1️⃣ 🌱 Data Observability là gì?

Data Observability là khả năng quan sát toàn diện vòng đời dữ liệu – từ thu thập, xử lý, lưu trữ đến tiêu thụ – nhằm phát hiện sớm lỗi và giảm downtime.

💬 Tưởng tượng: Data Observability là “bác sĩ định kỳ” kiểm tra sức khỏe pipeline mỗi ngày.

2️⃣ 🧠 Vì sao doanh nghiệp cần Data Observability

🎯 Vấn đề phổ biến:

• Dashboard lỗi mà không ai biết vì sao.

• ETL chạy chậm 6 tiếng.

• ML model “chết dần” vì dữ liệu đầu vào lỗi.

🩺 Lợi ích của Data Observability:

• Phát hiện lỗi dữ liệu trong vài phút, không phải vài ngày.

• Giảm thời gian “Data Downtime” tới 80%.

• Giúp Data Engineer ngủ yên, không bị gọi 3h sáng.

💡 Gartner dự đoán: “Đến 2027, 60% doanh nghiệp có hệ thống giám sát dữ liệu chủ động như giám sát hạ tầng IT.”

3️⃣ ⚙️ 5 Trụ cột của Data Observability

💬 “Bạn không thể sửa lỗi dữ liệu nếu không biết nó bắt đầu từ đâu.”

4️⃣ 🔍 Ví dụ thực tế

Case 1 – E-commerce:
Sàn TMĐT bị sai tổng doanh thu 2 ngày liền → Data Observability phát hiện pipeline orders_fact không nhận dữ liệu từ Shopee API → cảnh báo gửi ngay Slack.

Case 2 – Ngân hàng:
ML model chấm điểm tín dụng bắt đầu lệch 12% → Observability phát hiện drift trong cột monthly_income → tự động retrain model sau xác nhận.

5️⃣ 🧰 Công cụ triển khai Data Observability

💡 Pro tip:

Combine Soda + dbt + Monte Carlo = combo mạnh nhất cho DataOps hiện nay.

6️⃣ 🔄 Kiến trúc triển khai Data Observability

[Data Source] → [ETL/ELT] → [Warehouse] → [BI / AI Models]
                      ↓
          [Observability Layer]
                      ↓
         [Alert / Dashboard / Incident Log]

🧩 Stack gợi ý:
Airbyte • dbt • Snowflake • Soda • Monte Carlo • Slack alert

🎯 Mục tiêu: mỗi thay đổi bất thường trong pipeline đều được phát hiện trước khi người dùng phát hiện.

7️⃣ 💬 Best Practice

✅ Tích hợp Observability từ ngày đầu thiết kế pipeline, không phải khi đã cháy.
✅ Đặt Service Level Indicator (SLI) cho dữ liệu – ví dụ: “Độ chính xác ≥ 99.5%”.
✅ Kết nối alert đến Slack / PagerDuty.
✅ Gắn Observability với Data Contract & Lineage để truy nguyên lỗi end-to-end.

“DataOps không chỉ là xây pipeline –
mà là đảm bảo pipeline luôn khỏe mạnh.”

8️⃣ 🌟 Insight tổng kết

✅ Data Observability là “DevOps cho dữ liệu” – giúp giám sát, cảnh báo và cải thiện chất lượng dữ liệu realtime.
✅ Là nền móng của mọi hệ thống AI đáng tin cậy và bền vững.
✅ Là kỹ năng tương lai của Data Engineer, DataOps Engineer & AI Reliability Specialist.

“Hệ thống dữ liệu không thể đáng tin nếu không có quan sát.”

📞 0352.433.233 | 🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn