Представьте себе это: вы принимаете решающее деловое решение на основе вашей аналитической панели панели. Но как узнать, рассказывают ли эти аналитики историю, основанную на данных с сегодняшнего утра, вчера или на прошлой неделе? В современном мире данных, возраст ваших данных имеет значение так же, как и его точность. Именно здесь появляется свежесть данных — это больше не просто техническая метрика, а жизненно важный признак актуальности и надежности ваших данных.
В то время как очарование данных в реальном времени возбуждает пользователей, правда более нюансирована. Так же, как на платформе торговли акциями, где мельчайшие секунды имеют значение, отслеживая позиции на рынке в режиме реального времени, в то время как их ежемесячные обновления отчетов о соответствии ежемесячно. Или розничный гигант, где уровни инвентаря Черной пятницы обновляются каждые несколько минут, но их планы расширения недвижимости побережья вместе с ежеквартальными обновлениями. В мире данных не все должно двигаться со скоростью света — и это именно то, что касается.
Свежесть данных не о том, чтобы сделать все мгновенное. Речь идет о понимании того, что разные бизнеса требуют различных частот обновлений. Когда торговый алгоритм должен отражать данные вторым, он не может полагаться на старые данные. Тем не менее, обновление документации по вычетам своих сотрудников еженедельно для этой же компании. Этот селективный подход к свежесть данных не просто практичен — он важен для создания надежных и эффективных систем.
В нашей организации пробуждение пришло во время встречи по эскалации клиентов. «Я только что вчера изменил инфраструктуру», — объяснил наш клиент, разочарование в их голосе, — но я не могу сказать, отражают ли эти цифры панели инструментов это изменение или я смотрю на данные прошлой недели ».
По мере роста нашей платформы облачной аналитики мы столкнулись с неудобной правдой: хотя мы создали мощные панели мониторинга для отслеживания расходов и использования облаков, клиенты не могли доверять тому, что они видят. Не потому, что данные были неправильными, а потому, что они не знали, насколько это свежи.
Влияние было широко распространено-технические команды не решались принимать чувствительные к во времени решения, финансовые группы поставили под сомнение их видимость облачных затрат, и наши группы поддержки изо всех сил пытались ответить на, казалось бы, простой вопрос: «Насколько актуальны эти данные?»
Эта версия сохраняет ключевой эмоциональный резонанс разочарования клиентов, сохраняет основное заявление о проблеме и иллюстрирует широкое влияние, будучи более экономичным со словами. Вы хотите, чтобы я приспособился к дальнейшему?
Это было похоже на приложение погоды, показывающее вам температуру, но не сообщив вам, когда эта температура была в последний раз обновляться, оставляя вас неясным, взять куртку. Наши клиенты принимали значительные бизнес -решения на основе нашего понимания, но эта неопределенность может разрушить доверие.
Мы могли бы обработать огромные объемы данных об использовании облака, преобразовать их в действенные идеи и представить их — но, не раскрывая свежесть этих данных, мы оставляли наших клиентов в темноте относительно решающего измерения актуальности и надежности данных. Стало ясно, что прозрачность в свежесть данных была важна для восстановления доверия и обеспечения действительно информированного принятия решений.
Как мы решили проблему: «Когда это было обновлено?» Наша философия дизайна
При борьбе с непрозрачностью трубопроводов данных и его волноваренным влиянием на качество обслуживания клиентов нам нужно было больше, чем быстрое решение — нам нужна была комплексная структура для длительной прозрачности. Три основных принципа руководствовались нашим подходом:
Прозрачность ориентирована на клиента: Как и хорошо продуманный GPS, наше решение необходимо для того, чтобы точно показать пользователям, где именно их данные (например, в трубопроводе или платформе данных), не подавляя их технической сложностью. Каждое обновление статуса было сосредоточено на ответе на критический вопрос: «Когда мои данные будут готовы?»
Доступ на основе ролей: Требования внутреннего инженера -инженера, отладку, узкого места трубопровода значительно отличаются от требований клиента, ожидающего обновления панели панели. Наш дизайн обеспечил глубину, где это необходимо, обеспечивая эффективную информацию о представленной информации.
Структура для технического решения
Наш ответ материализовался как структура видимости свежести данных — интегрированная система, обеспечивающая беспрецедентную ясность в операции трубопровода. Вот как мы зачислили каждый компонент:
Трубопровод инструментария: Мы подошли к мониторинге, как к нервной системе, с нашим конвейером данных, данных и вычислимыми платформами на критических отдачи, захватывающих необходимые метаданные для показателей свежести данных. Эти асинхронные наблюдатели обеспечивают минимальное влияние на пропускную способность трубопровода.
Служба управления статусом: В основе нашей структуры лежит специально созданная услуга, которая собирает информацию о состоянии трубопровода. Эта услуга сохраняет надежную запись событий при обслуживании обновлений в реальном времени, и она оптимизирована для запросов с большим объемом посредством агрессивных стратегий кэширования.
Контекстуальные интерфейсы: Мы разработали целевые интерфейсы для разных групп пользователей:
Просмотр клиента: Упрощенный интерфейс, показывающий прогресс данных через трубопровод проглатывания, платформу данных и вычисления платформ, с точными временными метками и предполагаемым временем завершения.
Внутренняя приборная панель: Комплексное представление с подробными показателями производительности и трассировки ошибок для быстрого решения проблем.
Проактивное двигатель уведомлений: Наша интеллектуальная система уведомлений понимает контекст, учитывая такие факторы, как историческое время обработки и текущая трубопроводная нагрузка, чтобы обеспечить точные оценки и упреждающие оповещения о потенциальных задержках.
Трубопровод непрерывного улучшения: Структурные каналы обратной связи для клиентов и внутренних команд гарантируют, что наше решение развивается с помощью потребностей пользователей, что приводит к улучшению от обновлений детального статуса до более умных порогов оповещения.
Мы видели ощутимые результаты через несколько месяцев после развертывания решения. Влияние этих изменений превзошло наши ожидания. В течение нескольких недель после развертывания структуры свежести данных мы увидели сокращение билетов, связанных с свежестью свежести, связанных с данными. Наши группы внутренней поддержки, преобразованные в тревогу, «Где мои данные?» Запросы о предоставлении точных контактов с трубопроводом и точными ETA. Еще более важно, что мы наблюдали, как клиенты используют информацию о свежесть данных для принятия решений оптимизации затрат в режиме реального времени. Мы поймали и обращались, тратя аномалии с каждым днем вместо недель, предотвращая облачные затраты на десятки тысяч!
При создании решения мы узнали, что свежесть данных не просто техническая метрика — это фундаментальный компонент доверия данных. Поскольку организации все чаще полагаются на решения, основанные на данных, способность понимать и доверять своевременности этих данных становится решающей. При этом мы помогли преодолеть разрыв, уполномочившись на наших клиентов четко.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Лидер Visionary Product с проверенным послужным списком преобразования облачных вычислений, искусственного интеллекта и решений для данных в генераторы доходов на несколько миллионов долларов. В настоящее время она работает в Apptio (IBM), и ее предыдущий опыт был в AWS и Microsoft. Опытный в разработке высоко … Подробнее от Shilpa Shastri
