¿Qué es la observabilidad de datos? Una guía completa

¿Qué es la observabilidad de datos?  

La observabilidad de los datos es un proceso que monitorea activamente la precisión, el estado y la utilidad de los datos de una organización. Es la capacidad de una organización de tener una visibilidad integral de todo su panorama de datos, incluidos los canales de datos, la infraestructura y las aplicaciones. La observabilidad de los datos permite a la organización identificar, controlar, prevenir, remediar y solucionar rápidamente las interrupciones de datos, todo dentro de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) acordados.

Con la observabilidad de los datos, las organizaciones obtienen una comprensión más profunda del estado de sus datos al permitirles monitorear diferentes métricas. Por ejemplo, el volumen de datos para controlar cualquier aumento o caída repentina de datos, tasas de error para determinar problemas de calidad de los datos y latencia para garantizar que los datos sigan siendo accesibles. Con base en estas señales o métricas, las organizaciones obtienen conocimientos que mejoran datos de gestión y gobernanza, lo que significa mejores decisiones empresariales.

Los orígenes de la observabilidad de datos

A mediados del siglo XIX, el físico escocés James Clerk Maxwell se enfrentó al desafío de monitorear sistemas complejos. Reconoció la imposibilidad de observar directamente cada pieza de información dentro de tales sistemas. La solución de Maxwell implicó centrarse en resultados críticos y hacer inferencias sobre el estado general del sistema basándose en estas observaciones. Este trabajo pionero sentó las bases para el concepto de observabilidad.

La necesidad de una comprensión profunda de la salud y la integridad de los datos a lo largo de su ciclo de vida provocó el aumento de la observabilidad de los datos como un campo importante en la gestión de datos.

Observabilidad de datos vs Calidad de los Datos  

El Importancia de la observabilidad de los datos  

El crecimiento exponencial de los datos en las organizaciones modernas resalta la importancia de mantener calidad de los datos y confiabilidad para la toma de decisiones informadas. La observabilidad de datos es una solución que permite a las organizaciones gestionar eficazmente sus complejas infraestructuras de datos y garantizar la integridad de sus conocimientos.

Los controles de calidad de datos tradicionales ofrecen una visión limitada, ya que se centran en los datos en un momento específico. Sin embargo, la observabilidad de los datos proporciona una comprensión profunda del ciclo de vida de los datos. Implica monitorear continuamente métricas clave a lo largo canalizaciones de datos, brindando a las organizaciones información en tiempo real o casi en tiempo real sobre el estado y el comportamiento de sus sistemas de datos. Estos conocimientos son importantes para prevenir los efectos de la mala calidad de los datos, como informes distorsionados y análisis sesgados.

Al ser una medida proactiva, la observabilidad de datos permite a los equipos de datos detectar y corregir activamente anomalías, latencia, cambios de esquema o problemas de linaje antes de que afecten a los conocimientos.

En el aprendizaje automático, ignorar la observabilidad de los datos puede provocar una disminución progresiva del rendimiento del modelo. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático son propensos a la deriva de datos sin una observabilidad adecuada de los datos y pueden volverse ineficaces con el tiempo.

La observabilidad de los datos ayuda a detectar estas desviaciones, lo que garantiza que los modelos sigan siendo confiables. Además, la complejidad y el volumen de los canales de datos modernos presentan desafíos para mantener la calidad de los datos y un linaje de datos claro. La observabilidad de datos equipa a los equipos con las herramientas necesarias para resolver estos desafíos al proporcionar información en tiempo real sobre la arquitectura de datos. Garantiza un flujo de datos fluido, reduciendo las interrupciones y acelerando la entrega de información valiosa.

5 pilares de la observabilidad de datos  

La eficacia de la observabilidad de los datos se basa en varios pilares clave. Estos pilares son un marco que proporciona seguimiento y análisis de la información utilizada en toda la organización.

Frescura

La frescura se refiere a qué tan actualizado está un conjunto de datos. El enfoque principal de este pilar es la puntualidad de los datos dentro de los canales. Las organizaciones deben definir umbrales de latencia aceptables para las actualizaciones de datos. Monitorear métricas como la antigüedad de los datos, la frecuencia de actualización y las marcas de tiempo ayuda a identificar retrasos o interrupciones en ingesta de datos o procesos de transformación. Los datos actualizados garantizan que los conocimientos se basen en la información más reciente, lo que lleva a una toma de decisiones más informada.

Distribuidores

La observabilidad de los datos ayuda a monitorear propiedades estadísticas clave como la media, la mediana y la desviación estándar. También ayuda a identificar problemas subyacentes con los propios datos de origen. La identificación oportuna de desviaciones de los patrones de distribución de datos esperados permite a los equipos de datos investigar y resolver estos problemas antes de que distorsionen los resultados analíticos.

Volumen

Los aumentos o disminuciones inesperados en el volumen de datos pueden indicar problemas potenciales como problemas en las fuentes de datos, cuellos de botella en la canalización o deterioro de la calidad de los datos. Con la observabilidad de los datos, los equipos pueden monitorear las fluctuaciones en los volúmenes de datos, lo que les permite llegar a la causa raíz y optimizar el flujo de datos.

Esquema

Data Esquema muestra la estructura y organización de los datos dentro de las tuberías. Las organizaciones pueden monitorear continuamente los cambios de esquema, incluidas las adiciones, eliminaciones o modificaciones a los campos de datos con observabilidad de datos. El monitoreo de esquemas permite a los equipos de datos identificar posibles desviaciones de esquemas que podrían interrumpir los procesos posteriores o introducir inconsistencias en el análisis de datos.

Linaje

El linaje de datos rastrea el origen, los pasos de transformación y el destino de los datos dentro de las canalizaciones. Si se identifica un problema de calidad de los datos, el linaje de datos permite a los equipos rastrearlo hasta su origen e identificar los procesos posteriores afectados. La observabilidad de los datos se centra en mapear el linaje de datos que facilita el análisis de la causa raíz y aborda de manera eficiente los problemas de calidad de los datos.

Componentes y características clave de la observabilidad de datos  

Monitorización de datos

Los canales de datos son redes complejas que transportan información y deben ser monitoreadas. La observabilidad de los datos equipa a las organizaciones con métricas que ofrecen una visión integral del flujo de datos a lo largo del proceso.

Sistemas de alerta  

La observabilidad de los datos aprovecha los sistemas de alerta para notificar a los equipos de datos sobre cualquier anomalía o problema detectado dentro de las tuberías. Estas alertas se activan cuando se desvían los umbrales predefinidos para varias métricas, lo que permite a los equipos abordar problemas potenciales antes de que se agraven.

Manejo de Metadatos  

La observabilidad efectiva de los datos se basa en datos organizados y fácilmente accesibles. metadatos, que define detalles como el esquema de datos, el linaje y la propiedad, proporcionando contexto. La gestión de metadatos garantiza que la información se mantenga actualizada y fácilmente disponible, lo que permite a los equipos de datos comprender el significado y el origen de los datos que fluyen a través de los canales, lo que facilita la resolución de problemas y el análisis de impacto eficientes.

Seguimiento del linaje de datos

El linaje de datos representa visualmente las transformaciones y movimientos que sufren los datos dentro de los canales. Permite a los equipos rastrear los datos hasta su origen, identificar problemas potenciales y garantizar que la calidad de los datos se mantenga constante durante todo su ciclo de vida.

Análisis de la causa raíz

El análisis de la causa raíz permite a los equipos de datos abordar los problemas de manera eficiente y evitar que vuelvan a ocurrir en el futuro. La observabilidad de los datos permite a los equipos de datos aprovechar los conocimientos obtenidos del monitoreo de datos, las alertas y el seguimiento del linaje para identificar el origen de los problemas de calidad de los datos.

Cómo implementar la observabilidad de datos  

Paso 1: Casos de uso de datos de inventario

Una iniciativa exitosa de observabilidad de datos implica comprender cómo se utilizan los datos en toda la organización. El paso preliminar incluye identificar los departamentos o equipos que dependen de los datos, los tipos específicos de datos que utilizan y el propósito previsto de cada conjunto de datos. Al comprender estos casos de uso, las organizaciones pueden priorizar los esfuerzos de observabilidad de datos en función del impacto potencial en las funciones comerciales.

Paso 2: alinear la organización

La implementación de la observabilidad de datos requiere la colaboración de varios equipos dentro de una organización. Comunicar la importancia de la observabilidad de los datos a todas las partes interesadas, enfatizando cómo beneficia a varios departamentos y, en última instancia, fortalece la toma de decisiones basada en datos. La comunicación crea una cultura de propiedad de los datos e invierte en el éxito de la implementación.

Paso 3: implementar el monitoreo de la calidad de los datos

Esta etapa implica implementar herramientas para monitorear varias métricas de calidad de datos. Estas métricas incluyen la actualidad, integridad, precisión y coherencia de los datos. El seguimiento de estas métricas puede brindar a las organizaciones una comprensión del estado general de los datos e identificar áreas potenciales de mejora.

Paso 4: Optimice la calidad de los datos

Para optimizar la calidad de los datos, los equipos deben tener pasos claramente definidos sobre qué hacer cuando surge un problema. Además, asigne propiedad a diferentes incidentes e implemente herramientas para agilizar la resolución de problemas y el análisis de la causa raíz. Las organizaciones pueden reducir el impacto potencial en los procesos posteriores y la toma de decisiones optimizando los procesos de resolución de incidentes.

Paso 5: Prevención de riesgos

Este último paso se centra en implementar estrategias para evitar que ocurran incidentes de calidad de datos en primer lugar. Este paso implica reglas de validación de datos en los puntos de ingesta de datos, seguimiento del linaje de datos para identificar problemas potenciales en las primeras etapas del proceso de datos y automatización de las comprobaciones de calidad de los datos durante todo el ciclo de vida de los datos. Las organizaciones pueden minimizar los problemas de calidad de los datos y garantizar la confiabilidad de sus datos priorizando las medidas preventivas.

Beneficios de la Cirugía de Poner en marcha Observabilidad de datos  

Una estrategia de observabilidad de datos bien diseñada ofrece una variedad de beneficios.

• Aumenta la calidad de los datos

Con datos más limpios, las organizaciones pueden tomar mejores decisiones basadas en datos, lo que lleva a mejores operaciones, clientes más felices y un desempeño comercial general más sólido. La observabilidad de los datos permite a los equipos identificar problemas tan pronto como ocurren, como valores faltantes, registros duplicados o formatos inconsistentes, antes de que interrumpan los flujos de trabajo dependientes.

• Solución rápida de problemas

Las herramientas de observabilidad de datos ayudan a los equipos a identificar rápidamente errores o desviaciones de datos. Funciones como el monitoreo en tiempo real, la detección de anomalías y las alertas permiten una resolución de problemas y problemas más rápida, minimizando los costos y la gravedad del tiempo de inactividad.

• Ayuda a romper silos

Las plataformas de observabilidad de datos ofrecen paneles compartidos que brindan a varias partes interesadas visibilidad de conjuntos de datos críticos y fomentan una mejor colaboración y comunicación en equipo.

• Optimiza la eficiencia

Las herramientas de observabilidad de datos identifican cuellos de botella y problemas de rendimiento, lo que permite a los ingenieros optimizar los sistemas para un mejor uso de los recursos y tiempos de procesamiento más rápidos. Además, la automatización reduce el esfuerzo manual para mantener la salud de los datos, lo que libera a los ingenieros de datos para centrarse en extraer valor de los datos.

• Fortalece el cumplimiento

La observabilidad de los datos ayuda a garantizar que los datos cumplan con los estándares de precisión, coherencia y seguridad en industrias reguladas como las finanzas, la atención médica y las telecomunicaciones. Esto reduce el riesgo de incumplimiento y sanciones relacionadas.

• Mejora la experiencia del cliente

Los datos de alta calidad son importantes para comprender las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes. La observabilidad de los datos ayuda a mantener datos precisos y actualizados de los clientes, mejorando la satisfacción y la lealtad del cliente a través de experiencias personalizadas.

• Impulsa el crecimiento de los ingresos

La observabilidad de los datos ofrece nuevos conocimientos, identifica tendencias y descubre posibles oportunidades de ingresos al mantener bajo control el estado de los datos. Las organizaciones pueden utilizar sus datos de manera más efectiva, lo que genera mayores ingresos y crecimiento.

Desafíos de la observabilidad de datos  

Infraestructura compleja

La heterogeneidad de las tecnologías, los sistemas distribuidos y la gestión descentralizada dificultan la obtención de una recopilación de datos coherente y una visibilidad holística. Estandarizar las métricas y aprovechar una plataforma central de observabilidad puede ayudar.

Volumen de datos

La complejidad de los sistemas a menudo hace que aumente el volumen de datos. A medida que los sistemas y las aplicaciones producen más datos, las herramientas de observabilidad pueden verse abrumadas, limitando su capacidad para analizar y ofrecer información. Esto puede provocar un aumento de la latencia, lo que puede perjudicar la observabilidad efectiva. Por lo tanto, escalar estas herramientas es importante para garantizar que no pierdan señales relevantes en medio de la avalancha de datos.

Silos de datos

La incapacidad de correlacionar datos de diferentes fuentes dificulta la identificación de causas fundamentales y tendencias. También limita la eficacia de las herramientas de observabilidad de datos. Romper los silos de datos es esencial para que las organizaciones obtengan conocimientos significativos y mejoren la observabilidad de los datos.

Desafíos de la nube

Al pasar a la nube, es importante considerar cómo los cambios en los niveles de recopilación de datos podrían afectar la observabilidad de los datos, especialmente porque algunos proveedores de la nube ofrecen opciones limitadas de instrumentación.

Mejores prácticas de observabilidad de datos  

Definición de métricas de calidad de datos

Las métricas de calidad de los datos responden a preguntas esenciales como "¿Cuántos datos faltan?" "¿Qué tan fielmente reflejan los datos la realidad?" Y "¿hay alguna discrepancia dentro de conjuntos de datos similares?" Establecer métricas que respondan a estas preguntas permite a las empresas identificar problemas de calidad de los datos, reduciendo el riesgo de basar decisiones en información incorrecta o incompleta.

Simplifique el monitoreo de infraestructura

Céntrese en datos que proporcionen información procesable sobre el estado y el rendimiento del sistema. Esta práctica reduce la carga de las herramientas de observabilidad y permite un análisis más centrado.

Registro centralizado

Utilice herramientas de observabilidad de datos que ayuden a centralizar los datos de registro de cada componente de la infraestructura de datos. La vista unificada simplifica la resolución de problemas y el análisis de la causa raíz de los problemas. Además, considere herramientas que proporcionen seguimiento del linaje de datos, ya que ayudan a mapear el flujo de datos a través de los canales, lo que facilita la identificación de posibles fuentes de problemas.

Visualización de datos sin procesar

Transforme los datos sin procesar en elementos visuales como gráficos, tablas y paneles, ya que la visualización permite el monitoreo en tiempo real de métricas o puntos de datos clave. Las visualizaciones claras y concisas hacen que la observabilidad de los datos sea accesible para una audiencia más amplia, promoviendo la colaboración en equipo. Las partes interesadas de todos los departamentos pueden comprender fácilmente las tendencias y el estado de los datos, lo que conduce a una mejor comunicación y una propiedad compartida de la calidad de los datos.

Auditar periódicamente los canales de datos

Las auditorías periódicas permiten una resolución más rápida al identificar los obstáculos desde el principio. Estas auditorías garantizan un flujo de datos fluido a lo largo del proceso y garantizan un acceso sin obstáculos a puntos de datos críticos. Las organizaciones pueden identificar desviaciones en la calidad de los datos antes de que afecten al negocio centrándose en mantener el estado del proceso.

Cómo elegir la herramienta de observabilidad de datos adecuada  

Las herramientas de observabilidad de datos son esenciales para obtener conocimientos profundos sobre la infraestructura de la organización. La pregunta de “elegir la herramienta de observabilidad de datos adecuada” no tiene una respuesta sencilla porque no todas las herramientas son iguales. Esto es lo que debe considerar al seleccionar la herramienta adecuada:

• Recopilación completa de datos: Una buena herramienta de observabilidad debería recopilar datos de diversas fuentes en la red, la infraestructura, los servidores, las bases de datos, las aplicaciones en la nube y el almacenamiento. También debe tener funciones para revisar, muestrear y procesar estos datos para proporcionar una visión holística.
• Amplia visualización: Una función central de una buena herramienta de observabilidad es proporcionar una visión integral Visualización de datos capacidad. La visualización permite a los equipos comprender fácilmente conjuntos de datos complejos e identificar tendencias o patrones que indican problemas de calidad de los datos.
• Integración con la arquitectura existente: Busque una herramienta que se integre perfectamente con la arquitectura y las fuentes de datos existentes. Idealmente, debería monitorear los datos en reposo (sin extracción) y en movimiento durante todo su ciclo de vida.
• Funciones avanzadas: Busque herramientas que incorporen inteligencia artificial para operaciones (AIOps) y análisis avanzado. Estas características automatizan tareas y brindan información más profunda, lo que permite que la herramienta respalde mejor los objetivos comerciales junto con las necesidades de TI.
• Facilidad de uso: La herramienta ideal debería integrarse sin problemas con los flujos de trabajo existentes y requerir un trabajo inicial mínimo. Priorice las herramientas que no requieran una extensa estandarización de datos, mapeo o modificaciones en la canalización de datos para una experiencia de implementación más fluida.

Pensamientos Finales  

El verdadero valor de los datos radica en su calidad y accesibilidad. La observabilidad de los datos ofrece conocimientos profundos sobre la infraestructura de datos de una organización, lo que garantiza el estado y la confiabilidad de los canales de datos. Este enfoque en la calidad de los datos, a su vez, mejora la toma de decisiones basada en datos y al mismo tiempo aprovecha los activos de datos de una empresa.

Al implementar una estrategia de observabilidad de datos y seguir las mejores prácticas, las organizaciones pueden superar los desafíos que surgen debido a una infraestructura compleja, silos de datos y volúmenes de datos en constante crecimiento.

No todas las empresas necesitan una plataforma avanzada de observabilidad de datos porque la gestión de la calidad de los datos es una base sólida para tener datos saludables y, si se hace correctamente, puede abordar la mayoría de los desafíos de los datos de manera efectiva. Si bien la observabilidad de los datos ofrece conocimientos profundos, especialmente en escenarios con canales de datos complejos y volúmenes de datos extremadamente altos, los equipos deben priorizar la mejora de la calidad de los datos, ya que ofrece los beneficios más directos y significativos. Una vez establecidas las bases, las empresas pueden considerar la observabilidad de los datos como una capa adicional de visibilidad y gestión proactiva.

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