Observabilidad aplicada: ¿Cómo ayuda a redefinir la democratización de los datos?

Resumen

La observabilidad aplicada ayuda a redefinir la democratización de los datos rompiendo los silos de datos y permitiendo a las organizaciones distribuir los datos a todos los equipos y personas. Promueve la toma de decisiones basada en datos al proporcionar visibilidad en tiempo real, comprensión contextual y la capacidad de responder a los problemas con prontitud. Gracias a su versatilidad y agilidad, la observabilidad aplicada permite a las organizaciones adaptarse a necesidades y sistemas cambiantes. Sin embargo, para aprovechar plenamente las ventajas de la democratización de los datos con la observabilidad aplicada es necesario abordar retos como la complejidad, integridad, privacidad y seguridad de los datos, así como la transformación cultural.

Adoptando la democratización de datos para una toma de decisiones informada

El concepto de democratización de los datos ha transformado la forma en que las organizaciones consideran los datos y actúan sobre ellos, haciéndolos más útiles para la toma de decisiones.

Hasta hace poco, el acceso a los datos sólo estaba al alcance de un número reducido de personas con conocimientos y departamentos específicos dentro de las organizaciones. Esto solía crear silos de datos y dificultaba la colaboración, ya que las percepciones y la información, en ese caso, quedaban confinadas a un grupo reducido, lo que a menudo conducía a una toma de decisiones ineficaz y a la pérdida de oportunidades.

Los partidarios de la democratización de los datos insisten en la necesidad de distribuir la información a todos los equipos de una organización. Esto permite a personas con conocimientos diversos acceder fácil y rápidamente a los datos para obtener información. Garantiza la disponibilidad de la información para todos aquellos que puedan contribuir a una determinada causa organizativa de algún modo, en lugar de para unas pocas personas.

Además, la democratización de los datos ayuda a las organizaciones a promover una cultura de toma de decisiones basada en datos, en la que todo el mundo puede tomar una decisión informada basada en información precisa y oportuna.

Para beneficiarse plenamente de las ventajas de la democratización de datos, las organizaciones necesitan una estrategia integral que les permita observar, analizar y extraer conclusiones basadas en datos a partir de sus vastas fuentes de información. Aquí es donde entra en juego la observabilidad aplicada.

La observabilidad aplicada es la recopilación y el análisis sistemáticos de datos procedentes de múltiples fuentes dentro de los sistemas de una organización para ofrecer perspectivas respaldadas por datos que expliquen los posibles resultados y escenarios asociados a diferentes estrategias.

¿Qué es la observabilidad aplicada?

La observabilidad se refiere a la capacidad de una organización para comprender de forma exhaustiva la calidad de los datos en todo el sistema organizativo. El concepto de observabilidad está evolucionando rápidamente en el ámbito de la ingeniería de datos. Un marco que permita a las organizaciones recopilar, gestionar y analizar datos de distintas fuentes para poder extraer conclusiones es esencial para aprovechar plenamente el potencial de su información.

Para ello, la aplicación del concepto de observabilidad puede desempeñar un papel importante a la hora de garantizar que la información valiosa procedente de numerosas fuentes de datos sea fácilmente accesible en todas partes y en todo momento mediante el uso adecuado de herramientas y prácticas.

Una organización, la utilice o no, puede tomar decisiones más informadas y desbloquear el verdadero valor de sus fuentes de datos aplicando la observabilidad aplicada.

¿Por qué observabilidad aplicada?

En la era digital, la observabilidad aplicada es esencial para explotar plenamente el potencial de la democratización de los datos en las organizaciones. Históricamente, el acceso a los datos y su análisis han estado restringidos a varias personas o equipos, lo que obstaculiza la democratización de la toma de decisiones con la ayuda de los datos.

Sin embargo, al democratizar el acceso a la inteligencia empresarial en tiempo real, estas barreras desaparecen gracias a la observabilidad aplicada. Facilita a los empleados la obtención de información valiosa a partir de los datos en varios departamentos y funciones.

  • Toma de decisiones basada en datos gracias a la observabilidad aplicada

La observabilidad facilita la cooperación y promueve los debates basados en datos, impulsando la innovación en todos los niveles de la organización a través de puntos de vista compartidos sobre datos y perspectivas. Además, permite a los individuos evaluar las ineficiencias en sus operaciones y realizar optimizaciones basadas en datos, lo que conduce a una mejora continua. Las organizaciones pueden utilizar todo el potencial de la observabilidad aplicada para democratizar los datos y cultivar una cultura impulsada por los datos utilizando las herramientas, tecnologías y procesos adecuados.

  • La observabilidad aplicada como facilitadora de la inteligencia empresarial en tiempo real

La observabilidad aplicada permite la inteligencia empresarial en tiempo real al proporcionar a las organizaciones visibilidad inmediata de sus sistemas, aplicaciones e infraestructura.

Permite a las empresas:

  • Tomar decisiones fundamentadas basadas en información actualizada;
  • Descubrir tendencias emergentes;
  • Aprovechar oportunidades oportunas;
  • Ayudar a las empresas a optimizar sus actividades;
  • Aumentar la eficacia;
  • Mantenerse al día en mercados dinámicos.

¿En qué se diferencia la observabilidad aplicada de la supervisión de datos tradicional?

La observabilidad aplicada difiere en varios aspectos de los métodos tradicionales de supervisión de datos.

Precisión y exhaustividad Las métricas básicas como el rendimiento del servidor, el tráfico en la red o el tiempo de actividad de una aplicación son típicamente el foco del monitoreo de datos tradicional. Por otro lado, la aplicación de la observabilidad se extiende más allá del monitoreo superficial y proporciona una comprensión más completa y detallada del comportamiento del sistema. Está diseñada para obtener una visión integral del sistema.
Comprensión contextual Comparado con los enfoques de monitoreo tradicionales, la observabilidad aplicada enfatiza la recolección y análisis de datos en el contexto del sistema general y su impacto comercial. Se enfoca no solo en monitorear elementos individuales sino también en entender cómo interactúan entre sí para lograr el propósito de generar valor comercial. Esta información contextual permite a las organizaciones identificar patrones, correlaciones y anomalías que de otro modo podrían haber sido pasadas por alto por el monitoreo tradicional, permitiendo una resolución de problemas más precisa, optimización del rendimiento y toma de decisiones proactiva.
Visibilidad en tiempo real En contraste con el monitoreo tradicional, que proporciona una visión periódica del rendimiento del sistema, la observabilidad aplicada ofrece una visión en tiempo real de su comportamiento y operación. Como resultado, las organizaciones pueden responder a problemas e incidentes a medida que surgen.
Versatilidad y agilidad El monitoreo tradicional de datos es suficiente basado en métricos estándar o alertas que no proporcionan una visión significativa en sistemas modernos complejos y diversos. En contraste, la observabilidad aplicada permite configurar capturas y análisis de eventos customizados para sus necesidades y sistemas comerciales particulares. Esta flexibilidad permite a las organizaciones cambiar sus procedimientos de monitoreo para mantener la información capturada relevante.

Estrategia de 8 pasos para implantar la observabilidad aplicada

A continuación se presenta una estrategia de 8 pasos para implantar la observabilidad:

  • Paso 1: Evaluación de necesidades y objetivos

Antes de implantar la observabilidad, es necesario evaluar las necesidades y objetivos precisos de la organización.

Además, es importante evaluar las dificultades y retos relacionados con la disponibilidad, calidad y veracidad de los datos para diseñar estrategias proactivas.

  • Paso 2: Definir el alcance e identificar los casos de uso

Definir el alcance se refiere a especificar explícitamente las fuentes de datos, los sistemas y las aplicaciones que tendrá en cuenta la implementación de la observabilidad. En otras palabras, definir el límite del ecosistema de datos que se observará y analizará.

Por otro lado, los ejemplos de casos de uso que podrían considerarse son muchos, por ejemplo, análisis del comportamiento del cliente, análisis de mercado, etc.

  • Paso 3: Establecer los procedimientos de recopilación e integración de datos

Establecer los protocolos para recopilar e integrar los datos procedentes de diversas fuentes generadoras de datos, por ejemplo, archivos de registro, API y bases de datos.

Identifique de antemano las herramientas y tecnologías adecuadas, como canalizaciones de datos y marcos de ingestión de datos, para recopilar e integrar los datos en el marco de observabilidad.

  • Paso 4: Introducir procedimientos de supervisión de la calidad de los datos

Debe establecerse un sistema exhaustivo de control de calidad para garantizar una recopilación de datos precisa, completa y coherente.

La introducción de controles y reglas automatizados para identificar anomalías, lagunas en los datos o problemas de formato ayuda a garantizar la exactitud e integridad de los datos.

  • Paso 5: Aprovechar las técnicas de análisis avanzado

El uso de técnicas de análisis avanzadas, como el aprendizaje automático (ML) y otras técnicas estadísticas, permite obtener información significativa a partir de los datos recopilados.

Para presentar los resultados del análisis de forma eficaz, identifique determinadas herramientas de visualización adecuadas.

  • Paso 6: Iniciativas de mejora continua

A través de la observabilidad de los datos, desarrolle un entorno que apoye la mejora continua y la optimización de procesos en la organización.

La estrategia de observabilidad debe revisarse y actualizarse en función de los comentarios que se reciban periódicamente.

  • Paso 7: Fomentar la toma de decisiones basada en datos

La innovación en la organización puede fomentarse mediante los conocimientos derivados de la observabilidad de los datos para tomar decisiones basadas en ellos.

Por lo tanto, hay que motivar a los empleados para que utilicen la plataforma de observabilidad para acceder a información en tiempo real que les permita tomar decisiones informadas.

  • Paso 8: Evaluación continua del rendimiento

El seguimiento continuo de la iniciativa de observabilidad de datos ayuda a evaluar su eficacia.

La cuantificación de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relativos a los casos de uso definidos no sólo pone de manifiesto las limitaciones del proceso actual, sino que también identifica las áreas de mejora posterior.

Mapeo de la estrategia de 8 pasos en un caso de uso de comercio electrónico

A continuación se presenta la estrategia en un caso de uso de una organización de comercio electrónico.

  • Paso 1: Evaluación de la necesidad y el objetivo

El objetivo de la organización de comercio electrónico es aumentar el conocimiento y la comprensión del comportamiento del cliente para mejorar la eficacia operativa y optimizar la gestión del inventario.

  • Paso 2: Definir el alcance e identificar los casos de uso

El alcance se limita al sistema de gestión de pedidos, la base de datos de inventario y las interacciones del servicio de atención al cliente a través del sitio web de comercio electrónico, mientras que los casos de uso correspondientes pueden ser:

  1. Supervisión del tráfico de Internet
  2. Análisis de los patrones de compra de los clientes
  • Paso 3: Establecer procedimientos de recopilación e integración de datos

Utilice canalizaciones de datos para recopilar e integrar datos de diversas fuentes para su análisis en tiempo real, como por ejemplo:

  1. Registros de sitios web
  2. Plataformas de atención al cliente
  3. Bases de datos transaccionales
  • Paso 4: Introducir procedimientos de supervisión de la calidad de los datos

Implemente mecanismos automatizados para garantizar la precisión y la integridad de los datos de clientes y productos.

  • Paso 5: Aprovechar las técnicas analíticas avanzadas

La organización utiliza enfoques de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del cliente, como intenciones de compra, consejos, recomendaciones personalizadas, etc.

Además, la organización emplea herramientas de visualización para representar diferentes puntos de vista a los equipos de marketing y operaciones.

  • Paso 6: Iniciativas de mejora continua

La organización de comercio electrónico refuerza la colaboración entre varios departamentos, como marketing, operaciones y TI, para mejorar la calidad de los datos y superar los retos relacionados.

La organización perfecciona y mejora continuamente los procesos de recopilación e integración de datos basándose en esta colaboración.

  • Paso 7: Fomentar la toma de decisiones basada en datos

Los equipos de marketing utilizan datos en tiempo real para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y tomar decisiones sobre las campañas de marketing específicas.

Asimismo, basándose en patrones de demanda, la organización toma iniciativas para optimizar los procesos de gestión de inventario.

  • Paso 8: Evaluación continua del rendimiento

La organización de comercio electrónico supervisa continuamente el rendimiento, por ejemplo, en términos de tasas de conversión, satisfacción del cliente, etc., basándose en los patrones de datos observados y ajusta sus estrategias.

Retos de la redefinición de la democratización de datos con la observabilidad aplicada

  • Mayor complejidad de los datos: Dado que la democratización de los datos hace hincapié en proporcionar acceso a los datos a toda la organización, la dificultad de gestionar los datos aumenta sin enfoques y herramientas sofisticados de observabilidad de los datos.
  • Integridad de los datos: hacer que los datos sean accesibles a un público más amplio (técnico y no técnico) los hace susceptibles de sufrir problemas de integridad. Por lo tanto, las herramientas eficaces de observabilidad de datos son cruciales para supervisar y rastrear eficazmente el flujo de datos.
  • Privacidad y seguridad: La privacidad y la seguridad son otros de los retos importantes de la democratización de los datos. Las herramientas de observabilidad deben imponer un acceso controlado a los datos y cumplir estrictamente los procedimientos de gobernanza de datos.
  • Transformación cultural: el cambio cultural dentro de una organización es esencial tras la democratización de los datos para concienciar a las partes interesadas de la importancia de los datos. Esto requiere amplios programas de formación para adoptar con éxito la democratización de datos con observabilidad aplicada.
  • Arquitectura de datos: Se necesitan bases técnicas sólidas para democratizar los datos con observabilidad. Las organizaciones deben invertir en una plataforma de datos, herramientas o tecnologías altamente flexibles y fiables, capaces de proporcionar un fácil acceso a la supervisión y el análisis para permitir una democratización eficaz.

Conclusión

En conclusión, la redefinición de la democratización de datos con observabilidad aplicada como enfoque transformador tiene un enorme potencial para que las organizaciones lleven la analítica al siguiente nivel.

Las organizaciones pueden proporcionar a las personas de todos los niveles un acceso oportuno a los datos de los usuarios mediante técnicas eficaces para supervisar las canalizaciones, garantizar un alto grado de calidad e integridad de los datos y promover la transparencia.

Además, fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos, permite tomar decisiones informadas e impulsa la innovación en las organizaciones.

 

Temas relacionados

Assad Abbas

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…