Índice
Fundamentos de la observabilidad de los datos
¿Qué es la observabilidad de los datos?
El imperativo empresarial de la observabilidad de los datos
El papel técnico de la observabilidad de los datos
El lado humano de los datos: Personas clave y sus puntos débiles
Casos prácticos de observabilidad de datos para organizaciones modernas
6 casos habituales de uso empresarial
- Servicios financieros: Gestión de riesgos y detección del fraude
- Sanidad: Seguridad del paciente y excelencia operativa
- Comercio minorista y electrónico: Optimización de la experiencia del cliente
- Fabricación: Optimización de la producción y control de calidad
- Telecomunicaciones: Rendimiento de la red y servicio al cliente
- Energía y servicios públicos: Supervisión de infraestructuras y cumplimiento de la normativa
8 Casos de uso técnico
- Supervisión de canalizaciones de datos y recuperación automatizada
- Rendimiento del modelo ML y detección de la deriva de los datos
- Cumplimiento de la normativa y automatización de la gobernanza de datos
- Optimización de costes y gestión de recursos
- Calificación de la calidad de los datos y gestión de SLA
- Respuesta a incidentes y análisis de causas
- Línea de datos y análisis de impacto
- Control de la calidad de los datos
Fundamentos de la observabilidad de los datos
La importancia de los datos nunca ha sido mayor. Las empresas manejan y generan más datos que nunca, y toman decisiones empresariales críticas basadas en esos datos. Esto ha llevado a la observabilidad de los datos al primer plano de las conversaciones y, para entenderla mejor, aquí tienes una visión global de lo que es la observabilidad de los datos y cómo es utilizarla en el día a día.
¿Qué es la observabilidad de los datos?
Observabilidad de los datos es la capacidad de comprender la salud y el estado de los datos en sus sistemas mediante la medición de la calidad, la fiabilidad y el linaje. Le permite ser el primero en saber cuándo los datos están mal, qué se ha rotoy cómo arreglarlo. Un sistema de observabilidad de datos saludable mantendrá su ecosistema de datos funcionando sin problemas, reduciendo los problemas y mejorando la comprensión de los datos.
La observabilidad de datos es un enfoque holístico que automatiza la identificación y resolución de problemas de datos, simplificando la gestión del sistema de datos y mejorando el rendimiento. Abarca la comprensión y la gestión experta de la salud y el rendimiento de los datos, las canalizaciones y los procesos empresariales críticos.
Algunos ejemplos destacados de plataformas de observabilidad de datos son: Acceldata, Actian Data ObservabilityAnomalo, Bigeye, Datafold, Great Expectations, Monte Carlo y Soda.
La supervisión adecuada de los datos, la evaluación de la calidad y la integración con su ecosistema de datos existente son cruciales para una estrategia de datos integral y la visibilidad en la empresa. Una solución de observabilidad de datos sin esta visión holística proporciona una narrativa incompleta, lo que limita las perspectivas que puede extraer de sus datos.
El imperativo empresarial de la observabilidad de los datos
La observabilidad de los datos es fundamental para que las organizaciones puedan tomar decisiones con conocimiento de causa de forma rápida y eficaz. Lo que está en juego no podría ser más importante. Gartner estima que "hasta 2025, al menos el 30% de los proyectos de IA se abandonarán tras la prueba de concepto debido a la mala calidad de los datosy "el 93% de los equipos no detectan los problemas de datos antes de que afecten al negocio".
La mayoría de las organizaciones creen que sus datos no son fiables, y no se puede subestimar el impacto de los datos erróneos. En mayo de 2022, Unity Software descubrió que había estado ingiriendo datos erróneos de un gran cliente, lo que provocó un desplome del 30% en las acciones de la empresa y, en última instancia, le costó 110 millones de dólares en ingresos perdidos. El coste de corregir datos erróneos crece exponencialmente en cada fase de uso.
La observabilidad de los datos es una capa estratégica esencial para cualquier organización que desee mantener la competitividad en un mundo impulsado por los datos. La capacidad de actuar con rapidez a partir de datos fiables se traduce en una mayor eficiencia operativa, mejores relaciones con los clientes y una mayor rentabilidad.
El papel técnico de la observabilidad de los datos
La función principal de la observabilidad de los datos es facilitar operaciones de datos fiables, no sólo supervisar los datos en sí. La observabilidad de los datos se refiere a la práctica de supervisar, gestionar y mantener los datos de forma que se garantice su calidad, disponibilidad y fiabilidad en los distintos procesos, sistemas y conductos de una organización.
La consecución de los imperativos empresariales de la observabilidad de los datos depende en gran medida de estas 4 capacidades técnicas clave:
- Control de datos: Es fundamental para las aplicaciones que requieren una actuación inmediata, como los sistemas de detección de fraudes, la gestión de las interacciones con los clientes y las estrategias de fijación dinámica de precios.
- Detección y resolución automatizadas de problemas: Las plataformas modernas de observabilidad de datos deben manejar grandes conjuntos de datos y soportar eficazmente la detección de anomalías complejas. Esta capacidad es especialmente importante en los sectores minorista, financiero y de telecomunicaciones, donde la capacidad de detectar y resolver problemas automáticamente es necesaria para mantener la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
- Calidad y accesibilidad de los datos: La calidad de la información está directamente relacionada con la calidad de los datos introducidos y almacenados en los sistemas. Garantizar que los datos sean precisos, estén limpios y sean fácilmente accesibles es primordial para un análisis eficaz, la elaboración de informes y el entrenamiento de modelos de IA.
- Capacidades avanzadas: Las plataformas modernas de observabilidad de datos están evolucionando para responder a nuevos retos y oportunidades mediante:
- Detección de anomalías mediante IA: Aprovecha el aprendizaje automático para identificar patrones inusuales de forma automática.
- Linaje de datos de extremo a extremo: Permite una visibilidad completa del flujo de datos y sus dependencias.
- Análisis automatizado de causas: Facilita la resolución rápida de problemas directamente en el entorno de observabilidad.
El lado humano de los datos: Personas clave y sus puntos débiles
La observabilidad de los datos tiene amplias ventajas. He aquí algunos ejemplos de personas y cómo se benefician de la observabilidad de los datos.
- Ingenieros de datos que se encargan de crear y mantener la infraestructura de datos y las canalizaciones que alimentan los sistemas de observabilidad. Necesitan una supervisión exhaustiva de las canalizaciones de datos para identificar y resolver problemas de forma proactiva antes de que afecten a los consumidores y procesos empresariales posteriores.
- Analistas de datos que se especializan en procesar y analizar datos para extraer información, basándose en datos observables de alta calidad para elaborar informes precisos. Necesitan tener la certeza de que los datos que analizan son precisos y están actualizados para proporcionar información fiable a las partes interesadas sin cuestionar la calidad de los datos.
- Científicos de datos que utilizan técnicas analíticas avanzadas y dependen de datos observables y de alta calidad para el entrenamiento y despliegue de modelos. Necesitan visibilidad de la calidad y el linaje de los datos para confiar en los conjuntos de datos que alimentan sus modelos y comprender cuándo el rendimiento del modelo se degrada debido a problemas con los datos.
- Ingenieros DevOps que gestionan la infraestructura técnica que soporta las plataformas de observabilidad de datos y garantizan la fiabilidad del sistema. Necesitan sistemas de supervisión y alerta que les ayuden a mantener la infraestructura de apoyo a las operaciones de datos al tiempo que garantizan un tiempo de inactividad mínimo y un rendimiento óptimo.
- Desarrolladores de inteligencia empresarial (BI) que crean cuadros de mando e informes que dependen de fuentes de datos observables y fiables. Necesitan herramientas de observabilidad de datos que se integren con sus plataformas de generación de informes para ofrecer cuadros de mando precisos y alertar a los usuarios empresariales cuando los problemas de calidad de los datos puedan afectar a sus informes.
- Responsables de cumplimiento que garantizan que las prácticas de gestión de datos cumplen los requisitos normativos y se benefician de la observabilidad en el tratamiento de los datos. Necesitan un linaje de datos completo y pistas de auditoría hasta el nivel de campo para demostrar el cumplimiento normativo y responder rápidamente a las consultas sobre gobernanza de datos.
- Directores de TI que supervisan la infraestructura tecnológica y necesitan visibilidad del rendimiento y los costes de las soluciones de observabilidad de datos. Necesitan plataformas de observabilidad de datos que proporcionen métricas claras de ROI y ayuden a optimizar los costes de la infraestructura de datos manteniendo altos niveles de servicio.
- Directores de Datos (CDO) que dirigen la estrategia de datos de la empresa y necesitan visibilidad a nivel ejecutivo de la salud de los datos en toda la organización. Necesitan métricas completas sobre la calidad de los datos, su uso y su impacto en el negocio para demostrar el valor de sus inversiones en datos e identificar áreas de mejora estratégica.
Casos prácticos de observabilidad de datos para organizaciones modernas
En esta sección, presentaremos casos de uso comunes tanto para la empresa como para el departamento de TI de la organización.
6 casos habituales de uso empresarial
En esta sección se destaca cómo la observabilidad de los datos respalda directamente los objetivos y estrategias empresariales fundamentales.
1. Servicios financieros: Gestión de riesgos y detección del fraude
Mejora la evaluación de riesgos y la prevención del fraude mediante la supervisión de los patrones de transacción, la calidad de los datos y las métricas de cumplimiento de la normativa en.
Ejemplos:
- Banca: Detección de anomalías en los volúmenes y patrones de las transacciones para identificar posibles fraudes, al tiempo que se garantiza el cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales mediante un seguimiento exhaustivo del linaje de los datos.
- Seguros: Supervisión de la calidad de los datos de los siniestros y de los plazos de tramitación para identificar patrones fraudulentos y garantizar la precisión de los modelos de evaluación de riesgos.
- Gestión de inversiones: Seguimiento de la actualidad y calidad de los datos de mercado para garantizar que las decisiones de gestión de carteras se basan en información precisa y oportuna.
2. Sanidad: Seguridad del paciente y excelencia operativa
Permite una supervisión exhaustiva de la calidad de los datos de los pacientes, los resultados de los dispositivos médicos y la eficacia del flujo de trabajo clínico para mejorar los resultados de los pacientes y el rendimiento operativo.
Ejemplos:
- Hospitales: Supervisión de la calidad de los datos de la historia clínica electrónica (HCE) para garantizar la exactitud de la información al paciente, la dosificación de los medicamentos y las recomendaciones de tratamiento.
- Farmacéutica: Seguimiento de la integridad de los datos de los ensayos clínicos y el cumplimiento de la normativa a lo largo de los procesos de desarrollo de fármacos.
- Productos sanitarios: Garantizar que los datos de los sensores IoT de los equipos de monitorización de pacientes mantengan la precisión y la disponibilidad para la toma de decisiones de atención crítica.
3. Comercio minorista y electrónico: Optimización de la experiencia del cliente
Mejora la experiencia del cliente mediante la supervisión de los datos del cliente, los niveles de inventario y el rendimiento del motor de recomendación. Es el equivalente empresarial a tener un comprador personal que nunca duerme: garantiza constantemente que sus clientes reciban los productos adecuados en el momento oportuno.
Ejemplos:
- Plataformas de comercio electrónico: Supervisión de la calidad de los datos del catálogo de productos, la precisión del inventario y el rendimiento del algoritmo de recomendación para evitar la decepción del cliente y la pérdida de ventas.
- Comercio omnicanal: Garantizar la coherencia de los datos de los clientes en los puntos de contacto en línea, móviles y en la tienda para ofrecer experiencias de compra fluidas.
- Cadena de suministro: Seguimiento de la calidad de los datos de inventario y de las métricas de rendimiento de los proveedores para optimizar los niveles de existencias y evitar situaciones de falta de existencias.
4. Fabricación: Optimización de la producción y control de calidad
Ofrece información sobre la calidad de los datos de producción, el rendimiento de los equipos y la eficacia de la cadena de suministro para optimizar los procesos de fabricación y garantizar la calidad de los productos.
Ejemplos:
- Automoción: Supervisión de los datos de los sensores de las líneas de producción para garantizar los estándares de control de calidad y predecir las necesidades de mantenimiento de los equipos.
- Aeroespacial: Seguimiento de los datos de trazabilidad de los componentes y las métricas de calidad durante todo el proceso de fabricación para garantizar la seguridad y el cumplimiento de la normativa.
- Bienes de consumo: Análisis de patrones de datos de producción para optimizar el procesamiento por lotes y reducir los residuos, manteniendo al mismo tiempo los estándares de calidad.
5. Telecomunicaciones: Rendimiento de la red y servicio al cliente
Ayuda a las organizaciones a gestionar los datos de rendimiento de la red, los patrones de uso de los clientes y las métricas de calidad del servicio para mejorar la fiabilidad de la red y la satisfacción del cliente.
Ejemplos:
- Redes móviles: Supervisión de los datos de calidad de las llamadas, las métricas de rendimiento de la red y los patrones de uso de los clientes para optimizar la capacidad de la red y reducir las interrupciones del servicio.
- Proveedores de servicios de Internet: Seguimiento de la utilización del ancho de banda, datos de disponibilidad del servicio y métricas de satisfacción del cliente para mejorar la prestación del servicio.
- Comunicaciones de empresa: Garantizar la calidad de los datos de las comunicaciones unificadas y la disponibilidad del sistema para la continuidad de la actividad.
6. Energía y servicios públicos: Supervisión de infraestructuras y cumplimiento de la normativa
Analiza los datos de consumo de energía, las métricas de rendimiento de la red y los datos de cumplimiento de la normativa medioambiental para garantizar una prestación de servicios fiable y el cumplimiento de la normativa.
Ejemplos:
- Utilidades eléctricas: Supervisión de la calidad de los datos de los contadores inteligentes y de las métricas de rendimiento de la red para optimizar la distribución de energía y predecir las necesidades de mantenimiento.
- Petróleo y gas: Seguimiento de datos de sensores de oleoductos e información de supervisión medioambiental para garantizar la seguridad de las operaciones y el cumplimiento de la normativa.
- Energías renovables: Análisis de la calidad de los datos meteorológicos y las métricas de producción de energía para optimizar la generación de energías renovables y la integración en la red.
Estos casos de uso demuestran cómo la observabilidad de los datos se ha convertido en la columna vertebral de la toma de decisiones basada en datos para organizaciones de todos los sectores. En una era en la que a menudo se dice que los datos son "el nuevo petróleo", la observabilidad de los datos actúa como refinería, convirtiendo ese recurso en bruto en combustible empresarial de alto octanaje.
8 Casos de uso técnico
¿Se ha preguntado alguna vez cómo se transforman las estrategias empresariales en realidad digital? Esta sección desvela la magia técnica de la observabilidad de los datos. Exploraremos ocho casos de uso que muestran cómo las tecnologías de observabilidad de datos transforman las visiones empresariales en información práctica y ventajas competitivas.
1. Supervisión del conducto de datos y recuperación automatizada
Las plataformas de observabilidad de datos supervisan los complejos conductos ETL/ELT y pueden recuperarse automáticamente de determinados tipos de fallos, proporcionando la resistencia informática necesaria para las operaciones de datos de misión crítica.
Características principales:
- Supervisión del estado de las canalizaciones con alertas automáticas de fallos en los trabajos, degradación del rendimiento y problemas de calidad de los datos.
- Mecanismos de recuperación automatizados para los fallos habituales de las canalizaciones, incluida la lógica de reintento y las fuentes de datos de reserva.
- Recomendaciones de optimización del rendimiento basadas en patrones históricos de ejecución de canalizaciones y utilización de recursos.
2. Rendimiento del modelo ML y detección de la desviación de los datos
Las organizaciones utilizan la observabilidad de los datos para supervisar las entradas y salidas de los modelos de aprendizaje automático e IA, detectando la desviación de los datos que podría degradar el rendimiento del modelo con el tiempo.
Características principales:
- Detección automatizada de la deriva de los datos utilizando métodos estadísticos para identificar cambios en las distribuciones de los datos de entrada.
- Supervisión del rendimiento de los modelos con seguimiento de la exactitud, la precisión, la recuperación y las métricas específicas de la empresa.
- Observabilidad del almacén de características garantizar una calidad de datos coherente para la formación de modelos y los procesos de inferencia.
3. Cumplimiento de la normativa y automatización de la gobernanza de datos
Muchas organizaciones aprovechan la observabilidad de los datos para la supervisión automatizada del cumplimiento normativo, garantizando que la gestión de datos confidenciales cumple los requisitos normativos como GDPR, HIPAA y SOX. Es como tener un responsable de cumplimiento digital que nunca duerme y detecta cualquier problema de gobernanza de datos antes incluso de que los auditores llamen a tu puerta.
Características principales:
- Informes de cumplimiento automatizados con plantillas predefinidas para los marcos normativos habituales.
- Supervisión de la privacidad de los datos incluida la detección de PII, el seguimiento de accesos y la aplicación de políticas de retención.
- Generación de registros de auditoría con un registro exhaustivo del acceso a los datos, las modificaciones y las ejecuciones de canalizaciones.
- Automatización de la aplicación de políticas que puede bloquear o poner en cuarentena los datos que infrinjan las normas de gobernanza.
4. Optimización de costes y gestión de recursos
Facilita la asignación inteligente de recursos y la optimización de costes mediante la supervisión de los costes de procesamiento de datos, la utilización del almacenamiento y la eficiencia informática en toda la infraestructura local y en la nube.
Características principales:
- Paneles de utilización de recursos que proporcionan visibilidad de los costes de computación, almacenamiento y red.
- Recomendaciones de escalado automatizadas basadas en patrones de carga de trabajo y requisitos empresariales.
- Detección de anomalías en los costes que identifica picos inesperados en los gastos de procesamiento de datos.
- Optimización de costes multicloud con recomendaciones para la colocación de cargas de trabajo en distintos proveedores de nubes.
5. Calificación de la calidad de los datos y gestión de SLA
Las organizaciones implantan sistemas automatizados de puntuación de la calidad de los datos que miden la salud de los datos en función de acuerdos de nivel de servicio (SLA) y requisitos empresariales predefinidos.
Características principales:
- Puntuación automatizada de la calidad de los datos utilizando ponderaciones configurables para las distintas dimensiones de la calidad.
- Seguimiento e informes de SLA con cuadros de mando que muestren el rendimiento con respecto a las métricas acordadas.
- Alerta proactiva cuando las puntuaciones de calidad de los datos caen por debajo de los umbrales aceptables.
- Análisis de tendencias históricas para identificar patrones de degradación y mejora de la calidad de los datos.
6. Respuesta a incidentes y análisis de causas
Las plataformas modernas de observabilidad de datos ofrecen funciones automatizadas de detección de incidentes, triaje y análisis de la causa raíz que reducen drásticamente el tiempo medio hasta la resolución (MTTR).
Características principales:
- Correlación inteligente de incidentes que agrupa problemas relacionados e identifica causas raíz comunes.
- Análisis de impacto automatizado que muestra qué sistemas y usuarios posteriores se ven afectados por los problemas de datos.
- Gestión colaborativa de incidencias con herramientas de comunicación integradas y automatización del libro de ejecución.
- Análisis posterior al incidente con generación automatizada de informes y recomendaciones de mejora de procesos.
7. Línea de datos y análisis de impacto
Proporciona funciones completas de seguimiento del linaje de datos y análisis de impacto que ayudan a las organizaciones a comprender las dependencias de los datos y evaluar el impacto potencial de los cambios.
Características principales:
- Descubrimiento automatizado del linaje que mapea el flujo de datos a través de ecosistemas de datos complejos y de múltiples proveedores.
- Seguimiento del linaje a nivel de columna muestra transformaciones y dependencias detalladas a nivel de campo.
- Análisis del impacto de los cambios que predice qué sistemas posteriores se verán afectados por los cambios anteriores.
- Integración de glosarios empresariales conectar el linaje de datos técnicos con la terminología y las definiciones empresariales.
8. Supervisión de la calidad de los datos
Permite la supervisión continua de las métricas de calidad de los datos en los sistemas de procesamiento por lotes y de flujo continuo, lo que proporciona visibilidad del estado de los datos a medida que fluyen a través de las canalizaciones.
Características principales:
- Detección de anomalías mediante algoritmos de aprendizaje automático para identificar problemas de calidad en los datos de flujo.
- Umbrales de calidad configurables con reglas específicas de la empresa para distintos tipos de datos y casos de uso.
- Integración con catálogos de datos para actualizar automáticamente los metadatos de los activos de datos en función de los resultados del control de calidad.
Las capacidades técnicas analizadas demuestran que la observabilidad de los datos no es sólo una ventaja, sino una necesidad. Dado que las empresas dependen cada vez más de los datos para la toma de decisiones y la formación, un marco sólido de observabilidad de datos puede marcar la diferencia a la hora de tomar una buena decisión.
La observabilidad de los datos ha pasado de ser una capacidad deseable a una base esencial para las operaciones empresariales modernas. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos en todos los aspectos de sus operaciones, el coste de los datos poco fiables se ha vuelto prohibitivo. Las empresas ya no pueden permitirse el lujo de una gestión reactiva de la calidad de los datos, en la que los problemas se descubren sólo después de que afecten a los resultados empresariales. La observabilidad de los datos proporciona la supervisión proactiva, la detección automatizada de anomalías y la visibilidad integral necesarias para proteger estos activos empresariales críticos. Las empresas modernas que no implantan marcos sólidos de observabilidad de datos corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a sus competidores, que pueden tomar decisiones más rápidas y precisas basándose en datos fiables.
Cada vez es más urgente adoptar la observabilidad de los datos a medida que las organizaciones adoptan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los modelos de IA son tan fiables como los datos que los alimentan, por lo que la observabilidad de los datos es fundamental para evitar la desviación de los modelos, garantizar la calidad de los datos de formación y mantener un rendimiento constante de la IA en entornos de producción. A medida que los volúmenes de datos siguen explotando, con creación mundial de datos proyectada para crecer de 33 zettabytes en 2018 a 175 zettabytes en 2025, los enfoques tradicionales de monitoreo basados en muestreo no pueden seguir el ritmo. Las organizaciones necesitan soluciones de observabilidad de datos escalables que puedan supervisar el 100 % de sus datos sin crear explosiones de costes informáticos ni cuellos de botella en el rendimiento.
Aquí es donde Actian Data Observability ya que está diseñada para satisfacer las demandas operativas de los entornos de datos modernos, ofreciendo una supervisión continua a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos. Proporciona una visibilidad granular del estado de las canalizaciones, la evolución de los esquemas, las métricas de calidad de los datos y el rendimiento de la infraestructura en arquitecturas híbridas y multicloud, al tiempo que mantiene la seguridad de los datos al acceder a los metadatos directamente donde residen. Con la detección de anomalías integrada, el rastreo automático del linaje y el diagnóstico de la causa raíz, Actian permite a los equipos de datos detectar y resolver los problemas antes de que se propaguen, reduciendo el tiempo de inactividad y minimizando el impacto aguas abajo. Su arquitectura escalable está diseñada para gestionar cargas de trabajo de gran volumen sin una sobrecarga informática excesiva, por lo que es ideal para organizaciones impulsadas por la IA y el análisis que requieren una fiabilidad completa de los datos a escala empresarial.
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