Veri Gözlenebilirliği: Nedir ve Neden Önemlidir – DATAVERSITY

Bir süreç olarak, veri gözlemlenebilirliği, büyük miktarda veriyle çalışan işletmeler tarafından kullanılır. Birçok büyük, modern kuruluş, çeşitli uygulama ve araçları kullanarak verilerini izlemeye çalışır. Ne yazık ki, çok az işletme gerçekçi bir genel bakış için gerekli görünürlüğü geliştiriyor. 

Veri gözlemlenebilirliği, veri akışı sorunlarını olabildiğince çabuk ortadan kaldırmak için bu genel bakışı sağlar.

Gözlemlenebilirlik süreci, veri sorunlarını gerçek zamanlı olarak tanımlamaya ve çözmeye yardımcı olan çeşitli yöntemler ve teknolojiler içerir. Bu süreç, bir işletmenin tüm veri akışının çok boyutlu bir haritasını oluşturarak sistemin performansı ve veri kalitesi hakkında daha derin içgörüler sunar. 

Veri gözlemlenebilirliği sorulduğunda, bir IBM Şirketi olan Databand'in CMO'su Ryan Yackel şu yorumu yaptı:

"Büyük veri boru hatlarının hacmi, hızı ve karmaşıklığı artmaya devam ederken, şirketler veri odaklı işlerinin omurgası olarak veri mühendisliğine ve platform ekiplerine güveniyor. Sorun şu ki, bu ekiplerin çoğunun işleri onlar için biçilmiş kaftan. AL/ML, analitik ve veri ürünlerini içeren stratejik girişimlere odaklanmayı zorlaştıran güvenilirlik ve kalite olayları ile verilerle mücadele ediyorlar. Veri gözlemlenebilirliği bir çözüm sunuyor.”

Başlangıçta, veri gözlemlenebilirliği bir tür veri soyu, ancak iki işlem farklı amaçlara hizmet eder. 

Veri gözlemlenebilirliği, bir ölçüm sistemi kullanılarak verilerle ilgili sorunların hızlı ve verimli bir şekilde çözülmesine odaklanır. Bununla birlikte, veri kökeni, öncelikle yüksek kaliteli verileri - güvenilebilecek verileri - toplamak ve depolamak için kullanılır.

Ek olarak, veri kökeni, bir gözlemlenebilirlik programını desteklemek için bir bileşen olarak kullanılabilir. (Bazı makaleler, veri gözlemlenebilirliğinin veri kökeniyle aynı amaca hizmet ettiğini öne sürüyor ve iddiada bazı gerçekler var. Veri kökeni, veri gözlemlenebilirliğinin bir bileşenidir.) 

"Gözlemlenebilirlik" terimi aslen Herakleitos tarafından MÖ 510 civarında geliştirilen felsefi bir kavramdı. Gözlemlenebilirliğin karşılaştırmalı farklılıklar gerektirdiğini belirledi - sıcaklığa kıyasla soğuk gözlemlenebilir. 1871'de bir fizikçi olan James C. Maxwell, bir termodinamik deneyinde tüm parçacıkların yerini bilmenin imkansız olduğu, ancak karşılaştırmalı değişiklikler için "belirli anahtar çıktıları" gözlemleyerek doğru tahminlerin yapılabileceği fikrini geliştirdi. 

Maxwell'in temel çıktıları kullanan gözlemlenebilirlik tanımı, fabrika ekipmanından uçak sensörlerine kadar çeşitli otomatik uygulamalara uyarlandı ve uygulandı. Daha sonra konsept, yaklaşık 2016'da hata ayıklama ve "üretim olayları" ile ilgilenmek için DevOps tarafından benimsendi. 2019'da, Monte Carlo'nun CEO'su ve kurucu ortağı Barr Moses, bir kuruluşun veri akışına genel bir bakış sağlamak için tasarlanmış bir gözlemlenebilirlik süreci geliştirdi. . 

Musa yazdı, 

“Veri gözlemlenebilirliği, bir kuruluşun sistemlerindeki verilerin sağlığını tam olarak anlama yeteneğidir. Veri gözlemlenebilirliği, öğrenilen en iyi uygulamaları uygulayarak veri kesintilerini ortadan kaldırır. DevOps için veri boru hattı gözlemlenebilirliği".

Veri Gözlemlenebilirliğinin Beş Sütunu

Veri gözlemlenebilirliği, gerçek zamanlı olarak verilerin kapsamlı bir haritasını sağlayarak veri ve bilgi sorunlarını çözmeye çalışır. Bir kuruluşun veri faaliyetleri için görünürlük sağlar. Birçok işletme, gözlemlenebilirliği engelleyen silolu verilere sahiptir. Bir veri gözlemlenebilirlik programını desteklemek için veri siloları ortadan kaldırılmalıdır. 

İzleme, izleme, uyarı, analiz, günlük tutma ve "karşılaştırmalar" gibi etkinlikler bir gözlemlenebilirlik panosu olmadan gerçekleştirildiğinde, bir tür organizasyonel bölümleme gerçekleşebilir. Bir departmandaki insanlar, çabalarının başka bir departmanda istenmeyen sonuçlara yol açacağının farkında değiller – örneğin, kötü karar vermeyi teşvik eden eksik/siloya alınmış bilgiler veya sistemin bir parçası çalışmıyor ve kimse bunu fark etmiyor. 

Unutmayın, gözlemlenebilirlik belirli temel çıktıların ölçümlerini almakla ilgilidir. Barr Moses'ın ölçüm amacıyla geliştirdiği beş sütun (veya temel çıktılar) şunlardır: 

• Kalite: Yüksek kaliteli veriler doğru kabul edilirken, düşük kaliteli veriler doğru kabul edilmez. Veri kalitesinin ölçümleri, verilerinize güvenilip güvenilemeyeceği konusunda bilgi sağlar. çeşitli yollar var ölçmek Veri kalitesi.

• şema: Bu, verilerin düzenlenme biçimindeki değişiklikleri içerir ve şema ölçümleri, veri akışındaki kesintileri gösterebilir. Değişikliklerin ne zaman, nasıl ve kimin tarafından yapıldığının belirlenmesi önleyici bakım açısından faydalı olabilir. 

• Cilt: Büyük miktarda veri, araştırma ve pazarlama amaçları için yararlıdır. Bu, kuruluşlara müşterileri ve pazarları hakkında entegre bir görünüm sağlayabilir. Araştırma sırasında ne kadar güncel ve tarihsel veri kullanılırsa, o kadar çok içgörü elde edilir.

• Veri kökeni: İyi bir veri köken programı, verilerdeki ve konumlarındaki değişiklikleri kaydeder ve normalde veri kalitesini iyileştirmek için kullanılır. Ancak, bir veri gözlem programının parçası olarak da kullanılabilir. Bu özelliği ile oluşabilecek arızaları gidermek ve hasar öncesi yapılanları listelemek için kullanılır. 

• Tazelik: Bu, esasen eski bilgileri kullanmamakla veya Barr Moses'ın ifadesiyle eski verileri kullanmamakla ilgilidir. Tazelik veriye dayalı kararlar alırken önemli olan güncel verileri vurgular. Zaman damgaları, verilerin eski olup olmadığını belirlemek için yaygın olarak kullanılır. 

Birleştirildiğinde, bu bileşenlerin veya sütunların ölçümleri, gelişen - veya basitçe ortaya çıkan - sorunlara ilişkin değerli bilgiler sağlayabilir ve mümkün olan en kısa sürede onarım yapma becerisini geliştirebilir.

Veri Gözlenebilirliği Zorlukları

Doğru veri gözlemlenebilirlik platformu, işletmelerin verilerini koruma ve yönetme şeklini değiştirebilir. Ne yazık ki, platformu uygulamak bazı zorluklar ortaya çıkarabilir. Uyumluluk sorunları, platform uygun olmadığında kendini gösterecektir. 

Veri hattı, yazılım, sunucular ve veritabanları tamamen uyumlu değilse gözlemlenebilirlik platformları ve araçları kısıtlanabilir. Bu platformlar bir boşlukta çalışmaz, bu da herhangi bir şeyin ortadan kaldırılmasını önemli kılar. veri siloları sistemden alınmasını ve kurum içindeki tüm veri sistemlerinin entegre olmasını sağlar. 

Bir sözleşme imzalamadan önce bir veri gözlemlenebilirlik platformunu test etmek önemlidir.

Ne yazık ki, işletmenin tüm dahili ve harici veri kaynakları platforma doğru bir şekilde entegre edildiğinde bile farklı veri modelleri sorunlara neden olabilir. Birçok işletme 400 veya daha fazla veri kaynağını destekler ve aynı standartları ve biçimleri kullanmıyorsa her bir harici kaynak sorun teşkil edebilir.

Açık kaynaklı araçlar dışında, gözlemlenebilirlik platformları bulut tabanlıdır ve ince ayarı destekleyen bir miktar esneklik sunabilirler. 

En iyi gözlemlenebilirlik platformları, standartlaştırılmış bir ölçüm sürecine ve kayıt yönergelerine odaklanır. Bu, bilgilerin etkili bir şekilde ilişkilendirilmesini destekler, ancak dış veri kaynakları ve özelleştirilmiş veri boru hatları sorunlara neden olabilir ve otomatikleştirilmesi gereken görevleri gerçekleştirmek için ek manuel çabalar gerektirebilir.

Ek olarak, bazı araçlar, ölçeklenebilirliği kısıtlayan olağandışı depolama maliyetleriyle gelebilir.

Veri Gözlem Platformları

Veri gözlemlenebilirlik platformları tipik olarak çeşitli yararlı araçlar içerir. Bunlar genellikle otomatikleştirilmiş veri kökeni için otomatikleştirilmiş desteği, temel neden analizini, veri kalitesini ve veri akışındaki anormallikleri belirlemek, çözmek ve önlemek için izlemeyi içerir. 

Platformlar, artan üretkenliği, daha sağlıklı boru hatlarını ve daha mutlu müşterileri teşvik eder. Bazı popüler veri gözlemlenebilirlik platformları şunlardır:

• veri bandı veri sorunlarını işinizi etkilemeden önce tanımlayan sürekli bir gözlemlenebilirlik sürecini kullanarak veri sorunlarını çok hızlı bir şekilde algılayıp çözebilen son derece işlevsel bir gözlemlenebilirlik platformu sağlar. 

• Monte Carlo gözlemlenebilirlik sağlamak olarak tanımlanabilecek bir gözlemlenebilirlik platformu sunmaktadır. iş zekası” Çeşitli veri hizmetlerinin ve araçlarının orkestrasyonuna veri güvenilirliği getirir. 

• Meta uçak uçtan uca gözlemlenebilirliğe sahiptir.

• Bir çeşitliliği vardır açık kaynak araştırmaya değer gözlemlenebilirlik araçları mevcuttur.

Veri Gözlemlenebilirliğinin Önemi

Büyük veri akışlarıyla uğraşan kuruluşlar için, veri sistemini bir bütün olarak izlemek ve bir sorun ortaya çıktığında kırmızı bayraklar göndermek için gözlemlenebilirlik kullanılabilir. 

İşletmeler, çeşitli kaynaklardan büyük miktarlarda veri toplarken, bunları işlemek için katman katman sistemler geliştirirler. Bu sistemler arasında veri depolama, veri boru hatları ve bir dizi araç bulunur. Her ek karmaşıklık katmanı, uyumsuzluklar veya eski ve eksik veriler gibi sorunlardan kaynaklanan veri kesintisi olasılığını artırır.

Yackel'e göre, "Veri ardışık düzenlerini, veri kümelerini ve veri tablolarını izlemek için veri gözlemlenebilirliğinin sürekli kullanımı, bir veri olayı meydana geldiğinde veri ekiplerini uyarır ve temel nedeni işlerini etkilemeden önce nasıl düzelteceklerini gösterir. Veri gözlemlenebilirliği ile mühendislik, bozuk süreçleri sürdürmek yerine harika veri ürünleri oluşturmaya odaklanabilir.” 

Veri gözlemlenebilirliği, işletmelerin müşteri ilişkilerini güçlendirmek ve veri kalitesini iyileştirmek için boru hattı sorunlarının, veri hatalarının ve veri akışı tutarsızlıklarının kaynağını proaktif olarak belirlemesine yardımcı olacaktır.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/