Cómo implementar la observabilidad empresarial

La observabilidad empresarial es el monitoreo y análisis continuos de los procesos de negocio, flujos de datos y rendimiento del sistema para obtener información, optimizar operaciones y comprender las consecuencias empresariales. A diferencia del monitoreo tradicional, la observabilidad ofrece una visión holística del ecosistema de una organización, al garantizar que los responsables de la toma de decisiones tengan datos en tiempo real e información procesable más allá del impacto operativo.

En un contexto empresarial, esto significa optimizar datos específicos relacionados con el negocio (que a menudo se tratan y almacenan de manera diferente a los datos operativos regulares) a fin de aumentar el resultado final.

Conforme las organizaciones se orientan cada vez más hacia los datos, una gestión de datos eficaz deja de ser una idea tardía para las empresas. Las empresas deben entender cómo interactúan sus sistemas para detectar anomalías antes de que repercutan en los clientes. Eso significa que es necesario un monitoreo proactivo para descubrir oportunidades de mejora y proteger los ingresos.

La observabilidad empresarial aborda estos desafíos al analizar datos operativos de aplicaciones, servidores, bases de datos y microservicios junto con datos empresariales y de clientes conectados. Los datos de telemetría proporcionan una vista completa del entorno, al ayudar a los equipos a identificar las causas raíz, las dependencias y los cuellos de botella en el rendimiento, junto con el impacto empresarial. Con las analíticas impulsadas por AI, las organizaciones pueden transformar incógnitas desconocidas en oportunidades.

La observabilidad empresarial también permite a las organizaciones incluir datos fuera de su ámbito operativo habitual. Por motivos de seguridad, los datos de los clientes y los datos financieros suelen almacenarse por separado de los datos operativos. La observabilidad empresarial se superpone en tus datos empresariales y los contextualiza dentro de tu organización. Puedes ver todo lo que hace tu empresa e impulsar las decisiones en consecuencia.

En todos los sectores, la observabilidad empresarial tiene una amplia gama de casos de uso para ayudarte a tomar decisiones basadas en datos con confianza.

Al detectar los puntos de fricción con el cliente, la observabilidad empresarial proporciona a los equipos la visibilidad que necesitan para mejorar la experiencia del cliente, personalizarla aún más y, a la larga, reducir la deserción.

Por ejemplo, Wells Fargo adoptó una solución de observabilidad empresarial para identificar rápidamente los problemas en su entorno de microservicios distribuidos. Necesitaba visibilidad integral de todas las transacciones financieras y la capacidad de informar sobre los riesgos casi en tiempo real. Al permitir el rastreo de transacciones en tiempo real, Wells Fargo mejoró su capacidad para detectar y resolver problemas con más rapidez, lo que en el fondo aceleró la entrega de soluciones digitales tanto para clientes como para empleados.

Desde la evaluación del impacto de los esfuerzos de marketing en las tasas de conversión, hasta la detección de irregularidades en la facturación y los precios, pasando por el monitoreo de los sistemas de punto de venta, la obtención de datos de ingresos en tiempo real es un beneficio clave de una solución de observabilidad empresarial. 

Los datos de audiencia son un tipo de datos empresariales que se pueden emplear para optimizar los ingresos. DISH Media, por ejemplo, implementó la observabilidad empresarial para consolidar la información y los conocimientos de la audiencia para atraer y retener a los anunciantes. Apoyó y aumentó los ingresos publicitarios con anuncios dirigidos, al tiempo que mejoró la productividad de los desarrolladores al eliminar el análisis manual.

Las empresas modernas dependen de un rendimiento impecable. Sin embargo, la expansión digital, las distracciones de los datos de telemetría y las arquitecturas complejas pueden representar un desafío significativo para una rápida resolución. Al tener prácticas de observabilidad empresarial implementadas, las empresas pueden detectar y resolver las ralentizaciones del sistema antes de que afecten a los usuarios, rastrear las interacciones en arquitecturas distribuidas para prevenir el tiempo de inactividad y reforzar el monitoreo de la seguridad y el cumplimiento normativo.

Achmea, por ejemplo, usa Elastic Observability para solucionar proactivamente los problemas de rendimiento del sistema. La observabilidad empresarial analiza su infraestructura técnica y resuelve proactivamente los problemas de 12 millones de clientes y 16 000 empleados. Al mantener el correcto funcionamiento de sus múltiples herramientas innovadoras (y costosas), la observabilidad empresarial mantiene un rendimiento óptimo para maximizar el retorno de la inversión digital.

Cuanto más compleja es la cadena de suministro, más difícil es garantizar la eficiencia operativa. La observabilidad empresarial ofrece a las empresas visibilidad integral y la capacidad de identificar ineficiencias y predecir las necesidades de inventario.

Por ejemplo, Albert Heijn Technology (AH Tech) implementó la observabilidad empresarial para monitorear todo su entorno de aplicaciones y resolver problemas de forma proactiva para más de 2000 almacenes y miles de puntos de venta. Para integrar a la perfección los datos de sus centros de distribución de la cadena de suministro, almacenes y centros de operaciones, AH Tech necesitaba una solución escalable con visibilidad completa. Compartir datos de forma transparente les permitió a las distintas áreas de la organización colaborar a gran escala.

La seguridad y el cumplimiento pueden ser especialmente desafiantes en arquitecturas digitales complejas. Las organizaciones deben monitorear continuamente sus sistemas, transacciones y permisos para detectar anomalías y posibles fraudes o infracciones. Al identificar vulnerabilidades en los procesos comerciales, la observabilidad empresarial ayuda a los equipos a adelantarse a los riesgos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones. Esto es especialmente importante con la observabilidad empresarial, ya que maneja datos confidenciales de los clientes e información de identificación personal (PII).

Las analíticas avanzadas de operaciones pueden ayudar a las organizaciones a identificar ineficiencias en sus procesos, así como tendencias en el compromiso y la satisfacción de los empleados. La observabilidad empresarial puede brindarles a los equipos la información que necesitan para mejorar la productividad y las condiciones de trabajo, lo que en última instancia impulsa la innovación. 

En general, la observabilidad empresarial les permite a las empresas pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo. Esto mejora la eficiencia operativa, optimiza el rendimiento del sistema y mejora las experiencias de los clientes en todas las industrias.

La observabilidad empresarial se basa en cuatro procesos clave: recopilación de datos, monitoreo, análisis y visualización. Juntos, ofrecen información significativa.

Los datos son fundamentales para cualquier problema empresarial y sus soluciones. También son vitales para cualquier práctica de observabilidad. Los datos se recopilan de diversas fuentes, incluidos los logs de aplicaciones, las transacciones de clientes, las interacciones en sitios web y los sensores de máquinas.

Los datos de telemetría son el núcleo de la recopilación de datos para la observabilidad empresarial. Por eso, las señales de telemetría, métricas, logs y trazas, se conocen como los pilares de la observabilidad: 

• Métricas: las métricas son mediciones cuantificables que te ayudan a rastrear el rendimiento y entender lo que sucede en tus sistemas. Las métricas se recopilan del host, la aplicación, la red, los servidores, los contenedores y las dependencias externas, e incluyen el uso de CPU, disco y memoria; tiempos de respuesta; tasas de error; rendimiento; y más. 

• Logs: los logs son registros detallados de eventos, transacciones y errores que proporcionan contexto para la solución de problemas y el análisis de la causa raíz. Los logs ayudan a comprender el porqué de lo que sucede en tus sistemas.

• Trazas: el trazado distribuido sigue las solicitudes del usuario a través de múltiples servicios, lo que ayuda a las empresas a identificar cuellos de botella. Te ayudan a entender dónde ocurren los problemas. 

• Datos empresariales: esto incluye datos de almacenes de datos, bases de datos, sistemas CRM, plataformas ERP, herramientas de automatización de marketing, sistemas financieros, terminales de punto de venta, tickets de atención al cliente y analíticas de productos. Proporciona contexto sobre las operaciones comerciales, las interacciones con los clientes y otra información específica del dominio para ayudarte a comprender el impacto comercial de los problemas técnicos.

Una vez que se han recopilado los datos, la observabilidad empresarial se basa en herramientas de monitoreo en tiempo real para realizar un seguimiento de los procesos empresariales, los sistemas de IT y las métricas de rendimiento para identificar los problemas antes de que se intensifiquen. El monitoreo automatizado y las alertas cuidadosamente diseñadas son clave para reducir el fenómeno de “silla giratoria” que enfrentan muchos analistas de IT.

El machine learning y la AI refuerzan las analíticas avanzadas que procesan los datos recopilados para extraer patrones e identificar tendencias y anomalías. Estas herramientas impulsadas por AI ayudan a las empresas a predecir y mitigar los riesgos potenciales y a descubrir información procesable a partir de sus datos.

La observabilidad empresarial les ofrece a los equipos una visión única de sus sistemas y operaciones. Los dashboards y reportes presentan información en un formato comprensible, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos rápidamente.

La recopilación de grandes cantidades de datos puede dificultar la extracción de información significativa. Por eso, es clave priorizar las métricas empresariales críticas y emplear analíticas impulsadas por AI para filtrar los datos innecesarios. La identificación de las métricas empresariales críticas se reduce al caso de uso específico que abordas con la observabilidad empresarial.

La solución: automatiza el procesamiento de datos. El procesamiento manual de los datos que generan los sistemas es enormemente ineficiente, si no imposible. La AI y el machine learning pueden ayudar a aligerar la carga y agilizar el procesamiento de datos.

Algunas empresas aún se encuentran en el proceso de su transformación digital. Otras se enfrentan a los sistemas de cloud híbrido. Las señales de datos, al ser variadas, presentarse en distintos formatos y tener un volumen muy elevado, hacen que su integración sea un desafío considerable. 

La solución: usa herramientas de observabilidad de estándar abierto basadas en el cloud. Si bien las soluciones preconfiguradas pueden ofrecer un inicio rápido, limitan la flexibilidad. Las soluciones de observabilidad de estándar abierto garantizan que seas el propietario de tus datos y que estos se adapten a tus necesidades específicas. 

Implementar la observabilidad requiere profesionales idóneos, infraestructura y presupuesto. Los costos a corto plazo pueden ser difíciles de justificar para los encargados de la toma de decisiones. Comenzar poco a poco, centrarse en áreas de alto impacto y escalar gradualmente, allana el camino para una implementación exitosa y ahorros a largo plazo. 

La solución: prioriza los procesos críticos del negocio. Empieza poco a poco. Al monitorear las funciones clave del negocio antes de expandir la cobertura, puedes iterar y aprender de tus prácticas de observabilidad, lo que te prepara a ti y a tus equipos para el éxito cuando escalas.

La observabilidad empresarial es clave para optimizar los procesos y la productividad y reducir los costos. Entonces, ¿cómo la implementas?

Identifica metas empresariales específicas y describe objetivos claros basados en estas metas. Integras los datos de tu negocio en tu solución de observabilidad con un propósito. ¿Cómo definirás el éxito?

Define indicadores clave de rendimiento (KPI), como las tasas de retención de clientes, los tiempos de respuesta o los ingresos por usuario. Estos objetivos deben ser tangibles, pero también deben reflejar un enfoque más proactivo hacia el negocio. Por ejemplo, debes tratar de prevenir la escasez o las interrupciones en lugar de simplemente saber qué hacer si ocurren.

Las respuestas que obtengas solo serán tan buenas como los datos que recopiles, y los datos que recopiles deben ser relevantes para los objetivos descritos. Determina qué tipo de datos empresariales te interesa captar. Por ejemplo, los datos de ubicación pueden ser más relevantes para tu empresa que los datos de las redes sociales si tienes una empresa física interesada en aumentar el tráfico peatonal.

Al establecer pipelines de datos eficientes para recopilar, procesar y analizar datos de las fuentes correctas, sabrás qué tipo de datos provienen de dónde. Los datos empresariales a menudo se tratan y contextualizan de manera diferente a los datos operativos. Por lo tanto, este paso también podría incluir la unificación de datos para estandarizar las operaciones de datos.

Adopta plataformas de monitoreo que proporcionen información completa sobre los procesos empresariales, los sistemas de IT y las interacciones con los clientes. Integra herramientas de monitoreo que manejen tus datos operativos y empresariales para lograr la observabilidad empresarial.

La observabilidad es un proceso continuo. Al perfeccionar regularmente tus procesos y estrategias en función de la información y los comentarios obtenidos de tus datos, puedes aumentar y reducir tus capacidades según sea necesario.

En última instancia, un plan de observabilidad empresarial exitoso se basa en la alineación de los equipos de IT, operaciones y negocios para garantizar un enfoque unificado. La comprensión de las dependencias en los datos y la implementación de cambios basados en esa información requieren la colaboración entre los sectores de tu organización. La observabilidad empresarial no se limita a la tecnología, sino que comienza como una actitud de la empresa.

La observabilidad empresarial es una tarea compleja. Las empresas pueden usar la información de la observabilidad para impulsar la toma de decisiones organizacionales y optimizar el rendimiento. 

Por ejemplo, BITMARCK implementó la observabilidad empresarial para ofrecer una experiencia superior al cliente, agilizar el cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos y potenciar la productividad, al tiempo que abrió la puerta a nuevas implementaciones de innovación, como la AI. Esto respaldó su ambición de crear un software que ofrezca una mejor experiencia al cliente y esté a la altura del desafío del entorno digital moderno.

Al igual que BITMARCK, las empresas que buscan escalar podrían implementar la observabilidad empresarial para agilizar los procesos y liberar recursos para innovar, lo que puede tener importantes impactos positivos en tus operaciones y, a la larga, en tus ingresos.

Estas mejores prácticas pueden ayudarte a lograrlo:

• Define metas claras. Al igual que con cualquier transformación tecnológica, los objetivos claramente definidos alineados con los resultados del negocio aseguran que tus esfuerzos de observabilidad generen valor.

• Optimiza los procesos con automatización. El volumen y la velocidad de los datos se pueden abordar con la automatización. Considera las herramientas de monitoreo impulsadas por AI para automatizar el procesamiento de datos, la detección de anomalías, el análisis de la causa raíz y mucho más.

• Prioriza la seguridad y la privacidad. La seguridad debe estar en el centro de tu plan de implementación de observabilidad empresarial. Integrarla desde el principio ayuda a proteger la información confidencial, limitar las vulnerabilidades y garantizar el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos.

Elastic Observability es una solución abierta y extensible de stack completo diseñada para proporcionar visibilidad en tiempo real de todo tu ecosistema digital.

Con Elastic, elimina los silos de datos, centraliza el logging y utiliza analíticas impulsadas por AI para detectar anomalías antes de que afecten las operaciones. La flexibilidad de Elastic permite a las empresas escalar a su propio ritmo y adaptar sus soluciones a sus objetivos.

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