¿Qué es el tiempo de inactividad de los datos?

El tiempo de inactividad de los datos se produce cuando éstos faltan, son inexactos, se retrasan o no se pueden utilizar. Los efectos se extienden por toda la organización al interrumpir las operaciones, confundir a los responsables de la toma de decisiones y erosionar la confianza en los sistemas. Entender qué es el tiempo de inactividad de los datos, por qué es importante y cómo evitarlo es esencial para cualquier organización que dependa de los datos para impulsar el rendimiento y la innovación.

Definición de tiempo de inactividad de los datos

El tiempo de inactividad de los datos se refiere a cualquier periodo durante el cual los datos son inexactos, faltan, están incompletos, se retrasan o no están disponibles para su uso. Este tiempo de inactividad puede afectar a los análisis internos, los cuadros de mando orientados al cliente, los sistemas automatizados de toma de decisiones o los canales de aprendizaje automático.

A diferencia del tiempo de inactividad del sistema tradicional, que a menudo es claramente medible, el tiempo de inactividad de los datos puede ser silencioso e insidioso. Las canalizaciones de datos pueden seguir funcionando, los cuadros de mando pueden seguir cargándose, pero la información que se procesa o muestra puede ser errónea, incompleta o estar retrasada. Esto lo hace aún más peligroso, ya que los problemas pueden pasar desapercibidos hasta que causan daños importantes.

Por qué el tiempo de inactividad de los datos es importante para las organizaciones

Las organizaciones dependen de datos fiables para:

• Potencie los cuadros de mando en tiempo real.
• Tomar decisiones estratégicas.
• Ofrezca experiencias personalizadas a los clientes.
• Mantener el cumplimiento.
• Ejecutar modelos predictivos.

Cuando los datos dejan de ser fiables, se socava cada una de estas funciones. Tanto si se trata de una campaña de marketing que utiliza datos obsoletos como de una decisión de la cadena de suministro basada en datos erróneos, el resultado suele ser la pérdida de ingresos, la ineficacia y la disminución de la confianza.

Causas de las caídas de datos

Comprender las causas fundamentales del tiempo de inactividad de los datos es clave para prevenirlo. Por lo general, las causas se dividen en tres grandes categorías.

Fallos técnicos

Se trata de problemas de infraestructura o del sistema que impiden que los datos se recojan, procesen o entreguen correctamente. Algunos ejemplos son:

• Canalizaciones ETL (Extract, Transform, Load) rotas.
• Caídas del servidor o interrupciones de la nube.
• Cambios de esquema que rompen las dependencias de datos.
• Problemas de latencia o tiempo de espera en API y fuentes de datos.

Incluso los sistemas de datos más sofisticados pueden sufrir tiempos de inactividad si no se mantienen y supervisan adecuadamente.

Errores humanos

El ser humano suele ser el eslabón más débil de cualquier sistema, y los sistemas de datos no son una excepción. Los errores más comunes son:

• Trabajos o scripts mal configurados.
• Borrar o modificar datos involuntariamente.
• Lógica incorrecta en las transformaciones de datos.
• Falta de comunicación entre los equipos de ingeniería y de negocio.

Sin los controles y procesos adecuados, incluso un pequeño error puede causar graves problemas de fiabilidad de los datos.

Factores externos

A veces, sucesos fuera del control de la organización contribuyen al tiempo de inactividad de los datos. Por ejemplo:

• Fallos de terceros proveedores.
• Cambios normativos que afecten al flujo o almacenamiento de datos.
• Incidentes de ciberseguridad, como ataques de ransomware.
• Catástrofes naturales o cortes de electricidad.

Aunque no siempre se pueden evitar, es posible mitigar el impacto de estos sucesos con los preparativos y las redundancias adecuadas.

Impacto de la caída de datos en las empresas

El tiempo de inactividad de los datos no es sólo un inconveniente técnico; también puede suponer una importante interrupción de la actividad empresarial con graves consecuencias.

Interrupciones operativas

Cuando las operaciones empresariales dependen de los datos para funcionar, el tiempo de inactividad de los datos puede detener el progreso. Por ejemplo:

• Los equipos de ventas pueden perder visibilidad de las métricas de rendimiento.
• Los sistemas de inventario pueden quedar obsoletos y provocar roturas de existencias.
• Los representantes del servicio de atención al cliente pueden carecer de acceso a información precisa.

Estas interrupciones pueden retrasar la toma de decisiones, reducir la productividad y afectar negativamente a la experiencia del cliente.

Consecuencias financieras

El coste financiero del tiempo de inactividad de los datos puede ser asombroso, especialmente en sectores como las finanzas, el comercio electrónico y la logística. Las oportunidades perdidas, la facturación incorrecta y las transacciones perdidas repercuten directamente en el balance final. Por ejemplo:

• Un modelo de fijación de precios defectuoso debido a datos incorrectos podría provocar la pérdida de ventas.
• El retraso en la notificación puede dar lugar a multas reglamentarias.
• Un motor de recomendación defectuoso podría perjudicar las tasas de conversión.

Daños a la reputación

La confianza es difícil de ganar y fácil de perder. Cuando los clientes, socios o partes interesadas descubren que los datos de una empresa son defectuosos o poco fiables, el golpe a la reputación puede ser duradero.

• Los clientes pueden tener problemas para hacer pedidos o recibir mercancías.
• Los inversores pueden cuestionar la fiabilidad de los informes.
• Los equipos internos pueden perder la confianza en las estrategias basadas en datos.

La transparencia de los datos es un elemento diferenciador para las empresas, y los daños a la reputación pueden ser más costosos que las reparaciones técnicas a largo plazo.

Cálculo del coste del tiempo de inactividad de los datos

Comprender el verdadero coste del tiempo de inactividad de los datos requiere un análisis exhaustivo de las repercusiones directas e indirectas.

Costes directos e indirectos

Los costes directos incluyen cosas como:

• Sanciones SLA.
• Ingresos perdidos.
• Horas extra de personal para la remediación.

Los costes indirectos son más difíciles de medir, pero igualmente perjudiciales:

• Pérdida de confianza de los clientes.
• Retrasos en la toma de decisiones.
• Disminución de la moral de los empleados.

Cuantificar estos costes puede ayudar a crear un argumento empresarial más sólido para invertir en soluciones de fiabilidad de datos.

Repercusiones específicas en la industria

El coste del tiempo de inactividad de los datos varía según el sector.

• Servicios financieros: Un retraso o una ejecución incorrecta de una operación puede provocar pérdidas millonarias.
• Venta al por menor: Una sola hora de errores en el precio de los productos durante una venta puede suponer miles de ventas perdidas o la pérdida de clientes.
• Sanidad: Los datos inexactos de los pacientes pueden dar lugar a diagnósticos erróneos o a infracciones de la normativa.

Comprender los retos específicos de la industria de una organización es crucial a la hora de priorizar la inversión en la fiabilidad de los datos.

Consecuencias financieras a largo plazo

Las caídas de datos recurrentes o prolongadas no sólo causan pérdidas a corto plazo, sino que erosionan el valor a largo plazo. Con el tiempo, las empresas pueden experimentar:

• Desarrollo de productos más lento debido a la desconfianza en los datos.
• Reducción de la competitividad por una toma de decisiones deficiente.
• Mayores costes de adquisición de clientes que abandonan.

En última instancia, las organizaciones que no puedan garantizar una calidad de datos coherente tendrán dificultades para escalar con eficacia.

Cómo evitar la pérdida de datos

Prevenir el tiempo de inactividad de los datos requiere un enfoque holístico que combine tecnología, procesos y personas.

Aplicación de la observabilidad de los datos

La observabilidad de los datos es la práctica de conocer la salud de los sistemas de datos mediante el control de metadatos como la frescura, el volumen, el esquema, la distribución y el linaje. Al implantar plataformas de observabilidad, las organizaciones pueden:

• Detecte las anomalías antes de que causen daños.
• Supervise los flujos de datos de extremo a extremo.
• Comprender la causa de los problemas de datos.

Este enfoque proactivo es esencial para prevenir y minimizar el tiempo de inactividad de los datos.

Mejorar la gobernanza de los datos

Una sólida gobernanza de los datos garantiza que las funciones, responsabilidades y normas estén claramente definidas. Entre las prácticas clave de gobernanza se incluyen:

• Catalogación y clasificación de datos.
• Controles de acceso y permisos.
• Registros de auditoría y control de versiones.
• Establecer claramente la propiedad de cada conjunto de datos o canalización.

Cuando la gobernanza está integrada en la cultura de datos de una organización, los errores y los tiempos de inactividad son menos frecuentes y más fáciles de resolver.

Mantenimiento periódico del sistema

El mantenimiento proactivo del sistema puede ayudar a evitar el tiempo de inactividad causado por fallos técnicos. Las mejores prácticas incluyen:

• Pruebas rutinarias y validación de tuberías.
• Copias de seguridad programadas y planes de conmutación por error.
• Prácticas de integración y despliegue continuos.
• Optimización continua del rendimiento.

Al igual que la infraestructura física, la de datos necesita cuidados periódicos para seguir siendo fiable.

Más sobre la observabilidad de los datos como solución

Más que una palabra de moda, la observabilidad de los datos se está convirtiendo en una función esencial de las arquitecturas de datos modernas. Cambia el enfoque de la supervisión pasiva a la comprensión y predicción activas.

Las plataformas de observabilidad proporcionan:

• Detección automática de anomalías.
• Alertas de desviación del esquema o de falta de datos.
• Seguimiento del linaje de datos para comprender las repercusiones posteriores.
• Diagnósticos detallados para una resolución más rápida.

Al implantar herramientas de observabilidad, las organizaciones obtienen información en tiempo real sobre su ecosistema de datos, lo que les ayuda a pasar de la extinción reactiva a la gestión proactiva de la fiabilidad.

Actian puede ayudar a organizar los datos y reducir el tiempo de inactividad de los mismos

El tiempo de inactividad de los datos es una grave amenaza para la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la confianza en las organizaciones modernas. Aunque sus causas son variadas, sus consecuencias son universalmente perjudiciales. Afortunadamente, al adoptar herramientas como la observabilidad de datos y soluciones como Actian Data Intelligence Platform, las empresas pueden detectar problemas más rápidamente, prevenir fallos y construir sistemas de datos resistentes.

Actian ofrece una gama de productos y soluciones para ayudar a las organizaciones a gestionar sus datos y reducir o prevenir el tiempo de inactividad de los mismos. Las capacidades clave incluyen:

• Plataforma Actian Data Intelligence: Una plataforma nativa en la nube que admite análisis en tiempo real, integración de datos y gestión de canalizaciones en entornos híbridos.
• Visibilidad de extremo a extremo: Supervise la frescura de los datos, el volumen, los cambios de esquema y el rendimiento en una interfaz unificada.
• Herramientas de recuperación automatizadas: Detecte y resuelva problemas rápidamente con alertas inteligentes y flujos de trabajo de reparación.
• Acceso seguro y controlado a los datos: Las funciones de gobernanza integradas ayudan a garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento de la normativa.

Las organizaciones que utilizan Actian pueden mejorar la confianza en los datos, acelerar los análisis y eliminar las costosas interrupciones causadas por datos poco fiables.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, cubrimos temas que van desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el análisis impulsado por IA.