¿Qué es la observabilidad de los datos?

La observabilidad de los datos es la práctica de supervisar el estado, la fiabilidad y el rendimiento de los flujos de datos y sistemas. Proporciona visibilidad de todo el entorno de datos, lo que permite a los equipos detectar, diagnosticar y resolver rápidamente los problemas cuando los datos se rompen, se desvían o se comportan de forma inesperada. Al igual que la observabilidad de las aplicaciones en DevOps, la observabilidad de los datos se centra en hacer que el estado interno de los sistemas de datos sea visible y comprensible a través de métricas, registros, metadatos y trazas.

En esencia, la observabilidad de los datos tiene que ver con la confianza. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de los análisis en tiempo real, los flujos de trabajo automatizados y los modelos de aprendizaje automático, el coste de los datos poco fiables o inexactos aumenta. La observabilidad de los datos ayuda a garantizar que estos no solo estén disponibles, sino que también sean correctos, oportunos y estén en consonancia con las expectativas. Representa un cambio fundamental, pasando de una gestión reactiva a una gestión proactiva de la integridad de los datos. 

Por qué es importante

Incluso las canalizaciones de datos mejor diseñadas pueden fallar. Los datos pueden llegar tarde, contener errores o cambiar sin previo aviso. Sin capacidad de observación, estos problemas suelen pasar desapercibidos hasta que causan un impacto en el negocio, como cuadros de mando incorrectos, informes fallidos o infracciones de la normativa.

El panorama actual de los datos agrava estos retos. Las organizaciones gestionan ahora cientos o miles de flujos de datos a través de plataformas en la nube, sistemas locales, API de terceros y fuentes de streaming. Los datos fluyen a través de complejas capas de transformación, se enriquecen a partir de múltiples fuentes y alimentan innumerables aplicaciones posteriores. En este entorno, las comprobaciones manuales periódicas o el registro ETL básico simplemente no dan abasto.

Considere los efectos en cadena de un solo problema de datos: un cambio de esquema en un sistema de origen se propaga a través de las capas de transformación, rompiendo los modelos posteriores. Una carga por lotes retrasada hace que los paneles de control en tiempo real muestren información desactualizada. Los registros duplicados inflan las métricas clave, lo que lleva a los ejecutivos a tomar decisiones basadas en señales falsas. Una deriva gradual de los datos pasa desapercibida hasta que los modelos de aprendizaje automático comienzan a producir predicciones poco fiables.

La observabilidad de los datos aborda estos riesgos permitiendo a los equipos:

• Realiza un seguimiento de la actualidad, el volumen y el patrón de distribución de los datos en todos los sistemas.
• Detecta anomalías o cambios en el esquema en tiempo real.
• Alerta a los equipos cuando se producen fallos o retrasos en el proceso, con todo el contexto.
• Analizar las causas fundamentales utilizando el linaje, los registros y los metadatos.
• Evite problemas de calidad de los datos que se propaguen en las fases posteriores.

Esta supervisión proactiva reduce el tiempo de inactividad, mejora la fiabilidad de los datos y genera confianza en los datos utilizados para la toma de decisiones. Hace que los equipos de datos pasen de una gestión reactiva de las crisis a una administración estratégica de los datos, lo que libera a los ingenieros para que se centren en crear valor en lugar de apagar incendios.

Componentes clave

Un marco integral de observabilidad de datos suele incluir los siguientes componentes, que funcionan conjuntamente para proporcionar una visibilidad completa del estado de los datos:

Control de frescura

La supervisión de la frescura verifica si los datos llegan según lo previsto y cumplen los acuerdos de nivel de servicio. Este componente realiza un seguimiento de la última actualización de los datos y la compara con los tiempos de llegada previstos basándose en patrones históricos o SLA definidos.

En la práctica, los problemas de frescura se manifiestan de varias maneras. Los datos de las transacciones de los procesadores de pagos pueden llegar con horas de retraso debido a la limitación de la API. Las fuentes de los socios pueden retrasarse debido al mantenimiento del sistema ascendente. Los trabajos por lotes pueden completarse, pero no cargar los resultados en las tablas de destino. Cada escenario requiere diferentes estrategias de detección y respuesta.

El control eficaz de la frescura establece patrones de referencia para cada fuente de datos, teniendo en cuenta las variaciones naturales, como los volúmenes entre semana frente a los de fin de semana o los picos de procesamiento a final de mes. A continuación, activa alertas cuando las desviaciones superan los umbrales aceptables, lo que proporciona a los equipos una alerta temprana antes de que las partes interesadas se den cuenta de la falta de informes o de la obsolescencia de los paneles de control.

Supervisión del valor

La supervisión del volumen realiza un seguimiento de los cambios en el recuento de filas, el tamaño de los archivos o el rendimiento para detectar anomalías que indiquen problemas en el flujo de datos. Una caída repentina en el recuento de registros podría indicar un fallo en la extracción. Un pico inesperado podría revelar cargas de datos duplicadas o errores de procesamiento. Los aumentos graduales podrían deberse al crecimiento normal del negocio o podrían indicar problemas de calidad de los datos que crean una inflación artificial.

La clave para una supervisión eficaz del volumen reside en comprender qué constituye una variación normal frente a una anomalía real. Los volúmenes de transacciones minoristas aumentan de forma natural durante las vacaciones. Los datos financieros se disparan al final del trimestre. Las reclamaciones sanitarias aumentan cuando entran en vigor los cambios en las políticas. La supervisión inteligente del volumen aprende estos patrones y ajusta las expectativas en consecuencia.

Los problemas comunes relacionados con el volumen incluyen archivos de origen perdidos, respuestas API incompletas, procesamiento por lotes duplicado, fallos de carga parcial e interrupciones en las fuentes de datos. Al detectar estos problemas de inmediato, la supervisión del volumen evita que afecten negativamente a los procesos analíticos y empresariales posteriores.

Supervisión de esquemas

La supervisión de esquemas detecta cambios en la estructura de las tablas, las columnas, los tipos de datos o las restricciones; cambios que a menudo afectan a los consumidores posteriores sin previo aviso. Cuando un sistema de origen añade un campo obligatorio, elimina una columna o cambia un tipo de datos de entero a cadena, todas las canalizaciones y aplicaciones posteriores que dependen de esa estructura se vuelven vulnerables.

La deriva del esquema representa una de las categorías más disruptivas de problemas de datos, ya que suele provocar fallos inmediatos y graves, en lugar de una degradación gradual. Las consultas se interrumpen. Las cargas de datos fallan. Las aplicaciones generan errores. Sin embargo, los cambios en el esquema también son algunos de los problemas más fáciles de prevenir cuando se cuenta con una supervisión adecuada.

La supervisión avanzada de esquemas va más allá de las simples comprobaciones estructurales para realizar un seguimiento de los cambios en las restricciones, las modificaciones de permisos e incluso cambios sutiles, como cambiar un campo nulo a obligatorio. Mantiene el historial de versiones del esquema, lo que permite a los equipos comprender cómo evolucionan las estructuras de datos a lo largo del tiempo y planificar las migraciones en consecuencia.

Métricas de calidad de datos

Las métricas de calidad de los datos miden el estado real de los datos, como valores nulos, duplicados, formatos no válidos, violaciones de restricciones y problemas de integridad referencial. Mientras que otros componentes de observabilidad se centran en el movimiento y la estructura de los datos, las métricas de calidad examinan el contenido de los datos en sí.

Un control de calidad eficaz establece reglas adecuadas para cada tipo de datos y contexto empresarial. Las direcciones de correo electrónico de los clientes deben coincidir con los patrones estándar. Los códigos de los productos deben figurar en las tablas de referencia. Los intervalos de fechas deben seguir secuencias lógicas. Los valores numéricos deben estar dentro de los límites esperados. Cada regla codifica el conocimiento empresarial sobre cómo deben comportarse los datos.

Las comprobaciones de calidad progresivas a lo largo del proceso crean capas de defensa. Las comprobaciones de ingestión de datos sin procesar detectan los datos con errores evidentes. La lógica de transformación valida las reglas de negocio. Las comprobaciones finales de entrega garantizan que los consumidores finales solo reciban información fiable y validada. Este enfoque aísla los problemas en su origen, en lugar de permitir que se propaguen por todo el ecosistema de datos.

Visibilidad del linaje

La visibilidad del linaje muestra cómo fluyen los datos a través de los sistemas, realizando un seguimiento de las dependencias y transformaciones desde el origen hasta el consumo. Cuando surgen problemas, el linaje responde inmediatamente a preguntas críticas: ¿Qué fuentes ascendentes alimentan este conjunto de datos? ¿Qué informes y modelos descendentes se verán afectados? ¿En qué parte de la lógica de transformación se calculó este valor?

El seguimiento completo del linaje va más allá de las simples relaciones entre tablas para capturar las dependencias a nivel de columna, la lógica de transformación e incluso la lógica empresarial codificada en SQL o código complejo. No solo muestra que la tabla A alimenta a la tabla B, sino específicamente qué columnas fluyen a través de qué transformaciones para producir qué resultados.

Esta visibilidad resulta muy valiosa durante la respuesta ante incidentes. En lugar de pasar horas rastreando flujos de datos a través de documentación o conocimientos aislados, los equipos ven al instante el impacto y pueden priorizar las medidas correctivas. Lineage también permite realizar análisis proactivos del impacto antes de realizar cambios, lo que permite a los equipos comprender las consecuencias antes de que se produzcan.

Alertas y diagnósticos

Las alertas y los diagnósticos notifican a los usuarios los problemas y muestran los registros, metadatos y contexto relevantes para su investigación. Las alertas eficaces equilibran la sensibilidad con la especificidad, detectando problemas reales sin saturar a los equipos con falsos positivos.

Las plataformas de observabilidad modernas utilizan el aprendizaje automático para establecer umbrales dinámicos que se adaptan a los patrones naturales, en lugar de basarse en reglas estáticas. Correlacionan múltiples señales para distinguir los incidentes reales de las anomalías transitorias. Envían las alertas a los equipos adecuados en función de la responsabilidad y la gravedad. Y lo más importante, incluyen el contexto de diagnóstico para que los responsables de la respuesta puedan comenzar a solucionar el problema de inmediato, en lugar de recopilar información básica.

Las capacidades de diagnóstico incluyen acceso a métricas históricas para el análisis de tendencias, entradas de registro relevantes del periodo en torno al incidente, metadatos que muestran cambios recientes en el esquema o la configuración, y el linaje que muestra las dependencias ascendentes que podrían ser factores contribuyentes. Este contexto completo reduce drásticamente el tiempo medio de resolución.

Retos comunes en materia de observabilidad de datos

Si bien las ventajas de la observabilidad de los datos son evidentes, su implementación plantea varios retos importantes que las organizaciones deben afrontar:

Escala y complejidad: Las arquitecturas de datos modernas abarcan docenas de tecnologías, incluyendo almacenes de datos en la nube, lagos de datos, plataformas de streaming, herramientas ETL, sistemas de BI y mucho más. Implementar una observabilidad coherente en todo este panorama requiere un trabajo de integración y una planificación cuidadosa. Muchas organizaciones tienen dificultades para lograr una cobertura completa, lo que deja puntos ciegos en sistemas críticos.

Fatiga por alertas: Una observabilidad mal configurada genera un volumen abrumador de alertas que hace que los equipos ignoren las notificaciones. Encontrar el equilibrio adecuado entre ser lo suficientemente sensible como para detectar problemas reales, pero lo suficientemente específico como para evitar falsos positivos, requiere un ajuste y un perfeccionamiento continuos. Muchos equipos tienen dificultades para encontrar este equilibrio, ya sea por pasar por alto problemas críticos o por volverse insensibles al ruido constante.

Limitaciones de recursos: Los equipos de datos suelen ser pequeños en comparación con la infraestructura que soportan. Añadir la implementación y el mantenimiento de la observabilidad a unas agendas ya de por sí apretadas puede resultar abrumador. Las organizaciones deben priorizar cuidadosamente los esfuerzos y las tecnologías para reducir la fatiga de las alertas y cubrir los procesos críticos.

Adopción cultural: La implementación técnica por sí sola no garantiza el éxito. Los equipos deben adoptar prácticas de observabilidad, responder rápidamente a las alertas y perfeccionar continuamente las reglas de supervisión. Este cambio cultural requiere el apoyo de los ejecutivos, modelos de propiedad claros y procesos para la respuesta a incidentes y la mejora continua.

Limitaciones del sistema heredado: No todos los sistemas proporcionan los enlaces necesarios para una observabilidad completa. Las bases de datos antiguas, las aplicaciones propietarias y las integraciones de caja negra pueden ofrecer una visibilidad limitada de las operaciones internas. Las organizaciones deben trabajar de forma creativa para instrumentar estos sistemas o aceptar una observabilidad reducida en determinadas áreas mientras planifican la modernización futura.

Observabilidad de los datos frente a calidad de los datos

Aunque la observabilidad y la calidad de los datos están relacionadas, no son lo mismo. La calidad de los datos se refiere al estado de los datos en sí, comprobando su precisión, integridad, coherencia, validez y actualidad. Responde a preguntas como: ¿Es válida la dirección de correo electrónico de este cliente? ¿Son precisas estas cifras financieras? ¿Está completa la descripción de este producto?

La observabilidad de los datos, por otro lado, es el proceso y la práctica de supervisar y validar la calidad a lo largo del tiempo. Responde a preguntas como: ¿Las métricas de calidad muestran una tendencia al alza o a la baja? ¿Cuándo comenzó esta desviación de los datos? ¿Qué cambio anterior provocó estos problemas de precisión? ¿Con qué rapidez detectamos y resolvemos los problemas?

Piense en la calidad de los datos como un destino, el estado deseado de sus datos. Al mismo tiempo, la observabilidad es el sistema de navegación que le ayuda a mantener ese estado y le avisa cuando se desvía del rumbo. La calidad define los estándares y mide la conformidad. La observabilidad proporciona visibilidad continua y sistemas de alerta temprana.

Las herramientas de observabilidad ayudan a los equipos a detectar cuándo se deterioran las métricas de calidad, lo que permite intervenir más rápidamente. En lugar de sustituir los esfuerzos por mejorar la calidad de los datos, la observabilidad los respalda y refuerza, ya que facilita la detección y la resolución de problemas. Ambas disciplinas trabajan conjuntamente: las reglas de calidad definen qué se considera «bueno», mientras que la observabilidad valida continuamente que los datos cumplen esos estándares e investiga cuándo no es así.

Las organizaciones necesitan ambas cosas. Las iniciativas de calidad de los datos establecen marcos de gobernanza, normas y medición. La observabilidad de los datos implementa las capacidades de supervisión, alerta y diagnóstico que ponen en práctica esas normas de calidad en los entornos de producción.

Ventajas de la observabilidad de los datos

Las organizaciones que implementan con éxito la observabilidad de los datos experimentan mejoras transformadoras en todas sus operaciones de datos a través de:

• Detección y resolución más rápidas de problemas: La supervisión automatizada detecta los problemas en cuestión de minutos, en lugar de días, lo que reduce drásticamente el tiempo transcurrido entre el fallo de los datos y su reparación. Los equipos dedican menos tiempo a descubrir los problemas y más a solucionarlos.
• Menos fallos en la fase posterior: Detectar los problemas a tiempo evita los efectos en cadena, en los que un único conjunto de datos erróneo corrompe docenas de informes, modelos y aplicaciones posteriores. Esta contención protege tanto las operaciones comerciales como la productividad del equipo.
• Mayor confianza en los análisis: Cuando las partes interesadas saben que la calidad de los datos se supervisa y valida continuamente, ganan confianza en el uso de los datos para la toma de decisiones. Esta confianza permite crear una cultura basada en los datos y reduce las dudas sobre los conocimientos analíticos.
• Mayor eficiencia gracias a la automatización: La supervisión proactiva y las alertas eliminan las tediosas comprobaciones manuales y las rutinas de validación de datos. Los ingenieros de datos pueden centrarse en crear nuevas capacidades en lugar de supervisar las canalizaciones existentes.
• Mejor comunicación entre equipos: La observabilidad crea un lenguaje común y una visión estándar del estado de los datos entre los equipos de ingeniería de datos, análisis y negocios. Todos trabajan con la misma comprensión de la fiabilidad de los datos y los problemas actuales.
• Mayor cumplimiento normativo y preparación para auditorías: La visibilidad histórica del linaje de los datos, las tendencias de calidad y la respuesta a incidentes proporciona la documentación necesaria para las auditorías reglamentarias. Los equipos pueden demostrar rápidamente los controles y explicar las prácticas de gobernanza de datos.
• Reducción del coste de los incidentes relacionados con los datos: Una detección y resolución más rápidas significan menos horas dedicadas a la resolución de problemas, un menor impacto en el negocio debido a datos erróneos y un menor riesgo de sanciones por incumplimiento normativo o insatisfacción de los clientes.

Cuando se integra en las operaciones de datos, la observabilidad mejora tanto el rendimiento técnico como el valor comercial de los sistemas de datos. Transforma la infraestructura de datos de un posible pasivo en un activo fiable que impulsa los resultados comerciales.

Actian y la observabilidad de los datos

Actian Data Intelligence Platform incluye capacidades para supervisar el estado de los datos en todos los sistemas y canales. Evalúa continuamente la actualidad, la estabilidad del esquema, el volumen y la calidad de los datos, y ofrece información casi en tiempo real sobre posibles problemas antes de que afecten a los usuarios finales.

Al integrar la observabilidad de los datos con la gestión de metadatos y el seguimiento del linaje, Actian ofrece a los usuarios un contexto completo para la resolución de problemas y el análisis del impacto. La plataforma también permite alertas automatizadas y respuestas basadas en políticas, lo que reduce el tiempo necesario para detectar y resolver problemas. Las funciones de observabilidad de Actian ayudan a los equipos de datos a mantener operaciones de datos fiables y de alta confianza, al tiempo que se alinean con los objetivos de gobernanza y cumplimiento.