La data observability si sta affermando come una delle leve più importanti per garantire il controllo, l’affidabilità e le performance nelle pipeline dati.
Oggi che le imprese sono sempre più data-driven – e per di più in un contesto industriale dove le informazioni si muovono rapidamente tra ambienti cloud, strumenti analitici e applicazioni di business – la capacità di osservare in tempo reale lo stato e la qualità del dato non può più essere sottovalutata. Anzi, deve diventare una necessità.
Inoltre, le organizzazioni si trovano spesso a gestire ecosistemi complessi, con flussi distribuiti, fonti eterogenee e standard di qualità sempre più stringenti.
La data observability risponde a questa esigenza perché consente di monitorare in modo strutturato ogni fase della pipeline, anticipare le anomalie e intervenire tempestivamente, riducendo al minimo i rischi operativi e migliorando la fiducia nei dati a disposizione dei team decisionali.
Che cos’è la data observability
Il concetto di data observability deriva dal mondo del software, dove l’observability indica la capacità di comprendere lo stato interno di un sistema a partire dai dati che produce. Applicata ai dati, questa pratica consiste nell’osservazione continua delle pipeline e dei dataset per rilevare tempestivamente anomalie, cali di performance o problemi di qualità.
A differenza di un semplice monitoraggio tecnico, la data observability integra una dimensione più ampia. Non si limita a verificare che un processo sia stato eseguito, ma valuta la qualità del risultato, il rispetto delle aspettative e la coerenza con l’intero ecosistema dati.
È un approccio end-to-end, che abbraccia fonti, trasformazioni, flussi e destinazioni, con l’obiettivo di garantire affidabilità, integrità e tempestività.
Perché la data observability servirà sempre di più
Oggi molte organizzazioni dispongono di pipeline complesse, alimentate da fonti eterogenee, che devono consegnare dati affidabili in tempo reale. In assenza di un sistema strutturato di monitoraggio, eventuali errori o ritardi nei dati possono emergere solo quando impattano report, dashboard o processi decisionali, con conseguenze potenzialmente gravi. Ossia quando ormai è troppo tardi.
Implementare la data observability consente di:
- rilevare anomalie nei dati prima che raggiungano i sistemi di consumo;
- monitorare la latenza e la qualità delle trasformazioni ETL/ELT;
- tracciare il data lineage per comprendere l’origine di eventuali problemi;
- ridurre i tempi di troubleshooting grazie a una visione sistemica.
Per settori regolamentati come il finance o la sanità, in cui la qualità e la tracciabilità del dato sono obbligatorie, la data observability rappresenta un elemento abilitante della compliance. Per le aziende data-driven invece è una leva per aumentare l’affidabilità e accelerare l’adozione del dato a tutti i livelli aziendali.
I principali componenti di una strategia di data observability
Costruire una strategia efficace di data observability significa andare oltre il semplice monitoraggio tecnico delle pipeline: significa definire un approccio end-to-end che copra tutte le dimensioni del ciclo di vita del dato, offrendo una visibilità completa su fonti, processi di trasformazione, output e utilizzo finale.
Ogni elemento del processo svolge un ruolo specifico nel garantire che il dato sia sempre affidabile, accessibile e pronto all’uso.
Monitoraggio delle fonti dati
Il primo punto da osservare è l’origine del dato. È essenziale assicurarsi che le fonti siano accessibili, aggiornate e coerenti. Interruzioni, modifiche non comunicate o anche rallentamenti possono avere effetti a catena su tutte le pipeline a valle.
Tracciamento delle pipeline e dei processi
Il cuore dell’observability si trova nelle trasformazioni. È qui che avviene il grosso del lavoro di manipolazione del dato ed è qui che devono essere misurate metriche come il numero di record processati, il tasso di errore o di retry. Ogni anomalia in questa fase va identificata con precisione.
Analisi del dato in output
Una pipeline può sembrare funzionare correttamente da un punto di vista tecnico, ma generare dati incompleti o incoerenti. Per questo, è fondamentale analizzare la qualità del dato finale: esistono valori nulli in campi critici? I dati rispettano i formati previsti? Ci sono variazioni inattese nella distribuzione?
Data lineage e metadati
Un sistema di observability completo integra anche la visualizzazione del data lineage e l’arricchimento con metadati. Questo consente di avere sempre sotto controllo l’intero percorso del dato e di risalire con rapidità alla causa di ogni anomalia, anche in ambienti distribuiti e dinamici.
Come implementare la data observability in azienda
Non esiste una soluzione unica che possa essere valida per tutte le organizzazioni. Ma, nonostante ciò, possono essere definiti alcuni passi comuni che possono guidare l’adozione della data observability in modo strutturato.
1. Mappare le pipeline esistenti
Il primo passo consiste nel disegnare una mappa delle pipeline attive, identificando per ciascuna le fonti, le trasformazioni, i tool coinvolti e i sistemi di consumo. Questa mappatura aiuta a individuare i punti critici e le aree su cui concentrare l’osservazione.
2. Definire le metriche chiave
Ogni pipeline ha le proprie esigenze. Per alcune, la latenza sarà l’indicatore principale, mentre per altre sarà la coerenza dei dati. È importante definire metriche significative, stabilire soglie di tolleranza e attivare notifiche automatiche in caso di superamento.
3. Integrare strumenti di monitoraggio
Esistono diverse soluzioni sul mercato che supportano la data observability, alcune integrate con tool di orchestrazione come Airflow o dbt, altre indipendenti. L’importante è scegliere una soluzione che si adatti all’ecosistema aziendale e che permetta una visibilità trasversale, non frammentata per silo.
4. Favorire la collaborazione tra team
La data observability, poi, non è solo un tema tecnico: riguarda anche i team che consumano i dati. Lavorare in modo collaborativo tra data engineer, analisti e stakeholder di business permette di condividere metriche, insight e responsabilità, riducendo il time-to-resolution dei problemi.
Un cambio di paradigma nella gestione dei dati
Adottare una strategia di data observability significa cambiare approccio: non aspettare che un problema emerga, ma anticiparlo; non agire a valle, ma osservare l’intero sistema a monte. Questo cambio di paradigma porta benefici concreti in termini di affidabilità, velocità di reazione e fiducia nel dato.
Per un’organizzazione che basa le proprie decisioni su informazioni sempre più complesse e interconnesse, la capacità di osservare e comprendere in tempo reale il comportamento delle pipeline dati diventa un vantaggio competitivo fondamentale.
