Calidad y observabilidad de los datos: Por qué se necesitan ambas

A medida que los datos ocupan un lugar más central en la toma de decisiones, dos prioridades se imponen a los responsables de datos: la calidad y la observabilidad de los datos. Cada una de ellas desempeña un papel distinto en el mantenimiento de la fiabilidad, precisión y conformidad de los datos empresariales.

Cuando se utilizan conjuntamente, la calidad y la observabilidad de los datos proporcionan una base poderosa para ofrecer datos fiables para la IA y otros casos de uso. Con los sistemas de datos experimentando un rápido crecimiento de los volúmenes de datos, las organizaciones están descubriendo que este crecimiento está conduciendo a una mayor complejidad de los datos.

Las canalizaciones de datos suelen abarcar una amplia gama de fuentes, formatos, sistemas y aplicaciones. Sin las herramientas y los marcos adecuados, incluso los pequeños problemas con los datos pueden agravarse rápidamente y dar lugar a informes inexactos, modelos defectuosos y costosas infracciones de la normativa.

Gartner señala que para 2026, el 50% de las empresas que implementen arquitecturas de datos distribuidas habrán adoptado herramientas de observabilidad de datos para mejorar la visibilidad sobre el estado del panorama de datos, frente a menos del 20% en 2024. He aquí cómo la calidad y la observabilidad de los datos ayudan a las organizaciones:

Generar confianza en la calidad de los datos

Todas las decisiones empresariales que toman las partes interesadas dependen de la fiabilidad de sus datos. Cuando los datos son inexactos, incompletos, incoherentes u obsoletos, esa confianza se rompe. Por ejemplo, los datos incompletos pueden afectar negativamente a la experiencia del paciente en la atención sanitaria, o los falsos positivos en las transacciones con tarjeta de crédito que marcan incorrectamente una compra como fraudulenta erosionan la confianza del cliente.

Por eso es fundamental contar con un marco de calidad de datos bien diseñado. Garantiza que los datos sean utilizables, precisos y se ajusten a las necesidades de la empresa.

Con unos procesos de calidad de datos sólidos, los equipos pueden:

• Detecte y corrija los errores en una fase temprana del proceso.
• Garantizar la coherencia de los datos en los distintos sistemas.
• Supervise dimensiones críticas como la integridad, la precisión y la frescura.
• Alinear los datos con los requisitos de gobernanza y cumplimiento.

La incorporación de comprobaciones de calidad en todo el ciclo de vida de los datos permite a los equipos y a las partes interesadas tomar decisiones con confianza. Esto se debe a que pueden confiar en los datos que hay detrás de cada informe, cuadro de mando y modelo. Cuando las organizaciones integran la observabilidad de los datos en su marco de calidad, obtienen visibilidad en tiempo real del estado de sus datos, lo que ayuda a detectar y resolver problemas antes de que afecten a la toma de decisiones.

Satisfacer las demandas de datos actuales y en evolución

Las herramientas tradicionales de calidad de datos y los procesos manuales suelen quedarse cortos cuando se aplican a entornos de datos a gran escala. Los métodos de muestreo o las comprobaciones superficiales pueden detectar problemas obvios, pero a menudo pasan por alto anomalías más profundas y rara vez revelan la causa raíz.

A medida que los entornos de datos crecen en volumen y complejidad, la arquitectura de calidad de datos debe escalar con ellos. Es decir:

• Control de todos los datos, no sólo de las muestras.
• Validación de diversos tipos y formatos de datos.
• Integración de los controles en los procesos y flujos de trabajo de datos.
• Apoyo a los formatos de datos abiertos.

Las organizaciones necesitan soluciones capaces de realizar comprobaciones de calidad en conjuntos de datos masivos y distribuidos. Y estas soluciones no pueden ralentizar los sistemas de producción ni causar ineficiencias en los costes. Aquí es donde una solución moderna de observabilidad de datos ofrece un valor incomparable.

Observabilidad exhaustiva de los datos como control de calidad

Para entender el poderoso papel de la observabilidad de los datos, piense en ella como una capa de sensores en tiempo real a través de los conductos de datos de una organización. Supervisa continuamente el estado de las canalizaciones, detecta anomalías e identifica las causas principales antes de que los problemas se propaguen. A diferencia de los controles de calidad estáticos, la observabilidad ofrece información proactiva y permanente sobre el estado de los datos de la organización.

Una solución moderna de observabilidad de datos, como Actian Data Observability, añade valor a un marco de calidad de datos:

• Detección automatizada de anomalías. Identifique problemas de calidad de datos, frescura y reglas de negocio personalizadas sin intervención manual.
• Análisis de la causa raíz. Comprenda dónde y por qué se produjeron los problemas, lo que permite una resolución más rápida.
• Supervisión continua. Garantice la integridad de las canalizaciones y evite que los errores en los datos afecten a los usuarios.
• Sin puntos ciegos de muestreo. Supervise el 100% de los datos de la organización, no solo un subconjunto.

Los métodos de muestreo pueden parecer rentables, pero pueden dejar puntos ciegos críticos en los datos. Por ejemplo, una anomalía que solo afecte al 2 % de los registros puede pasar totalmente desapercibida para el equipo de datos, hasta que rompa un modelo de IA o provoque una pérdida inesperada de clientes.

Al proporcionar una cobertura de datos del 100% para una observabilidad completa y precisa, Actian Data Observability elimina los puntos ciegos y los riesgos asociados a los datos muestreados.

Por qué las organizaciones necesitan calidad de datos y capacidad de observación

Las empresas no tienen que elegir entre la calidad y la observabilidad de los datos: funcionan juntas. Cuando se combinan, permiten:

• Prevención proactiva, no solución reactiva de los problemas.
• Resolución de problemas más rápida, con visibilidad en todo el ciclo de vida de los datos.
• Mayor confianza, gracias a la validación y transparencia continuas.
• Datos listos para la IA mediante la entrega de datos limpios y coherentes.
• Mayor eficacia al reducir el tiempo dedicado a identificar errores.

La incapacidad para supervisar eficazmente la calidad de los datos, el linaje y los patrones de acceso aumenta el riesgo de incumplimiento de la normativa. Esto puede dar lugar a sanciones económicas, daños a la reputación por errores en los datos y posibles violaciones de la seguridad. Los requisitos normativos hacen que la calidad de los datos no sólo sea un imperativo empresarial, sino también legal.

La aplicación de prácticas sólidas de calidad de datos comienza con la incorporación de comprobaciones automatizadas en todo el ciclo de vida de los datos. Las tácticas clave incluyen la validación de datos para garantizar que cumplen los formatos y rangos esperados, la detección de duplicados para eliminar redundancias y las comprobaciones de coherencia entre sistemas.

Las técnicas de validación cruzada pueden ayudar a verificar la exactitud de los datos comparando múltiples fuentes, mientras que el perfilado de datos descubre anomalías, valores perdidos y valores atípicos. Estos pasos no solo mejoran la fiabilidad, sino que también sirven de base para que las herramientas de observabilidad automatizada supervisen, alerten y mantengan la confianza en los datos empresariales.

Sin una visibilidad total y una supervisión activa de los datos, es fácil que los errores, incluidos los que afectan a datos sensibles, pasen desapercibidos hasta que se producen problemas o infracciones graves. Implantar prácticas de calidad de datos que se apoyen en la observabilidad de los datos ayuda a las organizaciones:

• Validar continuamente los datos con respecto a los requisitos de la política.
• Controlar el acceso, la frescura y el linaje.
• Automatice las alertas de anomalías, infracciones de las políticas o ausencia de datos.
• Reduzca el riesgo de incumplimientos y auditorías.

Al incorporar la calidad y la visibilidad a los procesos de gobernanza de datos, las organizaciones pueden adelantarse a las exigencias normativas.

Actian Data Observability ayuda a garantizar la fiabilidad de los datos

Actian Data Observability está diseñado para entornos de datos grandes y distribuidos en los que la fiabilidad, la escala y el rendimiento son fundamentales. Proporciona una visibilidad completa de canalizaciones complejas que abarcan almacenes de datos en la nube, lagos de datos y sistemas de streaming.

Mediante el uso de IA y aprendizaje automático, Actian Data Observability supervisa de forma proactiva la calidad de los datos, detecta y resuelve anomalías y concilia las discrepancias de datos. Permite a las organizaciones:

• Afloran automáticamente las causas profundas.
• Supervise los conductos de datos utilizando todos los datos, sin muestreo.
• Integrar la observabilidad en los flujos de trabajo de datos actuales.
• Evita los picos de costes en la nube habituales con otras herramientas.

Las organizaciones que se toman en serio la calidad de los datos deben pensar más allá de los controles de calidad estáticos o los cuadros de mando ad hoc. Necesitan capacidad de observación en tiempo real para mantener los datos precisos, conformes y listos para el siguiente caso de uso.

Actian Data Observability ofrece las capacidades necesarias para pasar de la resolución reactiva de problemas a una gestión de datos proactiva y segura. Descubra cómo la solución ofrece observabilidad para arquitecturas de datos complejas.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.