Quartz 4

Data Observability

3 min read

🎯 Definicja

Data Observability (obserwowalność danych) to zdolność do aktywnego monitorowania, analizowania i diagnozowania stanu oraz jakości danych w organizacji na podstawie metadanych, anomalii, zmian schematów, opóźnień i innych sygnałów. Celem data observability jest wykrywanie problemów z danymi w czasie rzeczywistym oraz zrozumienie ich wpływu na procesy biznesowe i analityczne.

🔑 Kluczowe punkty

  • 📊 Obejmuje monitorowanie jakości danych, wykrywanie anomalii oraz analizę zmian w schemacie i metadanych.
  • 🤖 W nowoczesnych rozwiązaniach wspiera się algorytmami AI do detekcji odstępstw i automatycznego mapowania terminów biznesowych.
  • 🔄 Ściśle powiązana z cyklem życia danych, katalogiem danych, słownikiem biznesowym i regułami jakości.
  • 🔔 Umożliwia automatyczne powiadamianie o problemach oraz harmonogramowanie analiz diagnostycznych.
  • 📈 Prezentuje wyniki na dashboardach, pokazując statystyki jakości, wskaźniki świeżości i zmiany w domenach biznesowych.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Składowe systemu Data Observability

  1. Monitoring jakości danych

    • Analiza zgodności, kompletności, unikalności i rozkładów wartości.
    • Ustalanie reguł jakości (np. brak NULL, zakresy wartości, typy danych).

  2. Wykrywanie anomalii (AI-powered anomaly detection)

    • Algorytmy uczące się „norm” danych i wykrywające odstępstwa (np. nagłe spadki wolumenu, skoki wartości).

  3. Zmiany w schematach (schema drift)

    • Detektor zmian struktury danych, np. dodanie/zniesienie kolumny, zmiana typu pola.
    • W systemach takich jak Ataccama ONE – dotyczy tylko elementów katalogowanych bezpośrednio z baz danych (schema check nie działa na plikach ani VCI).

  4. Świeżość danych (data freshness)

    • Jak aktualne są dane — opóźnienia w dostarczaniu vs. prognozowane SLA.
    • Detekcja danych przeterminowanych lub brakujących.

  5. Zmiany domen biznesowych i wykrywanie terminów

    • System analizuje dane i wykrywa możliwe przypisania terminów biznesowych do atrybutów technicznych (np. przypisanie “Customer ID” do kolumny id_klienta).

Jak działa Data Observability w Ataccama ONE

  1. Proces data discovery analizuje dane i automatycznie sugeruje przypisanie terminów słownika do kolumn.
  2. Użytkownik wybiera terminy biznesowe, które chce monitorować.
  3. System automatycznie uruchamia metryki jakości, alerty i wykrywanie odchyleń.
  4. Dzięki połączeniu z katalogiem i regułami DQ, możliwa jest dalsza analiza, konfiguracja powiadomień, a także współpraca z Data Stewardami.
  5. Wyniki prezentowane są na dashboardzie observability, gdzie widać problemy, historię synchronizacji i statystyki wskaźników.

Metadane śledzone w procesie observability

KomponentTyp
Data QualityCompleteness, Uniqueness, Consistency, Conformity
AnomalieSkoki w ilości danych, brak danych, nagłe zmiany wartości
Schema ChangesDodane/usunięte kolumny, zmieniony typ danych
FreshnessSpóźniona aktualność względem oczekiwanej stopy dopływu

💡 Przykład zastosowania

W dziale finansowym dane sprzedażowe zbierane są codziennie do hurtowni Snowflake. Włączenie Data Observability w Ataccama ONE umożliwia:

  • automatyczne monitorowanie pojawiania się rekordów w krytycznej tabeli fakt_sprzedaży,
  • powiadomienie, gdy wartości „kwota” nagle spadną poniżej normalnego poziomu,
  • wykrycie, że kolumna „region” znikła po zmianie schematu upstream,
  • przypisanie terminu biznesowego „Transaction Amount”, co powoduje uruchomienie odpowiedniej reguły DQ.

Wszystko to widoczne w dashboardzie, z możliwością szybkiego zgłoszenia problemu stewardowi lub zespołowi integracyjnemu.

📌 Źródła

👽 Brudnopis

  • observability = jakość + detekcja + lineage + alerty
  • must-have w modern data stack, DataOps, federacji danych i lakehouse
  • powiązanie z Data Discovery + SLA logiczne – które zestawy są stale wykorzystywane i potrzebują poziomu usług
  • AI-powered = autowykrywanie terminów, metryk, anomalii
  • przyszłość = samonaprawiające się pipeline’y z feedback loop z observability

Graph View

Backlinks