🍽️ Cuando se cae el sistema, todos corren. Cuando falla el dato, nadie corre
La calidad de datos también necesita alertas y responsables
Cuando una aplicación empresarial cae, los equipos de tecnología lo saben en segundos y actúan de inmediato. Cuando los datos que la alimentan llevan semanas con problemas de calidad, la empresa lo descubre solo cuando el daño ya apareció en los resultados. La diferencia entre un problema y el otro no es su gravedad, sino cuándo se hace visible.
El problema no está en que los datos fallen, sino en que nadie tiene sobre ellos la misma atención que tiene sobre los sistemas que los usan.
La observabilidad de datos es la práctica de monitorear de forma continua el estado, la calidad y el comportamiento del dato a lo largo de los procesos y sistemas por los que viaja en una organización. No es solo detectar que algo salió mal. Es entender cuándo ocurrió, por qué ocurrió y qué parte del negocio va a recibir ese impacto antes de que llegue al punto de decisión.
Piense en un restaurante. Si el punto de venta falla, el mesero lo sabe en segundos, el gerente lo escala y el cliente lo espera. El problema tiene cara, nombre y solución inmediata. Pero si un lote de ingredientes entra fuera de temperatura y nadie lo verifica, los platos de esa noche parecen normales. El salón opera, el sistema registra y nadie sabe que la cocina está enviando platos en mal estado.
Algo así ocurre en la mayoría de las empresas, donde los reportes siguen publicándose sin que nadie verifique si los datos que los generan siguen siendo válidos. Unity Software operó con datos incorrectos durante meses. Cuando lo reveló en 2022, estimó cerca de 110 millones de dólares en ingresos perdidos asociados con modelos deficientes, iniciativas demoradas y reentrenamiento, según el análisis de IBM sobre el costo de la mala calidad de datos. La cocina había estado enviando platos en mal estado sin que el salón lo supiera.
Lo que previene eso es tener vigilado el pipeline de datos, que es el flujo automatizado de procesos que transporta, transforma y entrega datos desde su origen hasta quien los usa. Sin ese monitoreo, los registros con errores pasan sin alerta porque nadie instrumentó el conducto. La cocina sigue enviando platos en mal estado mientras el negocio opera sin saberlo.
Detectar el problema en la cocina siempre cuesta menos que haberlo servido en la mesa.
Primero defina qué debe ser cierto sobre los datos que producen sus decisiones más importantes. Luego configure alertas que notifiquen cuando alguno de esos criterios falle antes de que el problema llegue al análisis. Después extienda ese monitoreo al flujo de procesos que mueve el dato hasta su destino. Por último trate un fallo de calidad de datos con la misma urgencia que trata la caída de una aplicación.
¿En su empresa ven el estado del dato antes de que llegue a quienes deciden? 🍽️