Observabilidade de dados: o que é, principais pilares e benefícios

A observabilidade de dados pode ajudar a empresa a garantir a integridade e o desempenho de seus sistemas e aplicações!

Para impedir que problemas relacionados aos dados atrapalhem o funcionamento de sistemas, arquitetos, desenvolvedores de software e líderes de dados precisam saber como aplicar a observabilidade de dados e como se beneficiar dela. 

No artigo explicamos o que é preciso saber sobre a observabilidade de dados, desde o conceito, pilares e principais benefícios. Mostramos ainda o que é necessário para implementar a observabilidade e garantir uma gestão de dados eficaz. 

Acompanhe!

Introdução à observabilidade de dados

A observabilidade de dados é uma abordagem que se preocupa em compreender o funcionamento e o estado dos dados em um determinado sistema ou aplicação. 

O objetivo é usar esse conhecimento para identificar gargalos, corrigi-los e otimizar o desempenho e a performance dos dados.

Quanto mais observáveis são os dados, mais fácil fica para os profissionais detectarem problemas associados a eles e a pipelines de dados e atuarem de forma estratégica na sua resolução.  

Observabilidade de dados x monitoramento de dados: qual a diferença?

Embora as nomenclaturas se assemelhem de alguma forma, observabilidade e monitoramento de dados estão longe de ser iguais e precisam de tratamentos distintos dos profissionais de dados.

A observabilidade está relacionada à capacidade de entender o estado interno de um sistema por meio da análise dos dados. Já o monitoramento rastreia a integridade geral de um sistema, informando quando algo está errado.

Pilares da observabilidade de dados

A observabilidade dos dados é fundamentada em 4 princípios: monitoramento, logging, métricas e rastreamento. 

• Monitoramento: consiste em fazer a coleta e a análise dos dados, por meio de tecnologias voltadas para o armazenamento e a categorização de dados; 

• Logging ou Log: envolve o registro dos eventos, de modo a concentrar todos os dados específicos do aplicativo ou do sistema;

• Métricas: representam o uso de KPIs (Key Performance Indicators ou Indicadores de Desempenho) para mensurar a integridade e a performance dos dados;

• Rastreamento: consiste em olhar para a jornada dos dados, de modo a acompanhar as etapas pelas quais os dados passaram.

Esses pilares são responsáveis por garantir uma visão holística acerca dos dados, permitindo que líderes de dados, cientistas, engenheiros e desenvolvedores identifiquem falhas que podem levar à inatividade de dados nos sistemas.

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Importância da observabilidade de dados para sistemas e aplicações

A observabilidade de dados é importante porque ajuda os líderes e profissionais a impedirem a inatividade de dados, o que pode levar a consequências severas.

No caso da empresa, o tempo de inatividade de dados pode gerar:

• Queda de produtividade;

• Custo de recuperação;

• Falhas de conformidade;

• Perda de receita. 

Já para os usuários, a inatividade de dados pode resultar na quebra de confiança nos sistemas e aplicações.

Segundo o Gartner, cada minuto de inatividade de TI custa às empresas uma média de US$ 5.600 e, dependendo do tamanho do negócio e escala de operação, essa quantia pode se tornar ainda muito mais expressiva, variando entre US$ 150.000 e US$ 540.000 por hora.

De acordo com a IBM, atrasos de um segundo são suficientes para gerar um impacto de redução de 7% na conversão do cliente e uma queda de 16% na sua satisfação.

A observabilidade de dados permite que profissionais de dados entendam o estado interno de seus sistemas e aplicações e usem a informação para solucionar problemas que geram interrupções.

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Benefícios da observabilidade de dados  

A observabilidade de dados permite a otimização de tempo e recursos, além de minimizar experiências frustrantes no uso de sistemas e aplicações. Com uma visão clara do estado interno de um sistema complexo, é possível identificar rapidamente problemas de desempenho e suas causas, sem a necessidade de testes ou programação adicionais. 

Vale mencionar, no entanto, que a observabilidade também proporciona à empresa outros benefícios interessantes, como:

• Melhora na gestão de dados;

• Previsibilidade acerca de problemas futuros (falhas e outros eventos indesejados nos sistemas);

• Melhoria de qualidade e a integridade de dados;

• Maior inteligência para tomada de decisão.   

Como implementar a observabilidade de dados

A implementação da observabilidade exige uma cultura organizacional voltada para a transformação digital e a automação de TI, com investimentos em ferramentas de preparação, análise, monitoramento e visualização de dados. 

Existem diferentes tipos de soluções que podem ser usadas para essa finalidade Por isso, líderes de dados precisam avaliar primeiramente quais as necessidades e objetivos da empresa, a fim de escolher a ferramenta ideal.

Alguns dos recursos que compõem uma boa solução para observabilidade de dados incluem:

• Construção de pipeline de dados, que garanta o sucesso das análises;

• Combinação ou separação de conjuntos de dados conforme a necessidade das análises;

• Implementação e monitoramento de modelos de dados independentes;

• Automatização da gestão do ciclo de vida dos modelos de dados.

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