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.
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.
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.
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.
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:
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:
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.
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.
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:
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.