數據可觀察性沒有一個定義
但它通常包括檢測新鮮度、記錄量的變化、資料救援數據模式的變化、重複的文件和記錄以及數據管道中不同點的記錄計數之間的不匹配等內容。還可以監控其他因素，例如係統性能、數據配置文件和用戶行為。然而，這些通常不被認為是數據可觀察性的一部分。大多數數據可觀測性解決方案都是圍繞數據倉庫開發和部署的。然而，這個過程往往為時已晚。
在數據湖和管道中部署數據可觀察性比僅在數據倉庫周圍部署更好
資料救援將使數據團隊能夠更清楚地了解流程每個階段可能發生的任何問題。然而，不同的公司有不同的需求，因此定制數據可觀測性的部署以滿足組織的需求非常重要。數據團隊遇到兩種類型的數據問題：元數據錯誤和數據錯誤。
元數據錯誤是描述數據的數據中的錯誤
例如數據的結構、資料救援數據的量或數據的概況。元數據錯誤是由不正確或過時的數據、數據結構的變化、數據量的變化或數據配置文件的變化引起的。資料救援數據錯誤，即實際數據本身的錯誤，可能會導致公司損失金錢並影響其決策能力。一些常見的數據錯誤包括記錄級完整性、一致性、硬盤異常和一致性問題。有兩種類型的錯誤可能會導致決策出現問題並減慢工作進程。數據可觀察性很大程度上解決了元數據錯誤。據我們估計，資料救援元數據錯誤僅佔數據團隊遇到的所有數據問題的 20-30%。理論上，數據錯誤是通過數據質量計劃檢測到的。
不幸的是，數據質量計劃通常無法有效地檢測和預防數據問題
資料救援數據可信性彌合了數據可觀測性和數據質量之間的差距。它利用機器學習算法來構建數據指紋。與數據指紋的偏差被識別為數據錯誤。它側重於識別“數據錯誤”，而不是記錄級別的元數據錯誤。 數據可信性 是使用機器學習發現錯誤的過程，而不是依賴於人類定義的業務規則。這使得數據團隊能夠更快、更高效地工作。
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