Observabilidad de los datos e IA

La observabilidad mide lo bien que se pueden deducir los estados internos de un sistema a partir de sus salidas externas. En sistemas de software, la observabilidad implica visibilizar el estado interno de un sistema con métricas, registros y rastreo. Esto ayuda a desarrolladores y operadores a entender el comportamiento del sistema, diagnosticar problemas y mejorar el rendimiento.

La observabilidad de los datos es la práctica de comprender y supervisar el comportamiento, calidad y rendimiento de los datos mientras fluyen por un sistema. Implica el seguimiento y análisis en tiempo real para garantizar la fiabilidad, precisión y conformidad de los datos.

Aspectos clave:

Calidad de los datos: Exactitud, exhaustividad y coherencia.
Flujo de datos: Movimiento a través de los sistemas e identificación de cuellos de botella.
Dependencia de los datos: Relaciones e impacto de los cambios.
Anomalías de los datos: Detección de valores atípicos y errores.
Conformidad de los datos: Cumplimiento de normativas y políticas.

Las organizaciones logran la observabilidad de los datos con herramientas de supervisión, canalizaciones de datos, controles de calidad y prácticas de gobernanza. Esto les ayuda a identificar problemas, tomar decisiones informadas y preservar la integridad de los datos.

Actian Data Observability es una solución de observabilidad de datos empresariales basada en IA que da visibilidad total en toda su moderna pila de datos. Garantiza de forma proactiva la calidad de los datos sin muestreo ni sorpresas de costes, para crear con confianza productos de datos fiables y listos para IA.

Nuestra diferenciación:

• Sin muestreo de datos: Proporcionamos una cobertura de datos del 100% para una observabilidad completa y precisa, eliminando los puntos ciegos y los riesgos asociados a los datos muestreados.
• Sin garantía de aumento de costes en la nube: Nuestra arquitectura y procesamiento eficientes garantizan unos costes en la nube predecibles y más bajos para la observabilidad, a diferencia de las herramientas que pueden aumentar drásticamente los costes de computación/exploración.
• Arquitectura segura de copia cero: Accedemos a los metadatos y ejecutamos las comprobaciones directamente donde residen los datos sin crear copias de datos inseguras o costosas, aprovechando los marcos de seguridad existentes.
• Cargas de trabajo de IA escalables para la observabilidad: Nuestras capacidades de aprendizaje automático (ML) están diseñadas para escalar eficientemente en grandes conjuntos de datos empresariales sin requerir una asignación masiva de recursos.
• Compatibilidad nativa con Apache Iceberg: La integración profunda y optimizada proporciona una observabilidad sin precedentes, específicamente para las organizaciones que estandarizan o migran a Iceberg.

La observabilidad de los datos se refiere a la capacidad de comprender y supervisar el comportamiento de los datos dentro de un sistema. Implica el seguimiento del flujo de datos, la detección de errores y la identificación de discrepancias en tiempo real, para detectar rápido problemas y evaluar el rendimiento del sistema.

Con la integración del aprendizaje automático, las herramientas de observabilidad de datos pueden supervisar de forma inteligente las anomalías y las desviaciones de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa, para una visión más profunda con un menor mantenimiento y coste total de propiedad (TCO).

La calidad de los datos, por su parte, se centra en la precisión, integridad y consistencia de los datos. Implica identificar y corregir errores, eliminar duplicados y garantizar que los datos se introducen y almacenan consistentemente.

Aunque ambos conceptos visibilizan la salud de los datos y pueden detectar problemas de calidad según métricas predefinidas, la observabilidad de los datos va un paso más allá, al ofrecer supervisión en tiempo real e información inteligente, mejorando la comprensión y rendimiento generales del sistema.