¿Qué es la observabilidad de los datos?

A medida que los ecosistemas de datos se vuelven más complejos, garantizar la salud, la calidad y la visibilidad de los datos nunca ha sido tan importante. La observabilidad de los datos ofrece a las organizaciones una visión completa de la calidad y el movimiento de sus datos en todos los sistemas.

Al tomar prestados los principios de la observabilidad del software, la observabilidad de los datos permite a los equipos de datos detectar, diagnosticar y resolver problemas de datos rápidamente, garantizando la confianza en la inteligencia empresarial, los análisis y la toma de decisiones.

Comprender la observabilidad de los datos

La observabilidad de los datos se refiere a la capacidad de una organización para comprender plenamente la salud y el comportamiento de sus datos en toda la pila de datos. Implica una supervisión, alerta y análisis continuos para garantizar que los datos son precisos, completos, oportunos y coherentes. A diferencia de los esfuerzos tradicionales de calidad de datos, que a menudo se basan en procesos reactivos y comprobaciones manuales, la observabilidad de datos proporciona métodos automatizados, escalables y proactivos para detectar y resolver problemas antes de que afecten a los usuarios intermedios.

El alcance de la observabilidad de los datos se extiende desde la ingesta de datos brutos, pasando por la transformación y el almacenamiento, hasta la presentación de los datos en cuadros de mando o modelos analíticos. Su objetivo es reducir los silos en la ingeniería de datos, la analítica y las operaciones, creando una visión holística del ciclo de vida de los datos.

Los 5 pilares de la observabilidad de los datos

La observabilidad de los datos consta de cinco pilares fundamentales:

1. Actualidad: Garantiza que los datos estén actualizados y lleguen cuando se espera, lo que ayuda a las partes interesadas a confiar en sus cuadros de mando y análisis.
2. Distribución: Este pilar se refiere a la forma y estructura de los datos. Las organizaciones deben detectar anomalías en el volumen, valores nulos o patrones inesperados. Esencialmente, cualquier desviación de las distribuciones esperadas debe ser rastreada y examinada para ver si la causa raíz es un problema de calidad de los datos.
3. Volumen: Realiza un seguimiento de la integridad de las tablas de datos, así como de la cantidad de datos que se generan. Supervisar el volumen y la integridad puede ayudar a alertar a los equipos cuando la cantidad de datos ingeridos supera o no alcanza los umbrales previstos.
4. Esquema: Esta faceta de la observabilidad de los datos rastrea los cambios en la estructura de un conjunto de datos, como los campos añadidos o ausentes, para evitar problemas posteriores. Los cambios en el esquema pueden dar lugar a datos inexactos o incluso a su pérdida.
5. Linaje: El seguimiento del linaje mapea el flujo de datos a través de los sistemas, ofreciendo visibilidad de las dependencias, transformaciones y causas raíz durante los incidentes. De este modo, los usuarios pueden saber dónde se produjo el incidente a lo largo del recorrido del conjunto de datos desde su origen hasta su punto final.

Juntos, estos componentes proporcionan un ecosistema en el que la salud de los datos es visible, medible y procesable.

Los 5 pilares de la observabilidad de los datos en acción

Desglosemos cada uno de los cinco pilares para ver cómo funcionan en casos de uso concretos.

Frescura y actualidad

La frescura se refiere a la actualidad de los datos en comparación con su origen. En muchas aplicaciones empresariales, los datos en tiempo real o casi real son fundamentales. Cualquier retraso puede dar lugar a perspectivas obsoletas u oportunidades perdidas. Las herramientas de observabilidad de datos rastrean la latencia de los datos en las canalizaciones y señalan cuándo los datos están obsoletos o retrasados.

Esto es especialmente importante en casos de uso como la detección de fraudes, la negociación de acciones y la gestión de inventarios, en los que incluso pequeños retrasos pueden tener consecuencias importantes. Por ejemplo, no mantener actualizados los datos de inventario de una empresa puede dar lugar a estanterías vacías o a que no se detecten casos de robo o malversación.

Volumen y flujo de datos

Observar el volumen de datos ayuda a los equipos a detectar irregularidades, como picos o caídas inesperadas, que podrían indicar errores o cuellos de botella previos. Por ejemplo, un descenso repentino de los registros de transacciones diarias podría indicar un fallo en una llamada a la API o un trabajo ETL defectuoso.

El seguimiento del flujo de datos garantiza que los datos se mueven sin problemas a través de las etapas de ingestión, procesamiento y almacenamiento, lo que ayuda a mantener la continuidad y la integridad de los conjuntos de datos.

Esquema y estructura

El esquema de datos define la estructura de los conjuntos de datos, que incluye los nombres, tipos y organización de los campos. Los cambios en el esquema, como la adición de una nueva columna o la modificación de un tipo de datos, pueden romper las aplicaciones o modelos posteriores.

Las herramientas de observabilidad de datos controlan la desviación del esquema y los cambios estructurales para evitar errores y mantener la compatibilidad entre sistemas. La detección temprana de problemas de esquema ayuda a evitar fallos en tiempo de ejecución y corrupción de datos.

Linaje y trazabilidad de los datos

Comprender de dónde proceden los datos y cómo cambian con el tiempo es crucial. El linaje de datos proporciona esta trazabilidad, permitiendo a los usuarios rastrear los datos hasta su origen y comprender cada transformación que sufren.

Con una visibilidad completa del linaje, los equipos pueden evaluar rápidamente el impacto de los cambios, depurar problemas y garantizar el cumplimiento normativo con GDPR, HIPAA y otras regulaciones. El linaje de datos también fomenta la rendición de cuentas y mejora las prácticas de gobernanza de datos.

La importancia de la observabilidad de los datos en la gestión empresarial

Las empresas y organizaciones necesitan implantar procesos de observabilidad de datos por diversas razones. Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de disponer de información sobre la mala calidad de los datos o los conjuntos de datos incompletos. A continuación se describen las principales formas en las que la observabilidad de los datos se ha convertido en una faceta necesaria de una gestión saludable de los datos empresariales.

Mejorar la calidad y fiabilidad de los datos

Las empresas modernas manejan datos procedentes de fuentes muy diversas, como CRM, sistemas ERP y API externas. El volumen y la complejidad hacen que las comprobaciones tradicionales de la calidad de los datos resulten insuficientes. La observabilidad de los datos ayuda a corregir esta situación evaluando continuamente los datos en busca de anomalías, valores perdidos, duplicados, cambios de esquema y otros problemas de calidad. Esto aumenta la confianza en los informes empresariales, los cuadros de mando, los modelos de aprendizaje automático y, en última instancia, las decisiones empresariales.

Al implantar la observabilidad de los datos, las organizaciones se aseguran de que sus equipos trabajan con datos limpios y precisos y pueden rastrear eficazmente los problemas hasta sus causas originales. Esto se traduce en una mejora de la experiencia del cliente, una previsión más precisa y una reducción del riesgo de cumplimiento normativo.

Facilitar la resolución proactiva de problemas

Uno de los aspectos más valiosos de la observabilidad de los datos es su naturaleza proactiva. En lugar de reaccionar ante cuadros de mando rotos o campos que faltan, los equipos de datos pueden identificar y abordar los problemas antes de que se agraven. Por ejemplo, si una métrica clave cae repentinamente debido a un fallo en una tubería, un sistema de observabilidad puede detectar la anomalía, localizar el origen y notificarlo inmediatamente a las partes interesadas.

Este cambio de la extinción reactiva a la supervisión proactiva ahorra tiempo y recursos, al tiempo que mejora la eficacia de los equipos de datos.

Observabilidad de los datos frente a supervisión de los datos

Aunque la supervisión de datos es un componente de la observabilidad de datos, ambos no son lo mismo. La supervisión suele consistir en establecer alertas basadas en umbrales o parámetros predefinidos. Es reactiva y de alcance limitado.

La observabilidad de los datos, por su parte, proporciona una visión más holística. Combina la supervisión con el análisis de la causa raíz, el linaje de los datos, la detección de anomalías y la visibilidad de todo el sistema. Las herramientas de observabilidad no se limitan a indicar cuándo algo va mal. En su lugar, ayudan a los equipos de datos a entender por qué está mal y a mitigar el problema o indicar a los equipos cómo solucionarlo.

Observabilidad de los datos frente a garantía de calidad de los datos

El aseguramiento de la calidad de los datos (DQA) implica procesos y reglas para garantizar que los datos cumplen normas específicas. Suele incluir comprobaciones manuales, guiones de prueba o reglas de validación aplicadas durante la preparación de los datos o después de su ingestión.

La observabilidad de los datos complementa y mejora el DQA automatizando la detección en más dimensiones y a una escala mucho mayor. En lugar de basarse únicamente en pruebas predefinidas, los sistemas de observabilidad utilizan el aprendizaje automático y la detección de anomalías para descubrir problemas hasta ahora desconocidos, ofreciendo una gestión de datos más dinámica y proactiva.

Actian permite observar los datos en profundidad

A medida que las empresas confían cada vez más en los datos para impulsar decisiones estratégicas, experiencias de clientes y eficiencia operativa, la necesidad de una sólida observabilidad de los datos se convierte en primordial. No solo permite a los equipos de datos garantizar la fiabilidad de sus activos de datos, sino que también genera confianza en toda la organización en las iniciativas basadas en datos.

Actian Data Observability ofrece monitorización en tiempo real, detección de anomalías y alertas inteligentes. Permite a las organizaciones obtener una visibilidad profunda del estado, la calidad y el movimiento de sus datos. Es compatible con los cinco pilares de la observabilidad, lo que garantiza que los equipos puedan abordar los problemas de forma proactiva antes de que interrumpan las operaciones. Visite el producto.

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.