Como muestra el croquis, un porcentaje abrumador del tiempo se dedica a la “fontanería” de datos, no al disección táctico. Para romper este ciclo, no pespunte con comprar más herramientas; Necesitamos construir una saco de confianza. Esa saco 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 manejo de apoyar que sus datos, una vez que están almacenados (en reposo), sean correctos. Replica 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 referencia “EE.UU.” ¿Y este otro “Estados Unidos”? (constancia)
Piense en la DQ como una inspección de calidad al final de la sarta de montaje. Es absolutamente esencial. No puede tener confianza si sus datos almacenados son incorrectos. El problema es que es reactivado. Usted descubre el producto defectuoso *luego* de que ha sido fabricado (o, en nuestro caso, luego de que los datos erróneos ya están en su almacén).
Pilar 2: Observabilidad de datos – El preceptor 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 vigor y el comportamiento de sus tuberías de datos en tiempo auténtico.
Piense en la Observabilidad como el ECG de sus datos. No retraso a que el paciente tenga un ataque al corazón; monitorea los signos vitales constantemente para predecirlo. Replica 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? (fresca)
- Normalmente recibo 10 millones de registros por hora. ¿Por qué acabo de admitir 100? (Bombeo)
- ¿Algún acaba de asociar o eliminar una columna en la fuente de datos sin avisar? (Esquema)
- ¿Aumentó el porcentaje de retardo de títulos nulos en el campo “ID_Producto”? (Distribución)
La Observabilidad le permite detectar “datos rotos” antiguamente de que lleguen a sus tableros y modelos de IA, reduciendo el tiempo de detección y resolución.