Datos de calidad, IA fiable: Presentación de Actian Data Observability

El coste real de la calidad de datos reactiva

Gartner® estima que "Para 2026, el 50% de las empresas que implementen arquitecturas de datos distribuidas habrán adoptado herramientas de observabilidad de datos para mejorar la visibilidad sobre el estado del panorama de datos, frente a menos del 20% en 2024". Pero la observabilidad de los datos va más allá de la supervisión: es un factor estratégico para generar confianza en los datos y controlar al mismo tiempo los crecientes costes de la calidad de los datos en toda la empresa.

La pila de datos empresariales actual es un mosaico de tecnologías antiguas y nuevas, complejas, fragmentadas y difíciles de gestionar. A medida que los datos fluyen desde la ingesta hasta el almacenamiento, la transformación y el consumo, el riesgo de fallo se multiplica. Los métodos tradicionales ya no pueden seguir el ritmo.

• Los equipos de datos pierden hasta un 40% de su tiempo apagando incendios en lugar de centrarse en el valor estratégico.
• El gasto en la nube sigue aumentando, impulsado por enfoques ineficaces y reactivos de la calidad de los datos.
• Las inversiones en IA se quedan cortas cuando los modelos se construyen sobre datos poco fiables o incompletos.
• Los riesgos de cumplimiento aumentan a medida que las organizaciones carecen de la visibilidad necesaria para rastrear y confiar en sus datos.

Los enfoques actuales de la calidad de los datos están anclados en el pasado:

1. El problema del legado

Los métodos tradicionales de calidad de datos han provocado una tormenta perfecta de ineficacia y puntos ciegos. A medida que aumentan los volúmenes de datos, las organizaciones luchan con la creación manual de reglas, lo que obliga a los ingenieros a crear y mantener miles de comprobaciones de calidad en sistemas fragmentados. ¿Cuál es el resultado? Un proceso laborioso que se basa en el muestreo selectivo, dejando sin detectar problemas críticos de calidad de los datos. Al mismo tiempo, la supervisión sigue centrándose en las métricas de la infraestructura, como la CPU y la memoria, en lugar de en la integridad de los propios datos.

El resultado es una visibilidad fragmentada, en la que los problemas de un sistema no pueden relacionarse con los de otro, lo que hace casi imposible el análisis de la causa raíz. Los equipos de datos se ven atrapados en un bucle reactivo, persiguiendo fallos posteriores en lugar de prevenirlos en su origen. Esta lucha constante contra los fallos merma la productividad y, lo que es más importante, la confianza en los datos que sustentan las decisiones empresariales clave.

• Las comprobaciones manuales basadas en reglas no son escalables, por lo que la mayoría de los conjuntos de datos quedan sin supervisión.
• La toma de muestras para reducir costes introduce puntos ciegos que ponen en riesgo decisiones críticas.
• La supervisión de la infraestructura por sí sola ignora lo más importante: los propios datos.
• Las herramientas de supervisión desconectadas impiden a los equipos tener una visión completa de los procesos.
  

2. La sangría presupuestaria oculta

El paso a la infraestructura de datos en la nube estaba destinado a optimizar los costes, pero los enfoques tradicionales de observabilidad han conseguido lo contrario. A medida que los equipos amplían la supervisión de su pila de datos, las consultas de cálculo intensivo generan picos de costes impredecibles en los sistemas de producción. Con una transparencia de costes limitada, es casi imposible rastrear los gastos o planificar los presupuestos de forma eficaz. A medida que aumentan los datos, también lo hacen los costes. Las empresas se enfrentan a una difícil elección: reducir la supervisión y arriesgarse a que no se detecten los problemas, o mantener la cobertura y justificar el aumento del gasto en la nube ante los responsables financieros. Esta imprevisibilidad de los costes es ahora una barrera clave para la adopción de la observabilidad de datos de nivel empresarial.

• Un procesamiento ineficaz genera costes excesivos de computación y almacenamiento.
• La escasa transparencia de los costes dificulta la optimización y la presupuestación.
• El aumento de los volúmenes de datos magnifica los costes, por lo que la escalabilidad es una preocupación creciente.

3. El cuello de botella de la arquitectura

La mayoría de las soluciones para la observabilidad de los datos crean ataduras arquitectónicas que limitan gravemente la flexibilidad técnica y la escalabilidad de una organización. Estas soluciones suelen estar diseñadas como componentes estrechamente integrados que se incrustan profundamente en plataformas en la nube o tecnologías de datos específicas, lo que obliga a las organizaciones a asumir compromisos a largo plazo con los proveedores y limita las opciones de innovación futuras.

Cuando las comprobaciones de calidad se ejecutan directamente en los sistemas de producción, compiten por recursos críticos con las operaciones principales de la empresa, lo que a menudo provoca una degradación significativa del rendimiento durante los periodos punta, precisamente cuando la fiabilidad es más importante. Las limitaciones arquitectónicas obligan a los equipos de datos a desarrollar complejas soluciones de ingeniería personalizadas para mantener el rendimiento, lo que genera deuda técnica y consume valiosos recursos de ingeniería. 

• Soluciones estrechamente vinculadas que te encierran en plataformas específicas.
• Disminución del rendimiento al ejecutar comprobaciones en sistemas de producción.
• Utilización ineficiente de los recursos que requiere ingeniería a medida.

Actian aporta un nuevo enfoque a la fiabilidad de los datos

Actian Data Observability representa un cambio fundamental de la extinción reactiva de incendios a la fiabilidad proactiva de los datos. Así es como somos diferentes:

1. Proactivo, no reactivo

MANERA TRADICIONAL: Descubrir los problemas de calidad de los datos después de que hayan afectado a las decisiones empresariales.
MÉTODO ACTIVO: Detección de anomalías impulsada por IA que detecta los problemas en una fase temprana de la cadena de producción mediante conocimientos basados en ML.

2. Economía previsible de la nube

MANERA TRADICIONAL: Facturas en la nube impredecibles que aumentan con el volumen de datos.
MÉTODO ACTIANO: Garantía de ausencia de sobrecostes con una arquitectura eficiente que optimiza el consumo de recursos.

3. Cobertura completa, sin muestreo

MANERA TRADICIONAL: Muestreo de datos para ahorrar costes, creando puntos ciegos críticos.
MÉTODO ACTIVO: Cobertura del 100% de los datos sin compromiso gracias a un procesamiento inteligente.

4. Libertad arquitectónica

MANERA TRADICIONAL: Bloqueo del proveedor con opciones de integración limitadas.
MÉTODO ACTIANO: Arquitectura abierta con compatibilidad nativa con Apache Iceberg e integración perfecta con las pilas de datos modernas.

Impacto en el mundo real

Caso práctico 1: Eficacia de la canalización de datos con "Shift-Left".

Transforme sus operaciones de datos detectando los problemas en su origen:

• Implemente comprobaciones DQ exhaustivas en las fases de ingestión, transformación y origen.
• Integración con flujos de trabajo CI/CD para canalizaciones de datos.
• Reduzca los costes de reelaboración y acelere la obtención de valor.

Caso práctico 2: Supervisión del ciclo de vida de GenAI

Asegúrese de que sus iniciativas de IA aportan valor empresarial:

• Validar la calidad de los datos de formación y las fuentes de conocimiento RAG.
• Vigilar las alucinaciones, los sesgos y la desviación del rendimiento.
• Realice un seguimiento de las métricas operativas del modelo en tiempo real.

Caso práctico 3: Análisis de autoservicio seguro

Permita a su organización explorar los datos con confianza:

• Incorpore indicadores de salud de datos en tiempo real en catálogos y herramientas de BI.
• Supervise los patrones de uso de los conjuntos de datos de forma proactiva.
• Genere confianza mediante la transparencia y la validación.

La ventaja de Actian: Cinco factores diferenciales que importan

1. Sin muestreo de datos: Cobertura de datos del 100% para una observabilidad exhaustiva.
2. Sin garantía de sobrecoste de la nube: Economía predecible a escala.
3. Arquitectura segura de copia cero: Acceda a los metadatos sin costosas copias de datos.
4. Cargas de trabajo de IA escalables: Capacidades de ML diseñadas a escala empresarial.
5. Compatibilidad nativa con Apache Iceberg: Observabilidad sin precedentes para formatos de tabla modernos.

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Acerca de Emma McGrattan

Como Directora de Tecnología de Actian, Emma McGrattan dirige la estrategia tecnológica, la innovación y el desarrollo de productos de la empresa en apoyo de la misión de Actian de simplificar la forma en que las empresas conectan, gestionan, gobiernan y analizan los datos para transformar los negocios. Desde que se unió a la empresa hace tres décadas, Emma ha desempeñado un papel fundamental en la evolución y el avance de sus soluciones de análisis, integración de datos y gestion des données , incluida la plataforma de datos Actian. Emma es licenciada en Ingeniería Electrónica por la Dublin City University de Irlanda.