Así como la observabilidad en sistemas de software nos permite entender su estado interno a partir de sus salidas externas, la observabilidad de datos extiende este concepto al flujo y la calidad de la información. En un ecosistema de datos cada vez más complejo, conocer el pulso de tus sistemas de datos es crucial para garantizar la fiabilidad, la precisión y la disponibilidad de la información que impulsa tu negocio.
Considera un pipeline de datos que ingiere información de múltiples fuentes, la transforma y la carga en un data warehouse. Sin observabilidad, un fallo en una de las etapas, un cambio inesperado en el esquema de origen o una degradación en la calidad de los datos podría pasar desapercibido durante horas o incluso días, impactando negativamente en los informes, los dashboards y los modelos de machine learning. La observabilidad de datos busca prevenir estos “silencios” en el flujo de información.
La observabilidad de datos se logra mediante la instrumentación de los pipelines de datos, la monitorización de métricas clave (volumen, latencia, frescura, calidad), la detección de anomalías y la capacidad de rastrear el linaje de los datos. Implica el uso de herramientas que permitan a los equipos de datos y operaciones identificar rápidamente cuándo, dónde y por qué un problema de datos ha ocurrido, facilitando una resolución proactiva.
Invertir en observabilidad de datos es fundamental para cualquier organización que dependa de la información para la toma de decisiones. Permite a los equipos operar con confianza, reducir el tiempo de inactividad de los datos, mejorar la calidad de los mismos y, en última instancia, asegurar que los sistemas de datos sean tan confiables como los sistemas de software que los consumen. Es la clave para transformar la incertidumbre en conocimiento y la reactividad en proactividad.