您的组织可能在分析工具上投入了大量资金。但分析性的洞察力只能与输入数据的质量一样好。许多组织都在与数据质量及其影响决策的方式的挑战作斗争。
作为数据工程师，您通常处理缺少、重复和不一致记录的原始数据，并交付高质量的数据。您管理将数据从原始状态转换到所需状态所需的所有管道和管道。但是，在关注端到端数据生态系统的可靠性和性能时，存在一些挑战。
我们的新白皮书数据可观察性的三个案例研究，详细讨论挑战，并通过案例研究说明数据可观察性如何有助于促进完整的数据健康。
数据质量基本面变化带来的挑战
数据质量基本面的变化包括向云端转移到多种交付渠道。很明显，传统的数据质量方法与这些变化不一致。
您可能会花费70%的时间来识别数据问题和修复损坏的管道，但这并不能阻止问题蔓延到下游应用程序。即使利用数据治理实现数据所有权和自动化，也很难:
- 实时查看企业数据的运行状况。
- 主动发现潜在的问题。
- 启用从源头修复问题。
- 快速扩展大容量和更快的数据到达。
这里的共同因素是实时监视数据运行状况以预测错误之前它们可能发生，并阻止它们向下游传播。这是一个比传统的基于规则的查找和修复方法需要更多的任务。
数据可观察性使您能够应对这些挑战
建立对数据的信任不是一次性的活动。它也不是孤立于现实世界的组织活动。它需要持续监控管道、分析数据、预测错误并主动预防错误。为此，您需要专注于确保动态数据的质量，实时的，并且在错误影响操作之前。
数据可观测性提供解决方案以确保数据在企业系统中传输时的质量。《福布斯》将数据可观察性定义为一组工具，用于跟踪企业数据系统的健康状况，并在出现问题时识别和排除问题。
它帮助您扩大关注范围，包括数据沿袭、上下文、业务影响和质量，以跟踪企业数据系统的健康状况。数据移动的完全可见性提供了大量的改进机会。使用复杂的ML技术，您可以快速分析动态数据、检测异常并验证业务规则。Gartner注意到数据可观察性使数据工程师能够在预期的时间范围内为消费者和应用程序提供准确可靠的数据。
数据可观察性使数据工程师能够从故障点开始跟踪数据的上行路径，并帮助从源头修复它。另一方面，数据管理员关注下游操作的高质量、无错误数据集。两者相辅相成，为健康、可信的数据提供最佳方法。
案例研究
白皮书中的案例研究是多样的，并说明了数据可观察性的优势。它们涵盖了使用自动生成规则交付可信数据、有效管理数据湖运行状况以及加速云数据迁移。
进一步探索
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