如何将可观察性实践添加到数据管道中

[rumana777]

只有从信誉良好的来源收集的高质量数据才能提供准确的见解。俗话说：垃圾进，垃圾出。你不能指望从组织不良的数据集中提取任何实际知识。

作为公共数据提供商 Coresignal 的高级数据分析师，我不断寻求提高数据质量的新方法。虽然在动态技术环境中实现这一目标相当复杂，但有很多途径可以实现这一目标。良好的数据可观察性在这里起着重要作用。

那么，我们如何确保数据质量？归根结底，我们需要在 加拿大电报数据 数据管道的每个阶段（从提取和转换到存储和分析）添加更好的可观察性方法。其中一些方法将在整个管道中起作用，而其他方法仅与管道的一个阶段相关。让我们来看看：


跨数据管道不同阶段的数据可观测性。资料来源：Jurgita Motus
首先，我们必须考虑涵盖整个管道的五个项目：

端到端数据沿袭。跟踪沿袭可让您快速访问数据库历史记录并跟踪数据从原始来源到最终输出的过程。通过了解结构及其关系，您将更容易在出现问题之前发现不一致之处。
端到端测试。在每个数据管道阶段检查数据完整性和质量的验证过程可帮助工程师确定管道是否正常运行并发现任何不典型行为。
根本原因分析。如果在管道的任何阶段出现问题，工程师必须能够准确查明根源并快速找到解决方案。
实时警报。最重要的可观察性目标之一是快速发现新出现的问题。在标记异常行为时，时间至关重要，因此任何数据可观察性框架都必须能够实时发送警报。这对于数据提取以及存储和分析阶段尤其重要。
异常检测。数据缺失或性能低下等问题可能发生在数据管道的任何地方。异常检测是一种高级可观察性方法，很可能在流程的后期实施。在大多数情况下，需要使用机器学习算法来检测数据和日​​志中的异常模式。