数据工程师的数据可观察性

数据工程师在推动业务分析、ML和数据产品方面发挥着关键作用。他们的重点是为数据产品所有者、数据分析师、数据科学家和决策者提供可靠的高质量数据。

由于数据量大且来源多样，可能存在重复、不完整、不一致或不准确的数据。如果不及时解决，这些问题可能会在组织的整个数据生态系统中传播。数据工程师不断监控数据管道的健康状况，以便在这些错误产生危害之前捕获它们。

数据运行状况的数据可观察性

传统的数据质量工具依赖于使用手动或部分自动化的规则来查找和修复错误。然而，这些工具无法处理大量快速流数据。数据工程师对这些工具的三个关注点是:

• 无法实时查看数据运行状况。
• 在检测和修复错误之前，会有更多应用程序受到影响。
• 编写和维护数据质量规则的高成本。

解决这些问题的综合方法是数据可观测性．它是一组在数据通过企业系统时跟踪数据运行状况的工具。数据可观察性持续监测五根柱子支持更广泛的数据视图，包括上下文、业务影响、沿袭、性能和质量。它提供了持续监视数据、主动检测问题并在问题产生危害之前帮助解决问题的能力。

数据工程师熟悉系统可观察性，其中外部输出用于跟踪和改善系统健康状况。同样地，数据可观测性帮助跟踪和改进数据运行状况。

亚愽视频数据质量和可观察性通过自动发现和自适应的数据质量规则，主动实时地发现质量问题。提供可靠的数据来推动可信的业务决策，它赋予:

• 获得对数据健康状况的实时端到端可见性。
• 使用ml生成的、自适应的和可解释的规则发现实时破坏趋势，并防止不良数据流向下游。
• 通过主动异常检测减少数据停机时间。扫描大型和不同的数据库、文件和流数据，以获得90%以上的大规模覆盖率。
• 在源数据存储和目标数据存储之间进行行、列、一致性和值检查。
• 在一个sprint中交付数据管道的可观察性。
• 利用低代码、基于api的集成，以最小的管道更改快速运行。

Gartner的研究注意到数据可观察性现在已经成为支持和增强现有和现代数据管理体系结构的必要条件。快速比较可以显示数据可观察性如何增强当前的数据质量工作。

传统的数据质量工具	数据可观察性工具如何增强数据质量
监测数据集。	监视数据集(静止数据)和数据管道(运动数据)。
方法是发现数据中“已知的”问题	这种方法是通过上下文理解数据，并使用ml生成的自适应规则检测“未知”问题。
帮助数据管理员和业务分析人员测量和维护数据质量。	使数据工程师和DataOps工程师能够在企业范围内交付可靠和可信的数据。
不支持根本原因调查。	通过谱系、时间序列分析和交叉度量异常检测实现根本原因调查。
重点是可信报告和遵从性的下游用例。	重点是异常检测、管道监控和数据集成的上游用例。

不仅仅是监控，数据可观测性识别数据或模式的变化，以便及早发现未知的问题。它发出警报，以便在整个企业范围内进行分析并交付可靠的数据。

数据可观察性的关键用例

利用数据可观察性的主要用例包括:

• 加速云数据迁移，在源存储和目标数据湖之间进行完整的数据完整性验证。
• 高效管理数据湖运行状况，并进行主动监控，以识别缺失或不完整的数据。
• 通过提高数据管道的运营效率和简化DataOps来优化成本。
• 由于减少了数据停机时间和更健康的数据管道，从而加快了分析时间。
• 通过强大的数据管道和数据健康状况的持续改进，快速采用人工智能。

数据可观察性如何帮助数据工程师

数据可观察性可以主动监视和及早发现问题，以便在整个企业范围内交付可靠和可信的数据。

1.提高数据可靠性

数据可靠性是指在整个数据生命周期内提供高数据运行状况和可用性的能力。它通常比数据质量更相关，因为它表明可信数据已经准备好用于应用程序和分析。

确保大量不同数据的数据可靠性始终具有挑战性。数据可观察性可以帮助实时查看数据存储和管道。持续监控和主动异常检测降低了低质量数据的可能性。最后，利用ML进行自适应规则显著减少了手工工作，并大规模提高了数据可靠性。

2.帮助构建更健康的数据管道

数据管道使用一组工具和流程来自动化数据从输入到消费的移动和转换。现在，对于复杂的分析和数据驱动的决策来说，它们是不可或缺的。

构建健康的管道首先要发现数据，理解数据背后的上下文，然后在其中建立信任。数据工程师在这些活动上花费了大量的时间和精力，而不是专注于创新项目。具有不同来源的大量数据和混合数据存储增加了他们的挑战。

上下文对于理解数据和评估其运行状况至关重要。数据可观察性提供诊断数据健康状况问题所需的可见性和上下文。它使用持续监控、自动质量检查和主动问题检测来帮助构建更健康的数据管道。

3.提高运营效率

除了数据质量外，数据可观察性对数据的上下文和性能采取了更全面的方法。ML的使用有助于在已知指标之外更早地确定问题。这些特性确保更快地交付更健康的数据，消除了在企业运营中使用可信数据时的不确定性。

它还通过自动化数据验证和协调来确保更有效的数据迁移。亚愽视频Collibra为数据生产者和消费者自动化关键数据质量工作流，进一步提高运营效率。

4.流线DataOps

DataOps是数据生产者和消费者之间的桥梁。DataOps是一套实践和技术，用于构建数据产品和操作数据管理，以提高质量、速度和协作，并促进持续改进的文化。

来源:https://www.sanjmo.com/

数据可观察性使DataOps和数据工程师能够分析运动中的数据并识别故障。使用沿袭，可以跟踪数据到故障点，执行根本原因调查，并从源头修复问题。

ml驱动，自适应，没有代码数据质量方法简化了规则管理。自动生成的规则有助于快速创建监控控件并立即检测数据问题。如果需要自定义规则，这些模板有助于构建可重用、可共享的规则并简化DataOps。

5.权力FinOps

云计算无疑减轻了高资本支出的负担。但是企业仍然需要关注他们的运营成本。FinOps是一个框架和管理实践，促进跨组织云计算基础设施管理Opex的共享责任。FinOps的目标是建立最佳实践，以优化成本，交付业务价值，并保持财务责任。

数据可观察性有助于构建可信的数据管道，以加速从数据到价值的转换。它可以有效地跟踪整个云基础设施中的数据运行状况，以最大限度地降低成本并保持对法规的遵从性。Collibra的ml驱动、自动生成、自适应规则能够及早捕捉数据错误，并降低返工成本。亚愽视频

总之

数据可观察性为可靠和可信的数据提供了一种现代方法，它具有上下文、业务影响、沿袭、性能和质量五大支柱。它积极地利用ML来管理数据健康状况，以应对不断增长的数据量、多样性和速度。

福布斯指出，数据管理的复杂性将继续增加，这意味着需要对数据工程进行持续和专门的关注．亚愽视频Collibra使数据工程师能够构建更健康的数据管道，提高数据可靠性，并大规模交付可信赖的数据产品。

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