Ferramentas de observabilidade são softwares que coletam e analisam dados de diversas fontes, como logs, métricas e rastreamentos, para fornecer uma visão completa do desempenho e da saúde de sistemas e aplicações. Assim, ajudam a tomar decisões informadas e a garantir a confiabilidade, a disponibilidade e a segurança dos sistemas.
Neste artigo, trazemos 10 dicas básicas para você escolher a ferramenta ideal para a sua empresa. Confira!
Como escolher ferramentas de observabilidade para sua empresa?
Com o aumento da complexidade dos sistemas e da quantidade de dados gerados, as ferramentas de observabilidade se tornaram essenciais para as empresas que desejam manter seus sistemas funcionando sem problemas e otimizar seu desempenho. Mas como escolher as melhores opções para sua empresa? Descubra agora!
1. Verifique a amplitude das integrações disponíveis
Uma ferramenta de observabilidade eficaz deve se integrar harmoniosamente com sua stack de dados. Busque soluções que ofereçam uma ampla gama de integrações com suas ferramentas atuais. Quanto mais integrações suportadas, maior a visibilidade e o controle sobre seus dados, permitindo uma análise mais completa e detalhada.
2. Priorize facilidade de implementação e migração
Avalie a simplicidade na configuração e na migração para a nova ferramenta de observabilidade. Ferramentas que oferecem opções de migração automatizada podem reduzir significativamente a necessidade de transferências manuais, minimizando interrupções nos processos existentes e garantindo uma transição suave.
3. Garanta monitoramento abrangente da qualidade dos dados
A precisão nas decisões depende diretamente da qualidade dos dados. É essencial que a ferramenta ofereça funcionalidades robustas de monitoramento da qualidade, como perfis de dados, detecção de anomalias e regras de validação. Afinal, ajudam a identificar e a corrigir problemas de qualidade, assegurando a integridade e a confiabilidade dos dados.
4. Avalie a diversidade de testes de monitoramento
As ferramentas devem fornecer uma gama diversificada de testes de monitoramento, adaptados às necessidades específicas da sua organização. Avalie se os testes oferecidos se alinham com suas expectativas e são suficientes para monitorar a integridade dos seus dados em diferentes contextos.
5. Observe a facilidade na visualização da linhagem de dados
A capacidade de visualizar e explorar a linhagem de dados é crucial. A ferramenta deve oferecer uma interface intuitiva para entender as origens e transformações dos dados. Ferramentas com visualizações claras e detalhadas de linhagem em nível de campo trazem insights mais profundos, permitindo identificar e solucionar anomalias com precisão.
6. Considere funcionalidades de catalogação e descoberta de dados
Uma boa ferramenta de observabilidade deve incluir funcionalidades de catalogação, servindo como um ponto centralizado para acessar todas as fontes de dados. Isso facilita a descoberta e o gerenciamento eficiente dos dados, garantindo que todas as informações necessárias estejam facilmente acessíveis.
7. Leve em conta o suporte técnico e a comunidade
Considere o nível de suporte oferecido pelo fornecedor. Documentação abrangente, tutoriais detalhados e uma base de conhecimento são essenciais. Além disso, uma comunidade ativa, incluindo fóruns e grupos de usuários, pode ser um recurso valioso para resolver dúvidas e compartilhar experiências.
8. Analise os recursos de governança e conformidade de dados
Conformidade com regulamentos de privacidade e segurança de dados é imprescindível. A ferramenta deve oferecer funcionalidades robustas de governança, como mascaramento de dados, controles de acesso, registros de auditoria e criptografia, garantindo que os dados estejam seguros e em conformidade com as normas relevantes.
9. Preze a escalabilidade e o desempenho da ferramenta
A plataforma de observabilidade deve ser escalável e manter um desempenho eficiente. Sendo assim, priorize soluções que suportem processamento distribuído e paralelização, a fim de assegurar operações fluidas mesmo com grandes conjuntos de dados e consultas complexas.
10. Cheque o modelo de custo e licenciamento
Finalmente, avalie o modelo de custo e licenciamento da ferramenta. Considere a estrutura de preços em relação ao volume de dados e aos requisitos de uso da sua organização. Opções de licenciamento flexíveis, como pagamento conforme o uso, podem oferecer uma adaptação melhor às suas necessidades financeiras e operacionais em evolução.
Contar com boas ferramentas de observabilidade traz inúmeras vantagens para sua organização. Elas proporcionam uma visão detalhada e integrada dos seus dados, permitindo a identificação rápida de problemas e a manutenção da qualidade dos dados. Além disso, boa escalabilidade e suporte técnico eficiente garantem que suas operações continuem fluindo sem interrupções, mesmo com o crescimento do volume de dados.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?