福布斯定义了数据可观察性作为一组跟踪企业数据系统运行状况的工具，并在出现问题时识别和排除问题。数据可观察性结合了数据的监视、跟踪和故障排除，以维护健康的数据系统。
根据十法则，当数据有缺陷时，完成一个单位工作的成本是数据完美时的十倍。质量成本1-10-100规则强调，预防的成本低于纠正的成本低于失败的成本。如果捕捉一个数据质量错误的成本是1美元，修复它可能需要10美元，当它影响到战略决策时，成本可能会飙升到100美元。
使用自动化规则检测意外问题，数据可观察性工具可以主动防止此类错误，减少数据停机时间，并提高数据质量。
日益复杂的数据源
随着数据源的数量和种类的增加，组织需要处理大量不同的数据。各种数据存储选项、大量数据管道和一系列企业应用程序增加了数据管理的复杂性。处理这些复杂的数据源以实时交付可信数据，随之而来的是数据质量问题。
DataOps工程师依赖于标准工具来深入了解数据系统，但他们经常无法获得数据的业务上下文。这个缺失的上下文不能提供关于数据质量问题、其业务影响和潜在原因的足够信息。
糟糕的数据质量会破坏业务价值链，导致销售订单失败、发货延迟、发票卡在系统中或糟糕的客户体验。如果组织不能识别数据问题的重要性和后果，他们将难以决定行动方针。
为什么监控数据管道很重要
大量数据不可能100%无错误。重复数据、不一致数据、模式更改、数据漂移——所有这些常见的数据质量问题不断涌现。DataOps工程师主要尝试最小化错误并消除对业务影响最大的错误。作为DataOps的一部分，数据监控有助于建立对数据系统的信心，确保操作按预期进行，并在错误发生之前发现错误。更深入的系统视图可以添加正在发生的事情的上下文，它如何影响下游应用程序，它是否会导致中断，以及它是否有任何严重的后果。
数据管道从源中摄取数据，转换和丰富数据，并以受治理的方式使其可用于存储、操作或分析。管理复杂数据管道的多个处理阶段需要持续地了解数据资产的依赖关系及其对数据质量的影响。尽早识别数据问题以避免对下游应用程序产生任何影响，这对于确定优先级并快速解决这些问题至关重要。
Gartner估计，当数据不可用或质量较差时，每小时花费约14万至54万美元考虑到连接复杂生态系统所失去的所有机会。数据可观察性通过在数据质量问题影响业务之前预测、识别、确定优先级并帮助解决这些问题来减少数据停机时间。
如何在您的业务中实现数据可观察性
在计划实现数据可观察性功能时，可以采用5步方法。
- 了解数据的用途，元数据而且数据治理．元数据管理是关于如何定义信息资产以将数据转换为企业资产的跨组织协议。数据治理与元数据管理齐头并进，以确保对可信数据的访问，这些数据在整个生命周期中得到正确理解，并在正确的上下文中使用。
- 理解数据质量，你如何改进它，以及数据可观察性的帮助大规模修复数据质量．
- 确定组织中数据可观察性能力的角色和职责。
- 数据工程师和DataOps工程师监控和预防数据质量错误，管理数据质量流程，专注于提高系统性能。
- BI分析师、数据分析师和数据科学家有助于提高数据源和模型的质量。
- 数据战略家和业务领导者确保业务和数据战略的正确对齐，优化资源，并领导拟议的计划。狗万新闻c
- 根据数据可观察性的五个支柱评估数据:
- Volume:您的数据符合要求吗?它完整吗?此支柱提供对健康状况或数据系统的洞察，并在健康状况受到损害时发出警报。
- 新鲜度:数据是最新的吗?最近发生了什么?有什么差距吗?数据的新鲜度对于分析和数据驱动的决策至关重要。
- 分布:您的数据字段值是否在可接受的范围内?适当范围内的值可以建立对数据的信任。空值或任何异常值都可能表明数据的文件级运行状况存在问题。
- 架构:您的数据管理系统的正式结构改变了吗?如果改变，谁做了什么改变，什么时候做的?这些见解表明了数据系统的健康状况。
- 你对自己的数据环境有完整的了解吗?您的上游和下游数据源是如何关联的?您知道在哪个阶段谁与您的数据交互吗?数据沿袭也提供洞察治理如果遵循正确的做法。
- 你会注意到这些柱子与数据质量维度．
- 选择一个可扩展、自动化和可预测的数据质量工具这使得所有人都能在错误损害您的业务之前捕捉到错误。
复杂的数据可观察性
复杂的数据可观察性能力提供:
- 为更健康的数据管道提供真正的端到端可靠性
- 在不影响安全性或法规遵从性的情况下监视您的所有静态数据
- 利用ML自动检测模式和异常值、异常、模式变化、模式或单元格值突然打破过去的趋势
- 向下钻取到违反监控规则的单个记录
- 分析数据集并提供有关实际和推断数据类型、最小值和最大值、值频率、空值计数和唯一值的度量
- 分析时间序列数据并进行异常分析，包括峰值检测或变化点检测，同时考虑数据变化的季节性
数据可观察性现在在数据ops中迅速发展，提供了对数据系统和数据质量问题的完整业务背景的深入理解。这些功能持续监控五大支柱，在任何数据问题出现之前向DataOps发出警报。在未来几年，数据可观察性将被认为是数据驱动型组织的关键能力。
新万博移动客户端数据质量和可观察性
在Co新万博移动客户端llibra，我们认为数据可观察性是数据质量的关键组成部分;这就是为什么我们在产品名称中加入了可观察性。新万博移动客户端数据质量和可观察性主动实时发现质量问题。这有助于确保您始终拥有可靠和准确的数据，以做出明智的业务决策。我们的解决方案帮助企业:
- 主动管理数据问题
- 数据质量现代化
- 构建高质量的数据管道
- 提高法规遵从性
- 降低迁移数据的风险和成本
总的来说，数据可观察性确保了使用自动化规则快速、轻松地检测意外问题。这有助于主动防止错误，以便您随时可以获得可预测的、连续的和自助服务的数据质量。
