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Casos de éxito
Autodesk
Steve Gotlieb es gestor sénior de Ingeniería y Visualización de datos en Autodesk, una empresa de software multinacional que ofrece productos de software en múltiples industrias. Dirige el equipo global de ingeniería de datos y plataformas en Norteamérica y Singapur. Su equipo se centra en la construcción de componentes reutilizables que contribuyan a una plataforma de datos sólida y confiable que respalde soluciones basadas en datos.
Bajo su liderazgo, Steve empezó a defender la calidad de los datos como un componente básico de la plataforma para apoyar los conceptos de malla de datos que promueven un enfoque de "traiga sus propios datos" y permiten una integración y utilización de los datos sin problemas en toda la organización.
El equipo de Steve y otros equipos de ingeniería de datos de Autodesk se enfrentaban constantemente a un reto importante: a menudo eran los últimos en enterarse de los problemas con los datos. El equipo de Steve se vio obligado a adoptar un enfoque reactivo para resolver problemas, ya fuera que faltaran datos, que tuvieran datos atrasados u obsoletos, o datos incorrectos con valores nulos.
Para cuando el equipo se percataba de un problema de datos, éste podía haber existido durante un mes o más, lo que costaba a la empresa tiempo y recursos valiosos.
"Antes teníamos un sistema de gestión de calidad de datos (DQM) personalizado, pero era una solución pasiva e inextensible", afirma Steve. "El sistema DQM dependía de la ejecución de consultas para supervisar los recuentos de ejecuciones, pero no detectaba de forma proactiva los problemas de calidad de los datos. Las notificaciones sobre problemas con los datos eran incoherentes y llegaban con retraso, a menudo a través de correos electrónicos o mensajes de Slack sin una titularidad clara".
Steve y su equipo comenzaron a evaluar soluciones de observabilidad de datos, reconociendo la necesidad de un enfoque más proactivo. Exploraron varias opciones, incluidos Monte Carlo Data y Datafold, pero el software de observabilidad IBM Databand se destacó. La cultura de innovación de Autodesk le llevó a organizar un sprint de innovación, reuniendo a equipos interfuncionales para explorar y mostrar posibles soluciones. Preeti Taneja, ingeniera principal de datos de Autodesk, desempeñó un papel fundamental en esta evaluación. Su equipo solo tuvo una semana para demostrar cómo Databand podía transformar sus procesos de calidad de datos.
Evaluaron si Databand podía detectar cambios en los sistemas de origen y proporcionar alertas en tiempo real en caso de fallos en el flujo de trabajo. El resultado fue impresionante. La perfecta integración de Databand con la moderna pila de datos de Autodesk, por ejemplo, Apache Airflow, dbt, Spark y Snowflake, y la capacidad de ofrecer alertas instantáneas dejaron una fuerte impresión.
"La facilidad de integración de Databand con nuestra pila de datos moderna nos permitió ver el valor inmediatamente", dice Preeti. “Cuando empezamos a recibir alertas instantáneas, nos quedamos realmente sorprendidos por las capacidades proactivas de calidad de datos de Databand”.
Tras una evaluación interna, Databand resultó ser el claro ganador, lo que llevó al equipo a seguir adelante con su implementación.
El equipo de Steve utiliza Databand a diario para monitorizar las incidencias de los datos en varios casos de uso, entre ellos:
La implementación de Databand aportó mejoras inmediatas y significativas a la gestión de la calidad de los datos de Autodesk:
Autodesk ha visto resultados tangibles en la mejora de la calidad de los datos y la eficiencia operativa. El seguimiento transparente de las solicitudes de funciones ha solidificado aún más la asociación, permitiendo mejoras e innovaciones continuas.
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