Qualidade de dados e observabilidade de dados: por que você precisa de ambos

À medida que os dados se tornam mais centrais para a tomada de decisões, duas prioridades estão tendo precedência para os líderes de dados: qualidade da qualidade e observabilidade dos dados. Cada um desempenha um papel distinto na manutenção da confiabilidade, precisão e conformidade dos dados corporativos.

Quando usados ​​em conjunto, a qualidade dos dados e a observabilidade dos dados fornecem uma base poderosa para fornecer dados confiáveis ​​para IA e outros casos de uso. Com os sistemas de dados experimentando volumes de dados em rápido crescimento, as organizações estão descobrindo que esse crescimento está levando a um aumento da complexidade dos dados.

Os pipelines de dados geralmente abrangem uma ampla gama de fontes, formatos, sistemas e aplicações. Sem as ferramentas e estruturas certas em vigor, mesmo pequenos problemas de dados podem aumentar rapidamente – liderando relatórios imprecisos, modelos defeituosos e violações caras de conformidade.

Gartner observa que até 2026, 50% das empresas A implementação de arquiteturas de dados distribuídos adotará ferramentas de observabilidade de dados para melhorar a visibilidade sobre o estado do cenário de dados, acima de 20% em 2024. Veja como a qualidade dos dados e a observabilidade ajudam as organizações:

Construir confiança e ter confiança na qualidade dos dados

Toda decisão de negócios que as partes interessadas tomam dobradiças sobre a confiabilidade de seus dados. Quando os dados são imprecisos, incompletos, inconsistentes ou desatualizados, essa confiança está quebrada. Por exemplo, dados incompletos podem impactar negativamente a experiência do paciente em assistência médica ou falsos positivos nas transações com cartão de crédito que sinalizam incorretamente uma compra como fraudulenta confiança e confiança do cliente.

É por isso que um bem projetado Estrutura de qualidade de dados é fundamental. Ele garante que os dados sejam utilizáveis, precisos e alinhados com as necessidades de negócios.

Com fortes processos de qualidade de dados em vigor, as equipes podem:

• Identifique e corrija erros no início do pipeline.
• Garanta a consistência dos dados em vários sistemas.
• Monitore dimensões críticas, como integridade, precisão e frescura.
• Alinhe os dados com os requisitos de governança e conformidade.

A incorporação de verificações de qualidade ao longo do ciclo de vida dos dados permite que as equipes e as partes interessadas tomem decisões com confiança. Isso porque eles podem confiar nos dados por trás de todos os relatórios, painel e modelo. Quando as organizações colocam a observabilidade dos dados em sua estrutura de qualidade, elas ganham visibilidade em tempo real na saúde de seus dados, ajudando a detectar e resolver problemas antes de afetar a tomada de decisões.

Atender às demandas de dados atuais e em evolução

Ferramentas tradicionais de qualidade de dados e processos manuais geralmente ficam aquém quando aplicados a ambientes de dados em larga escala. Os métodos de amostragem ou verificações no nível da superfície podem obter problemas óbvios, mas freqüentemente perdem anomalias mais profundas-e raramente revelam a causa raiz.

À medida que os ambientes de dados crescem em volume e complexidade, a arquitetura da qualidade dos dados deve escalar com ele. Isso significa:

• Monitorando todos os dados, não apenas amostras.
• Validando em diversos tipos e formatos de dados.
• Integração de verificações em processos de dados e fluxos de trabalho.
• Suportando formatos de dados abertos.

As organizações precisam de soluções que possam lidar com verificações de qualidade em conjuntos de dados enormes e distribuídos. E essas soluções não podem desacelerar os sistemas de produção ou causar ineficiências de custo. É aqui que uma solução moderna de observabilidade de dados oferece valor incomparável.

Observabilidade abrangente de dados como um monitor de qualidade

Para entender o poderoso papel da observabilidade dos dados, pense nela como uma camada de sensor em tempo real nos pipelines de dados de uma organização. Ele monitora continuamente a saúde do pipeline, detecta anomalias e identifica as causas radiculares antes que os problemas se movam a jusante. Ao contrário das verificações estáticas da qualidade, a observabilidade oferece informações proativas e sempre ativas sobre o estado dos dados da organização.

Uma solução moderna de observabilidade de dados, como a observabilidade dos dados do ACIAN, agrega valor a uma estrutura de qualidade de dados:

• Detecção de anomalia automatizada. Identifique problemas na qualidade dos dados, frescura e regras de negócios personalizadas sem intervenção manual.
• Análise de causa raiz. Entenda onde e por que os problemas ocorreram, permitindo uma resolução mais rápida.
• Monitoramento contínuo. Verifique se a integridade do pipeline e evite que os erros de dados afetem os usuários.
• Sem amostragem de pontos cegos. Monitore 100% dos dados da organização, não apenas um subconjunto.

Os métodos de amostragem podem parecer econômicos, mas podem permitir pontos cegos críticos nos dados. Por exemplo, uma anomalia que afeta apenas 2% dos registros pode ser perdida inteiramente pela equipe de dados, até quebrar um modelo de IA ou levar a uma rotatividade inesperada de clientes.

Ao fornecer 100% de cobertura de dados para observabilidade abrangente e precisa, a observabilidade dos dados do ACIAN elimina pontos cegos e os riscos associados a dados amostrados.

Por que as organizações precisam de qualidade e observabilidade dos dados

As empresas não precisam escolher entre a qualidade dos dados e a observabilidade dos dados – elas trabalham juntas. Quando combinado, eles permitem:

• Prevenção proativa, não corrigindo reativamente os problemas.
• Resolução de problemas mais rápida, com visibilidade no ciclo de vida dos dados.
• Aumento da confiança, por validação e transparência contínuas.
• Dados prontos para a AI, fornecendo dados limpos e consistentes.
• Eficiência aprimorada, reduzindo o tempo gasto identificando erros.

A incapacidade de monitorar efetivamente os padrões de qualidade, linhagem e acesso aumenta o risco de não conformidade regulatória. Isso pode resultar em multas financeiras, danos à reputação por erros de dados e possíveis violações de segurança. Os requisitos regulatórios tornam a qualidade dos dados não apenas um imperativo comercial, mas legal.

A implementação de práticas robustas de qualidade de dados começa com a incorporação de verificações automatizadas ao longo do ciclo de vida dos dados. As principais táticas incluem validação de dados para garantir que os dados atendam a formatos e intervalos esperados, detecção duplicada para eliminar redundâncias e verificações de consistência nos sistemas.

As técnicas de validação cruzada podem ajudar a verificar a precisão dos dados comparando várias fontes, enquanto o perfil de dados descobre anomalias, valores ausentes e outliers. Essas etapas não apenas melhoram a confiabilidade, mas também servem como base para ferramentas de observabilidade automatizadas para monitorar, alertar e manter a confiança nos dados corporativos.

Sem visibilidade total e monitoramento de dados ativo, é fácil para erros, incluindo aqueles que envolvem dados confidenciais, não são detectados até que ocorram grandes problemas ou violações. A implementação de práticas de qualidade de dados suportadas pela observabilidade dos dados ajuda as organizações:

• Validar continuamente dados contra os requisitos de política.
• Monitore o acesso, frescura e linhagem.
• Automatize alertas para anomalias, violações de políticas ou dados ausentes.
• Reduza o risco de violações e auditorias de conformidade.

Ao criar qualidade e visibilidade nos processos de governança de dados, as organizações podem permanecer à frente das demandas regulatórias.

A observabilidade dos dados do ACIAN ajuda a garantir a confiabilidade dos dados

A observabilidade dos dados do ACIAN é criada para suportar grandes ambientes de dados distribuídos, onde a confiabilidade, a escala e o desempenho são críticos. Ele fornece visibilidade total em pipelines complexos, abrangendo data warehouses, lagos de dados e sistemas de streaming.

Usando a IA e o aprendizado de máquina, a observabilidade dos dados do ACIAN monitora proativamente a qualidade dos dados, detecta e resolve anomalias e reconcilia discrepâncias de dados. Ele permite que as organizações:

• As causas da raiz da superfície automaticamente.
• Monitore pipelines de dados usando todos os dados – sem amostragem.
• Integre a observabilidade nos fluxos de trabalho de dados atuais.
• Evite os picos de custo da nuvem comuns com outras ferramentas.

As organizações que levam a sério a qualidade dos dados precisam pensar maior que as verificações de qualidade estática ou os painéis ad hoc. Eles precisam de observabilidade em tempo real para manter os dados precisos, compatíveis e prontos para o próximo caso de uso.

A observabilidade dos dados do ACIAN oferece os recursos necessários para passar da solução reativa de problemas para o gerenciamento de dados proativo e confiante. Descubra como a solução oferece observabilidade para arquiteturas de dados complexas.