Was ist Data Observability?

Warum Data Observability wichtig ist

Daten-Observability hilft Ihnen beim Aufbau zuverlässiger Datenpipelines. Sie ist für die heutigen datengesteuerten Organisationen aufgrund der zunehmenden Komplexität ihrer Datenpipelines, die auf internen und externen verteilten Datenquellen basieren, von großer Bedeutung. Die heutigen Datenumgebungen verwenden möglicherweise mehrere Ingestion-Tools in verschiedenen Teams und speichern Daten in Data Lakes, Warehouses und Lakehouses. Daten-Observability hat einen großen Einfluss auf die Datenqualität und hilft bei der frühzeitigen Erkennung von Problemen wie veralteten Daten, fehlenden Datensätzen, Schemaänderungen, unerwarteten Volumenanstiegen und fehlerhaften Transformationen.

Die Früherkennung von Datenproblemen und die End-to-End-Sichtbarkeit der Datenherkunft können nachgelagerte Analysen, Betrieb und die Entscheidungsfindung verbessern und Probleme mit dem Datenvertrauen vermeiden, bevor sie Benutzer oder Verbraucher erreichen. Observability hilft nicht nur, die Zuverlässigkeit von Daten zu gewährleisten, sondern kann auch den Umsatz steigern, die Kundenerfahrung verbessern und Innovationen beschleunigen.

Die fünf Säulen der Daten-Observability

In der Branche wird Observability oft anhand von fünf Säulen beschrieben:

• Aktualität: Sind die Daten auf dem neuesten Stand? Werden Pipelines wie erwartet ausgeführt? Observability kann erkennen, ob Tabellen veraltet sind, ob es fehlgeschlagene Jobs oder eine verzögerte Ingestion gibt.
• Volumen: Befinden sich die Daten innerhalb der erwarteten Größengrenzen? Beobachtbarkeit kann Anomalien wie fehlende Datensätze, doppelte Daten und unerwartete Spitzen oder Abfälle im Volumen erkennen.
• Verteilung: Können Sie Verschiebungen bei statistischen Eigenschaften erkennen? Sehen die Werte normal aus? Observability kann Ausreißer, Änderungen der Nullrate, Drift und jegliche Anomalien in Geschäftsmetriken erkennen.
• Schema: Gibt es unerwartete strukturelle Änderungen? Observability kann das Hinzufügen oder Entfernen von Spalten, Typänderungen und Änderungen erkennen, die sich auf nachgelagerte Tabellen oder Dashboards auswirken.
• Datenherkunft: Wie fließen Daten durch und über Systeme hinweg? Beobachtbarkeit kann helfen, vor- und nachgelagerte Abhängigkeiten zu verstehen, welche Dashboards oder Machine-Learning-Modelle ausfallen werden und was die Ursachen für Datenausfälle sind.

Wie Daten-Observability funktioniert

Data Observability funktioniert durch die kontinuierliche Überwachung von Datensystemen mithilfe automatisierter statistischer Prüfungen, Metadatenanalysen und Lineage-Mapping, um Datenprobleme in Echtzeit zu erkennen und zu diagnostizieren. Sie sammelt Signale und Telemetriedaten, die zur Überwachung der fünf Schlüsseldimensionen der Datenintegrität (Aktualität, Volumen, Schema, Verteilung, Lineage) verwendet werden. Sie sammelt und analysiert Signale wie Tabellenaktualisierungen, Query-Logs, Job-Status, Alerts, Schema-Metadaten, Zeilenanzahlen und Informationen zum Abhängigkeitsgraphen.

Es führt automatisierte Prüfungen der Datenqualität anhand historischer Muster, statistischer Modelle, maschinellen Lernens und Erkennungsalgorithmen für eine durchgängige Transparenz über Pipelines, Warehouses und Anwendungen hinweg durch. Wenn Datenfehler auftreten, können Beobachtbarkeits-Tools Pipeline-Ausfälle, Schemaänderungen, Volumenabfälle, Code-Deployments und vorgelagerte Ausfälle analysieren und automatisch die wahrscheinlichste Ursache aufzeigen sowie Alerts senden.

Dashboards und kontinuierliches Monitoring können Service-Level-Agreements für Daten ermöglichen, durchsetzen und das Vertrauen in die Daten im gesamten Unternehmen aufrechterhalten.

Data Observability vs. Data Monitoring vs. Datenqualität

Observability und traditionelles Monitoring hängen zusammen, aber traditionelle Monitoring-Tools konzentrieren sich auf bekannte Fehler, während Observability Einblicke in das Systemverhalten bietet, um neue Arten von Fehlern zu identifizieren, zu diagnostizieren und eine Ursachenanalyse zu ermöglichen. Mit anderen Worten: Monitoring erkennt Symptome und Observability bietet tiefere Einblicke, um Kontext zu liefern, und nicht nur Rohsignale, die zeigen, warum Systeme ausfallen.

Traditionelles Monitoring ist reaktiv, verfolgt bekannte Metriken und bietet regelbasierte Prüfungen. Daher funktioniert es am besten, wenn das System vorhersagbar ist. Daten-Observability führt Profiling-, Anomalieerkennungs- und Benachrichtigungsabfragen (PPA) über drei Hauptdimensionen durch:

• Umfang – Wie umfassend das Observability-System Datenprobleme im gesamten Daten-Ökosystem verstehen kann.
• Tiefe – Wie tief das System Daten, Metadaten und das Pipeline-Verhalten analysiert.
• Automatisierung – Wie viel Arbeit das System automatisch ohne manuelle Regelerstellung oder Eingriffe ausführt.

Daten-Observability ist proaktiv und geht durch statistisches Profiling und ML-basierte Erkennung über Tests oder Datenqualitätsregeln hinaus, um automatisch granulare Echtzeit-Einblicke und Alerts bereitzustellen, bevor Endbenutzer Probleme sehen.

Daten-Observability-, Daten-Monitoring- und Datenqualitätstools dienen unterschiedlichen Zwecken, arbeiten aber ganzheitlich zusammen, um vertrauenswürdige, zuverlässige und hochwertige Daten sicherzustellen. Monitoring ist erforderlich, um bekannte Probleme zu erkennen. Datenqualitätstools validieren den Inhalt der Daten mithilfe von Regeln, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig, genau und gültig sind. Daten-Observability kann unbekannte Probleme erkennen und deren Ursachen diagnostizieren. Monitoring erkennt also die Probleme, die Observability bietet einen tieferen Einblick und die Datenqualität stellt die Korrektheit anhand von Geschäftsregeln sicher.

Kernkomponenten eines Daten-Observability-Systems

Ein Data-Observability-System kombiniert Metadaten-Monitoring, statistische Analyse, Anomalieerkennung, Lineage, Alerts, Ursachenanalyse und Workflow-Integration, um eine kontinuierliche Sichtbarkeit des Zustands und der Zuverlässigkeit von Daten im gesamten Ökosystem sicherzustellen. Zu den Kernkomponenten des Systems gehören:

• Metadatenerfassung, um Signale aus allen Datensystemen zu erfassen.
• Profiling und Baselines, um das normale Datenverhalten zu verstehen.
• Anomalieerkennung, um unerwartete Probleme automatisch zu erkennen.
• Monitoring von Schemaänderungen, um Drift zu erkennen, bevor er Pipelines unterbricht.
• Lineage-Tracking, um Abhängigkeiten zu verstehen und Probleme zu diagnostizieren.
• Alarmierung und Benachrichtigungen, um Probleme den richtigen Personen zu melden.
• Ursachenanalyse, um festzustellen, warum Probleme aufgetreten sind.
• Auswirkungsanalyse zur Identifizierung betroffener nachgelagerter Assets.
• Incident-Management zur Unterstützung von Reaktion, SLAs und Workflows.
• Datenqualität, um Regeln mit statistischen Prüfungen zu kombinieren.
• Dashboards und Visualisierung zur Überwachung des allgemeinen Zustands der Daten.
• Governance-Integration zur Verbesserung von Eigenverantwortung, Dokumentation und Compliance.
• Automatische Fehlerbehebung, um Ausfallzeiten durch Selbstheilung zu reduzieren.

Häufige Datenprobleme, die mit Data Observability erkannt werden

Datenbeobachtbarkeit hilft dabei, eine breite Palette von Datenproblemen zu identifizieren, die bei dem herkömmlichen Monitoring unbemerkt bleiben können. Es kann sowohl erwartete als auch unerwartete Probleme in Pipelines, Speichersystemen, Transformationen und nachgelagerten Analysen erkennen.

Es kann Probleme mit der Datenaktualität aufdecken, wenn Daten aufgrund von Pipeline-Fehlern, fehlerhaften Jobs und verzögerten Workflows nicht rechtzeitig ankommen.

Observability erkennt Volumenprobleme wie fehlende oder unvollständige Daten, einen plötzlichen Rückgang der Zeilenanzahl, fehlende Partitionen oder Dateien und doppelte Zeilen.

Schema-Drift und unerwartete Feldänderungen sind eine Hauptursache für Pipeline-Unterbrechungen, die sich auf nachgelagerte Jobs auswirken.

Ausreißer, Verteilungsverschiebungen und ungenaue Datensätze, die statistische Anomalien erzeugen, können auftreten, wenn der Inhalt der Daten von historischen Mustern abweicht.

Observability kann unzuverlässige oder inkonsistente Upstream-Quellen und betriebliche Pipeline-Ausfälle erkennen, die die Zuverlässigkeit der gesamten Datenpipeline beeinträchtigen.

Anwendungsfälle aus der Praxis für Data Observability

Unternehmen nutzen Daten-Observability, um Datenausfallzeiten zu vermeiden, das Vertrauen in Analytics zu verbessern, kritische Pipelines zu schützen und die Kosten und den Aufwand für die Fehlerbehebung zu reduzieren. Nachfolgend einige Beispiele aus der Praxis:

• Gewährleistung zuverlässiger Analysen und Berichte – Wenn Teams ihre eigenen Dashboards erstellen, können neue Dashboards Abhängigkeiten beeinträchtigen, wiederholte Abfragen können Pipelines verlangsamen und Benutzer können veraltete oder falsche Daten abrufen. Observability bietet nachgelagerte Sichtbarkeit, verfolgt den Zustand gemeinsam genutzter Datensätze und kann die Zuverlässigkeit von Datenquellen von Drittanbietern gewährleisten. Sie kann Probleme mit der Datenaktualität und fehlgeschlagene vorgelagerte Jobs sofort erkennen und Alerts senden, bevor Benutzer es bemerken.
• Erkennen und Verhindern von Vorfällen bei der Datenqualität – Wenn Dashboards und Berichte plötzlich Anomalien aufweisen, kann Data Observability helfen, Drift, Nullwertspitzen, Integritätsprobleme und vorgelagerte Ausfälle zu identifizieren. In einigen Fällen können Pipelines erfolgreich ausgeführt werden, erzeugen aber eine fehlerhafte Ausgabe. Observability kann das Zeilenvolumen überwachen, Joins und Beziehungen nachverfolgen und bei Verteilungsanomalien Alerts senden.
• Stärkung des Vertrauens in ML-Modelle und KI-Systeme – ML- und KI-Modelle reagieren extrem empfindlich auf Datendrift und fehlende Features, was zu schlechten Entscheidungen führt. Beobachtbarkeit kann den Zustand von Features überwachen, Drift erkennen und vorgelagerte Ausfälle identifizieren, die durch fehlende oder verspätete Daten und unerwartete Kategorien verursacht werden.
• Unterstützung von Data-Governance-Maßnahmen – Datenvertrauen ist für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen und das Finanzwesen unerlässlich. Observability verbessert das Vertrauen durch die Nachverfolgung von Daten-SLAs, die Bereitstellung der Datenherkunft, die Anzeige des Verlaufs der Datenqualität, die Dokumentation der Eigentumsverhältnisse und das Aufdecken von Anomalien, bevor Endbenutzer sie sehen können.
• Reduzierung von Ausfallzeiten und Betriebskosten – Data Observability kann eine entscheidende Rolle bei der frühzeitigen Erkennung von Problemen, der Verkürzung der Lösungszeit und der Verhinderung der Verbreitung fehlerhafter Daten spielen. All dies kann zu Ausfallzeiten im gesamten Unternehmen und Kostensteigerungen beitragen.

Daten-Observability-Tools und -Plattformen

Tools und Plattformen für Data Observability können anhand ihres Fokus, ihrer Funktionen und ihres Platzes im Data Stack in mehrere Kategorien eingeteilt werden. Zudem gibt es kommerzielle, Open-Source- und cloudnative Optionen, die sich in Funktionen, Kosten, Bereitstellung, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und idealen Anwendungsfällen unterscheiden.

• End-to-End-Plattformen für die Datenbeobachtbarkeit bieten eine vollständige Systembeobachtbarkeit. Zu den gängigen Funktionen der führenden Plattformen gehören das Freshness Monitoring, die automatisierte Herkunftsverfolgung, Metriken, Dashboards, das Metadaten-Monitoring, die automatisierte vorgelagerte und nachgelagerte Herkunftsverfolgung, Incident Alerts, Einblicke in die Zuverlässigkeit von Pipelines und die Ursachenanalyse über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Es handelt sich um vom Anbieter entwickelte Plattformen mit vollen Features, Support und Automatisierung; die umfassendsten Beobachtbarkeitsplattformen, die alle fünf Säulen der Beobachtbarkeit abdecken. Da es sich um vollständig verwaltete Software als Dienst (SaaS) handelt, ist keine Infrastruktur erforderlich, was zu einer schnelleren Bereitstellung und einem schnelleren Onboarding führt.
• Tools für Datenqualität und Observability kombinieren traditionelle regelbasierte Datenqualität mit modernen Observability-Funktionen und bieten benutzerdefinierte Datentests, automatisierte Anomalieerkennung, Profiling und Validierung, metadatenbasiertes Monitoring und Test-Orchestrierung. Diese Plattformen werden verwendet, wenn Unternehmen eine Mischung aus manuellen Qualitätsregeln und automatisierter Observability wünschen.
• Observability-Tools für die Pipeline-Orchestrierung konzentrieren sich auf die Überwachung der Compute-Ebene, die Pipeline-Performance und die Zuverlässigkeit von Jobs. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Fehlererkennung auf Task-Ebene, das Latenz-Monitoring, die Analyse von Wiederholungsversuchen, das Abhängigkeits-Tracking und die Integration mit Orchestrierungstools. Diese Tools sind stark für die Pipeline-Integrität, bieten aber möglicherweise keine tiefgehenden Einblicke auf Datenebene.
• Auf Lineage fokussierte Tools bilden den End-to-End-Datenfluss ab und ermöglichen eine Ursachen- und Auswirkungsanalyse. Sie können sich bei der Datenherkunft (Lineage) auszeichnen und betten dabei oft Observability-Signale in den Flow ein.
• Open-Source-Observability-Frameworks bieten Flexibilität für Self-Hosting und Anpassung und ermöglichen Erweiterbarkeit und die Integration in benutzerdefinierte Data Stacks. Diese Community-gesteuerten Frameworks sind kostenlos, müssen aber selbst gewartet werden und erfordern oft Integration, manuelle Einrichtung und Regelerstellung, was Engineering-Ressourcen und einen höheren Betriebsaufwand erfordert.
• Cloudnativen Monitoring-Tools mit Erweiterungen für die Daten-Observability werden manchmal eingesetzt, wenn Teams Observability sowohl für die Infrastruktur als auch für die Daten benötigen. Es ist keine Bereitstellung erforderlich und der Betriebsaufwand ist minimal, da die Funktionen in die Datenplattform integriert sind und sich typischerweise auf die für Warehouse und Data Lake spezifische Observability konzentrieren. Die Kosten sind in der Regel nutzungsabhängig und werden vom Cloud-Anbieter unterstützt. Dies eignet sich am besten für Teams mit kleineren Budgets und für diejenigen, die bereits ein Warehouse erworben haben.

Implementierung von Data Observability

Die Etablierung der für Daten-Observability notwendigen Prozesse, Tools, Architektur und Kultur umfasst Strategie, Best Practices und die Tool-Auswahl. Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Schritte für Organisationen, die Observability-Praktiken einführen:

• Stimmen Sie Ihre Ziele für die Implementierung von Observability ab und legen Sie fest, was zuerst priorisiert werden soll.
• Identifizieren Sie kritische Daten-Assets, angefangen bei Tabellen und Pipelines mit großer Auswirkung/hohem Risiko.
• Wählen Sie Ihr Modell (Open Source, kommerziell oder cloudnativ).
• Integrieren Sie Metadatenquellen (alle Signale, einschließlich Pipelines, Warehouses und Lakes, Orchestrierung, Transformations-Frameworks, BI-Tools und Streaming-Systeme)
• Implementieren Sie ein kontinuierliches Monitoring über die fünf Säulen der Observability hinweg (Aktualität, Volumen, Schema, Verteilung, Herkunft).
• Implementieren Sie eine automatisierte Anomalieerkennung mithilfe von ML- und statistischen Modellen.
• Bauen Sie eine DataOps-Kultur rund um Observability für nachhaltige Praktiken auf.
• Zu den typischerweise erfassten Schlüsselmetriken und Zustandsindikatoren gehören Metriken für die fünf Säulen sowie Metriken zur Datenintegrität, zum Pipeline-Betrieb, zur Datenqualität, zu Kosten und Ressourcennutzung und zur Gesundheit von ML-Features und -Modellen.

Herausforderungen und Überlegungen

Zu den wichtigsten technischen, kulturellen und betrieblichen Herausforderungen und Überlegungen, die Teams vor und während der Einführung von Daten-Observability verstehen sollten, gehören:

• Komplexität und Wildwuchs großer Datenökosysteme erschweren es, eine vollständige Observability zu erreichen. Unterschiedliche Daten-Stacks erfordern oft unterschiedliche Integrationsansätze. Konzentrieren Sie sich zuerst auf High-Impact-Pipelines. Investieren Sie in Datenherkunft, um Abhängigkeiten zu verstehen und die Zuständigkeit domänenübergreifend festzulegen.
• Die Verwaltung von Abhängigkeiten und die Upstream-/Downstream-Auswirkungen können eine Herausforderung sein. Schon kleine Änderungen in einem Teil der Pipeline können kaskadierende Ausfälle in Dashboards, ML-Modellen und Betriebssystemen verursachen. Wenn Unternehmen keine vollständige Übersicht über die Datenherkunft und die Zuständigkeiten haben, sind Abhängigkeiten oft Stammeswissen.
• Die Kosten für das Monitoring großer Datenmengen können bei der Überwachung großer Warehouses und Lakes steigen. Metadaten können anwachsen, was die Speicherkosten für Metadaten und logs erhöht. Und jede zusätzliche Tabelle verursacht weitere Monitoringkosten. Klassifizieren Sie Assets nach ihrer Kritikalität und wenden Sie ein intensiveres Monitoring auf geschäftskritische Assets an.
• Das Ausbalancieren der Granularität mit dem Betriebsaufwand ist entscheidend, um die Kosten zu senken. Nicht alle Daten benötigen eine detaillierte Observability. Hochfrequentes Monitoring von Assets mit geringem Wert kann zu hohen Rechenkosten führen. Eine einzelne Plattform mit mehreren Features kostet oft weniger als 3–4 kleinere Tools mit redundanten Features.

Übersicht

Daten sind zu einem geschäftskritischen Asset geworden und Datensysteme werden immer komplexer, verteilter und schnelllebiger. Unternehmen können sich unzuverlässige Pipelines, fehlerhafte Dashboards, ungenaue Metriken oder driftende ML-Modelle nicht länger leisten. Data Observability – die Praxis und die Prozesse, die die kontinuierliche Überwachung des Zustands, der Qualität, der Zuverlässigkeit und der Performance von Daten in allen Datensystemen umfassen, von den Ingestion-Pipelines über die Speicherebenen bis hin zu den nachgelagerten Analysen – ist unerlässlich, damit Unternehmen Datenprobleme im gesamten Daten-Ökosystem erkennen, diagnostizieren und verhindern können, bevor sie sich auf das Geschäft auswirken.

Data Observability kann helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen, um nachgelagerte Analytics, Betrieb und die Entscheidungsfindung zu verbessern und Probleme mit dem Datenvertrauen zu vermeiden, bevor sie die Benutzer oder Verbraucher erreichen. Observability hilft nicht nur, die Zuverlässigkeit von Daten zu gewährleisten, sondern kann auch den Umsatz steigern, die Kundenerfahrung verbessern und Innovationen beschleunigen.