Observabilidad de datos: el diagnóstico ideal para tu organización

Es un hecho que la digitalización de la información ha tenido efecto en todas las industrias en la última década. Esta situación ha llevado a los líderes a una adaptación constante a lo que el mundo de los negocios exige, estar a la vanguardia.

Uno de los rubros con más impacto es el de la información, la cual se genera en altos volúmenes y con una reproducción incesante. Por lo anterior las compañías han implementado herramientas y estrategias confiables que les permiten gestionar los miles y millones de datos generados diariamente para el desarrollo organizacional y la estabilidad de la empresa.

Una de las estrategias para mantener información precisa y confiable es la observabilidad de datos, un concepto que cada vez se expande más y aquí profundizamos en él.

¿Qué es la observabilidad de datos?

Este término es utilizado para comprender la salud y el estado de los datos que pertenecen a un sistema o arquitectura. La observabilidad de datos involucra múltiples actividades como monitorear, alertar, clasificar y evaluar, mismas que le facilitan el camino a los ingenieros de datos para identificar y resolver problemas al instante en el que surgen.

Gartner destaca a la observabilidad como un camino para conocer el estado de tus pipelines, infraestructura y panorama de los datos, situación que además de informarte de anomalías, te da la posibilidad de resolverlas de forma inmediata.

Este proceso, al estar involucrado en gran parte del ciclo de vida de los datos, tiene un efecto en las DataOps y DevOps gracias a que brinda suficiente contexto para solucionar un error en tiempo real y asegurar que este no vuelva a ocurrir. Recuerda que un pipeline confiable asegura resultados con los cuales una empresa puede tomar decisiones y de eso se encarga la observabilidad de datos.

Observabilidad y calidad de datos

Como puedes ver, la observabilidad tiene ciertas características que podrían confundirse con calidad, no obstante, es importante resaltar que para que exista la primera debe existir previamente calidad en la información. Sin embargo, se debe destacar que, por sí sola, la observabilidad no garantiza la calidad de datos.

Antes de aspirar a un gran proceso de observabilidad, tu equipo o área de IT debe enfocarse en contar con datos confiables, que son posibles gracias a herramientas que ayudan a limpiar y curar información, posteriormente será más fácil detectar posibles problemas en las bases de datos y darles una solución óptima.

Observabilidad y gobierno de datos

Así como existe un vínculo entre la observabilidad y la calidad de datos, también lo hay con la gobernanza de los mismos. En nuestra guía acerca del gobierno de datos ahondamos más en el término, pero es necesario subrayar que esta estrategia puede compaginar perfectamente con la observabilidad.

Mientras el gobierno de datos se encarga de que los datos sean accesibles, visibles, seguros y que estos cumplan con normas y políticas organizacionales, una implementación de observabilidad suma, por su monitoreo, a alertar en cuanto existan problemas relacionados con la calidad o disponibilidad de la información.

El rol de la observabilidad de datos

Uno de los núcleos de más relevancia en las organizaciones con objetivos encaminados a Data-driven es Data Operations o DataOps, un área que debe asegurar que la información tratada sea correcta para que quienes buscan el valor de los datos encuentren en ellos insights útiles de cara a la toma de decisiones.

DataOps hoy se apoya en las herramientas de observabilidad para cumplir sus metas que implican pruebas, armado y monitoreo de las bases de datos, y estructuración de pipelines. Todo lo mencionado anteriormente se logra a partir de la confirmación de formatos, tipos y valores, revisión de anomalías y optimización del rendimiento de data pipelines¹.

La observabilidad ha tomado un papel que, para ciertos equipos u organizaciones, resulta imprescindible, pues gracias a sus beneficios es que se puede obtener información más valiosa y útil para las compañías y sus stakeholders. Asimismo, evita que se desperdicie tiempo en hallar un error dentro de tus flujos de datos, y como consecuencia también se prevé una posible fuga de recursos monetarios.

En palabras de Barr Moses, la observabilidad de datos tiene 5 pilares a partir de los cuáles se puede demostrar su trascendencia en los equipos que trabajan con datos hoy en día:

• Frescura: Se refiere a que los datos almacenados están actualizados así como la frecuencia con que la información se pone al día, ya que es bien sabido que, de lo contrario, las decisiones con base en ellos no serán correctas, lo que repercute en pérdida de tiempo y dinero.
• Calidad: Se basa en la calidad de los datos con los cuales se trabaja, pues aunque los pipelines sean precisos, si la información está errónea, no podrás confiar ni en ellos ni en la función que desempeñan.
• Volumen: Este pilar toma en cuenta la integridad de tus bases de datos para la obtención de insights; es decir, este paso te hará saber si tus filas y columnas son exactas o hay información sobrante o faltante.
• Esquema: Indica cuando algunos datos son corrompidos, por lo que hay que monitorear cuando hay cambios, así como quién los realizó y por qué.
• Linaje: Gracias a este pilar quienes trabajan con datos pueden localizar efectivamente cuando un dato se rompió, pues tiene acceso al impacto, tanto ascendente como descendente, que esa ruptura provocó.

Beneficios de la observabilidad de datos

La observabilidad, al ser una herramienta que hasta ahora no es considerada esencial, ayuda más de lo que parecería a las organizaciones que ya la utilizan debido a que su misión solo es mejorar lo que ya se ha implementado, o en su defecto, apuntar al problema y buscar solución inmediata. 

Lo anterior tiene como resultado que sus beneficios sean certeros y útiles para los profesionales de los datos:

• Simplificación: Al tener la capacidad de abarcar de principio a fin una arquitectura de datos, quienes trabajan con la información pueden detectar de forma más simple el problema sin tener que recurrir necesariamente al origen del mismo y así facilitar su análisis.
• Anticipación: Permite encontrar algunos errores que podrían crecer rápidamente, a partir de la observabilidad se pueden ejecutar acciones para frenarlos y evitar un problema mayor, lo que da pie a una planificación eficaz ante estas eventualidades.
• Visión 360: Parte de la observabilidad es una visión completa de los datos, lo que equivale a contar con un buen nivel de calidad e integridad en ellos y posteriormente en los pipelines.
  

Hasta ahora ya parece haber un número suficiente de razones para llevar esta práctica a tu empresa, no obstante nos parece importante responder a una pregunta más.

¿Por qué debes tomar en cuenta una estrategia de observabilidad de datos?

Si en tu organización el volumen de datos crece considerablemente o cambia día a día, es una razón suficiente para considerarla pues el tiempo y recursos que estás destinando a su gestión puede estar mermando otras oportunidades de crecimiento.

El manejo de información actualmente lleva a territorios que nunca jamás podrías haber descubierto y las herramientas adecuadas son capaces de catapultar tus decisiones y en consecuencia a tu compañía pues estas han sido creadas para darle calidad a los datos y eliminar errores.

Un motivo más es si tus datos están en más de una lugar de almacenamiento, conectarlos y analizarlos desde una sola fuente también te dará mejor perspectiva y análisis.

Caso de uso de la observabilidad de datos

De acuerdo con Sanjeev Mohan, a pesar de ser un término reciente, ya hay diversas áreas a donde se puede señalar a la observabilidad por su participación, una de ellas es en las operaciones de negocio a partir de pipelines efectivos.

El autor subraya 5 campos de impacto: 

• Velocidad: Se reducen las brechas entre quienes producen datos y quienes trabajan con ellos, facilitando su análisis. 
• Confianza: Mantiene los datos activos asegurando la disponibilidad únicamente de aquellos con una calidad óptima.
• Costos: Expone la información que no es útil y así se eliminan recursos que podrían estar contándole espacio y tiempo a los ingenieros de datos.
• Eficiencia: Una de las mayores ventajas de la observabilidad es que si se ejecuta bien, los errores de producción pueden desaparecer.
• Innovación: La observabilidad le facilita a las empresas migrar a otras herramientas, transformarse e implementar nuevos procesos tecnológicos para una constante evolución.

Conclusión

Alcanzar la calidad adecuada en los datos que maneja tu organización es un reto constante que se puede lograr con la implementación de las prácticas correctas como la observabilidad. Como lo leíste a lo largo de este contenido, sus zonas de influencia son varias y la mejora de procesos es un punto que toda empresa desearía tener.

Al utilizar una herramienta adecuada como Arkon Data Platform el camino para lograr una información confiable se hace más fácil de recorrer gracias a su diseño, 100% pensado en el usuario, y a sus módulos pensados en integración, gobierno y calidad de datos.

¹ Mary K. Pratt, 2022.