Observabilidad de datos

La observabilidad de los datos es la práctica de supervisar el estado, la fiabilidad y el rendimiento de los conductos y sistemas de datos. Proporciona visibilidad de todo el entorno de datos, lo que permite a los equipos detectar, diagnosticar y resolver problemas rápidamente 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 visible y comprensible el estado interno de los sistemas de datos a través de métricas, registros, metadatos y trazas.

En esencia, la observabilidad de los datos es una cuestión de confianza. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de análisis en tiempo real, flujos de trabajo automatizados y modelos de aprendizaje automático, aumenta el coste de los datos poco fiables o inexactos. La observabilidad de los datos ayuda a garantizar que los datos no solo estén disponibles, sino que también sean correctos, oportunos y estén alineados con las expectativas.

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.

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

• Seguimiento de la frescura, el volumen y los patrones de distribución de los datos.
  
• Detectar anomalías o cambios de esquema en tiempo real.
  
• Alerte a los equipos cuando se produzcan fallos o retrasos en las canalizaciones.
  
• Analizar las causas raíz utilizando el linaje, los registros y los metadatos.
  
• Evite que los problemas de calidad de los datos de los datos.
  

Esta supervisión proactiva reduce el tiempo de inactividad, mejora la fiabilidad de los datos y aumenta la confianza en los datos utilizados para la toma de decisiones.

Componentes clave

Un marco completo de observabilidad de datos suele incluir los siguientes componentes:

• Control de frescura: Comprueba si los datos llegan en la fecha prevista.
  
• Control de volumen: Realiza un seguimiento de los cambios en el recuento de filas, el tamaño de los archivos o el rendimiento.
  
• Supervisión de esquemas: Detecta cambios en la estructura, las columnas o los tipos de las tablas.
  
• Métricas de calidad de los datos: Mide valores nulos, duplicados o formatos no válidos.
  
• Visibilidad del linaje: Muestra cómo fluyen los datos a través de los sistemas y dónde pueden propagarse los fallos.
  
• Alertas y diagnósticos: Notifica los problemas a los usuarios y muestra los registros o metadatos relevantes para su investigación.
  

Estas funciones permiten a los equipos de datos validar continuamente la salud de los datos sin necesidad de comprobar los sistemas manualmente.

Ventajas de la observabilidad de los datos

• Detección y resolución de problemas más rápida en toda la pila de datos.
  
• Menos fallos posteriores por cambios inesperados.
  
• Mayor confianza en los resultados resultados.
  
• Mayor eficacia gracias a la supervisión proactiva y las alertas.
  
• Mejor comunicación entre los equipos de datos y de negocio.
  
• Mayor preparación para el cumplimiento y las auditorías gracias a la visibilidad histórica.
  

Cuando se integra en las operaciones de datos, la observabilidad mejora tanto el rendimiento técnico como el valor empresarial de los sistemas de datos.

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: su exactitud, integridad y coherencia. La observabilidad de los datosEn cambio, la observabilidad de los datos es el proceso utilizado para controlar y validar esa calidad a lo largo del tiempo.

Las herramientas de observabilidad ayudan a los equipos a detectar cuándo se degradan las métricas de calidad, lo que permite intervenciones más rápidas. En lugar de sustituir los esfuerzos por mejorar la calidad de los datos, la observabilidad los respalda y refuerza al facilitar la detección y solución de los problemas.

Actian y la observabilidad de los datos

Actian Data Intelligence Platform incluye funciones integradas para supervisar el estado de los datos en todos los sistemas y canalizaciones. Evalúa continuamente la frescura de los datos, la estabilidad de los esquemas, el volumen y la calidad, y ofrece información en tiempo real sobre posibles problemas antes de que afecten a los usuarios intermedios.

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.