Qué es la observabilidad de datos y cómo beneficia a las organizaciones

La información se está volviendo cada vez más importante para las empresas ya que ofrece varios beneficios operativos, de seguridad, cumplimiento y productividad. Las organizaciones que desean obtener el máximo valor de los datos deben mantener los datos en buen estado a lo largo de toda la cadena de valor de los datos. Aquí es donde la observabilidad de datos puede ser extremadamente útil para una organización.

¿Qué es la observabilidad de datos?

La observabilidad de datos se refiere a la capacidad de una organización para comprender la salud de los datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Ayuda a las empresas a conectar las herramientas y aplicaciones de datos para gestionar y monitorizar mejor los datos en toda la pila tecnológica.

Uno de los objetivos principales de la observabilidad de datos es poder resolver problemas de datos en tiempo real, como la falta de datos, que se refiere a los períodos en los que faltan datos, están incompletos o incorrectos. Estos problemas con los datos pueden ser extremadamente costosos para una organización, ya que pueden llevar a una capacidad de toma de decisiones comprometida, conjuntos de datos corruptos, interrupciones en las operaciones diarias y otros problemas graves.

Es un error común creer que el alcance de la observabilidad de datos se limita únicamente a la vigilancia de la calidad de los datos. Eso podría haber sido cierto hace unos años, sin embargo, con la creciente complejidad de los sistemas de TI, el alcance de la observabilidad de datos ahora incluye toda la cadena de valor de los datos.

Beneficios de la observabilidad de datos

La observabilidad de datos es una necesidad para una organización que busca acelerar la innovación, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva. Los beneficios de la observabilidad de datos incluyen una mejor accesibilidad a los datos, lo que significa que la organización tiene acceso a datos ininterrumpidos, necesarios para diversos procesos operativos y toma de decisiones empresariales.

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Otro beneficio clave de la observabilidad de datos es que permite a una organización descubrir problemas con los datos antes de que tengan un impacto negativo significativo en el negocio. El monitoreo y la alerta en tiempo real de los datos se pueden escalar fácilmente a medida que la organización crece o tiene un aumento en la carga de trabajo.

Una organización también puede beneficiarse de una mayor colaboración entre los ingenieros de datos, los analistas de negocios y los científicos de datos mediante la observabilidad de datos. La confianza en los datos también se ve mejorada gracias a la observabilidad de datos, lo que permite que una organización tenga confianza al tomar decisiones comerciales basadas en datos.

Desventajas de la observabilidad de datos

La observabilidad de datos tiene varias ventajas para una organización, pero también hay algunas desventajas y riesgos. Uno de los principales desafíos de la observabilidad de datos es que no es una solución plug-and-play, lo que significa que requiere un esfuerzo a nivel de la organización para su implementación y uso adecuados. La observabilidad de datos no funcionará con silos de datos, por lo que es necesario realizar un esfuerzo para integrar todos los sistemas de la organización. Esto puede requerir que todas las fuentes de datos cumplan con los mismos estándares.

Otra desventaja de la observabilidad de datos es que requiere un equipo especializado para obtener el máximo valor de la observabilidad de datos. Esto significa que una organización necesita dedicar recursos que tengan la capacidad, experiencia y habilidades para observar los datos. Varias herramientas de observabilidad de datos, proporcionadas por diversas empresas, pueden ayudar, pero al final, será responsabilidad de los ingenieros de datos interpretar la información, tomar decisiones y determinar la causa raíz de cualquier problema relacionado con los datos.

Se ha avanzado significativamente en el uso del aprendizaje automático e inteligencia artificial para automatizar algunas de las funciones y responsabilidades del observador de datos, sin embargo, aún hay un largo camino por recorrer antes de que la observabilidad de datos pueda ser automatizada.

Características clave de la observabilidad de datos

Frescura

La observabilidad de datos tiene datos actualizados, lo que significa que no hay lagunas ni errores en los datos. Si hay un problema con la frescura de los datos, puede llevar a múltiples errores en los conjuntos de datos, ya que una sola brecha o inexactitud puede tener un efecto en cascada en los conjuntos de datos.

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Distribución

La distribución se refiere a la salud de los datos en términos de si los datos están dentro del rango aceptado. La observabilidad de datos verifica si hay una brecha entre el valor real de los datos y el valor esperado.

Volumen

Esto se refiere a la cantidad de datos en una base de datos o archivo. La observabilidad de datos puede verificar la salud de los datos al verificar si la entrada de datos cumple con el umbral requerido.

Esquema

El esquema es la estructura de los datos que debe cumplir con los requisitos del sistema de gestión de bases de datos. La observabilidad de datos permite la monitorización en tiempo real y las auditorías regulares para garantizar la buena salud de los datos.

Linealidad

La observabilidad de datos se puede utilizar para verificar la línea de datos y determinar si algún consumidor aguas abajo o aguas arriba se vio afectado por problemas en la canalización de datos.

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