No dejes que los puntos ciegos interrumpan tu flujo de datos

Anomalías no detectadas. Lagunas de integración. Fatiga de alertas. Elegir la solución de calidad y observabilidad de datos equivocada puede paralizar los proyectos de IA, inflar los costes de la nube y socavar la confianza en sus datos.

Esta lista de comprobación de la observabilidad de los datos le ayuda a evaluar a los proveedores con precisión, para que sus canalizaciones de datos se mantengan sanas, escalables y seguras.

Evalúe a los proveedores en función de los siguientes criterios:

• Integración de los ecosistemas: Garantice la compatibilidad con sus lagos de datos, almacenes, catálogos, herramientas de orquestación, etc.
• Detección de anomalías: Comprender los modelos de aprendizaje automático, los plazos de formación y el soporte de métricas personalizadas.
• Métricas de calidad de los datos: Mida la exhaustividad, la precisión, la puntualidad y otros indicadores clave de rendimiento (KPI) de forma automática o personalizada.
• Supervisión y alerta: Evalúe la cobertura en toda su canalización y cómo fluyen las alertas hacia sus herramientas y equipos.
• Escalabilidad e implantación: Determine si se adapta a entornos SaaS, híbridos u on-prem y satisfaga las necesidades de seguridad y rendimiento de nivel empresarial.