Data Observability aplica los principios de observabilidad a los pipelines de datos. Ya no alcanza con que un ETL “no falle”: también importa que los datos sean frescos, completos, consistentes y del tipo correcto. Plataformas como Monte Carlo o Databand detectan errores silenciosos —como un CSV vacío, un campo numérico con strings, o columnas que desaparecen— antes de que lleguen al dashboard del CEO. Es la red de seguridad de las empresas data-driven, que no pueden darse el lujo de tomar decisiones estratégicas basadas en datos corruptos o desactualizados.