Todo lo que debe saber sobre la observabilidad de los datos

Las empresas recopilan y procesan más datos que antes y muchos menos que mañana. Después de infundir una cultura de datos, es esencial tener una visibilidad completa y continua de sus datos. ¿Por qué? Para anticipar cualquier problema y cualquier posible degradación de los datos. Esta es la función de la observabilidad de los datos.

4 950 millones de usuarios de Internet. 5.310 millones de usuarios de móviles. 4 620 millones de usuarios activos de redes sociales. Las cifras del Digital Report 2022 Global Overview de HootSuite y We Are Social ilustran lo conectado que está el mundo entero. Solo en 2021 se producirán y recopilarán 79 zettabytes de datos, ¡una cifra 40 veces superior al volumen de datos generados en 2010! Y según cifras publicadas por Statista, a finales de 2022 se alcanzaría el umbral de los 97 zettabytes y podría duplicarse en 2025. Esta profusión de información supone un reto para muchas empresas.

Collecting, managing, organizing, and exploiting data can quickly give a headache because, as it is manipulated and moved around, it can be degraded or even rendered unusable. Data Observability is one way to regain control over the reliability, quality, and accessibility of your data.

¿Qué es la observabilidad de los datos?

La observabilidad de los datos es la disciplina que consiste en analizar, comprender, diagnosticar y gestionar la salud de los datos aprovechando múltiples herramientas informáticas a lo largo de su ciclo de vida.

To embark on the path of Data Observability, you will need to build a Data Observability platform. This will not only provide you with an accurate and holistic view of your data but also allow you to identify quality and duplication issues in real-time. How can you do this? By relying on continuous telemetry tools.

Pero no piense en la Data Observability como una mera misión de supervisión de datos. Va más allá: también contribuye a optimizar la seguridad de sus datos. En efecto, la vigilancia permanente de sus flujos de datos le permite garantizar la eficacia de sus dispositivos de seguridad y actúa como medio de detección precoz de cualquier problema potencial.

¿Cuáles son las ventajas de la observabilidad de los datos?

La primera ventaja de la observabilidad de los datos es la capacidad de anticiparse a una posible degradación de la calidad o la seguridad de sus datos. Como el principio de observabilidad se basa en la supervisión continua y automatizada de tus datos, podrás detectar cualquier dificultad muy pronto.

De esta visibilidad integral y permanente de sus datos, puede extraer otra ventaja: la de hacer más fiables sus flujos de recogida y tratamiento de datos. Dado que los volúmenes de datos no dejan de crecer y que todos sus procesos de toma de decisiones están vinculados a los datos, es esencial garantizar la continuidad del tratamiento de la información. Cada segundo de interrupción en los procesos de gestión de datos puede ser perjudicial para su negocio.

La observabilidad de los datos no sólo limita su exposición al riesgo de interrupción, sino que también le permite restablecer los flujos lo más rápidamente posible en caso de incidente.

Los 5 pilares de la observabilidad de los datos

Aprovechar todo el potencial de la observabilidad de los datos consiste en comprender el alcance de su plataforma. Esto se basa en cinco pilares fundamentales:

Pilar nº 1: Frescura

En particular, una plataforma de Observabilidad de Datos permite verificar la frescura de los datos y luchar así eficazmente contra la obsolescencia de la información. El principio: garantizar la pertinencia de los conocimientos derivados de los datos.

Pilar nº 2: Distribución

La noción de distribución es esencial cuando se trata de la fiabilidad de los datos. El concepto es sencillo: basarse en el valor probable de los datos para predecir su fiabilidad.

Pilar nº 3: Volumen

Para saber si sus datos están completos, necesita anticipar el volumen esperado. Esto es lo que ofrece la Observabilidad de Datos, que permite estimar, para una muestra determinada, el volumen nominal esperado y compararlo con el volumen de datos disponible. Cuando las variables coinciden, los datos están completos.

Pilar nº 4: El esquema o programa

Saber si sus datos se han degradado. Este es el propósito del Esquema, también llamado Programa. El principio es controlar los cambios realizados en cualquier tabla de datos y organización de datos para identificar rápidamente los datos dañados.

Pilar nº 5: Linaje

Garantizando la recopilación de metadatos y una cartografía rigurosa de las fuentes de datos, es posible, como una fuga de agua en un grifo, localizar las fuentes y los puntos de interrupción en sus procesos de tratamiento de datos en el menor tiempo posible y con gran precisión.

Diferencia entre observabilidad y calidad de los datos

If data observability is one of the elements that allow you to continuously optimize the quality of your data, it differs, however, from Data Quality, which prevails over Data Observability. Indeed, in order for observability to be fully utilized, Data Quality must first be assured.

While Data Quality measures the state of a dataset, and more specifically its suitability for an organization’s needs, Data Observability detects, troubleshoots, and prevents problems that affect data quality and system reliability.

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Actian ayuda a las empresas a gestionar y gobernar sus datos con total confianza, incluso a gran escala. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para simplificar entornos complejos y acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones de Actian se integran perfectamente, funcionan de forma fiable y se adaptan a entornos locales, en la nube o híbridos. Descubra más sobre Actian, la división de datos e IA de HCL Software, en actian.com.