5 mejores herramientas de observabilidad de datos para la gobernanza de datos en 2026
La observabilidad de los datos es crucial para mantener la calidad de los datos, garantizar el cumplimiento y apoyar la gobernanza en todas las empresas. Con canalizaciones de datos complejas y arquitecturas multicloud, la necesidad de supervisión exhaustiva, seguimiento del linaje y aplicación automatizada de la calidad es primordial. Esta guía evalúa las cinco principales plataformas de observabilidad de datos que destacan en el cumplimiento de los requisitos de gobernanza de datos.
Cómo evaluamos las herramientas para la gobernanza de datos
Nuestra evaluación examinó el soporte de cada plataforma para gobierno de datos, calidad de los datosy observabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, desde su ingesta hasta su consumo. El mercado de la observabilidad de datos alcanzó los 2.330 millones de dólares en 2023y se prevé que crezca hasta los 6.230 millones de dólares en 2032, con una tasa interanual de crecimiento del 11,6%.
Criterios de clasificación y ponderación
Evaluamos cada herramienta en función de cinco criterios, ponderados según su importancia para la gobernanza de datos:
- Alineación de la gobernanza (30%): Contratos de datos, aplicación de políticas, visibilidad del linaje.
- Profundidad de la observabilidad (25%): Alertas en tiempo real, detección de anomalías, cobertura a través de capas de datos.
- Automatización e integración CI/CD (20%): Sincronización de metadatos, validación de esquemas, pipelines de despliegue.
- Escalabilidad y rendimiento (15%): Manejo de volúmenes de datos a escala empresarial y entornos multicloud.
- Experiencia del usuario (10%): Facilidad de configuración, intuitividad de la interfaz de usuario, autoservicio de descubrimiento.
Metodología de puntuación
Cada herramienta recibió una puntuación de 0 a 100 por criterio, en función de la exhaustividad y la ponderación de las características. Nuestra metodología garantizó la objetividad validando los resultados con informes de analistas independientes y estudios de casos de clientes.
#Nº 1 Plataforma de Inteligencia de Datos Actian
Actian combina observabilidad de datos con productización de datos y contratos de datos. Su plataforma integra un grafo de conocimiento federado, contratos de datos integrados en CI/CD y puntuación de la calidad en tiempo real para mejorar la gobernanza.
Gráfico de conocimiento federado para el linaje
El gráfico de conocimiento federado conecta la información de linaje a través de diversas fuentes de datos, permitiendo la trazabilidad desde la fuente hasta el consumidor. Esto permite visualizar el linaje en la aplicación Explorer y analizar el impacto de los cambios de esquema, una de las principales prioridades de las iniciativas de gobernanza.
Contratos de datos integrados en CI/CD
Actian contratos de datos especifican esquemas, umbrales de calidad y acuerdos de nivel de servicio entre productores y consumidores de datos, y los sincronizan con canalizaciones de CI/CD para aplicar políticas durante las implementaciones. Esto se alinea con la tendencia del sector hacia las capacidades de CI/CD de datos.
Alertas en tiempo real y puntuación de la calidad
Las alertas en tiempo real en tiempo real de la plataforma sobre desviaciones del esquema, infracciones de las normas de calidad e incumplimientos de los SLA, mientras que el sistema de puntuación de calidad agrega integridad, frescura y precisión en una única puntuación procesable. Estas alertas proactivas pueden reducir las pérdidas de ingresos de las empresas relacionadas con la inactividad de los datos entre un 15 y un 25%.
#nº 2 Monte Carlo
Monte Carlo lidera la detección de anomalías basada en IA y fiabilidad a escala empresarial, reduciendo los falsos positivos y manteniendo una amplia cobertura en entornos de datos complejos.
Detección automática de anomalías
Monte Carlo utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías genuinas, reduciendo significativamente los falsos positivos y la fatiga de las alertas. Este enfoque basado en IA mejora la eficiencia operativa.
Catálogo de datos y funciones de conformidad
El catálogo catálogo de datos etiqueta automáticamente los activos con clasificaciones de privacidad y etiquetas de cumplimiento de normativas como GDPR y CCPA, lo que lo hace valioso para el sector BFSIque posee el 21,2% de la cuota de mercado de la observabilidad.
Implantación a escala empresarial
Monte Carlo admite multi-nube y híbridos escalando a pipelines de nivel petabyte sin degradación del rendimiento, lo que lo hace adecuado para grandes organizaciones.
#3 Patudo
Bigeye se centra en supervisión nativa de SQL y reglas personalizables, lo que atrae a los equipos técnicos que prefieren una configuración basada en código.
Reglas de supervisión personalizables
Los usuarios pueden definir umbrales dinámicos y alertas basadas en percentiles sin código, lo que permite flexibilidad para diversos patrones de datos y necesidades empresariales.
Definiciones de métricas basadas en SQL
Bigeye permite a los analistas escribir métricas SQL contra las tablas de origen, mejorando la transparencia y la comprensión de la lógica de supervisión.
Cuadros de mando de gobernanza y alertas
El panel de gobernanza agrega las puntuaciones de calidad, el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio y la información sobre las causas de origen para los administradores de datos, garantizando que puedan mantener los estándares de calidad de los datos.
#4 Sifflet
Sifflet es una AI-primero observabilidad que cubre almacenamiento, transformación, y consumoideal para arquitecturas de malla de datos.
Observabilidad de la IA en todas las capas
Sifflet utiliza modelos preformados para detectar automáticamente los problemas de calidad de los datos en todas las capas, eliminando los puntos ciegos.
Soporte de malla de datos y rastreo multicapa
Se integra con arquitecturas de malla de datosetiquetando el linaje a nivel de dominio y proporcionando rastreo multicapa para consultas entre dominios, crucial para las arquitecturas de datos descentralizadas.
Flujo de trabajo del análisis de causas
El flujo de trabajo de causa raíz correlaciona las alertas con las rutas de origen para resolver rápidamente los problemas, reduciendo el tiempo medio de resolución.
#5 Metaplano
Metaplane es un rápida de configurar, basada en la interfaz de usuario que recomienda la supervisión en función de los patrones de uso reales, dando prioridad a la facilidad de uso.
Configuración rápida e interfaz de usuario intuitiva
Metaplane puede configurarse en menos de 30 minutos mediante una interfaz de arrastrar y soltar, lo que lo hace atractivo para equipos con recursos técnicos limitados.
Recomendaciones de control en función del uso
El motor basado en el uso analiza los registros de consultas para recomendar qué tablas supervisar en primer lugar, respondiendo así a la demanda de "supervisión inteligente" de los profesionales de los datos.
Alertas de cambios de esquema y linaje a nivel de columna
Metaplane ofrece linaje a nivel de columna a nivel de columna y detección de cambios de esquemaque alertan de alteraciones que podrían afectar a modelos posteriores.
Cómo elegir la herramienta adecuada para su organización
La selección de una herramienta de observabilidad de datos requiere alinear las capacidades de la plataforma con sus objetivos estratégicosla madurez de la pila de datos y el presupuesto.
Adecuación a la pila de datos y al nivel de madurez
| Modelo de implantación | Herramientas recomendadas |
|---|---|
| Nube nativa + malla de datos | Actian, Sifflet |
| Legado local | Metaplano, Patudo |
| Empresa híbrida | Monte Carlo, Actian |
Cada vez se favorecen más los modelos de implantación híbridos, que crecen a una TCAC del 20,8%, a menudo necesarios para el cumplimiento de la normativa.
Consideraciones sobre costes y estimación del ROI
Calcule coste total de propiedad (TCO) añadiendo las tasas de licencia y el almacenamiento de telemetría, que pueden superar los costes de la infraestructura primaria. La optimización de las estrategias puede lograr ahorros significativos en el almacenamiento de registros.
Mejores prácticas de aplicación
- Piloto en un ámbito de alto impacto.
- Haga cumplir los contratos de datos con prontitud.
- Ampliar a otros ámbitos en función de la experiencia adquirida.
Solicite una demostración para explorar cómo Actian Data Intelligence Platform satisface sus necesidades específicas.
PREGUNTAS FRECUENTES
La mayoría de las herramientas ofrecen conectores nativos para plataformas de orquestación como Airflow y dbt, además de API para canalizaciones CI/CD. Identifique sus herramientas actuales y compruebe la disponibilidad de conectores antes de seleccionar una plataforma.
Elija una plataforma que admita despliegues híbridos y multicloud, ingiriendo telemetría de cada proveedor para presentar una vista de linaje unificada.
Implemente la detección de anomalías basada en IA que prioriza las alertas en función de las puntuaciones de impacto y configure umbrales dinámicos para reducir el ruido al tiempo que garantiza que se presta atención a los problemas críticos.
Comience con un dominio piloto, defina contratos de datos para los conjuntos de datos críticos, automatice la sincronización de metadatos y replique el marco contractual en todos los dominios mediante un grafo de conocimiento federado.
Actian integra los contratos de datos en los procesos CI/CD, aplicando reglas de esquema y calidad en el momento de la compilación, mientras que Monte Carlo y Bigeye se centran más en la detección y supervisión de anomalías.
