Observabilidade de dados: o que é e onde aplicar
A observabilidade de dados possibilita ter um time mais ágil e performático, além de dados mais confiáveis e fluxos robustos.
Você já pensou sobre a saúde da sua infraestrutura e das ferramentas de dados, e como a observabilidade pode facilitar os seus processos com elas?
Descubra como otimizar o desempenho das suas plataformas e como tomar decisões mais embasadas e seguras.
Nesta edição, vamos mostrar a você o que é observabilidade, qual a diferença entre ela e o monitoramento de dados, e que tê-la como aliada pode ser um diferencial para toda empresa.
Boa leitura!
O que é observabilidade de dados?
A observabilidade de dados está relacionada à compreensão do funcionamento da sua estrutura de dados e a capacidade de monitorar esse funcionamento.
A ideia principal é garantir agilidade na identificação de falhas a fim de analisar e otimizar o desempenho da sua infraestrutura.
Outro ponto importante é a possibilidade de desenhar tomadas de decisões baseadas nos dados que sua infraestrutura gera.
Isso facilita a manutenção da saúde dos dados e impulsiona a resolução das causas-raiz das falhas.
Como isso funciona na prática?
Vamos pensar na sua estrutura de dados e nos painéis (dashboards) onde você consome esses dados tratados e disponibilizados:
- como você assegura que esses dados são precisos e confiáveis?
- como garantir que não estejam faltando ou duplicando alguma informação?
É com a observabilidade de dados que garantimos essa precisão, ou seja, fazendo o acompanhamento dos testes e alertas aplicados nas etapas de tratamentos dos seus dados.
Pensar em observabilidade de dados leva a pensar sobre monitoramento de dados.
Veja o que distingue esses dois termos tão importantes para a área.
Observabilidade, monitoramento e governança de dados
A observabilidade e o monitoramento de dados são ferramentas fundamentais e indispensáveis para as equipes de dados.
Mas você pode estar se perguntando: qual a diferença entre elas e como se relacionam.
O monitoramento está dentro do guarda-chuva da observabilidade, atuando de forma mais específica, e se envolve no foco da coleta de dados de testes.
Por sua vez, a observabilidade é mais abrangente.
Ela se apropria dessa coleta do monitoramento para geração de insights e tomadas de decisões sobre o comportamento da estrutura de dados.
Assim, ela possibilita que se possa ter proatividade em uma futura falha.
Tanto a observabilidade quanto o monitoramento fazem parte da governança de dados, que tem o objetivo de assegurar a qualidade e segurança dos dados por meio de diretrizes, normas e políticas para a gestão adequada de todas as informações.
Em resumo, mesmo que se confundam, os três termos se relacionam em prol da qualidade dos dados.
Porém, eles funcionam de formas diferentes, sendo a governança no maior nível hierárquico e o monitoramento no menor.
Observe essas diferenças na imagem a seguir.
Observabilidade na etapa de transformação do ETL/ELT
Na etapa de transformação dos dados, a observabilidade se aplica na observação dos projetos em que há coleta e armazenamento de dados.
Principalmente, dados de monitoramentos de testes, sejam eles bem-sucedidos ou não.
Algumas ferramentas auxiliam nesse armazenamento e até mesmo montam painéis de monitoramento da saúde da estrutura, como no exemplo a seguir, que traz o dashboard da Elementary. Veja!
Tendo o armazenamento e monitoramento desses dados, é possível aplicar rotinas de Plan, Do, Check, Act (PDCA) com planejamentos e análises para identificar falhas recorrentes e poder atuar proativamente na contenção delas, sem apenas esperar por alertas de falhas e, então, ter atuações reativas a eles.
A seguir, conheça algumas ferramentas para evitar isso.
Dicas de ferramentas de observabilidade das transformações de dados
Existem várias ferramentas de observabilidade de dados voltada para analisar as etapas de transformação, uma das ferramentas que podemos citar é o Grafana.
As suas características de destaque são:
- permite a construção de dashboards para visualizar e analisar métricas;
- possibilita configurar alertas com base nas métricas;
- pode ser integrado com outras ferramentas de armazenamento, como o Prometheus.
Se você utiliza dbt na sua etapa de transformação de dados, ele oferece pacotes de ferramentas que permitem a observabilidade de dados, como o Elementary Data e Re-Data.
Em relação às funções e qualidades do Elementary Data, os destaques são:
- monitora a qualidade e o desempenho dos seus dados;
- recebe gerenciamento direto no seu projeto dbt;
- controla todos os resultados de testes e alertas e permite adicionar testes de detecção de anomalias, que são padrões de dados suspeitos, aos testes dbt;
- armazena histórico dos testes e runs do dbt, permitindo o gerenciamento baseado nos dados retroativos;
- permite detectar anomalias e testes de dbt com falhas ou alterações de schemas;
- envia alerta para o Slack ou e-mail;
- calcula métricas predefinidas e personalizadas;
- e é adicionado direto no seu projeto dbt.
Veja demonstrações do painel de monitoramento:
- do Elementary
- e do Re_Data
Observabilidade de dados: conclusões
A observabilidade de dados possibilita ter um time mais ágil e performático, além de dados mais confiáveis e fluxos robustos.
Ela está revolucionando o desenvolvimento das estruturas de dados em conjunto do monitoramento e da governança, a fim de assegurar mais precisão, qualidade e agilidade.
Lembre-se: a qualidade dos dados surge a partir de testes e observações.
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Até breve!
Beatriz Kenup
Analytics Engineer
