ڈیٹا آبزرویبلٹی: یہ کیا ہے اور یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے - ڈیٹاورسٹی

ایک عمل کے طور پر، ڈیٹا کے مشاہدے کا استعمال بڑے پیمانے پر ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے والے کاروبار کرتے ہیں۔ بہت سی بڑی، جدید تنظیمیں مختلف قسم کے ایپلیکیشنز اور ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ڈیٹا کی نگرانی کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ بدقسمتی سے، چند کاروبار حقیقت پسندانہ جائزہ کے لیے ضروری مرئیت کو تیار کرتے ہیں۔ 

ڈیٹا آبزرویبلٹی ڈیٹا کے بہاؤ کے مسائل کو جلد از جلد ختم کرنے کے لیے وہ جائزہ فراہم کرتا ہے۔

مشاہداتی عمل میں متعدد طریقے اور ٹیکنالوجیز شامل ہیں جو حقیقی وقت میں ڈیٹا کے مسائل کی شناخت اور حل کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ یہ عمل کاروبار کے پورے ڈیٹا کے بہاؤ کا ایک کثیر جہتی نقشہ بناتا ہے، جو سسٹم کی کارکردگی اور ڈیٹا کے معیار کے بارے میں گہری بصیرت پیش کرتا ہے۔ 

ڈیٹا کے مشاہدے کے بارے میں پوچھے جانے پر، IBM کمپنی، ڈیٹا بینڈ کے CMO، ریان یاکل نے تبصرہ کیا،

"جیسا کہ بڑی ڈیٹا پائپ لائنز کا حجم، رفتار، اور پیچیدگی بڑھتی جارہی ہے، کمپنیاں ڈیٹا انجینئرنگ اور پلیٹ فارم ٹیموں پر اپنے ڈیٹا سے چلنے والے کاروبار کی ریڑھ کی ہڈی کے طور پر انحصار کرتی ہیں۔ مسئلہ یہ ہے کہ ان میں سے زیادہ تر ٹیموں نے ان کے لیے اپنا کام کاٹ دیا ہے۔ وہ قابل اعتماد اور معیاری واقعات کے ساتھ ڈیٹا کا مقابلہ کر رہے ہیں، جس کی وجہ سے AL/ML، تجزیات اور ڈیٹا پروڈکٹس پر مشتمل اسٹریٹجک اقدامات پر توجہ مرکوز کرنا مشکل ہو گیا ہے۔ ڈیٹا مشاہدہ ایک حل فراہم کرتا ہے۔

ابتدائی طور پر، اعداد و شمار کے مشاہدے کی ایک شکل لگ سکتی ہے ڈیٹا نسب، لیکن دونوں عمل مختلف مقاصد کو پورا کرتے ہیں۔ 

ڈیٹا آبزرویبلٹی پیمائش کے نظام کے استعمال کے ذریعے ڈیٹا کے ساتھ مسائل کو جلدی اور مؤثر طریقے سے حل کرنے پر مرکوز ہے۔ تاہم، ڈیٹا نسب بنیادی طور پر اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کو جمع کرنے اور ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے - ڈیٹا جس پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے۔

مزید برآں، ڈیٹا نسب کو مشاہداتی پروگرام کی حمایت کے لیے ایک جزو کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ (کچھ مضامین ڈیٹا آبزرویبلٹی کو فروغ دیتے ہیں جیسا کہ ڈیٹا نسب کی طرح ایک ہی مقصد کی تکمیل کرتے ہیں، اور اس دعوے میں کچھ سچائی بھی ہے۔ ڈیٹا نسب ڈیٹا مشاہدے کا ایک جزو ہے۔) 

اصطلاح "مشاہدہ" اصل میں ایک فلسفیانہ تصور تھا جسے ہراکلیٹس نے 510 قبل مسیح کے آس پاس تیار کیا تھا۔ اس نے مشاہدہ کرنے کے لیے تقابلی فرق کا تعین کیا - گرمی کے مقابلے میں سردی کا مشاہدہ کیا جا سکتا ہے۔ 1871 میں، ایک ماہر طبیعیات جیمز سی میکسویل نے یہ خیال تیار کیا کہ تھرموڈینامکس کے تجربے کے اندر تمام ذرات کے محل وقوع کو جاننا ناممکن ہے، لیکن تقابلی تبدیلیوں کے لیے "مخصوص کلیدی نتائج" کو دیکھ کر، درست پیشین گوئیاں کی جا سکتی ہیں۔ 

میکسویل کی کلیدی آؤٹ پٹس کا استعمال کرتے ہوئے مشاہدے کی وضاحت کو مختلف قسم کے خودکار ایپلی کیشنز پر لاگو کیا گیا، جس میں فیکٹری کے سامان سے لے کر ہوائی جہاز کے سینسر تک شامل ہیں۔ تقریباً 2016 میں ڈیبگنگ اور "پیداواری واقعات" سے نمٹنے کے لیے ڈی او اوپس نے اس تصور کو قبول کیا۔ 2019 میں، بار موسیس - سی ای او اور مونٹی کارلو کے شریک بانی - نے ایک مشاہداتی عمل تیار کیا جو کسی تنظیم کے ڈیٹا کے بہاؤ کا جائزہ فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ . 

موسیٰ نے لکھا, 

"ڈیٹا آبزرویبلٹی ایک تنظیم کی اپنے سسٹمز میں ڈیٹا کی صحت کو مکمل طور پر سمجھنے کی صلاحیت ہے۔ ڈیٹا آبزرویبلٹی ان سے سیکھے گئے بہترین طریقوں کو لاگو کرکے ڈیٹا ڈاؤن ٹائم کو ختم کرتی ہے۔ DevOps کرنے کے لئے ڈیٹا پائپ لائن مشاہدہ".

ڈیٹا آبزرویبلٹی کے پانچ ستون

ڈیٹا آبزرویبلٹی اصل وقت میں ڈیٹا کا مکمل نقشہ فراہم کرکے ڈیٹا اور معلومات کے مسائل کو حل کرنے کے لیے کام کرتی ہے۔ یہ کسی تنظیم کے ڈیٹا کی سرگرمیوں کے لیے مرئیت فراہم کرتا ہے۔ بہت سے کاروباروں کے پاس ڈیٹا ہوتا ہے جو سائلوڈ ہوتا ہے، مشاہدے کو روکتا ہے۔ ڈیٹا سائلوز کو ڈیٹا آبزرویبلٹی پروگرام کو سپورٹ کرنے کے لیے ختم کرنا ضروری ہے۔ 

جب کسی مشاہداتی ڈیش بورڈ کے بغیر ٹریکنگ، مانیٹرنگ، الرٹنگ، تجزیہ، لاگنگ، اور "موازنہ" جیسی سرگرمیاں انجام دی جاتی ہیں، تو تنظیمی تقسیم کی ایک شکل ہو سکتی ہے۔ ایک محکمہ کے لوگوں کو یہ احساس نہیں ہوتا کہ ان کی کوششوں کے دوسرے محکمے میں غیر ارادی نتائج برآمد ہوتے ہیں - جیسے کہ غلط فیصلہ سازی کو فروغ دینے والی معلومات کی گمشدگی یا نظام کا کچھ حصہ نیچے ہے اور کسی کو اس کا احساس نہیں۔ 

یاد رکھیں، مشاہدے کا مطلب کچھ کلیدی آؤٹ پٹس کی پیمائش کرنا ہے۔ پانچ ستون (یا کلیدی نتائج) بار موسی نے پیمائش کے مقاصد کے لیے تیار کیے ہیں: 

• : کوالٹی اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کو درست سمجھا جاتا ہے، جبکہ کم معیار کا ڈیٹا نہیں ہے۔ ڈیٹا کے معیار کی پیمائش اس بات کی بصیرت فراہم کرتی ہے کہ آیا آپ کے ڈیٹا پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے۔ مختلف طریقے ہیں۔ کی پیمائش کرنے ڈیٹا کوالٹی۔

• سکیما: اس میں ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جاتا ہے اس میں تبدیلیاں شامل ہیں، اور اسکیما پیمائش ڈیٹا کے بہاؤ میں وقفے کو دکھا سکتی ہے۔ اس بات کا تعین کرنا کہ کب، کیسے، اور کس نے تبدیلیاں کیں، روک تھام کی دیکھ بھال کے لحاظ سے مفید ہو سکتا ہے۔ 

• حجم: ڈیٹا کی بڑی مقدار تحقیق اور مارکیٹنگ کے مقاصد کے لیے مفید ہے۔ یہ تنظیموں کو اپنے صارفین اور مارکیٹ کے بارے میں ایک مربوط نقطہ نظر فراہم کر سکتا ہے۔ تحقیق کے دوران جتنا زیادہ موجودہ اور تاریخی ڈیٹا استعمال کیا جائے گا، اتنی ہی زیادہ بصیرت۔

• ڈیٹا نسب: ایک اچھا ڈیٹا نسب پروگرام ڈیٹا اور اس کے مقامات میں تبدیلیوں کو ریکارڈ کرتا ہے، اور عام طور پر ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، اسے ڈیٹا آبزرویشن پروگرام کے حصے کے طور پر بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس صلاحیت میں اس کا استعمال بریکوں کا ازالہ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جو ہو سکتے ہیں، اور فہرست بنائیں کہ نقصان سے پہلے کیا کیا گیا تھا۔ 

• تازگی: یہ بنیادی طور پر پرانی معلومات کو استعمال نہ کرنے کے بارے میں ہے، یا جیسا کہ بار موسیٰ اس کا حوالہ دیتے ہیں، باسی ڈیٹا۔ تازگی تازہ ترین ڈیٹا پر زور دیتا ہے، جو ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرتے وقت اہم ہوتا ہے۔ ٹائم اسٹیمپ عام طور پر اس بات کا تعین کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں کہ آیا ڈیٹا پرانا ہے۔ 

مشترکہ ہونے پر، ان اجزاء، یا ستونوں کی پیمائشیں ان مسائل کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کر سکتی ہیں جو پیدا ہوتے ہیں – یا صرف ظاہر ہوتے ہیں – اور جلد از جلد مرمت کرنے کی صلاحیت کو فروغ دیتے ہیں۔

ڈیٹا آبزرویبلٹی چیلنجز

صحیح ڈیٹا آبزرویبلٹی پلیٹ فارم بدل سکتا ہے کہ کاروبار کس طرح اپنے ڈیٹا کو برقرار رکھتا ہے اور اس کا انتظام کرتا ہے۔ بدقسمتی سے، پلیٹ فارم پر عمل درآمد کچھ چیلنجز پیش کر سکتا ہے۔ جب پلیٹ فارم خراب فٹ ہو گا تو مطابقت کے مسائل خود کو پیش کریں گے۔ 

مشاہداتی پلیٹ فارمز اور ٹولز کو محدود کیا جا سکتا ہے اگر ڈیٹا پائپ لائن، سافٹ ویئر، سرورز اور ڈیٹا بیس مکمل طور پر ہم آہنگ نہ ہوں۔ یہ پلیٹ فارم خلا میں کام نہیں کرتے ہیں، جس سے کسی کو ختم کرنا ضروری ہے۔ ڈیٹا سیلوس سسٹم سے اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ تنظیم کے اندر تمام ڈیٹا سسٹمز مربوط ہیں۔ 

معاہدہ پر دستخط کرنے سے پہلے ڈیٹا آبزرویبلٹی پلیٹ فارم کی جانچ کرنا ضروری ہے۔

افسوس کی بات ہے، یہاں تک کہ جب کاروبار کے تمام اندرونی اور بیرونی ذرائع ڈیٹا کو پلیٹ فارم میں درست طریقے سے ضم کر دیا جاتا ہے، مختلف ڈیٹا ماڈل مسائل پیدا کر سکتے ہیں. بہت سے کاروبار 400 یا اس سے زیادہ ڈیٹا کے ذرائع کو سپورٹ کرتے ہیں، اور ہر ایک بیرونی ذریعہ ایک مسئلہ پیش کر سکتا ہے اگر وہ ایک جیسے معیارات اور فارمیٹس کا استعمال نہیں کر رہا ہے۔

اوپن سورس ٹولز کے علاوہ، مشاہداتی پلیٹ فارم کلاؤڈ بیسڈ ہیں اور وہ کچھ ایسی لچک پیش کر سکتے ہیں جو فائن ٹیوننگ کو سپورٹ کرتی ہے۔ 

بہترین مشاہداتی پلیٹ فارم معیاری پیمائش کے عمل اور لاگنگ کے رہنما خطوط پر مرکوز ہیں۔ یہ معلومات کے مؤثر ارتباط کو فروغ دیتا ہے، لیکن بیرونی ڈیٹا کے ذرائع اور اپنی مرضی کے مطابق ڈیٹا پائپ لائنز مسائل کا سبب بن سکتے ہیں اور ان کاموں کو پورا کرنے کے لیے اضافی دستی کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے جنہیں خودکار ہونا چاہیے تھا۔

مزید برآں، کچھ ٹولز غیر معمولی اسٹوریج کے اخراجات کے ساتھ آ سکتے ہیں جو توسیع پذیری کو محدود کرتے ہیں۔

ڈیٹا آبزرویشن پلیٹ فارمز

ڈیٹا آبزرویبلٹی پلیٹ فارمز میں عام طور پر مختلف قسم کے مفید ٹولز ہوتے ہیں۔ ان میں اکثر ڈیٹا کے بہاؤ میں بے ضابطگیوں کی شناخت، حل اور روک تھام کے لیے خودکار ڈیٹا نسب، بنیادی وجہ تجزیہ، ڈیٹا کوالٹی، اور نگرانی کے لیے خودکار تعاون شامل ہوتا ہے۔ 

پلیٹ فارمز بڑھتی ہوئی پیداواری صلاحیت، صحت مند پائپ لائنز اور خوش کن صارفین کو فروغ دیتے ہیں۔ کچھ مشہور ڈیٹا آبزرویبلٹی پلیٹ فارمز یہ ہیں:

• ڈیٹا بینڈ ایک انتہائی فعال آبزرویبلٹی پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے جو ڈیٹا کے مسائل کو بہت تیزی سے تلاش اور حل کر سکتا ہے، مسلسل مشاہداتی عمل کا استعمال کرتے ہوئے جو ڈیٹا کے مسائل کی نشاندہی کرتا ہے اس سے پہلے کہ وہ آپ کے کاروبار پر اثر انداز ہوں۔ 

• مونٹی کارلو ایک مشاہداتی پلیٹ فارم پیش کرتا ہے جسے آبزرویبلٹی فراہم کرنے کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے "پائپ لائن سے کاروبار کی ذہانت" یہ مختلف ڈیٹا سروسز اور ٹولز کے آرکیسٹریشن میں ڈیٹا کی وشوسنییتا لاتا ہے۔ 

• میٹاپلین اختتام سے آخر تک مشاہدے کی خصوصیات۔

• کی ایک قسم ہیں آزاد مصدر مشاہداتی ٹولز دستیاب ہیں، جو تحقیق کے قابل ہوں گے۔

ڈیٹا آبزرویبلٹی کی اہمیت

بڑے ڈیٹا کے بہاؤ سے نمٹنے والی تنظیموں کے لیے، مشاہدے کا استعمال ڈیٹا سسٹم کی مجموعی طور پر نگرانی کے لیے کیا جا سکتا ہے اور جب کوئی مسئلہ خود کو پیش کرتا ہے تو سرخ جھنڈے بھیجتا ہے۔ 

چونکہ کاروبار مختلف ذرائع سے بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، وہ اسے سنبھالنے کے لیے نظام تیار کرتے ہیں، تہہ در تہہ۔ ان سسٹمز میں ڈیٹا اسٹوریج، ڈیٹا پائپ لائنز اور متعدد ٹولز شامل ہیں۔ پیچیدگی کی ہر اضافی پرت عدم مطابقت، یا پرانے اور گمشدہ ڈیٹا جیسے مسائل سے ڈیٹا ڈاؤن ٹائم کے امکانات کو بڑھاتی ہے۔

یاکل کے مطابق، "ڈیٹا پائپ لائنز، ڈیٹا سیٹس، اور ڈیٹا ٹیبلز کی نگرانی کے لیے ڈیٹا آبزرویبلٹی کا مسلسل استعمال ڈیٹا ٹیموں کو الرٹ کرتا ہے جب ڈیٹا کا کوئی واقعہ پیش آتا ہے اور یہ ظاہر کرتا ہے کہ اس کے کاروبار پر اثر انداز ہونے سے پہلے، بنیادی وجہ کو کیسے ٹھیک کیا جائے۔ ڈیٹا کے مشاہدے کے ساتھ، انجینئرنگ ٹوٹے ہوئے عمل کو برقرار رکھنے کے بجائے عظیم ڈیٹا پروڈکٹس بنانے پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے۔ 

ڈیٹا آبزرویبلٹی کاروباروں کو صارفین کے تعلقات کو مضبوط بنانے اور ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے پائپ لائن کے مسائل، ڈیٹا کی خرابیوں، اور ڈیٹا کے بہاؤ میں تضادات کے ماخذ کی شناخت کرنے میں مدد کرے گی۔

Shutterstock.com سے لائسنس کے تحت استعمال شدہ تصویر

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 ڈیٹا انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ایڈریین ایشلے کے ساتھ مستقبل کا نقشہ بنانا۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• PREIPO® کے ساتھ PRE-IPO کمپنیوں میں حصص خریدیں اور بیچیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/