Los datos deficientes son una enfermedad que les cuesta a las empresas, en promedio, $ 15 millones cada año, y eso crea estrés e insomnio para los equipos de datos dedicados. Para mantenerse enfocado en la calidad de los datos, un poco de paranoia va con el trabajo, pero hay formas de ir más allá de la preocupación constante y pasar a un estado de calidad de datos continua que debería ayudar a los equipos de datos a dormir mejor.
Muchas empresas reconocen la necesidad de mejorar la calidad de los datos, pero la mayoría no reconoce que mejorar la calidad de los datos no es una actividad única. El alcance del problema tampoco se limita solo a los equipos de datos.
Para utilizar con éxito los datos para obtener mejores resultados comerciales, las empresas deben integrar las mejores prácticas de calidad de datos en sus operaciones. Eso requiere una solución de observabilidad de datos que permita a los equipos de datos comprender sus datos a un nivel granular, les permita optimizar sus cadenas de suministro de datos, escalar sus operaciones de datos y, en última instancia, entregar datos confiables de manera continua.
La observabilidad de los datos puede ayudar a los equipos de datos a alinear las operaciones de datos con los resultados comerciales clave. Proporciona una vista única y unificada de los datos, el procesamiento y las canalizaciones en cualquier momento y punto del ciclo de vida de los datos. Puede detectar automáticamente la deriva de datos y las anomalías de grandes conjuntos de datos no estructurados y proporciona claridad sobre el estado de los datos de una empresa y los sistemas que transforman los datos.
Los equipos de datos empresariales deben desarrollar y adherirse a procesos que les permitan optimizar sus operaciones de datos. Deben iniciar este esfuerzo con las siguientes mejores prácticas.
Alinee las operaciones de datos para satisfacer las necesidades comerciales
Los equipos comerciales y de datos empresariales organizados y reflexivos buscan una alineación de las operaciones tecnológicas con las necesidades comerciales, pero configurar los procesos necesarios para garantizar resultados confiables generalmente requiere administrar una variedad de herramientas y procesos dispares. Sin las herramientas adecuadas, la tarea es imposible; medir y rastrear manualmente las métricas de datos puede costar mucho tiempo y esfuerzo a los equipos de datos. Por lo tanto, los equipos no rastrean ni revisan si las operaciones de datos ayudan o no a satisfacer las necesidades comerciales. La observabilidad de los datos puede reducir esta monotonía.
La observabilidad de los datos puede ayudar a los equipos de datos a monitorear las cargas de trabajo, así como a identificar los recursos limitados y de repuesto. Las funciones de observación de datos impulsadas por IA también pueden predecir los requisitos de capacidad futuros en función de la capacidad disponible, el búfer y el crecimiento esperado en la carga de trabajo.
Estas no son predicciones teóricas futuristas. Hoy en día, todos los tipos de empresas ya utilizan una solución de observabilidad de datos multidimensionales y, como resultado, pueden registrar una rotación más alta y reducir los costos de infraestructura, lo que representa un retorno de más de 1000 veces sobre su inversión en observabilidad de datos.
Obtenga una visión holística de la transformación de datos en todas las canalizaciones de datos y todo el ciclo de vida de los datos
A medida que las operaciones comerciales se vuelven más personalizadas, sofisticadas y matizadas, los equipos de datos necesitan crear canalizaciones de datos complejas que integren soluciones con varias funcionalidades. Esto da como resultado más puntos potenciales de falla.
Hoy en día, las canalizaciones de datos necesitan ingerir datos de bases de datos estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas. Además, necesitan usar repositorios en línea, fuentes de terceros o una combinación de ambos. También usan una combinación de almacenes de datos, lagos y servicios de consulta como BigQuery, Databricks, HBase, Hive o Snowflake para almacenar y dar sentido a los datos. Además, pueden usar Amazon S3, HDFS o Google Storage para almacenar los datos y usar aplicaciones como Tableau o Presto para presentar los datos.
No hay duda de que estas tecnologías ayudan a los equipos de datos a unir rápidamente canalizaciones de datos complejas. Sin embargo, también dan como resultado vistas fragmentadas y parciales de las canalizaciones de datos. Esto, a su vez, puede provocar cambios inesperados en los datos y el comportamiento. Y como puede atestiguar cualquier ingeniero o científico de datos, esto agrega complejidad a las operaciones de datos, especialmente si ocurre en una tubería de misión crítica durante la producción.
La observabilidad de datos ofrece una vista unificada de toda la canalización de datos en todas las tecnologías.
Más que nunca antes, los equipos de datos necesitan una vista única y unificada de toda su canalización de datos en todas las tecnologías. Los equipos de datos no pueden mejorar la calidad de los datos a menos que vayan más allá de las vistas fragmentadas y obtengan una visión holística de cómo se transforman los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Una solución de observabilidad de datos puede predecir, prevenir y resolver el tiempo de inactividad inesperado de los datos o los problemas de integridad que pueden surgir de las canalizaciones de datos fragmentadas. Supervisa automáticamente los datos de forma centralizada para evaluar la fidelidad de los datos. Garantiza que se conserve la calidad de los datos, incluso después de que los datos se transformen varias veces en varias tecnologías diferentes. Puede rastrear el linaje de datos para asegurarse de que los datos sean confiables, de modo que los equipos de datos no necesiten pasar toda la noche resolviendo escaladas de datos urgentes.
True Digital, una de las mayores empresas de comunicaciones de Tailandia, utiliza una solución de observabilidad de datos multidimensionales para resolver problemas importantes de rendimiento y escalabilidad. Por ejemplo, no pudieron procesar casi el 50 % de los datos más allá de la etapa de ingestión. Con este enfoque, pudieron obtener una vista unificada de toda su canalización de datos y resolver sus problemas de rendimiento. Eliminaron todas las interrupciones de datos no planificadas y los problemas de SEV1. Además de esto, pudieron escalar su infraestructura de datos y al mismo tiempo ahorrar más de $3 millones cada año.
Use IA para marcar automáticamente errores, reconciliar datos y detectar desviaciones de datos
Con el aumento del volumen, la velocidad y la variedad de datos entrantes, depender exclusivamente de intervenciones manuales para mejorar la calidad de los datos es como buscar una aguja en un pajar en constante expansión. Una solución de observabilidad de datos de primer nivel puede aprovechar la IA para marcar automáticamente errores, comportamientos de datos inesperados y desvíos de datos. Esto reduce el alcance del problema y ayuda a los equipos de datos a resolver problemas de datos de manera efectiva.
Con la observación de datos, los equipos de datos pueden aprovechar la IA para crear un motor personalizado basado en reglas según lo que necesitan sus operaciones comerciales. Esto puede ayudar a los equipos de datos a marcar automáticamente los registros de datos faltantes, incorrectos e inexactos.
Las soluciones de observabilidad de datos multidimensionales pueden ayudar a los equipos de datos a reconciliar los registros de datos con sus fuentes. Puede ayudar a los equipos de datos a analizar la causa principal de los cambios de comportamiento inesperados comparando registros de aplicaciones, tiempos de ejecución de consultas o estadísticas de utilización de colas. También puede ayudar a detectar cambios estructurales o de contenido que pueden dar como resultado una desviación del esquema o de los datos y, a su vez, evitar canalizaciones de datos rotas, así como análisis de datos poco confiables. Y puede detectar automáticamente anomalías.
¿Cómo aprovechar al máximo sus prácticas de calidad de datos?
La mala calidad de los datos es un problema recurrente para todas las empresas basadas en datos, independientemente de su tamaño o escala. Pero las empresas adoptan uno de dos enfoques extremos para resolver sus problemas de calidad de datos.
En un extremo, las empresas de tecnología como Airbnb, LinkedIn y Uber terminan invirtiendo varios millones de dólares y años de esfuerzo para crear su propia plataforma de calidad de datos.
Y en el otro extremo, la mayoría de las empresas de hoy dependen solo de intervenciones manuales. Por lo tanto, no utilizan una plataforma que pueda a) abordar automáticamente los problemas de calidad de los datos a escala, b) ofrecer una vista unificada de cómo se transforman los datos yc) detectar la desviación o las anomalías de los datos automáticamente.
Crear su propia plataforma de calidad de datos es subóptimo porque la mayoría de las empresas no pueden o no quieren invertir millones de dólares y esperar dos años para cosechar los resultados. Al mismo tiempo, no utilizar una plataforma de calidad de datos que se adapte a sus necesidades de datos puede ser aún más desastroso. Porque esos problemas volverán a morderlo como datos poco confiables y mayores costos de manejo de datos.
Pero hay una salida mejor. Las empresas que buscan mejorar la calidad de los datos pueden integrar una solución de observabilidad de datos multidimensional, en unos pocos días, al costo de un empleado de tiempo completo.
La integración de la observabilidad de los datos en sus operaciones comerciales creará el entorno necesario y el circuito de retroalimentación necesarios para mejorar la calidad de los datos, a escala, de manera continua. También ayudará a su empresa a aprovechar al máximo todas las mejores prácticas de calidad de datos que adopte su equipo de datos, y probablemente también le permitirá tener una noche de sueño reparador.
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