A análise ajuda a visualizar dados e apresentá-los de uma forma que simplifica a tomada de decisões, o que a torna parte integrante da pilha de aplicativos em que uma organização investe. No entanto, os departamentos de TI geralmente ficam de fora ou têm pouca influência quando se trata de iniciativas de análise. Isso é irônico porque os sistemas de TI geram muitos dados que, quando usados corretamente, podem ajudar a tomar decisões cruciais que ajudam a organização a gerar mais receita, cortar custos, operar com mais eficiência e muito mais.
Um dos principais motivos pelos quais a TI fica em desvantagem é que os dados de TI são únicos. Comparados a outros dados empresariais que são o foco principal das iniciativas de análise, os dados de TI são vastos, complexos e gerados em alta velocidade. Essas características fazem com que as organizações quase fechem os olhos para a análise de dados de TI. Outro problema é que os dados de TI exigem uma solução de análise de TI especialmente projetada para acomodar altos volumes de dados complexos que chegam em um ritmo rápido. Neste artigo, exploraremos sete motivos pelos quais a TI precisa de software de análise especializado.
1. Expertise de domínio para dados complexos
Uma equipe de TI, embora vista como uma entidade única, é na verdade composta por vários departamentos diferentes, como serviços de TI (solucionadores de problemas de hardware e software), a equipe de help desk, a equipe de operações de rede e a equipe de gerenciamento e segurança de endpoint. Como seus nomes sugerem, esses departamentos têm diferentes áreas de foco, mas precisam trabalhar juntos coletivamente para garantir a continuidade dos negócios.
Os departamentos de TI geram e analisam grandes volumes de dados complexos que são muito subjetivos para as áreas específicas de foco. O casamento coletivo desses dados é o que representa a saúde geral da TI em uma organização. Reunir esses dados requer uma compreensão mais profunda de como essas diferentes áreas funcionais de TI impactam e influenciam umas às outras. Por exemplo, o software de análise de TI deve ter a inteligência integrada para saber que uma grande interrupção de rede certamente inundará o help desk com tíquetes de funcionários que não conseguem acessar recursos que lhes permitem executar suas tarefas diárias. Isso permite que o software envie notificações sobre esses eventos assim que forem detectados.
Conhecimento mais profundo do domínio das operações de TI é necessário para destacar as métricas certas no momento certo para ajudar as organizações a permanecerem no topo do jogo. No entanto, aplicativos genéricos de inteligência de negócios e análise adotam uma abordagem do tipo “faça você mesmo” que exige que as equipes de TI invistam tempo e esforço para entender os dados brutos e complexos gerados pelas operações de TI, entender a correlação subjacente entre vários departamentos de TI e criar as próprias análises. Esta é uma das principais razões pelas quais as organizações levam muito tempo para perceber o valor da análise.
O software especializado em análise de TI, por outro lado, tem a inteligência para procurar métricas importantes, encontrar correlações em dados de TI e destacar métricas importantes que ajudam os tomadores de decisão a tomar a decisão certa.
2. Conectores prontos para uso para ferramentas de TI populares
Um departamento de TI típico usa entre 10 e 15 aplicativos que o ajudam a executar e gerenciar operações 24 horas por dia, 7 dias por semana. Esses aplicativos de TI contêm informações valiosas que podem ser usadas para:
-
Desenvolver uma visão abrangente da saúde operacional.
-
Analisar a eficiência das operações.
-
Procurar brechas ou violações de segurança.
-
Monitorar o desempenho da equipe de TI.
-
Encontrar possíveis caminhos para economia de custos.
-
Calcular as necessidades de orçamento de TI.
O maior desafio que as organizações enfrentam é extrair dados desses aplicativos, identificar seções deles que são úteis para análise e criar as visualizações certas para permitir que um público maior consuma os dados e tome as medidas corretivas necessárias.
Os aplicativos de TI em geral são ajustados para coleta e armazenamento de dados. Eles não são os melhores quando se trata de disponibilizar dados para análise histórica ou em tempo real. O esforço demorado de entender APIs de extração de dados e usá-las para extrair dados desses aplicativos é uma grande barreira que impede as organizações de utilizar dados de TI para análise.
Uma aplicação de análise de TI que tem conectores prontos para uso para aplicações de TI populares pode extrair dados, modelá-los e gerar relatórios e painéis pré-construídos que podem reduzir o tempo de análise em quase 80%. As equipes de TI não precisam fazer o trabalho pesado sozinhas. Como os dados são disponibilizados em um formato fácil de entender, CIOs, gerentes de TI e supervisores podem criar relatórios e painéis específicos da organização sem depender de analistas ou administradores de banco de dados.
3. Autointerpretação habilitada por IA
Aplicações de análise de TI que aproveitam a IA e a PNL são capazes de entender perguntas diretas e respondê-las na forma de visualizações. Por exemplo, perguntas como “Quantos alarmes são esperados nas próximas 12 horas?” ou “Qual é o custo médio por interrupção?” podem ser facilmente compreendidas pelo mecanismo de PNL e respondidas na forma de relatórios. Essa simplicidade na análise de dados significa que dados corporativos sensíveis e confidenciais não precisam ser expostos ao usuário final porque suas perguntas são respondidas diretamente. Isso permite que a análise seja incluída em seções da hierarquia organizacional que antes eram mantidas fora das iniciativas de análise e abre canais para a democratização de dados em toda a organização, o que muitas empresas lutam para colocar em prática.
A IA pode dar um passo além e remover outro aspecto da análise que requer predominantemente esforço humano: interpretação. A análise eficaz de dados requer dois componentes: uma aplicação de análise robusta e um usuário final com um bom olho para detalhes. A interpretação humana de dados pode ser muito subjetiva e tendenciosa, dependendo da circunstância e do indivíduo que está analisando os dados. Uma solução de análise de TI habilitada para IA supera esse viés ao interpretar automaticamente os dados e oferecer insights diretos. Tudo o que o usuário final precisa fazer é tomar as ações apropriadas para superar os problemas destacados. Os aplicativos de análise de TI habilitados para IA podem tornar o processo de encontrar insights muito proveitoso no menor tempo possível.
4. Altamente escalável para acomodar grandes volumes de dados
Dependendo do tamanho da organização, centenas de dispositivos de rede são monitorados, milhares de eventos de segurança são registrados e milhões de linhas de logs são criadas por aplicações de gerenciamento de TI a qualquer momento. Dados nessa escala exigem uma aplicação de análise robusta que seja capaz de processar, armazenar e analisar milhões de linhas de dados em poucos minutos.
Embora aplicações de análise genéricos sejam capazes de analisar grandes volumes de dados, a velocidade com que aplicações de TI modernos geram dados é sem precedentes e não pode ser tratada por aplicações de análise prontos para uso.
Aplicações de análise de TI especializados usam algoritmos inteligentes, processamento em lote e priorização automática de dados com base na criticidade. Isso garante que atividades de alto risco, como eventos de segurança, sejam detectadas imediatamente e relatadas aos analistas de segurança. Os usuários podem configurar thresholds baseados em eventos e escolher ser notificados quando os limites definidos forem violados. Isso ajuda a evitar que métricas importantes fiquem enterradas em uma montanha de dados.
5. Análise em tempo real acoplada a alertas em tempo real
Existem dois tipos de métricas de TI: aquelas derivadas de dados históricos e aquelas derivadas de dados em tempo real. Um exemplo de análise histórica é analisar incidentes de help desk para determinar o número certo de técnicos necessários para executar operações sem problemas; um exemplo de análise em tempo real é exibir os detalhes de um usuário acessando uma conta de usuário privilegiada fora do horário comercial.
Embora as aplicações de análise tradicionais sejam boas em análise histórica, elas ficam aquém quando se trata de analisar dados em tempo real. Analisar dados em tempo real requer adaptação à velocidade com que as aplicações de TI os geram. As aplicações de análise de TI são ajustadas para esse propósito específico. Serviços como o Live Connect permitem conexões diretas em tempo real com a fonte de dados e ajudam a contornar o modo tradicional de sincronização periódica e armazenamento de dados para análise. O Live Connect permite que os usuários vejam dados em tempo real sob demanda. Este é um aspecto essencial dos aplicativos de análise de TI que permite que os administradores de TI retifiquem problemas assim que eles ocorrem, não deixando espaço para explorar brechas de segurança.
Além disso, quando a análise em tempo real é acoplada a alertas em tempo real, isso dá tempo às organizações para reagir a oportunidades e ameaças mais rapidamente. Em nosso exemplo anterior, uma vez que anomalias são detectadas no acesso privilegiado à conta, notificações instantâneas podem ser enviadas à equipe de TI informando-os sobre a anomalia nos padrões de acesso, o que pode levar a uma ação instantânea e evitar uma potencial violação de segurança.
6. Visualizações personalizadas
Gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de anéis e entre outros são visualizações comuns que estão disponíveis em qualquer aplicação analítica comum. Os dados de TI, no entanto, exigem ser representados em formatos personalizados. Um bom exemplo disso é exibir a saúde dos serviços empresariais. Uma organização normalmente precisa de pelo menos 4 a 5 serviços para que o negócio funcione normalmente. Empresas como Walmart ou Target precisam garantir que suas máquinas de ponto de venda estejam conectadas aos seus sistemas bancários para permitir vendas na loja, seus sites sejam responsivos o suficiente para processar pedidos online e seus sistemas de help desk estejam operacionalmente disponíveis para aceitar reclamações de clientes. Aos olhos da TI, cada um desses sistemas compõe um serviço empresarial. Esses serviços empresariais não devem apenas ser operacionais, mas também funcionar perfeitamente com outros serviços empresariais.
A maneira perfeita de representar a disponibilidade e o status operacional desses serviços empresariais é um gráfico de hierarquia que exibe a saúde e a interconectividade dos serviços com outros serviços empresariais. As aplicações de análise de TI geralmente permitem que os usuários usem imagens personalizadas para representar a saúde desses serviços de uma forma fácil e clara para análise.
7. Segurança integrada
Aplicações de TI carregam muitas informações confidenciais; se essas informações caírem em mãos erradas, isso pode significar um desastre. Aplicações de TI armazenam informações como endereços IP, relacionamentos CMDB e informações pessoais de usuários que podem ser usadas para explorações de segurança. Aplicações de análise são projetadas para reunir todas essas informações em um único local para análise multifuncional, o que os torna uma mina de ouro de dados organizacionais. Muitas empresas preferem manter seus dados de análise no local pelo mesmo motivo.
Aplicações de análise de TI devem oferecer a flexibilidade de implantação no local ou na nuvem, dependendo da sensibilidade dos dados processados e da preferência individual da organização. Além disso, funções como mascaramento de dados confidenciais, autenticação de dois fatores, permissão de acesso baseado em função e criptografia de dados são elementos-chave de um aplicativo de análise de TI completo.
Conclusão:
O software de análise que não é personalizado para suas operações de TI não pode fornecer informações críticas no momento certo e pode acabar custando tempo, dinheiro e esforço para a empresa manter os serviços online. Além de tudo isso, sem obter visibilidade completa da TI correlacionando dados de várias aplicações e fontes, encontrar um antídoto para problemas, erros e questões comuns de TI é quase impossível, mergulhando a TI em um caos operacional ainda maior.
A escolha de uma ferramenta de análise feita sob medida para os requisitos de TI não apenas tira o peso da análise dos seus ombros, mas também fornece uma maneira de você se proteger de interrupções operacionais. Com o tempo, as ferramentas de análise de TI podem fornecer insights que, se aplicados diligentemente, podem ajudá-lo a sair lentamente do modo de combate a incêndios e manter sua infraestrutura livre de problemas.
Observação:
Este blog foi escrito originalmente por Rakesh Jayaprakash, gerente de produtos da ManageEngine, e publicado na Dataquest.
