Datadog 將資料治理從「事後救火」轉向「預防性監控」

文章來源：奧登行銷團隊

根據來自 Datadog 官方部落格的文章，主要介紹他們新推出的 Datadog Data Observability，聚焦如何讓資料團隊全面監控與掌握資料生命週期中的關鍵環節，提高資料可靠度與反應效率。以下是重點整理。

隨著企業資料系統日趨複雜、分層架構增多，資料品質問題正成為日常營運中最難掌握的風險之一。從 Kafka、Spark 到資料倉儲、BI 報表，任何一個節點出現延遲或異常，都可能導致 KPI 錯誤、商業判斷失準。而傳統解法往往仰賴資料工程師手動 SQL 檢查，或是事後補救式的問題排查，不僅耗時，更難在問題擴大前精準處理。

為解決這樣的挑戰，Datadog 推出了 Data Observability（目前為預覽版），打造一套橫跨資料生命週期的可觀測性平台，協助團隊即時掌握資料流程健康狀況，並迅速應對異常。

Datadog Data Observability 功能亮點

Datadog 不只是資料品質檢查工具，更是一個與基礎設施、APM、Log 全面整合的資料監控平台：

• 開箱即用的資料健康指標：如行數變動、資料新鮮度、自動 Null rate 等，快速掌握資料表異常。

• 自訂 SQL 檢查：支援根據業務邏輯設計的異常條件，精準對齊企業內部 SLA。

• ML 驅動異常偵測：能根據趨勢與季節性變化自動調整判斷閾值，大幅減少誤報與漏報。

• 資料沿襲（Lineage）追蹤：從資料倉儲欄位到 Looker、Power BI 報表一路可視化，清楚標記影響範圍。

• 支援全流程監控整合：與 Data Streams Monitoring、Data Jobs Monitoring 無縫串接，橫跨 Kafka、Spark、ETL Job。

• 整合告警與通知：異常訊息可串接至熟悉平台（如 Slack、PagerDuty），提升團隊反應速度。

  
  

更重要的是，Data Observability 成為資料工程師與軟體工程師溝通的共通語言，打破資訊孤島，提升事件處理效率。

奧登視角：從工具導入邁向資料治理落地

在我們與企業客戶合作的過程中，最常見的挑戰不是缺乏工具，而是缺少一個統一且可操作的資料觀測架構。當報表 KPI 出錯、資料延遲，甚至 Pipeline 卡死時，團隊往往陷入資訊孤島 ── 資料工程師查詢表格，平台工程師查看 Kafka Lag，分析師則被迫重新拉報表，導致問題無法快速定位，損失早已發生。而 Datadog Data Observability 提供了一套橫跨資料基礎與應用層的全方位監控能力，幫助企業建立統一視角，促進跨部門協作，讓資料品質管理成為組織的核心基礎設施。

Datadog 的 Data Observability 正逐步成為企業資料治理的關鍵引擎。透過即時監控、資料血統追蹤、異常偵測及跨角色協作，讓資料治理從事後救火轉變為預防性管理。結合奧登資訊的諮詢與實踐經驗，企業能更快速且穩健地整合 Data Observability，打造可信任、可調整、可稽核的資料生態系。

如果您正在規劃企業資料觀測方案的導入或優化，歡迎與奧登資訊聯繫，我們樂意提供專業的策略諮詢與實作支持。