Los equipos de TI tienen como meta principal mantener los sistemas de información en funcionamiento óptimo, evitando el tiempo de inactividad o ‘downtime’ de los sistemas de una empresa. Cuando ocurren estos momentos de inactividad, por muy cortos que sean, pueden traducirse en una pérdida significativa de ingresos, de información e incluso de disminución de la productividad para las empresas. En este sentido, por eso es tan importante que los CIOs y responsables de TI implementen las mejores prácticas a la hora de evitarlos.
La buena noticia es que, en muchas ocasiones, estos eventos se pueden evitar. Los sistemas suelen presentar síntomas de que algo puede estar mal mucho antes de que ocurra la interrupción. El problema es que muchas veces no tenemos herramientas que nos ayuden a detectar esos “red flags” con tiempo.
La observación de datos en tiempo real se ha convertido en la mejor opción para ayudar a mejorar estos procesos. Actualmente, se pueden configurar las plataformas de observación de datos para que en el preciso momento que ocurran estos indicativos, el equipo reciba una alerta. Esto permitirá disminuir el tiempo de inactividad al equipo, y les proporcionará la oportunidad de lanzarse a resolver el problema lo más rápido posible. Hablaremos más de esto y de otras ventajas, en los siguientes puntos. Estos son solo unos ejemplos de cómo puede aportar la observación de datos en tiempo real a mejorar los procesos:
1. Automatización de procesos ETL
Automatizar procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL por sus siglas en inglés) asegura un flujo de datos consistente. Algunas de las herramientas de observación de datos tienen la capacidad de ejecutar ETL en tiempo real. El objetivo de esto es proporcionar una visión integrada y actualizada de los datos para apoyar el análisis y la toma de decisiones. Los trabajos programados pueden ser monitoreados automáticamente en caso de fallos, minimizando la intervención manual.
2. Monitoreo de la calidad de los datos
Hay herramientas que integran la capacidad de activar alertas de controles de calidad de datos dentro del flujo de trabajo de observación. De esta forma, se puede detener automáticamente los procesos cuando se detectan problemas de calidad de datos, información duplicada o repetitiva. Esto permite una rápida remediación sin impactar los sistemas posteriores.
La observación de datos en tiempo real se ha convertido en la mejor opción para ayudar a reducir el downtime
3. Flujos de trabajo de respaldo y recuperación
En caso de pérdida de datos o corrupción, se pueden iniciar procesos de recuperación automatizados para restaurar rápidamente la funcionalidad dada. Los datos pueden guardarse en su copia antes de ser enviados a su destino final para análisis, por ejemplo, y recuperarse en el momento en que sea necesario regresar a su estado original. Además, se pueden realizar copias fidedignas de los datos para enviarse a distintos destinos a la vez. Una copia se puede utilizar para análisis mientras se envía otra a una, o varias, plataformas de almacenamiento. Así, se permite recuperar los datos originales si surge algún fallo. Esto es de gran ayuda si en algún momento se ven comprometidos los datos por cualquier incidente que ocurra en el destino final del proceso.
4. Alertas y respuesta a incidentes
Implementar alertas en tiempo real para posibles problemas del sistema, anomalías o problemas de seguridad puede reducir el tiempo de respuesta ante estos incidentes. De haber degradación del rendimiento, estas alertas son clave para optimizar el flujo de datos. Esto va a permitir una respuesta rápida a incidentes, permitiendo que los equipos aborden problemas antes de que se escalen a problemas importantes.
5. Alta fidelidad para flujos de trabajo
Al mantener una copia de alta fidelidad de los datos originales se proporciona una trazabilidad completa, lo que garantiza la soberanía de los datos y ayudante con cumplimiento normativo. Sin embargo, su uso puede ir más allá. Con este control de versiones se puede revertir rápidamente a una versión estable si un nuevo despliegue causa problemas, resolviendo el problema que esté causando la interrupción.
En definitiva, implementar estas capacidades dentro de una herramienta de observación de datos en tiempo real, puede mejorar significativamente la confiabilidad y disponibilidad de los sistemas de procesamiento de datos, reduciendo la probabilidad y el impacto del tiempo de inactividad. Estos son solo algunos de los numerosos beneficios que puede aportar la observación de datos a cualquier empresa que genere un gran volumen de datos.
