https://sellio.store/pl/page/83/     https://fashionetta.org/pl/page/83/     https://home-partner.org/pl/page/83/     https://car-paradise.org/pl/page/83/     https://car-accessories.net/pl/page/83/     https://modeo-shop.com/pl/page/83/     https://wibratory.net/pl/page/83/     https://etui-empire.com/pl/page/83/     https://e-papierosy.org/pl/page/83/     https://ero-land.org/pl/page/83/     https://lampy-sklep.com/pl/page/83/     https://desteo.org/pl/page/83/     https://shopara.org/pl/page/83/     https://shopme-online.org/pl/page/83/     https://shopinio.org/pl/page/83/     https://shopopolis.org/pl/page/83/     https://shoporama.org/pl/page/83/     https://desuto.org/pl/page/83/     https://shopsy-online.org/pl/page/83/     https://e-shopsy.org/pl/page/83/     https://vandershop.net/pl/page/83/    https://home-partner.org/pl/    https://health-geek.com/    https://areyouthe-seeker.com/en/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

Co to jest obserwowalność danych i dlaczego jest ważna?

Forbes definiuje Data Observability jako zestaw narzędzi do śledzenia kondycji systemów danych przedsiębiorstwa oraz identyfikowania i rozwiązywania problemów, gdy coś pójdzie nie tak. Data Observability łączy monitorowanie, śledzenie i rozwiązywanie problemów z danymi w celu utrzymania systemu danych w dobrym stanie.

Zgodnie z regułą dziesięciu, wykonanie jednostki pracy kosztuje dziesięć razy więcej, gdy dane są wadliwe, niż gdy są doskonałe. Zasada kosztu jakości 1-10-100 podkreśla, że zapobieganie jest mniej kosztowne niż poprawianie, a poprawianie jest mniej kosztowne niż porażka. Jeśli wychwycenie błędu w jakości danych kosztuje 1 USD, jego naprawienie może kosztować 10 USD, a w momencie, gdy ma on wpływ na decyzje strategiczne, koszt ten może wzrosnąć do 100 USD.

Narzędzia do obserwacji danych, wykrywające nieoczekiwane problemy za pomocą zautomatyzowanych reguł, mogą proaktywnie zapobiegać takim błędom, skracać czas przestoju danych i poprawiać ich jakość.

Coraz bardziej złożone źródła danych

Wraz ze wzrostem ilości i różnorodności źródeł danych organizacje borykają się z ogromną ilością zróżnicowanych danych. Różne opcje przechowywania danych, liczne potoki danych oraz szereg aplikacji korporacyjnych dodatkowo zwiększają złożoność zarządzania danymi. Obsługa tych złożonych źródeł w celu dostarczania zaufanych danych w czasie rzeczywistym wiąże się z nieodłącznymi możliwościami wystąpienia problemów z jakością danych.

Inżynierowie DataOps polegają na standardowych narzędziach, aby uzyskać wgląd w systemy danych, ale często nie są w stanie uzyskać kontekstu biznesowego danych. Brak tego kontekstu nie zapewnia wystarczających informacji o problemach z jakością danych, ich wpływie na biznes oraz potencjalnych przyczynach.

Niska jakość danych zakłóca łańcuch wartości biznesowych, prowadząc do nieudanych zamówień sprzedaży, opóźnionych wysyłek, faktur utkniętych w systemie lub złych doświadczeń klientów. Jeśli organizacje nie potrafią określić krytycznego znaczenia i konsekwencji problemów z danymi, będą miały trudności z podjęciem decyzji o sposobie działania.

Dlaczego monitorowanie potoków danych jest ważne

Duże ilości danych nigdy nie mogą być w 100% wolne od błędów. Duplikaty danych, niespójne dane, zmiany schematów, dryf danych – wszystkie te powszechne problemy związane z jakością danych pojawiają się nieustannie. Inżynierowie DataOps starają się przede wszystkim minimalizować błędy i eliminować te, które mają największy wpływ na biznes. Monitorowanie danych jako część DataOps pomaga budować zaufanie do systemów danych, zapewniając, że operacje przebiegają zgodnie z oczekiwaniami i wyłapując błędy zanim się nasilą. Głębszy wgląd w systemy dodaje kontekstu temu, co się dzieje, jak może to wpłynąć na kolejne aplikacje, czy może spowodować przestoje i czy ma to poważne konsekwencje.

Rurociągi danych pobierają dane ze źródeł, przekształcają je i wzbogacają, a następnie udostępniają do przechowywania, operacji lub analiz w sposób zarządzany. Zarządzanie wieloma etapami przetwarzania złożonych potoków danych wymaga ciągłej widoczności zależności między zasobami danych i ich wpływu na jakość danych. Wczesna identyfikacja problemów z danymi w celu uniknięcia ich wpływu na kolejne aplikacje jest niezbędna do nadawania priorytetów i szybkiego rozwiązywania problemów.

Gartner szacuje, że przestoje w pracy, kiedy dane nie są dostępne lub są złej jakości, mogą kosztować od 140 tys. do 540 tys. dolarów na godzinę, biorąc pod uwagę wszystkie utracone możliwości związane z połączonym, złożonym ekosystemem. Obserwowalność danych redukuje przestoje w pracy poprzez przewidywanie, identyfikację, priorytetyzację i pomoc w rozwiązywaniu problemów z jakością danych, zanim wpłyną one na działalność firmy.

Jak wdrożyć Obserwowalność Danych w swojej firmie

Można przyjąć 5-etapowe podejście, gdy planningu w celu wdrożenia możliwości obserwowania danych.

  1. Zrozumienie celu danych, metadanych i zarządzania danymi. Zarządzanie metadanymi to międzyorganizacyjne porozumienie dotyczące sposobu definiowania zasobów informacyjnych w celu przekształcenia danych w aktywa przedsiębiorstwa. Zarządzanie danymi idzie w parze z zarządzaniem metadanymi, aby zapewnić dostęp do zaufanych danych, które są prawidłowo rozumiane w całym cyklu życia i wykorzystywane we właściwym kontekście.
  2. Zrozumienie jakości danych, sposobów jej poprawy oraz tego, jak obserwowalność danych pomaga naprawić jakość danych w skali.
  3. Zidentyfikuj role i obowiązki związane z obserwowalnością danych w Twojej organizacji.
    • Inżynierowie danych i DataOps monitorują i zapobiegają błędom w jakości danych, zarządzają procesami jakości danych i koncentrują się na poprawie wydajności systemu.
    • Analitycy BI, analitycy danych i naukowcy zajmujący się danymi przyczyniają się do poprawy jakości źródeł danych i modeli.
    • Strategowie danych i liderzy biznesowi zapewniają właściwe dopasowanie strategii biznesowych i strategii dotyczących danych, optymalizują zasoby i kierują proponowanym programem.
  4. Oceniaj dane pod kątem pięciu filarów obserwowalności danych:
    • Objętość: Czy Twoje dane spełniają wymagania? Czy są kompletne? Ten filar oferuje wgląd w kondycję systemu danych i alarmuje w przypadku jej pogorszenia.
    • Świeżość: Czy dane są aktualne? Jaka jest ich aktualność? Czy są jakieś luki? Świeżość danych ma kluczowe znaczenie dla analityki i decyzji opartych na danych.
    • Rozkład: Czy wartości pól danych mieszczą się w przyjętym zakresie? Wartości w odpowiednim zakresie budują zaufanie do danych. Wartości zerowe lub jakiekolwiek wartości odbiegające od normy mogą wskazywać na problemy ze zdrowiem danych na poziomie pliku.
    • Schemat: Czy formalna struktura systemu zarządzania danymi uległa zmianie? Jeśli tak, to kto i kiedy dokonał jakich zmian? Te informacje wskazują na kondycję systemu danych.
    • Lineage: Czy posiadasz pełny obraz swojego środowiska danych? W jaki sposób powiązane są źródła danych? Czy wiesz, kto i na jakich etapach wchodzi w interakcje z danymi? Przebieg danych umożliwia również wgląd w zarządzanie danymi oraz w to, czy stosowane są właściwe praktyki.
    • Można zauważyć, że te filary są ściśle powiązane z wymiarami jakości danych.
  5. Wybierz skalowalne, zautomatyzowane i predykcyjne narzędzie do jakości danych, które umożliwi wychwycenie błędów, zanim zaszkodzą one Twojej firmie.

Zaawansowana obserwowalność danych

Zaawansowane funkcje obserwowalności danych zapewniają:

  • Prawdziwą niezawodność end-to-end dla zdrowszych potoków danych
  • Monitorowanie wszystkich danych w stanie spoczynku bez uszczerbku dla bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.
  • Wykorzystanie ML do automatycznego wykrywania wzorców i wartości odstających, anomalii, zmian schematu, schematu lub wartości komórek, które nagle przełamują dotychczasowe trendy.
  • Przechodzenie do poszczególnych rekordów, które naruszają zasady monitorowania
  • profilowanie zbiorów danych i dostarczanie metryk dotyczących rzeczywistych i wnioskowanych typów danych, wartości minimalnych i maksymalnych, częstotliwości wartości, liczby wartości zerowych i wartości unikatowych
  • Profilowanie danych szeregów czasowych i wykonywanie analizy anomalii, w tym wykrywanie pików lub punktów zmian, z uwzględnieniem sezonowości zmian danych.

Obserwowalność danych szybko zyskuje na znaczeniu w DataOps, zapewniając głębokie zrozumienie systemów danych i pełny kontekst biznesowy problemów związanych z jakością danych. Th

Te funkcje stale monitorują pięć filarów, ostrzegając DataOps, zanim pojawią się jakiekolwiek problemy z danymi. W nadchodzących latach obserwowalność danych będzie uważana za kluczową kompetencję organizacji opartych na danych.

Jakość i obserwowalność danych w systemie Collibra

W Collibra postrzegamy obserwowalność danych jako kluczowy element jakości danych; dlatego też włączyliśmy obserwowalność do nazwy naszego produktu. Collibra Data Quality & Observability proaktywnie wykrywa problemy jakościowe w czasie rzeczywistym. Pomaga to zapewnić, że zawsze dysponujesz wiarygodnymi i dokładnymi danymi, które umożliwiają podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Nasze rozwiązanie pomaga organizacjom:

  • Proaktywne zarządzanie problemami związanymi z danymi
  • Unowocześnij jakość danych
  • Tworzenie wysokiej jakości potoków danych
  • Zwiększ zgodność z przepisami
  • Zmniejszenie ryzyka i kosztów migracji danych

Ogólna obserwowalność danych zapewnia szybkie i łatwe wykrywanie nieoczekiwanych problemów za pomocą zautomatyzowanych reguł. Pomaga to proaktywnie zapobiegać błędom, tak aby zawsze mieć pod ręką predykcyjną, ciągłą i samoobsługową jakość danych.


Czytaj dalej: https://www.collibra.com/us/en/blog/defining-data-observability

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.