Die Data Observability ist der Schlüssel zur Datenoptimierung für die Verwaltung moderner Datenoperationen und die Erstellung von Datenprodukten.
Durch Data Observability erhalten Datenteams ein tiefes, klares und umsetzbares Verständnis des internen Zustands ihrer Datenumgebung auf der Grundlage ihrer externen Ausgaben. Im Kontext des Datenmanagements bezieht sich Beobachtung auf die Fähigkeit, den Zustand und die Integrität von Daten in einem System zu verstehen. Dazu gehören Dinge wie Datensauberkeit, Schemakonsistenz und Datenherkunft.
Lesen Sie weiter, um alles über die Data Observability, die besten Ansätze zur Datenverwaltung und die Vorteile der Data Observability zu erfahren.
Erläuterung der Data Observability
Data Observability ist der Prozess, mit dem Unternehmensdaten auf Integrität, Genauigkeit und Nützlichkeit überwacht werden. Der Hauptzweck einer Data Observabilitysplattform besteht darin, Dateningenieuren die Möglichkeit zu geben , zuverlässige, genaue Daten zu liefern , die zur Entwicklung von Datenprodukten verwendet werden und diese Daten in allen Bereichen einer Organisation für optimale Geschäftsentscheidungen einsetzen.
Data Observability laut Gartner
Ein aktueller Gartner Research-Bericht bietet einen umfassenden Überblick über das Konzept der „Data Observability“ und unterstreicht dessen zunehmende Bedeutung in der heutigen Datenmanagementlandschaft. Dem Bericht zufolge gilt die Data Observability heute als entscheidende Voraussetzung für die Unterstützung und Verbesserung bestehender und moderner Datenmanagementarchitekturen.
Im Einzelnen erklärte Gartner:
„Data Observability ist die Fähigkeit einer Organisation, jederzeit einen umfassenden Überblick über ihre Datenlandschaft und mehrschichtigen Datenabhängigkeiten (wie Datenpipelines, Dateninfrastruktur, Datenanwendungen) zu haben, mit dem Ziel, Datenausfälle innerhalb zu erwartender SLAs schnell zu identifizieren, zu kontrollieren, zu verhindern, zu eskalieren und zu beheben. Data Observability nutzt kontinuierliche mehrschichtige Signalerfassung, -konsolidierung und -analyse, um ihre Ziele zu erreichen und ein besseres Design für überlegene Leistung und bessere Governance zur Erfüllung der Geschäftsziele zu entwickeln und zu empfehlen.“
Eine effektive Lösung zur Data Observability kombiniert eine Vielzahl von Datenqualitäts- und Einblickfunktionen, um ein semantisches Verständnis der zugrunde liegenden Daten in einem Unternehmen zu entwickeln. Dies geschieht durch kontinuierliche Einblicke in Datenpipelines , Benutzer, Aktivitäten und Rechenfunktionen, die Datentransparenz bieten, Probleme identifizieren und verhindern und sicherstellen, dass der Datenstapel eines Unternehmens genau und zuverlässig ist.
Mit umfassender Transparenz und den damit verbundenen Einblicken in ihre Daten, Datenpipelines und gesamten Dateninvestitionen kann ein Unternehmen darauf vertrauen, dass es Daten intelligent nutzt, um kluge Entscheidungen zu treffen und den maximalen ROI aus seinen Dateninvestitionen zu erzielen. Ohne diese Transparenz agieren sie blind.
Neue Ansätze zur Verwaltung von Daten
Trotz der Implementierung neuer Tools und Plattformen und steigender Investitionen in Technik und Betrieb stehen die meisten Datenteams in Unternehmen immer noch vor großen Herausforderungen bei der Bewältigung alltäglicher Betriebsprobleme. Dies wird noch verschärft durch das ständig wachsende Datenvolumen, komplexe Datenpipelines und neue Technologien, die die Fähigkeiten der Datenteams belasten und sich negativ auf den Wert der Datensysteme auswirken.
Data Observability wurde entwickelt, um dieser neuen Realität beispielloser Datenkomplexität gerecht zu werden. Data Observability baut auf der Grundlage von Application Performance Monitoring (APM) auf und bietet einen systematischen Ansatz zur Überwachung und Korrelation von Datenereignissen über Anwendungs-, Daten- und Infrastrukturebenen hinweg. Dieser Ansatz ermöglicht es Dateningenieuren, Datenarchitekten, Site Reliability Engineers und Datenmanagern, Probleme zu erkennen, vorherzusagen, zu verhindern und zu lösen – oft auf automatisierte Weise.
Die schnelle Einführung von Data Observability ist darauf zurückzuführen, dass Unternehmen inzwischen die Notwendigkeit erkennen, die Genauigkeit, Gültigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Daten sicherzustellen. Datenteams betrachten Data Observability als grundlegenden Bestandteil ihrer Datenstrategie, da es unter anderem Folgendes bietet:
Überwachen der Datenintegrität
Durch die Überwachung und Korrelation von Datenereignissen über Anwendungs-, Daten- und Infrastrukturebenen hinweg wird ein systematischer Ansatz zur Verwaltung komplexer Datensysteme bereitgestellt.
Früherkennung von Problemen
Die Data Observability hilft bei der frühzeitigen Erkennung, Vorhersage und Vorbeugung von Problemen und trägt so dazu bei, kostspielige Störungen bei der Produktionsanalyse und KI zu vermeiden.
Automatisierte Lösung
Es ermöglicht die Automatisierung der Problemlösung, wodurch Datenteams Zeit und Ressourcen sparen und sich auf strategischere Initiativen konzentrieren können.
Ganzheitliche Betrachtung des Datensystems
Die Data Observability bietet eine umfassende Ansicht des gesamten Datensystems und hilft so dabei, Bereiche zu identifizieren, die optimiert und verbessert werden müssen.
Verbessert die Koordination zwischen Datenteams
Data Observability bietet Datenarchitekten, Dateningenieuren, DevOps, Site Reliability Engineers und Datenmanagern die Möglichkeit, bei der Problemlösung und Leistungsoptimierung zusammenzuarbeiten und so eine kollaborativere und effizientere Arbeitsumgebung zu schaffen.
Steigert die Datenzuverlässigkeit
Es bietet eine Möglichkeit, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken, und verbessert so die Gesamtzuverlässigkeit des Datensystems.
Verbessert das Datenmanagement
Durch Data Observability lassen sich die riesigen Datenmengen, die durch moderne Technologien und Systeme generiert werden, besser verwalten und optimieren.
Die Entwicklung der Data Observability
Das Erkennen und Verstehen der Vorgänge in einer Datenumgebung hat seine Wurzeln im Konzept der Beobachtbarkeit, bei dem es um die Überwachung und Wartung großer, aber einfacher Anwendungsumgebungen geht.
Observability, wie sie in IT-Umgebungen angewendet wird, gibt es seit den 1960er Jahren und wurde ursprünglich für Systeme entwickelt, die mit sehr wenigen Datenquellen arbeiten. Das Konzept der Observability wurde vom ungarisch-amerikanischen Wissenschaftler Rudolf Kálmán entwickelt, der es als die Fähigkeit definierte, die internen Zustände eines Systems durch externe Ausgaben zu messen.
Diese Definition bildete die Grundlage für die Kontrolltheorie, die wiederum dem Bereich des Systemmanagements zugrunde lag. Damals ging es im Wesentlichen darum, die Homöostase zwischen den verschiedenen Ressourcen im Technologie-Stack einer Organisation sicherzustellen. Wenn ein Verhalten anomaler Natur war, wurde es gemeldet.
Da IT-Umgebungen immer komplexer wurden und auf die Integration von Daten aus mehreren Anwendungen angewiesen waren, wurden Observability-Methoden durch Lösungen zur Anwendungsleistungsüberwachung (Application Performance Monitoring, APM) ersetzt. Dies war eine Folge der rasanten Verbreitung anwendungsspezifischer Anwendungen, die mit dem Aufkommen des Internets entstanden.
Data Observability wurde ursprünglich als Teilbereich von Observability entwickelt, insbesondere aufgrund der Betonung von Datenzuverlässigkeit und Betriebsleistung für Datenpipelines, Datenbanken und Data Warehouses. Dies ist jedoch nicht mehr zutreffend. Obwohl sie einige methodische Ähnlichkeiten aufweisen, bieten Data Observability-Tools im Vergleich zu herkömmlichen Observability-Tools und APM-Lösungen ein viel tieferes Maß an Sichtbarkeit, Kontrolle und Optimierungsmöglichkeiten für Echtzeitanalysen und KI-Anwendungen.
Sehen Sie es so: Wenn Sie in den Anfängen der Internetnutzung die IT-Umgebung eines Unternehmens verwaltet hätten, hätten Sie über Observability wahrscheinlich im Kontext der aufkommenden Tools für das IT-Betriebsmanagement (ITOM) nachgedacht, wie IBM Tivoli und Microsoft System Center, die als Reaktion auf die Umstellung vom Mainframe zum Client-Server-Computing und den Aufstieg des Internets entwickelt wurden.
Sie ermöglichten die Überwachung, Verwaltung, Konfiguration und Sicherung von Rechenzentren. Die neueste Generation von APM-Tools wie Dynatrace, AppDynamics und New Relic entstand im letzten Jahrzehnt mit dem Cloud Computing und behauptete, durchgängige Observability mithilfe von Big Data und maschinellem Lernen zu bieten.
Data Observability ist eine Fortsetzung der Observability-Tradition in der IT, mit einem Schwerpunkt auf den Bedürfnissen moderner datengesteuerter digitaler Unternehmen. Diese Unternehmen benötigen Echtzeitanalysen, Citizen Development, Self-Service-Analysen, maschinelles Lernen und KI.
Data Observabilitysplattformen sind darauf ausgelegt, Sichtbarkeit, Kontrolle und Optimierung verteilter und vielfältiger Dateninfrastrukturen zu ermöglichen, darunter ältere lokale Datenbankcluster und Data Warehouses, in der Cloud gehostete Open-Source-Datencluster und Echtzeit-Datenströme.
Warum ist die Data Observability wichtig?
In der Vergangenheit galten Dateningenieure oft als die „Nerds“ eines Unternehmens. Heute jedoch haben Datenwissenschaftler, Analysten und Business Intelligence-Experten einen Wandel durchgemacht und erlangen Heldenstatus mit ihrer Fähigkeit, nahezu Echtzeitanalysen und unheimlich genaue Vorhersagen zu liefern, die Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, Risiken zu reduzieren und den Umsatz zu steigern.
Um diese Datenexperten bei der Erreichung ihrer Ziele zu unterstützen, haben Unternehmen Millionen in moderne Data Warehouses, Big-Data-Analysetools und eine Vielzahl anderer Lösungen investiert, die alle mit zahlreichen Funktionen ausgestattet sind. Trotz dieser Investitionen stehen Dateningenieure bei ihrer Arbeit immer noch vor erheblichen Problemen, und ironischerweise beziehen sich diese alle auf dasselbe: Daten.
Insbesondere Datenteams kämpfen ständig mit wiederkehrenden Problemen, darunter:
- Auffinden geeigneter Datensätze
- Sicherstellung der Zuverlässigkeit der Daten in ihrer Umgebung
- Verwalten sich kontinuierlich ändernder Datenmengen und -strukturen
- Umgang mit sich ändernden Ergebnissen und Prognosen aufgrund sich ändernder Daten
- Mangelnde Transparenz bei der Ausführung von Modellen, Jobs und SQL-Abfragen
- Herausforderungen meistern, um eine hohe Betriebsleistung aufrechtzuerhalten
- Kostenüberschreitungen, schlechte Ausgabenprognosen und Budgetverfolgung
Ein Ausgangspunkt für Datenteams ist die Verbesserung der allgemeinen Zuverlässigkeit der Unternehmensdaten, mit denen sie arbeiten. Die Datenzuverlässigkeit ist ein entscheidender Aspekt der Data Observability für Dateningenieure, da sie ihnen und anderen Datenteammitgliedern ermöglicht, potenzielle Probleme zu identifizieren und zu beheben, die sich auf die gewünschten Geschäftsergebnisse auswirken könnten. Unentdeckte fehlerhafte Daten liefern fehlerhafte Informationen, die unbeabsichtigt für wichtige Entscheidungen verwendet werden.
Leider kommt es häufig zu Zuverlässigkeitsproblemen, da große Mengen unstrukturierter externer Daten in moderne Datenspeicher eingespeist werden. Laut Gartner kostet schlechte Datenqualität , einschließlich Datendrift und anderer Probleme, Unternehmen jährlich durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar. Solche Probleme können auch Machine-Learning-Initiativen durch Daten-, Schema- und Modelldrift gefährden.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bieten Data Observability-Plattformen leistungsstarke und automatisierte Datenverwaltungsfunktionen, die Dateningenieure zufriedenstellen. Die effektivsten Plattformen bieten KI-gestützte Funktionen für Datenzuverlässigkeit, Datenermittlung und Datenoptimierung, die Datengenauigkeit, -zuverlässigkeit und -vollständigkeit in der gesamten Datenpipeline gewährleisten, ohne dass Datenwissenschaftler oder -ingenieure großen Aufwand betreiben müssen.
Die Vorteile der Data Observability
Mithilfe der Data Observability können Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Datensysteme erlangen und Datenprobleme in komplexen Datenszenarien proaktiv erkennen und beheben oder ihr Auftreten sogar gänzlich verhindern.
Dies ist vor allem auf das Bewusstsein für die korrelativen Auswirkungen von schlechten Daten auf die Geschäftsergebnisse zurückzuführen. Für Unternehmensleiter wird immer deutlicher, dass schlechte Daten ihre Gewinne ernsthaft beeinträchtigen können.
Betrachten wir die Gartner-Studie (siehe oben), die darauf hinweist, dass „schlechte Daten“ Unternehmen jährlich etwa 12,9 Millionen Dollar kosten. Besonders überraschend an dieser Studie ist, dass fast 60 % der Befragten die genauen Kosten schlechter Daten für ihr Unternehmen nicht einmal kannten, einfach weil sie diese gar nicht erst berechneten.
Das Data Quality Hub der britischen Regierung schätzt, dass Organisationen zwischen 10 und 30 Prozent ihres Umsatzes für die Behebung von Datenqualitätsproblemen aufwenden, was für Multimilliarden-Dollar-Unternehmen Hunderte Millionen Dollar ausmachen kann. Bereits 2016 schätzte IBM , dass schlechte Datenqualität US-Unternehmen jährlich 3,1 Billionen Dollar kostet.
Es ist augenöffnend zu sehen, welche Auswirkungen ungenaue Daten auf Unternehmen haben können, und es ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die Datenqualität ernst zu nehmen, um diese Verluste zu vermeiden.
Data Observability beschränkt sich nicht nur auf die Datenüberwachung. Sie bietet Unternehmen ein Gesamtverständnis ihrer Datenquellen und -systeme, wodurch sie komplizierte Datensituationen beheben oder sogar verhindern können, dass sie auftreten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Data Observability.
Verbessert die Datengenauigkeit
Durch die Implementierung effektiver Praktiken zur Data Observability können Unternehmen die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten verbessern. Dies wiederum ermöglicht es Unternehmen, sich bei der Entscheidungsfindung und Entwicklung hochgradig nutzbarer Datenprodukte auf datengesteuerte Erkenntnisse und maschinelle Lernalgorithmen zu verlassen. Es ist jedoch wichtig anzuerkennen, dass ungenaue und schlecht verwaltete Daten schwerwiegende Folgen haben und die Integrität und Zuverlässigkeit des Geschäftsbetriebs untergraben können.
Daher ist die Einführung eines proaktiven und ganzheitlichen Ansatzes zur Data Observability für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um die Genauigkeit, Integrität und Zuverlässigkeit ihrer Datensysteme sicherzustellen. Durch Investitionen in die Data Observability können Unternehmen die mit Datenproblemen verbundenen Risiken mindern und das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, um erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.
Identifizieren und beheben Sie Datenbedenken im Frühstadium
Da Unternehmen zunehmend datengesteuert werden und sich bei wichtigen Geschäftsentscheidungen auf Daten verlassen, kann die Bedeutung zuverlässiger Daten nicht genug betont werden. Der Zugriff auf Daten ist entscheidend, aber die Gewährleistung ihrer Zuverlässigkeit ist unternehmenskritisch.
Tools zur Datenqualitätsüberwachung galten traditionell als Lösung, doch durch die Umstellung auf verteilte, Cloud-zentrierte Dateninfrastrukturen sind sie überholt. Diese Tools wurden für frühere Anwendungsumgebungen entwickelt und sind nicht skalierbar oder können zukünftige Datenqualitätsprobleme verhindern. Daher sind sie zu arbeitsintensiv und langsam in der Verwaltung.
Es ist wichtig zu verstehen, warum Tools zur Datenqualitätsüberwachung und ihr passiver, auf Warnmeldungen basierender Ansatz nicht mehr effektiv sind. Anstatt sich auf veraltete Technologien zu verlassen, sollten zukunftsorientierte Unternehmen Enterprise-Data Observabilityplattformen erkunden, die speziell für moderne Datenarchitekturen entwickelt wurden. Diese Plattformen können Datenqualitätsprobleme schnell beheben und verhindern und gleichzeitig automatisch eine hohe Datenzuverlässigkeit aufrechterhalten.
Zeitgerechte Datenlieferung
Die rechtzeitige Bereitstellung von Daten stellt sicher, dass Geschäftsteams und Analysten mit aktuellen Daten arbeiten, um Trends in Echtzeit zu analysieren. Die Data Observability trägt dazu bei, die Qualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit der in der Pipeline verfügbaren Daten aufrechtzuerhalten, indem sie Unternehmen einen tieferen Einblick in ihr Datenökosystem bietet. Sie können Probleme in der Datenpipeline aufschlüsseln und beheben, was wiederum dazu beiträgt, bei Bedarf die Daten rechtzeitig bereitzustellen.
Verhindern von Datenausfallzeiten
Durch Data Observability können Unternehmen Probleme in komplexen Datenszenarien beheben. Sie können damit Situationen erkennen, bevor sie große Auswirkungen auf das Geschäft haben. Data Observability kann relevante Informationen und Kontext für die Ursachenanalyse liefern, was wiederum dazu beiträgt, Datenausfallzeiten zu vermeiden.
Datenentscheider haben der Data Observability als einem wesentlichen und grundlegenden Bestandteil ihrer Datenumgebung höchste Priorität eingeräumt. Die von ihnen verwendeten Data Observabilityplattformen müssen in der Lage sein, kritische Anwendungsfallelemente in einer einzigen Lösung zu orchestrieren, die ihnen hilft, die wichtigsten Faktoren bei der Verwendung von Daten zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungen zu berücksichtigen.
Effektive Kostenoptimierung
Data Observability bietet Analysen von Datenpipelines und -verarbeitungen, die für eine bessere Ressourcenplanung verwendet werden können. Es kann dazu beitragen, redundante Daten, Fehlkonfigurationen und Überbereitstellung zu eliminieren oder zu konsolidieren, was zu einer besseren Ressourcennutzung führen kann. Darüber hinaus kann es Unternehmen helfen, ihr Budget für Dateninvestitionen zu optimieren, indem es die Kosten verschiedener Datenpipelines vergleicht.
Sorgen Sie mit Data Observability für eine bessere Datenqualität
Unvollständige Daten führen zu potenziellen Schlupflöchern in der Analyse, was zu geringem Vertrauen in die Daten und schlechten Entscheidungen führt. Data Observability hilft dabei, die Qualität und Vollständigkeit der Daten ständig zu überwachen und zu messen und trägt so zu einer besseren Datenqualität bei. Sie bietet eine 360-Grad-Ansicht des Datenökosystems und ermöglicht es Unternehmen, Probleme zu lösen, die zu Ausfällen in Pipelines führen können. So können die Konsistenz, Zuverlässigkeit und Qualität der Daten in Pipelines sichergestellt werden.
Nachfolgend werden Möglichkeiten genannt, wie die Data Observability dazu beitragen kann, eine verbesserte Datenqualität im gesamten System sicherzustellen.
Steigern Sie die Datenzuverlässigkeit durch Data Observability
Moderne Datenzuverlässigkeit geht über traditionelle Datenqualität hinaus und bietet Datenteams vollständige Transparenz über ihre Datenbestände, Pipelines und Prozesse, die für den Erfolg von Datenprodukten erforderlich sind. Dazu gehören erweiterte Überwachungstechniken wie Datenkadenz, Datendrift, Schemadrift und Datenabgleich sowie Echtzeitwarnungen und die kontinuierliche Verarbeitung von Datenrichtlinien, wenn sich Daten ändern und durch Pipelines fließen.
Die Datenzuverlässigkeit bietet 360-Grad-Einblicke in das Geschehen bei Datenprozessen und liefert den Kontext zur Behebung von Problemen sowie eine skalierbare Verarbeitung von Datenregeln und -richtlinien, um die immer größer werdenden Datenmengen abzudecken, die durch die Pipelines fließen.
Die Datenzuverlässigkeit wird in allen Phasen einer Datenpipeline angewendet, von ruhenden Daten über übertragene Daten bis hin zu Daten zum Verbrauch, und nicht nur am Ende von Datenpipelines zum Verbrauch.
Durch die Anwendung eines „Shift-Left“-Ansatzes zur Datenzuverlässigkeit können Probleme frühzeitig in Datenpipelines erkannt und isoliert werden, bevor sie sich auf nachgelagerte Daten zur Nutzung und das Data Warehouse auswirken. Durch die frühzeitige Erkennung können Teams auch auf Datenvorfälle aufmerksam gemacht werden und Probleme schnell und effizient beheben.
- Erweiterte Überwachungs-, Erkennungs- und Behebungstechniken, die Datenkadenz, Datendrift, Schemadrift und Datenabgleich umfassen.
- Echtzeitwarnungen und kontinuierliche Verarbeitung von Datenrichtlinien, die sich an Änderungen und Flüsse in Datenpipelines anpassen.
- Umfassende Einblicke in Datenprozesse, die eine effektive Problemlösung ermöglichen.
- Skalierbare Verarbeitung von Datenregeln und -richtlinien zur Bewältigung der wachsenden Datenmengen, die durch Pipelines fließen.
Data Observability optimiert Datenoperationen
Um Operational Intelligence zu implementieren, müssen Sie zunächst die Datenquellen identifizieren, die Sie überwachen möchten. Diese Quellen können verschiedene Komponenten umfassen, z. B. verteilte Dateisysteme, NoSQL-Datenbanken, SQL-Data Warehouses, Analyse-Engines, Abfrageoptimierer, Ressourcenmanager, Event-Streaming-Plattformen und Datenflussplattformen.
Mithilfe der Data Observability können Sie betriebliche Intelligenz sicherstellen. Sie funktioniert, indem sie den Datenfluss durch komplexe Pipelines überwacht und Leistungsinformationen über einzelne und miteinander verbundene Komponenten auf Infrastruktur-, Daten- und Anwendungsebene basierend auf benutzerdefinierten Metriken sammelt.
Durch den Einsatz von Operational Intelligence können Sie folgende Vorteile erzielen:
- Sorgen Sie für zuverlässige Daten: Indem Sie Probleme vorhersagen und verhindern, bevor sie auftreten, können Sie von der Lösung und Fehlerbehebung von Vorfällen zur Gewährleistung zuverlässiger Daten übergehen.
- Effektive Skalierung: Sie können Workloads analysieren, Engpässe identifizieren, Konfigurationen optimieren und die Leistung schnell verbessern. Darüber hinaus können Sie Simulationsmodelle ausführen, um zukünftige Kapazitätsanforderungen vorherzusagen, was Ihnen dabei hilft, effektiv zu skalieren.
- Ressourcen optimieren: Sie können Ressourcen optimieren, indem Sie die Kapazität durch Job-Scheduling-Optimierung steigern, die Kosten ineffizienter Jobs verwalten, Hotspots beheben und kalte Daten auf kostengünstigere Speicheroptionen auslagern.
Dank dieser Vorteile können Sie den IT-Betrieb vereinfachen, Innovationen beschleunigen und die Gesamtbetriebskosten Ihrer verteilten Datenlandschaft senken.
Erstellen Sie großartige Datenprodukte mit Data Observability
Unternehmensdaten liefern umsetzbare Erkenntnisse und Verständnis, die moderne Unternehmen nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Kundentransaktionen, sozialen Medien und Sensordaten können Unternehmen Muster und Trends erkennen, die ihnen strategische und taktische Entscheidungen in Bezug auf Datenproduktentwicklung, Marketing und Kundenservice ermöglichen.
Diese Dateneinblicke dienen als Grundlage für die Entwicklung großartiger Datenprodukte, da sie ein besseres Verständnis der Daten eines Unternehmens und ihrer Verwendung zur Bewältigung spezifischer geschäftlicher Herausforderungen bieten. Erkenntnisse können auch dabei helfen, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu erkennen, um so die Gestaltung und Entwicklung von Datenprodukten zu unterstützen und gleichzeitig die Entscheidungsfindung während des gesamten Produktentwicklungsprozesses zu steuern.
Da moderne Datenstapel jedoch immer komplexer werden, erfordert die Erstellung zuverlässiger Datenprodukte die Fähigkeit, potenzielle Fehlerquellen vorherzusehen und zu beheben. Datenteams müssen Zugriff auf vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Daten haben, um deren Genauigkeit zu gewährleisten. Dies bedeutet, dass sie Pipeline-Fehler anhand von Protokollereignissen und Metadaten untersuchen können müssen.
Die Data Observability ist entscheidend, um die grundlegenden Dateneinblicke zu liefern, die zum erfolgreichen Erstellen von Datenprodukten erforderlich sind. Durch die kontinuierliche Transparenz aller Datenaktivitäten können Datenteams die Datenqualität überwachen, Engpässe und Leistungsprobleme identifizieren und die Qualität der Daten verfolgen, um ihre Zuverlässigkeit und Genauigkeit sicherzustellen. Durch die Data Observability können Datenteams Datenpipelines optimieren, die Leistung verbessern und die Latenz reduzieren. Damit ist sie ein unverzichtbares Tool für jedes moderne Unternehmen, das das Potenzial seiner Daten voll ausschöpfen möchte.
Data Observability hilft, die Kosten von Cloud-Daten unter Kontrolle zu halten
Es ist überraschend zu erfahren, dass viele Unternehmen angeben, ihre Budgets für die öffentliche Cloud um 13 % zu überschreiten, und erwarten, dass diese Mehrausgaben bis Ende 2022 um 29 % steigen werden. Während man annehmen könnte, dass dies auf das enorme Volumen der gespeicherten und verarbeiteten Daten zurückzuführen ist, verschwenden diese Unternehmen in Wirklichkeit etwa 32 % ihrer Cloud-Ausgaben.
Warum also geben Unternehmen zu viel Geld aus und wie lässt sich das Problem lösen? Die Lösung liegt in der Implementierung effektiver Praktiken zur Data Observability innerhalb des Unternehmens, um die Cloud-Kosten zu verbessern und die Ausgaben für Ihr Data Warehouse zu optimieren.
Dies sind einige Möglichkeiten, wie Datenteams Data Observability verwenden, um ihre Cloud-Datenkosten zu optimieren:
Echtzeitüberwachung
Mithilfe der Data Observability können Sie Ihre Cloud-Datenvorgänge in Echtzeit überwachen und erhalten so Einblicke in die Kostenauswirkungen verschiedener Datenprozesse. Durch die kontinuierliche Überwachung Ihrer Datenpipelines, Speichernutzung und Datenverarbeitungsaufträge können Sie Anomalien oder Kostenineffizienzen frühzeitig erkennen und umgehend Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Kostenzuordnung
Mithilfe der Data Observability können Sie Kosten bestimmten Datenquellen, Datenpipelines oder Datenverarbeitungsaufträgen nachverfolgen und zuordnen. Diese Transparenz ermöglicht es Ihnen, die Kostentreiber zu verstehen und Ressourcen effizient zuzuweisen. Mit einer klaren Kostenzuordnung können Sie Datenvorgänge identifizieren, die zu hohen Cloud-Kosten beitragen, und diese entsprechend optimieren.
Datenqualitätssicherung
Die Data Observability stellt außerdem sicher, dass die in der Cloud verarbeiteten Daten genau, vollständig und von hoher Qualität sind. Indem Sie Datenqualitätsprobleme in Echtzeit identifizieren und beheben, können Sie unnötige Cloud-Kosten vermeiden, die durch die Verarbeitung fehlerhafter oder unvollständiger Daten entstehen. Dies trägt dazu bei, die Kosten für die erneute Verarbeitung zu senken und die allgemeine Kosteneffizienz der Cloud zu verbessern.
Ressourcenoptimierung
Mit Data Observability können Sie nicht oder überausgenutzte Cloud-Ressourcen wie Speicher- oder Recheninstanzen identifizieren und deren Nutzung optimieren. Durch die Analyse von Datennutzungsmustern und Metriken zur Ressourcennutzung können Sie Ihre Cloud-Ressourcen richtig dimensionieren, unnötige Kosten reduzieren und die Kosteneffizienz verbessern.
Kostenvorhersage und -prognose
Data Observability bietet außerdem prädiktive Analysefunktionen, mit denen Sie zukünftige Datenverarbeitungsanforderungen und die damit verbundenen Kosten vorhersagen und schätzen können. Dies hilft bei der proaktiven Kostenplanung, Budgetierung und Ressourcenzuweisung und stellt sicher, dass Sie Ihre Cloud-Kosten besser im Griff haben.
Automatisierung und Warnmeldungen
Tools zur Data Observability können die Überwachung und Erkennung kostenbezogener Anomalien automatisieren und Warnmeldungen oder Benachrichtigungen generieren, wenn unerwartete Kostenspitzen oder -abweichungen auftreten. So können Sie schnell auf kostenbezogene Probleme reagieren und die erforderlichen Maßnahmen zu deren Eindämmung ergreifen, was zu einer besseren Kontrolle der Cloud-Kosten führt.
Data Observability vs. Datenüberwachung
Bei der Datenüberwachung geht es um die kontinuierliche Überwachung des Datenflusses und der Systemleistung, um die Einhaltung von Spezifikationen und SLAs sicherzustellen. Dazu gehört in der Regel das Festlegen von Schwellenwerten und Warnungen, um Probleme wie Engpässe oder Datenverlust zu erkennen.
Auf der anderen Seite umfasst Data Observability das Verständnis des internen Zustands eines Systems durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Metriken, Spuren, Protokollen und Echtzeit-Datenzugriff und -abfragen. Eine Enterprise Data Observability-Plattform geht über eine umfassende Überwachung hinaus und stellt sicher, dass Daten, Datensysteme und Datenqualität aus allen Blickwinkeln überwacht werden, ohne einen entscheidenden Aspekt zu vernachlässigen. Sie geht davon aus, dass Daten ständig in Bewegung sind, und entdeckt und profiliert Daten daher kontinuierlich, wo auch immer sie sich befinden oder durch Datenpipelines reisen, wodurch Datensilos vermieden und frühe Anzeichen einer Verschlechterung der Datenqualität erkannt werden.
Darüber hinaus nutzen Data-Observability-Plattformen maschinelles Lernen, um historische und aktuelle Metadaten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zu analysieren und so Erkenntnisse zur Datenqualität zu gewinnen.
Mithilfe der Data Observability können Daten verfolgt werden, während sie durch Datenpipelines fließen. So können Probleme oder Inkonsistenzen, die sich auf die Datenqualität auswirken können, identifiziert und behoben werden. Dies ermöglicht eine zeitnahe Erkennung und Lösung von Problemen, im Gegensatz zur Datenüberwachung, die sich ausschließlich auf schwellenwertbasierte Warnungen stützt und möglicherweise keine Frühwarnungen für die Wiederherstellung bietet.
Risiken einer fehlenden Data Observability
Jeder kennt das alte Sprichwort: „Garbage in, garbage out“. Das ist nicht nur eine kernige Anekdote. Tatsache ist, dass Unternehmen große betriebliche und wirtschaftliche Probleme bekommen können, wenn sie nicht ständig und umfassend darüber informiert sind, wie ihre Daten verwendet werden, woher sie kommen, wie sie mit anderen Daten verknüpft werden, wie sie in Pipelines bewegt werden und wie viel ihre Verwaltung kostet.
Unterm Strich kann das Ignorieren der Datenqualität schwerwiegende Folgen haben, die Ihr Unternehmenswachstum behindern können. Ohne die Vorteile der Data Observability sind Unternehmen nicht in der Lage, ihre Daten zu optimieren, geschweige denn zu verwalten, und sie leiden unter diesen Risiken:
Reduzierte Effizienz
Eine schlechte Datenqualität kann die Aktualität Ihrer Datennutzung und Entscheidungsfindung beeinträchtigen, was zu einer verringerten Effizienz führt. Tatsächlich zeigen Studien, dass die Kosten einer schlechten Datenqualität für die US-Wirtschaft bis zu 3 Billionen US-Dollar des BIP betragen könnten. Um Daten effektiv zu nutzen, ist es entscheidend, Tools und Prozesse zu verwenden, die Ihre Zeit und Ressourcen optimieren, sodass Sie sich das ganze Geschäftsjahr über auf strategische Initiativen konzentrieren können. Andernfalls wird möglicherweise wertvolle Zeit und Energie mit der Verwaltung von Datenqualitätsproblemen und der Korrektur vermeidbarer Fehler verschwendet, anstatt fundierte Entscheidungen zu treffen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.
Verpasste Gelegenheiten
Ohne Data Observability haben Unternehmen mit Zuverlässigkeitsproblemen zu kämpfen, die sie daran hindern, sowohl Kunden als auch externen Stakeholdern wirksame Datenprodukte zu liefern, was zu verpassten Chancen führt.
Ein Datenprodukt ist ein Produkt oder eine Dienstleistung, die Daten nutzt, um ihren Benutzern wertvolle Erkenntnisse oder Informationen zu liefern. Es kann alles umfassen, was bei datengesteuerten Entscheidungen hilft. Datenprodukte werden in der Regel für bestimmte Benutzergruppen in speziellen Bereichen entwickelt, z. B. für Angehörige der Gesundheitsberufe, Makler/Händler oder Produktdesigner, und sind auf bestimmte Probleme oder Anwendungsfälle zugeschnitten.
Unzuverlässige Daten führen bei diesen Produkttypen zu ineffizienten oder ungenauen Daten, was für die Benutzer ein Problem darstellt und zu verpassten Gelegenheiten führt, zusätzliche Umsatzkanäle zu erschließen und zu entwickeln. Indem Sie der Datenzuverlässigkeit Priorität einräumen, die Optimierung der Datenkosten betonen und über Ihren gesamten Datenstapel hinweg über operative Intelligenz verfügen, können Sie verpasste Gelegenheiten vermeiden, qualitativ hochwertige Datenprodukte entwickeln und starke Kundenbeziehungen aufbauen.
Reduzierte Einnahmen
Fehlerhafte Daten können sich direkt auf Ihren Umsatz auswirken. Wenn Datenteams nicht sehen können, wo Daten verwendet werden und wie ihnen der Verbrauch in Rechnung gestellt wird, werden sie wahrscheinlich erhebliche Kostenüberschreitungen und eine falsche Zuordnung von Gebühren feststellen.
Ohne die von Data Observability bereitgestellten Ausgabeninformationen erleben Unternehmen unerwartete Kostenspitzen bei ihrer Datennutzung, die durch langwierige Jobs und Abfragen verursacht werden. Wenn Datenteams tiefer graben, um die zugrunde liegenden Ursachen dieser ungewöhnlichen Muster zu ermitteln, werden sie fehlende oder schlecht konfigurierte Sicherheitsvorkehrungen entdecken, die diese kostspieligen unbeabsichtigten Fehler nicht verhindern konnten.
Mithilfe von Data Observability können diese Teams potenzielle Schwachstellen identifizieren, die sich auf ihre Datenkosten auswirken könnten. Darüber hinaus nehmen sie mithilfe automatisierter Sicherheitsvorkehrungen und Konfigurationen in der Observability-Plattform die erforderlichen Anpassungen vor, um künftige Vorfälle zu verhindern und eine optimale Leistung ihrer Datenumgebung sicherzustellen.
Arten der Data Observability
Wie Sie sehen, deckt die Data Observability ein breites Spektrum ab und jedes ihrer verschiedenen Elemente bietet einer datengesteuerten Organisation wesentliche Vorteile. Bedenken Sie, dass es verschiedene Arten der Data Observability gibt, oder besser gesagt, dass es verschiedene Ansätze gibt, um eine gesunde Datenumgebung zu erreichen und aufrechtzuerhalten. Diese konzentrieren sich auf unterschiedliche Aspekte des Datenstapels, sind aber in Kombination eine starke Kraft. Dazu gehören:
Analyse unabhängiger Daten
Das eigenständige Analysieren von Daten ohne Berücksichtigung anderer Datenabhängigkeiten kann umfassendere Datenprobleme aufdecken, die über die allgemeine Genauigkeit und Vollständigkeit hinausgehen. Lösungen können sich auf das Testen und Überwachen von Daten mithilfe unbeaufsichtigter Algorithmen konzentrieren, um Metriken, Anomalien und Ausreißer zu identifizieren. Diese Lösungen verfolgen Daten und zugehörige Metadaten und warnen bei Änderungen historischer Muster. Dieser Ansatz kann sowohl kontextgesteuert von oben nach unten als auch von unten nach oben mithilfe von Datenmustern, Datenfingerabdrücken und Schlussfolgerungen aus Datenwerten implementiert werden.
Beobachtbarkeit der Datenumgebung und -infrastruktur
Darüber hinaus untersuchen bestimmte Lösungen die Integration von Signalen und Metriken aus der Dateninfrastrukturschicht als entscheidende Komponente des gesamten Datenlebenszyklus. Diese Lösungen zielen darauf ab, Protokolle und Metriken im Zusammenhang mit dem Ressourcenverbrauch zu erfassen, z. B. Rechenleistung, Leistung, Unterbereitstellung und Überbereitstellung von Ressourcen, die für Kostenoptimierungsstrategien wie FinOps und Cloud Governance genutzt werden können. Darüber hinaus überwachen und analysieren diese Lösungen Protokolle und Betriebsmetadaten aus Abfrageprotokollen in der Verarbeitungsschicht.
Datennutzeranalyse
Data Observability richtet sich an fortgeschrittene Rollen wie Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Analyseingenieure. Die zuvor erwähnten Herausforderungen beziehen sich hauptsächlich auf Datenbereitstellung, Service Level Agreements (SLAs) und Pipeline-Design. Data Observability konzentriert sich darauf, diese Probleme vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie auftreten, und nutzt dabei zusätzliche Metadatenanalysen und -aktivierungen. Diese Herausforderungen liegen oft außerhalb des Aufgabenbereichs von Geschäftsbenutzern, Datenqualitätsanalysten oder Geschäftsverwaltern, da sie eher vorgelagerte Probleme darstellen. Wenn diese Probleme die Produktionssysteme erreichen, ist möglicherweise bereits erheblicher Schaden entstanden.
Data Observability tools eignen sich besonders gut für Streaming- und Echtzeitdatenanforderungen, da herkömmliche Datenqualitätsüberwachungstools nur begrenzt in der Lage sind, Dateneigenschaften zu profilieren und zu verstehen. Dies unterstreicht den klaren Bedarf an Lösungen, die Probleme in Streamingdatenszenarien schnell beobachten und identifizieren können.
Datenpipeline-Bewusstsein
Probleme im Zusammenhang mit Datenpipelines, Transformationen, Ereignissen, Anwendungen und Code, die mit Daten interagieren, können durch Beobachtung von datenpipelinebezogenen Metriken und Metadaten identifiziert werden. Alle Abweichungen in Volumen, Verhalten, Häufigkeit oder anderen erwarteten oder vorhergesagten Verhaltensweisen von den Datenpipelinemetriken und -metadaten können als Anomalien betrachtet werden, und auf der Grundlage von Änderungserkennungen können Warnungen ausgelöst werden.
Warum nutzen Datenteams die Data Observability?
Die Etablierung einer effektiven Datenzuverlässigkeit und operativen Intelligenz kann schwierig umzusetzen und aufrechtzuerhalten sein. Die Herausforderungen, denen sich viele Unternehmen bei der Implementierung von Data Observability gegenübersehen, resultieren aus anhaltenden Problemen, darunter Datenqualitäts- und Datenherkunftsprobleme mit dem Datenstapel (dazu gehören Benutzer, Rechenleistung und Infrastruktur, Datenzuverlässigkeit und Datenpipeline-Elemente des Datenstapels). Das Ziel besteht darin, eine Umgebung zu schaffen, die sicherstellt, dass die Daten genau, vollständig und zuverlässig sind.
Das Fehlen einer einheitlichen Ansicht des gesamten Datenlebenszyklus kann zu Inkonsistenzen führen, die die Datenqualität erheblich beeinträchtigen können. Darüber hinaus besteht das Paradoxon, dass Unternehmen mehr Daten als je zuvor sammeln, speichern und analysieren, aber gleichzeitig die Kosten und das erforderliche Fachwissen für die Verarbeitung und Analyse steigen.
Folglich sind Daten und Analysefunktionen für die Nutzung und Analyse im gesamten Unternehmen nicht leicht zugänglich. Nur eine begrenzte Anzahl von Personen mit den erforderlichen Fähigkeiten und Zugriffsrechten kann kleine Teile der Daten nutzen, was dazu führt, dass Unternehmen den potenziellen Wert ihrer Daten nicht voll ausschöpfen.
Das bloße Sammeln von mehr Daten garantiert nicht automatisch bessere Analysen und Erkenntnisse. Laut Gartner führen nur 20 % der Daten- und Analysebemühungen zu echten Geschäftsergebnissen. Um den Erfolg von Daten- und Analyseinitiativen zu verbessern, müssen Unternehmen grundlegende Datenprobleme wie Datensilos, unzugängliche Daten/Analysen und übermäßige Abhängigkeit von manuellen Eingriffen angehen.
Um erfolgreiche Datenoperationen durchzuführen, müssen Datenteams über die einfache Datenbereinigung unvollständiger oder doppelter Datensätze hinausgehen. Eine umfassende Data Observability-Lösung bewältigt diese Herausforderungen, indem sie Datensilos aufbricht, Datenanalysen unternehmensweit zugänglich macht und bessere Geschäftsergebnisse erzielt.
Darüber hinaus nutzen einige Data-Observability-Lösungen KI zur erweiterten Datenbereinigung und automatischen Erkennung von Anomalien und ermöglichen es Datenteams, die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz bei ihren Datenanalysebemühungen zu nutzen.
Die Zukunft der Data Observability
Um Data Observability erfolgreich zu implementieren, müssen Datenentscheider die Anforderungen priorisieren und ein umfassendes Data Observability-Produkt auswählen, das den Bedarf an benutzerdefinierter Integrationsarbeit minimiert. Beginnend mit kleinen, umsetzbaren Observability-Projekten sollten sich funktionsübergreifende Teams von Mitarbeitern auf die Behebung wichtiger Schwachstellen wie Leistung und Effizienz konzentrieren. Frühe Erfolge können den Weg für ehrgeizigere Observability-Bemühungen ebnen, vorausgesetzt, dass Geschäfts- und IT-Leiter weiterhin veraltete Tools ersetzen und außer Betrieb setzen.
Obwohl es noch keinen Gartner Magic Quadrant für Data Observability gibt, hat Gartner die Data Observability in seinem Data Management Hype Cycle 2022 vorgestellt und über die Kategorie Folgendes gesagt: „Data Observability ist mittlerweile unverzichtbar geworden, um bestehende und moderne Datenmanagementarchitekturen zu unterstützen und zu erweitern.“
Da Unternehmen sich zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsprozesse verlassen, wird die Data Observability immer wichtiger. Auch in Zukunft wird die Data Observability eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Datengenauigkeit, -zuverlässigkeit und -konsistenz über die verschiedenen Datenquellen eines Unternehmens hinweg spielen.
Zu den möglichen zukünftigen Entwicklungen im Bereich Data Observability gehören:
Erhöhte Automatisierung
Da die Datenmengen weiter wachsen, wird es für Menschen immer schwieriger, alle Datenquellen manuell zu überwachen und zu beobachten. Wir können mit einer stärkeren Automatisierung der Data Observability prozesse rechnen, einschließlich der automatischen Erkennung und Warnung von Anomalien.
Integration mit maschinellem Lernen
Algorithmen für maschinelles Lernen können dabei helfen, Muster und Anomalien in Daten zu erkennen, was zur Verbesserung der Data Observability genutzt werden kann. In Zukunft können wir mit einer stärkeren Integration zwischen Data Observability tools und Modellen für maschinelles Lernen rechnen.
Größere Betonung der Datenherkunft
Das Verständnis der Herkunft von Daten ist für die Gewährleistung ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung. In Zukunft können wir davon ausgehen, dass wir mehr Wert auf die Verfolgung und Visualisierung der Datenherkunft legen werden, um Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und die Datenkonsistenz sicherzustellen.
Erweiterung über Data Engineering hinaus
Während die Data Observability traditionell ein Anliegen von Datentechnikteams war, können wir davon ausgehen, dass sich künftig mehr Interessengruppen mit der Data Observability befassen werden. Dazu könnten Datenwissenschaftler, Unternehmensanalysten und sogar Führungskräfte gehören, die sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten verlassen.
Insgesamt wird die Zukunft der Data Observability wahrscheinlich eine stärkere Automatisierung, die Integration mit maschinellem Lernen und eine breitere Einbindung der Stakeholder mit sich bringen. Da Daten in Organisationen weiterhin eine entscheidende Rolle spielen, wird die Data Observability noch wichtiger werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit datengesteuerter Entscheidungsprozesse sicherzustellen.
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Wenn Daten richtig genutzt werden, können sie Unternehmen dabei helfen, ihre finanzielle Leistungsfähigkeit zu steigern. Daten sind einer der Haupttreiber für unglaubliche Rentabilität und Wachstum. Um die Verfügbarkeit fehlerfreier und qualitativ hochwertiger Daten sicherzustellen, ist ein Tool zur Data Observability unverzichtbar.
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