Limpiar datos no es suficiente, no resuelve el problema de raíz

Tener una aplicación o producto “up and running”, NO significa que esté produciendo data fiable para analizar posteriormente.

Las Habilidades en “Data Cleaning” o limpiar datos son fundamentales para cualquier profesionista en datos. Esto NO ataca la causa raíz, ni propone métodos proactivos para asegurarnos fiabilidad y confianza. Por lo que NO es suficiente 🤝

⏺ SRE – Site Reliability Engineer 👈 Ya existe
⏺ DRE – Data Reliability Engineer 👈 Está en proceso de definición, junto con DataOps

La Observabilidad en datos o data Observability busca asegurar que los datos producidos realmente serán de utilidad para una posterior toma de desición.

Limpiar datos no es suficiente, aplicar Data Observability a los datos producidos será un MUST para todas aquellas empresas quienes quieran hacer más eficientes sus procesos.

Podemos limpiar los datos, pero si nuestro producto, produce data basura…

¿Cuál crees que será la calidad de tus indicadores?

🚀 No es rocket science: Garbage In – Garbage Out

¿En cuánto tiempo comenzaremos a ver este enfoque en la industria? 🤔
¿Ya conocías el término, Data Observability? 👀

Let’s talk about DataOps & Data Observability!



IVAN CHAVEZ

Hi there! If you’re into the data world like me, then you’re in the right place.

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-IC