文章来源 | https://dzone.com/articles/data-observability-better-insights-through-reliabl

作者 | Joana Carvalho

借助数据可观测性，数据的完整性得到保障，其全部潜力也得以释放，从而帮助企业实现创新、效率和成功。

如今，数据是企业制定决策、创新和保持竞争力的关键因素之一。因此保证数据的可靠且值得信赖至关重要。许多组织正在采用数据可观测性文化，以在整个生命周期中保护其数据的准确性和运行状况。这种文化涉及实施一系列实践，使您和您的组织能够主动识别和解决问题，防止潜在的中断，并优化其数据生态系统。当您采用数据可观测性时，您可以保护宝贵的数据资产并最大限度地提高其有效性。

了解数据可观测性

在一个被无关信息淹没的世界里，清晰就是力量。

正如Yuval Noah Harari所说，数据是当今非常宝贵的资产。因此，企业必须确保其数据准确可靠。这就是数据可观测性的用武之地，但数据可观测性到底是什么？

数据可观测性是确保数据的健康和准确性的手段，这意味着了解如何收集、存储、处理和使用数据，并能够实时发现和修复问题。通过这种手段，我们可以识别和解决差异来优化系统的有效性和可靠性，同时确保其符合 GDPR 或 CCPA 等法规。通过采取这种积极主动的措施，我们可以收集到有价值的见解，防止同类错误的再次发生。

为什么数据可观测性至关重要？

数据可靠性至关重要。我们生活在一个数据支撑关键决策过程的时代，因此我们必须确保我们的信息准确并值得信赖。数据可观测性使企业能够在问题向下游传播之前主动识别和解决问题，从而防止潜在的中断和代价高昂的错误。

实践数据可观测性的优点之一是，它将确保您的数据可靠且值得信赖。这意味着持续监控您的数据，以避免根据不完整或不正确的信息做出决策。

数据来源：全球企业现状分析（2020 年），MicroStrategy

分析您的技术堆栈还可以帮助您发现效率低下和资源未充分利用的领域，从而节省资金。但是，众所周知，将自动化工具整合到数据可观测性流程中可以使一切更加高效和简化。

数据可观测性是一种保护数据完整性的长期方法，无论是为了明智的决策、法规遵从性还是运营效率。

数据可观测性的优缺点

在根据数据做出决策时，快速决策至关重要。但是，如果数据不可靠怎么办？这就是数据可观测性的用武之地。但是，像任何工具一样，它也有其优点和缺点。

综上所述，数据可观测性既有优点也有缺点，例如提供可靠的数据，检测实时问题以及增强团队合作。但是，在尊重数据隐私的同时，它需要大量的时间、资源和培训。虽然存在这些挑战，但采用数据可观测性的组织可以更好地准备在当今数据驱动的世界及以后取得成功。

培养数据优先的文化

数据在当今快节奏和竞争激烈的商业环境中发挥着至关重要的作用。它支持明智的决策并推动创新。为了实现这一目标，必须营造一个重视数据的环境。这种文化应优先考虑准确性、可靠性和在整个数据生命周期中的一致监控。

为了确保有效的数据可观察性，强有力的领导至关重要。领导者应该自上而下地确定数据的优先级，分配必要的资源，并为数据驱动的文化设定清晰的愿景。这种领导力促进了团队协作和协调，鼓励他们朝着相同的目标共同努力。当团队在支持性工作环境中进行协作时，关键数据将得到适当的管理和利用，以使组织受益。

技术团队和业务用户必须共同努力，创造一种重视数据的文化。技术团队构建数据基础架构的基础，而业务用户则访问数据以做出决策。这些团队之间的协作会促进大家提出能推动业务增长的宝贵见解。

数据来源：2023 年数据和分析领导力年度高管调查，NewVantage Partners

利用数据可观测性，企业可以做出明智的决策，快速解决问题，并优化其数据生态系统，以造福所有利益相关者。

培养数据素养和问责制

促进数据素养和问责制不仅是为了提高效率，也是出于道德考虑。分配数据管理的所有权和责任，使人们能够根据数据见解做出明智的决策，加强透明度，并坚持责任和诚信原则，确保准确性、安全性和遵守隐私法规。

具有数据素养的员工队伍能为数据的使用提供一种保障，他们可以识别数据可能被滥用或出于不道德目的操纵的情况。

数据来源：2010-2020 年创建、消费和存储的数据量，预测到 2025 年、2023 年，统计

克服变革的阻力

采用可观测性实践通常是一个相当大的挑战，面临团队成员的抵制并不少见。但是，您应该面对这些问题并清楚地沟通以促进平稳过渡。您可以通过强调更好的数据质量和可观察性的长期优势来鼓励采用数据驱动的做法，这可能会激发您的同事欢迎更改。展示积极成果的真实案例，例如更高的收入和客户满意度，也有助于证明情况。

实施数据可观测性技术

可以通过实施数据可观测性来保持数据管道的可靠性和高质量，实施会涉及使用不同的技术和功能，以便监视和分析数据。这些过程包括数据分析、异常检测、沿袭和质量检查。这些工具将为您提供数据管道的整体视图，使你能够监视其运行状况并快速识别可能影响其性能的任何问题或不一致。

成功实施的基本技巧

为了保证管道的平稳运行，您必须建立适当的系统来监视、排除故障和维护数据。采用有效的策略可以帮助实现这一目标。让我们回顾一些需要考虑的关键技术。

连接和集成

为了获得最佳的数据可观测性，您的工具必须与现有数据堆栈顺利集成。此集成不需要对管道、数据仓库或处理框架进行重大修改。此方法允许在不中断当前工作流的情况下轻松部署工具。

静态数据监控

可观测性工具应该能够在数据处于静止状态时监视数据，而无需从当前存储位置提取数据。此方法可确保监视过程不会影响数据管道的速度，并且具有成本效益。此外，这种方法使您的数据更安全，因为它不需要提取。

自动异常检测

自动异常检测是数据可观测性的重要组成部分。通过机器学习模型，识别数据中的模式和行，这样就可以在发生意外偏差时发送警报，从而减少误报的数量，并减轻数据工程师的工作量，否则他们将不得不管理复杂的监控规则。

动态资源识别

数据可观测性工具可让您全面了解数据生态系统。这些工具应自动检测重要的资源、依赖项和不变量。它们应该足够灵活，以适应数据环境中的变化，让您无需不断手动更新即可深入了解重要组件，并使数据可观测性广泛且易于配置。

全面的上下文信息

为了进行有效的故障排除和通信，数据可观测性需要提供全面的上下文信息。此信息应涵盖数据资产、依赖项以及任何数据差距或问题背后的原因。拥有完整的上下文将帮助数据团队快速识别和解决任何可靠性问题。

数据可观测性实现监视数据资产，并提供预防措施以避免潜在问题。通过深入了解数据后，您可以在问题影响数据管道之前主动解决问题。从长远来看，这种方法可以提高效率并节省时间。如果您需要跟踪数据，确保覆盖所有内容可能会很困难。仅仅使用批处理和流处理框架是不够的。这就是为什么最好使用专门为此目的设计的工具。

您可以使用数据平台，将其添加到现有数据仓库中，或选择开源工具。每个选项都有其自身的优缺点：

• 使用数据平台 – 数据平台旨在将组织的所有数据集中管理，并通过API提供对这些数据的访问权限，而不是通过平台本身提供访问权限。使用数据平台有很多好处，包括速度、轻松访问组织的所有信息、灵活的部署选项和提高的安全性。此外，许多平台都包含用于数据可观测性的内置功能，因此您只需确保数据库运行良好，而无需实施其他解决方案。
• 将数据可观测性构建到现有平台中 – 如果您的组织仅使用一个应用程序或工具来管理其数据，则此方法可能是最适合您的，前提是它包含可观测性功能。

如果您管理着存储在多个来源中的复杂数据，那么将数据可观测性纳入到您当前的设置中是必不可少的，从而提高数据流程循环的可靠性。

平衡自动化和人工监督

虽然自动化是数据可观测性的关键组成部分，但在自动化和人工监督之间取得平衡非常重要。虽然自动化可以帮助完成日常任务，但人类的专业知识对于关键决策和确保数据质量是必要的。实施数据可观测性技术涉及无缝集成、自动异常检测、动态资源识别和全面的上下文信息。平衡自动化和人工监督对于高效和有效的数据可观测性非常重要，这样才能产生更可靠的数据管道和改进的决策能力。

总之，数据可观测性通过确保数据的准确性、可靠性和可信度，使组织能够在数据推动决策的世界中蓬勃发展。我们可以从培养一种重视数据完整性、技术和业务团队之间的协作以及培养数据素养和问责制的承诺的文化开始。还需要一个强大的数据可观测性框架来有效监视数据管道。这包括一组有助于及早发现问题并优化数据生态系统的技术。

但自动化流程还不够，我们必须在对自动化的依赖与人为监督之间取得平衡，认识到虽然自动化简化了日常任务，但人类的专业知识对于关键决策和保持数据质量仍然是无价的。借助数据可观测性，数据完整性得到保障，其全部潜力得以释放，从而实现创新、效率和成功。