数据可观测性：数据集成难题中缺失的一块

从历史上看，数据工程师通常优先考虑构建数据管道，而不是全面的监控和警报。按时、在预算内交付项目往往优先于长期数据健康。数据工程师经常会忽略一些细微的迹象，例如频繁、无法解释的数据峰值、逐渐的性能下降或数据质量不一致。这些问题被视为孤立事件，而不是系统性事件。更好的数据可观察性揭示了更大的图景。它揭示了隐藏的瓶颈，优化了资源分配，识别了数据沿袭差距，并最终将救火转变为预防。

直到最近，可用的专用数据可观测性工具很少。数据工程师通常求助于构建自定义监控解决方案，这既耗时又耗资源。虽然这种方法在较简单的环境中已经足够，但现代数据架构的日益复杂以及对数据驱动决策的日益依赖，使得数据可观测性成为数据工程工具包中不可或缺的组成部分。

值得注意的是，这种情况正在迅速改变。Gartner® 估计，“到 2026 年，50% 实施分布式数据架构的企业将采用数据可观察性工具来提高数据状况的可见性，而 2024 年这一比例还不到 20%”。

随着数据对业务成功的重要性日益凸显，数据可观测性的重要性也逐渐得到认可。随着专业工具的出现以及对数据质量低劣代价的认识不断提高，数据工程师现在将数据可观测性作为其工作的核心组成部分。

数据管道中的隐藏危险

有几个迹象可以表明您的数据团队是否需要数据可观察性工具：

数据质量问题会导致数据出现大量错误、不一致或缺失的情况。即使您能发现问题，确定数据质量问题的根源也是一件困难的事情。通常，数据团队必须遵循手动流程来确保数据的准确性。
数据处理工作流程反复出现故障并长时间停机可能是另一个信号。当数据长时间不可用时，这表明数据管道存在可靠性问题，导致利益相关者和下游用户缺乏信心。
数据团队在理解数据关系和依赖关系方面面临挑战。
过度依赖手动检查和警报，以及无法在问题影响下游系统之前解决问题，可能表明您需要考虑可观察性工具。
管理具有多个阶段和多种数据源的复杂数据处理工作流程的困难会使整个数据集成过程变得复杂。
难以按照合规标准管理数据生命周期以及遵守数据隐私和安全法规可能是另一个信号。

如果您遇到上述任何问题，数据可观测性工具可以显著改善您的数据工程流程和数据的整体质量。通过提供数据管道的可见性、检测异常并实现主动问题解决，这些工具可以帮助您构建更可靠、更高效的数据系统。

忽视表明需要数据可观测性的信号可能会给组织带来一系列负面后果。虽然由于某些影响的无形性，准确量化这些损失可能具有挑战性，但我们可以确定潜在损失的关键领域

错误数据可能会导致错误的业务决策、错失机会或客户流失，从而造成经济损失。企业常常忽视声誉损失，因为不准确或不可靠的数据可能会损害客户对组织产品或服务的信心。声誉和客户信任的无形影响难以量化，但可能会产生长期后果。