La analítica ayuda a visualizar los datos y a presentarlos de forma que se simplifique la toma de decisiones. Lo anterior la convierte en una parte integral de la pila de aplicaciones en la que invierte una organización. Sin embargo, los departamentos de TI suelen quedar rezagados o tienen poco que decir cuando se trata de iniciativas analíticas. Resulta irónico porque los sistemas de TI generan muchos datos que —si se utilizan correctamente— pueden ayudar a tomar decisiones cruciales que ayuden a la compañía a generar más ingresos, recortar costos, operar de forma más eficiente y mucho más.
Una de las principales razones por las que TI se lleva la peor parte es que los datos de TI son únicos. En comparación con otros datos empresariales, los datos de TI son vastos, complejos y se generan a gran velocidad. Estas características hacen que los negocios prácticamente ignoren el análisis de datos de TI. Otro problema es que los datos de TI requieren una solución de análisis de TI especialmente diseñada. Esta debe dar cabida a grandes volúmenes de datos complejos que llegan a gran velocidad. En este artículo, exploraremos siete razones por las que TI necesita un software de análisis especializado.
-
Experiencia en el dominio para datos complejos
Un equipo de TI suele considerarse una sola entidad, pero en realidad está conformado por varios departamentos. Estos incluyen los servicios de TI (solucionadores de problemas de hardware y software), el equipo de mesa de ayuda, el equipo de operaciones de red, y el equipo de gestión y seguridad de endpoints. Como sus nombres sugieren, estos departamentos se interesan y especializan en diferentes áreas. A pesar de lo anterior, tienen que trabajar juntos de forma colectiva para garantizar la continuidad del negocio.
Los departamentos de TI generan y analizan grandes volúmenes de datos complejos. Estos son muy subjetivos para las áreas específicas de interés. Reunir estos datos es lo que garantiza la salud general de TI en una organización. Hacer esto requiere una comprensión más profunda de cómo estas diferentes áreas funcionales de TI influyen entre sí.
Por ejemplo, el software de análisis de TI debería tener una inteligencia integrada para saber que una interrupción importante de la red va a inundar la mesa de ayuda con tickets de empleados que no pueden acceder a los recursos que les habilita para realizar su trabajo. Esto permite al software enviar notificaciones sobre dichos eventos en cuanto se detectan.
Es necesario tener un conocimiento más profundo de las operaciones de TI para poder destacar las métricas adecuadas en el momento oportuno. De esta forma se ayuda a las compañías a mantenerse a la vanguardia. No obstante, las aplicaciones genéricas de inteligencia y análisis empresarial adoptan un enfoque de “hágalo usted mismo”. Esto exige que los equipos de TI dediquen tiempo y esfuerzo a entender los complejos datos brutos generados por las operaciones de TI, a entender la correlación subyacente entre varios departamentos de TI y a compilar ellos mismos los análisis. Esta es una de las razones por las que los negocios tardan mucho tiempo en darse cuenta del valor de la analítica.
El software especializado en análisis de TI también puede buscar métricas importantes, encontrar correlaciones en los datos de TI y destacar las métricas que ayudan a los responsables de tomar decisiones a —valga la redundancia— tomar la decisión correcta.
-
Conectores out-of-the-box para herramientas de TI populares
Un departamento de TI típico utiliza entre 10 y 15 aplicaciones que le ayudan a ejecutar y gestionar las operaciones 24/7. Estas aplicaciones contienen información valiosa que se puede utilizar para:
∙ Desarrollar una visión global de la salud operativa.
∙ Analizar la eficiencia de las operaciones.
∙ Buscar vacíos o brechas de seguridad.
∙ Monitorear el desempeño del personal de TI.
∙ Encontrar posibles formas de ahorrar costos.
∙ Calcular las necesidades presupuestarias de TI.
El mayor reto al que se enfrentan los negocios es aprovechar los datos de estas aplicaciones, identificar las secciones que son útiles para el análisis y desarrollar visualizaciones adecuadas. Lo anterior permite que un público más amplio pueda consumir los datos y tomar las medidas correctivas necesarias.
En general, las aplicaciones de TI están preparadas para recopilar y almacenar datos. No son las mejores cuando se trata de hacer que los datos estén disponibles para el análisis histórico o en tiempo real. El esfuerzo que supone comprender las API de extracción de datos y utilizarlas para extraer datos de estas aplicaciones es una barrera importante que impide a las compañías utilizar los datos de TI para el análisis.
Una aplicación de análisis de TI que disponga de conectores out-of-the-box para las aplicaciones de TI más populares puede extraer datos, modelarlos, y generar informes y dashboards predefinidos. Estos pueden reducir el tiempo de análisis en casi un 80%. Los equipos de TI no tienen que hacer el trabajo pesado. Dado que los datos están disponibles en un formato fácil de entender, los CIO, los responsables de TI y los supervisores pueden crear informes y dashboards sin depender de analistas o administradores de bases de datos.
-
Interpretación automática con IA
Las aplicaciones de análisis de TI que aprovechan la IA y NLP son capaces de comprender preguntas y responderlas en forma de visualizaciones. Por ejemplo, el motor NLP puede comprender fácilmente preguntas como “¿Cuántas alarmas se esperan en las próximas 12 horas?” o “¿Cuál es el costo medio por interrupción?” y responderlas mediante informes. Esta simplicidad en el análisis de datos significa que los datos corporativos sensibles y confidenciales no tienen por qué estar expuestos al usuario final. Esto permite incluir la analítica en secciones de la jerarquía organizativa que antes se mantenían al margen de las iniciativas analíticas. También abre canales para la democratización de los datos.
La IA puede ir un paso más allá y eliminar otro aspecto de la analítica que requiere un esfuerzo humano: la interpretación. Un análisis efectivo de los datos requiere dos componentes: una aplicación de análisis robusta y un usuario final con buen ojo para los detalles. La interpretación humana de los datos puede ser muy subjetiva y sesgada según las circunstancias y la persona que los analice. Una solución de análisis de TI con IA supera este sesgo al interpretar automáticamente los datos y ofrecer información directa. Lo único que tiene que hacer el usuario final es tomar las medidas adecuadas para solucionar los problemas destacados. Las aplicaciones de análisis de TI con IA pueden hacer que el proceso de búsqueda de información sea muy beneficioso y rápido.
-
Altamente escalable para soportar grandes volúmenes de datos
Dependiendo del tamaño del negocio, se monitorean cientos de dispositivos de red, se registran miles de eventos de seguridad y las aplicaciones de gestión de TI crean millones de líneas de log. Los datos a esta escala requieren una aplicación de análisis robusta que sea capaz de procesar, almacenar y analizar millones de filas de datos cada pocos minutos.
Si bien las aplicaciones analíticas genéricas son capaces de analizar grandes volúmenes de datos, la velocidad a la que las aplicaciones de TI modernas generan datos no tiene precedentes. No puede ser manejada por las aplicaciones analíticas estándar.
Las aplicaciones de análisis de TI especializadas utilizan algoritmos inteligentes, procesamiento por lotes y priorización automática de los datos en función de su criticidad. Esto garantiza que las actividades de alto riesgo, como los eventos de seguridad, se detecten inmediatamente y se comuniquen a los analistas de seguridad. Los usuarios pueden configurar umbrales basados en eventos y elegir que se les notifique cuando se superen los límites establecidos. Esto ayuda a evitar que las métricas importantes se pierdan.
-
Análisis y alertas en tiempo real
Existen dos tipos de métricas de TI: las derivadas de datos históricos y las derivadas de datos en tiempo real. Un ejemplo de análisis histórico es analizar los incidentes de la mesa de ayuda para determinar el número de técnicos necesarios para que las operaciones se desarrollen sin problemas. Un ejemplo de análisis en tiempo real es mostrar los detalles de un usuario que accede a una cuenta privilegiada en horas no laborables.
Aunque las aplicaciones analíticas tradicionales son buenas para el análisis histórico, se quedan cortas cuando se trata de analizar datos en tiempo real. Para analizar los datos en tiempo real, es necesario adaptarse a la velocidad a la que las aplicaciones de TI generan los datos. Las aplicaciones de análisis de TI están diseñadas para este fin específico. Algunos servicios como Live Connect permiten establecer conexiones directas y en tiempo real con la fuente de datos. Ayudan a evitar que se usen métodos tradicionales para la sincronización y el almacenamiento periódicos para análisis. Live Connect permite a los usuarios consultar datos en tiempo real a petición. Se trata de un aspecto esencial de las aplicaciones de análisis de TI. Permite a los administradores de TI corregir los problemas en cuanto se producen, sin dejar margen para que se exploten las brechas de seguridad.
Cuando el análisis en tiempo real se combina con alertas en tiempo real, las compañías ganan tiempo para reaccionar más rápidamente ante las oportunidades y las amenazas. Una vez que se detectan anomalías en el acceso a cuentas privilegiadas, se pueden enviar notificaciones instantáneas al personal de TI. Al informarle de la anomalía en los patrones de acceso, puede generar una acción inmediata y evitar una posible brecha de seguridad.
-
Visualizaciones personalizadas
Los gráficos de barras, los gráficos circulares, los gráficos de anillos y similares son visualizaciones comunes. Están disponibles en cualquier aplicación de análisis corriente. Sin embargo, los datos de TI deben ser representados en formatos personalizados. Un buen ejemplo de ello es mostrar la salud de los servicios a las compañías. Una organización suele necesitar al menos 4-5 servicios para que el negocio funcione con normalidad. Compañías como Walmart o Target necesitan garantizar que sus equipos de punto de venta estén conectados a sus sistemas bancarios para permitir las ventas, que sus sitios web respondan para procesar los pedidos en línea y que sus sistemas de mesa de ayuda estén disponibles para aceptar las quejas de los clientes. Ante los ojos de TI, cada uno de estos sistemas constituye un servicio empresarial. Estos servicios empresariales no sólo deben ser operativos, sino también funcionar de manera eficiente con otros servicios empresariales.
La forma perfecta de representar la disponibilidad y el estado operativo de estos servicios empresariales es un gráfico jerárquico que muestre la salud de los servicios y su interconectividad. Las aplicaciones de análisis de TI suelen permitir a los usuarios emplear imágenes personalizadas para representar la salud de estos servicios de forma fácil y obvia.
-
Seguridad integrada
Las aplicaciones de TI transportan mucha información sensible. Si esta cayera en las manos equivocadas, podría suponer un desastre. Las aplicaciones de TI contienen datos —tales como direcciones IP, relaciones de CMDB e información personal de los usuarios— que se podrían utilizar para realizar exploits de seguridad. Las aplicaciones analíticas están diseñadas para reunir toda esta información en un único lugar para hacer un análisis interfuncional. Lo anterior las convierte en una mina de oro de datos organizativos. Muchos negocios prefieren mantener sus datos analíticos on-premise por esta misma razón.
Las aplicaciones de análisis de TI deben ofrecer la flexibilidad de implementarse on-premise o en la nube en función de la sensibilidad de los datos procesados y de las preferencias individuales de la compañía. Algunas funciones —como el enmascaramiento de datos sensibles, la autenticación de dos factores, el control de acceso basado en roles y el cifrado de datos— son elementos clave de una aplicación de análisis de TI completa.
Conclusión
Un software de análisis que no esté hecho a medida para sus operaciones de TI no puede proporcionar información crítica en el momento adecuado. No menos importante, puede acabar costando a la organización tiempo, dinero y esfuerzo para mantener los servicios en línea. Si no obtiene una visibilidad completa de TI correlacionando los datos de varias aplicaciones y fuentes, sería casi imposible encontrar una solución a los problemas, errores y cuestiones comunes de TI. Por supuesto, esto conlleva a un mayor caos operativo.
Elegir una herramienta de análisis hecha a la medida de los requisitos de TI le quita de encima el peso de la analítica. También le proporciona una forma de protegerse de las interrupciones operativas. Con el tiempo, las herramientas de análisis de TI pueden proporcionar información que —si se aplica con diligencia—puede ayudarle a salir del modo de extinción de incendios y a mantener su infraestructura libre de problemas.
Nota:
Este blog fue escrito originalmente por Rakesh Jayaprakash, director de productos de ManageEngine, y publicado en Dataquest.
