Наблюдаемость данных — это возможность всестороннего мониторинга и понимания поведения данных в системе. Не ограничиваясь мониторингом данных, она обеспечивает прозрачность аспектов конвейера данных в реальном времени. К ним относятся качество, использование ресурсов, операционные показатели, взаимозависимость систем, история данных и общее состояние инфраструктуры данных, пишет на портале Datanami Судипта Датта, менеджер по маркетингу продуктов компании Informatica.

В контексте интеграции данных возможность мониторинга и понимания потока данных является ключевым фактором обеспечения качества и надежности данных на различных этапах процесса интеграции. С распространением рабочих процессов интеграции данных с помощью ИИ пользователи часто выражают обоснованную обеспокоенность по поводу непрозрачности рабочих процессов, необъективности данных в отчетности и аналитике, а также несогласие с результатами и выводами.

Надежные практики наблюдаемости данных обеспечивают прозрачность на всех этапах жизненного цикла интеграции данных — от производства до потребления — и дают бизнес-пользователям уверенность в принятии бизнес-решений на основе данных.

Компании с высокими стандартами наблюдаемости данных могут легко и уверенно отвечать на вопросы, которые напрямую влияют на результаты интеграции данных. Например:

  • Насколько достоверны данные, доступные бизнес-пользователям? Видят ли и используют ли одни и те же данные инженеры по данным, специалисты по исследованию данных и операционные команды? Не теряют ли наши данные достоверность в процессе их интеграции?
  • Можем ли мы отслеживать историю данных? Ведется ли у нас четкая запись о происхождении, преобразовании и назначении данных, когда они проходят через наши конвейеры? Можем ли мы отразить изменения в рабочих процессах интеграции данных во всей экосистеме данных?
  • Есть ли у нас возможность отслеживать процессы обработки данных в режиме реального времени? Как изменения в одной части конвейера повлияют на последующие процессы? Можем ли мы в режиме реального времени обнаружить аномалии, которые могут повлиять на целостность данных или производительность?
  • Насколько эффективны наши процессы анализа первопричин? Достаточно ли быстро мы обнаруживаем аномалии данных, узкие места и уязвимости, чтобы осуществлять предиктивное обслуживание и профилактические действия?
  • Можем ли мы эффективно устранять неполадки? Как быстро мы можем определить место сбоя, своевременно вмешаться и устранить неполадку?
  • Соответствуют ли наши рабочие процессы интеграции данных нормативным требованиям? Соответствуют ли наши процессы нормам управления данными, безопасности и конфиденциальности?

Ключевые компоненты наблюдаемости данных (источник: Informatica)

Хотя узкие места и сбои могут возникать даже в самых лучших конвейерах данных, наблюдаемость устанавливает контрольные точки, обеспечивающие доверие к данным и их достоверность. В конечном итоге, чем больше бизнес доверяет данным и использует их, тем выше окупаемость инвестиций в интеграцию данных.

Наблюдаемость данных на основе ИИ

Во все более сложных гибридных средах интеграции данных потребность в практике наблюдения за данными становится как никогда актуальной. Однако ручные процессы совершенно не справляются с этими требованиями.

Инструменты на основе ИИ улучшают наблюдаемость данных и обеспечивают видимость конвейеров данных в реальном времени, автоматизируя мониторинг, анализ и обнаружение проблем в рабочих процессах, независимо от масштаба и сложности операций.

К числу областей, в которых инструменты на основе ИИ оказывают значительное влияние, относятся:

  • Обнаружение аномалий. В сложных средах интеграции данных даже выявление точки сбоя в конвейере может оказаться непростой задачей. Алгоритмы ИИ могут изучать обычные шаблоны и поведение потоков данных и отмечать любые аномалии или отклонения. Современные инструменты наблюдаемости данных на основе ИИ помогают сократить среднее время обнаружения (MTTD) и среднее время решения (MTTR) проблем с качеством данных и конвейерами.
  • Предиктивная аналитика. Модели машинного обучения помогают предсказывать будущие тенденции или проблемы на основе исторических данных. Такая видимость помогает предсказать потенциальные узкие места, задержки или ошибки в процессах интеграции данных, что позволяет заблаговременно оптимизировать и постоянно совершенствовать процессы.
  • Автоматизированный анализ первопричин. ИИ может анализировать обширные данные и системные журналы для автоматического выявления первопричин проблем. Точное определение источника ошибок или несоответствий сокращает время обнаружения проблем и время простоя системы. Меньшая потребность в реактивном устранении неполадок также приводит к повышению эффективности использования ресурсов и снижению операционных затрат.
  • Анализ ручных журналов и документации. С годами в организации накапливается большое количество документации по рабочим процессам интеграции данных в разных форматах и в разных местах. Технологии обработки естественного языка (NLP) на базе ИИ позволяют понимать, обрабатывать и интерпретировать журналы, документацию и сообщения, связанные с интеграцией данных, и извлекать значимые инсайты для выявления проблем и определения областей для улучшения.
  • Мониторинг качества данных. Модели МО могут быть обучены отслеживать точность и полноту данных, автоматически выявлять и устранять проблемы с качеством данных по мере их возникновения, часто без вмешательства человека.
  • Автоматизированное управление метаданными. Инструменты, основанные на ИИ, позволяют автоматизировать сбор, маркировку и организацию метаданных, связанных с процессами интеграции данных. Каталоги данных облегчают поиск и отслеживание истории данных, зависимостей и другой важной информации, связанной с интеграцией данных, способствуя лучшему обнаружению и пониманию данных.

Сделайте наблюдаемость данных неотъемлемой частью стратегии интеграции данных

Наблюдаемость данных — заметная инновация в отчете Gartner «Hype Cycle for Emerging Technologies 2022» — быстро привлекает внимание инженеров по данным, смотрящих в будущее.

Появление на рынке большого количества решений для обеспечения наблюдаемости привело к фрагментации возможностей: многие продукты определяют наблюдаемость данных слишком узко, предлагают лишь часть необходимых возможностей или еще больше усложняют экосистему интеграции данных.

Комплексное решение для наблюдаемости должно обеспечивать сквозную видимость, а также расширенное обнаружение аномалий, предиктивную аналитику и автоматическое решение проблем, которые легко работают в мультиоблачных и гибридных облачных средах.

Однако все это не должно усложнять жизнь инженерам по данным, которым и так приходится управлять и контролировать разнообразные и сложные конвейеры данных.

Чтобы решить эту проблему, в современные решения для интеграции данных все чаще встраивают расширенные возможности наблюдаемости, что еще больше рационализирует операции по всей цепочке поставки данных.

Комплексные решения для управления данными и интеграции на основе ИИ помогают работать более эффективно на каждом этапе процесса интеграции данных, используя преимущества расширенных возможностей наблюдаемости данных для сокращения ошибок, управления затратами и получения большей ценности от данных.