Comment mettre en œuvre l'observabilité métier

L'observabilité métier est la surveillance et l'analyse continues des processus métier, des flux de données et des performances des systèmes en vue d'obtenir des informations, d'optimiser les opérations et de comprendre les implications commerciales. Contrairement au suivi conventionnel, l'observabilité offre une vue d'ensemble de l'écosystème d'une entreprise, garantissant que les décideurs disposent de données en temps réel et d'informations exploitables au-delà de l'impact opérationnel.

Dans un contexte commercial, cela signifie optimiser les données spécifiques liées à l'entreprise (qui sont souvent traitées et stockées différemment des données opérationnelles habituelles) afin d'améliorer les résultats financiers.

Alors que les entreprises sont de plus en plus axées sur les données, la gestion efficace des données doit être une priorité. Les entreprises doivent comprendre comment leurs systèmes interagissent pour détecter les anomalies avant qu'elles n'affectent les clients. Un suivi proactif est donc nécessaire pour identifier les opportunités d'amélioration et protéger les revenus.

L'observabilité métier relève ces défis en analysant les données opérationnelles des applications, des serveurs, des bases de données et des microservices, parallèlement aux données connectées des clients et de l'entreprise. Les données télémétriques fournissent une vue d'ensemble de l'environnement, aidant les équipes à identifier les causes profondes, les dépendances et les goulots d'étranglement qui affectent les performances, ainsi que l'impact sur l'activité de l'entreprise. Grâce à l'analytique adossée à l'IA, les entreprises peuvent transformer des inconnues en opportunités.

L'observabilité métier permet également aux entreprises d'intégrer des données en dehors de leur champ d'action opérationnel habituel. Pour des raisons de sécurité, les données clients et les données financières sont souvent stockées séparément des données opérationnelles. L'observabilité intègre vos données et les contextualise au sein de votre organisation. Vous pouvez ainsi voir tout ce qui s'y passe et prendre des décisions en conséquence.

Dans tous les secteurs, l'observabilité métier présente un large éventail de cas d'utilisation pour vous aider à prendre des décisions axées sur les données en toute confiance.

En détectant les points de friction côté client, l'observabilité métier donne aux équipes la visibilité dont elles ont besoin pour améliorer les expériences client, les personnaliser davantage et, en fin de compte, réduire la perte de clientèle.

Par exemple, Wells Fargo a adopté une solution d'observabilité métier pour identifier rapidement les problèmes au sein de son environnement de microservices distribués. L'entreprise avait besoin d'une visibilité de bout en bout sur toutes les transactions financières et de générer des rapports sur les risques en temps quasi réel. En permettant le traçage des transactions en temps réel, Wells Fargo a amélioré sa capacité à détecter et à résoudre les problèmes plus rapidement, accélérant ainsi la fourniture de solutions numériques pour les clients et les employés.

Qu'il s'agisse d'évaluer l'impact des efforts de marketing sur les taux de conversion, de repérer les irrégularités dans la facturation et la tarification ou de surveiller les systèmes de point de vente, l'obtention de données de chiffre d'affaires en temps réel est un avantage clé d'une solution d'observabilité métier. 

Les données d'audience sont un type de données commerciales qui peuvent être utilisées pour optimiser les revenus. DISH Media, par exemple, a mis en place une solution d'observabilité pour consolider les informations et les connaissances sur l'audience afin d'attirer et de fidéliser les annonceurs. Cette solution a permis de soutenir et d'augmenter les recettes publicitaires grâce à des annonces ciblées, tout en améliorant la productivité des développeurs grâce à l'élimination des analyses manuelles.

Les entreprises modernes dépendent de performances sans faille. Cependant, la prolifération numérique, le bruit des données télémétriques et les architectures complexes peuvent constituer un obstacle majeur à une résolution rapide. En mettant en place des pratiques d'observabilité, les entreprises peuvent détecter et résoudre les ralentissements des systèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs, suivre les interactions dans les architectures distribuées pour prévenir les temps d'arrêt, et renforcer le suivi de la sécurité et de la conformité.

Achmea, par exemple, utilise Elastic Observability pour résoudre de manière proactive les problèmes de performance du système. L'observabilité analyse son infrastructure technique et résout proactivement les problèmes pour 12 millions de clients et 16 000 employés. En assurant le bon fonctionnement de ses multiples outils innovants (et coûteux), l'observabilité assure des performances optimales afin de maximiser la rentabilité de ses investissements numériques.

Plus la chaîne d'approvisionnement est complexe, plus il est difficile d'assurer l'efficacité opérationnelle. L'observabilité métier offre aux entreprises une visibilité de bout en bout et la possibilité d'identifier les inefficacités et de prévoir les besoins en stock.

Par exemple, Albert Heijn Technology (AH Tech) a mis en œuvre l'observabilité métier pour surveiller l'ensemble de son environnement applicatif et résoudre les problèmes de manière proactive pour plus de 2 000 magasins et des milliers de points de vente. Pour intégrer de manière transparente les données de ses centres de distribution, de ses magasins et de ses centres d'opérations, AH Tech avait besoin d'une solution évolutive avec une visibilité complète. Le partage transparent des données a permis aux différents secteurs de l'entreprise de collaborer à grande échelle.

La gestion de la sécurité et de la conformité peut s'avérer particulièrement difficile dans les architectures numériques complexes. Les entreprises doivent surveiller en permanence leurs systèmes, leurs transactions et leurs autorisations afin de détecter les anomalies et les fraudes ou violations potentielles. En identifiant les vulnérabilités dans les processus métier, l'observabilité aide les équipes à anticiper les risques et à garantir le respect des réglementations. Ceci est particulièrement important en matière d'observabilité commerciale, où il s'agit de gérer des données clients sensibles et des informations personnellement identifiables (PII).

L'analyse avancée des opérations aide les entreprises à identifier les inefficacités dans leurs processus, ainsi que les tendances en matière d'engagement et de satisfaction des employés. L'observabilité métier peut donner aux équipes les informations dont elles ont besoin pour améliorer la productivité et les conditions de travail et, en fin de compte, stimuler l'innovation. 

Dans l'ensemble, l'observabilité métier permet aux entreprises de passer d'une approche réactive à une approche proactive. Cela permet de renforcer l'efficacité opérationnelle, d'optimiser les performances des systèmes et d'améliorer l'expérience client dans tous les secteurs d'activité.

L'observabilité métier repose sur quatre processus clés : la collecte de données, le suivi, l'analyse et la visualisation. Ensemble, ces processus fournissent des informations exploitables.

Les données sont au cœur de tout problème métier et de sa solution. Elles sont également essentielles aux pratiques d'observabilité. Les données sont collectées à partir de diverses sources, notamment les logs d'applications, les transactions clients, les interactions sur les sites Web et les capteurs machines.

Les données de télémétrie sont au centre de la collecte de données pour l'observabilité métier. C'est pourquoi les signaux de télémétrie (indicateurs, logs et traces) sont considérés comme les piliers de l'observabilité : 

• Indicateurs : les indicateurs sont des mesures quantifiables qui vous aident à suivre les performances et à comprendre ce qui se passe dans vos systèmes. Les indicateurs sont collectés auprès de l'hôte, de l'application, du réseau, des serveurs, des conteneurs et des dépendances externes et incluent les données d'utilisation du processeur, du disque et de la mémoire, les temps de réponse, les taux d'erreur, le débit, etc. 

• Logs : les logs sont des enregistrements détaillés d'événements, de transactions et d'erreurs qui fournissent un contexte pour le dépannage et l'analyse des causes profondes. Les logs vous aident à comprendre le pourquoi de ce qui se passe dans vos systèmes.

• Traces : le traçage distribué suit les requêtes des utilisateurs sur plusieurs services, aidant les entreprises à repérer les goulots d'étranglement et à identifier les problèmes. 

• Données commerciales : comprennent les données provenant d'entrepôts de données, de bases de données, de systèmes CRM, de plateformes ERP, d'outils d'automatisation du marketing, de systèmes financiers, de terminaux de point de vente, de tickets de service client et d'analyses de produits. Ces données fournissent un contexte sur les opérations commerciales, les interactions avec les clients et d'autres informations spécifiques au domaine pour vous aider à comprendre l'impact commercial des incidents techniques.

Une fois les données collectées, l'observabilité métier s'appuie sur des outils de suivi en temps réel pour suivre les processus, les systèmes informatiques et les indicateurs de performance de l'entreprise afin d'identifier les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Un suivi automatisé et des alertes soigneusement conçues sont essentiels pour réduire le phénomène de la chaise pivotante auquel de nombreux analystes informatiques sont confrontés.

Le machine learning et l'IA renforcent les analyses avancées qui traitent les données collectées afin d'en extraire des schémas et d'identifier les tendances et les anomalies. Ces outils pilotés par l'IA aident les entreprises à prévoir et à atténuer les risques potentiels, et à obtenir des informations exploitables à partir de leurs données.

L'observabilité métier offre aux équipes une vue unique de leurs systèmes et opérations. Les tableaux de bord et les rapports présentent des informations dans un format compréhensible, permettant aux équipes de prendre rapidement des décisions fondées sur les données.

La collecte de grandes quantités de données peut rendre difficile l'extraction d'informations pertinentes. C'est pourquoi il est essentiel de prioriser les indicateurs métier critiques et d'utiliser l'analyse adossée à IA pour filtrer les données inutiles. L'identification des indicateurs critiques dépend du cas d'utilisation spécifique que vous abordez avec l'observabilité métier.

La solution : automatisez le traitement des données. Le traitement manuel des données générées par les systèmes est extrêmement inefficace, voire impossible. L'IA et le machine Learning contribuent à alléger la charge et à rationaliser le traitement des données.

Certaines entreprises sont encore en cours de transformation numérique. D'autres se débattent avec des systèmes de cloud hybride. Les signaux de données sont variés, ont différents formats et leur volume est très élevé, ce qui représente un défi majeur pour l'intégration. 

La solution : utilisez des outils d'observabilité basés sur le cloud et des normes ouvertes. Bien que les solutions clés en main puissent offrir un démarrage rapide, elles limitent la flexibilité. Les solutions d'observabilité basés sur des normes ouvertes garantissent que vous êtes propriétaire de vos données et qu'elles sont adaptées à vos besoins spécifiques. 

La mise en œuvre de l'observabilité nécessite des professionnels qualifiés, une infrastructure et un budget. Les coûts à court terme peuvent être difficiles à justifier auprès des décideurs. Commencer à petite échelle, en se concentrant sur les domaines à fort impact, puis passer progressivement à l'échelle supérieure ouvre la voie à une implémentation réussie et à des économies à long terme. 

La solution : priorisez les processus métier critiques. Commencez petit. En surveillant les principales fonctions commerciales avant d'étendre la couverture, vous pouvez itérer vos pratiques d'observabilité et en tirer des enseignements, vous préparant ainsi, vous et vos équipes, à réussir votre déploiement à grande échelle.

L'observabilité métier est essentielle pour optimiser les processus, améliorer la productivité et réduire les coûts. Mais comment la mettre en œuvre ?

Identifiez des objectifs commerciaux spécifiques et définissez des objectifs clairs en conséquence. Vous intégrez vos données d'entreprise dans votre solution d'observabilité pour une bonne raison. Quelle est votre définition du succès ?

Définissez des indicateurs clés de performance (KPI) tels que les taux de fidélisation des clients, les temps de réponse ou le chiffre d'affaires par utilisateur. Ces objectifs doivent être tangibles mais aussi refléter une approche plus proactive des activités. Par exemple, vous devriez chercher à prévenir les pénuries ou les pannes plutôt que de simplement savoir quoi faire si elles surviennent.

La qualité des réponses obtenues dépendra des données collectées, et celles-ci doivent être pertinentes par rapport aux objectifs définis. Déterminez le type de données commerciales que vous souhaitez collecter. Par exemple, les données de localisation peuvent être plus pertinentes pour votre entreprise que les données des réseaux sociaux si vous gérez un commerce physique souhaitant augmenter votre fréquentation.

En établissant des pipelines de données efficaces pour collecter, traiter et analyser les données provenant des bonnes sources, vous saurez d'où proviennent les données. Les données commerciales sont souvent traitées et contextualisées différemment des données opérationnelles. Par conséquent, cette étape peut également inclure l'unification des données afin de standardiser les opérations de données.

Adoptez des plateformes de suivi qui fournissent des informations complètes sur les processus métier, les systèmes informatiques et les interactions avec les clients. Intégrez des outils de suivi qui gèrent vos données opérationnelles et commerciales pour assurer l'observabilité de votre entreprise.

L'observabilité est un processus continu. En affinant régulièrement vos processus et vos stratégies sur la base des informations et des commentaires recueillis à partir de vos données, vous pouvez adapter les capacités selon vos besoins.

En fin de compte, un plan d'observabilité métier réussi repose sur l'alignement des équipes informatiques, opérationnelles et commerciales pour garantir une approche unifiée. La compréhension des dépendances dans les données et l'implémentation des changements sur la base de ces informations nécessitent une collaboration entre les différents secteurs de votre entreprise. L'observabilité métier n'est pas seulement une question de technologie ; elle commence par l'esprit d'entreprise.

L'observabilité métier est une tâche complexe. Les entreprises peuvent s'appuyer sur les informations issues de l'observabilité pour orienter la prise de décision organisationnelle et optimiser leurs performances. 

Par exemple, BITMARCK a mis en œuvre l'observabilité métier pour améliorer l'expérience client, rationaliser la conformité avec les réglementations sur la confidentialité des données et stimuler la productivité tout en ouvrant la voie à de nouvelles innovations telles que l'IA. L'entreprise est ainsi parvenue à développer des logiciels conformes à son ambition : offrir une meilleure expérience client et relever les défis liés à l'environnement numérique moderne.

Comme BITMARCK, les entreprises qui veulent évoluer ont tout intérêt à mettre en œuvre l'observabilité afin de rationaliser les processus et libérer des ressources pour innover, avec des effets très positifs sur leurs activités et, en fin de compte, sur leur chiffre d'affaires.

Ces bonnes pratiques peuvent vous aider à atteindre cet objectif :

• Définissez des objectifs clairs. Comme pour toute transformation technologique, des objectifs clairement définis et alignés sur les résultats commerciaux garantissent que vos efforts en matière d'observabilité génèrent de la valeur.

• Optimisez les processus avec l'automatisation. Les difficultés liées au volume et à la vitesse des données peuvent être traitées par l'automatisation. Envisagez des outils de suivi pilotés par l'IA pour automatiser le traitement des données, la détection des anomalies, l'analyse des causes profondes, etc.

• Privilégiez la sécurité et la confidentialité. La sécurité doit être au cœur de votre plan de mise en œuvre de l'observabilité métier. Son intégration dès le départ permet de protéger les informations sensibles, de limiter les vulnérabilités et de garantir la conformité avec les politiques de gouvernance des données.

Elastic Observability est une solution full-stack, ouverte et extensible, conçue pour fournir une visibilité en temps réel sur l'ensemble de votre écosystème numérique.

Avec Elastic, éliminez les silos de données, centralisez la journalisation et utilisez l'analyse pilotée par l'IA pour détecter les anomalies avant qu'elles n'affectent les opérations. La flexibilité d'Elastic permet aux entreprises d'évoluer à leur propre rythme et d'adapter leurs solutions à leurs objectifs.

Unifiez vos données et accélérez l'innovation avec une solution de bout en bout.