Una infraestructura puede estar funcionando perfectamente y aun así una empresa puede tomar decisiones equivocadas.
¿Por qué?
Porque los datos pueden ser incorrectos.
La Data Observability busca proporcionar visibilidad sobre la calidad y comportamiento de los datos utilizados dentro de una organización.
No se limita a preguntar si una base de datos está disponible. También analiza aspectos como:
- Frescura.
- Volumen.
- Distribución.
- Consistencia.
- Completitud.
- Cambios inesperados.
Imagina que una empresa recibe diariamente información sobre ventas. Si normalmente recibe un millón de registros y un día solo llegan cien mil, el sistema debería poder identificar esa anomalía.
De lo contrario, los analistas podrían generar informes incorrectos sin saber que existe un problema.
La observabilidad de datos se vuelve especialmente importante cuando las organizaciones dependen de inteligencia artificial y análisis automatizado.
Un modelo puede producir resultados técnicamente correctos basándose en datos incorrectos.
Por ello, la calidad de los datos debe convertirse en una preocupación permanente.
Tip Winxgo
Un dashboard puede verse perfectamente aunque los datos detrás sean incorrectos. Monitorea también la calidad de la información que alimenta tus sistemas.
¿Crees que las empresas confían demasiado en sus datos sin comprobar regularmente su calidad?
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