Great Expectations是一個有助於測試和驗證資料的 Python 套件。例如，它可以使用預定義規則掃描樣本資料集並建立稍後用於整個資料集的資料品質條件。我們的團隊使用 Great Expectations 對新資料集執行品質測試。
Dagster資料管道編排工具可以幫助確保資料沿襲並運行資產檢查。雖然它不是作為資料可觀察性平台創建的，但它使用現有的資料工程工具和表格格式提供了可見性。該工具有助於找出數據異常的根本原因。該平台的付費版本還包含人工智慧產生的見解。該應用程式提供自助服務可觀察性，並配有用於追蹤資料資產的內建資產目錄。
請記住，這些只是眾多可用選項中的一部分。確保進行研究並找到適合您組織的工具。
如果忽略資料可觀察原則會發生什麼
一旦出現問題，組織通常依靠工程師的直覺來找到問 銷售數據 題的根本原因。正如軟體工程師 Charity Majors 在回憶她在 MBaaS 平台 Parse 的工作時光時生動地解釋的那樣，大多數傳統的監控都是由在公司工作時間最長的工程師進行的，他們可以快速猜測出他們系統的問題。這使得高級工程師變得不可替代，並產生了其他問題，例如高倦怠率。
使用資料可觀察性工具可以消除故障排除中的猜測，最大限度地減少停機時間並增強信任。如果沒有資料可觀測性工具，您可能會遇到較高的停機時間、資料品質問題，並且對新出現的問題的反應時間很慢。因此，這些問題可能很快就會導致收入損失、客戶流失，甚至損害品牌聲譽。
資料可觀察性對於處理大量資訊且必須不間斷地保證其品質和完整性的企業級公司來說至關重要。
數據可觀測性的下一步是什麼？
資料可觀察性是每個組織都必須具備的能力，尤其是從事資料收集和儲存的公司。一旦所有工具都到位，就可以開始使用先進的方法來優化流程。
機器學習，尤其是大型語言模型（LLM），是顯而易見的解決方案。它們可以幫助快速掃描資料庫，標記異常，並透過發現重複項或添加新的豐富欄位來幫助提高整體資料品質。同時，這些演算法可以幫助追蹤模式和日誌的變化，提高資料一致性並改善資料沿襲。
然而，選擇正確的時機實施人工智慧計畫至關重要。增強您的可觀察性需要資源、時間和投資。在開始使用客製化 LLM 之前，您應該仔細考慮這是否真正使您的組織受益。有時，堅持使用上面列出的標準開源資料可觀察性工具可能會更有效率，這些工具已經可以有效地完成工作。