Sus ingenieros saben qué ha fallado... pero no qué fallará a continuación.
Actian ofrece a los ingenieros de datos una visión en tiempo real del estado de las canalizaciones, impacto en las fases posteriores y contexto empresarial, para realizar cambios con rapidez y seguridad.
Una empresa global de ciencia y tecnología en los sectores de la sanidad, ciencias de la vida y electrónica
de objetos catalogados
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productos de datos lanzados
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usuarios registrados de Explorer
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Una empresa global de ciencia y tecnología sustituyó a Informatica en una canalización de 10.000 procesos, sin tener que reconstruirla.
Nuestro cliente es una de las empresas de ciencia y tecnología más antiguas del mundo, con presencia en sanidad, ciencias de la vida y electrónica. Fundada en el siglo XVII. 21.000 millones de euros de facturación anual. 63.000 empleados en 65 países.
Su problema con los datos era concreto: los cambios de esquema en un ecosistema fragmentado, con Snowflake, Palantir, AWS y SAP, provocaban fallos de canalización en cadena. Más de 10.000 procesos de datos. No existía ninguna forma automatizada de rastrear qué fallaba, por qué o a qué afectaba en fases posteriores.
El reto
- Los catálogos heredados locales mantenían los datos aislados, sin visibilidad entre departamentos.
- Unos cambios inesperados en el esquema provocaron errores graves que se propagaron a fases posteriores sin que nadie lo detectara.
- Al no haber linaje, los ingenieros se limitaban a analizar a posteriori las causas de los fallos, en lugar de prevenirlos.
Qué hizo Actian
- El linaje inteligente se integra como «central de datos» en su ecosistema UPTIMIZE, haciendo un seguimiento automático de todas las transformaciones de datos, de su recopilación al almacenamiento.
- El gráfico de conocimiento federado conectó los conjuntos de datos físicos con el contexto empresarial gobernado, para que los ingenieros pudieran ver qué significa un campo, quién es su responsable y de qué depende, antes de modificar nada.
- La observabilidad de la canalización añadió puntuaciones de estado automatizadas al catálogo, detectando desviaciones de esquema y anomalías, antes de que los usuarios posteriores las vieran.
Qué logró esta destacada empresa
3,4 millones objetos de metadatos únicos ingeridos, en más de 30.000 conjuntos de datos.
1000 productos de datos gobernados lanzados a partir de procesos operativos distribuidos.
Más de 13.000 usuarios registrados de Explorer a los pocos meses de su lanzamiento.
Creado para el trabajo real de los ingenieros
Un contexto semántico útil para los ingenieros
El gráfico de conocimiento federado conecta conjuntos de datos físicos con la lógica gobernada de negocio. Antes de cambiar nada, puede ver qué significa un campo, quién es su responsable y de qué depende. El contexto está ahí cuando lo necesita, no oculto en una wiki actualizada a medias.
Unos metadatos actualizados sin intervención manual
Los conectores nativos recopilan y sincronizan sin cesar metadatos en entornos de nube, locales e híbridos. Las señales de estado de la observabilidad se incorporan automáticamente. Los metadatos vuelven a través de API abiertas. Su pila se actualiza automáticamente.
Analizar el impacto posterior antes de que haya problemas
El linaje inteligente hace un seguimiento simultáneo de dos aspectos: cómo se transforman los datos según avanzan por las canalizaciones de datos y cuál es su origen. La mayoría de las herramientas solo hacen una de estas cosas. Al cambiar un esquema, Actian mapea ambas, para que los ingenieros vean exactamente qué procesos posteriores están en riesgo y, al mismo tiempo, rastreen el problema hasta su origen.
¿Le suenan estas situaciones?
Si su equipo afronta esto… |
Actian lo aborda así… |
|---|---|
Los fallos en las canalizaciones se localizan manualmente y a posteriori |
El linaje inteligente le muestra qué falla antes de aplicar el cambio |
Herramientas de linaje que registran las transformaciones pero pierden la fuente, o que rastrean el origen pero no ven qué cambió en el proceso |
El linaje inteligente captura a la vez el linaje de la transformación y el de las fuentes de datos, en un solo pase automático |
Los ingenieros pasan horas buscando contexto antes de hacer modificaciones seguras |
El gráfico de conocimiento federado muestra la lógica de negocio gobernada a nivel de campo |
La documentación de metadatos va siempre muy rezagada |
Los conectores nativos recopilan y sincronizan de continuo, sin actualizar manualmente. |
Las desviaciones en el esquema solo salen a la luz cuando se quejan los usuarios posteriores |
La observabilidad detecta las desviaciones y las evidencia antes de que se propaguen |
Donde la ingeniería de datos encaja en el conjunto
¿Listo para dejar de analizar los fallos a posteriori?
Hable con un ingeniero de soluciones sobre su entorno de canalización. Analizaremos en qué partes de su pila específica se pueden aplicar el linaje inteligente, la calidad y la observabilidad.
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