. 

As melhores plataformas de observabilidade estão focadas em um processo de medição padronizado e diretrizes de registro. Isso promove a correlação efetiva de informações, mas fontes de dados externas e pipelines de dados personalizados podem causar problemas e exigir esforços manuais adicionais para realizar tarefas que deveriam ter sido automatizadas.

Além disso, algumas ferramentas podem vir com custos de armazenamento incomuns que restringem a escalabilidade.

Plataformas de Observação de Dados

As plataformas de observabilidade de dados normalmente contêm uma variedade de ferramentas úteis. Isso geralmente inclui suporte automatizado para linhagem de dados automatizada, análise de causa raiz, qualidade de dados e monitoramento para identificar, resolver e evitar anomalias no fluxo de dados. 

As plataformas promovem maior produtividade, pipelines mais saudáveis ​​e clientes mais satisfeitos. Algumas plataformas populares de observabilidade de dados são:

• Banda de dados fornece uma plataforma de observabilidade altamente funcional que pode detectar e resolver problemas de dados muito rapidamente, usando um processo de observabilidade contínuo que identifica problemas de dados antes que eles afetem seus negócios. 

• Monte Carlo oferece uma plataforma de observabilidade que pode ser descrita como fornecendo observabilidade “do canal ao inteligência de negócios.” Ele traz confiabilidade de dados para a orquestração de vários serviços e ferramentas de dados. 

• metaplano apresenta observabilidade de ponta a ponta.

• Há uma variedade de de código aberto ferramentas de observabilidade disponíveis, que valeria a pena investigar.

A importância da observabilidade de dados

Para organizações que lidam com grandes fluxos de dados, a observabilidade pode ser usada para monitorar o sistema de dados como um todo e enviar sinais de alerta quando um problema se apresenta. 

À medida que as empresas coletam grandes quantidades de dados de várias fontes, elas desenvolvem sistemas para lidar com isso, camada após camada. Esses sistemas incluem armazenamento de dados, pipelines de dados e várias ferramentas. Cada camada adicional de complexidade aumenta as chances de tempo de inatividade de dados devido a problemas como incompatibilidades ou dados antigos e ausentes.

De acordo com Yackel, “O uso contínuo de observabilidade de dados para monitorar pipelines de dados, conjuntos de dados e tabelas de dados alerta as equipes de dados quando ocorre um incidente de dados e mostra como corrigir a causa raiz, antes que isso afete seus negócios. Com a observabilidade de dados, a engenharia pode se concentrar na criação de ótimos produtos de dados, em vez de manter processos quebrados.” 

A observabilidade de dados ajudará as empresas a identificar proativamente a fonte de problemas de pipeline, erros de dados e inconsistências de fluxo de dados para fortalecer as relações com os clientes e melhorar a qualidade dos dados.

Imagem usada sob licença da Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/