Kebolehlihatan dalam produk data

Anda tidak boleh mengurus dan mengoptimumkan perkara yang anda tidak dapat lihat. Anda memerlukan pemerhatian untuk memahami cara sistem berfungsi dan jika ia beroperasi dengan berkesan. Produk data menyampaikan model baharu untuk akses data, dan mereka yang mencipta produk data perlu menjejaki kualiti dan utiliti mereka.

Bahan mentah yang hebat diperlukan untuk membentuk produk yang hebat. Kualiti data yang masuk ke dalam produk data adalah penting untuk strategi produk data yang berjaya. Hasil yang unggul memerlukan penjejakan kualiti data daripada sumber kepada penggunaan dan pemerhatian sistem data yang menguruskan proses.

Kebolehlihatan Produk Data

Banyak organisasi menggunakan strategi produk data yang membina produk data boleh guna semula dan bukannya membuat saluran paip data sekali sahaja untuk setiap kes penggunaan. Produk data ialah set data akses mudah yang dibuat sekali dan disesuaikan dengan berbilang kes penggunaan.

Pendekatan produk data memerlukan jurutera data untuk berfikir dengan lebih proaktif dan mempertimbangkan penghantaran data sebagai produk. Strategi ini bergantung pada pencipta yang mempertimbangkan keperluan pengguna mereka dan titik kesakitan. Untuk memaklumkan keputusan ciri produk, pengeluar memerlukan maklumat tentang cara produk data mereka digunakan. Maklum balas ini membolehkan pencipta menambah baik portfolio sedia ada mereka dan membina produk data yang lebih baik untuk masa hadapan.

Kebolehmerhatian produk data menjejak siapa yang menggunakan produk data yang berbeza dan cara mereka menggunakannya. Memahami peranan pengguna boleh membantu pengeluar memahami dengan lebih baik kohort mana yang mendapat nilai paling tinggi daripada produk data mereka dan mana yang kurang diberi perkhidmatan. Cerapan tentang cara produk data digunakan untuk menyokong model, papan pemuka dan analisis juga boleh membantu mencetuskan idea inovatif untuk produk data baharu. Dengan memahami arah aliran ini, pencipta produk data akan dapat menjadi lebih proaktif, jadi data sedia untuk pengguna apabila mereka memerlukannya.

Pengeluar produk data juga boleh menambah baik produk mereka dengan mengumpulkan maklum balas langsung tentang produk data. Mewujudkan budaya kerja berpasukan dan melaksanakan saluran maklum balas pengguna rasmi ialah taktik yang bagus untuk meningkatkan nilai. Melaksanakan forum di mana pengguna dan pengeluar boleh berinteraksi, memberikan maklum balas, mengenal pasti isu dan mencadangkan produk data baharu meningkatkan nilai ekosistem produk data.

Kos penjejakan dan FinOps ialah satu lagi komponen penting dalam kebolehmerhatian produk data. Adakah produk data menggunakan sumber awan dengan cekap? Bolehkah mereka dioptimumkan untuk mengurangkan sumber? Jenis penjejakan data ini penting untuk strategi produk data yang menguntungkan. Mengenal pasti produk data yang menggunakan paling banyak memori ialah satu contoh kebolehmerhatian kos.

Mekanisme yang memberikan keterlihatan ke dalam produk data juga mesti meluas merentasi domain perniagaan. Biasanya, pengeluar dan pengguna mungkin tidak berinteraksi secara kerap dengan pengurus dan penganalisis dalam unit perniagaan yang berbeza. Pemisahan ini mengehadkan nilai dan keluasan produk data yang boleh disampaikan. Forum pusat untuk semua berkumpul secara maya adalah penting untuk penglibatan dan keterlihatan produk data yang lebih besar.

Pengeluar data ialah komponen penting dalam strategi produk data, dan produktiviti mereka juga harus dijejaki. Siapakah yang mencipta produk data paling banyak dan dalam domain apakah yang memberikan keterlihatan yang lebih besar kepada keberkesanan orang anda?

Walaupun menjejaki penggunaan produk data adalah penting untuk kejayaan, begitu juga dengan memastikan produk data boleh dipercayai. Untuk produk data boleh dipercayai, penganalisis dan pengguna perlu dapat memerhatikan kualitinya. Ini boleh termasuk metrik penjejakan pada padanan kabur, kepekaan data dan identiti rujukan.

Padanan kabur

ujian ini mengukur persamaan baris yang berbeza dalam produk data. Ujian ini menjejaki kebarangkalian baris pendua wujud dalam produk data. Ujian ini tidak mengenal pasti padanan tepat tetapi menandakan persamaan yang memerlukan penyiasatan tambahan untuk mengelakkan pertindihan. Ujian ini berguna apabila menyertai berbilang set data dalam produk data yang mungkin mempunyai data pendua yang serupa.

Kepekaan data

ujian ini mengukur kesempurnaan data dalam produk data. Ujian ini mengira bilangan baris dalam jadual dalam produk data dan membandingkannya dengan standard rujukan. Ujian kesempurnaan akan menentukan sama ada nombor ini berada dalam julat yang ditentukan. Jika nombor dimatikan, anda mungkin kehilangan data, atau data yang salah mungkin telah dimasukkan atau diduplikasi.

Identiti rujukan

ujian ini menyemak untuk melihat sama ada kunci jadual anak sepadan dengan kunci utama jadual induk. Jika kekunci berubah dalam jadual induk, ujian ini juga akan memastikan bahawa perubahan ditunjukkan dalam jadual anak.

Data keturunan juga memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang kebolehpercayaan produk data. Pengguna boleh melihat sumber data dalam produk data dan menilai kualiti. Jika data berasal daripada sumber yang bereputasi, pembuat keputusan boleh yakin mereka mengakses data berkualiti dalam produk data.

Memerhati dan menguji produk data dengan cara ini membantu memastikan anda hanya membawa produk data berkualiti tinggi kepada pengguna anda. Markah kepercayaan yang meringkaskan metrik kualiti dan maklum balas pengguna ialah cara terbaik untuk pengguna produk data mempunyai sedikit keterlihatan ke dalam kualiti produk data.

Kebolehcerapan Data

Memerhatikan fungsi produk data anda adalah penting, tetapi keterlihatan ke dalam sistem yang menghasilkan data untuk produk data anda juga penting. Organisasi perlu mempunyai strategi untuk memantau, memahami dan menyelesaikan masalah data dan sistem yang menghasilkan dan menyimpan data. Organisasi perlu dapat memerhatikan beberapa faktor penting yang menyokong integriti data. Faktor ini termasuk kesegaran, kualiti, kelantangan, skema dan keturunan.

Kesegaran

Kesegaran mewakili tempoh masa lalu data anda dikemas kini. Data basi ialah data berkualiti rendah dan tidak boleh dipercayai.

Kualiti

Kualiti menjejaki nilai dan ketepatan. Ujian data yang berkualiti boleh membantu anda memperoleh kebolehmerhatian yang lebih baik bagi data anda. Metrik seperti,

• Kesempurnaan – metrik ini menjejaki bilangan nilai nol atau nilai "0" dalam set data
• Keunikan – metrik ini menjejaki peratusan nilai unik dalam lajur tertentu. Jika keunikan tinggi, anda mempunyai pendua minimum.
• Kesahan – ujian ini memastikan data adalah sah dengan membandingkan corak data dalam set data dengan corak data yang dijangkakan. Contohnya, jika nombor negatif tidak mungkin, ujian kesahan akan mengukur bilangan nombor bukan negatif.

Kelantangan

Ujian volum mengira bilangan baris dalam set data anda. Terlalu sedikit atau terlalu banyak boleh menunjukkan masalah. Ujian yang mengukur isipadu termasuk,

• Kepekaan Data - ini membandingkan bilangan baris dalam jadual dengan rujukan dan mengukur jika ia berada dalam julat.
• Panjang Lajur yang Sah – ujian ini memastikan anda mempunyai panjang lajur yang betul atau berada dalam julat yang ditentukan.

Skema

Skema mentakrifkan organisasi data anda. Jika organisasi ini diubah, ia boleh membawa kepada ralat. Menjejak siapa yang membuat perubahan pada skema data dan masa penting untuk menjejak kesihatan data.

Keturunan

Garis keturunan memperincikan cara aset data disambungkan dan cara jadual data berkaitan. Ia juga menjejaki aliran daripada sumber data kepada penggunaan. Apabila terdapat isu, anda perlu dapat memerhatikan keturunan data untuk mengesan punca punca.

Mengapa ia penting?

Memerhati data sepanjang timbunan data anda adalah penting untuk memastikan data anda bersih. Mengenal pasti ralat dengan segera mengurangkan potensi ia boleh menyebabkan kemudaratan. Jika data buruk sampai kepada pembuat keputusan, pengurus kehilangan kepercayaan terhadap integriti data syarikat. Kehilangan kepercayaan ini mengurangkan keupayaan organisasi untuk membuat keputusan. Apabila kepercayaan hilang, sukar untuk mendapatkan semula.

Penyelesaian kebolehmerhatian data yang baik bukan sahaja akan mengenal pasti ralat tetapi membantu anda mengenal pasti punca ralat ini. Alat ini boleh membantu mengurangkan masa min untuk menyelesaikan ralat dan mengenal pasti kesesakan untuk mengoptimumkan fungsi sistem.

Cabaran

Mendapat kebolehmerhatian hujung ke hujung sepanjang timbunan data anda boleh menjadi satu cabaran. Saluran paip data yang kompleks dan silo data yang diedarkan menyukarkan untuk memerhati data semasa ia bergerak ke seluruh sistem data anda. Jabatan dan pasukan data yang berbeza mungkin menggunakan pelbagai alatan untuk memerhati data dalam domain mereka, menjadikan kebolehmerhatian yang konsisten merentas semua silo ini lebih mencabar. Pemecahan ini juga menyukarkan untuk mengesan punca ralat merentas sistem dan saluran paip yang berbeza.

Persekutuan Data dan pengurusan Metadata

Kemunculan persekutuan data dan alatan pengurusan metadata disatukan yang mantap membantu menghubungkan keterlihatan data merentas silo data ini. Persekutuan data memautkan setiap silo data kepada pangkalan data pengurusan metadata berpusat. Metadata menjejaki maklumat tentang set data seperti skema, kesegaran dan volum, komponen utama kebolehmerhatian data. Memusatkan data ini membolehkan pemerhatian merentas silo data, yang jauh lebih sukar dalam saluran paip ETL di mana data boleh membuat beberapa perhentian, dan metadata sumber asal mungkin tidak dimuatkan ke dalam pangkalan data sasaran.

Inovasi dalam pengurusan metadata juga menggabungkan automasi untuk merekodkan perubahan metadata secara automatik apabila ia berubah dalam data sumber. Data ini dijejaki dalam platform pusat, yang boleh menyokong pelaporan dan penyelesaian ralat yang lebih baik.

Kebolehmerhatian adalah penting kepada produk data yang berkualiti dan berharga. Pada zaman di mana data mendorong lebih banyak proses membuat keputusan kami dan memacu AI, menjejaki kesihatan data dan sistem kami adalah penting untuk memanfaatkan sepenuhnya aset ini.