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En el creciente y cada vez más turbulento mundo de los datos, donde la información fluye como un río caudaloso, es esencial tener un control absoluto sobre su calidad, integridad y confiabilidad. Es aquí donde entra en juego un concepto cada vez más vital: descifrando la observabilidad de datos o “Data Observability”.
En este artículo, exploraremos en profundidad qué es la Data Observability, por qué es importante, cómo implementarla en una organización y algunas recomendaciones clave.
Cada vez más, las organizaciones se vuelven más dependientes de los datos para tomar decisiones comerciales críticas, se vuelve indispensable poder observar y comprender el estado y el comportamiento de los datos dentro de la organización.
La data observability se refiere a la capacidad de supervisar de forma proactiva el flujo de datos a través de un sistema, desde su origen hasta su destino final. Esto permite identificar rápidamente problemas, cuellos de botella y errores relacionados con los datos. De manera similar a como la observabilidad de sistemas monitorea el rendimiento y salud de servicios y aplicaciones, la observabilidad de datos proporciona visibilidad sobre cómo se están generando, procesando, almacenando y consumiendo los datos.
Se trata de un enfoque proactivo para monitorear y mantener la calidad de los datos, identificando y resolviendo problemas antes de que impacten en las operaciones o en la toma de decisiones.
Ventajas de la Data Observability
Aunque ya podemos intuir cuales son las ventajas de implementar la Observablidad de Datos, menciono algunas otras en detalle que nos ayudará a entender el concepto y su objetivo:
- Detección temprana de errores: Poder detectar y diagnosticar problemas relacionados con los datos de forma proactiva antes de que causen impactos significativos.
- Mejora de la calidad de datos: Al proporcionar visibilidad sobre cómo se mueven los datos, ayuda a identificar oportunidades para mejorar la calidad y confiabilidad de los datos.
- Optimización del rendimiento: Permite evaluar cuellos de botella y áreas de bajo rendimiento en el procesamiento y almacenamiento de datos.
- Cumplimiento y gobernanza: Facilita auditar el flujo de datos sensibles y cumplir con normativas como privacidad y seguridad de datos.
- Experiencia del usuario: Al detectar y resolver problemas de datos de forma más rápida, mejora la experiencia del usuario final.
En general, y como he mencionado anteriormente, son procesos que nos permite entender, medir y asegurar que los datos sean accesibles, comprensibles y confiables en todo su ciclo de vida, desde su origen hasta su consumo.
Sin embargo, también puede presentar desventajas como la necesidad de invertir en infraestructura de observabilidad y el esfuerzo extra de monitoreo que conlleva. Además, en sistemas muy complejos puede ser difícil de implementar observabilidad completa.
Roadmap de la implementación
Ahora bien, sabiendo todos los beneficios y retos que implica la Data Observability, podemos mencionar algunos pasos clave que nos ayude a definir un roadmap claro y evitar pérdida de tiempo y dinero en la implementación de una iniciativa de Observabilidad de Datos:
- Definir claramente los objetivos de observabilidad en términos del negocio.
- Implementar herramientas y códigos de procesamiento y almacenamiento de datos para recopilar métricas clave.
- Implementar herramientas de observabilidad de datos como DataOps, Data Observability Platform, etc.
- Establecer métricas de rendimiento clave (KPIs) relacionadas con los datos.
- Entrenar al equipo en esta nueva forma de monitorear y supervisar los datos.
- Integrar la observabilidad de datos en los procesos operativos diarios.
Por otro lado, es importante tener métricas que nos permitan medir el desempeño de nuestra iniciativa, pues no se puede mejorar aquello que no podemos medir. Y para ello os propongo algunos indicadores clave que nos ayudarán a medir y mejorar nuestros procesos de Observabilidad de Datos:
- Tiempos de procesamiento/respuesta de consultas y APIs de datos.
- Volumen de datos producidos, procesados y almacenados.
- Tiempo de Latencia, o el tiempo que tarda un dato en moverse desde su origen hasta su destino final
- Utilización y saturación de recursos de almacenamiento y procesamiento de datos.
- Métricas de calidad y confiabilidad de los datos (cumplimiento de datos, valores nulos,duplicados, outliers, etc.).
- Tasa de fallo de procesos o pipelines de datos que fallaron durante su ejecución, lo que puede indicar problemas en los procesos de transformación o en la disponibilidad de recursos
- Frecuencia con la que se actualizan y mantienen los metadatos asociados a los datos
- Tiempos de carga/actualización de datos en sistemas de archivos, bases de datos, data warehouses, etc.
Llegados a este punto, una pregunta clave es:
¿Qué aspectos clave se necesitan para implementarla en la organización?
Hay muchos aspectos a considerar, sin embargo, podemos identificar en forma general los siguientes:
- Tecnología adecuada: Herramientas de monitoreo, análisis y visualización de datos que permitan supervisar el estado y la calidad de los datos en tiempo real.
- Cultura de datos: Fomentar una cultura organizacional que valore la calidad de los datos y promueva su observabilidad como una prioridad estratégica.
- Equipo capacitado: Contar con personal capacitado en análisis de datos y herramientas de observabilidad para gestionar y optimizar el sistema.
- Establecer métricas clave: Definir métricas de calidad de datos y establecer umbrales para identificar y abordar problemas de manera proactiva.
- Automatizar procesos: Utilizar la automatización para monitorear y analizar continuamente los datos, reduciendo la carga de trabajo manual y mejorando la eficiencia.
- Actualizar regularmente: Mantener el sistema de observabilidad actualizado con las últimas tecnologías y prácticas para adaptarse a las cambiantes necesidades y desafíos.
Como he mencionado antes, la Data Observability es esencial en cualquier contexto donde se manejen grandes volúmenes de datos, especialmente en entornos empresariales donde la toma de decisiones se basa en análisis de datos. Y es especialmente útil en industrias reguladas, como la salud o las finanzas, donde la precisión y la integridad de los datos son críticas. Aunque cada vez son mas las organizaciones de otro tipo de industrias que están interesadas en este enfoque para el tratamiento de sus datos.
En conclusión, a medida que los datos se vuelven más valiosos y centrales para el negocio, la data observability se establecerá como una habilidad esencial para las empresas. Al proporcionar visibilidad completa sobre los datos y su ciclo de vida, permitiendo optimizar procesos, mejorar resultados y tomar decisiones informadas al garantizar la calidad, integridad y confiabilidad de sus datos, desbloqueando su verdadero potencial.
Autor: Evaristo Gamboa.
