数据可观测性-FAQ

最常见的问题和答案

什么是数据可观测性?

可观测性和监控有什么区别?

在监控提醒团队注意潜在问题的同时,可观察性帮助团队检测并解决问题的根本原因

可观测性是 DevOps 的一部分吗?

监控和可观测性是推动更高软件交付和组织绩效的一组功能之一。

数据可观察性的实践

  1. 观察数据(独立于任何其他数据依赖项)——数据问题可能比一般数据质量问题更广泛,后者着眼于准确性和完整性,解决方案的目标是测试和监控各种指标、异常和异常值的数据,也采用无监督算法。解决方案监控数据和相关元数据;任何历史模式的变化都可能触发警报。这可以自上而下(上下文驱动)和自下而上(数据模式/数据指纹和数据值推断)完成。
  2. 观察数据管道——观察与数据管道相关的指标和元数据,以识别与数据交互的转换、事件、应用程序/代码中的问题。数据管道指标和元数据的任何变化,如卷/行为/频率等,来自预期或预测的行为都可以识别异常并根据变化检测触发警报。
  3. 观察数据基础设施——一些解决方案还试图将来自数据基础设施层的信号和指标结合起来,作为广泛数据生命周期的依赖项之一。解决方案可以捕获有关资源消耗的日志和指标,例如计算、性能、资源的供应不足和过度供应,这些资源可以针对 FinOps、云治理等成本优化概念。解决方案监控和分析查询日志中的处理层日志和操作元数据。
  4. 观察数据用户——数据可观察性服务于高级角色,如数据工程师、数据科学家和分析工程师。上述问题与数据交付(也称为 SLA)和管道设计有关。数据可观察性侧重于通过分析可用的附加元数据(分析和激活)在这些问题发生之前进行预测和预防。这些问题超出了业务用户、数据质量分析师或业务管家的理解;它们是更上游的问题,如果它们到达生产系统,已经造成了很多损害。到目前为止,交互作用还表明数据可观察性 工具更适合流式传输和实时数据需求,传统的数据质量监控工具非常有限,甚至无法分析和理解数据特征。这表明显然需要能够快速观察并帮助识别流数据需求的问题的解决方案。

HK-Acceldata是做什么的?

HK-Acceldata将跨数据、处理和管道的事件关联起来,以改变组织观察、操作和优化企业数据系统的方式。

什么是HK-TORCH

HK-Torch使用先进的机器学习和人工智能,为企业数据系统实现数据质量和可靠性的自动化,无论其规模、来源数量以及数据类型和结构的复杂性如何。

衡量数据质量的标准是什么?

数据可观测性的三大支柱是什么?

  1. 管道性能管理
  2. 数据核对
  3. 漂移监测

为什么不良数据在不断增加?

  1. 由于过去十年企业对易于使用的云数据存储和工具的迅速采用,数据管道网络比以往任何时候都更加庞大和复杂。更高的数据速度为数据质量下降创造了更多机会。每次数据通过数据管道时,它都可能被聚合、转换、重组和损坏。   
  2. 由于其复杂性、业务关键性以及它们支持的实时操作,数据管道比以往任何时候都更加脆弱。例如,对数据源的简单元数据更改(例如添加或删除字段、列或数据类型)可能会产生架构漂移,从而无形地破坏下游分析。
  3. 数据沿袭也更长,而它们的文档——跟踪数据来源以及随后如何使用、转换和组合的元数据——没有跟上步伐。这使得用户更难信任数据。当数据质量问题不可避免地出现时,这使得数据工程师更难追查数据质量问题。
  4. 传统的数据质量测试是不够的。首次将数据引入数据仓库时对其进行深入分析已经不够了。有更多的数据管道为更多的数据存储库提供服务。如果没有持续的数据发现和数据质量分析,这些存储库就会变成数据孤岛和暗数据池,隐藏在各种云中,它们的数据质量问题恶化。
  5. 数据民主恶化了数据质量和可靠性。尽管我对低运维云数据工具的兴起以及由此产生的公民数据科学家和自助式 BI 分析师的出现表示赞赏,但我也相信他们无意中使数据质量问题变得更糟,因为他们总体上缺乏培训和历史知识以始终如一地处理数据。

什么是数据管道?

用于将源系统中的数据摄取到企业的数据生态系统中的流程和技术。数据管道是一种从各种数据源提取原始数据,然后移植到数据存储(如数据湖或数据仓库)进行分析的方法。

什么是数据管道监控?

数据管道监控是确保数据从开始到结束的质量的重要部分。提高数据管道的可观察性是提高数据质量和准确性的一种方法。

什么是数据管道监控工具?

数据管道监控工具使用户能够更好地了解他们的数据管道。通过在数据流经管道时观察数据,他们可以努力创建更好的框架来成功传输数据。使用数据管道工具,您可以开发一个数据可观察性框架,该框架跟踪数据从初始源到存储库的整个过程。通过这种方式,数据管道的可观察性对于整体改进数据管理流程和确保数据从一个位置成功传输到另一个位置至关重要。

什么是数据管理策略?

数据管理策略是一个总体框架,它指导您的企业打算如何收集、保存和使用您的数据来制定决策。该战略必须根据既定的数据管理原则制定。其中一些数据管理和数据质量最佳实践包括:设置角色以便个人对每条数据负责、维护数据质量、分析元数据以及理解完整的数据生命周期。通过遵循这些数据管理技术,您的企业可以最大限度地利用您收集的数据,从而使您的项目和计划更加成功。

什么是数据管理软件?

简而言之,它是一个应用程序,可以从多个来源获取数据并将这些数据存储在一个位置。然后,它为您提供了多种用于分析该数据的选项。一般来说,数据管理软件与数据库管理软件是可以互换的,两者的功能相似。但是,一些数据管理软件可以提供更多的特性和功能,帮助您的公司更有效地管理您的数据。

什么是数字化转型?

通常,它是指将数字技术集成到所有业务流程中的做法。这个想法是通过依靠大数据分析和基于云的系统等智能解决方案来获得竞争优势。这一切都是为了利用数据的巨大力量来优化您的业务。这个过程是循序渐进的,各个组织都处于这个旅程的不同阶段。高效实现数字化转型的关键在于依托有效的数字化转型平台。

什么是数字化转型平台?

数字平台是集中式系统,旨在帮助企业利用数据的力量改进其流程,尤其是数据管道和数据运营的其他方面。这些平台的核心通常是某种形式的数据管道架构支持核心业务活动的自动化和优化。这些平台可能包含一个工具,也可能是一组工具,它们可以协同工作,让您能够分析您的运营并确定需要改进的领域。使用顶级数字平台,组织能够为客户提供更好的体验并在竞争中保持领先。有几个数字平台示例有效地展示了软件类别的广泛性。您将找到的大多数示例都属于数字化转型的四个主要类别之一:

例如,有一些营销数字平台可以通过自动化和分析为您的营销渠道提供流程转换。业务模式转型是指从根本上改变您的组织开展业务的方式,这要归功于新技术的采用。使您能够构建移动存在或应用程序的移动数字平台是域转换类别的绝佳示例,因为它们允许您为客户添加新的服务域。最后,文化转型是指培训您的员工接受可以让他们的生活更轻松的数字工具。

数字化转型的衡量标准有哪些?

  1. 可靠性:交付应该是无故障的、准时的和高质量的——就像你对任何其他业务线的期望一样,比如制造业。
  2. 可扩展性:消除增长和速度的瓶颈,就像您希望从供应链中获得的一样。
  3. 成本效益:通过更好的管理、工具和自动化来减少低效率、提高生产力并最大限度地减少浪费。

什么是数据民主?

数据民主化是让普通最终用户能够访问数字格式信息的能力。数据民主化的目标是让非专业人士能够在不需要外部帮助的情况下收集和分析数据。

什么是数据民主化三要素?

HK-Acceldata如何实现数据民主?

作为市场上领先的数据可观察性解决方案,HK-Acceldata 平台可以成为您组织中数据民主的最大推动者。我们的自动化机器学习会自动对您的数据资产进行分类,将相似的资产聚集在一起,并为相关资产赋予相同的标签。我们还会自动扫描您的数据资产以了解数据质量,并提供准确的一键式建议来解决多达 80% 的问题。您的数据工程师可以围绕自动扫描和触发器设置多策略规则和计划,并配置规则以扫描您的整个数据基础架构,无论是分布式和异构的。这可确保数据可靠,并为 AI、ML 和其他分析应用程序提供准确的结果。这使您的数据工程师能够专注于为业务服务的工作,而不是日常故障排除。

我们的下一代数据目录不仅仅是查找所需数据的简单方法。它还具有强大的自动化数据发现和标记功能。这意味着有关您的数据资产的元数据不仅在首次摄取时应用,而且随着您的数据资产(无论是静止的还是运动的)随时间变化而不断更新。这样,您就可以持续了解数据可靠性,包括数据质量、一致性和漂移。我们的软件还利用众包的力量,允许员工注释、标记和评价数据集。 

特别的是,Acceldata Torch提供了专注于数据治理和数据可靠性的强大功能。Torch 的数据质量规则引擎会扫描丢失的数据、超出范围的数据、不正确的格式等,而其协调功能可确保数据通过数据管道并按预期到达。Torch 还可以检测导致架构漂移或数据漂移的结构或内容变化,这些变化会降低分析、AI 和 ML 应用程序的准确性。

什么是数据架构框架?

数据架构框架是一种 IT 基础架构,旨在支持您的整个业务战略。数据基础架构的架构对于始终如一地提供准确的数据至关重要。有几种数据架构类型可供选择。这些包括:

数据架构模型展示了数据的流动以及数据的处理地点和方式。

现代数据架构原则有哪些?

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