Datenbeobachtbarkeit umfasst die vollständige Überwachung, Verwaltung und das Verständnis des modernen Daten-Technologie-Stacks. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten besser zu verwalten, indem sie ihnen helfen, Echtzeit-Datenprobleme zu entdecken und zu lösen und vollständige Einblicke in die Datenintegrität des Systems zu gewinnen. Datenbeobachtungstools helfen Unternehmen, die Einführung von Daten in verschiedenen Abteilungen zu beschleunigen. Dies unterstützt strategische und datengesteuerte Entscheidungen, die der gesamten Organisation zugutekommen.
Das Konzept der Datenbeobachtbarkeit stammt aus den Best Practices, die aus der DevOps-Software gelernt wurden, um unparteiische, ungenaue oder fehlerhafte Daten zu verwalten. Diese Best Practices, die die Optimierung von Protokollen, Echtzeiteinblicke und so weiter umfassen, ermöglichen die Erstellung fehlerfreier und vertrauenswürdiger Daten über den gesamten Daten-Stack, der Datenquellen, Datenlager, ETL-Tools, ML/BI-Tools usw. umfasst.
Datenbeobachtungstools sind Teil von DataOps-Plattformen. DataOps-Plattformen vereinen verschiedene Arten von Datenmanagement-Software in einer einzelnen, integrierten Umgebung. Die Plattform vereinheitlicht alle Entwicklungs- und Betriebsabläufe in Daten-Workflows. Datenbeobachtungssoftware konzentriert sich auf die Überwachung der Integrität der Datenpipelines und des gesamten Systems.
Datenbeobachtungstools unterscheiden sich von Überwachungssoftware, da letztere sich auf vorbestimmte Metriken zur Identifizierung von Fehlern konzentriert, während sich die Datenbeobachtung auf die Echtzeiterkennung und -lösung konzentriert. Datenbeobachtung unterscheidet sich auch von Datenqualitätssoftware, wobei sich erstere darauf konzentriert, die Anzahl der Datenvorfälle zu reduzieren und die Lösungszeit zu beschleunigen. Datenqualität ist das Ergebnis einer leistungsstarken Datenbeobachtung über den modernen Daten-Stack hinweg.
Um in die Kategorie der Datenbeobachtung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Proaktiv Daten über den gesamten Daten-Stack hinweg überwachen, alarmieren, verfolgen, protokollieren, vergleichen und analysieren, um Fehler oder Probleme zu erkennen
Daten im Ruhezustand und in Bewegung überwachen, ohne dass eine Datenextraktion vom aktuellen Speicherort erforderlich ist
Sich mit einem bestehenden Stack verbinden, ohne dass Code geschrieben oder Datenpipelines geändert werden müssen