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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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