データ可観測性について語りましょう

毎年、先見の明のあるビジネスリーダーや、競争相手に差をつけようと努力する先進的な意思決定者の間で、新たな流行語が議論を席巻しているようだ。昨年、誰もが注目していた言葉の一つが「データ可観測性」だった。

データ可観測性の概念は今や至る所に存在し、それは私たちの 2023年の予測記事。

データ可観測性は、データの健全性を向上させ、 データエンジニアの仕事を楽にする今後数年間で、データ可観測性市場は驚異的な成長を遂げると予測されている。 60% の複合年間成長率 (CAGR)このペースで行けば、2026年までに2億ドルの価値に達するだろう。

データ可観測性に関する過剰な宣伝のため、この概念が何を意味するのかを理解するのは難しい場合がある。

幸いなことに、Synitiの業界専門家が最近この興味深いテーマに取り組み、基本的な定義からデータ可観測性プラットフォームがデータの健全性を最適化する方法まで、あらゆる側面を網羅しました。以下に、彼らが提供した洞察の一部をご紹介します。

データの可観測性とは何ですか？

ガートナーはデータ可観測性を次のように定義しています。

「DevOpsの世界におけるオブザーバビリティの概念を、データ、データパイプライン、データプラットフォームの文脈に応用したものです。データの問題をエンジニアリング上の課題と捉え、データエンジニアが期待される時間枠内で、正確で信頼性の高いデータを消費者やアプリケーションに提供できるよう支援することを目指しています。」

当社の専門家によると、データ可観測性とは「物事を自動的に監視し、ソリューションを稼働させ続けることができるプロセス」のことです。これには「データ監視、異常」が含まれます。検出。乗るes automa人工知能（AI）と技術革新。」

彼は、可観測性を高める最新のデータスタックは「何か問題が発生した場合に事前に警告を発する」ため、真のエンドツーエンドの信頼性を促進すると説明する。

質の低いデータは、ビジネスの成長を阻害し、事業継続性を脅かす可能性があります。データ可観測性は、データを継続的に評価できるようにすることで、データと分析プロセスを強化することを目的としています。これらの知見を活用することで、データの品質、信頼性、および配信を改善できます。これらはすべて、ビジネスの成功に不可欠です。

オブザーバビリティソリューションとプロセスを導入することで、詳細なデータリネージを作成できます。リネージは、データの発生源と、組織全体にデータが分散される際の経路を明確に示します。

データリネージを作成することで、組織はエラーの発生源まで遡って追跡できるようになり、分析プロセスの効率性を向上させることができます。

データ可観測性が重要な理由

データの可観測性は、ベンダー、顧客、利害関係者、そして企業自身を含め、すべての人にとって重要です。

ベンダーの視点から見ると、データ可視性の欠如は、サプライチェーンの上流と下流の両方のメンバーに影響を与える混乱につながる可能性があります。顧客の視点から見ると、データ可視性の欠如は、ダウンタイム、システム停止、またはサポートの低下につながる可能性があります。

データ監視能力が低い企業は、システム障害が頻繁に発生しやすく、特に成長期には顧客のニーズを満たすのに苦労するだろう。

データ可観測性はビジネスの健全性に大きな影響を与えるにもかかわらず、多くの組織は依然として不十分な可観測性に苦しんでおり、ほとんどの組織はテクノロジースタック全体でデータ可観測性を実現できていない。

データ観測性はどのように機能しますか?

最も基本的なレベルでは、データ可観測性とは、予測や分析レポートを歪める前にデータのエラーを検出することを目的としています。例えば、組織がばらばらの機械学習ソフトウェアやメタデータスキャナーといったサイロ化されたソリューションに依存している場合、データ可観測性は低いと言えます。このような可観測性の欠如はデータ品質エラーにつながり、意思決定プロセスに悪影響を及ぼす可能性があります。

データ可観測性は、様々なリソースやツールを統合し、異常検知を容易にします。データがどのように使用されているか、誰が使用しているか、データプールに矛盾が存在するかどうかなどをより深く理解できるようになります。

おそらくさらに重要なのは、データ可観測性によって、日々のデータ取り込みと管理プロセスを監視できる点です。例えば、普段は数千件のレコードを保持しているシステムが、ある日突然レコードをゼロにしてしまったとします。複数のシステムが、パフォーマンスレポートの作成や意思決定の指針として、これらのレコードに依存しています。データ可観測性があれば、この不一致が組織に悪影響を及ぼす前に、事前に認識することができます。

この例を使って説明しましょう。分析の世界では、データから洞察を得るために、専用のデータウェアハウスまたはデータモニターを構築する必要があります。これにより、最終的な関係者に送るためのグラフやダッシュボードを作成できます。

現在、データ品質ソリューションは、データ量の増加に対応するために見直しが必要になる可能性があります。そこで、処理と関連性の観点から、データ品質専用のデータマークを作成することをお勧めします。そこからデータを複製したり、仮想化して、これらのモニターを常時稼働させることができます。モニターは毎晩、毎時間、またはリアルタイムで実行できます。チームによっては、ポリシーに基づいてこれらの決定を行い、あとは自動的に実行されることを期待して放置することも可能です。

それらがスムーズに稼働することは稀だが、残念ながら、どちらの場合も問題を監視する仕組みはない。

データ可観測性があれば、あらゆるものを監視できます。

例えば、あるテーブルに通常、この期間を通じて10万～12万件のレコードがあるとします。ある日、そのテーブルのレコードがゼロになったと想像してみてください。そして、そのデータに依存しているすべての要素があるとします。そうなると、すべてのグラフ、ダッシュボード、データ品質レポートが機能しなくなります。ビジネス部門が問題を認識してチケットを発行するまで、何が起こっているのかを知ることはできません。

データ監視機能により、このような事象が発生すると、サポート、監視、およびDevOpsチームに自動的にアラートが送信され、チケットが作成されて問題が迅速に解決されます。 

データ可観測性の構成要素

データ可観測性の概念は、以下の5つの主要構成要素から成り立っています。

データ監視ソリューションは、手動によるチケット発行プロセスから脱却し、自動的な異常検知へと移行する。ワグノン氏はこれを煙探知機に例え、深刻な火災が発生する前に潜在的なデータ問題を警告してくれると説明する。

2. データそのもの
データ可観測性とは、データをより可視化し、評価しやすくすることです。データが可観測であれば、その品質と精度を綿密に監視でき、結果として使いやすさを最適化できます。

3. データパイプライン 
データ可観測性により、詳細なデータリネージを作成し、データの取り込みから分析までの情報の流れを追跡できます。透明性の高いデータパイプラインを構築することで、コンプライアンス、ガバナンス、分析といった取り組みを支援し、これらはすべて事業継続において重要な役割を果たします。

4. データインフラストラクチャ
データ可観測性により、データインフラストラクチャに関する実用的な洞察が得られます。ネットワーク全体にわたるさまざまなシステム、ツール、ソフトウェアソリューションを通過するデータの流れを追跡できます。

5. データ利用者
データ可観測性はビジネスに明確なメリットをもたらしますが、その概念は顧客であれ社内の分析担当者であれ、エンドユーザーを念頭に置いて設計されています。データ利用者は、可観測性、精度、アクセス性の向上から恩恵を受けることができます。

顧客はデータ可観測性について、どこから考え始めるべきでしょうか？

ビジネスインテリジェンス（BI）分析ソリューションを導入している場合は、組織のデータ可観測性について留意する必要があります。

データ可観測性ソリューションは、データの健全性を向上させ、情報管理を簡素化し、データセットを中央集約型プラットフォームに移行することで、より効果的にデータを活用できるようにします。

リーダーは、重大な問題に直面する前に、データの可観測性について考えておくべきです。このような意識を持つことは、従業員間の信頼関係と協力関係の構築にもつながります。

考えてみてください。チームメンバーが分析プラットフォームを起動するたびに、目的のレポートが読み込まれるかどうか不安に思うでしょう。そのたびに、少なからずイライラするはずです。

逆に、詳細で正確なデータが得られると分かれば、彼らはあなたが提供したリソースを積極的に活用し、投資対効果（ROI）を最大化し、ビジネスに価値をもたらしてくれるでしょう。

Synitiによるデータの可観測性と健全性の向上

組織がデータ可観測性を実現するには、まずデータサイロを解消し、不要な情報拡散を抑制する必要があります。そのためには、Syniti Knowledge Platform（SKP）のような堅牢なソリューションが不可欠です。当社の統合型クラウドベースソリューションは、データ移行、管理、ガバナンス、分析を簡素化します。

詳しく知ることができ、 デモをスケジュールする そして、Synitiのパワーを体験してください。