Como a observabilidade de dados pode aumentar a eficiência operacional da sua empresa?

O que é observabilidade de dados? Se formos resumir, em poucas palavras, ela nada mais é do que a capacidade de observar e entender a integridade geral dos sistemas e de dados. 

Ao implementar a observabilidade de dados, obtém-se uma visão holística sobre todos os dados e os problemas que podem afetar sistemas e, consequentemente, acarretar impactos na organização.

Mas como a observabilidade de dados funciona, na prática, e qual o seu papel para aumentar a eficiência operacional? 

É o que veremos a seguir!

Importância da observabilidade de dados para a eficiência operacional

Quem trabalha na área de dados precisa agir proativamente para garantir a entrega e a confiabilidade das suas análises. Entretanto, nem sempre é possível impedir a ocorrência de falhas e erros relacionados aos dados.

O tempo em que sistemas ou dados ficam inativos por causa de falhas e erros acaba refletindo em todos os departamentos da empresa que, por sua vez, acabam perdendo performance e eficiência operacional. 

A observabilidade de dados é uma estratégia que vem para minimizar esses problemas, permitindo que os profissionais de dados tenham uma visão holística sobre todo o ambiente. É a partir dessa abordagem que eles serão capazes de identificar padrões de funcionamento e erros e falhas antes mesmo que se tornem críticos. 

A observabilidade também é importante, pois contribui para que as equipes diminuam o tempo de reparação dos problemas e consigam fazer uma análise de dados mais rápida.

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Elementos principais da observabilidade de dados 

A observabilidade de dados é um fundamentada em cinco pilares: 

1. Freshness: é a expressão que utilizamos para medir o quão atualizados e recentes são os dados disponíveis para análise e monitoramento. Quando os dados estão novos, as equipes podem identificar problemas e resolvê-los com maior agilidade;
2. Distribution: trata da maneira como os dados são dispostos ou distribuídos em um sistema ou em um conjunto de informações. Quando os dados estão fora de um intervalo aceitável, eles podem não ser confiáveis nem fazer sentido às análises; 
3. Volume: diz respeito à quantidade de informações sendo geradas, coletadas e armazenadas em um sistema ou ambiente específico. Quando a empresa lida com um volume de dados inconsistente, como é o caso de um volume relativamente baixo, isso pode indicar problemas com as fontes de dados;
4. Schema: refere-se à maneira como os dados são organizados e estruturados dentro de um sistema. Para certificar a confiabilidade dos dados, a empresa precisa identificar quais alterações foram feitas neles, quem foi responsável por elas e quando ocorreram.
5. Lineage: é a etapa do processo de observabilidade de dados que registra e documenta todo o seu histórico desde o momento em que foram criados até o uso. Aqui, acompanha-se a proveniência dos dados, entendendo os processos pelos quais passaram e identificando as etapas de transformação que foram aplicadas.

Ao seguir esses pilares, as equipes conseguem obter uma visão abrangente e real sobre todo o ecossistema de dados.

KPIs de observabilidade de dados

A observabilidade de dados utiliza uma variedade de KPIs (indicadores-chave de desempenho) para metrificar a confiabilidade, a qualidade e a performance deles.

Aqui temos como exemplos de KPIs:

• Completeness: mede se todos os pontos de dados críticos foram capturados para um conjunto de dados específico;
• Uniqueness: mede se os dados contêm duplicidades;
• Validity: mede se os dados estão em conformidade com as expectativas ou regras predefinidas.

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Implementação da observabilidade de dados: veja as melhores práticas

Para implementar uma estrutura de observabilidade de dados de qualidade, é necessário que as equipes de  dados cumpram com as seguintes etapas:

1 – Inventário dos dados

Será preciso fazer um inventário de todos os dados atuais que a empresa está usando, de modo a categorizá-los. Você pode dividi-los em:

• Analíticos: coletados e processados a partir de diversas fontes, com o objetivo de obter insights e tomar decisões;
• Operacionais: utilizados diretamente no suporte às operações de negócios;
• Voltados para o cliente: que agregam valor à oferta do produto ou dados que são o produto. 

2- Objetivo para a iniciativa de observabilidade de dados

É importante ter clareza sobre os objetivos e os desafios enfrentados por cada uma das diferentes partes interessadas (diversas áreas, por exemplo), porque essa compreensão pode pedir uma configuração e uma estratégia específica de observabilidade de dados. 

Assim sendo, questione-se:

• O que deve ser observado?
• Qual é o intuito com a observação?
• Quem ficará responsável por observar os dados?

3- Monitoramento amplo da qualidade dos dados

Ao aplicar o monitoramento em larga escala e a observabilidade de dados, você obterá uma visão abrangente do ecossistema de dados. Aqui é importante que você tenha monitores de Machine Learning em vigor no seu ambiente. 

4- Otimizar a resolução de problemas

Dividir o seu ambiente de dados em espaços de trabalho pode ajudá-lo a fragmentar as responsabilidades entre equipes, permitindo que responsáveis por cada espaço de trabalho configurem alertas e atuem mais rápido para solucionar falhas e erros nos conjuntos de dados.

5- Personalizar monitores de qualidade de dados

Você pode fazer isso manualmente ou então usar Machine Learning para indicar quais tabelas ou segmentos dos dados são importantes para examinar, bem como os alertas a serem acionados quando eles começarem a apresentar erros.

6- Contar com uma plataforma para observabilidade de dados

A ferramenta auxilia na análise de dados e identificação de padrões, contribuindo para as equipes de dados atuarem mais proativamente na descoberta de erros e falhas e resolução de problemas.

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