A confiabilidade dos dados é um dos pilares de qualquer estratégia analítica ou decisão baseada em dados. Para garantir essa confiabilidade, a observabilidade de pipelines precisa ser estruturada com indicadores claros e acionáveis. Neste artigo, destacamos os cinco principais indicadores que ajudam a identificar falhas, manter a integridade e sustentar a confiança nos dados.
1. Freshness (Atualização dos Dados)
Esse indicador mede há quanto tempo os dados foram atualizados pela última vez. Um atraso na atualização pode comprometer decisões que dependem de informações em tempo quase real.
- Como monitorar: Compare o horário da última carga com a frequência esperada.
- Ação recomendada: Configurar alertas para cargas atrasadas ou ausentes.
2. Completeness (Completude dos Dados)
Avalia se todos os registros esperados foram carregados e se todos os campos essenciais foram preenchidos. A ausência de dados pode gerar análises distorcidas.
- Como monitorar: Use validações de integridade em campos críticos.
- Ação recomendada: Crie validações automáticas por meio de ferramentas como dbt, Great Expectations ou Airflow.
3. Volume de Dados Processado
Monitora a quantidade de dados ingerida ou transformada em cada etapa do pipeline. Variações anormais podem indicar falhas na extração ou erros na transformação.
- Como monitorar: Compare volumes com médias históricas e padrões esperados.
- Ação recomendada: Acione alertas em desvios acima ou abaixo de limites definidos.
4. Erro de Execução em Pipelines
Acompanhar falhas em jobs, DAGs ou tarefas programadas é essencial para garantir que os dados sejam processados corretamente.
- Como monitorar: Integre ferramentas como Airflow, Prefect ou n8n com Prometheus/Grafana para alertas e status.
- Ação recomendada: Estabeleça processos de retry e fallback automáticos.
5. Anomalias de Qualidade de Dados
Indica a presença de valores inesperados, inconsistentes ou fora do padrão em campos-chave.
- Como monitorar: Use validações condicionais e modelos de detecção de anomalias.
- Ação recomendada: Aplicar regras de negócio em tempo real e integrar com fluxos de correção automática.
A implementação e o monitoramento desses indicadores formam a base de uma estratégia robusta de observabilidade em dados. Eles garantem a confiabilidade dos pipelines, reduzem o tempo de resposta a problemas e aumentam a confiança dos usuários nos sistemas analíticos.
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