Ir para o conteúdo
Blog Engineering Brasil:
  • Home
  • Temas
    • Transformação Digital
    • Cloud computing
    • Tecnologia da informação
    • API
    • Inteligência Artificial
    • Cybersecurity
    • User Experience
    • Linguagens
    • Indústria 4.0
    • IoT
  • Materiais Ricos
  • Site
Blog Engineering Brasil:
Inteligência Artificial

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

Publicado por Engineering do Brasil em junho 29, 2023 | Atualizado em junho 29, 2023
5 minutos para ler

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.

RELACIONADO | Saiba o que são serviços de dados e como gerenciá-los!

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. 

RELACIONADO | Governança de dados: sua importância na redução de riscos

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.

Conte com a tecnologia ideal para observabilidade

O DHuO Data é uma tecnologia desenvolvida pela Engineering para escalar o poder de uso de dados e tomada de decisão com Inteligência Artificial. Entrega todos os recursos acima, além de proporcionar aos usuários:

• Coleta de dados a partir de mais de 300 tipos de conectores;

• Preparação de dados e criação de modelos de Machine Learning;

• Exploração de dados em uma interface visual e intuitiva.

Conheça o DHuO Data e descubra, na prática, como a solução pode ajudar na observabilidade de dados da sua empresa!

Compartilhe !

Posts relacionados
Deep Learning

O que é Deep Learning? Principais usos e vantagens

Publicado por Engineering do Brasil em novembro 21, 2023
Como reduzir o turnover nas empresas

Como reduzir o turnover nas empresas com o uso de IA

Publicado por Engineering do Brasil em novembro 10, 2023
Ia e IoT

IA e IoT: como gerar receita para sua empresa com essa combinação?

Publicado por Engineering do Brasil em outubro 20, 2023

Deixe um comentário Cancelar resposta

Posts populares

  • Infrastructure as a code
    O que é e como funciona o Infrastructure as a Code (IaC)
  • como se preparar para a black friday
    Como se preparar para a Black Friday 2023 com estratégias de cloud
  • Como reduzir o turnover nas empresas
    Como reduzir o turnover nas empresas com o uso de IA

Suas APIs
e integrações
organizadas
e gerenciadas.
Do seu jeito.
Mockup API
Logotipo da API
Veja mais

Sobre a Engineering

Companhia global de Transformação Digital, especializada em soluções que envolvem API e Inteligência Artificial.

Categorias

Temas

Entre em Contato

  • Rua Dr. Geraldo Campos Moreira, 375 – 10º andar
    São Paulo-SP CEP 04571-020

  • (11) 3629-5300

Redes Sociais

Site criado por Stage.

Share

Blogger
Delicious
Digg
Email
Facebook
Facebook messenger
Google
Hacker News
Line
LinkedIn
Mix
Odnoklassniki
PDF
Pinterest
Pocket
Print
Reddit
Renren
Short link
SMS
Skype
Telegram
Tumblr
Twitter
VKontakte
wechat
Weibo
WhatsApp
Xing
Yahoo! Mail
Powered by WP Socializer

Copy short link

Copy link
Powered by WP Socializer