Datenbeobachtung ist die Praxis der Überwachung, Messung und des Verständnisses des Zustands Ihrer Datenpipelines, Datenbestände und Datensysteme in Echtzeit. Es geht darum, Dateningenieuren, Analysten und Stakeholdern einen vollständigen Einblick in Ihren Datenstapel zu geben. So können Sie Datenqualitätsprobleme erkennen, Workflows optimieren und Ihr Datenökosystem zuverlässig und skalierbar halten.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Die Beobachtbarkeit von Daten hilft Unternehmen, die Zuverlässigkeit, Aktualität und Integrität von Daten über alle Datensätze und Datenquellen hinweg sicherzustellen.
Datenteams können so schnell die Ursachen von Ausfallzeiten, Engpässen und Schemaänderungen ermitteln.
Mit den richtigen Tools zur Datenbeobachtung und Automatisierung können Sie Metriken überwachen, Daten validieren und hochwertige Daten für Dashboards, maschinelle Lernmodelle und Analysen pflegen.

Warum die Beobachtbarkeit von Daten wichtig ist

Eine datengesteuerte Entscheidungsfindung hängt von zeitnahen, hochwertigen und vertrauenswürdigen Daten ab. Ohne Datenbeobachtung können potenzielle Probleme (z. B. Schemaänderungen, Datenausfälle oder Anomalien) durchschlüpfen, was zu unzuverlässigen Berichten, fehlerhaften Machine-Learning-Modellen oder verpassten SLAs führt. Durch den Einsatz einer Datenbeobachtungsplattform verschaffen Sie Ihrem Unternehmen einen durchgängigen Einblick in den Datenfluss, die Abhängigkeiten, die Metadaten und den gesamten Lebenszyklus der Daten.

Wie die Beobachtbarkeit von Daten funktioniert

Überwachung in Echtzeit: Verfolgen Sie kontinuierlich den Zustand, die Aktualität, das Volumen und die Qualität von Daten in Ihren ETL-Pipelines, Data Warehouses und Dashboards.
Erkennung von Anomalien: KI-gestützte Algorithmen zeigen Abweichungen, Probleme mit der Datenqualität oder plötzliche Änderungen in der Dateninfrastruktur auf, sodass die Teams schnell handeln können.
Analyse der Grundursache: Verfolgen Sie Probleme bis zu ihrem Ursprung zurück, von der Schemaabweichung bis zu den vorgelagerten Datenquellen, indem Sie automatisiertes Lineage und Dependency Mapping verwenden.
Automatisierung: Richten Sie automatisierte Warnungen, Validierungsprüfungen und Schwellenwerte ein, um Datentechniker oder Datenwissenschaftler über potenzielle Probleme zu informieren, bevor sie sich auf die Entscheidungsfindung oder den Betrieb auswirken.
Überwachung der Datenqualität: Messen Sie Datenintegrität, Aktualität und Governance in Ihren Datenmanagement-Workflows und setzen Sie sie durch.

Häufige Anwendungsfälle

Überwachung der Datenpipeline: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten reibungslos zwischen Quellen, Lagern und Dashboards fließen, und minimieren Sie Ausfallzeiten und Silos.
Sicherung der Datenqualität: Kontinuierliche Validierung und Optimierung der Qualität großer, komplexer Datensätze für Analysen, maschinelles Lernen und Berichte.
Compliance und Governance: Überwachen Sie die Datenabfolge und Metadaten, um Governance, Prüfpfade und organisatorische Transparenz zu unterstützen.
Fehlersuche und Optimierung: Schnelles Erkennen und Beheben von Engpässen oder Leistungseinbrüchen in Ihrem gesamten Datenstapel.

Vorteile der Beobachtbarkeit von Daten

Liefert zuverlässige Daten für Datenprodukte, Analysen und fundierte Entscheidungen.
Verbessert die Zusammenarbeit zwischen Datenteams, Dateningenieuren und Interessengruppen.
Reduziert den Zeitaufwand für die Fehlersuche und -behebung, da die Ursachen automatisch aufgedeckt werden.
Unterstützt eine skalierbare, durchgängige Dateninfrastruktur - unabhängig vom Datenvolumen oder der Komplexität Ihrer Umgebung.

FAQs

Was sind die Säulen der Datenbeobachtung?
Zu den wichtigsten Säulen gehören die Überwachung von Datenqualität, Aktualität, Herkunft, Schema und Volumen sowie die Erkennung von Anomalien in Echtzeit und die automatische Ursachenanalyse.

Wie unterstützt die Datenbeobachtung maschinelles Lernen und KI?
Indem Sie sicherstellen, dass Ihre Trainingsdaten genau, aktuell und frei von Anomalien sind, trägt die Datenbeobachtung zur Aufrechterhaltung zuverlässiger Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen bei.

Was macht eine gute Lösung zur Datenüberwachung aus?
Eine starke Plattform sollte Echtzeitüberwachung, Unterstützung für Open-Source-Tools, Automatisierung, flexible Dashboards und eine tiefgreifende Integration in Ihr gesamtes Datenökosystem bieten.

Wer profitiert von der Beobachtbarkeit von Daten?
Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Unternehmensvertreter und alle, die sich auf datengestützte Entscheidungen verlassen. Zuverlässige, hochwertige Daten führen zu besseren Ergebnissen für das gesamte Unternehmen.