A medida que las organizaciones procesan enormes volúmenes de datos en sistemas distribuidos, los riesgos de deterioro de los datos, interrupciones del servicio y análisis inexactos no dejan de aumentar. Un simple retraso en un sistema anterior o un error de transformación en un flujo de datos puede repercutir en los paneles de análisis y los informes empresariales, lo que da lugar a una toma de decisiones errónea.
Las herramientas de observabilidad de datos ayudan a prevenir estos problemas. Al ofrecer una visibilidad integral de los flujos de datos y la infraestructura, estas herramientas permiten a los equipos detectar, diagnosticar y resolver los problemas relacionados con los datos en una fase temprana, antes de que se propaguen a las fases posteriores.
Esta guía analiza qué es la observabilidad de datos, las características principales de las herramientas modernas de observabilidad, cómo evaluar las soluciones y cómo Actian ayuda a las organizaciones a lograr una observabilidad de datos sólida.
Observabilidad de los datos: una breve introducción
La observabilidad de los datos se refiere a la capacidad de una organización para supervisar, comprender y confiar en los datos que circulan por sus sistemas. Tomando prestados conceptos de la observabilidad del software —métricas, registros y trazas—, la observabilidad de los datos amplía la visibilidad para incluir:
- Calidad de los datos
- Linaje
- Dependencias
- Frescura
- Cambios de esquema
- Anomalías
En lugar de limitarse a supervisar el rendimiento a nivel de infraestructura, las herramientas de observabilidad de datos ofrecen una visión más detallada del estado y el comportamiento de los datos en los flujos de trabajo, las plataformas y los entornos.
Por qué es tan importante observar los datos
A medida que las pilas de datos modernas se fragmentan cada vez más, resulta más difícil localizar los problemas relacionados con los datos y comprender dónde se originan. Un retraso en un sistema fuente o una transformación fallida pueden propagarse rápidamente, afectando a los paneles de análisis y a las decisiones empresariales.
La observabilidad de los datos es esencial porque garantiza:
- Detección en tiempo real de problemas con los datos.
- Reducción del tiempo de inactividad de los datos.
- Análisis más precisos y fiables.
- Mejora de la colaboración entre los equipos de datos.
- Reducir el riesgo empresarial derivado de los errores en los datos.
- Sin observabilidad, la identificación y resolución de este tipo de problemas se vuelve lenta, reactiva y propensa a errores.
Principales ventajas de la observabilidad de los datos
Las organizaciones que adoptan herramientas de observabilidad de datos suelen experimentar:
Improved Data Quality
Los errores se detectan de forma proactiva, antes de que afecten a los sistemas posteriores.
Análisis más rápido de las causas fundamentales
La información sobre el linaje y las dependencias permite a los equipos rastrear los problemas hasta su origen.
Operaciones optimizadas
Las alertas automáticas reducen la necesidad de supervisión manual y ayudan a los equipos a dar prioridad a los problemas críticos.
Asistencia en materia de cumplimiento normativo
La observabilidad permite hacer un seguimiento de cómo se mueven y transforman los datos entre los distintos sistemas.
Mayor confianza en los productos de datos
Los responsables de la toma de decisiones confían cada vez más en los paneles de control, los informes y los análisis.
Características principales de las herramientas de observación de datos
Aunque las herramientas difieren en su implementación, las principales soluciones de observabilidad de datos suelen incluir las siguientes capacidades básicas:
Funciones de supervisión y alerta
La supervisión en tiempo real y las alertas inteligentes constituyen la base de la observabilidad de los datos. Las herramientas deben permitir a los equipos:
- Realiza un seguimiento del estado del proceso y de la actualidad de los datos.
- Detectar cambios en el esquema.
- Detectar anomalías.
- Configura alertas para que avisen cuando se superen los umbrales.
Estas funciones evitan que las partes interesadas utilicen datos obsoletos o incorrectos.
Linaje de datos y análisis de impacto
El linaje de datos ofrece información sobre el recorrido que siguen los datos desde su origen hasta su destino, incluyendo todas las transformaciones que se producen a lo largo del proceso.
El análisis de impacto ayuda a los equipos a comprender cómo los cambios en las fases iniciales afectan a los procesos posteriores.
En conjunto, el análisis de linajes y el análisis de impacto permiten:
- Solución de problemas más rápida.
- Una gobernanza más sólida.
- Informes de cumplimiento claros.
- Visibilidad completa de las dependencias.
Los diagramas de linaje también permiten crear registros de auditoría para fines normativos y de gobernanza.
Integración con los sistemas de datos existentes
Las herramientas de observabilidad eficaces se integran a la perfección con los componentes esenciales de la pila de datos, entre los que se incluyen:
- Almacenes de datos (por ejemplo, BigQuery, Redshift).
- Herramientas ETL/ELT (por ejemplo, dbt, Airflow, Fivetran).
- Plataformas de BI (por ejemplo, Looker, Tableau, Power BI).
- Principales proveedores de servicios en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
Esto garantiza una visibilidad total sin necesidad de realizar cambios importantes en la infraestructura existente.
Elegir la herramienta adecuada para la observación de datos
A la hora de elegir una solución, las organizaciones deben dar prioridad a las herramientas que:
- Detección avanzada de anomalías.
- Funciones de análisis de las causas fundamentales.
- Documentación automatizada.
- Alertas personalizables.
- Rendimiento escalable en conjuntos de datos de gran tamaño.
Las herramientas que incorporan el aprendizaje automático ofrecen un contexto más amplio y una mayor adaptabilidad en comparación con los umbrales de supervisión estáticos.
Evaluar la compatibilidad con la infraestructura actual
Una herramienta de observabilidad adecuada debería complementar —en lugar de complicar— el entorno actual.
Entre los aspectos clave que hay que tener en cuenta en materia de compatibilidad se incluyen:
- Fuentes de datos y destinos admitidos.
- Integración con herramientas de orquestación.
- Flexibilidad de implementación (SaaS o en las propias instalaciones).
- Compatibilidad con API y capacidad de ampliación.
Elegir una herramienta que se adapte a la arquitectura existente acelera la obtención de beneficios.
Escalabilidad y necesidades futuras
A medida que aumentan los volúmenes de datos y evolucionan las arquitecturas, la observabilidad debe adaptarse en consecuencia.
Busca herramientas que admitan:
- Mayor volumen y velocidad de los datos.
- Formatos de datos más variados.
- Entornos multinube e híbridos.
Los modelos de implementación flexibles y los precios modulares pueden ayudar a las organizaciones a crecer de forma rentable.
Observabilidad de datos vs. supervisión de datos
Aunque están relacionados, ambos conceptos tienen finalidades distintas.
| Característica | Supervisión de datos | Data Observability |
|---|---|---|
| Enfoque | Indicadores superficiales | Visibilidad completa del estado de los datos |
| Alcance | Rendimiento de las infraestructuras | Calidad de los datos, trazabilidad, actualidad, anomalías |
| Detección de problemas | Reactivo | Proactivo y predictivo |
| Herramientas | Registros y paneles de control | Detección basada en el aprendizaje automático, linaje y mapeo de dependencias |
Cuándo utilizar cada uno
- Utiliza la supervisión para realizar un seguimiento de las métricas de estado y rendimiento del sistema.
- Utiliza la observabilidad cuando necesites comprender cómo se mueven, transforman y afectan los datos a los resultados empresariales.
Las organizaciones obtienen el máximo beneficio cuando se combinan ambos enfoques.
Aplicación de la observabilidad de los datos
A continuación se indican los pasos clave para implementar la observabilidad de datos en una organización:
6 pasos para una aplicación con éxito
- Definir los objetivos: Identificar los procesos y sistemas que requieren observabilidad.
- Evaluar las herramientas existentes: Comprender las capacidades actuales de supervisión y trazabilidad.
- Empieza con un proyecto piloto: Empieza por un proceso o un sistema de informes fundamental.
- Selecciona una solución: Elige una herramienta que se integre a la perfección con la pila de datos.
- Implemente el sistema de forma gradual: Amplíe la observabilidad de forma gradual y perfeccione el proceso en función de los primeros resultados.
- Formar a los equipos: Asegúrese de que los analistas, ingenieros y administradores sepan cómo utilizar la herramienta.
Superar los retos comunes
Cambio cultural
Fomentar la responsabilidad y la rendición de cuentas para reducir la resistencia a los nuevos flujos de trabajo.
Complejidad
Empieza por las métricas básicas antes de incorporar funciones avanzadas.
Fatiga de la herramienta
Elige una solución integral para evitar la duplicación de herramientas.
Mejora la fiabilidad de los datos con Actian
Actian Data Observability identifica de forma proactiva los problemas de calidad de los datos, los previene y permite IA agencial con total confianza. Infórmate hoy mismo.
Preguntas frecuentes
Las herramientas de observabilidad de datos supervisan el estado, la calidad y la fiabilidad de los datos a medida que estos circulan por los flujos de trabajo y los sistemas. Realizan un seguimiento de la actualidad de los datos, los cambios en los esquemas, las anomalías, el linaje y las dependencias para ayudar a los equipos a identificar los problemas de forma temprana. Al ofrecer una visibilidad completa del comportamiento de los datos, estas herramientas garantizan que las organizaciones puedan confiar en los datos utilizados en los análisis y la toma de decisiones.
Las herramientas de observabilidad de datos recopilan metadatos, métricas y registros de los flujos de trabajo, los sistemas de almacenamiento y las aplicaciones. Aplican reglas, aprendizaje automático y detección de anomalías para identificar inconsistencias o patrones inesperados. Cuando se detectan problemas, las herramientas generan alertas, proporcionan información sobre la causa raíz y muestran el linaje de los datos para ayudar a los equipos a resolverlos rápidamente.
Estas herramientas evitan que los datos obsoletos, faltantes o incorrectos lleguen a las fases posteriores del proceso, ya que detectan los problemas en tiempo real. Ayudan a los equipos a resolver fallos en el flujo de datos, desviaciones en los esquemas, transformaciones inesperadas y problemas de calidad de los datos. Al mejorar la visibilidad y reducir la supervisión manual, las herramientas de observabilidad minimizan el tiempo de inactividad y el riesgo empresarial.
Una herramienta eficaz de observabilidad de datos incluye supervisión en tiempo real, detección de anomalías, detección de cambios en los esquemas, visualización del linaje de datos y alertas inteligentes. Debe integrarse con los almacenes de datos existentes, las herramientas ETL/ELT, las plataformas de BI y los entornos en la nube. Las soluciones avanzadas también incluyen aprendizaje automático para obtener información predictiva y documentación automatizada.
La supervisión de datos realiza un seguimiento de métricas predefinidas, como el rendimiento del sistema, la latencia o el estado del proceso. La observabilidad de los datos va más allá, ya que analiza el estado real de los datos: su calidad, actualidad, linaje y anomalías. La supervisión es reactiva, mientras que la observabilidad es proactiva y predictiva, lo que ayuda a los equipos a prevenir problemas antes de que afecten a los análisis.
Detectan valores faltantes, patrones inusuales, cambios en la distribución o problemas de esquema tan pronto como se producen. Las herramientas de observabilidad rastrean los problemas hasta su origen, lo que ayuda a los equipos a corregirlos con rapidez y precisión. Esta detección proactiva mejora la fiabilidad, la precisión y la credibilidad generales de los productos de datos.
Busque herramientas que se integren con su infraestructura de datos actual, sean compatibles con sus tecnologías de nube y de flujos de trabajo, y se adapten al volumen y la complejidad de los datos. Evalúe funciones como la detección de anomalías, el seguimiento del origen de los datos, las alertas y el análisis de las causas raíz. Las organizaciones también deben tener en cuenta la facilidad de implementación, las capacidades de aprendizaje automático y la compatibilidad con los procesos de gobernanza.
La mayoría de las herramientas de observabilidad modernas están diseñadas para funcionar en arquitecturas multicloud e híbridas. Se integran con los principales proveedores de servicios en la nube, los sistemas locales y las herramientas de orquestación para ofrecer una visibilidad unificada. Esto garantiza una supervisión coherente y la calidad de los datos en entornos distribuidos.
Sí. Las herramientas de observabilidad realizan un seguimiento del linaje, las transformaciones y los patrones de acceso, lo que facilita demostrar el cumplimiento de los requisitos de gobernanza de datos y normativos. Permiten generar registros de auditoría, controles de calidad de los datos y la documentación necesaria para marcos normativos como el RGPD, la HIPAA y las normativas específicas del sector.
Las herramientas de observabilidad reducen los costes operativos al automatizar la supervisión, agilizar el análisis de las causas raíz y prevenir las interrupciones del servicio relacionadas con los datos. Ayudan a las organizaciones a evitar informes inexactos, riesgos de incumplimiento normativo y costosas correcciones posteriores. El resultado es un análisis más fiable y una toma de decisiones más rápida.
