Descubre cómo gestionar la calidad de los datos de forma efectiva con estrategias de testing, monitoreo y observabilidad de datos.
En un mundo cada vez más data-driven e impulsado por los datos, la gestión de la calidad de los datos o data quality management se ha vuelto indispensable.
La enorme cantidad de información y la creciente dependencia de la inteligencia artificial en las empresas han hecho que asegurar la calidad de los datos sea una prioridad crucial para los negocios modernos.
Este artículo profundiza en los aspectos esenciales del data quality testing, incluyendo metodologías como data quality testing, data quality monitoring u observabilidad de datos. En este blog post exploramos cómo interactúan estas metodologías entre ellas y la realidad del mundo de datos actual. Además, repasamos los motivos que las hacen vitales para mantener la integridad y la confianza en la información en 2024 y más allá.
Data Quality Framework
Automatiza la gestión de la calidad de tus datos con Bismart Data Quality Framework, una herramienta que valida y documenta la calidad de tus datos y permite crear tus propias reglas de validación.
Data Quality: El Desafío de la Calidad de Datos
Imagina que estás a cargo del suministro de agua de una ciudad.
Al principio, con una población de 1,000 personas, gestionar el sistema de agua es relativamente sencillo. Sin embargo, cuando la población aumenta repentinamente a 1,000,000, la complejidad se dispara.
Lo mismo ocurre con la gestión de la información y la calidad de datos. A medida que los volúmenes de datos crecen, los métodos tradicionales para asegurar su calidad se vuelven insuficientes e inadecuados.
La rápida expansión de los entornos de datos exige enfoques más sofisticados para gestionar su calidad.
Métodos simples como las verificaciones manuales y las pruebas automatizadas básicas ya no son suficientes. Las empresas de ahora necesitan soluciones de data quality completas que se adapten a la complejidad y volumen de los entornos de datos actuales.
¿Qué es Data Quality Testing?
El data quality testing —pruebas de calidad de datos en español— constituyen un enfoque fundamental para gestionar la integridad de los datos. Consisten en crear reglas o restricciones definidas por los usuarios para identificar problemas específicos dentro de un conjunto de datos.
Este método ayuda a validar la integridad de la información y asegura que cumpla con los estándares de calidad establecidos.
Sin embargo, aunque efectivas en entornos pequeños, estas pruebas tienen sus limitaciones:
- Conocimiento especializado: Se necesita un profundo conocimiento de los datos y de los posibles problemas.
- Cobertura limitada: Solo pueden identificar problemas anticipados y codificados en las pruebas.
- Problemas de Escalabilidad: A medida que los entornos de datos crecen, la cantidad de pruebas necesarias puede volverse inmanejable.
- Falta de visibilidad: Las pruebas se enfocan en los datos en sí, no en los sistemas o códigos que los procesan, lo que limita la capacidad para identificar las causas raíz de los problemas.
- Sin mecanismo de Resolución: Las pruebas pueden detectar problemas pero no proporcionan soluciones o información sobre su impacto.
Las limitaciones del Data Quality Testing
El data quality testing es una metodología de validación de la calidad de los datos que depende en gran medida de restricciones y reglas definidas por los usuarios.
Estas reglas suelen ser elaboradas por ingenieros de datos que conocen íntimamente los conjuntos de datos que supervisan. Por ejemplo, pueden escribir scripts en SQL o utilizar soluciones modulares como dbt para detectar problemas como valores nulos excesivos o patrones de cadenas incorrectos.
Sin embargo, este método está inherentemente limitado por su naturaleza reactiva. El data quality testing es excelente para identificar problemas que se sabe que podrían existir. Pero, ¿qué pasa con los problemas desconocidos?
A medida que crecen tus necesidades de datos, el número de problemas potenciales se multiplica, lo que hace difícil mantener el ritmo solo a través de pruebas manuales o basadas en reglas.
Además, el data quality testing no resulta escalable. Escribir diez pruebas para treinta tablas es manejable, pero escalar esto a cientos de pruebas en miles de tablas rápidamente se vuelve impráctico.
Adicionalmente, estas pruebas ofrecen una visibilidad limitada de los problemas sistémicos. Pueden indicarte que hay un problema con los datos, pero no si el problema radica en los propios datos, en el sistema que los genera o en el código que los procesa.
Lo más crítico es que el data quality testing carece de un mecanismo de resolución, dejando a los equipos la tarea de identificar problemas sin orientación sobre cómo solucionarlos o a quién afectan.
Para superar estas limitaciones, se pueden emplear soluciones de calidad de datos integrales y automatizadas como Data Quality Framework.
¿Qué es Data Quality Framework?
Data Quality Framework centraliza todos los procesos de calidad de datos, haciéndolos accesibles a todos los niveles de una organización. La solución valida, documenta y perfila los datos para garantizar su óptima calidad. Además, cuenta con un sistema de alertas para una gestión proactiva.
Este framework de data quality permite a los usuarios crear sus propias normas de calidad personalizadas y se integra a la perfección con los pipelines de datos existentes, lo que mejora la escalabilidad y proporciona información procesable sobre los problemas de los datos.
Al automatizar los procesos de validación y corrección, garantiza la coherencia, integridad y fiabilidad de los datos, mejorando en última instancia la calidad de la toma de decisiones.
Para más información viswita la web de Data Quality Framework.
¿Qué es Data Quality Monitoring?
El Data Quality Monitoring es otra metodología u enfoque de gestión de la calidad de datos, que ofrece un enfoque más amplio y continuo en comparación con el data quality testing.
El monitoreo de la calidad de los datos puede ser manual o bien automatizarse mediante algoritmos de machine learning que aprenden patrones normales de los datos y señalan desviaciones.
Data Quality Monitoring vs Data Quality Testing
A diferencia del data quality testing, que suele materializarse en pruebas puntuales o periódicas, el data quality monitoring es un proceso continuado de vigilancia de datos capaz de identificar anomalías en tiempo real.
Asimismo, el data quality monitoring destaca por su capacidad para identificar los problemas desconocidos que los métodos tradicionales de data quality testing nopueden detectar. Por ejemplo, alertando a los equipos sobre cambios inesperados en los patrones de datos, como una disminución inusual en el número de filas de un conjunto de datos o la llegada de datos más tarde de lo esperado.
Este monitoreo continuo proporciona una visión más holística de la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
Data Quality Monitoring: Limitaciones
Así, los beneficios del data quality monitoring incluyen una cobertura más amplia y la capacidad de identificar problemas desconocidos. Sin embargo, también tiene sus desventajas:
- Altos costes computacionales: El monitoreo continuo requiere recursos computacionales significativos.
- Lento retorno de valor: Configurar y escalar los sistemas de monitoreo puede llevar mucho tiempo
- Contexto limitado: Al igual que las pruebas, el data quality monitoring se centra principalmente en los datos y carece de información sobre los problemas subyacentes del sistema.
- Fatiga de alertas: Un exceso de alertas sin una priorización clara puede abrumar a los equipos de datos y reducir su efectividad general.
Para superar estos desafíos, soluciones como el Data Quality Framework pueden ser de gran ayuda. No solo automatizan el proceso de monitoreo, sino que también integran una gestión inteligente de alertas que prioriza los problemas, reduciendo la fatiga de alertas.
Al proporcionar información tanto sobre los datos como sobre los problemas a nivel del sistema, este marco ofrece una solución integral que mejora la efectividad del data quality monitoring y asegura respuestas oportunas y accionables a las anomalías.
El Poder de la Observabilidad de Datos
Este viaje por los métodos tradicionales de gestión de la calidad de los datos nos conducen hasta la observabilidad de datos, una solución completa diseñada para superar las limitaciones tanto del data quality testing como del data quality monitoring.
La observabilidad de datos proporciona una visibilidad integral del estado de tu ecosistema de datos, abarcando no solo los propios datos, sino también los sistemas y procesos que los gestionan.
La observabilidad de datos integra el data quality testing y el data quality monitoring en un framework de data quality unificado y completo. Este enfoque aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar y clasificar automáticamente los problemas, proporcionando una cobertura y escalabilidad instantáneas.
Una de las ventajas destacadas de la observabilidad de datos o data obervability es que extiende el control más allá de las fuentes de datos para incluir toda la infraestructura de datos, desde los pipelines de ingesta hasta los sistemas posteriores a la ingesta.
Esta cobertura integral ayuda a identificar las causas raíz de los problemas más rápidamente, permitiendo una resolución más ágil.
Otra de las características destacadas de la observabilidad de datos es su habilidad para monitorear la salud de productos de datos específicos o activos críticos. Esto trasciende el monitoreo tradicional basado en tablas, proporcionando información detallada sobre el rendimiento y la fiabilidad de los componentes clave de los datos.
Al promover la colaboración entre equipos, como ingenieros de datos, analistas y otros interesados, la observabilidad de datos garantiza que todos dispongan de la misma información precisa y en tiempo real sobre el estado de los datos.
Las características clave de la observabilidad de datos incluyen:
- Resolución de incidentes: Herramientas automatizadas para clasificar y resolver problemas rápidamente, con una clara visibilidad de los datos afectados y las partes interesadas impactadas.
- Visión completa: Se extiende más allá de las fuentes de datos para incluir la infraestructura y los sistemas post-ingestión, proporcionando una visión holística de la salud de los datos.
- En tiempo real: Monitores basados en aprendizaje automático y configuraciones automáticas ofrecen una cobertura inmediata y escalabilidad.
- Seguimiento de la salud de todos los productos de datos: Monitorea la salud de productos de datos específicos o activos críticos, asegurando su fiabilidad.
Del Data Quality Testing a la Observabilidad de Datos
El Data Quality Framework de Bismart es una solución de observabilidad de datos. Al centralizar los esfuerzos de monitoreo, prueba y observación, este framework de calidad de datos mejora la colaboración y proporciona una visión integral de la salud de los datos y de todos los sistemas involucrados.
Ña integración de la detección de anomalías impulsada por IA y las alertas agilizan la identificación y la resolución de problemas, garantizando la fiabilidad e integridad de los datos en todo el flujo de datos.
Data Quality Framework Datasheet
Consulta las capacidades técnicas de Data Quality Framework en el datasheet de la solución.
El futuro de la Data Quality en la era de la IA
A medida que avanzamos más en la era de la IA, la gestión de la calidad de los datos adquiere mayor relevancia, ya que una mala calidad de datos puede llevar a resultados inexactos en la IA, minando la confianza y el valor de las conclusiones basadas en IA.
Los métodos tradicionales por sí solos son insuficientes para enfrentar estos desafíos, haciendo que la observabilidad de datos sea crucial para garantizar la calidad de los datos en entornos complejos y dirigidos por IA.
La observabilidad de datos se destaca al combinar las fortalezas del data quality testing y el data quality monitoring, con capacidades avanzadas de visibilidad y resolución, permitiendo a los equipos de datos mantener la integridad de los datos a gran escala.
La importancia de la observabilidad de datos se acentúa aún más en el contexto de la IA, donde la alta calidad de los datos es esencial para evitar conclusiones y decisiones erróneas.
La complejidad y escala de los sistemas de IA demandan prácticas robustas de gestión de calidad de datos que puedan mantenerse al ritmo de los rápidos cambios y grandes volúmenes de datos.
Al automatizar la detección, clasificación y resolución de problemas de datos, la observabilidad de datos asegura que los equipos de datos puedan mantener los altos estándares de calidad necesarios para resultados fiables de IA, mejorando la precisión de los modelos de IA y construyendo confianza en las percepciones impulsadas por IA en toda la organización.
Conclusion
En conclusión, el panorama del data quality management está evolucionando rápidamente, impulsado por la creciente complejidad y escala de los entornos de datos. Métodos tradicionales como las pruebas y el monitoreo de calidad de datos siguen siendo importantes, pero ya no son suficientes por sí solos.
Para mantenerse al día con las necesidades modernas de datos, las organizaciones deben adoptar soluciones más integrales como la observabilidad de datos.
La observabilidad de datos ofrece la visibilidad integral, escalabilidad y conocimientos accionables necesarios para asegurar la calidad de los datos en el mundo acelerado y basado en datos de hoy.
Al integrar las pruebas y el monitoreo en un marco unificado, proporciona una visión holística de la salud de los datos y permite una resolución de problemas más rápida y efectiva.
A medida que avanzamos más en la era de la IA, la capacidad de mantener una alta calidad de datos será un diferenciador crítico para las organizaciones exitosas. Adoptar la observabilidad de datos no es solo una buena práctica; es una necesidad para prosperar en el paisaje moderno de datos.
Data Quality Framework
Automatiza la gestión de la calidad de tus datos con Bismart Data Quality Framework, una herramienta que valida y documenta la calidad de tus datos y permite crear tus propias reglas de validación.
