de Michele Iurillo

En la era de la información, los datos son un activo valioso para las organizaciones. Quizá no sean el nuevo petróleo, como alguien dice, pero pueden marcar el éxito o el fracaso de una organización si no sabemos cuidarlos, interpretarlos, “metadatarlos” y gestionarlos. La capacidad de aprovecharlos de manera efectiva se ha convertido en un diferenciador clave en la toma de decisiones empresariales, malos datos traen consigo malas decisiones o navegar sin rumbo a la vista. Sin embargo, con la creciente cantidad de datos disponibles, garantizar su calidad, integridad y confiabilidad se ha vuelto más complicado. Tres conceptos clave que están en el centro de este desafío son la Data Observability, el Augmented Data y la implicación de los Metadatos en los procesos de Data Quality.

Los datos bajo observación

La Data Observability es un concepto y una práctica relacionada con la gestión y la monitorización de datos en las organizaciones. Su objetivo principal es garantizar la calidad, la integridad y la confiabilidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde su adquisición y almacenamiento hasta su procesamiento y consumo. A través de la Data Observability, las organizaciones pueden tener una visión más clara y controlada de sus datos, lo que a su vez contribuye a una toma de decisiones más informada y precisa. Difiere sobre la Calidad de Datos sobre todo porque supone que delante de un dato de mala calidad se reaccione de forma inmediata. No se trata decir que algo está mal en un dato que descansa en una base de datos tradicional, se trata de reaccionar delante de un streaming de datos continuo (pensar en Kafka) de forma inmediata o casi inmediata antes que se produzca un desastre o un problema.

Podemos decir que los aspecto más importante Data Observability son:

• Monitoreo Continuo: La Data Observability implica la implementación de sistemas de monitoreo y seguimiento en toda la infraestructura de datos de una organización. Esto incluye la captura de métricas y registros relevantes en cada etapa del flujo de datos, desde su origen hasta su destino.
• Detección de anomalías: La observabilidad de datos busca identificar y alertar sobre cualquier anomalía o problema en los datos en tiempo real o casi en tiempo real. Esto permite a las organizaciones abordar problemas potenciales antes de que impacten en las operaciones o en la calidad de los datos.
• Transparencia y Trazabilidad: Un componente clave de la Data Observability es la capacidad de rastrear la procedencia de los datos, entender las transformaciones que han experimentado y quién ha accedido o modificado los datos en cada etapa. Esto mejora la transparencia y la responsabilidad en la gestión de datos.
• Resolución de Problemas Rápida: Cuando se detecta una anomalía o un problema en los datos, la observabilidad facilita la identificación de la causa raíz y la toma de medidas correctivas de manera más eficiente. Sea disparando un alarma sea corrigiendo el problema directamente gracias a reglas pre-establecidas.
• Calidad de Datos Mejorada: Al garantizar la observabilidad de los datos, las organizaciones pueden mejorar significativamente la calidad de sus datos, lo que a su vez lleva a una toma de decisiones más precisa y confiable.
• Cumplimiento Regulatorio: En entornos regulados, como la protección de datos personales (como el GDPR) o la regulación financiera, la Data Observability es esencial para demostrar el cumplimiento de las regulaciones en relación con el manejo y la protección de los datos.
• Optimización de Recursos: Al identificar ineficiencias en el flujo de datos o en el procesamiento de datos, las organizaciones pueden optimizar sus recursos y reducir costos. Corregir cargas de trabajo, modificar arquitecturas de forma predecible o no.

Augmented Data

El Augmented Data, o Datos Aumentados, se refiere a la práctica de mejorar y enriquecer los datos existentes con información adicional o contexto. Esto se logra mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar y combinar datos de múltiples fuentes. Algunos aspectos importantes del Augmented Data son:

• Mejora de la precisión: Agregar datos adicionales puede mejorar la precisión de los análisis y las predicciones. Por ejemplo, al combinar datos de ventas con datos climáticos, se pueden identificar patrones relacionados con el clima que afectan las ventas.
• Enriquecimiento de Contexto: El Augmented Data proporciona un contexto más completo para los datos, lo que ayuda a los analistas a comprender mejor su significado y relevancia.
• Mejora de la Toma de Decisiones: Los datos enriquecidos facilitan la toma de decisiones más informada y precisa, ya que los usuarios tienen acceso a una visión más completa de la situación.

Podemos usar open data para determinar algo que se esconde detrás de un informe de ventas. ¿Cuánto influye la meteorología en los hábitos de consumo? ¿Cómo podemos detectar el núcleo familiar de un cliente? ¿Cómo podemos asignar un valor potencial de un cliente en función de los datos catastrales de su vivienda?

Siempre que lo hagamos de forma ética y sin sesgos aumentar los datos aumenta la calidad.

Implicación de los Metadatos en la Calidad de los Datos

Si es verdad que los metadatos son datos que describen en el contexto de la calidad de los datos, estos desempeñan un papel fundamental. Aquí hay algunas formas en que los metadatos impactan en la calidad de los datos:

• Descripción de los datos: Los metadatos proporcionan información sobre la fuente de los datos, su formato, su significado y su calidad. Esto ayuda a los usuarios a comprender mejor los datos.
• Seguimiento de Cambios y Trazabilidad: Los metadatos registran cuándo y cómo se han cambiado los datos, lo que facilita la identificación de problemas en el flujo de datos.
• Gestión de Versiones: Los metadatos también pueden incluir información sobre las versiones de los datos, lo que permite un seguimiento preciso de las actualizaciones y la reversión a versiones anteriores en caso de problemas.

Data Observability, el Augmented Data y los metadatos son conceptos interconectados que desempeñan un papel crucial en la calidad y la utilidad de los datos en las organizaciones modernas. La combinación y una supervisión efectiva, la mejora de los datos y la gestión adecuada de los metadatos contribuye a tomar decisiones más informadas y a mantener la confiabilidad de los datos en un entorno cada vez más complejo de datos y tecnologías. Estos conceptos son fundamentales para aprovechar al máximo el valor de los datos en la toma de decisiones estratégicas.

La Importancia de una Estrategia de Datos y el Control de Procesos Empresariales en la Calidad de los Datos

Podemos entonces concluir que en un mundo donde los datos son fundamentales para la toma de decisiones y la eficiencia operativa, la calidad de los datos se convierte en un factor crítico para el éxito de las organizaciones. La Data Observability, el Augmented Data y la gestión adecuada de los metadatos son herramientas esenciales para garantizar la calidad y la confiabilidad de los datos.

Sin embargo, estos conceptos se quedan el poca cosa sin la implantación de una correcta estrategia de datos y en un control efectivo de los procesos empresariales. Una buena estrategia de datos implica la definición clara de objetivos, la asignación de responsabilidades y la implementación de tecnologías y prácticas que respalden la calidad de los datos en todas las etapas de su ciclo de vida.

Además, el control de los procesos empresariales es esencial para prevenir problemas en la calidad de los datos desde su origen. Procesos bien diseñados y controlados reducen la probabilidad de errores y aseguran que los datos se capturen, almacenen y procesen de manera consistente y precisa.

Una estrategia de datos sólida y un control efectivo de los procesos empresariales trabajan en conjunto para reducir de manera notable los problemas de calidad de datos. Esto no solo mejora la toma de decisiones, sino que también aumenta la confiabilidad de los datos como activo empresarial. En un entorno empresarial cada vez más orientado por datos, esta combinación se convierte en un elemento clave para la competitividad y el éxito a largo plazo. Las organizaciones que comprenden y aplican estas mejores prácticas están mejor posicionadas para aprovechar al máximo el potencial de sus datos y mantener su ventaja en el mercado.

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