La data observability, ou observabilité des données, est un ensemble de pratiques et d'outils qui permettent de surveiller la qualité et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. Contrairement à la simple gestion de la qualité des données, la data observability adopte une approche proactive et complète pour détecter, diagnostiquer et résoudre les problèmes en temps réel.
Elle s'appuie sur des indicateurs de performance clés, des métadonnées, des schémas, et des logs afin d’assurer que les données sont exactes, cohérentes et disponibles quand elles sont nécessaires.
En effet, l'observabilité des données ne se limite pas à un point unique dans le pipeline de données, mais elle englobe toutes les étapes : de la source jusqu’à l’exploitation finale. Par cette approche, la data observability aide les équipes data à comprendre l'impact des problèmes de qualité sur l'ensemble des systèmes et des décisions stratégiques.
Pourquoi les organisations ont-elles besoin de Data Observability ?
- Détection proactive des anomalies
Les erreurs de données sont inévitables, qu'il s'agisse de modifications de schéma, de données corrompues ou de valeurs manquantes. Grâce à la data observability, les organisations peuvent identifier des anomalies dès qu’elles surviennent. Plutôt que d'attendre qu'un utilisateur ou un client signale un problème, les équipes peuvent agir immédiatement, réduisant ainsi les interruptions de service et les mauvaises décisions.
- Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données
La qualité des données influence directement la précision des modèles d’IA, l'efficacité des analyses et la pertinence des décisions stratégiques. Avec une solution de data observability, les organisations disposent d'outils qui leur permettent de mesurer en continu la qualité des données, ce qui favorise la confiance dans les analyses et les modèles prédictifs.
- Réduction des coûts et des risques
Une donnée erronée ou un problème de qualité peut entraîner des décisions coûteuses, des interruptions de service, voire des pertes financières. En offrant une visibilité complète et en temps réel sur la santé des données, la data observability permet de réduire ces risques. En évitant les erreurs coûteuses, les organisations peuvent également réduire le coût associé à la correction de ces problèmes en aval.
- Optimisation des pipelines de données
Les architectures de données sont de plus en plus complexes, souvent constituées de multiples sources, transformations et intégrations. La data observability permet de surveiller chaque étape du pipeline, ce qui permet d'identifier les goulets d’étranglement et d’optimiser les flux. Ainsi, les équipes peuvent garantir que les données circulent de manière fluide et efficiente à travers le système.
- Amélioration de la collaboration entre équipes
Avec une solution d'observabilité des données, les équipes de données, les développeurs et les équipes métiers partagent un même niveau de transparence et d'information sur la qualité des données. Cela facilite la communication et permet une meilleure collaboration entre les différents départements. En conséquence, il est plus facile de prioriser et de résoudre les problèmes de manière coordonnée.
Les principaux acteurs du marché
Le marché de la data observability est en plein essor, avec plusieurs solutions offrant des fonctionnalités robustes pour aider les organisations à surveiller et optimiser leurs données. Parmi les leaders figure Monte Carlo, reconnu pour son approche proactive de détection et de résolution d’anomalies, avec des intégrations variées aux principaux systèmes de gestion de données.Datafold se distingue également pour ses outils de comparaison de données et son suivi de la qualité tout au long des pipelines.
Bigeye propose quant à lui une plateforme automatisée de surveillance des indicateurs de qualité, ce qui en fait une option prisée pour la gestion en continu. Databand, entré dans le giron d’IBM, se spécialise dans la détection d’anomalies et la gestion de la performance des pipelines de données, offrant une visibilité complète pour optimiser les flux de données.
Et de nombreuses autres sont disponibles sur le marché dont Acceldata Data Observability Cloud, Appdynamics Business Observability Platform (Cisco), Amazon CloudWatch, Datadog Observability Platform, Dynatrace, Elastic Observability, IBM Instana (dédié à l’observabilité des applications) ou encore Lightstep (ServiceNow).
Toutes ces solutions permettent de combiner surveillance en temps réel, analyse prédictive et outils d’optimisation, apportant aux organisations des moyens puissants pour renforcer la fiabilité et la transparence de leurs données.
La Data Observability : un investissement stratégique pour l'avenir
L'observabilité des données devient donc une nécessité pour assurer la pérennité et la compétitivité des organisations. Investir dans une solution de data observability n'est pas seulement une question de qualité de données ; c'est une démarche proactive pour garantir une prise de décision éclairée et fiable.
En adoptant cette approche, vous vous dotez d'un avantage concurrentiel durable et pourrez exploiter pleinement la puissance de vos données.
