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Con el aumento del tiempo de indisponibilidad de los datos y la creciente complejidad de las organizaciones en este sentido, la observabilidad de los datos ha surgido como una preocupación crítica.

Los equipos de DevOps se han convertido en un componente integral de la mayoría de las organizaciones tecnológicas. Estos equipos eliminan los «silos» entre los desarrolladores de software y TI, facilitando los lanzamientos de aplicaciones sin problemas, y llevando de manera fiable el software a producción.

A medida que las organizaciones crecen y las arquitecturas subyacentes se vuelven más complejas, se hace más necesario mantener la «buena salud» de los sistemas. La observabilidad de los datos se refiere a esta necesidad y, en pocas palabras, se refiere a la vigilancia, el seguimiento y el rastreo de incidentes para prevenir el tiempo de inactividad.

¿Qué es, exactamente, el tiempo de indisponibilidad de los datos?

El «data downtime», que podemos traducir por tiempo de indisponibilidad de los datos se refiere a los períodos de tiempo en los que los datos son parciales, erróneos o inexactos. O, simplemente, todavía no los tenemos y hemos de esperar por ellos.

En la actualidad es algo muy costoso para las organizaciones que gestionan y trabajan con grandes volúmenes de datos, y afecta a casi todos los equipos. Eso sí, la realidad es que, normalmente, este problema se aborda de manera ad hoc, y de forma reactiva.

¿En qué puede afectar esto al negocio?

  • En que los llamados «consumidores de datos», sean internos o externos, estén perdiendo gradualmente la confianza en nosotros por la inexactitud de los datos.
  • En que no se sepa aprovechar el potencial de los datos para mejorar la toma de decisiones.
  • En que los equipos de análisis, ciencia de los datos, ingeniería de los datos e ingeniería dediquen demasiado tiempo a la depuración y a la solución de los problemas de los datos, en lugar de avanzar en otras prioridades que añadan valor.

La observabilidad de los datos

Como resultado del cambio de la industria hacia los sistemas distribuidos (los DevOps que comentábamos al inicio), la ingeniería de la observación de los datos muestra un rápido crecimiento. En esencia, la observabilidad se cimenta en tres pilares principales:

  • Las métricas, es decir, la representación numérica de los datos medidos a lo largo del tiempo.
  • Los registros, es decir, la anotación de un acontecimiento que tuvo lugar en un momento determinado. Esto proporciona un contexto valioso en relación con el momento en que se produjo un acontecimiento específico.
  • Las trazas representan eventos relacionados causalmente en un entorno distribuido.

La observabilidad de los datos o, lo que es lo mismo, la capacidad de una organización para comprender completamente la salud de los datos de sus sistemas, elimina el tiempo de indisponibilidad de los datos aplicando las mejores prácticas. Al igual que su homólogo de DevOps, la observabilidad de datos utiliza la vigilancia, la alerta y el triaje automatizados para identificar y evaluar la calidad de los datos y los problemas asociados, lo que da lugar a conductos de datos más sanos, equipos más productivos y clientes más satisfechos.

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