Unternehmen sammeln und verarbeiten mehr Daten als früher und viel weniger als in Zukunft. Nach der Entwicklung einer echten Data Culture ist es von entscheidender Bedeutung, einen vollständigen und kontinuierlichen Einblick in seine Daten zu haben. Das Ziel? Mögliche Probleme und Beschädigungen von Daten zu antizipieren. Diese Aufgabe wird von der Data Observability, also der Beobachtung und Verwaltung des Zustands Ihrer Daten, übernommen. Einige Erklärungen.
4,95 Milliarden Internetnutzer. 5,31 Milliarden Mobiltelefonbenutzer. 4,62 Milliarden aktive Nutzer von sozialen Netzwerken. Die Zahlen des Digital Report 2022 Global Overview von HootSuite und We Are Social veranschaulichen, wie sehr die ganze Welt vernetzt ist. Eine rasante Digitalisierung lässt die Zahl der Daten, die den Unternehmen zur Verfügung stehen, regelrecht explodieren. Allein im Jahr 2021 sollen 79 Zettabyte an Daten produziert und gesammelt worden sein – eine Zahl, die 40-mal größer ist als die im Jahr 2010 erzeugte Datenmenge! Und laut den von Statista veröffentlichten Zahlen soll bis Ende 2022 die Schwelle von 97 Zettabyte erreicht werden, die sich bis 2025 noch einmal verdoppeln könnte. Diese Unmenge an Daten ist eine große Herausforderung für die Unternehmen.
Das Sammeln, Verwalten, Organisieren und Nutzen von Daten kann Unternehmen Kopfzerbrechen bereiten, denn wenn Daten bearbeitet und verschoben werden, können sie beschädigt oder sogar völlig unbrauchbar werden. Die Data Observability (Datenbeobachtbarkeit) ist ein Weg, wie Sie die Kontrolle über die Zuverlässigkeit, Qualität und Zugänglichkeit Ihrer Daten zurückgewinnen können.
Was ist Data Observability?
Die Data Observability ist eine Disziplin, die sich mit der Analyse, dem Verstehen, der Diagnose und der Verwaltung des Zustands von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus beschäftigt.
Um den Weg der Data Observability einzuschlagen, müssen Sie eine Plattform für die Datenbeobachtbarkeit aufbauen. Diese ermöglicht Ihnen dann nicht nur genaue und ganzheitliche Insights in Ihre Daten, sondern auch die Identifizierung von Qualitätsproblemen und Redundanzen – und zwar in Echtzeit. Wie genau? Indem sie Tools für die kontinuierliche Telemetrie nutzt.
Denken Sie jedoch nicht, dass die Beobachtbarkeit von Daten sich darauf beschränkt, die Daten zu überwachen. Das geht viel weiter. Die Data Observability trägt auch dazu bei, die Sicherheit Ihrer Daten zu optimieren. Denn durch die ständige Überwachung Ihrer Datenströme kann die Wirksamkeit der Sicherheitsvorkehrungen gewährleistet werden. Sie fungiert somit als Tool für die Früherkennung möglicher Probleme.
Welche Vorteile bietet die Data Oberservability?
Der erste Vorteil der Data Observability ist die Fähigkeit, eine mögliche Verschlechterung der Qualität oder der Sicherheit Ihrer Daten vorherzusehen. Da das Prinzip der Beobachtbarkeit auf einer kontinuierlichen und automatisierten Überwachung Ihrer Daten basiert, können Sie Probleme sehr frühzeitig erkennen.
Aus dieser durchgängigen und permanenten Sichtbarkeit Ihrer Daten können Sie noch einen weiteren Nutzen ziehen: eine Verbesserung der Verlässlichkeit Ihrer Abläufe bei der Erfassung und Verarbeitung Ihrer Datenbestände. Da die Datenmengen immer größer werden und alle Ihre Entscheidungsprozesse mit Daten verknüpft sind, ist es von entscheidender Bedeutung, die Kontinuität der Informationsverarbeitung zu gewährleisten. Jede Sekunde, in der die Datenverwaltungsprozesse unterbrochen werden, kann sich nachteilig auf Ihr Geschäft auswirken.
Die Data Observability eröffnet Ihnen nicht nur die Möglichkeit, das Unterbrechungsrisiko zu begrenzen, sondern auch, Ihre Abläufe im Falle eines Zwischenfalls so schnell wie möglich wiederherzustellen.
Die fünf Säulen der Data Observability
Um das volle Potenzial der Datenbeobachtbarkeit auszuschöpfen, müssen Sie den Aktionsradius Ihrer Plattform kennen. Diese basiert auf fünf Grundpfeilern.
Säule Nr. 1: Die Aktualität
Mithilfe einer Data-Observability-Plattform können Sie insbesondere die Aktualität der Daten überprüfen und so wirksam gegen veraltete Informationen vorgehen. Das Prinzip: Die Relevanz des aus den Daten gewonnenen Wissens gewährleisten.
Säule Nr. 2: Die Verteilung
Der Begriff der Verteilung ist besonders wichtig, wenn man sich mit der Zuverlässigkeit von Daten befasst. Das Konzept ist einfach: Man stützt sich auf den wahrscheinlichen Wert eines Datensatzes, um seine Zuverlässigkeit vorherzusagen.
Säule Nr. 3: Die Menge
Um herauszufinden, ob Ihre Daten vollständig sind, müssen Sie die erwartete Menge antizipieren. Mithilfe von Data Observability können Sie für eine bestimmte Stichprobe das erwartete Nominalvolumen abschätzen und mit dem verfügbaren Datenvolumen vergleichen. Wenn die Variablen übereinstimmen, sind die Daten vollständig.
Säule Nr. 4: Das Schema oder Programm
Wissen, ob Ihre Daten beschädigt wurden. Diese Aufgabe erfüllt das Schema, das auch als Programm bezeichnet wird. Das Prinzip besteht in der Gewährleistung der Überwachung von Veränderungen an Datentabellen und der Datenorganisation, um beschädigte Daten schneller zu erkennen.
Säule Nr. 5: Die Lineage
Durch die Sicherstellung der Sammlung von Metadaten und eine sorgfältige Zuordnung der Datenquellen ist es möglich, ähnlich wie bei einem Wasserleck in einer Armatur, binnen kürzester Zeit und mit hoher Genauigkeit die Ursachen und Unterbrechungspunkte in Ihren Datenverarbeitungsprozessen zu identifizieren.
Der Unterschied zwischen Data Observability und Data Quality
Die Datenbeobachtbarkeit ist ein Element zur kontinuierlichen Optimierung der Qualität Ihrer Daten. Sie unterscheidet sich jedoch von der Data Quality, die Vorrang vor der Data Observability hat. Denn damit die Beobachtbarkeit vollständig genutzt werden kann, muss zuvor die Datenqualität sichergestellt worden sein.
Während die Data Quality den Zustand eines Datensatzes misst, oder genauer gesagt, wie gut er den Anforderungen einer Organisation entspricht, erkennt, behebt und vermeidet die Data Observability Probleme, welche die Datenqualität und die Zuverlässigkeit des Systems beeinträchtigen.
