A mai üzleti környezetben sok vállalat petabájtnyi adatot kezel. Ez nagyobb mennyiség, mint amekkorát a legtöbb ember felfogni - nemhogy kezelni - képes az adathalmazok egészségéről való gondolkodás módszertana nélkül.
Hogyan gondolkodik tehát az ilyen nagy adathalmazok egészségének fenntartásáról? Egy autó például egy összetett rendszer, és a lépések, amelyeket egy defektes gumiabroncs okozta zavar ellen teszünk, különböznek a motorhibával kapcsolatosaktól. Szerencsére nem kell minden alkalommal megvizsgálni az egész járművet, amikor az lerobban. Ehelyett a guminyomás vagy a motorellenőrző lámpák figyelmeztetnek a hibára általában a súlyos következmények bekövetkezése előtt. De nemcsak arra, hogy valami baj van, hanem arra is, hogy az autó melyik része érintett. A problémák ilyen automatikus felszínre kerülését nevezzük megfigyelhetőségnek.
A szoftverfejlesztésben ez a koncepció a veremben felfelé és lefelé is létezik. A DevOps-ban például egy riasztás és egy könnyen értelmezhető műszerfal ad támogatást a szakembereknek a probléma kijavításához. Vannak olyan szolgáltató cégek, amelyek segítenek a szoftvermérnököknek, hogy gyorsan a problémák gyökeréhez jussanak a komplex szoftverrendszerekben. Ez az infrastruktúra megfigyelhetősége. A veremben feljebb, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási modellek rétegében más vállalatok adnak megfigyelhetőséget a gépi tanulási szakemberek számára arról, hogyan teljesítenek a termelési modelljeik a folyamatosan változó környezetekben. Ez a gépi tanulás megfigyelhetősége.
Az adatok megfigyelhetősége hasonló módon fontos az adathalmazok állapotkezelésében. Ezek a tudományágak összehangoltan működnek, és gyakran egynél többre van szükség egy probléma megoldásához.
Az adatmegfigyelhetőség egy gyorsan fejlődő terület. Tulajdonképpen az a tudomány és tevékenység, amely az adatok egészségi állapotának automatikus felszínre hozásával és az esetleges problémák mielőbbi javításával foglalkozik. A szoftverinfrastruktúra-megfigyelhetőségi piac, amely érettebb, mint az adatmegfigyelhetőségi piac, a becslések szerint 2020-ban több mint 5 milliárd dollár értékű volt, és azóta valószínűleg jelentősen nőtt. Bár az adatmegfigyelhetőségi piac jelenleg nem ilyen fejlett, bőven van helye a növekedésnek, mivel más szakembereket szolgál ki (adatmérnököket a szoftvermérnökök helyett) és más problémákat old meg (adathalmazokkal és nem webes alkalmazásokkal foglalkozik). Az adatmegfigyelhetőségre összpontosító vállalatok eddig együttesen több mint 250 millió dollár befektetést gyűjtöttek össze.
Ma már minden vállalat adatszolgáltató is egyben. Ez sokféle formában megjelenhet. Vannak - a tartalom jobb ajánlása érdekében - felhasználói adatokat gyűjtő technológiai vállalatok, a biztonsági rendszerekre vonatkozó nagy belső adatállományokat fenntartó gyártó cégek, a harmadik féltől származó adatok alapján jelentős befektetési döntéseket hozó pénzügyi vállalatok stb. A mai technológiai trendek - a digitális átalakulástól a felhőalapú számítási és adattárolási technológiákra való áttérésig - csak felerősítik az adatok befolyását.
Mivel a szervezetek nagymértékben támaszkodnak az adatokra, az adatokkal kapcsolatos bármilyen probléma mélyen érintheti a cégeket, hatással lehet az ügyfélszolgálatra, a marketingre, a működésre, az értékesítésre és végső soron a bevételre. Amikor az adatok automatizált rendszereket mozgatnak vagy kritikus döntéseket eredményezhetnek, a tét megsokszorozódhat.
Ahogy az adathalmazok egyre nagyobbak és az adatrendszerek egyre összetettebbé válnak, az adatok megfigyelhetősége kritikus eszköz lesz a maximális üzleti érték és fenntarthatóság megvalósításához.
