Los pilares del Data Observability: La pieza que necesitas saber para gestionar tus datos

Tradicionalmente, los ingenieros de datos a menudo han priorizado la creación de canales de datos por encima de la supervisión y las alertas integrales. La entrega de proyectos antes de los deadlines establecidos y el presupuesto han tenido prioridad sobre la salud de los datos a largo plazo.

Las consecuencias han sido una degradación gradual del rendimiento o calidad de los datos, lo que puede desembocar en problemas que se extienden a todos los procesos de una compañía. Aquí es donde entra la observabilidad, la cual muestra los cuellos de botella ocultos, optimiza la asignación de recursos, identifica brechas en el linaje de datos y transforma la extinción de incendios en prevención. ¡Te contamos todos los detalles!

El Data Observability o la observabilidad de datos es el proceso mediante el cual se monitorean, gestionan y mantienen los datos de la empresa para comprobar su estado, precisión y utilidad.

Consiste en comprender la salud de los datos de una empresa y su calidad en todo el ecosistema de datos. Incluye una variedad de actividades que van más allá del monitoreo tradicional, que solo describe un problema, y ayuda a identificar, solucionar y resolver problemas de datos casi en tiempo real.

La principal función de estas herramientas es la de anticiparse a los posibles problemas generados por datos incorrectos, lo cual es algo esencial en la confiabilidad de los datos. Permiten la supervisión automatizada, la alerta de clasificación, el seguimiento, el análisis de la causa raíz, el registro, el linaje de datos, etc. Todo lo cual funcionan en conjunto para ayudar a comprender mejor la calidad de los datos de extremo a extremo.

Gartner estima que “para 2026, el 50% de las empresas que implementan arquitecturas de datos distribuidos habrán adoptado herramientas de observabilidad de datos para mejorar la visibilidad sobre el estado del panorama de datos, frente a menos del 20% en 2024”.

Por ello, implementar una solución de Data Observability es tan importante para los equipos de datos modernos, donde estos datos se utilizan para obtener información, desarrollar modelos de aprendizaje automático e impulsar la innovación. Esto será crucial para garantizar que los datos sigan siendo un activo valioso en lugar de una responsabilidad.

Para ello, debe integrarse de manera uniforme durante todo el ciclo de vida de los datos, así todas las actividades de gestión de datos involucradas se estandarizan y centralizan en todos los equipos para obtener una visión clara e ininterrumpida de los problemas y los impactos en toda la organización. De hecho, esto está ayudando a la evolución de la calidad de datos, lo que está haciendo posible la práctica de operaciones de datos o DataOps.

La observabilidad de datos se basa en cinco pilares que proporcionan información valiosa sobre la calidad y confiabilidad de los datos:

1. Frescura: describe el grado de actualización de los datos y con qué frecuencia se actualizan, pues la obsolescencia de los datos ocurre cuando hay brechas importantes en el tiempo en las que no se han actualizado.
2. Distribución: es un indicador de salud de los datos y se refiere a si los datos se encuentran o no dentro de un rango aceptado. Las desviaciones de la distribución esperada pueden indicar problemas de calidad de los datos, errores o cambios en las fuentes de datos subyacentes.
3. Volumen: es la cantidad de datos que se generan, se ingieren, se transforman y se trasladan a través de varios procesos y canales. También se refiere a la integridad de las tablas de datos, pues el volumen es un indicador clave para determinar si la ingesta de datos cumple o no con los umbrales esperados.
4. Esquema: describe la organización de los datos, y la observabilidad ayuda a garantizar que los datos estén organizados de manera uniforme, sean compatibles entre distintos sistemas y mantengan su integridad durante todo su ciclo de vida.
5. Linaje: examina los datos desde su origen hasta su ubicación final y toma nota de los cambios.

Aunque es un dato preocupante, la realidad es que la mayor parte de las organizaciones creen que sus datos no son confiables. Esto puede ser muy peligroso, pues el impacto de los datos incorrectos tiene un alto coste.

Antes era difícil identificar datos incorrectos hasta que es demasiado tarde, pues las empresas pueden operar con datos incorrectos sin saberlo durante bastante tiempo. Por ello, la observabilidad de datos es la mejor defensa contra la filtración de datos incorrectos, ya que garantiza la entrega completa, precisa y oportuna de los datos, lo que evita tiempos de inactividad, así como asegurar el cumplimiento y mantener la confianza.

Gracias a los sistemas de datos modernos se puede acceder a una amplia variedad de funciones que permiten a los usuarios almacenar y consultar sus datos de diferentes maneras. Pero hay un inconveniente, pues cuantas más funciones se añadan, más complicado es garantizar que el sistema funcione correctamente.

Antes, la infraestructura de datos se creaba para manejar pequeñas cantidades de datos y no se esperaba que estos cambiaran demasiado. Ahora, nos encontramos con que muchos productos de datos dependen de fuentes internas y externas, que, junto con el gran volumen y la velocidad con la que se recopilan estos datos, pueden provocar desviaciones inesperadas, cambios de esquema, transformaciones y demoras.

Si se incorporan nuevos datos de fuentes externas, es necesario transformar, estructurar y agregar todos esos datos en los demás formatos para que sean utilizables, pues si no, se produciría un efecto dominó de las fallas posteriores.

Además, los complejos canales de ingesta han creado un mercado de herramientas para simplificar este proceso de extremo a extremo, automatizando los procesos de ingesta y extracción, ETL y ELT. Al combinarlos, se obtiene una plataforma de datos que la industria de la analítica ha denominado “pila de datos moderna” o “modern data stack” (MDS). Su objetivo es reducir la cantidad de tiempo que lleva que los datos se vuelvan utilizables para los usuarios finales, para que puedan empezar a aprovecharlos más rápido. Pero, cuanto mayor sea la automatización, menos control se tiene sobre cómo se entregan los datos, por lo que se necesita crear canales de datos personalizados para poder garantizar mejor que los datos se entreguen como se espera.

Para apoyar la labor de los ingenieros de datos, las empresas están empezando a invertir en almacenes de datos avanzados, herramientas de análisis de big data y otras soluciones de datos inteligentes. A pesar de ello, estos ingenieros se enfrentan a puntos críticos importantes relacionados con los datos: localización de conjuntos de datos adecuados, garantía de fiabilidad, gestión de estructura y volúmenes de datos en constante cambio, falta de visibilidad, sobrecostos, mala previsión, mantenimiento de un alto rendimiento operativo…

Para abordar estos desafíos, las plataformas de observabilidad de datos ofrecen capacidades de gestión de datos potentes y automatizadas. Y no solo eso, pues también ofrecen confiabilidad, descubrimiento y funciones de optimización de datos impulsadas por IA que garantizan la precisión, confiabilidad e integridad de los datos en todo el flujo de datos.

Las principales ventajas que ofrece son:

• Mejora de la precisión de los datos: las empresas pueden mejorar la fiabilidad, precisión y confianza de sus datos. Esto también permite confiar con seguridad en información basada en datos y algoritmos de ML para tomar decisiones informadas y desarrollar productos de datos.
• Solución de problemas más rápida: la capacidad de observación de los datos permite a los equipos identificar rápidamente errores o desviaciones en los datos mediante la detección de anomalías, el monitoreo en tiempo real y las alertas. Esto ayuda a minimizar el costo y la gravedad del tiempo de inactividad.
• Prevención del tiempo de inactividad: proporciona a las empresas información relevante y contexto para el análisis de la causa raíz, lo que a su vez ayuda a evitar el tiempo de inactividad de los datos.
• Colaboración mejorada: al utilizar paneles compartidos que ofrecen plataformas de observación de datos, las distintas partes interesadas pueden obtener visibilidad del estado de conjunto de datos críticos, lo que puede fomentar una mejora colaboración entre equipos.
• Cumplimiento: puede ayudar a las organizaciones de sectores altamente regulados a garantizar que sus datos cumplan con los estándares necesarios de precisión, coherencia y seguridad.
• Mejor experiencia del cliente: los datos de alta calidad son esenciales para comprender las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes, lo que permitirá a las empresas ofrecer experiencias más personalizadas y relevantes.
• Optimización de costes: ofrece un análisis de los flujos de datos y su procesamiento que se pueden utilizar para una mejor planificación de los recursos. Esto ayuda a eliminar o consolidar datos redundantes, configuraciones incorrectas y sobreaprovisionamiento, lo que conduce a una mejor utilización de los recursos, así como la optimización de las inversiones de datos.
• Nuevas oportunidades de negocio: al mejorar la calidad de los datos mediante la observabilidad, las organizaciones pueden identificar tendencias y descubrir posibles oportunidades de generación de ingresos.

La observabilidad de datos respalda el Data Quality y lo mejora, aunque son aspectos diferentes en la gestión de los datos.

La segunda se refiere a la precisión, integridad, coherencia y actualidad de los datos. Por su parte, la obsevabilidad permite el seguimiento y la investigación de los sistemas y los canales de datos para desarrollar una comprensión de la salud y el rendimiento de los datos. Pero amabas trabajan en sinergia para garantizar la confianza de los datos.

Los ámbitos de la calidad y la observabilidad de los datos convergen para crear un marco integral que garantice la confiabilidad, la precisión y la eficacia de las iniciativas basadas en datos de una organización. De hecho, comparten factores comunes para que los resultados sean óptimos:

• Enfoque compartido en la precisión.
• Monitoreo en tiempo real para asegurar la calidad.
• Detección proactiva de problemas que mejora la calidad.
• Análisis de causa raíz e integridad de datos.
• Excelencia holística de datos a través de la colaboración.

Sin embargo, desempeñan funciones distintas para garantizar que los datos sean precisos, confiables y valiosos:

Fuente: Atlan

Aunque las prácticas de observabilidad pueden señalar problemas de calidad en los conjuntos de datos, no pueden garantizar por sí solas una buena calidad de estos. Para ello, se requieren esfuerzos para solucionar los problemas de datos y evitar que ocurran en primer lugar.

Además, aquí entraría también un concepto muy importante, que es la gobernanza de los datos, pues un programa sólido de gobernanza ayuda a eliminar los silos, los problemas de integración y la mala calidad que pueden limitar el valor de las prácticas de observabilidad de datos.

Por ello, el conjunto de las tres será fundamental a la hora de contar con una estrategia de datos sólida, confiable y que cumpla con las normativas.

La observabilidad de datos es fundamental para un DataOps eficaz, práctica que permite la gestión ágil, automatizada y segura de los datos. Además, ignorar la calidad de los datos puede tener consecuencias graves que obstaculicen el crecimiento de una empresa. Sin los beneficios que aporta esta práctica, no se podrán optimizar ni gestionar los datos, cayendo en riesgos como:

• Eficiencia reducida: la mala calidad de los datos puede dificultar la puntualidad del consumo de datos y la toma de decisiones, lo que reduce la eficiencia. De hecho, estudios muestran que el costo de la mala calidad de los datos para la economía estadounidense podría ascender a 3 billones de dólares en el PIB.
• Oportunidades perdidas: las empresas se pueden enfrentar a problemas de confiabilidad que les impiden entregar productos de datos efectivos, tanto a clientes como a las partes interesadas externas. Los datos poco fiables dan lugar a datos ineficientes o imprecisos, lo que es perjudicial para los usuarios y da lugar a la pérdida de oportunidades de interactuar y desarrollar canales de ingresos incrementales.
• Ingresos reducidos: los datos erróneos pueden afectar directamente a los ingresos de una compañía. Si los equipos de datos no pueden ver dónde se están utilizando los datos y cómo se les cobra el consumo, es probable que se produzcan sobrecostos importantes y una asignación incorrecta de los cargos.

A medida que los datos se vuelven cada vez más críticos para el éxito empresarial, la importancia de la observabilidad de los datos está ganando reconocimiento. Con la aparición de herramientas especializadas y una mayor conciencia de los costos de una mala calidad de los datos, las compañías ahora están priorizando esta práctica como un componente central de su estructura.

La observabilidad permite a los ingenieros de datos centrarse en los aspectos técnicos de mover datos desde varias fuentes a un repositorio centralizado, además de adoptar un enfoque más amplio y estratégico.

En Plain Concepts contamos con amplia experiencia y expertos en estrategias de data, los cuales te ayudarán a optimizar el rendimiento de la canalización, comprender las dependencias y el linaje, así como agilizar la gestión del impacto. Todo ello te garantizará una mejor gobernanza, un uso eficiente de los recursos y una reducción de costos.

Podrás identificar de forma proactiva los posibles problemas en tus conjuntos de datos y canales antes de que se conviertan en problemas reales. Esto hará que cuentes con un panorama de datos saludable y eficiente, mitigando riesgos y logrando un ROI mayor en tus iniciativas de datos e IA.

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