¿Qué es Data Observability?

Data Observability es la capacidad de una organización para comprender completamente el estado de los datos en su sistema, elimina el tiempo de inactividad de los datos al aplicar las mejores prácticas de DevOps Observability a las canalizaciones de datos. Al igual que su contraparte de DevOps, Data Observability utiliza el monitoreo, las alertas y la clasificación automatizados para identificar y evaluar la calidad de los datos y los problemas de descubrimiento, lo que genera pipelines más saludables, equipos más productivos y clientes más felices.

Para que sea más fácil, he dividido la Observabilidad de datos en sus cinco pilares: frescura, distribución, volumen, esquema y linaje. Juntos, estos componentes brindan información valiosa sobre la calidad y confiabilidad de sus datos.

Frescura: La frescura busca comprender qué tan actualizadas están sus tablas de datos, así como la cadencia con la que se actualizan sus tablas. La frescura es particularmente importante cuando se trata de la toma de decisiones; después de todo, los datos obsoletos son básicamente sinónimo de pérdida de tiempo y dinero.
Distribución: la distribución, en otras palabras, una función de los posibles valores de sus datos, le indica si sus datos están dentro de un rango aceptado. La distribución de datos le da una idea de si sus tablas son confiables o no en función de lo que se puede esperar de sus datos.
Volumen: el volumen se refiere a la integridad de sus tablas de datos y ofrece información sobre el estado de sus fuentes de datos. Si 200 millones de filas de repente se convierten en 5 millones, debe saberlo.
Esquema: los cambios en la organización de sus datos, en otras palabras, el esquema, a menudo indican datos rotos. Monitorear quién realiza cambios en estas tablas y cuándo es fundamental para comprender la salud de su ecosistema de datos.
Linaje: cuando los datos se rompen, la primera pregunta es siempre «¿dónde?» El linaje de datos proporciona la respuesta indicando qué fuentes ascendentes y descendentes se vieron afectadas, así como qué equipos están generando los datos y quién accede a ellos. El buen linaje también recopila información sobre los datos (también denominados metadatos) que habla de las directrices técnicas, comerciales y de gobernanza asociadas con tablas de datos específicas, lo que sirve como una única fuente de verdad para todos los consumidores.