L’importance d’adopter une approche d’observabilité des données pour éviter des problèmes de qualité des données
L’importance d’adopter une approche d’observabilité des données pour éviter des problèmes de qualité des données.
Les organisations à travers diverses industries et tailles sont confrontées à des problèmes de données tels que des défaillances de pipelines et de qualité. De nos jours, les données non fiables sont le problème le plus coûteux auquel les gestionnaires de données et les utilisateurs sont confrontés. Environ 44 % du temps est gaspillé chaque jour sur la maintenance des pipelines de données. Le temps d’arrêt des données a un impact négatif sur l’organisation car il génère une perte importante de temps et de ressources, une perte de revenus due à une mauvaise prise de décisions et un manque de confiance dans les résultats en raison de données obsoletes ou sujettes aux erreurs.
L’observabilité permet d’identifier et de décrire un problème, et fournit également le contexte pour le résoudre et examiner les moyens d’éviter que l’erreur ne se reproduise.
L’importance d’adopter un outil d’observabilité des données reside dans le fait qu’il vous aide à gérer les problèmes de données tels que les défaillances de pipeline et les problèmes de qualité avant qu’ils ne créent des impacts coûteux pour votre organisation. IBM Observability by Databand est la seule plateforme proactive d’observabilité des données qui isole les erreurs de données dès que ceux-ci se produisent et trie les problèmes pour alerter les parties prenantes concernées avant qu’il n’y ait un problème majeur.
L’observabilité des données dans le cadre d’une architecture Data Fabric
L’observabilité des données peut être intégrée dans une architecture Data Fabric afin de tirer parti de l’atout le plus précieux des organisations : les données. Il peut être lié à plusieurs cas d’utilisation tels que l’intégration de données multicloud, la gouvernance et la confidentialité des données, client 360, MLOps et plus encore.
Il faut mentionner qu’une stratégie d’observabilité des données peut être mise en œuvre indépendamment, mais en conjonction avec une architecture de Data Fabric aidera à automatiser le cycle de vie des vos données. L’objectif est d’établir un cycle valable où chaque cas d’utilisation du tissu de données renforce l’autre. Il apporte également une valeur ajoutée tout au long du cycle de vie des données.
De plus, de nombreuses entreprises sont aux prises avec des silos de données, et une Data Fabric est un excellent moyen de relier ces silos.
IBM Data Observability by Databand est conçu pour opérationnaliser la détection et la résolution immédiate des incidents de données tels que les pipelines brisés, les données manquantes et les changements de schéma en détectant et en résolvant ces problèmes avant qu’ils ne créent des impacts économiques coûteux.
Principaux avantages
• Détecter les incidents plus tôt
• Résoudre les erreurs plus rapidement
• Fournir des données fiables
• Ingénierie des données d’échelle
Principales capacités
• Collecte automatique de métadonnées
• Alerte SLA personnalisée
• Analyse de la cause de la faille
• Détection continue des anomalies
• Analyse d’impact automatisée
• Suivre la santé des données
• Prévenir les problèmes dès le départ
Grâce à ses qualités ouvertes et extensibles, IBM Data Observability by Databand aide vos équipes d’ingénierie de données à intégrer efficacement et à gagner en observabilité dans leur infrastructure de données.
À propos de Necando Solutions
Necando aide les organisations nord-américaines à tirer avantage de leurs données. Nous travaillons continuellement avec des organismes gouvernementaux et des clients œuvrant dans les secteurs de la finance, du transport, etc. C’est cette expérience étoffée, jumelée au portefeuille de solutions de données d’IBM sont ce que nous sommes fiers de fournir à nos clients.
À propos d’IBM
IBM réunit toutes les technologies et tous les services nécessaires, quelque soit l’origine des solutions, pour aider les clients à résoudre leurs problèmes les plus urgents.