Kinerja Pipa Data: 5 Metrik yang Harus Anda Lacak

Dashboard Anda terlihat off. Angka penjualan tidak cocok dengan laporan inventaris. Pemasaran melihat data pelanggan yang sudah ketinggalan zaman. Tim Anda berebut untuk menemukan masalah, tetapi kerusakan sudah terjadi.

Dan semua karena satu hal.

Jalur pipa data yang lambat dan tidak dapat diandalkan membutuhkan biaya, memperlambat pengambilan keputusan, dan meningkatkan risiko operasional. Hanya karena tidak tahu metrik apa yang akan dipantau.

Artikel ini akan memandu Anda melalui indikator kinerja pipa data penting. Anda akan belajar apa yang harus diukur, bagaimana menafsirkan angka, dan kapan saatnya untuk mengoptimalkan.

Apa itu pipa data?

Bisnis Anda berjalan pada data. Tetapi data mentah, tersebar di berbagai sumber, tidak berguna sampai dikumpulkan, diproses, dan disampaikan di tempat yang dibutuhkan.

Itulah yang dilakukan pipa data. Ini mengotomatiskan aliran data dari sumber eksternal, basis data, API, atau log ke alat analisis, dasbor, dan aplikasi. Dengan kata lain, pengembangan pipa data adalah apa yang mengubah log mentah menjadi wawasan yang siap bisnis. Dengan sistem ini, Anda dapat mengekstrak, memproses, dan memuat data yang harus dilakukan, sehingga tim dapat membuat keputusan real-time.

Jika pipa Anda lambat atau tidak dapat diandalkan, demikian juga wawasan Anda. Dan wawasan buruk mengarah pada keputusan yang buruk.

5 metrik utama yang menentukan kinerja pipa

Pipa data yang dibangun dengan baik menggerakkan data yang tepat, pada waktu yang tepat, tanpa pecah.

Tapi bagaimana Anda mengukur kesuksesan? Beberapa perusahaan hanya fokus pada waktu kerja. Yang lain melihat kecepatan. Yang benar adalah, kinerja turun ke lima metrik utama: kesegaran, throughput, akurasi, tingkat kegagalan, dan biaya.

Di bagian ini, kami akan memecahnya – jadi Anda tahu persis di mana pipa Anda berada.

Kesegaran

Kesegaran data adalah seberapa terkini data Anda. Jika pipa Anda memberikan data lama, keputusan Anda didasarkan pada kenyataan kemarin. Untuk analitik real-time, model AI, atau deteksi penipuan, bahkan beberapa menit penundaan bisa mahal.

Untuk mengukur parameter ini, lihat latensi data – waktu yang diperlukan untuk data untuk melakukan perjalanan dari sumber ke tujuan. Anda dapat melacak latensi ujung ke ujung (dari konsumsi hingga penggunaan akhir) atau latensi segmen (berapa lama setiap tahap yang dibutuhkan).

Ingat.

Ambang yang tepat tergantung pada kasus penggunaan Anda. Algoritma perdagangan keuangan mungkin perlu pembaruan dalam milidetik. Laporan Penjualan Mingguan? Beberapa jam bisa baik -baik saja.

Periksa keterlambatan antara pembuatan data dan saat tersedia untuk digunakan. Juga, gunakan cap waktu untuk membandingkan ketika data dihasilkan versus ketika muncul di sistem Anda.

Perhatikan lompatan mendadak dalam latensi atau perlambatan dari waktu ke waktu. Jika data memakan waktu lebih lama dari yang diharapkan, periksa:

• Memproses perlambatan
• Antrian penumpukan
• Masalah bandwidth

Perbaiki sebelum data basi mengarah pada keputusan yang buruk.

Throughput

Jika latensi tentang kecepatan, throughput sekitar volume. Ini adalah tingkat di mana pipa Anda memproses data. Jika pipa Anda tidak dapat menangani permintaan, data menumpuk, penundaan tumbuh, dan tim bekerja dengan informasi yang sudah ketinggalan zaman.

Untuk memahami apakah sistem Anda bekerja dengan baik, pantau berapa banyak data proses pipa Anda per unit waktu. Kemudian, bandingkan ini dengan tingkat pembuatan data Anda. Jika lebih banyak data masuk daripada pipa Anda dapat menangani, kemacetan membangun.

Throughput harus cocok dengan kebutuhan data real-time Anda. Jika laporan tertinggal atau dasbor menyegarkan terlalu lambat, pipa Anda tidak mengikuti. Tetapi mendorong terlalu banyak data terlalu cepat dapat membebani sumber daya. Secara keseluruhan, nomor yang tepat tergantung pada beban kerja Anda.

Jika throughput turun atau jatuh di bawah kebutuhan bisnis, gali lebih dalam. Penyebab Umum:

• Node pemrosesan yang kelebihan beban
• Sistem penyimpanan yang lambat
• Transformasi yang kurang dioptimalkan

Jika beban kerja kritis tertinggal, bertindak cepat. Kalau tidak, monitor tren dan skala sesuai kebutuhan.

Ketepatan

Akurasi data berarti data Anda dengan benar mewakili kenyataan. Dataset yang tidak akurat berisi nilai yang salah, bidang yang hilang, atau inkonsistensi. Jika laporan penjualan Anda menunjukkan produk dijual 1.000 kali ketika itu hanya dijual 100 kali, itu masalah akurasi.

Ini adalah contoh data yang tidak akurat:

• Entri yang tidak cocok – Alamat pengiriman pelanggan berbeda di seluruh sistem.
• Nilai yang salah – Harga produk dicatat sebagai $ 10, bukan $ 100.
• Duplikat Catatan – Pelanggan yang sama muncul dua kali dengan sedikit variasi dalam nama mereka.
• Korupsi Data – Kesalahan ETL menggantikan semua pesanan “selesai” dengan “tertunda.”

Untuk menghindari masalah ini, bandingkan data yang diproses dengan sumbernya. Jalankan pemeriksaan validasi di setiap tahap – ekstraksi, transformasi, dan pemuatan – untuk menangkap kesalahan lebih awal.

Sedikit perbedaan dalam set data besar mungkin tidak menjadi perhatian. Tetapi jika kesalahan memengaruhi laporan, model pembelajaran mesin, atau kepatuhan, itu adalah masalah serius. Jadi, jika akurasi turun, cari korupsi data selama pemrosesan, bug dalam logika transformasi, atau inkonsistensi sistem sumber.

Tingkat kegagalan

Tingkat kegagalan mengukur seberapa sering pipa data Anda gagal. Pipa yang gagal berarti laporan yang hilang, dashboard yang rusak, dan keputusan buruk. Perusahaan yang menawarkan kegagalan layanan rekayasa data besar secara erat karena bahkan satu kerusakan tunggal dapat membuat inkonsistensi data.

Untuk mendapatkan ide parameter ini, lacak:

• Tingkat Kegagalan Pekerjaan – Persentase Run Gagal vs Total Berjalan.
• Waktu pemulihan rata -rata – berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk memperbaiki kegagalan.
• Pola Kesalahan – Apakah kegagalan acak atau terikat pada kondisi tertentu?

Kegagalan sesekali terjadi. Tetapi jika kegagalan menjadi umum, pipa Anda tidak dapat diandalkan. Anda harus bertindak ketika kegagalan sering dan tidak dapat diprediksi, downtime berdampak pada pengambilan keputusan, atau insinyur menghabiskan terlalu banyak waktu memperbaiki masalah alih-alih mengoptimalkan saluran pipa.

Biaya

Biaya pipa Anda tergantung di mana dan bagaimana Anda menjalankannya.

Di cloud, harga didasarkan pada:

• Hitung Sumber Daya – Berapa banyak CPU, RAM, dan waktu pemrosesan yang dikonsumsi pekerjaan Anda.
• Penyimpanan – menjaga data mentah, diproses, dan historis.
• Transfer Data – Biaya memindahkan data antar layanan.

On-prem, biaya berasal dari:

• Perangkat Keras – Membeli dan memelihara server fisik.
• Perangkat Lunak – Database Lisensi, Alat ETL, dan Sistem Keamanan.
• Orang – waktu rekayasa yang dihabiskan untuk pemeliharaan dan pemecahan masalah.

Bagaimana Anda tahu jika Anda membayar jumlah yang tepat?

Lihatlah nilai yang diberikannya. Jika pipa Anda melakukan persis seperti yang Anda harapkan, biayanya dapat dibenarkan. Tetapi jika itu memproses laporan yang sudah ketinggalan zaman yang tidak ada yang digunakan, Anda membakar uang.

Selanjutnya, pertimbangkan pemanfaatan sumber daya. Banyak jaringan pipa berjalan pada infrastruktur berbasis cloud, di mana setiap bit daya pemrosesan, penyimpanan, dan transfer data membutuhkan biaya. Jika sumber daya komputasi aktif ketika tidak ada data untuk diproses, atau penyimpanan terus tumbuh tanpa ada yang mengakses kumpulan data lama, Anda membayar lebih. Hal yang sama berlaku untuk pergerakan data – penyedia cloud mengenakan biaya untuk mentransfer data antara daerah dan layanan, sehingga transfer yang tidak perlu menambah tagihan.

Hal yang sama berlaku untuk query dan optimasi penyimpanan. Jika pertanyaan Anda memindai seluruh dataset alih -alih menargetkan catatan tertentu, atau Anda menyimpan data mentah tanpa batas waktu ketika versi yang diproses sudah cukup, Anda menghabiskan lebih dari yang Anda butuhkan.

Kesimpulan

Pipa data Anda bukan sistem set-it-and-forget-it. Perlu pemantauan rutin untuk tetap cepat, akurat, dan hemat biaya.

Lima metrik utama – kebosanan, throughput, akurasi, tingkat kegagalan, dan biaya – beri tahu Anda apakah pipa Anda membantu atau melukai bisnis Anda. Lacak mereka secara konsisten. Saat sesuatu terlihat, gali lebih dalam. Semakin cepat Anda menangkap masalah, semakin baik data Anda – dan keputusan – akan menjadi.

Tag