مشاهده پذیری داده چیست؟ تمام آنچه نیاز است بدانید.

مشاهده پذیری داده‌ها بر مدیریت سلامت داده‌های شما تمرکز دارد، که بسیار بیشتر از نظارت بر آن است. سازمان‌ها برای عملیات‌های روزمره و تصمیم‌گیری به داده‌های خود بسیار وابسته‌تر شده‌اند و اطمینان از جریان به موقع و با کیفیت داده‌ها بسیار مهم است و از آنجایی که داده‌های بیشتری در یک سازمان جابجا می‌شود، اغلب برای تجزیه و تحلیل، گذرگاه انتقال داده شاهراه اصلی داده‌های شما هستند. مشاهده پذیری داده‌ها به شما کمک می‌کند تا مطمئن شوید که یک جریان قابل اعتماد و موثر داده دارید.

برای مطالعه بیشتر: داده کاوی چیست؟

 تعریف مشاهده پذیری داده ها

مشاهده پذیری داده‌ها مجموعه‌ای از ابزارها برای ردیابی و مدیریت سلامت داده‌های شما برای اطمینان از جریان و استفاده مناسب است که ارتباط زیادی با DataOps دارد. DataOps یک فرآیند عملیاتی و مجموعه‌ای از بهترین روش‌ها برای خودکارسازی گذرگاه انتقال داده و جریان داده‌ها می‌باشد.

نظارت بر سیستم، شبکه و برنامه موضوع جدیدی نیست. اما یک درس مهم از این ابزارها در مورد مشاهده پذیری داده‌ها نیز صدق می‌کند: شما باید تصویری جامع و تاثیرگذار از پشته داده کامل خود داشته باشید.

مشاهده پذیری داده، مدیریت (نه فقط نظارت) سلامت داده‌های شما است. سازمان‌ها نیاز به دید کامل در گذرگاه انتقال داده دارند تا تصویر کاملی از سلامت خود داشته باشند تا بتوانند در هر مشکلی کاوش کنند و چگونگی حل مشکلات را بیابند، درست مانند بسیاری از کسب ‌و کارها که مشتری 360 را هدف قرار می‌دهند.

برای مطالعه بیشتر: حکمرانی داده چیست؟

 از مشاهده پذیری داده چه چیزی می‌توان یاد گرفت؟

مشاهده پذیری داده‌ها به بهبود فرآیندهای DataOps شما کمک می‌کند:

• اطمینان از تحویل صحیح داده‌ها در زمان مناسب برای تصمیم گیری سریع تر
• افزایش سودمندی، کامل بودن و کیفیت داده‌ها برای تصمیم گیری‌های دقیق‌تر با زمینه کامل
• ارائه اعتماد بیشتر به داده‌ها تا کسب ‌و کار بتواند اقدامات مبتنی بر داده را با اطمینان بیشتری انجام دهد.

 چه چیزی را با مشاهده پذیری داده‌ها ردیابی می‌کنیم؟

وقتی صحبت از سلامت داده‌های شما به میان می‌آید، مشکلات فراتر از سؤالاتی مانند “آیا گذرگاه انتقال داده اجرا شده و بار خود را تحویل داده است” می‌باشد. مشاهده پذیری داده‌ها شامل سؤالات دیگری مانند:

• آیا داده‌ها به موقع رسیده اند؟
• آیا همه داده‌ها رسیده است؟
• داده‌ها به کجا تحویل داده شد؟
• آیا داده‌ها فرمت مناسبی داشتند؟
• چگونه داده‌ها به فرمت نهایی رسیدند؟
• آیا داده‌ها در معرض خطر هستند؟
• درجه کیفیت داده‌ها چقدر است؟
• داده‌ها چقدر مفید و کامل هستند؟

پاسخ به این سؤالات نمای کاملی از سلامت داده‌ها و گذرگاه انتقال داده شما ارائه می‌دهد. همچنین به سازمان شما اجازه می‌دهد تا اثربخشی و استفاده عملیاتی از داده‌های شما را اندازه گیری کند. در ادامه هر کدام از آن‌ها را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم.

1- به موقع بودن

ارائه به موقع داده‌ها را می‌توان با مشاهده پذیری داده‌ها ردیابی کرد. ارائه به موقع تضمین می‌کند که تحلیلگران و تیم‌های تجاری با استفاده از داده‌های تازه کار می‌کنند در نتیجه می‌توانند تصمیمات خود را قطعی کرده و روندها را تا حد امکان نزدیک به زمان واقعی مشاهده کنند. برای اطمینان از به‌موقع بودن، تیم‌های DataOps باید گذرگاه انتقال داده را هر چند وقت یکبار که زیرساخت اجازه می‌دهد به طور خودکار اجرا و بر اجرای تمیز آن‌ها نظارت کنند.

برای مطالعه بیشتر: علم داده چگونه کسب و کارها را بهتر می‌کند؟

2- حجم

یکی دیگر از مواردی که می‌توان با مشاهده پذیری داده‌ها ردیابی کرد حجم داده می‌باشد. خروجی نامنظم حجم داده در گذرگاه انتقال داده ممکن است نشانه‌ای از نقص عملکرد گذرگاه‌ها باشد که در نتیجه منجر به شکاف‌های غیرمنتظره در تجزیه و تحلیل تولید شده می‌شود. تیم ‌های DataOps علاوه بر نظارت بر حجم کل داده ‌ها، به بازرسی نقاط مختلف گذرگاه نیاز دارند تا بتوانند محل‌هایی را که گذرگاه داده معیوب شده را بررسی کنند.

3- فرمت ها

یک کذرگاه انتقال داده با منابع و مقصدهای متعدد با فرمت‌های مختلف کار می‌کند و داده‌ها را تحویل می‌دهد. تیم‌های DataOps باید تغییرات قالب و طرح‌واره را نظارت کنند، از شکستن گذرگاه جلوگیری کنند و منطق آن را در صورت نیاز تنظیم کنند.

4-سطر بندی داده

سطربندی سرتاسر گذرگاه انتقال داده به دلایل زیادی از جمله حاکمیت داده، انطباق با مقررات و ایجاد اعتماد به داده‌ها مهم است.

5- ریسک داده

ریسک داده از دیگر مواردی است که می‌توان با استفاده از مشاهده پذیری داده‌ها آن راردیابی کرد. ریسک داده خطر افشای داده‌ها را از یک کنترل امنیتی، حریم خصوصی و نظارتی در نظر می‌گیرد. در حالی که تیم‌های حفظ حریم خصوصی داده‌ها ممکن است این فرآیند کلی را مدیریت کنند، تیم‌های DataOps باید به طور مستمر ریسک را در گذرگاه انتقال داده‌های خود نظارت، ارزیابی و کنترل کنند.

6- کیفیت و سازگاری داده ها

داده‌های ناقص و متناقض، حفره‌های بالقوه‌ای را در تجزیه و تحلیل نهایی ایجاد می‌کنند که منجر به تصمیم‌گیری‌ها و اعتماد پایین کسب‌وکار به داده‌ها می‌شود. تیم‌های DataOps باید دائماً کیفیت و کامل بودن داده‌ها را اندازه‌گیری و نظارت کنند و بتوانند مشکلات را بررسی، شناسایی و برطرف کنند.

7- کامل بودن داده ها

همانطور که کیفیت پایین داده می‌تواند مانع استفاده و اعتماد داده شود، کامل بودن داده‌ها می‌تواند دقت و زمینه تصمیم گیری‌ها را بهبود بخشد. تیم‌های DataOps باید بر کامل بودن داده‌ها نظارت داشته باشند و با تجزیه و تحلیل و تجارت همکاری کنند تا سودمندی و کامل بودن را به حداکثر برسانند.

 آیا مشاهده پذیری بخشی از حاکمیت داده است؟

تا این قسمت از مطلب ممکن است این سوال برای شما مطرح شده باشد که آیا مشاهده پذیری داده‌ها نباید بخشی از حاکمیت داده باشد؟ بر اساس تحقیقات قبلی در مورد ضروریات حاکمیت داده، مطمئناً می‌توان مقداری همگرایی را مشاهده کرد، اما این دو دایره کاملاً همپوشانی ندارند. مشاهده پذیری داده و حاکمیت داده باید به طور هماهنگ کار کنند، اما هر کدام تمرکز کمی متفاوتی دارند و ممکن است اغلب توسط تیم‌های مختلف اداره شوند.

برای مطالعه بیشتر: کلان داده چیست؟

 آیا به یک ابزار مشاهده‌پذیری داده جداگانه نیاز دارم؟

ابزارهای مستقل مشاهده ‌پذیری داده ‌ها در بازار در حال ظهور هستند که بسیاری از آن‌ها از استارت‌آپ‌های اولیه منشامی گیرند. بنابراین این سوال پیش می‌آید: آیا به یک پلتفرم مشاهده‌پذیری داده جداگانه نیاز دارم؟

برخی از سازمان ‌ها، پشته ‌های داده خود را با مجموعه ‌ای پیچیده از پلتفرم‌ها و ابزارهای متعدد، شاید با ابزارهای منبع باز می‌سازند و انتقال داده‌ها را در یک ابزار و تبدیل داده‌ها را در مکان‌های دیگر انجام می‌دهند. اغلب ابزارهای موجود در این پشته قابلیت مشاهده یکپارچه داده را ندارند و سازمان را مجبور می‌کنند تا ابزارهای مستقل مشاهده‌پذیری را برای پیمایش پیچیدگی جستجو کنند.