¿Confia en sus datos?
Todas las organizaciones quieren ser “data-driven”. Es el eslogan de la década. Invertimos millones en lagos de datos, almacenes de datos y herramientas de IA de última generación. Sin embargo, en la sala de juntas, la historia es muy diferente. Un ejecutivo mira un dashboard y dice: “Estos números no me cuadran”. Y así, con una frase, la confianza en todo el sistema se evapora.
El problema es que la mayoría de los equipos de datos viven en un estado reactivo, apagando “incendios de datos” todos los días. Un pipeline se rompe, los datos llegan duplicados, un esquema cambia sin previo aviso… y el equipo de analítica es el último en enterarse (generalmente por un usuario de negocio molesto).
Este ciclo de desconfianza es agotador y costoso. Los equipos de datos terminan gastando la mayor parte de su tiempo no en analizar, sino en validar y limpiar.
¿En qué gastan el tiempo los equipos de datos?
Como muestra el gráfico, un porcentaje abrumador del tiempo se dedica a la “fontanería” de datos, no al análisis estratégico. Para romper este ciclo, no basta con comprar más herramientas; necesitamos construir una base de confianza. Esa base se sostiene sobre dos pilares: Calidad de Datos (DQ) y Observabilidad de Datos.
Pilar 1: Calidad de datos (DQ) – La fundación estática
La calidad de datos es el enfoque tradicional. Se trata de asegurar que sus datos, una vez que están almacenados (en reposo), sean correctos. Responde a preguntas como:
- ¿Es este correo electrónico un correo electrónico válido? (Validez)
- ¿Faltan códigos postales en mi tabla de clientes? (Completitud)
- ¿Tengo dos registros para el mismo cliente? (Unicidad)
- ¿Dice este informe “EE.UU.” y este otro “Estados Unidos”? (Consistencia)
Piense en la DQ como una inspección de calidad al final de la línea de ensamblaje. Es absolutamente esencial. No puede tener confianza si sus datos almacenados son incorrectos. El problema es que es reactiva. Usted descubre el producto defectuoso *después* de que ha sido fabricado (o, en nuestro caso, después de que los datos erróneos ya están en su almacén).
Pilar 2: Observabilidad de datos – El monitor proactivo
Aquí es donde la historia cambia. La Observabilidad de Datos es un enfoque proactivo que monitorea los datos *en movimiento*. No se limita a probar reglas fijas; monitorea la salud y el comportamiento de sus pipelines de datos en tiempo real.
Piense en la Observabilidad como el EKG de sus datos. No espera a que el paciente tenga un ataque al corazón; monitorea los signos vitales constantemente para predecirlo. Responde a preguntas que la DQ tradicional no puede:
- ¿Llegaron mis datos de ventas a las 8 AM como siempre, o llevan 3 horas de retraso? (Frescura)
- Normalmente recibo 10 millones de registros por hora. ¿Por qué acabo de recibir 100? (Volumen)
- ¿Alguien acaba de añadir o eliminar una columna en la fuente de datos sin avisar? (Esquema)
- ¿Aumentó repentinamente el porcentaje de valores nulos en el campo “ID_Producto”? (Distribución)
La Observabilidad le permite detectar “datos rotos” antes de que lleguen a sus dashboards y modelos de IA, reduciendo drásticamente el tiempo de detección y resolución.
Valor Proactivo: Tiempo de detección de errores
Cómo se conectan con la Integración y el Gobierno de datos
La Calidad y la Observabilidad no son opuestos; son complementarios y esenciales para un Gobierno de Datos funcional. El Gobierno de Datos define las reglas (Ej: “El ‘email’ es un activo crítico propiedad de Marketing”), pero son la DQ y la Observabilidad las que las hacen cumplir.
Así es como se ve un flujo de integración de datos confiable:
Construya confianza, no Pipelines, Jobs y ETLs
La era de mover datos y “rezar” para que estén correctos ha terminado. Las organizaciones que ganarán son las que puedan tomar decisiones a velocidad *y* con confianza.
Si vive apagando incendios de datos, es hora de cambiar el enfoque. Deje de ser reactivo. Implemente Calidad de Datos para limpiar su base y Observabilidad de Datos para monitorear sus sistemas en tiempo real. Solo entonces podrá decir con seguridad: “Confío en mis datos”.