Cómo clasificar los incidentes de datos

Un solo incidente con los datos puede dar lugar a cuadros de mando defectuosos, análisis inexactos o decisiones erróneas, lo que a su vez puede poner en peligro la capacidad de una organización para prosperar. Los incidentes con los datos deben abordarse con rapidez y eficacia, ya sean causados por cambios en los esquemas, fallos de integración o errores humanos.

El triaje es el proceso de evaluar y priorizar los incidentes en función de su gravedad e impacto, y es un primer paso crucial en la gestión de las interrupciones de la calidad de los datos. Este artículo describe un enfoque sistemático para clasificar los incidentes de datos e introduce herramientas y buenas prácticas para garantizar que los sistemas de datos de una organización sigan siendo fiables y resistentes.

Entender las incidencias con los datos

Los incidentes de datos son eventos que interrumpen el flujo normal, la calidad o la accesibilidad de los datos. Pueden ir desde registros perdidos o dañados hasta retrasos en la ingestión de datos o transformaciones defectuosas. Si no se resuelven, estos problemas ponen en peligro los procesos posteriores, los análisis, los modelos de aprendizaje automático y, en última instancia, las decisiones empresariales.

Causas comunes de incidentes con los datos

Los incidentes relacionados con los datos suelen tener diversas causas:

• Fallos en la canalización ETL/ELT: Los problemas en la lógica de extracción o transformación de datos pueden dar lugar a datos incompletos o inexactos.
• Cambios en el sistema fuente: Las modificaciones del esquema o las actualizaciones de la API suelen ser la causa de las interrupciones del canal de integración.
• Errores humanos: Los problemas de introducción manual de datos, los errores de configuración o la falta de comunicación pueden dar lugar a conjuntos de datos incoherentes.
• Problemas de infraestructura: Los fallos de la red, las interrupciones de las bases de datos o las limitaciones de almacenamiento pueden causar retrasos o corrupción de datos.
• Errores de software o fallos lógicos: Un código defectuoso en los scripts de procesamiento de datos puede propagar datos incorrectos de forma silenciosa.

Reconocer estas causas fundamentales ayuda a las organizaciones a prepararse y responder a los incidentes con mayor eficacia.

Tipos de problemas de calidad de datos

Los problemas de calidad de los datos se manifiestan de múltiples formas, entre ellas:

• Faltan datos: Faltan filas o campos enteros.
• Registros duplicados: Los registros redundantes inflan los volúmenes de datos y distorsionan los resultados.
• Valores atípicos o anomalías: Valores que se desvían significativamente de las normas esperadas.
• Deriva del esquema: Cambios no rastreados en la estructura de las tablas o los tipos de datos.
• Retraso en la llegada: La latencia en la ingesta afecta a la frescura y la puntualidad.

La detección precoz de estas señales (mediante herramientas de supervisión, comprobaciones de validación de datos e informes de usuario) permite un triaje y una resolución más rápidos.

La importancia del triaje de datos

Al igual que los equipos médicos priorizan a los pacientes en función de su urgencia, los equipos de datos deben evaluar los incidentes para asignar los recursos de forma eficiente. El triaje de datos garantiza que los problemas más críticos para la empresa reciban atención inmediata.

Minimizar el impacto empresarial

Sin un triaje adecuado, los equipos pueden dedicar tiempo a resolver problemas de baja prioridad mientras los graves permanecen desatendidos. Por ejemplo, un retraso inadvertido en los datos de un pedido de un cliente podría dar lugar a errores de envío o a un mal servicio al cliente. El triaje ayuda a centrar los esfuerzos donde más importan, reduciendo el tiempo de inactividad y evitando daños a la reputación.

Mejorar la fiabilidad de los datos

El triaje sienta las bases de un ecosistema de datos resistente. Mediante la clasificación y el seguimiento de los tipos y frecuencias de incidentes, las organizaciones pueden descubrir debilidades sistémicas y construir canalizaciones más tolerantes a fallos. Con el tiempo, esto conduce a análisis más precisos, informes fiables y una mayor confianza en los datos.

Pasos para clasificar los incidentes de datos

El triaje no es una acción aislada, sino un flujo de trabajo estructurado. He aquí un proceso simplificado de tres pasos:

Paso 1: Detección y registro

El proceso comienza con la detección de un incidente de datos. Esto puede ocurrir a través de alertas automáticas, anomalías en los cuadros de mando o informes de las partes interesadas. Una vez detectado, las organizaciones deben tomar las siguientes medidas.

• Registre el incidente con metadatos clave: hora, origen, dominio de datos y síntomas.
• Clasificar por gravedad: Alta (por ejemplo, violación de los datos del cliente), Media (retraso en la notificación), Baja (errores menores de formato).
• Notifíquelo a las partes interesadas: ingenieros de datos, analistas o administradores de datos.

Un registro preciso ayuda a crear una base de conocimientos sobre los incidentes y sus soluciones, lo que acelera las investigaciones futuras.

Paso 2: Evaluación de impacto y priorización

A continuación, determine el impacto del incidente en la empresa:

• ¿Qué sistemas o equipos se ven afectados?
• ¿El problema es recurrente o aislado?
• ¿Están en peligro los indicadores clave de rendimiento o los acuerdos de nivel de servicio?

Priorice los incidentes en función de su urgencia y alcance. Por ejemplo, un incidente que afecte a la detección de fraudes en tiempo real debe tener prioridad sobre un informe semanal de correo electrónico que no funcione. Este paso suele implicar un análisis preliminar de la causa raíz para determinar si el incidente está causado por un error de transformación, un fallo de integración o un problema con la fuente de datos externa.

Paso 3: Contención y escalada

Una vez establecida la prioridad, inicie la contención para evitar una mayor propagación. Esto podría implicar detener el procesamiento de datos, aislar los conductos afectados o volver a los conjuntos de datos de copia de seguridad. Si el problema es complejo o afecta a varios equipos, comuníquelo a los ingenieros superiores o a los equipos de respuesta a incidentes. La comunicación es clave. Proporcione actualizaciones periódicas a las partes interesadas hasta que se haya resuelto el incidente.

Tras la contención, documente la información aprendida y actualice los procesos para evitar que se produzcan problemas de datos similares.

Implantación de soluciones eficaces de gestión de datos

Una base sólida de gestión de datos agiliza el triaje y reduce la frecuencia de los incidentes.

Aprovechar las herramientas de automatización

La detección manual de incidentes es ineficaz y propensa a retrasos. Las plataformas modernas de observabilidad como Actian Data Intelligence Platform, Monte Carlo, Bigeye o herramientas de código abierto como Great Expectations pueden hacerlo:

• Supervise las canalizaciones y la calidad de los datos en tiempo real.
• Detectar anomalías automáticamente.
• Genere alertas y diríjalas a los equipos adecuados.

La automatización acorta el tiempo de detección y garantiza una gestión coherente de todos los incidentes.

Establecer políticas claras de gobernanza de datos

Los marcos de gobernanza aclaran la propiedad, la responsabilidad y las normas. Una propiedad de los datos bien definida ayuda a responder a preguntas como:

• ¿A quién pertenece este conjunto de datos?
• ¿A quién hay que alertar?
• ¿Cuál es la vía de escalada?

Los contratos de datos, el seguimiento del linaje y la documentación también desempeñan un papel fundamental en el triaje al reducir la ambigüedad durante situaciones de gran presión. Estos pasos, respectivamente, describen los procedimientos adecuados a seguir, las transformaciones o alteraciones que se produjeron durante el proceso de triaje y cómo se resolvió el incidente.

Buenas prácticas para la mejora continua

Más allá de las herramientas y los procesos, una cultura de aprendizaje y adaptación mejora la respuesta a los incidentes de datos a largo plazo.

Programas regulares de formación y sensibilización

Los equipos de datos, los ingenieros y los usuarios de conjuntos de datos deben recibir formación al respecto:

• Cómo detectar y notificar incidentes.
• Comprender el flujo de trabajo de triaje, incluidas las funciones implicadas en la creación y corrección.
• Causas comunes y técnicas de prevención.

Los talleres, los simulacros y las autoevaluaciones ayudan a desarrollar la resistencia colectiva y a reducir la dependencia de unos pocos individuos.

Control continuo y circuitos de retroalimentación

El triaje forma parte de un ciclo de vida más amplio que incluye revisiones posteriores al incidente. Después de cada incidente:

• Llevar a cabo un análisis de la causa raíz (ACR).
• Actualice las reglas de supervisión y los umbrales de alerta.
• Capture métricas como el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de resolución (MTTR).

La integración de estos conocimientos en los ciclos de desarrollo en curso garantiza que los sistemas sean más inteligentes y robustos con el paso del tiempo.

Proteja los datos con las soluciones de datos de Actian

Actian ofrece soluciones de nivel empresarial para prevenir, detectar y responder a incidentes de datos con agilidad y precisión. Con sus capacidades de integración de datos de alto rendimiento, análisis en tiempo real y nube híbrida, Actian ayuda a las organizaciones a mantener datos limpios, oportunos y fiables.

Entre las características clave que apoyan el triaje se incluyen las siguientes.

• Validación de datos en tiempo real: Detecte las anomalías antes de que afecten a los cuadros de mando o los modelos.
• Línea de datos y auditoría: Rastrea las causas raíz de los incidentes con facilidad.
• Herramientas de integración escalables: Gestione los cambios en las fuentes de datos sin interrumpir las canalizaciones.
• Opciones de despliegue híbrido: Mantenga la observabilidad en los sistemas locales y en la nube.

Al incorporar Actian a sus ecosistemas de datos, las organizaciones dotan a los equipos de las herramientas necesarias para detectar problemas en una fase temprana, realizar un triaje eficaz y recuperarse con confianza.

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.