Observalidade de Dados: Definição e Importância

Muitas organizações, grandes e modernas, tentam monitorizar os seus dados utilizando uma variedade de aplicações e ferramentas. Infelizmente, poucas empresas desenvolvem a visibilidade necessária para uma visão realista.

A observabilidade dos dados fornece essa visão geral, para eliminar os problemas de fluxo de dados o mais rapidamente possível.

O processo de observabilidade inclui uma variedade de métodos e tecnologias que ajudam a identificar e resolver problemas de dados em tempo real. Este processo constrói um mapa multidimensional de todo o fluxo de dados de uma empresa, oferecendo uma visão mais profunda do desempenho do sistema e da qualidade dos dados.

Inicialmente, a observabilidade dos dados pode parecer uma forma de linhagem de dados, mas os dois processos têm objetivos diferentes.

A observabilidade dos dados centra-se na resolução rápida e eficiente de problemas com os dados através da utilização de um sistema de medição. A linhagem de dados, no entanto, é utilizada principalmente para recolher e armazenar dados de alta qualidade — dados em que se pode confiar.

Além disso, a linhagem de dados pode ser utilizada como um componente para apoiar um programa de observabilidade. (Alguns artigos promovem a observabilidade dos dados como servindo o mesmo objetivo que a linhagem de dados, e há alguma verdade nessa afirmação. A linhagem de dados é um componente da observabilidade dos dados).

A observabilidade dos dados é a capacidade de uma organização para compreender totalmente a integridade dos dados nos seus sistemas. A observabilidade dos dados elimina o tempo de inatividade dos dados, aplicando as melhores práticas aprendidas com o DevOps à observabilidade do pipeline de dados.

5 Pilares da Observabilidade

A observabilidade dos dados visa resolver problemas de dados e informações, fornecendo um mapa completo dos dados em tempo real. Proporciona visibilidade para as atividades de dados de uma organização. Muitas empresas têm dados que estão isolados, bloqueando a observabilidade. Os silos de dados devem ser eliminados para apoiar um programa de observabilidade dos dados.

Quando atividades como o rastreio, monitorização, alerta, análise, registo e “comparações” são realizadas sem um painel de controlo de observabilidade, pode ocorrer uma forma de partição organizacional. As pessoas de um departamento não se apercebem de que os seus esforços têm consequências indesejadas noutro departamento — tais como informação em falta/silenciada que promove uma má tomada de decisões ou parte do sistema está em baixo e ninguém se apercebe disso.

Qualidade

A qualidade dos dados é um conceito fundamental e crucial em qualquer processo de análise de dados. Podemos considerar que os dados de alta qualidade são precisos, confiáveis e refletem com fidelidade a realidade a que se referem. Por outro lado, dados de baixa qualidade são aqueles que apresentam imprecisões, inconsistências ou omissões, o que pode conduzir a interpretações errôneas e prejudicar significativamente a tomada de decisões baseada em tais informações.

Para verificar se os dados que possuímos são confiáveis, é importante implementar um sistema de medições da qualidade dos dados. Esse processo envolve a aplicação de um conjunto de métricas e indicadores que possam detectar e quantificar eventuais erros, inconsistências ou omissões nos dados.

Existem diversas abordagens e ferramentas para avaliar a qualidade dos dados. Alguns dos critérios comumente usados incluem a completude (todos os dados necessários estão presentes?), a unicidade (existem duplicações nos dados?), a relevância (os dados são pertinentes para a análise ou decisão em questão?), a consistência (os dados são coerentes entre si e ao longo do tempo?) e a precisão (os dados refletem corretamente a realidade?).

Evidentemente, cada contexto ou aplicação específica pode requerer uma abordagem diferente para a medição da qualidade dos dados. Por exemplo, em um cenário de pesquisa científica, a precisão dos dados pode ser de suma importância. Por outro lado, em um contexto de marketing, a relevância dos dados pode ser o critério mais importante.

Esquema

O esquema de dados é um elemento central na estruturação e organização das informações em um sistema de gerenciamento de dados. Ele representa a maneira como os dados são arranjados, classificados e inter-relacionados. Portanto, qualquer alteração nesse esquema pode ter um impacto significativo sobre o fluxo e a interpretação dos dados.

Medições do esquema são práticas que permitem o acompanhamento das alterações na estrutura dos dados. Estas medições são fundamentais para identificar quebras, desvios ou incoerências no fluxo de dados, que podem comprometer tanto a qualidade dos dados como a eficiência dos processos de análise de dados.

Quando ocorrem alterações no esquema de dados, é vital identificar quando, como e por quem essas mudanças foram efetuadas. Compreender o “quando” pode ajudar a correlacionar as mudanças com possíveis problemas de dados ou falhas de sistema que podem ter ocorrido. Saber “como” as mudanças foram feitas permite entender os impactos e implicações técnicas da alteração. Por fim, determinar “quem” fez a mudança ajuda a identificar os responsáveis, facilitando a comunicação e a colaboração na resolução de problemas.

Todas essas informações coletadas por meio da medição do esquema são úteis em termos de manutenção preventiva. Elas permitem prever e evitar problemas potenciais, assegurar a integridade dos dados e manter a confiabilidade dos sistemas de dados. Desta forma, o monitoramento das alterações no esquema de dados é um componente crucial de uma estratégia de gestão de dados eficaz e robusta.

Volume

A era digital permitiu a geração e o armazenamento de uma quantidade monumental de dados. Esses grandes volumes de dados, comumente referidos como Big Data, podem ser extremamente úteis para vários propósitos, principalmente para investigação e estratégias de marketing. Quando habilmente processados e analisados, esses dados podem revelar padrões e tendências valiosos que são inacessíveis em escalas menores.

As grandes quantidades de dados disponíveis hoje podem proporcionar às organizações uma visão integrada e multidimensional de seus clientes e do mercado em que atuam. Essa visão holística pode englobar uma ampla variedade de informações, desde padrões de comportamento do consumidor e preferências individuais até tendências de mercado e concorrência. Com isso, as organizações podem tomar decisões mais fundamentadas, orientadas por dados, melhorar a eficácia de suas campanhas de marketing e aumentar sua competitividade.

Uma das principais vantagens das grandes quantidades de dados é a possibilidade de explorar tanto dados atuais como históricos. Os dados atuais podem oferecer uma visão instantânea das condições de mercado e do comportamento do consumidor, enquanto os dados históricos podem revelar tendências e padrões ao longo do tempo. Assim, quanto mais dados forem coletados e analisados durante a investigação, mais ricas e detalhadas serão as informações obtidas. A combinação de dados atuais e históricos pode, portanto, oferecer insights valiosos e complexos, que podem ser usados para aprimorar estratégias de marketing e tomada de decisões.

Linhagem de dados

A linhagem de dados é um aspecto vital da governança de dados, que se concentra em rastrear e registrar o ciclo de vida completo dos dados, desde a sua origem até o seu destino final. Um programa de linhagem de dados eficiente acompanha as alterações feitas nos dados, incluindo modificações no conteúdo, estrutura, localização e formato. Além disso, documenta como os dados são usados, transformados e movidos ao longo dos vários processos e sistemas.

Melhoria da Qualidade dos Dados: A principal função de um programa de linhagem de dados é melhorar a qualidade dos dados. Ao rastrear a origem e as transformações dos dados, é possível detectar inconsistências, erros ou lacunas que podem afetar a confiabilidade e a utilidade dos dados. Isso permite que as organizações tomem medidas corretivas para resolver problemas de qualidade dos dados e garantir a integridade e a precisão dos dados.

Além disso, a linhagem de dados pode desempenhar um papel crucial em programas de monitoramento de dados. Ao fornecer um registro detalhado de todas as atividades relacionadas aos dados, a linhagem de dados pode ajudar a solucionar problemas que possam ocorrer, como quebras no fluxo de dados, falhas no sistema ou perda de dados. Isso inclui identificar a causa raiz dos problemas, listar as ações realizadas antes dos danos e orientar a recuperação de dados ou a reparação do sistema.

A linhagem de dados fornece uma visão abrangente do ciclo de vida dos dados, promovendo a confiabilidade, a responsabilidade e a transparência na gestão de dados. Isso contribui para a confiança na qualidade dos dados e permite a tomada de decisões baseadas em dados de maneira mais segura e eficaz.

Atualidade

Trata-se essencialmente de não utilizar informação antiga, ou, como Barr Moses lhe chama, dados obsoletos. A atualidade realça os dados atualizados, o que é importante quando se tomam decisões baseadas em dados. Os carimbos temporais são normalmente utilizados para determinar se os dados são antigos.

Importância da Observabilidade de Dados

Para as organizações que lidam com grandes fluxos de dados, a observabilidade pode ser utilizada para monitorizar o sistema de dados como um todo e enviar sinais de alerta quando surge um problema.

À medida que as empresas recolhem grandes quantidades de dados de várias fontes, desenvolvem sistemas para os tratar, camada após camada. Estes sistemas incluem armazenamento de dados, pipelines de dados e várias ferramentas. Cada camada adicional de complexidade aumenta as probabilidades de inatividade dos dados devido a problemas como incompatibilidades ou dados antigos ou em falta.

A utilização contínua da observabilidade dos dados para monitorizar condutas de dados, conjuntos de dados e tabelas de dados alerta as equipas de dados quando ocorre um incidente com os dados e mostra como corrigir a causa principal, antes que esta afecte a sua atividade. Com a observabilidade dos dados, a engenharia pode concentrar-se na criação de excelentes produtos de dados, em vez de manter processos avariados.

A observabilidade dos dados ajudará as empresas a identificar de forma proativa a origem dos problemas de condutas, erros de dados e inconsistências do fluxo de dados para reforçar as relações com os clientes e melhorar a qualidade dos dados.

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