Beobachtbarkeit in Datenprodukten

Sie können nicht verwalten und optimieren, was Sie nicht sehen. Sie benötigen Beobachtungsmöglichkeiten, um zu verstehen, wie ein System funktioniert und ob es effektiv arbeitet. Datenprodukte liefern ein neues Modell für den Datenzugriff, und diejenigen, die Datenprodukte erstellen, müssen deren Qualität und Nutzen überwachen.

Für die Herstellung großartiger Produkte sind großartige Rohstoffe erforderlich. Die Qualität der Daten, die in Datenprodukte einfließen, ist für eine erfolgreiche Datenproduktstrategie von entscheidender Bedeutung. Um hervorragende Ergebnisse zu erzielen, müssen die Datenqualität von der Quelle bis zum Verbrauch verfolgt und die Datensysteme beobachtet werden, die den Prozess steuern.

Beobachtbarkeit von Datenprodukten

Viele Organisationen verfolgen eine Datenproduktstrategie, die wiederverwendbare Datenprodukte erstellt, anstatt für jeden Anwendungsfall eine einmalige Datenpipeline zu erstellen. Datenprodukte sind leicht zugängliche Datensätze, die einmal erstellt und an mehrere Anwendungsfälle angepasst werden.

Ein Datenproduktansatz erfordert, dass Dateningenieure proaktiver denken und Datenlieferungen als Produkte betrachten. Diese Strategie beruht darauf, dass Entwickler die Bedürfnisse und Schwachstellen ihrer Benutzer berücksichtigen. Um Entscheidungen über Produktfunktionen zu treffen, benötigen Hersteller Informationen darüber, wie ihre Datenprodukte verwendet werden. Dieses Feedback ermöglicht es Entwicklern, ihr bestehendes Portfolio zu verbessern und bessere Datenprodukte für die Zukunft zu entwickeln.

Die Datenproduktbeobachtung verfolgt, wer welche Datenprodukte verwendet und wie sie verwendet werden. Wenn die Rollen der Benutzer bekannt sind, können Hersteller besser verstehen, welche Gruppen den größten Nutzen aus ihren Datenprodukten ziehen und welche nicht ausreichend versorgt werden. Einblicke in die Verwendung von Datenprodukten zur Unterstützung von Modellen, Dashboards und Analysen können auch dazu beitragen, innovative Ideen für neue Datenprodukte zu entwickeln. Durch das Verständnis dieser Trends können Entwickler von Datenprodukten proaktiver vorgehen, sodass die Daten für Benutzer bereitstehen, wenn sie sie brauchen.

Datenprodukthersteller können ihre Produkte auch verbessern, indem sie direktes Feedback zu Datenprodukten sammeln. Die Schaffung einer Teamwork-Kultur und die Implementierung formaler Benutzerfeedbackkanäle ist eine großartige Taktik zur Wertsteigerung. Die Implementierung von Foren, in denen Benutzer und Hersteller interagieren, Feedback geben, Probleme identifizieren und neue Datenprodukte vorschlagen können, steigert den Wert des Datenprodukt-Ökosystems.

Die Verfolgung von Kosten und FinOps ist ein weiterer wichtiger Bestandteil der Datenproduktbeobachtung. Nutzen Datenprodukte Cloud-Ressourcen effizient? Könnten sie optimiert werden, um Ressourcen zu sparen? Diese Art der Datenverfolgung ist für eine profitable Datenproduktstrategie von entscheidender Bedeutung. Die Identifizierung, welche Datenprodukte den meisten Speicher verbrauchen, ist ein Beispiel für die Kostenbeobachtung.

Mechanismen, die Datenprodukte sichtbar machen, müssen sich auch auf alle Geschäftsbereiche erstrecken. Normalerweise interagieren Produzenten und Benutzer nicht regelmäßig mit Managern und Analysten in verschiedenen Geschäftsbereichen. Diese Trennung begrenzt den Wert und die Reichweite, die ein Datenprodukt bieten kann. Für eine stärkere Einbindung und Sichtbarkeit von Datenprodukten ist ein zentrales Forum, in dem sich alle virtuell treffen können, von größter Bedeutung.

Datenproduzenten sind wichtige Komponenten von Datenproduktstrategien, und ihre Produktivität sollte ebenfalls verfolgt werden. Wer erstellt die meisten Datenprodukte und in welchem Bereich erhalten Sie einen besseren Einblick in die Effektivität Ihrer Mitarbeiter?

Während die Verfolgung der Datenproduktnutzung für den Erfolg wichtig ist, ist es ebenso wichtig, sicherzustellen, dass die Datenprodukte vertrauenswürdig sind. Damit Datenprodukte vertrauenswürdig sind, müssen Analysten und Benutzer in der Lage sein, ihre Qualität zu beobachten. Dazu könnten die Verfolgung von Metriken zu Fuzzy-Matching, Datensensibilität und referenzieller Identität gehören.

Fuzzy-Matching

Dieser Test misst die Ähnlichkeiten verschiedener Zeilen in Datenprodukten. Dieser Test verfolgt die Wahrscheinlichkeit, dass in einem Datenprodukt doppelte Zeilen vorhanden sind. Der Test identifiziert keine genauen Übereinstimmungen, sondern kennzeichnet Ähnlichkeiten, die zusätzliche Untersuchungen erfordern, um Duplikate zu vermeiden. Dieser Test ist hilfreich, wenn mehrere Datensätze in einem Datenprodukt zusammengeführt werden, die möglicherweise ähnliche doppelte Daten enthalten.

Datensensibilität

Dieser Test misst die Vollständigkeit der Daten im Datenprodukt. Dieser Test zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle im Datenprodukt und vergleicht diese mit einem Referenzstandard. Ein Vollständigkeitstest ermittelt, ob diese Zahl innerhalb des angegebenen Bereichs liegt. Wenn die Zahl nicht stimmt, fehlen möglicherweise Daten oder es wurden fehlerhafte Daten eingefügt oder dupliziert.

Referenzielle Identität

Dieser Test prüft, ob der Schlüssel einer untergeordneten Tabelle mit dem Primärschlüssel der übergeordneten Tabelle übereinstimmt. Wenn sich Schlüssel in übergeordneten Tabellen ändern, stellt dieser Test auch sicher, dass sich die Änderung in untergeordneten Tabellen widerspiegelt.

Herkunftsdaten bieten außerdem bessere Einblicke in die Vertrauenswürdigkeit von Datenprodukten. Benutzer können die Quelle der Daten in einem Datenprodukt anzeigen und die Qualität beurteilen. Wenn Daten aus seriösen Quellen stammen, können Entscheidungsträger sicher sein, dass sie in den Datenprodukten auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen.

Durch die Beobachtung und Prüfung von Datenprodukten auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Sie Ihren Benutzern nur Datenprodukte von höchster Qualität anbieten. Vertrauensbewertungen, die Qualitätsmetriken und Benutzerfeedback zusammenfassen, sind für Benutzer von Datenprodukten eine hervorragende Möglichkeit, Einblick in die Qualität von Datenprodukten zu erhalten.

Datenbeobachtung

Die Funktion Ihrer Datenprodukte zu beobachten ist wichtig, aber auch die Einsicht in die Systeme, die Daten für Ihre Datenprodukte produzieren, ist unerlässlich. Unternehmen müssen über Strategien verfügen, um Daten und Systeme, die Daten produzieren und speichern, zu überwachen, zu verstehen und Fehler zu beheben. Unternehmen müssen in der Lage sein, mehrere wichtige Faktoren zu beobachten, die die Datenintegrität unterstützen. Zu diesen Faktoren gehören Aktualität, Qualität, Volumen, Schema und Herkunft.

Frische

Die Aktualität gibt an, wie lange es her ist, dass Ihre Daten aktualisiert wurden. Veraltete Daten sind Daten von geringer Qualität und nicht vertrauenswürdig.

Qualität

Qualität verfolgt Wert und Richtigkeit. Qualitätsdatentests können Ihnen helfen, eine bessere Beobachtbarkeit Ihrer Daten zu erreichen. Metriken wie:

• Vollständigkeit – diese Metrik verfolgt, wie viele Nullwerte oder „0“-Werte in einem Datensatz vorhanden sind
• Eindeutigkeit – diese Metrik verfolgt den Prozentsatz eindeutiger Werte in einer bestimmten Spalte. Wenn die Eindeutigkeit hoch ist, haben Sie nur wenige Duplikate.
• Gültigkeit – dieser Test stellt sicher, dass die Daten gültig sind, indem er die Datenmuster im Datensatz mit den erwarteten Datenmustern vergleicht. Wenn beispielsweise keine negativen Zahlen möglich sind, messen Gültigkeitstests die Anzahl der nicht-negativen Zahlen.

Volumen

Volumentests zählen die Anzahl der Zeilen in Ihrem Datensatz. Zu wenige oder zu viele können auf ein Problem hinweisen. Zu den Tests, die das Volumen messen, gehören:

• Datensensibilität – hiermit wird die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle mit einer Referenz verglichen und gemessen, ob sie im Bereich liegt.
• Gültige Spaltenlänge – dieser Test stellt sicher, dass Sie die richtige Spaltenlänge haben oder diese innerhalb eines angegebenen Bereichs liegt.

Schema

Das Schema definiert die Organisation Ihrer Daten. Wenn diese Organisation geändert wird, kann dies zu Fehlern führen. Um die Datenintegrität zu verfolgen, ist es wichtig zu verfolgen, wer wann Änderungen am Datenschema vorgenommen hat.

Abstammung

Die Herkunft gibt Auskunft darüber, wie Datenbestände verbunden sind und wie Datentabellen in Beziehung stehen. Sie verfolgt auch den Fluss von der Datenquelle bis zum Verbrauch. Wenn Probleme auftreten, müssen Sie die Datenherkunft beobachten können, um die Grundursachen aufzuspüren.

Warum ist es wichtig?

Die Beobachtung der Daten in Ihrem gesamten Datenstapel ist wichtig, um Ihre Daten sauber zu halten. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern verringert das Potenzial, dass sie Schaden anrichten können. Wenn fehlerhafte Daten die Entscheidungsträger erreichen, verlieren Manager das Vertrauen in die Integrität der Unternehmensdaten. Dieser Vertrauensverlust verringert die Entscheidungsfähigkeit der Organisationen. Ist das Vertrauen erst einmal verloren, ist es schwer, es wiederzuerlangen.

Gute Lösungen zur Datenbeobachtung identifizieren nicht nur Fehler, sondern helfen Ihnen auch, die Fehlerquelle zu ermitteln. Diese Tools können dazu beitragen, die durchschnittliche Zeit bis zur Fehlerbehebung zu verkürzen und Engpässe zu identifizieren, um die Systemfunktionalität zu optimieren.

Herausforderungen

Die Erlangung einer durchgängigen Observabilität Ihres gesamten Datenstapels kann eine Herausforderung sein. Komplexe Datenpipelines und verteilte Datensilos erschweren die Beobachtung der Daten bei ihrer Bewegung durch Ihre Datensysteme. Verschiedene Abteilungen und Datenteams verwenden möglicherweise unterschiedliche Tools zur Beobachtung der Daten in ihrem Bereich, was eine konsistente Observabilität über all diese Silos hinweg erheblich schwieriger macht. Diese Fragmentierung erschwert auch die Ermittlung der Grundursachen von Fehlern über verschiedene Systeme und Pipelines hinweg.

Datenföderation und Metadatenverwaltung

Die Einführung von Datenföderation und robusten konsolidierten Tools zur Metadatenverwaltung trägt dazu bei, die Datensichtbarkeit über diese Datensilos hinweg zu verbinden. Die Datenföderation verknüpft jedes Datensilo mit einer zentralisierten Datenbank zur Metadatenverwaltung. Metadaten verfolgen Informationen zu Datensätzen wie Schema, Aktualität und Volumen, Schlüsselkomponenten der Datenbeobachtung. Die Zentralisierung dieser Daten ermöglicht die Beobachtung über Datensilos hinweg, was in einer ETL-Pipeline viel schwieriger ist, da Daten mehrere Stopps einlegen können und die ursprünglichen Quellmetadaten möglicherweise nicht in die Zieldatenbanken geladen werden.

Innovationen im Metadatenmanagement umfassen auch Automatisierung, um Metadatenänderungen automatisch aufzuzeichnen, wenn sie sich in den Quelldaten ändern. Diese Daten werden auf einer zentralen Plattform verfolgt, was eine bessere Berichterstattung und Fehlerbehebung unterstützen kann.

Beobachtbarkeit ist für qualitativ hochwertige und wertvolle Datenprodukte von entscheidender Bedeutung. In einer Zeit, in der Daten immer mehr Einfluss auf unsere Entscheidungsfindung haben und die KI vorantreiben, ist die Überwachung der Integrität unserer Daten und Systeme von entscheidender Bedeutung, um das Beste aus diesem Vermögenswert herauszuholen.