数据可观测性是指全面监控和了解系统内数据行为的能力。它提供了数据实时管理方面的透明度，而不仅仅是数据监控。其中包括质量、资源使用情况、运营指标、系统相互依赖关系、数据沿袭以及数据基础架构的整体运行状况。
在数据集成的背景下，监控和理解数据流的能力是确保数据在集成过程中各个阶段的质量和可靠性的关键。过去，用户经常对工作流程缺乏透明度和相关报告，并对数据工作流的分析结果提出担忧。随着人工智能时代的到来，人工智能驱动的数据集成工作流程将改变这一现状。
数据可观性的重要性
强大的数据可观测性能够确保数据整个集成生命周期（从生产到使用）的透明度，并使用户有信心做出以数据为导向的业务决策。
具有高度数据可观测性标准的公司可以轻松、自信地回答影响数据集成结果的直接问题。例如：
1) 用户可用数据的真实性如何？数据工程师、数据科学家和业务运营团队是否查看和使用相同的数据？在数据集成过程中，我们的数据是否失去了保真度？
2) 用户是否能够跟踪数据沿袭？ 当数据通过我们的管道运行时，我们是否清楚地记录了数据的来源、转换和目标？能否反映整个数据生态系统中数据集成工作流程的变化？
3)是否能够实时了解我们的数据流程？在数据管道中，某一部分的变化将如何影响下游流程？我们能否实时检测可能影响数据完整性或性能的异常情况？
4)根本原因分析流程的有效性如何？我们是否能够快速检测数据异常、瓶颈和漏洞，从而实现预测性维护和预防措施？
5)能否有效地排除故障吗？ 当数据管道破裂时，我们能够多快识别出故障点，及时进行干预并修复它？
6)数据集成工作流程是否合规？ 我们的流程是否符合数据治理、安全和隐私法规？
虽然即使使用最好的数据管道也可能出现瓶颈和损坏，但可观测性设置了检查点，为数据带来信任和可信度。最终，企业越信任和使用数据，数据集成投资的投资回报率就越高。
AI 驱动的数据可观测性
在日益复杂的混合数据集成环境中，对数据可观测性实践的需求比以往任何时候都更加迫切。然而，采用手动的流程不足以满足这些需求。
AI 驱动的工具通过跨工作流自动监控、分析和检测问题，无论操作的规模有多大和复杂程度如何，都能够提高数据可观测性，并提供对数据管道的实时可见性。
人工智能驱动的工具产生重大影响的一些领域包括：
异常检测
在复杂的数据集成环境中，即使识别数据管道中的故障点也可能是一项挑战。人工智能算法可以学习数据流的正常模式和行为，并标记任何异常或偏离这些模式。现代 AI 驱动的数据可观测性工具有助于减少平均检测时间 （MTTD） 和同时解决 （MTTR） 数据质量和管道问题。
预测分析
机器学习模型有助于根据历史数据模式预测未来的趋势或问题。这种可见性有助于预测数据集成流程中的潜在瓶颈、延迟问题或错误，从而实现主动优化和持续流程改进。
自动根本原因分析
人工智能可以分析大量数据和系统日志，以自动识别问题的根本原因。查明错误或差异的根源可缩短检测时间并缩短系统停机时间。减少对被动故障排除的需求也转化为资源利用率的提高和运营成本效率。
手动日志和文档分析
多年来，许多围绕数据集成工作流的文档以不一致的格式和不同的位置堆积在整个组织中。人工智能驱动的自然语言处理 （NLP） 技术可以理解、处理和解释与数据集成相关的日志、文档和通信，并提取有意义的见解以检测问题或确定需要改进的领域。
数据质量监控
可以训练机器学习模型来监控数据的准确性和完整性，并在出现数据质量问题时自动标记和解决这些问题，通常无需任何人工干预。
自动化元数据管理
人工智能驱动的工具可以自动收集、标记和组织与数据集成过程相关的元数据。通过数据目录，可以更轻松地搜索和跟踪数据沿袭、依赖关系以及与数据集成相关的其他关键信息，从而促进更好的数据发现和理解。
使数据可观测性成为现代数据集成策略不可或缺的一部分
数据可观测性是 Gartner 2022 年超级周期中的一项重大创新，正迅速吸引面向未来的数据工程师的关注。
由此导致的市场上可观测性解决方案数量的爆炸式增长导致了功能的碎片化，许多产品对数据可观测性的定义过于狭隘，仅提供所需功能的子集，或者增加了数据集成生态系统的复杂性。
全面的可观测性解决方案应提供端到端可见性，以及跨多云和混合云环境无缝工作的高级异常检测、预测分析和自动问题解决功能。
然而，这不应该让数据工程师的生活变得更加复杂，他们已经必须管理和监控各种复杂的数据管道。
为了解决这个问题，现代数据集成解决方案越来越多地将高级可观测性功能嵌入到核心产品中，从而进一步简化了整个数据供应链的运营。
AI 驱动的端到端数据管理和集成解决方案能够帮助我们在数据集成工作流的每个阶段更智能地工作，同时利用高级数据可观测性功能的优势来减少错误、管理成本并从数据中创造更多价值。
原文标题：Data Observability in the Age of AI: A Guide for Data Engineers
原文作者：Sudipta Datta
