AI-powered data pipeline observability: Stop monitoring and start preventing
Devops tools are making it increasingly easy to monitor data pipeline failures. But in many cases, those alerts are already too late. Take marketing campaigns, for example. Every mistake in data for marketing and sales has a trickle-down effect on revenue. William Flaiz, founder of CleanSmartLabs, shares one example.
Devops tools are making it increasingly easy to monitor data pipeline failures. But in many cases, those alerts are already too late. Take marketing campaigns, for example. Every mistake in data for marketing and sales has a trickle-down effect on revenue. William Flaiz, founder of CleanSmartLabs, shares one example.
There is a need to catch key data errors before they reach downstream, and AI makes it possible.
In this article, I’ll cover the gaps in the current data pipeline monitoring system and how using AI can catch failures before the damage is done.
Today’s data pipeline monitoring systems need an overhaul. There are three important ways that current systems fall short.
Data teams are drowning in alerts, often up to 20 alerts per day. There is no clear visibility of impact of each alert to better prioritize them. The ones that get escalated get immediate attention. And when that happens, everything else takes a back seat. So even if an alert exists, it’s sometimes waiting way too long in the queue. By the time the issue gets noticed, it has already caused harm that could be avoided.
Currently, alerts are set with static thresholds or conditions. Keeping these thresholds or conditions up to date requires regular input from business stakeholders and involvement of data teams. That’s an additional maintenance activity. On top of it, the threshold needs to be temporarily tweaked for some business use cases. For instance, a retail company can expect traffic spikes during the holiday season. This static nature of alerts can lead to false alarms that waste the support team’s time or to missed issues that impact the business.
In context
- Topic: Datos y Analítica — Gobierno del dato, calidad, analítica y productos de datos.
- Source: InfoWorld
- Published: 08/10/2026
Continue reading at the original source →
Excerpt published automatically by the site radar. The full text belongs to its publisher and is linked above.
Por qué importa
En datos, el problema casi nunca es la herramienta: es que dos áreas llaman cliente a cosas distintas y ninguna quiere ceder. Se puede montar la plataforma más moderna del mercado y seguir teniendo tres cifras de ventas en la misma reunión.
Cuando evalúo una iniciativa de datos, la primera pregunta es cuál decisión concreta se toma con esto y quién la toma. Si la respuesta es que sirve para tener visibilidad, ya sé que en un año el tablero va a estar abandonado. La visibilidad no es un objetivo, es un efecto.
Lo que suele salir mal
Donde suele romperse es en la captura. Se invierte mucho en el procesamiento y nada en el punto donde la persona llena el formulario, con prisa, sin validaciones y sin saber para qué sirve. Ningún modelo arregla un dato que nació mal; solo lo propaga con más autoridad.
Qué mirar
- Cuándo llega el número respecto a cuándo se toma la decisión, que es lo que define su utilidad.
- Quién responde por la calidad del indicador cuando alguien lo cuestiona en un comité.
- Qué decisión concreta cambia con esto y quién la toma: sin eso, es un tablero más.
Cómo leo esta entrada
Lo que yo pediría es un dueño de negocio por cada indicador crítico, con nombre y apellido. No un área: una persona. Los datos sin dueño se degradan solos, y cuando alguien pregunta por qué el número cambió, no hay a quién preguntarle.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
Comentarios
Todavía no hay comentarios. El primero puede ser el tuyo.
¿Lo estás viviendo en tu equipo?
Abrí el chat y contame cómo lo están manejando. Me interesa comparar notas.
