• 术语“数据可观测性”是对来自 DevOps 世界的可观测性概念的改编，但在数据、数据管道和数据平台的背景下。它将数据问题视为工程问题，并努力使数据工程师能够在预期的时间范围内向消费者和应用程序提供准确可靠的数据。这使 IT 和业务领导者能够在一定程度上控制数据使用和容量规划。
• 数据可观测性使用自动化来识别数据质量问题，防止下游数据问题，并增强性能管理、容量规划和生产管理。支持数据可观测性的最重要的底层特性是“信号集合”，以使用数据剖析、数据监控和异常检测、活动元数据和数据沿袭来驱动相关性和关系分析。
• 数据可观测性提供了一种机制来理解现代数据架构中的数据管道（例如具有多个专有和开源组件的数据结构/数据网格，如编排、转换、监控和元数据工具）以及参与应用程序的复杂组合和多个参与的角色。传统的数据监控和数据质量工具需要手动步骤，并且仅限于根据一组标准预期（“已知已知”场景）监控数据环境。
• 新兴的数据可观测性解决方案提供端到端监控并利用机器学习来预测未知数据问题并评估故障的影响和根本原因。数据可观测性的目的是通过提高观察变化的能力来提高数据管道的可靠性，并涵盖问题和潜在原因也可能未知的场景。

在监控提醒团队注意潜在问题的同时，可观察性帮助团队检测并解决问题的根本原因。

监控和可观测性是推动更高软件交付和组织绩效的一组功能之一。

1. 观察数据（独立于任何其他数据依赖项）——数据问题可能比一般数据质量问题更广泛，后者着眼于准确性和完整性，解决方案的目标是测试和监控各种指标、异常和异常值的数据，也采用无监督算法。解决方案监控数据和相关元数据；任何历史模式的变化都可能触发警报。这可以自上而下（上下文驱动）和自下而上（数据模式/数据指纹和数据值推断）完成。
2. 观察数据管道——观察与数据管道相关的指标和元数据，以识别与数据交互的转换、事件、应用程序/代码中的问题。数据管道指标和元数据的任何变化，如卷/行为/频率等，来自预期或预测的行为都可以识别异常并根据变化检测触发警报。
3. 观察数据基础设施——一些解决方案还试图将来自数据基础设施层的信号和指标结合起来，作为广泛数据生命周期的依赖项之一。解决方案可以捕获有关资源消耗的日志和指标，例如计算、性能、资源的供应不足和过度供应，这些资源可以针对 FinOps、云治理等成本优化概念。解决方案监控和分析查询日志中的处理层日志和操作元数据。
4. 观察数据用户——数据可观察性服务于高级角色，如数据工程师、数据科学家和分析工程师。上述问题与数据交付（也称为 SLA）和管道设计有关。数据可观察性侧重于通过分析可用的附加元数据（分析和激活）在这些问题发生之前进行预测和预防。这些问题超出了业务用户、数据质量分析师或业务管家的理解；它们是更上游的问题，如果它们到达生产系统，已经造成了很多损害。到目前为止，交互作用还表明数据可观察性 工具更适合流式传输和实时数据需求，传统的数据质量监控工具非常有限，甚至无法分析和理解数据特征。这表明显然需要能够快速观察并帮助识别流数据需求的问题的解决方案。

HK-Acceldata将跨数据、处理和管道的事件关联起来，以改变组织观察、操作和优化企业数据系统的方式。

HK-Torch使用先进的机器学习和人工智能，为企业数据系统实现数据质量和可靠性的自动化，无论其规模、来源数量以及数据类型和结构的复杂性如何。

• 准确性——正确的账户余额是一美元还是一百万美元？
• 完整性——有问题的数据是否完整地描述了事实，还是缺少关键要素，例如人名？
• 一致性——这是否与存储在系统其他地方的其他数据点一致？
• 新鲜度——你正在使用的数据元素有多少年了？这反映了业务的新现实还是已经过时了？
• 有效性——数据是否遵循并符合模式定义，是否遵循业务规则，或者是不可用的格式？
• 唯一性——这是该信息出现在数据库中的唯一实例吗？

1. 管道性能管理
   • 计算性能监控对于管理和优化管道性能⾄关重要。为了确保数据的可靠性，数据架构师和数据工程师必须⾃动收集和关联数千个 管道事件，识别和调查异常情况，并利⽤他们的学习来预测、预防、排除故障和修复大量问题。
2. 数据核对
   • 随着数据通过管道从⼀个点移动到另⼀个点，它存在到达不完整 或损坏的⻛险。考虑⼀个⽰例场景，其中 100 条记录可能已离开 A 点，但只有 75 条到达 B 点。或者可能所有 100 条记录都到达 了⽬的地，但其中⼀些记录在从⼀个平台移动到另⼀个平台时被 损坏。为确保数据可靠性，企业必须能够在所有这些记录从源移 动到⽬标⽬的地时快速⽐较和核对它们的实际值。
3. 漂移监测
   • 数据变化可能会影响结果，因此必须监控可能影响数据质量并 最终影响业务决策的数据变化。数据容易受到两种主要类型的 更改或漂移的影响：架构漂移和数据漂移。

1. 由于过去十年企业对易于使用的云数据存储和工具的迅速采用，数据管道网络比以往任何时候都更加庞大和复杂。更高的数据速度为数据质量下降创造了更多机会。每次数据通过数据管道时，它都可能被聚合、转换、重组和损坏。   
2. 由于其复杂性、业务关键性以及它们支持的实时操作，数据管道比以往任何时候都更加脆弱。例如，对数据源的简单元数据更改（例如添加或删除字段、列或数据类型）可能会产生架构漂移，从而无形地破坏下游分析。
3. 数据沿袭也更长，而它们的文档——跟踪数据来源以及随后如何使用、转换和组合的元数据——没有跟上步伐。这使得用户更难信任数据。当数据质量问题不可避免地出现时，这使得数据工程师更难追查数据质量问题。
4. 传统的数据质量测试是不够的。首次将数据引入数据仓库时对其进行深入分析已经不够了。有更多的数据管道为更多的数据存储库提供服务。如果没有持续的数据发现和数据质量分析，这些存储库就会变成数据孤岛和暗数据池，隐藏在各种云中，它们的数据质量问题恶化。
5. 数据民主恶化了数据质量和可靠性。尽管我对低运维云数据工具的兴起以及由此产生的公民数据科学家和自助式 BI 分析师的出现表示赞赏，但我也相信他们无意中使数据质量问题变得更糟，因为他们总体上缺乏培训和历史知识以始终如一地处理数据。

用于将源系统中的数据摄取到企业的数据生态系统中的流程和技术。数据管道是一种从各种数据源提取原始数据，然后移植到数据存储（如数据湖或数据仓库）进行分析的方法。

数据管道监控是确保数据从开始到结束的质量的重要部分。提高数据管道的可观察性是提高数据质量和准确性的一种方法。

数据管道监控工具使用户能够更好地了解他们的数据管道。通过在数据流经管道时观察数据，他们可以努力创建更好的框架来成功传输数据。使用数据管道工具，您可以开发一个数据可观察性框架，该框架跟踪数据从初始源到存储库的整个过程。通过这种方式，数据管道的可观察性对于整体改进数据管理流程和确保数据从一个位置成功传输到另一个位置至关重要。

数据管理策略是一个总体框架，它指导您的企业打算如何收集、保存和使用您的数据来制定决策。该战略必须根据既定的数据管理原则制定。其中一些数据管理和数据质量最佳实践包括：设置角色以便个人对每条数据负责、维护数据质量、分析元数据以及理解完整的数据生命周期。通过遵循这些数据管理技术，您的企业可以最大限度地利用您收集的数据，从而使您的项目和计划更加成功。

简而言之，它是一个应用程序，可以从多个来源获取数据并将这些数据存储在一个位置。然后，它为您提供了多种用于分析该数据的选项。一般来说，数据管理软件与数据库管理软件是可以互换的，两者的功能相似。但是，一些数据管理软件可以提供更多的特性和功能，帮助您的公司更有效地管理您的数据。

通常，它是指将数字技术集成到所有业务流程中的做法。这个想法是通过依靠大数据分析和基于云的系统等智能解决方案来获得竞争优势。这一切都是为了利用数据的巨大力量来优化您的业务。这个过程是循序渐进的，各个组织都处于这个旅程的不同阶段。高效实现数字化转型的关键在于依托有效的数字化转型平台。

数字平台是集中式系统，旨在帮助企业利用数据的力量改进其流程，尤其是数据管道和数据运营的其他方面。这些平台的核心通常是某种形式的数据管道架构支持核心业务活动的自动化和优化。这些平台可能包含一个工具，也可能是一组工具，它们可以协同工作，让您能够分析您的运营并确定需要改进的领域。使用顶级数字平台，组织能够为客户提供更好的体验并在竞争中保持领先。有几个数字平台示例有效地展示了软件类别的广泛性。您将找到的大多数示例都属于数字化转型的四个主要类别之一：

• 流程转型
• 商业模式转型
• 领域转换
• 文化转型

例如，有一些营销数字平台可以通过自动化和分析为您的营销渠道提供流程转换。业务模式转型是指从根本上改变您的组织开展业务的方式，这要归功于新技术的采用。使您能够构建移动存在或应用程序的移动数字平台是域转换类别的绝佳示例，因为它们允许您为客户添加新的服务域。最后，文化转型是指培训您的员工接受可以让他们的生活更轻松的数字工具。

1. 可靠性：交付应该是无故障的、准时的和高质量的——就像你对任何其他业务线的期望一样，比如制造业。
2. 可扩展性：消除增长和速度的瓶颈，就像您希望从供应链中获得的一样。
3. 成本效益：通过更好的管理、工具和自动化来减少低效率、提高生产力并最大限度地减少浪费。

数据民主化是让普通最终用户能够访问数字格式信息的能力。数据民主化的目标是让非专业人士能够在不需要外部帮助的情况下收集和分析数据。

• 使员工能够轻松地提出与数据相关的问题
• 提供正确的工具，让每个人都能使用数据
• 将数据民主化视为一个持续的过程，甚至可能需要整个组织的文化转变

作为市场上领先的数据可观察性解决方案，HK-Acceldata 平台可以成为您组织中数据民主的最大推动者。我们的自动化机器学习会自动对您的数据资产进行分类，将相似的资产聚集在一起，并为相关资产赋予相同的标签。我们还会自动扫描您的数据资产以了解数据质量，并提供准确的一键式建议来解决多达 80% 的问题。您的数据工程师可以围绕自动扫描和触发器设置多策略规则和计划，并配置规则以扫描您的整个数据基础架构，无论是分布式和异构的。这可确保数据可靠，并为 AI、ML 和其他分析应用程序提供准确的结果。这使您的数据工程师能够专注于为业务服务的工作，而不是日常故障排除。

我们的下一代数据目录不仅仅是查找所需数据的简单方法。它还具有强大的自动化数据发现和标记功能。这意味着有关您的数据资产的元数据不仅在首次摄取时应用，而且随着您的数据资产（无论是静止的还是运动的）随时间变化而不断更新。这样，您就可以持续了解数据可靠性，包括数据质量、一致性和漂移。我们的软件还利用众包的力量，允许员工注释、标记和评价数据集。 

特别的是，Acceldata Torch提供了专注于数据治理和数据可靠性的强大功能。Torch 的数据质量规则引擎会扫描丢失的数据、超出范围的数据、不正确的格式等，而其协调功能可确保数据通过数据管道并按预期到达。Torch 还可以检测导致架构漂移或数据漂移的结构或内容变化，这些变化会降低分析、AI 和 ML 应用程序的准确性。

数据架构框架是一种 IT 基础架构，旨在支持您的整个业务战略。数据基础架构的架构对于始终如一地提供准确的数据至关重要。有几种数据架构类型可供选择。这些包括：

• 一层架构
• 两层架构
• 三层架构
• 层次结构
• 关系模型
• 网络模型

数据架构模型展示了数据的流动以及数据的处理地点和方式。

• 验证所有传入数据
• 确保一致性
• 记录一切
• 避免重复