Herramientas de observación de datos

A medida que las organizaciones procesan volúmenes masivos de datos a través de sistemas distribuidos, los riesgos de degradación de datos, tiempo de inactividad y análisis inexactos han crecido sustancialmente. Aquí es donde las herramientas de observabilidad de datos cobran cada vez más importancia. Estas herramientas proporcionan visibilidad de extremo a extremo de la infraestructura de datos, lo que permite a los equipos detectar, diagnosticar y resolver los problemas de datos en una fase temprana, antes de que se trasladen a las fases posteriores.

Este artículo explora qué es la observabilidad de datos, las características de las principales herramientas, cómo elegir la solución adecuada y cómo proveedores como Actian están ayudando a las organizaciones a lograr una observabilidad de datos sólida.

¿Qué es la observabilidad de los datos?

La observabilidad de los datos se refiere a la capacidad de una organización para supervisar, comprender y confiar en los datos que fluyen a través de sus sistemas. Toma prestados los principios de la observabilidad del software (métricas, registros y trazas), pero los adapta a los retos específicos de la infraestructura de datos.

En lugar de limitarse a supervisar las métricas de rendimiento, las herramientas de observabilidad de datos ofrecen una visión más profunda de la calidad, el linaje, las dependencias, la frescura y las anomalías de los datos en entornos complejos.

Por qué es tan importante observar los datos

A medida que las pilas de datos modernas se fragmentan, resulta más difícil rastrear los problemas de los datos. Como resultado, un retraso en una única fuente de datos o un error de transformación en una canalización de datos pueden afectar en cascada a los cuadros de mando analíticos, provocando decisiones empresariales erróneas. Sin capacidad de observación, identificar y resolver estos problemas es difícil y lleva mucho tiempo.

La observabilidad de los datos garantiza:

• Detección en tiempo real de problemas con los datos.
• Reducción del tiempo de inactividad de los datos.
• Mejor colaboración entre los equipos de datos.
• Análisis más precisos, fiables y oportunos.

Es esencial para mantener la confianza en los productos de datos y minimizar el riesgo empresarial.

Principales ventajas de la observabilidad de los datos

Las organizaciones que utilizan una solución de observabilidad de datos pueden obtener beneficios que abarcan:

• Mejora de la calidad de los datos: Detecte y corrija errores de forma proactiva.
• Análisis más rápido de la causa raíz: Rastree los problemas hasta su origen con el linaje de datos.
• Operaciones optimizadas: Automatice las alertas y reduzca la necesidad de comprobaciones manuales.
• Cumplimiento de la normativa: Controle cómo se transforman los datos y por dónde viajan.
• Mayor confianza en los datos: Dotar a los responsables de la toma de decisiones de datos y perspectivas fiables.

Características principales de las herramientas de observación de datos

Las herramientas de observabilidad de datos difieren en sus enfoques y capacidades. Sin embargo, hay características básicas que toda buena herramienta de observabilidad debe incluir, como las siguientes:

Funciones de supervisión y alerta

El núcleo de cualquier herramienta de observabilidad de datos es la supervisión en tiempo real y las alertas inteligentes. Estas funciones permiten a los equipos de datos:

• Supervise el estado de las canalizaciones y la frescura de los datos.
• Detectar cambios o anomalías en los esquemas.
• Reciba alertas cuando se superen los umbrales.

Estas funciones evitan que los usuarios posteriores trabajen con datos obsoletos o incorrectos.

Línea de datos y análisis de impacto

El linaje de datos sigue el recorrido de los datos desde su origen hasta su destino, documentando cómo cambian por el camino. El análisis de impacto permite a las organizaciones comprender cómo los cambios en los sistemas anteriores pueden afectar a los usos posteriores. Juntos, el linaje y el análisis de datos proporcionan:

• Visibilidad total de las dependencias.
• Solución de problemas más rápida.
• Informes de cumplimiento mejorados.

Los diagramas de linaje también admiten registros de auditoría para las necesidades normativas y de gobernanza.

Integración con los sistemas de datos existentes

Las herramientas eficaces de observabilidad de datos se integran a la perfección con:

• Almacenes de datos (BigQuery, Redshift).
• Herramientas ETL/ELT (Fivetran, dbt, Airflow).
• Herramientas de BI (Tableau, Looker, Power BI).
• Plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).

Esta integración garantiza una visibilidad completa de toda la pila de datos, sin necesidad de revisar los sistemas existentes.

Elegir la herramienta adecuada para la observación de datos

Al seleccionar una solución, los responsables de la toma de decisiones deben centrarse en capacidades básicas como:

• Detección de anomalías.
• Análisis de la causa raíz.
• Documentación automatizada.
• Configuración personalizada de alertas.
• Escalabilidad en grandes conjuntos de datos.

Las organizaciones deben buscar herramientas que utilicen el aprendizaje automático para proporcionar información contextual, en lugar de umbrales estáticos.

Evaluar la compatibilidad con la infraestructura actual

La herramienta de observabilidad elegida debe complementar, no complicar, la configuración actual de la organización. Entre las consideraciones clave de compatibilidad se incluyen:

• Fuentes de datos y destinos admitidos.
• Integración nativa con herramientas de orquestación.
• Opciones de implantación (SaaS frente a local).
• Acceso a la API y extensibilidad.

Elegir una herramienta que se adapte a la arquitectura existente acelera la obtención de valor y reduce las fricciones en la implantación.

Escalabilidad y necesidades futuras

A medida que una organización crece, también lo hace su infraestructura de datos. Cualquier solución de observabilidad debe adaptarse:

• Aumento del volumen y la velocidad de los datos.
• Tipos de datos más diversos (estructurados, semiestructurados, no estructurados).
• Entornos híbridos y de nube cruzada.

Las herramientas que ofrecen modelos de implantación flexibles y precios modulares pueden adaptarse de forma rentable a la evolución de las necesidades.

Observabilidad de los datos frente a supervisión de los datos

Aunque a veces se utilizan indistintamente, la observabilidad y la supervisión de los datos no son exactamente lo mismo.

Aunque la supervisión es necesaria, la observabilidad es exhaustiva y ofrece una visión completa. La supervisión de datos puede considerarse un subconjunto de un marco de observabilidad de datos más complejo.

Cuándo utilizar cada enfoque

• La monitorización de datos es adecuada para hacer un seguimiento de la salud del sistema y de las métricas de rendimiento.
• La observabilidad de los datos es ideal cuando las organizaciones necesitan una comprensión detallada de cómo se mueven los datos, cómo se transforman y cómo afectan a las decisiones empresariales.

En la práctica, las organizaciones se benefician más utilizando ambas a la vez.

Aplicación de la observabilidad de los datos

A continuación se indican los pasos para implantar marcos de observabilidad de datos, así como para resolver los retos comunes a los que suelen enfrentarse las organizaciones.

6 pasos para una aplicación con éxito

1. Definir los objetivos: Determinar qué sistemas de datos y conductos necesitan observabilidad.
2. Auditar las herramientas existentes: Comprender qué capacidades de observabilidad existen ya.
3. Seleccione un proyecto piloto: Empiece con un flujo de datos crítico o un sistema de información.
4. Elegir una herramienta: Seleccione una solución que se integre con la pila de datos y respalde los objetivos o metas definidos.
5. Despliegue gradual: Ampliar la capacidad de observación a todos los sistemas y perfeccionarla a partir de los primeros aprendizajes.
6. Formar a los equipos: Asegúrese de que los analistas, ingenieros y administradores de datos entienden cómo utilizar la solución y pueden responder a las perspectivas de observabilidad.

Superar los retos comunes

• Cambio cultural: La resistencia a adoptar nuevas herramientas o flujos de trabajo puede ser un obstáculo. Fomente una cultura de propiedad de los datos y responsabilidad.
• Complejidad: Comience con métricas básicas y, a continuación, añada funciones avanzadas como el linaje de datos o la detección de anomalías basada en el aprendizaje automático.
• Fatiga de herramientas: Evite el solapamiento de herramientas seleccionando una solución integral de observabilidad que cubra múltiples necesidades.

Preguntas frecuentes

Consulte estas respuestas concisas a las preguntas más frecuentes sobre las herramientas de observabilidad de datos.

¿Cómo mejoran la calidad de los datos las herramientas de observabilidad?

Proporcionan información en tiempo real sobre cuestiones relacionadas con los datos, como:

• Valores perdidos.
• Cambios inesperados en el esquema.
• Valores atípicos o anomalías.

Al alertar a los equipos en una fase temprana y rastrear los problemas hasta su origen, las herramientas de observabilidad ayudan a mantener la precisión y exhaustividad de los datos.

¿Pueden las herramientas de observabilidad de datos reducir los costes operativos?

Sí. Al automatizar las comprobaciones de datos y reducir los esfuerzos de supervisión manual, estas herramientas:

• Reducción del tiempo de inactividad y de respuesta a incidentes.
• Mejorar la eficacia operativa.
• Ayude a evitar decisiones empresariales costosas basadas en datos erróneos.

La rentabilidad de la inversión se traduce en menos errores, un análisis más rápido de las causas y una menor dependencia de la supervisión humana.

¿Cuáles son los riesgos de no utilizar herramientas de observabilidad de datos?

Sin observabilidad, las organizaciones corren riesgos:

• Utilizar datos incorrectos u obsoletos.
• Perder la confianza en los cuadros de mando y los informes.
• Incumplimiento de los requisitos reglamentarios.
• Pérdida de tiempo en la lucha reactiva contra incendios.
• Problemas de calidad de los datos en cascada.

La observabilidad manual de los datos con herramientas mínimas o inexistentes es inviable a medida que las organizaciones crecen. Sin herramientas que automaticen el proceso, los equipos corren el riesgo de perder tiempo en trabajo manual, pasar por alto problemas de datos por completo o ser incapaces de rastrear los problemas hasta sus causas raíz.

Estos riesgos se agravan a medida que crecen los ecosistemas de datos.

Cómo Actian dota a las organizaciones de capacidad de observación de datos

Actian es un líder de confianza en integración de datos y análisis de datos híbridos. Con soluciones como Actian Data Intelligence Platform, Actian permite a las organizaciones crear canalizaciones de datos sólidas, fiables y observables.

Actian soporta la observabilidad a través de:

• Supervisión en tiempo real de canalizaciones de datos y trabajos ETL.
• Validación de datos y detección de anomalías en cada etapa.
• Análisis exhaustivo del linaje y el impacto de los datos.
• Compatibilidad híbrida y multicloud.

¿Está listo para ver cómo la plataforma puede ayudar a las organizaciones a mantener y mejorar la observabilidad de los datos? Solicite hoy mismo una demostración personalizada.

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%.