Observabilidad de datos de código abierto: creación de canalizaciones fiables y preparadas para la IA

En la era de las estrategias basadas en la inteligencia artificial y la toma de decisiones basada en datos, no se puede subestimar la importancia de observar y garantizar el buen estado de los canales de datos. La observabilidad de datos de código abierto se ha convertido en un paradigma esencial, ya que ofrece transparencia, flexibilidad e innovación comunitaria para supervisar la calidad, el linaje y la deriva del esquema de los datos.

Sin embargo, el código abierto por sí solo puede carecer de la escalabilidad, la seguridad y la integración de nivel empresarial necesarias para las pilas de datos modernas. Ahí es donde entra en juego Actian. Combina herramientas de código abierto con la potente plataforma Actian Data Intelligence Platform para ofrecer canalizaciones de datos totalmente observables y preparadas para la inteligencia artificial.

Por qué es importante la observabilidad de los datos de código abierto

La observabilidad de datos de código abierto se refiere a la práctica de instrumentar y comprender el estado de los flujos de datos utilizando soluciones impulsadas por la comunidad. Estas herramientas permiten a los equipos detectar anomalías, realizar un seguimiento de la actualidad de los datos y supervisar los cambios en los esquemas, todo ello mediante un código transparente y verificable. Entre las principales ventajas se incluyen:

• Transparencia y control: Puede inspeccionar todas las métricas y reglas de validación.
• Flexibilidad: Personalice los procesos según sus necesidades específicas sin depender de un proveedor concreto.
• Evolución impulsada por la comunidad: Aproveche las continuas actualizaciones en todo el ecosistema de código abierto.
• Rentabilidad: Muchas herramientas son gratuitas o de código abierto, lo que reduce los costes de licencia.

Además, hay que tener en cuenta que una mayor visibilidad conlleva una mayor complejidad. La gestión de múltiples herramientas como Great Expectations, OpenMetadata, Prometheus y Grafana puede resultar abrumadora rápidamente, especialmente a medida que aumentan los volúmenes de datos y las exigencias de gobernanza.

Limitaciones del código abierto puro

Si bien las herramientas de observabilidad de código abierto destacan por su modularidad y transparencia, también tienen algunas desventajas:

• Retos de escalabilidad: La validación de la escalabilidad o el seguimiento del linaje en lacahouses a escala de petabytes requiere una importante capacidad de ingeniería.
• Volatilidad de los costes de la nube: La ejecución de análisis completos de datos a menudo conlleva gastos informáticos impredecibles.
• Brechas de seguridad: El traslado o la copia de datos entre sistemas puede plantear problemas de cumplimiento normativo y privacidad de los datos.
• Sobrecarga de integración compleja: La unión de canalizaciones de código abierto con metadatos, linaje, supervisión y alertas exige un mantenimiento continuo.
• Ineficiencias en la copia: Muchas herramientas de código abierto copian datos para su validación, lo que provoca latencia y redundancia.

Estas son precisamente las deficiencias que la plataforma Actian Data Intelligence Platform está diseñada para subsanar.

Cómo Actian mejora la observabilidad del código abierto

La plataforma Actian Data Intelligence, y en particular la solución Actian Data Observability, cubre las carencias del código abierto con capacidades de nivel empresarial:

Cobertura completa, sin muestreo

A diferencia de muchas herramientas de código abierto, Actian Data Observability ofrece una cobertura del 100 % de los datos de todo su patrimonio de datos, incluidos los data lakehouses, los almacenes y las tablas Iceberg/Delta/Hudi, sin necesidad de muestreo. No se pierde ninguna métrica.

Economía predecible de la nube

El modelo sin copia y en el lugar de Actian ejecuta análisis en una capa dedicada, lo que garantiza un uso controlado de los recursos informáticos. El resultado son costes de nube estables sin facturas sorpresa.

Arquitectura centrada en la seguridad

Actian se conecta directamente a sus fuentes de datos para extraer metadatos y realizar comprobaciones. Sus datos sin procesar nunca salen de su sistema, lo que mejora el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos.

Detección de anomalías basada en ML

Gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, Actian detecta automáticamente valores atípicos, desviaciones de esquemas y anomalías de rendimiento en conjuntos de datos masivos. También proporciona análisis de causas raíz y ofrece sugerencias para acelerar la corrección.

Compatibilidad con formatos de datos modernos

Con soporte nativo para Apache Iceberg, Actian está diseñado específicamente para los formatos emergentes de data lakehouse, observando tanto los datos como los metadatos.

Integración perfecta con código abierto

Actian Data Observability complementa, pero no sustituye, al código abierto. Úselo junto con:

• Grandes expectativas para las pruebas de calidad de datos.
• OpenMetadata para catalogación y linaje.
• Prometheus + Grafana para métricas de infraestructura.
• Airflow o dbt para canalizaciones orquestadas y aplicación de la calidad.

Este enfoque unificado mantiene la flexibilidad al tiempo que garantiza la fiabilidad del escalado.

5 herramientas de observabilidad de código abierto para empezar

Estas herramientas de código abierto pueden utilizarse para la observabilidad de datos, mientras que Actian complementa y amplía sus capacidades:

1. Grandes esperanzas

Un marco basado en Python para definir «expectativas». Se integra fácilmente en los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) para comprobar la actualidad, los rangos de valores y el cumplimiento de los esquemas. Utilice Actian para validar las métricas tras la ingestión y ejecutar una detección avanzada de anomalías.

2. OpenMetadata / DataHub

Estas plataformas basadas en metadatos ofrecen linaje de datos, catalogación y gobernanza. Deje que Actian se conecte a esos metadatos para añadir una capa de observabilidad basada en ML.

3. Prometheus + Grafana

Este es el estándar de facto para la supervisión de infraestructuras. Actian lo complementa supervisando el flujo de datos, no solo la plataforma.

4. dbt + Airflow / Prefect / Dagster

Utilice dbt para la transformación y comprobación de datos, y combínelo con herramientas de orquestación como Airflow, Prefect o Dagster para el control de flujos. Amplíe la pila con Actian Data Observability para habilitar alertas y análisis profundos.

5. Herramientas Apache Iceberg

Esto ofrece formatos de tabla abiertos nativos con información sobre metadatos. La profunda integración de Actian con Iceberg aporta visibilidad al ecosistema y añade capas de detección de anomalías y control de costes.

Un ejemplo de flujo de trabajo: la observabilidad en acción

Este proceso de seis pasos muestra cómo funciona la observabilidad de los datos en un flujo de trabajo tradicional:

1. Ingestión

• Cargue datos sin procesar en tablas Iceberg mediante herramientas de ingestión de código abierto.
• Utilice las macros de Great Expectations para validar esquemas y recuentos nulos.

2. Transformación

• dbt procesa y escribe en capas bronce/plata/oro.
• Integra pruebas de calidad de datos de código abierto en CI/CD.

3. Catalogación y linaje

• OpenMetadata incorpora automáticamente esquemas, linajes y etiquetas.
• Actian recurre al catálogo de datos para definir los ámbitos de supervisión.

4. Superposición de observabilidad

• Actian ejecuta análisis basados en ML sobre datos transformados y metadatos de linaje para detectar anomalías, desviaciones y fluctuaciones de costes.

5. Alertas y resolución

• Actian muestra alertas en su interfaz de usuario. Las alertas opcionales se pueden enviar a través de Slack o PagerDuty.
• Actian proporciona información sobre las causas fundamentales, como por ejemplo: «el cambio de esquema en la tabla de pedidos provocó un pico nulo en la fase posterior».

6. Bucle de retroalimentación

• Los ingenieros resuelven el problema de raíz; las alertas de observabilidad ajustan los umbrales.
• Nuevas métricas rastreadas a través de Actian; paneles de control actualizados.

Por qué Actian ofrece el nivel empresarial ideal

• Escalable y con buen rendimiento: maneja escaneos paralelos de miles de tablas sin ralentizar los procesos.
• Facturación sin sorpresas: Uso garantizado de la nube sin aumentos repentinos.
• Seguro y conforme: Arquitectura basada únicamente en metadatos; con certificación SOC 2 e ISO 27001.
• Nativo de Iceberg: Diseñado para los formatos de data lakehouse de última generación.
• Inteligencia de datos integrada: Detección de anomalías, linaje, catálogos, mercado y gobernanza en una sola plataforma.

El panorama general: inteligencia de datos

La observabilidad de los datos no es un objetivo final. Es parte de un enfoque más amplio de inteligencia de datos. La plataforma de inteligencia de datos de Actian lo reúne todo:

• Catálogo de datos y mercado de datos en una plataforma unificada
• Gestión activa de metadatos, contratos de datos y gobernanza por diseño.
• Observabilidad y garantía de calidad, mejoradas con IA/ML.

Esta plataforma unificada garantiza que los datos sean localizables, fiables, controlados y altamente observables, lo que los hace aptos para la IA.

Empiece a utilizar Actian y el código abierto

Siga estos cinco pasos para poner en marcha su solución de observabilidad de datos:

1. Explora las herramientas de código abierto. Entre ellas se incluyen Great Expectations, OpenMetadata y Prometheus.
2. Identifique sus necesidades de observabilidad, como la calidad de los datos, la actualidad, el linaje y la detección de anomalías.
3. Prueba piloto de observabilidad de datos Actian en una canalización crítica.
4. Analizar anomalías y costes, y comparar con el código abierto únicamente.
5. Amplíe la escala, integrando Actian en sus procesos de producción, mientras sigue utilizando el código abierto para tareas específicas.

Por qué la observabilidad es importante ahora

• Gartner prevé que, para 2026, la mitad de las empresas que utilizan arquitecturas de datos distribuidas adoptarán herramientas de observabilidad.
• Las canalizaciones de IA, cada vez más complejas, exigen una visibilidad total.
• La imprevisibilidad de la facturación en la nube puede descarrilar los presupuestos.
• El cumplimiento normativo empresarial requiere flujos de trabajo de datos seguros y sin copias.

El modelo de Actian garantiza que los equipos mantengan la apertura y flexibilidad de las herramientas comunitarias, al tiempo que logran una fiabilidad, seguridad y control de costes de nivel empresarial.

Optimice la observabilidad de los datos de código abierto con Actian

La fusión de las herramientas de observabilidad de datos de código abierto con Actian Data Observability ofrece una potente sinergia. Obtendrá capacidades de inspección a través de herramientas comunitarias personalizables, además de escalabilidad, seguridad e inteligencia empresariales.

Con formatos abiertos como Apache Iceberg como núcleo y una integración completa entre la catalogación de datos, los contratos, la calidad y la observabilidad, Actian acelera su capacidad para crear productos de datos preparados para la IA de forma eficiente, segura y rentable.

Comience su viaje hoy mismo. Explore las herramientas de código abierto, pruebe Actian Data Observability en acción y descubra cómo la inteligencia de datos integral permite a sus equipos confiar en sus datos a gran escala.

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%.