Observabilidad de datos e IA para decisiones basadas en IA

Las organizaciones confían cada vez más en la inteligencia artificial (IA) para supervisar o ayudar a gestionar los sistemas de datos que informan las decisiones, impulsan la automatización y mejoran la experiencia de los clientes. A medida que estos sistemas se vuelven más complejos, la observabilidad (la capacidad de supervisar, comprender y resolver problemas en los datos y los procesos de IA) se ha convertido en un concepto fundamental. La observabilidad de los datos y la IA garantiza no solo el buen funcionamiento de los sistemas, sino también la fiabilidad, la precisión y la imparcialidad de la información que generan. 

Comprender la observabilidad de los datos

La observabilidad de los datos se refiere a la visibilidad completa del estado y el rendimiento de los sistemas de datos, lo que abarca los flujos de datos, la calidad, el linaje y la infraestructura. En esencia, permite a los equipos detectar y diagnosticar problemas en los flujos de trabajo de datos antes de que afecten a las aplicaciones y los usuarios posteriores. 

Esta forma de observabilidad es esencial para gestionar las arquitecturas de datos modernas, en las que los datos fluyen a través de múltiples etapas, desde la ingestión hasta la transformación y el análisis. Cuando alguna parte de este flujo se ve comprometida, por ejemplo, debido a la corrupción de datos, cambios en el esquema o retrasos, las herramientas de observabilidad alertan a los equipos, lo que les permite responder de forma proactiva. 

Estos son los cinco pilares de la observabilidad de los datos. 

• Frescura: Garantiza que los datos estén actualizados y se entreguen a tiempo. Este pilar ayuda a los equipos a supervisar la latencia e identificar cuándo las canalizaciones se retrasan o fallan. 
• Volumen: Realiza un seguimiento de la cantidad de datos que se mueven a través de las tuberías para detectar anomalías, como registros perdidos o picos inesperados, que pueden indicar problemas en las fases iniciales. 
• Esquema: Observa los cambios en la estructura de datos, incluyendo adiciones, eliminaciones o cambios de tipo de columna, que pueden interrumpir los procesos posteriores si no se gestionan adecuadamente.
• Distribución: Analiza las propiedades estadísticas de los datos (por ejemplo, media, mínimo, máximo) para detectar valores atípicos o desviaciones en los datos que podrían indicar problemas de integridad de los datos. 
• Linaje: Proporciona visibilidad sobre el flujo de datos y las dependencias, lo que permite a los equipos rastrear los problemas hasta su origen y comprender el impacto de los cambios en todos los sistemas. 

Cómo funciona la observabilidad de datos de Actian

La IA no es solo un tema de observabilidad, sino un componente central del proceso. A través de Actian Data Observability, las organizaciones pueden garantizar el buen estado general de sus sistemas de datos y evitar aumentos repentinos en los costos de la nube al aprovechar la arquitectura de datos en la nube basada en Apache Spark y diseñada específicamente para este fin. Así es como funciona el proceso. 

Paso uno: conexión con las fuentes de datos

El sistema de observabilidad de datos de Actian se conecta a la infraestructura de datos existente de las organizaciones, incluidos los lagos de datos, los almacenes y las lagos de datos. Esto incluye más de 250 conexiones para ayudar a garantizar la ingesta y observabilidad generalizadas de datos en todos los flujos de datos. 

La conexión «sin código» también permite la compatibilidad nativa con formatos de datos de tablas sin procesar y abiertos, tales como: 

• Iceberg
• Hudi
• Delta 

Paso dos: Supervisión continua de los datos

Una vez que el sistema está conectado a todas las fuentes de datos, realiza un monitoreo integral y continuo del ecosistema de datos. La salud de los datos se analiza y evalúa de acuerdo con los cinco pilares de la observabilidad de datos mencionados anteriormente. 

Lo que diferencia este proceso con Actian es: 

• Análisis sin código e informes sobre el estado de los datos.
• Análisis del linaje de datos para la detección rápida de anomalías.
• Detección de anomalías impulsada por el aprendizaje automático (ML) 

Paso tres: Alertas y colaboración con intervención humana

El tercer paso del proceso consiste en la clasificación de alertas. Cuando surge cualquier problema, el sistema envía alertas a la organización. A continuación, los equipos se involucran en la parte del proceso en la que interviene el factor humano, trabajando con la IA para resolver los problemas. 

Paso cuatro: Solución del problema

Por último, los elementos de IA y humanos del sistema trabajan conjuntamente para ajustar los contratos de datos (garantizando la coherencia futura en el formato), corregir manualmente los problemas de datos o ajustar el flujo de trabajo de calidad de los datos para corregir los problemas y evitar otros futuros.  

Componentes clave de la observabilidad de datos de Actian

Ahora que hemos analizado los pasos del proceso de observabilidad de datos impulsado por ML, hablemos de algunas de las características clave del producto de Actian. 

Paneles de control de datos sanitarios e informes de calidad

Los paneles de control del estado de los datos proporcionan una visión macroscópica de alto nivel de todas las facetas del flujo de datos. Gracias a los informes automatizados sobre la calidad de los datos, los equipos reciben información clave sobre los KPI sin necesidad de dedicar mucho tiempo a la configuración. Además, permiten automatizar los flujos de trabajo relacionados con la calidad de los datos para cargas de trabajo de IA escalables. 

Consistencia a través de capas de datos

Actian Data Observability supervisa los datos en todas las etapas y capas, incluidas las capas bronce, plata y oro. Esto ayuda a detectar posibles problemas en la capa bronce antes de que se propaguen hacia abajo en las capas plata y oro. Evite problemas en la parte de consumo del canal de datos identificando y abordando estos problemas de forma temprana. 

Arquitectura abierta y escalable

La arquitectura escalable basada en la nube significa que las organizaciones que utilizan Actian Data Observability no tienen que preocuparse por los picos o aumentos repentinos de la computación en la nube. Además, el sistema se integra completamente con más de 250 fuentes de datos (tanto modernas como heredadas), catálogos de datos de terceros catálogos de datosy motores para la gestión de tickets, flujos de trabajo y orquestación. 

Seguridad y conformidad

La seguridad y el cumplimiento normativo son las principales preocupaciones de la mayoría de las organizaciones en lo que respecta a cualquier producto o servicio de datos. Actian utiliza una nube privada virtual (VPC) para mantener todos los datos dentro del entorno virtual de la organización, que se protege mediante cifrado tanto en reposo como en tránsito. Este enfoque garantiza la seguridad de los datos mediante permisos y autenticación basados en roles. Gracias a la observabilidad de la IA, las organizaciones pueden garantizar el cumplimiento de las normativas del sector, como el RGPD, la CCPA, la HIPAA y la PCI-DSS. 

Mejorar la observabilidad de la IA con Actian

Actian ofrece herramientas que mejoran la observabilidad de la IA al permitir el procesamiento de datos en tiempo real, sólidas capacidades de integración y análisis inteligentes. Con Actian Data Observability, las empresas pueden unificar las fuentes de datos y supervisar el rendimiento de la IA con mayor claridad y control. Programe una demostración completa hoy mismo. 

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala, agilizando los entornos de datos complejos y acelerando la entrega de datos listos para la IA. El enfoque de inteligencia de datos de Actian combina el descubrimiento de datos, la gestión de metadatos y la gobernanza federada para permitir un uso más inteligente de los datos y mejorar el cumplimiento. Con capacidades intuitivas de autoservicio, los usuarios empresariales y técnicos pueden encontrar, comprender y confiar en los activos de datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Actian ofrece soluciones flexibles de gestión de datos a 42 millones de usuarios en empresas de Fortune 100 y otras empresas de todo el mundo, al tiempo que mantiene una puntuación de satisfacción del cliente del 95%.