Cómo obtener visibilidad sobre una pila tecnológica cada vez más extensa en 2026

El problema de la expansión urbana: por qué los datos siempre van un paso por delante de tu seguimiento

La generación anual de datos alcanzó los 1,2 zettabytes en 2010, los 64 zettabytes en 2020, y las previsiones sitúan la cifra para 2035 en 2.142 zettabytes. Esa magnitud de crecimiento no solo significa más datos. Significa más sistemas que los generan, más herramientas que los procesan y más lugares en los que acaban almacenándose.

Ese crecimiento no se limita a un solo lugar. Los nuevos equipos que más los necesitan son los que incorporan las nuevas herramientas, y los datos se difunden con ellas: aquí, en una aplicación SaaS; allá, en una herramienta de IA que alguien está probando. La mayoría de los equipos no se dan cuenta de hasta qué punto se han difundido hasta que una auditoría descubre datos de clientes en un documento o en una plataforma a la que no recuerdan haberse conectado.

Una pila de datos está en constante evolución. No basta con elegir las cinco herramientas adecuadas una sola vez. Lo importante es saber, de forma continua, dónde se almacenan tus datos, quién puede verlos y si se trata de las personas que deberían tener acceso a ellos. Los sistemas heredados siguen funcionando en segundo plano, incluso cuando añades elementos nuevos. La visibilidad real se superpone a lo que ya tienes; no espera a una sustitución que nunca llega.

Cómo obtener visibilidad de tu pila tecnológica: 7 pasos

Paso 1: Haz un inventario de lo que realmente estás ejecutando

Antes de evaluar cualquier herramienta, haz un balance de lo que ya tienes en funcionamiento. Haz un inventario de todas las aplicaciones, servicios y plataformas que utilizas: tanto las locales como las de la nube, y cualquier otra proporcionada por un tercero.

A continuación, haz cuatro preguntas:

• ¿Quiénes son las partes interesadas de cada herramienta? ¿Tienen el acceso que necesitan?
• ¿Qué herramientas son realmente necesarias para hacer el trabajo?
• ¿En qué aspectos una mayor visibilidad cambiaría la forma de trabajar de un equipo?
• ¿Para qué sirve cada herramienta? Para algunas, ya no habrá una respuesta clara.

Esa última pregunta es más importante de lo que parece. El número de herramientas va aumentando poco a poco, y cada herramienta que se añade sin una razón clara se convierte más adelante en un punto ciego.

Paso 2: Haz un seguimiento de las señales que realmente importan

El inventario te indica qué hay. El seguimiento de estas cinco señales te permite saber si los datos que circulan por él son fiables:

• Actualidad: cuánto tiempo hace que se recibieron los datos.
• Volumen: la cantidad de datos que se transfieren.
• Esquema: si la estructura está cambiando sin que nadie se dé cuenta.
• Distribución: si los valores se desvían de los rangos normales.
• Linaje: cómo fluyen los datos desde el origen hasta el destino.

Realiza un seguimiento de estos elementos de forma periódica, no solo una vez. Constantemente se añaden nuevas herramientas, y cada una de ellas supone un nuevo lugar en el que los datos pueden quedar sin supervisar.

Paso 3: Descubre dónde se ocultan los datos confidenciales

Los datos sensibles rara vez se difunden a través de un único canal evidente. Aparecen en lugares que nadie había previsto:

• Las unidades compartidas y los documentos se utilizan como solución alternativa cuando el sistema «real» va demasiado lento.
• Herramientas de análisis o de inteligencia empresarial que se conectan a una fuente una sola vez y luego quedan en el olvido.
• Herramientas de IA en las que los empleados pegan datos para ahorrar tiempo, sin que se revise lo que se comparte.
• Claves API e integraciones configuradas para un proyecto puntual que nunca se desactivó.

Las aplicaciones de terceros y de proveedores merecen el mismo escrutinio, y la mayoría de los equipos se saltan este paso. Los sistemas ERP, las plataformas de gestión de pedidos, las herramientas de gestión de pedidos y otros programas de proveedores manejan datos confidenciales, pero los equipos dan por sentado que no pueden tener visibilidad sobre ellos simplemente porque no los han desarrollado ellos mismos. Esa suposición sale cara. Cuando un incidente se remonta a un sistema de un proveedor que nadie estaba supervisando, el análisis de la causa raíz lleva mucho más tiempo y el equipo pierde la oportunidad de detectarlo a tiempo.

Un catálogo de fuentes de datos conocidas no detectará nada de esto. La verdadera tarea consiste en sacar a la luz lo que aún no figura en el catálogo, incluidas las herramientas de los proveedores que todo el mundo daba por sentado que eran problema de otros.

Paso 4: Asigna la responsabilidad de lo que encuentres

Averiguar dónde se encuentran los datos es solo la mitad del trabajo. Alguien tiene que hacerse responsable de ellos.

Por cada fuente de datos que encuentres, hay tres preguntas que debes responder:

• ¿Quién es responsable de la exactitud y la seguridad de estos datos?
• ¿Quién tiene permiso para acceder a ella y con qué nivel de acceso?
• ¿Qué ocurre cuando un nuevo equipo o una nueva herramienta necesita acceso?

Las lagunas en la asunción de responsabilidades suelen manifestarse en forma de compartimentos estancos entre equipos. Pregunta a tus equipos:

• ¿Eres capaz de detectar los problemas antes de que los clientes los comuniquen?
• ¿Está claro a quién se debe escalar un incidente?
• ¿Hay varios equipos trabajando en el mismo problema sin saberlo?
• ¿Te ves obligado a solucionar el mismo problema recurrente cada pocos meses?

Si la respuesta a cualquiera de estas preguntas es «sí», suele indicar que falta un responsable en alguna fase del proceso.

Paso 5: Vincula la visibilidad con los aspectos que importan a la empresa

Las métricas técnicas solo son relevantes si guardan relación con algún indicador que la empresa ya supervise. Una entidad de servicios financieros podría supervisar el tiempo que tarda en tramitarse una solicitud de préstamo. Un fabricante podría supervisar el tiempo de actividad de la línea de producción. Sean cuales sean las cifras clave de tu organización, el trabajo de visibilidad debe estar directamente vinculado a ellas.

Convierte esas prioridades empresariales en objetivos específicos y cuantificables, así como en objetivos de nivel de servicio para los sistemas que las respaldan, y configura alertas directamente en función de dichos objetivos. Cuando un problema relacionado con los datos está a punto de afectar a una cifra que los directivos ya tienen en el punto de mira, eso es lo que convierte un hallazgo técnico en algo sobre lo que la empresa realmente tomará medidas.

Paso 6: Elige herramientas que se adapten a lo que ya tienes

Rara vez es necesario sustituir toda la pila para ganar visibilidad. Los sistemas heredados siguen funcionando porque aún dan el servicio. Desinstalarlos para añadir una capa de monitorización suele suponer un riesgo mayor que la falta de visibilidad que se pretende resolver.

Busca herramientas basadas en una arquitectura abierta: aquellas que lean datos en distintos formatos, como Iceberg, Hudi y Delta, y que se conecten a las bases de datos que ya se utilizan, en lugar de exigir primero una migración a una única plataforma nueva. Eso es lo que permite añadir una capa de visibilidad a una pila existente, en lugar de obligar a reconstruirla.

Qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir una herramienta de visibilidad

No todas las herramientas que afirman resolver los problemas de visibilidad cubren realmente lo que necesitas. Estos son algunos criterios que debes tener en cuenta antes de decidirte por una:

• Detección automatizada en todas las fuentes, no solo en los sistemas que ya conoces.
• Cobertura de las cinco señales del paso 2: frescura, volumen, esquema, distribución y linaje.
• Incluye controles de gobernanza y acceso integrados, por lo que las cuestiones sobre la titularidad planteadas en el paso 4 tienen una respuesta real, no una simple hoja de cálculo.
• Arquitectura abierta que lee directamente formatos como Iceberg, Hudi y Delta, y se conecta a tus bases de datos existentes sin necesidad de realizar una migración previa.

Una herramienta en la que falte alguno de estos elementos dejará un vacío en algún punto del proceso, normalmente el mismo tipo de vacío que provocó la expansión descontrolada en primer lugar.

Paso 7: Convierte esto en una práctica habitual

La visibilidad no es un proyecto con una fecha de finalización. Analiza los incidentes sin buscar culpables, centrándote en lo que el proceso no detectó, en lugar de en quién no lo detectó. Eso es lo que realmente hace que la gente saque a la luz los problemas a tiempo, en lugar de ocultarlos.

Presta atención también al número de herramientas que utilizas. Cada herramienta que se añade para resolver un problema es un sistema más que genera sus propias alertas, y las herramientas que se solapan suelen generar alertas duplicadas sobre el mismo problema. Antes de añadir una nueva, comprueba si alguna herramienta ya existente cubre esa necesidad. Un número menor de herramientas mejor integradas se traduce en menos ruido de alertas y menos oportunidades para que la «TI en la sombra» vuelva a colarse.

Por qué esto cobra mayor importancia cuando entra en escena la IA

Cada paso que se da aquí cobra mayor importancia cuando entra en juego la IA. La IA no crea nuevas vulnerabilidades en una pila de datos, sino que pone de manifiesto las que ya existían. Un modelo entrenado con datos no controlados ni supervisados no se limita a mostrar una cifra errónea en un panel de control. Toma decisiones a gran escala basadas en esa cifra errónea, antes de que nadie pueda detectarla en una hoja de cálculo.

Para eso precisamente se ha diseñado Actian Data Observability. Sus agentes de observabilidad de datos validan los datos de forma continua a medida que se incorporan, rastrean los problemas hasta su origen y los detectan antes de que lleguen a un informe, un panel de control o un modelo. Lee desde las bases de datos y los formatos de «lakehouse» ya existentes, por lo que añadir visibilidad no requiere una migración previa, y se conecta a lo que ya está en funcionamiento mediante integraciones nativas tanto en el ecosistema de datos moderno como en los sistemas heredados.

La visibilidad no es un proyecto que se termine antes de poner en marcha una iniciativa de IA. Es una práctica continua que se puede integrar en la estructura que ya tienes.

Acerca del autor

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.