Данные, как говорится, — это новая нефть. Сегодня компании полагаются на данные, чтобы принимать обоснованные решения, определять рыночные тенденции и открывать новые бизнес-возможности. Но поскольку организации работают со все большим количеством данных, они понимают, что просто собирать их — это одно. Обеспечить их точность, полноту и пригодность — это совсем другое. Вот почему возможность наблюдения за данными стала жизненно важным инструментом для бизнеса сегодня. Но как компании могут быть уверены, что инвестиции в возможность наблюдения за данными того стоят? Все начинается с понимание рентабельности инвестиций в наблюдаемость данныхВ этой статье мы обсудим роль наблюдаемости данных в бизнес-аналитике и почему это важно.

1. Что такое наблюдаемость данных?

Наблюдаемость данных — это практика мониторинга, тестирования и регистрации данных для обеспечения их качества, надежности и полноты. По мере увеличения объемов данных компании обнаружили, что им необходимо отслеживать и поддерживать свои конвейеры данных, чтобы гарантировать, что они работают так, как ожидалось. Наблюдаемость данных позволяет компаниям обнаруживать и решать любые проблемы с данными до того, как они повлияют на бизнес-процессы и принятие решений.

2. Роль наблюдаемости данных в бизнес-аналитике

Бизнес-аналитика (BI) собирает, анализирует и представляет бизнес-данные для получения информации и принятия решений. Успех BI зависит от точности и полноты данных. Здесь вступает в дело наблюдаемость данных. Внедряя наблюдаемость данных в BI, организации могут гарантировать, что их панели мониторинга и отчеты BI предоставляют точные сведения и рекомендации. Это повышает доверие и надежность системы BI, улучшение процесса принятия решений.

3. Преимущества наблюдаемости данных в бизнес-аналитике

Наблюдаемость данных в BI имеет множество преимуществ. Например, она помогает организациям выявлять проблемы с качеством или целостностью данных до того, как они повлияют на бизнес-операции. Благодаря мониторингу данных в реальном времени предприятия могут немедленно исправлять любые проблемы, избегая негативных последствий. Наблюдаемость данных также помогает выявлять области конвейера данных, которые могут потребовать большего внимания. Этот процесс гарантирует, что организации получат полные и точные данные, которым они могут доверять.

4. Примеры использования наблюдаемости данных в бизнес-аналитике

Наблюдаемость данных может применяться к различным аспектам конвейеров данных, включая входящий поток данныхобработка данных и доставка данных. Вот несколько примеров того, как организации могут использовать наблюдаемость данных в BI:

  • Вход данных: мониторинг источников данных на предмет полноты, точности и своевременности.
  • Обработка данных: мониторинг преобразований данных и алгоритмов на предмет согласованности и точности.
  • Доставка данных: мониторинг доставки данных на предмет полноты и своевременности.
  • Производительность приложений: сопоставление показателей производительности с панелями мониторинга бизнес-аналитики для выявления проблем до того, как они повлияют на бизнес-операции.

5. Новые тенденции в области наблюдения за данными для бизнес-аналитики

Поскольку компании продолжают полагаться на данные для получения информации и принятия решений, спрос на наблюдаемость данных растет. Вот некоторые новые тенденции, которые мы наблюдаем в области наблюдаемости данных:

  • Автоматизированное тестирование: автоматизированное тестирование является ключевой частью обеспечения наблюдаемости данных в масштабе. Автоматизированное тестирование и мониторинг данных позволяют компаниям непрерывно отслеживать конвейеры данных и легко определять области для улучшения.
  • Мониторинг в реальном времени: мониторинг в реальном времени необходим для выявления проблем до того, как они повлияют на бизнес-операции. Благодаря мониторингу в реальном времени компании могут предпринимать упреждающие действия для исправления любых проблем или предотвращения их возникновения.
  • Предиктивная аналитика: предиктивный анализ — это новая тенденция в области наблюдения за данными. Используя алгоритмы машинного обучения, компании могут предсказывать потенциальные проблемы с данными и предпринимать упреждающие действия, чтобы их избежать.

Последние мысли

В заключение, данные жизненно важны для бизнес-аналитики, но компании должны гарантировать, что качество данных поддерживается, а полнота данных сохраняется. Внедрение наблюдаемости данных на всем протяжении конвейера позволит вам выявлять проблемы с данными на ранних этапах, обеспечивать прозрачность и гарантировать, что ваши лица, принимающие решения, будут иметь точную и надежную бизнес-аналитику. Благодаря наблюдаемости данных компании могут повысить точность потоков данных, оптимизировать процессы управления данными и лучше понимать контекст генерируемых данных. Инвестируйте в методы наблюдаемости, и вы создадите лучшие системы принятия решений, гарантируя, что ваши данные с уверенностью будут информировать вас о вашем стратегическом направлении.