Là một quá trình, khả năng quan sát dữ liệu được sử dụng bởi các doanh nghiệp làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Nhiều tổ chức lớn, hiện đại cố gắng giám sát dữ liệu của họ bằng nhiều ứng dụng và công cụ khác nhau. Thật không may, rất ít doanh nghiệp phát triển khả năng hiển thị cần thiết cho một cái nhìn tổng quan thực tế. 

Khả năng quan sát dữ liệu cung cấp cái nhìn tổng quan đó, để loại bỏ các vấn đề về luồng dữ liệu càng nhanh càng tốt.

Quá trình quan sát bao gồm nhiều phương pháp và công nghệ giúp xác định và giải quyết các vấn đề về dữ liệu trong thời gian thực. Quá trình này xây dựng một bản đồ đa chiều về toàn bộ luồng dữ liệu của doanh nghiệp, cung cấp thông tin chuyên sâu hơn về hiệu suất và chất lượng dữ liệu của hệ thống. 

Khi được hỏi về khả năng quan sát dữ liệu, Ryan Yackel, CMO của Databand, một công ty của IBM, đã nhận xét:

“Khi khối lượng, tốc độ và độ phức tạp của các đường truyền dữ liệu lớn tiếp tục tăng lên, các công ty dựa vào các nhóm nền tảng và kỹ thuật dữ liệu làm xương sống cho hoạt động kinh doanh dựa trên dữ liệu của họ. Vấn đề là hầu hết các nhóm này đều cắt giảm công việc cho họ. Họ đang đấu tranh với dữ liệu với các sự cố về độ tin cậy và chất lượng, gây khó khăn cho việc tập trung vào các sáng kiến ​​chiến lược liên quan đến AL/ML, phân tích và các sản phẩm dữ liệu. Khả năng quan sát dữ liệu cung cấp một giải pháp.”

Ban đầu, khả năng quan sát dữ liệu có vẻ là một dạng dòng dữ liệu, nhưng hai quy trình phục vụ các mục đích khác nhau. 

Khả năng quan sát dữ liệu tập trung vào việc giải quyết các vấn đề với dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả thông qua việc sử dụng hệ thống đo lường. Tuy nhiên, dòng dữ liệu được sử dụng chủ yếu để thu thập và lưu trữ dữ liệu chất lượng cao – dữ liệu có thể tin cậy được.

Ngoài ra, dòng dữ liệu có thể được sử dụng như một thành phần để hỗ trợ chương trình khả năng quan sát. (Một số bài báo thúc đẩy khả năng quan sát dữ liệu nhằm phục vụ cùng một mục đích như dòng dữ liệu và tuyên bố này có phần đúng. Dòng dữ liệu là một thành phần của khả năng quan sát dữ liệu.) 

Thuật ngữ “khả năng quan sát” ban đầu là một khái niệm triết học do Heraclitus phát triển vào khoảng năm 510 TCN. Ông xác định khả năng quan sát đòi hỏi sự khác biệt so sánh – lạnh có thể được quan sát thấy so với ấm áp. Năm 1871, James C. Maxwell, một nhà vật lý, đã phát triển ý tưởng rằng không thể biết vị trí của tất cả các hạt trong một thí nghiệm nhiệt động lực học, nhưng bằng cách quan sát “các kết quả đầu ra chính nhất định” để so sánh các thay đổi, thì có thể đưa ra các dự đoán chính xác. 

Mô tả của Maxwell về khả năng quan sát bằng cách sử dụng các đầu ra chính đã được điều chỉnh và áp dụng cho nhiều ứng dụng tự động khác nhau, từ thiết bị nhà máy đến cảm biến máy bay. Sau đó, khái niệm này đã được DevOps áp dụng để gỡ lỗi và xử lý “sự cố sản xuất” vào khoảng năm 2016. Vào năm 2019, Barr Moses – Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Monte Carlo – đã phát triển một quy trình có thể quan sát được thiết kế để cung cấp thông tin tổng quan về luồng dữ liệu của tổ chức . 

Môi-se đã viết, 

“Khả năng quan sát dữ liệu là khả năng của một tổ chức để hiểu đầy đủ tình trạng của dữ liệu trong hệ thống của họ. Khả năng quan sát dữ liệu giúp loại bỏ thời gian ngừng hoạt động của dữ liệu bằng cách áp dụng các phương pháp hay nhất đã học được từ DevOps đến khả năng quan sát đường ống dữ liệu".

Năm trụ cột của khả năng quan sát dữ liệu

Khả năng quan sát dữ liệu hoạt động để giải quyết các vấn đề về dữ liệu và thông tin bằng cách cung cấp bản đồ kỹ lưỡng về dữ liệu trong thời gian thực. Nó cung cấp khả năng hiển thị cho các hoạt động dữ liệu của một tổ chức. Nhiều doanh nghiệp có dữ liệu bị che khuất, cản trở khả năng quan sát. Các silo dữ liệu phải được loại bỏ để hỗ trợ chương trình quan sát dữ liệu. 

Khi các hoạt động như theo dõi, giám sát, cảnh báo, phân tích, ghi nhật ký và “so sánh” được thực hiện mà không có bảng điều khiển khả năng quan sát, một hình thức phân vùng tổ chức có thể diễn ra. Mọi người trong một bộ phận không nhận ra rằng những nỗ lực của họ có những hậu quả không mong muốn ở bộ phận khác – chẳng hạn như thông tin bị thiếu/bị che lấp thúc đẩy việc ra quyết định tồi tệ hoặc một phần của hệ thống bị hỏng và không ai nhận ra điều đó. 

Hãy nhớ rằng, khả năng quan sát là về việc thực hiện các phép đo của các đầu ra chính nhất định. Năm trụ cột (hoặc đầu ra chính) mà Barr Moses đã phát triển cho mục đích đo lường là: 

• Chất lượng: Dữ liệu chất lượng cao được coi là chính xác, trong khi dữ liệu chất lượng thấp thì không. Các phép đo chất lượng của dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết về việc liệu dữ liệu của bạn có đáng tin cậy hay không. Có nhiều cách khác nhau cân đo Chất lượng dữ liệu.

• Lược đồ: Điều này liên quan đến những thay đổi trong cách tổ chức dữ liệu và các phép đo lược đồ có thể cho thấy các điểm ngắt trong luồng dữ liệu. Việc xác định thời điểm, cách thức và người thực hiện các thay đổi có thể hữu ích về mặt bảo trì phòng ngừa. 

• Khối lượng: Một lượng lớn dữ liệu rất hữu ích cho mục đích nghiên cứu và tiếp thị. Điều này có thể cung cấp cho các tổ chức một cái nhìn tích hợp về khách hàng và thị trường của họ. Càng nhiều dữ liệu hiện tại và lịch sử được sử dụng trong quá trình nghiên cứu, thì càng có nhiều thông tin chi tiết.

• Dòng dữ liệu: Một chương trình dòng dữ liệu tốt ghi lại những thay đổi đối với dữ liệu và vị trí của nó, và thường được sử dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu. Tuy nhiên, nó cũng có thể được sử dụng như một phần của chương trình quan sát dữ liệu. Với khả năng này, nó được sử dụng để khắc phục sự cố có thể xảy ra và liệt kê những gì đã được thực hiện trước khi xảy ra hư hỏng. 

• Độ tươi: Về cơ bản, đây là việc không sử dụng thông tin cũ, hoặc như Barr Moses đề cập đến, dữ liệu cũ. Tươi mát nhấn mạnh dữ liệu cập nhật, điều này rất quan trọng khi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dấu thời gian thường được sử dụng để xác định xem dữ liệu có cũ không. 

Khi được kết hợp với nhau, phép đo của các thành phần hoặc trụ cột này có thể cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về các sự cố đang phát triển – hoặc chỉ đơn giản là xuất hiện – và thúc đẩy khả năng sửa chữa nhanh nhất có thể.

Thách thức về khả năng quan sát dữ liệu

Nền tảng quan sát dữ liệu phù hợp có thể biến đổi cách doanh nghiệp duy trì và quản lý dữ liệu của họ. Thật không may, việc triển khai nền tảng này có thể gây ra một số thách thức. Các vấn đề về khả năng tương thích sẽ tự xuất hiện khi nền tảng không phù hợp. 

Các nền tảng và công cụ quan sát có thể bị hạn chế nếu đường dẫn dữ liệu, phần mềm, máy chủ và cơ sở dữ liệu không hoàn toàn tương thích. Các nền tảng này không hoạt động trong môi trường chân không, điều quan trọng là phải loại bỏ mọi kho dữ liệu khỏi hệ thống và đảm bảo rằng tất cả các hệ thống dữ liệu trong tổ chức đều được tích hợp. 

Điều quan trọng là phải kiểm tra nền tảng quan sát dữ liệu trước khi ký hợp đồng.

Đáng buồn thay, ngay cả khi tất cả các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài của doanh nghiệp được tích hợp chính xác vào nền tảng, thì khác mô hình dữ liệu có thể gây ra vấn đề. Nhiều doanh nghiệp hỗ trợ 400 nguồn dữ liệu trở lên và mỗi nguồn bên ngoài có thể gây ra sự cố nếu không sử dụng cùng các tiêu chuẩn và định dạng.

Ngoại trừ các công cụ nguồn mở, các nền tảng khả năng quan sát dựa trên đám mây và chúng có thể cung cấp một số tính linh hoạt hỗ trợ tinh chỉnh. 

Các nền tảng quan sát tốt nhất tập trung vào quy trình đo lường được tiêu chuẩn hóa và hướng dẫn ghi nhật ký. Điều này thúc đẩy sự tương quan hiệu quả của thông tin, nhưng các nguồn dữ liệu bên ngoài và đường dẫn dữ liệu tùy chỉnh có thể gây ra sự cố và yêu cầu thêm nỗ lực thủ công để hoàn thành các tác vụ lẽ ra phải được tự động hóa.

Ngoài ra, một số công cụ có thể đi kèm với chi phí lưu trữ bất thường làm hạn chế khả năng mở rộng.

Nền tảng quan sát dữ liệu

Các nền tảng quan sát dữ liệu thường chứa nhiều công cụ hữu ích. Chúng thường bao gồm hỗ trợ tự động cho dòng dữ liệu tự động, phân tích nguyên nhân gốc rễ, chất lượng dữ liệu và giám sát để xác định, giải quyết và ngăn chặn sự bất thường trong luồng dữ liệu. 

Các nền tảng thúc đẩy tăng năng suất, đường ống lành mạnh hơn và khách hàng hài lòng hơn. Một số nền tảng quan sát dữ liệu phổ biến là:

• băng dữ liệu cung cấp một nền tảng có khả năng quan sát có chức năng cao, có thể phát hiện và giải quyết các vấn đề về dữ liệu rất nhanh chóng, bằng cách sử dụng quy trình có thể quan sát liên tục để xác định các vấn đề về dữ liệu trước khi chúng ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn. 

• Monte Carlo cung cấp một nền tảng quan sát có thể được mô tả là cung cấp khả năng quan sát “từ đường ống đến kinh doanh thông minh.” Nó mang lại độ tin cậy của dữ liệu cho việc phối hợp các công cụ và dịch vụ dữ liệu khác nhau. 

• siêu phẳng có tính năng quan sát từ đầu đến cuối.

• Có một loạt các mã nguồn mở các công cụ quan sát có sẵn, sẽ đáng để điều tra.

Tầm quan trọng của khả năng quan sát dữ liệu

Đối với các tổ chức xử lý các luồng dữ liệu lớn, khả năng quan sát có thể được sử dụng để giám sát toàn bộ hệ thống dữ liệu và gửi cờ đỏ khi có sự cố. 

Khi các doanh nghiệp thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, họ phát triển các hệ thống để xử lý nó, từng lớp một. Các hệ thống này bao gồm lưu trữ dữ liệu, đường dẫn dữ liệu và một số công cụ. Mỗi lớp phức tạp bổ sung làm tăng khả năng thời gian ngừng hoạt động của dữ liệu do các vấn đề như tính không tương thích hoặc dữ liệu cũ và bị thiếu.

Theo Yackel, “Việc sử dụng liên tục khả năng quan sát dữ liệu để giám sát các đường dẫn dữ liệu, tập dữ liệu và bảng dữ liệu sẽ cảnh báo cho các nhóm dữ liệu khi xảy ra sự cố dữ liệu và chỉ ra cách khắc phục nguyên nhân gốc rễ trước khi sự cố đó ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của họ. Với khả năng quan sát dữ liệu, kỹ thuật có thể tập trung vào việc xây dựng các sản phẩm dữ liệu tuyệt vời thay vì duy trì các quy trình bị hỏng.” 

Khả năng quan sát dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp chủ động xác định nguồn gốc của các vấn đề về đường ống, lỗi dữ liệu và sự không nhất quán của luồng dữ liệu để củng cố quan hệ khách hàng và cải thiện chất lượng dữ liệu.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/data-observability-what-it-is-and-why-it-matters/