데이터 옵저버빌리티는 시스템의 상태를 이해하고 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 되는 중요한 프로세스로 이를 개선해 시스템의 성능, 가용성, 보안, 효율성 및 비용을 개선할 수 있다.

데이터 옵저버빌리티는 데이터 팀이 데이터 상태를 더 잘 이해하고 이상 징후, 불완전한 데이터 처리 또는 파이프라인 장애와 같은 문제를 거의 실시간으로 식별, 해결하고 방지하기 위한 목표로 데이터 환경에 대한 광범위한 가시성을 확보하는 솔루션으로 급부상하고 있다.

한국IBM의 이지완 엔터프라이즈 아키텍트 실장이 최신 데이터 스택의 모든 주요 솔루션에서 메타데이터를 수집하고, 프로세스 품질(파이프라인 상태, 파이프라인 작업 성능, 파이프라인 대기 시간), 데이터 품질(데이터 구조, 데이터 콘텐츠, 데이터 신선도), 영향 분석 및 계보(데이터와 파이프라인 간의 관계, 원인 및 영향 지도)를 지원하는 Databand를 통해 데이터 옵저버빌리티의 중요성, 데이터 관측 가능성 확보에 필요한 것과 활용에 대해 설명한다.