A observabilidade de dados: a nova fronteira da engenharia de dados

Tabela de Conteúdos

1. Introdução
2. O que é Observabilidade de Dados
3. Pilares da Observabilidade de Dados
   • 3.1 Frescor dos Dados
   • 3.2 Distribuição dos Dados
   • 3.3 Volume dos Dados
   • 3.4 Esquema dos Dados
   • 3.5 Linhagem dos Dados
4. Como a Observabilidade de Dados é Aplicada na Prática
5. Estrutura da Equipe de Dados na Optoro
6. Como o DBT é Utilizado Internamente
7. Futuro do Crescimento da Equipe de Dados na Optoro
8. Conclusão
9. Recursos Adicionais
10. Perguntas Frequentes (FAQs)

🔍 O que é Observabilidade de Dados e como ela ajuda a garantir a confiabilidade dos dados

A observabilidade de dados é uma nova camada de dados que está se tornando cada vez mais importante para empresas que dependem de informações precisas e confiáveis. Neste artigo, vamos explorar o conceito de observabilidade de dados e como ela pode ajudar a garantir a confiabilidade dos dados em sua organização.

🔎 O que é Observabilidade de Dados

A observabilidade de dados é uma abordagem que permite monitorar e detectar problemas em todo o ecossistema de dados de uma empresa, desde a coleta até a entrega dos dados aos usuários finais. Ela se baseia na captura de métricas e logs em tempo real para fornecer uma visão holística da saúde dos dados.

A observabilidade de dados é composta por cinco pilares principais: frescor dos dados, distribuição dos dados, volume dos dados, esquema dos dados e linhagem dos dados. Cada pilar aborda um aspecto específico da qualidade e confiabilidade dos dados.

🕛 Pilares da Observabilidade de Dados

3.1 Frescor dos Dados

O pilar do frescor dos dados se refere à atualidade e recência dos dados. É importante poder saber quando os dados foram atualizados pela última vez e se há lacunas de tempo em que os dados não foram atualizados. Monitorar o frescor dos dados permite identificar possíveis problemas de integridade e confiabilidade.

3.2 Distribuição dos Dados

O pilar da distribuição dos dados trata da saúde dos campos de dados individuais. Um exemplo disso é monitorar a taxa de valores nulos em um campo específico. A distribuição dos dados fornece insights sobre a consistência e a qualidade dos dados em cada campo.

3.3 Volume dos Dados

O volume dos dados refere-se à quantidade de dados em um determinado campo ou banco de dados. É importante monitorar o volume dos dados para garantir que as metas de ingestão de dados estejam sendo atendidas e para identificar possíveis falhas no processo de ingestão.

3.4 Esquema dos Dados

O esquema dos dados refere-se à estrutura e à definição dos dados. Alterações no esquema, como adição ou remoção de campos, podem causar problemas de integridade dos dados. Monitorar o esquema dos dados ajuda a detectar problemas de quebra de esquema rapidamente.

3.5 Linhagem dos Dados

A linhagem dos dados fornece uma visão completa de como os dados são gerados, transformados e consumidos na organização. Ela permite rastrear a origem dos dados, as transformações que eles passam e os usuários finais que os utilizam. A linhagem dos dados é essencial para entender a integridade e a confiabilidade dos dados em toda a organização.

🚀 Como a Observabilidade de Dados é Aplicada na Prática

Na Optoro, a observabilidade de dados é uma prioridade para garantir a confiabilidade dos dados em sua plataforma de gerenciamento de devoluções. A equipe de engenharia de dados utiliza várias soluções, incluindo o DBT e o Monte Carlo, para monitorar e detectar problemas em tempo real.

O DBT é utilizado internamente para realizar transformações leves nos dados, garantindo que eles estejam prontos para consulta e análise. As equipes de análise e ciência de dados também contribuem com modelos de dados para o DBT, permitindo uma colaboração eficiente entre as equipes.

O Monte Carlo é utilizado como uma plataforma de observabilidade de dados, monitorando os pilares da frescor, distribuição, volume, esquema e linhagem dos dados. Ele fornece alertas em tempo real sempre que ocorrem anomalias ou problemas nos dados, permitindo que a equipe de engenharia de dados resolva esses problemas rapidamente. Através da observabilidade de dados, a Optoro conseguiu economizar tempo, melhorar a eficiência e aumentar a confiabilidade de seus dados.

👥 Estrutura da Equipe de Dados na Optoro

Na Optoro, a equipe de dados é estruturada para promover a colaboração e a responsabilidade compartilhada pelos dados. A equipe de engenharia de dados é responsável por gerenciar as pipelines de dados e garantir a confiabilidade dos dados em toda a organização.

Além da equipe de engenharia de dados, a Optoro possui equipes de qualidade de dados, ciência de dados e análise. Essas equipes têm acesso à plataforma de observabilidade de dados e podem criar alertas personalizados para monitorar casos específicos de uso.

A colaboração entre as equipes de dados é essencial para garantir a confiabilidade dos dados e promover a eficiência em toda a organização. Com a estrutura e as ferramentas certas, a Optoro está posicionada para enfrentar os desafios do crescimento de seus negócios e garantir a confiabilidade de seus dados.

🌱 Futuro do Crescimento da Equipe de Dados na Optoro

A Optoro está em um processo de crescimento e planeja expandir sua equipe de engenharia de dados para atender às demandas do negócio em constante evolução. A empresa está em busca de talentos na área de engenharia de dados e encoraja profissionais qualificados a se candidatarem às posições disponíveis.

Com a expansão da equipe de dados, a Optoro pretende aprimorar ainda mais sua plataforma de observabilidade de dados e fortalecer a colaboração entre as equipes de dados em toda a organização. A empresa está comprometida em garantir a confiabilidade e a eficiência de seus dados, impulsionando seu sucesso no mercado de gerenciamento de devoluções.

🔚 Conclusão

A observabilidade de dados desempenha um papel crucial na garantia da confiabilidade dos dados em qualquer empresa. Ao monitorar e detectar problemas em tempo real, as empresas podem evitar interrupções no fluxo de dados, melhorar a eficiência e tomar decisões informadas com base em informações precisas.

Na Optoro, a observabilidade de dados é uma prioridade e faz parte de sua abordagem para garantir a confiabilidade dos dados em sua plataforma de gerenciamento de devoluções. Através do uso de ferramentas como o DBT e o Monte Carlo, a equipe de engenharia de dados da Optoro consegue monitorar e resolver problemas de dados de forma eficiente e eficaz.

Com uma estrutura de equipe bem definida e a expansão planejada da equipe de dados, a Optoro está preparada para enfrentar os desafios futuros e continuar fornecendo informações confiáveis ​​e de qualidade para seus clientes e parceiros de negócios.

🌐 Recursos Adicionais

• Monte Carlo - https://montecarlo.com/
  • Leia mais sobre as soluções de observabilidade de dados oferecidas pela Monte Carlo.
• DBT - https://www.getdbt.com/
  • Saiba mais sobre o DBT e como ele pode ser usado para transformações leves de dados.
• Optoro - https://www.optoro.com/
  • Acesse o site da Optoro para obter mais informações sobre sua plataforma de gerenciamento de devoluções.

❓ Perguntas Frequentes (FAQs)

Q: Como a observabilidade de dados ajuda a garantir a confiança nos dados?

A observabilidade de dados permite identificar e resolver problemas de integridade e confiabilidade dos dados em tempo real. Ao monitorar os pilares da frescor, distribuição, volume, esquema e linhagem dos dados, as empresas podem garantir a confiança em seus dados e tomar decisões informadas com base em informações precisas.

Q: Quais são os benefícios da colaboração entre as equipes de dados?

A colaboração entre as equipes de dados permite uma abordagem mais holística para garantir a confiabilidade dos dados. Ao compartilhar responsabilidades e conhecimentos, as equipes podem identificar e resolver problemas de dados de maneira mais eficiente, promovendo a confiança nos dados em toda a organização.

Q: Que papel o DBT desempenha na observabilidade de dados?

O DBT é usado internamente na Optoro para realizar transformações leves de dados. Ele garante que os dados estejam prontos para consulta e análise, contribuindo para a confiabilidade dos dados. Além disso, o DBT permite que as equipes de análise e ciência de dados contribuam com modelos de dados, promovendo a colaboração entre as equipes.

Q: Quais são os planos futuros da Optoro para sua equipe de dados?

A Optoro planeja expandir sua equipe de engenharia de dados para atender ao crescimento de seu negócio. Eles estão em busca de talentos na área de engenharia de dados e buscam fortalecer ainda mais sua plataforma de observabilidade de dados, promovendo a confiança e eficiência dos dados em toda a organização.