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Data Observability

Monitoring von Datenpipelines: Frische, Volumen, Schema, Anomalien.

Data Observability ist das kontinuierliche Monitoring und die schnelle Fehlersuche in Datenpipelines, damit Reports, Dashboards und Automatisierungen auf verlässlichen Daten basieren. Dabei werden vor allem Datenfrische (kommen Daten rechtzeitig an?), Volumen (fehlen/verdoppeln sich Datensätze?), Schema-Änderungen (Spalten, Datentypen) und Anomalien (unerwartete Ausreißer) überwacht – inklusive Alerts, Ursachenanalyse und Kontext.

Was bedeutet „Data Observability“?

Der Begriff kommt aus der IT-„Observability“ und meint: Nicht nur sehen, dass etwas kaputt ist, sondern auch verstehen, warum. Im Datenkontext heißt das: Sie erkennen früh, wenn eine Datenpipeline leise falsche Zahlen produziert (z. B. Umsatz bricht scheinbar ein), und können die Ursache bis zur Quelle zurückverfolgen – etwa ein geänderter Export im Shop-System oder ein fehlerhafter Join im ETL/ELT-Job.

Wie funktioniert Data Observability in der Praxis?

  • 1) Signale sammeln: Logs, Metriken und Tests aus ETL/ELT-Jobs, Datenbanken, BI-Tools und Schnittstellen.
  • 2) Qualitätsregeln definieren: z. B. „Tagesumsatz muss bis 08:00 Uhr geladen sein“, „Bestellanzahl darf nicht um >30% zum Vortag abweichen“, „Spalte customer_id darf nicht leer sein“.
  • 3) Automatisch prüfen: Checks auf Frische, Volumen, Schema, Nullwerte, Duplikate, Verteilungsänderungen und statistische Anomalien.
  • 4) Alarmieren & priorisieren: Benachrichtigungen mit Schweregrad (z. B. Slack/E-Mail) – damit nicht jedes kleine Rauschen zum Feueralarm wird.
  • 5) Ursachenanalyse: Verknüpfung mit Data Lineage (Datenherkunft): Welche Quelle, welcher Transformationsschritt und welches Dashboard sind betroffen?

Warum ist Data Observability wichtig – gerade für KMU?

KMU treffen Entscheidungen oft direkt aus wenigen Kernreports: Umsatz, Marge, Lager, Leads, Cashflow. Wenn diese Zahlen unbemerkt falsch sind, entstehen teure Folgefehler: falsche Einkaufsplanung, Budgetstopps, unnötige Kampagnenpausen oder Fehlinterpretationen im Monatsreporting. Data Observability wirkt wie ein „Frühwarnsystem“: Sie reduziert Ausfallzeiten von Reporting, verhindert stille Datenfehler und macht Datenprozesse planbarer – ohne dass Sie dafür ein Team aus Data Scientists brauchen.

Beispiele aus dem Alltag

  • Datenfrische: Das Marketing-Dashboard zeigt bis Mittag keine neuen Leads, weil die API-Übertragung nachts abbrach. Observability meldet „Daten sind 6 Stunden zu alt“.
  • Volumen: Plötzlich doppelt so viele Bestellungen im DWH – Ursache: ein Job hat Daten erneut geladen. Observability erkennt Volumensprung und stoppt die Kettenreaktion.
  • Schema: Im Shop wird „order_total“ in „total_amount“ umbenannt. Observability erkennt Schema-Drift, bevor KPI-Berechnungen ins Leere laufen.
  • Anomalien: Retourenquote springt von 6% auf 18%. Observability prüft, ob es ein echter Trend oder ein Mapping-Fehler (z. B. falsche Status-Codes) ist.

Was kostet Data Observability?

Die Kosten hängen stark von Datenvolumen, Anzahl Pipelines und gewünschter Tiefe ab (Checks, Lineage, Alerting, SLAs). Für KMU ist oft ein pragmatischer Einstieg sinnvoll: erst die 5–10 wichtigsten Tabellen/KPIs überwachen (Frische/Volumen/Schema), dann schrittweise erweitern. Wichtig ist weniger „alles messen“, sondern „das Geschäftskritische absichern“.

Merksatz: Data Observability sorgt dafür, dass Ihre Datenprodukte (Reports, KPIs, Automationen) zuverlässig sind – und dass Sie bei Abweichungen schnell wissen, wo und warum es passiert ist.