Observability Daten immer fest im Blick

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Für den Geschäftserfolg von Unternehmen ist es heute entscheidend, den Zustand der Daten in jeder Phase des Datenlebenszyklus zu beobachten und zu verstehen. Dafür wird jedoch kein einzelnes Tool ausreichen.

Manchmal ist es wie verhext: Kunden erhalten auf den Webseiten eines Unternehmens nicht die neuesten Preisinformationen angezeigt, dem Management werden fehlerhafte Finanzdaten auf die Dashboards gesendet oder Modelle für maschinelles Lernen (ML) lassen sich nicht neu trainieren, ohne dass die neuesten Datensätze geladen sind. Was ist passiert? Offenbar scheint es sich um Datenoperationsprobleme zu handeln. Was tun? Hier kommt die Observability ins Spiel, um die Rückverfolgung durch Customer Journeys, Anwendungen, Microservices und Datenbankfunktionen etc. zu ermöglichen.

Vorteile der Observability nutzen

Funktionen der Observability gewähren einen besseren Einblick in Datenökosysteme. Aus dieser verbesserten Sichtbarkeit resultieren wiederum folgenden Vorteile:

• Effizientere Verbesserungen von Datensätzen: Observability gestattet es, Probleme in Datensätzen schneller als zuvor zu erkennen und ihre Grundursache zu analysieren - und das mit weniger Aufwand.

• Zuverlässigere und belastbarere Datenumgebung: Die Observability kann potenzielle Probleme aufdecken und dabei helfen, sie zu beheben, bevor sie zu einem Problem werden. Es ermöglicht außerdem eine effektivere Fehlerbehebung bei auftretenden Problemen und liefert kontextbezogene Informationen für die Planung und Priorisierung von Behebungsmaßnahmen.

• Minimierte Datenausfallzeiten: Mithilfe der Observability lassen sich Datenausfälle in Echtzeit erkennen und bewerten und sofort Korrekturmaßnahmen ergreifen. Beispielsweise können Plattformen zur Datenbeobachtung, die Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um Anomalien und andere Probleme zu identifizieren, IT-Teams auf die Notwendigkeit von Korrekturen aufmerksam machen.

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Herausforderungen bei der Observability

Effektive Observability-Initiativen erfordern eine DataOps-Kultur sowie Datenexperten, die bereit sind, die relevanten Praktiken zu erlernen, umzusetzen und zu befolgen. Zur Unterstützung dieser Aktivitäten sind außerdem verschiedene Tools erforderlich, möglicherweise einschließlich einer Plattform für Daten-Observability. Jedoch selbst dann stehen Unternehmen bei der Einführung häufig vor folgenden Herausforderungen:

• Fehlender Support vom Management: Datenteams benötigen in der Regel finanzielle Unterstützung, um die erforderlichen Maßnahmen umzusetzen. In einigen Organisationen kann es schwierig sein, diese Unterstützung zu erhalten.

• Isolierte und unzugängliche Daten: Eigenständige Datensilos, Clouds oder Legacy-Umgebungen können verhindern, dass Datenteams einen umfassenden Überblick über die Datenbestände eines Unternehmens erhalten.

• Datensysteme werden unvollständig integriert: Selbst wenn Datensilos keine Rolle spielen, ist die Anbindung aller Systeme in einer Organisation an ein Datenobservability-Tool möglicherweise nicht so einfach oder machbar. Wenn ja, gibt es auch dann nicht unbedingt eine Garantie, dass eine kontinuierliche und umfassende Sicht auf die Datenpipelines erzielt wird.

• Fehler bei der Integration der Observability: Die Observability ersetzt keine anderen Komponenten eines Datenverwaltungsprogramms, wie zum Beispiel Datenqualitätsmanagement oder Stammdatenmanagement (MDM). Stattdessen muss sie mit ihnen zusammenarbeiten, um Effizienz zu stiften.

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Funktionen der Observability

Die Observability geht über eine Datenüberwachung hinaus, indem sie einen umfassenderen und proaktiveren Ansatz zur Analyse und Kontrolle der Datenqualität bietet. Das heißt, sie leistet detaillierte Einblicke in die Daten selbst, ihre Herkunft und Transformationen. Tools der Observability wie Monte Carlo, Acceldata Data Observability Cloud, Splunk Observability Cloud oder IBM Instana helfen bei der Überwachung, Verwaltung und Analyse von Daten-Pipelines und stellen sicher, dass die Daten korrekt, aktuell und konsistent sind. Zu den wichtigsten Funktionen dieser Tools gehören:

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• Verfolgung der Datenherkunft: Diese Tools verfolgen den Ursprung und die Transformationen von Daten, während sie verschiedene Phasen in der Datenpipeline durchlaufen.

• Automatisierte Überwachung: Daten-Observability-Tools überwachen und bewerten kontinuierlich die Qualität von Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Metriken. Dies kann die Erkennung von Anomalien, Datendrift und die Identifizierung von Dateninkonsistenzen umfassen.

• Echtzeit- und benutzerdefinierte Benachrichtigungen: Tools zur Datenbeobachtung lassen sich in Plattformen wie zum Beispiel Slack integrieren und sofortige Warnungen und Benachrichtigungen senden, um Datenwissenschaftler über potenzielle Probleme zu informieren.

• Zentrale Datenkatalogisierung: Tools erstellen und verwalten automatisch einen Datenkatalog, der alle verfügbaren Datenquellen, ihre Schemata und Metadaten dokumentiert. Dies bietet Datenteams einen zentralen Ort zum Suchen und Entdecken relevanter Datenbestände.

• Datenprofilierung: Observability-Tools können Datensätze analysieren und zusammenfassen und Einblicke in die Verteilung von Werten, eindeutigen Werten, fehlenden Werten und anderen wichtigen Statistiken liefern. Datenteams hilft es dabei, die Eigenschaften ihrer Daten besser zu verstehen und potenzielle Probleme zu identifizieren.

• Datenvalidierung: Tools führen Tests und Validierungen anhand der Daten durch, um sicherzustellen, dass sie vordefinierten Geschäftsregeln und Datenqualitätsstandards entsprechen. Daraus resultiert eine Verbesserung der Datengesundheit, indem Fehler und Inkonsistenzen frühzeitig in der Datenpipeline erkannt werden.

• Datenversionierung: Tools zur Observability verfolgen Änderungen an Daten im Laufe der Zeit und ermöglichen es, verschiedene Versionen von Datensätzen zu vergleichen und die Auswirkungen von Änderungen zu verstehen.

• Überwachung der Datenpipeline: Diese Tools können die Leistung und den Zustand von Datenpipelines überwachen und Einblicke in Verarbeitungszeiten, Ressourcennutzung und potenzielle Engpässe liefern. Dies hilft Daten-Analysten, fehlerhafte Daten zu finden und zu beheben, als auch Datenpipelines im Hinblick auf Effizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.

• Zusammenarbeit und Dokumentation: Observability-Tools bieten häufig auch Funktionen für die Kommunikation der Teams untereinander. Auf diese Weise tauschen Experten ihre Erkenntnisse aus, hinterlassen Kommentare und dokumentieren ihre Ergebnisse.

• Integration mit externen Datenquellen: Diese Tools lassen sich in der Regel in eine Vielzahl von Datenquellen, Verarbeitungsplattformen und Datenspeichersystemen integrieren, sodass Data Scientists ihre Datenpipelines über eine einzige einheitliche Schnittstelle überwachen und verwalten können.

• Analysen und Berichte: Technologien der Observability stellen eine Vielzahl von Berichten und Visualisierungen bereit, um Datenteams dabei zu unterstützen, den Zustand ihrer Datenpipelines und die Qualität ihrer Daten zu verstehen. Diese Erkenntnisse können als Entscheidungshilfe dienen und die allgemeinen Datenverwaltungspraktiken verbessern.

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