Observabilidad de los datos frente a supervisión de los datos

En la vanguardia de la gestión moderna de infraestructuras de datos han surgido dos conceptos fundamentales, ambos destinados a proteger la integridad de los conjuntos de datos y los conductos de datos: la observabilidad y la supervisión de los datos. Aunque puedan parecer similares, estas prácticas difieren en sus objetivos, ejecución e impacto. Comprender sus diferencias, así como la forma en que se complementan, puede ayudar a los equipos a tomar decisiones informadas, detectar problemas más rápidamente y mejorar la fiabilidad general de los datos.

¿Qué es la observabilidad de los datos?

La observabilidad de los datos es la práctica de comprender y supervisar el comportamiento, la calidad y el rendimiento de los datos a medida que fluyen por un sistema. Proporciona información sobre la calidad, el linaje, el rendimiento y la fiabilidad de los datos, lo que permite a los equipos detectar y resolver problemas de forma proactiva.

Componentes de la observabilidad de los datos

La observabilidad de los datos comprende cinco pilares fundamentales, que responden a cinco preguntas clave sobre los conjuntos de datos.

1. Actualidad: ¿Están actualizados los datos?
2. Volumen: ¿Hay la cantidad de datos esperada?
3. Esquema: ¿Se han producido cambios inesperados en la estructura de datos?
4. Linaje: ¿De dónde proceden los datos y cómo fluyen por los sistemas?
5. Distribución: ¿Están los valores de los datos dentro de los rangos y formatos esperados?

Estos pilares permiten a los equipos obtener una visibilidad de extremo a extremo de las canalizaciones, lo que favorece la detección proactiva de incidentes y el análisis de la causa raíz.

Ventajas de la observabilidad de los datos

• Detección proactiva de problemas: Detecte anomalías antes de que afecten a los análisis posteriores o a la toma de decisiones.
• Reducción del tiempo de inactividad: Identifique y resuelva rápidamente los problemas de canalización de datos, minimizando las interrupciones de la actividad empresarial.
• Mayor confianza en los datos: La mejora de la transparencia y la rendición de cuentas aumenta la confianza de las partes interesadas en los activos de datos.
• Eficiencia operativa: La automatización de la detección de anomalías reduce la validación manual de datos.

¿Qué es la supervisión de datos?

La supervisión de datos implica el seguimiento continuo de datos y sistemas para identificar errores, anomalías o problemas de rendimiento. Suele incluir la configuración de alertas, cuadros de mando y métricas para supervisar las operaciones del sistema y garantizar que los datos fluyen según lo previsto.

Componentes del control de datos

Entre los elementos básicos de la supervisión de datos figuran los siguientes

1. Alertas de umbral: Notificaciones que se activan cuando los datos se desvían de las normas previstas.
2. Cuadros de mando: Interfaces visuales que muestran el rendimiento del sistema y las métricas de salud de los datos.
3. Recopilación de registros: Captura de registros de eventos para rastrear errores y el comportamiento del sistema.
4. Seguimiento de métricas: Seguimiento de KPI como latencia, tiempo de actividad y rendimiento.

Las herramientas de supervisión suelen utilizarse para detectar fallos operativos o problemas de datos después de que se produzcan.

Ventajas de la supervisión de datos

• Conocimiento en tiempo real: Los equipos reciben una notificación inmediata cuando algo va mal.
• Mejora de la gestión de los acuerdos de nivel de servicio: Garantiza que los sistemas cumplen los acuerdos de nivel de servicio mediante el seguimiento del tiempo de actividad y el rendimiento.
• Solución de problemas más rápida: Los datos de registro y las métricas ayudan a localizar problemas.
• Gestión del rendimiento de referencia: Ayuda a mantener y optimizar las operaciones del sistema a lo largo del tiempo.

Diferencias clave entre observabilidad y supervisión de datos

Aunque están relacionadas, la observabilidad y la supervisión de los datos no son intercambiables. Sirven para fines distintos y ofrecen un valor único a los equipos de datos modernos.

Alcance y profundidad del análisis

• Supervisión ofrece una visión superficial basada en reglas y métricas predefinidas. Responde a preguntas como: "¿Está funcionando la canalización de datos?".
• Observabilidad va más allá y permite a los equipos comprender por qué se ha producido un problema y cómo afecta a otras partes del sistema. Analiza los metadatos y los comportamientos del sistema para proporcionar información contextual.

Enfoques proactivos frente a reactivos

• La supervisión es en gran medida reactiva. Las alertas se activan cuando se produce un incidente.
• La observabilidad es proactiva, ya que permite predecir y prevenir fallos mediante el análisis de patrones y la detección de anomalías.

Conocimiento de los datos y toma de decisiones

• La supervisión se utiliza normalmente para el conocimiento operativo y el tiempo de actividad.
• La capacidad de observación ayuda a tomar decisiones estratégicas mediante la identificación de tendencias a largo plazo, problemas de calidad de los datos e ineficiencias en los procesos.

Cómo colaboran la observabilidad de los datos y la supervisión

A pesar de sus diferencias, la observabilidad y la supervisión de los datos son más potentes cuando se utilizan conjuntamente. Juntos, crean una visión completa de la salud del sistema y la fiabilidad de los datos.

Funciones complementarias en la gestión de datos

La supervisión se encarga de las alertas y el reconocimiento inmediato de problemas, mientras que la observabilidad ofrece diagnósticos profundos y contexto. Esta combinación garantiza que los equipos no solo reciban alertas de los problemas, sino que también estén preparados para resolverlos con eficacia.

Por ejemplo, un sistema de supervisión de datos podría alertar a un equipo de un trabajo ETL fallido. A continuación, una plataforma de observabilidad de datos proporcionaría contexto de linaje y metadatos para mostrar cómo afecta el fallo a los cuadros de mando posteriores y proporcionar información sobre la causa del fallo en primer lugar.

Mejorar la fiabilidad y el rendimiento del sistema

Cuando se integran, la observabilidad y la supervisión garantizan:

• MTTR (tiempo medio de resolución) más rápido.
• Reducción de falsos positivos.
• Tuberías más resistentes.
• Responsabilidad clara por errores en los datos.

Las organizaciones pueden pasar de combatir los problemas de datos a aplicar correcciones y mejoras a largo plazo.

Elegir la estrategia adecuada para una organización

El enfoque de una organización con respecto a la salud de los datos debe alinearse con los objetivos empresariales, la estructura del equipo y los recursos disponibles. Una estrategia meditada garantiza el éxito a largo plazo.

Evaluación de las necesidades de la organización

Empieza por responder a las siguientes preguntas.

• ¿Sufre la organización frecuentes fallos en la canalización de datos?
• ¿Confían las partes interesadas en los datos que utilizan?
• ¿Qué importancia tiene para la empresa la entrega de datos en tiempo real?

Las organizaciones con flujos de datos complejos, requisitos de cumplimiento estrictos o análisis orientados al cliente necesitan una capacidad de observación sólida. Los equipos más pequeños pueden empezar con la supervisión y ampliarla.

Evaluación de herramientas y tecnologías

Herramientas para supervisión de datos incluyen:

• Prometeo
• Grafana
• Datadog

Visite plataformas de observabilidad de datos incluyen:

• Actian Data Intelligence Platform
• Montecarlo
• Patudo

A la hora de elegir una plataforma, tenga en cuenta la facilidad de integración, la escalabilidad y la posibilidad de personalizar las alertas o los modelos de datos.

Aplicación de un enfoque equilibrado

Lo mejor suele ser una estrategia gradual:

1. Establezca primero la supervisión. Controle el tiempo de actividad, los fallos y los umbrales.
2. Introducir la observabilidad. Añade diagnósticos más profundos como el seguimiento del linaje de datos, comprobaciones de calidad y detección de desviaciones del esquema.
3. Formar a los equipos. Asegúrese de que los equipos entienden cómo interpretar tanto la información basada en alertas como la basada en el contexto.

Utilice Actian para mejorar la observabilidad y la supervisión de los datos

La observabilidad y la supervisión de los datos son esenciales para garantizar su fiabilidad, pero cumplen funciones distintas. La monitorización ofrece alertas inmediatas y seguimiento del rendimiento, mientras que la observabilidad proporciona una visión en profundidad del comportamiento de los sistemas de datos. Utilizando ambos conceptos junto con las herramientas y soluciones proporcionadas por Actian, las organizaciones pueden crear un ecosistema de datos resistente, fiable y eficiente que respalde tanto la excelencia operativa como el crecimiento estratégico.

Actian ofrece un conjunto de soluciones que ayudan a las empresas a modernizar su infraestructura de datos al tiempo que obtienen una visibilidad y un control totales de sus sistemas de datos.

Con Actian Data Observability, las organizaciones pueden:

• Supervise las canalizaciones de datos en tiempo real. Realice un seguimiento de las métricas de rendimiento, latencia y fallos en entornos híbridos y en la nube.
• Mayor capacidad de observación. Aproveche las herramientas integradas para el linaje de datos, la detección de anomalías, las alertas de cambio de esquema y el seguimiento de la frescura.
• Simplifique la integración. Conéctese sin problemas a los almacenes de datos, las herramientas ETL y las plataformas de BI existentes.
• Automatice las comprobaciones de calidad. Establezca comprobaciones basadas en reglas y en IA para garantizar la fiabilidad de los datos.

Las organizaciones que utilizan Actian se benefician de una mayor fiabilidad del sistema, un menor tiempo de inactividad y una mayor confianza en sus análisis. Ya sea mediante la creación de lagos de datos, el análisis en tiempo real o la gestión del cumplimiento normativo, Actian dota a los equipos de datos de las herramientas que necesitan para tener éxito.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala. Las soluciones de inteligencia de datos de Actian ayudan a agilizar los entornos de datos complejos y a acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Más información sobre Actian, la división de datos de HCLSoftware, en actian.com.