¿Qué es una plataforma de observación de datos?

Una plataforma de observabilidad de datos es una solución integral diseñada para supervisar, solucionar problemas y optimizar los conductos y sistemas de datos. Al igual que las herramientas de monitorización del rendimiento de las aplicaciones (APM) supervisan la salud del software, una plataforma de observabilidad de datos garantiza la salud de los propios datos, dando a las organizaciones confianza en la calidad de sus datos.

Diferencias entre las plataformas de observación de datos y las herramientas de supervisión tradicionales

Las herramientas tradicionales de supervisión de datos suelen tener un alcance limitado. Pueden comprobar métricas básicas como la latencia o el tiempo de actividad, pero no ofrecen una visión completa de todo el ecosistema de datos. Por el contrario, una plataforma de observabilidad de datos proporciona una visibilidad profunda del estado de los datos a lo largo de todo el proceso, que abarca la ingesta, la transformación, el almacenamiento y la entrega.

Las plataformas de observabilidad de datos son proactivas, no reactivas. No se limitan a enviar alertas cuando algo se rompe. Identifican anomalías, rastrean la causa raíz de los problemas e incluso predicen fallos potenciales utilizando IA y patrones históricos. Este enfoque holístico y automatizado las hace mucho más eficaces que las herramientas heredadas.

La importancia de la observabilidad de los datos

Veamos brevemente algunas de las razones por las que estas plataformas son tan cruciales para las organizaciones en el panorama moderno.

Mejorar la calidad y fiabilidad de los datos

Los datos de alta calidad son esenciales para la analítica, el aprendizaje automático y las operaciones empresariales diarias. Las plataformas de observabilidad de datos supervisan continuamente:

• Cambios de esquema
• Valores nulos
• Valores atípicos
• Tuberías rotas

Esto ayuda a garantizar que cualquier desviación del comportamiento esperado se detecte en una fase temprana, antes de que los datos pasen a la fase posterior. Las plataformas salvaguardan la integridad de los datos y ayudan a los equipos a mantener entornos de datos fiables.

Apoyo a la toma de decisiones basada en datos

Las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones estratégicas. Si los datos que alimentan los cuadros de mando o los modelos de aprendizaje automático son erróneos, los resultados pueden dar lugar a costosos errores y provocar desconfianza en los datos. Con una plataforma de observabilidad de datos, los equipos ganan confianza en los datos que utilizan, lo que contribuye directamente a una toma de decisiones más rápida e inteligente. A su vez, la organización puede esperar mejores resultados basados en esas decisiones y predicciones.

Características principales de las plataformas de observación de datos

Cada plataforma de observabilidad de datos tendrá sus propias capacidades y complementos. Sin embargo, hay algunas características generales que las organizaciones pueden esperar encontrar en cualquier buena plataforma de observabilidad de datos.

Supervisión y alertas en tiempo real

La información en tiempo real es una característica distintiva de cualquier plataforma moderna de observación de datos. Estos sistemas proporcionan alertas instantáneas cuando se detectan anomalías, lo que permite a los equipos responder antes de que el problema se propague. Esta capacidad reduce el tiempo de inactividad de los datos y minimiza la interrupción de los procesos empresariales.

Línea de datos y análisis de impacto

Es fundamental comprender de dónde proceden los datos, cómo se transforman y dónde se consumen. Las plataformas de observabilidad de datos ofrecen visualización del linaje de datos, lo que permite a los equipos rastrear el origen y el flujo de datos en todo el sistema. Cuando surgen problemas, pueden identificar rápidamente qué conjuntos de datos o cuadros de mando están afectados.

Integración con la infraestructura de datos existente

No hay dos organizaciones que tengan pilas de datos idénticas. Una buena plataforma de observabilidad de datos se integra perfectamente con otros elementos de infraestructura, minimizando las fricciones durante la implantación. Esto suele incluir la integración con:

• Herramientas conocidas de extracción, carga y transformación (ELT).
• Almacenes de datos en la nube.
• Herramientas de inteligencia empresarial (BI).
• Lagos de datos.

La integración de sistemas garantiza que la observabilidad de los datos se convierta en una extensión del ecosistema de datos existente en la organización, no en una solución aislada.

Cómo funcionan las plataformas de observación de datos

Cada plataforma de observabilidad de datos tendrá sus propios procesos específicos. Sin embargo, todas realizan una serie de funciones que pueden generalizarse. A continuación se indican los pasos que siguen las plataformas típicas, independientemente de sus características adicionales.

Recogida y análisis de datos

La plataforma comienza recopilando metadatos, registros, métricas e historiales de consulta de diversas fuentes de la pila de datos. Este enfoque no invasivo significa que la plataforma no requiere acceso directo a los datos en bruto. A continuación, aplica algoritmos de aprendizaje automático y modelos heurísticos para analizar patrones, detectar anomalías y predecir posibles fallos.

Identificación y resolución de problemas con los datos

Una vez detectado un problema, la plataforma realiza un análisis de la causa raíz para ayudar a los equipos a entender qué ha fallado y dónde. Tanto si se trata de un trabajo de transformación defectuoso como de un desajuste del esquema o de valores inesperados, los usuarios pueden tomar medidas correctivas inmediatas, a menudo directamente desde la interfaz de la plataforma.

Ventajas de las plataformas de observación de datos

Las organizaciones que utilizan plataformas de observabilidad de datos experimentan una amplia gama de beneficios. Estas plataformas ayudan a las empresas a mantener buenas prácticas de gobernanza de datos, tomar mejores decisiones empresariales y reducir el tiempo que se tarda en arreglar o resolver cualquier problema de calidad de datos que pueda surgir.

Mejora de la eficacia operativa

Al automatizar la detección y resolución de problemas de datos, los equipos pueden dedicar menos tiempo a la extinción de incendios y más a tareas de valor añadido. Esto permite acelerar los ciclos de entrega, mejorar la asignación de recursos y aumentar la productividad de los equipos de ingeniería de datos, análisis y operaciones.

Reducción del tiempo de inactividad de los datos

El tiempo de inactividad de los datos, que se produce cuando faltan, se retrasan o son incorrectos, puede paralizar la toma de decisiones. Las plataformas de observabilidad de datos reducen drásticamente el tiempo de inactividad al detectar y resolver los problemas de forma proactiva y rápida, a menudo incluso antes de que los usuarios de la empresa sean conscientes del problema.

Mayor colaboración entre equipos

Las plataformas de observabilidad suelen incluir cuadros de mando compartidos, funciones de alerta y registros de auditoría, lo que fomenta la transparencia entre los equipos de datos. Esto fomenta una cultura de colaboración y rendición de cuentas, lo que permite a las partes interesadas de ingeniería, análisis y negocio trabajar juntas de forma más eficaz.

Elegir la plataforma de observación de datos adecuada

Seleccionar la plataforma adecuada depende de varios factores:

• Escalabilidad: ¿Puede gestionar el volumen y la velocidad de los datos de la organización?
• Facilidad de integración: ¿Encaja en la arquitectura existente de la organización?
• Personalización: ¿Permite la plataforma a los usuarios personalizar alertas, umbrales y métricas?
• Interfaz de usuario: ¿Es intuitiva tanto para usuarios técnicos como no técnicos?
• Apoyo y comunidad: ¿Existe una red sólida de usuarios y recursos?

Busque proveedores que ofrezcan demostraciones prácticas, pruebas gratuitas y clientes de referencia en sectores similares para orientar la decisión de compra.

Qué esperar de las soluciones de observación de datos en el futuro

La observabilidad de datos es un mercado en crecimiento, con muchas empresas que empiezan a trabajar en soluciones y herramientas como plataformas integrales. A continuación, ofrecemos una breve lista de lo que cabe esperar en los próximos años, a medida que la necesidad de plataformas de observabilidad de datos mejores, más rápidas y más precisas se hace más acuciante.

Posibles innovaciones futuras

El campo de la observabilidad de los datos evoluciona rápidamente. Algunas tendencias emergentes son:

• Corrección automatizada: Plataformas que no solo detectan problemas, sino que los solucionan de forma autónoma.
• Cobertura ampliada: La capacidad de observación se amplía más allá de las canalizaciones de datos para incluir la gobernanza, el cumplimiento y las métricas de uso.
• Observabilidad unificada: Consolidación de la supervisión de datos, aplicaciones e infraestructura en un único panel.

Más IA y ML para compensar la carga de trabajo manual

La IA y el aprendizaje automático son el núcleo de las plataformas de observabilidad de nueva generación. Estas tecnologías permiten a la plataforma aprender de incidentes históricos, detectar anomalías complejas y predecir fallos potenciales con mayor precisión de lo que jamás podrían hacerlo las reglas o umbrales manuales. A medida que estos modelos maduren, la observabilidad será más predictiva que reactiva, lo que transformará radicalmente la forma en que las organizaciones gestionan la calidad de los datos.

Preguntas frecuentes sobre la Plataforma de Observabilidad de Datos

Obtenga las respuestas a algunas de las preguntas más frecuentes sobre las plataformas de observabilidad de datos:

¿Es lo mismo observabilidad de los datos que control de su calidad?

No exactamente. La supervisión de la calidad de los datos es un componente de la observabilidad de los datos. Mientras que la calidad de los datos se centra en el estado de los datos en sí, como su exactitud e integridad, la observabilidad también abarca el estado de las canalizaciones, la infraestructura, el linaje y el impacto en el usuario.

¿Necesito un equipo independiente para gestionar una plataforma de observabilidad de datos?

No necesariamente. Muchas plataformas modernas están diseñadas para el autoservicio, con interfaces accesibles para ingenieros de datos, analistas y usuarios empresariales. A la hora de elegir una plataforma de observabilidad de datos, hay que tener en cuenta aspectos como su interfaz de usuario, su diseño optimizado y si cuenta con una comunidad de soporte que ofrezca consejos o solución de problemas.

¿Puede una plataforma de observabilidad de datos integrarse con un almacén de datos en la nube?

Sí, las principales plataformas ofrecen integraciones nativas con almacenes de datos en la nube, herramientas ETL, marcos de orquestación y herramientas de BI. Confirme siempre la compatibilidad durante el proceso de evaluación.

¿Cuánto se tarda en implantar una plataforma de observabilidad de datos?

Dependiendo de la complejidad del entorno de datos, la implantación puede durar desde unos pocos días hasta varias semanas. La mayoría de los proveedores ofrecen asistencia y equipos de atención al cliente para guiar la implantación. Algunos proveedores, como Actian, ofrecen demostraciones personalizadas para ayudar a los usuarios a aclimatarse a las numerosas funciones de la plataforma.

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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%.