ビジネスオブザーバビリティの実装方法

ビジネスオブザーバビリティとは、ビジネスプロセス、データフロー、システムパフォーマンスを継続的に監視・分析し、洞察を得て運用を最適化し、ビジネスへの影響を理解することです。従来の監視とは異なり、オブザーバビリティは、組織のエコシステムの全体像を提供し、意思決定者がリアルタイムのデータと実用的な洞察を得られるようにします。

ビジネスの文脈では、特定のビジネス関連データ（通常の運用データとは異なる方法で処理および格納されることが多い）を最適化して、利益を向上させることを意味します。

組織がますますデータ主導型になるにつれ、効果的なデータ管理は企業にとって後回しにできる要素ではなくなります。企業は、異常を検知するために、システムがどのように相互作用するかを理解する必要があります。顧客に影響を与える前に、改善の機会を発見し、収益を監視して保護するには、積極的な監視が不可欠です。

ビジネスオブザーバビリティは、アプリケーション、サーバー、データベース、マイクロサービスからの運用データを、関連する顧客やビジネスデータとともに分析することで、これらの課題に対処します。テレメトリデータは環境を包括的に把握するため、チームは根本原因、依存関係、パフォーマンスのボトルネック、ビジネスへの影響を特定するのに役立ちます。AIを活用した分析により、組織は未知の未知をチャンスに変えることができます。

ビジネスオブザーバビリティでは、組織が通常の運用範囲外のデータを含めることもできます。セキュリティ上の理由から、顧客データや財務データは運用データとは別に格納されることがよくあります。ビジネスオブザーバビリティは、ビジネスデータを階層化し、組織内でコンテキスト化します。ビジネスの全体像を把握し、それに応じて意思決定を行うことができます。

業界を問わず、ビジネスオブザーバビリティには、データ主導の意思決定を自信を持って下すのに役立つ幅広いユースケースがあります。

ビジネスオブザーバビリティは、顧客の摩擦ポイントを検出することで、顧客体験の向上、パーソナライズの強化、そして最終的には顧客離れの削減に必要な可視性をチームに提供します。

例えば、Wells Fargoは、分散型マイクロサービス環境内の問題を迅速に特定するために、ビジネスオブザーバビリティソリューションを導入しました。同社には、すべての金融取引をエンドツーエンドで可視化し、リスクをほぼリアルタイムで報告する機能が必要でした。リアルタイムの取引追跡を実現することで、Wells Fargoは問題をより迅速に検出・解決する能力を強化し、最終的には顧客と従業員の両方に対するデジタルソリューションの提供を加速しました。

マーケティング活動がコンバージョン率に及ぼす影響の評価から、請求や価格設定の不規則性の特定、POSシステムの監視まで、リアルタイムの収益データを取得できることは、ビジネスオブザーバビリティソリューションの重要なメリットです。

オーディエンスデータは、収益の最適化に活用できるビジネスデータの一種です。例えば、DISH Mediaは、オーディエンス情報と洞察を統合し、広告主の獲得と維持を図るためにビジネスオブザーバビリティを導入しました。同社は、ターゲットを絞った広告で広告収益の向上と増加を実現すると同時に、手作業による分析を排除することで開発者の生産性向上を実現しました。

今日のビジネスにはシームレスなパフォーマンスが不可欠です。しかし、デジタルスプロール、テレメトリデータのノイズ、複雑なアーキテクチャにより、迅速な解決が難しくなる可能性があります。ビジネスオブザーバビリティの慣行を導入することで、企業はシステムの速度低下がユーザーに影響を与える前に検知・解決し、分散アーキテクチャ間のインタラクションを追跡してダウンタイムを防止し、セキュリティとコンプライアンスの監視を強化することができます。

例えば、Achmeaは、Elastic Observabilityを使用してシステムパフォーマンスの問題をプロアクティブに解決しています。ビジネスオブザーバビリティは、同社のデジタルインフラを分析し、1,200万人の顧客と16,000人の従業員の問題を事前対応的に解決しています。また、複数の革新的（かつ高価な）ツールをスムーズに稼働させることで最適なパフォーマンスを維持し、デジタル投資収益率（ROI）を最大化しています。

サプライチェーンが複雑になるほど、運用効率の確保はますます困難になります。ビジネスオブザーバビリティは、エンドツーエンドの可視性を提供し、非効率性を特定し、在庫ニーズを予測する能力を企業に提供します。

例えば、Albert Heijn Technology（AH Tech）は、ビジネスオブザーバビリティを導入して、アプリケーション全体を監視し、2,000を超える店舗と数千の販売拠点における問題をプロアクティブに解決しました。同社は、サプライチェーンの配送センター、店舗、オペレーションセンターからのデータをシームレスに統合するため、完全な可視性を備えたスケーラブルなソリューションを必要としていました。データを透過的に共有することで、同社組織内のさまざまな部門が大規模に連携できるようになりました。

セキュリティとコンプライアンスの確保は、複雑なデジタルアーキテクチャでは特に困難になる可能性があります。組織は、異常や潜在的な不正行為や違反を検出するために、システム、トランザクション、権限を継続的に監視する必要があります。ビジネスオブザーバビリティは、ビジネスプロセスの脆弱性を特定することで、チームがリスクを先取りし、規制コンプライアンスを確保するのに役立ちます。これは機密の顧客データや個人を特定できる情報（PII）を扱うビジネスオブザーバビリティにとって特に重要です。

業務の高度な分析は、組織がプロセスの非効率性を特定し、従業員のエンゲージメントや満足度の傾向を把握するのに役立ちます。ビジネスオブザーバビリティは、生産性と労働条件を改善し、最終的にイノベーションを推進するために必要な洞察をチームに提供します。

全体として、ビジネスオブザーバビリティにより、企業は事後対応型から事前対応型のアプローチに移行できます。これにより、業務効率が向上し、システムパフォーマンスが最適化され、業種を問わず顧客体験が向上します。

ビジネスオブザーバビリティは、データ収集、監視、分析、可視化という4つの主要プロセスに基づいています。これらを組み合わせることで、有意義な洞察を得ることができます。

データはあらゆるビジネス課題とその解決策の中心であり、あらゆるオブザーバビリティ慣行の生命線でもあります。データは、アプリケーションログ、顧客トランザクション、ウェブサイトインタラクション、機械センサーなどのさまざまなソースから収集されます。

テレメトリデータは、ビジネスオブザーバビリティのためのデータ収集の核となります。そのため、テレメトリシグナル（メトリクス、ログ、トレース）はオブザーバビリティの柱と呼ばれています。

• メトリクス： メトリクスは、パフォーマンスを追跡し、システム内で何が起こっているかを把握するのに役立つ定量的な測定値です。メトリクスは、ホスト、アプリケーション、ネットワーク、サーバー、コンテナ、外部依存関係から収集され、CPU、ディスク、メモリの使用率、応答時間、エラー率、スループットなどが含まれます。

• ログ： ログは、イベント、トランザクション、エラーの詳細な記録であり、トラブルシューティングや根本原因分析にコンテキストを提供します。ログは、システムで起こっていることの背後にある理由を理解するのに役立ちます。

• トレース： 分散トレーシングは、複数のサービスにわたるユーザーリクエストを追跡し、ボトルネックの特定を支援するもので、どこで問題が発生しているかを理解するのに役立ちます。

• ビジネスデータ：これには、データウェアハウス、データベース、CRMシステム、ERPプラットフォーム、マーケティングオートメーションツール、金融システム、POS端末、カスタマーサポートチケット、製品分析などからのデータが含まれます。事業運営、顧客とのやり取り、その他のドメイン固有の情報に関するコンテキストを提供し、技術的な問題がビジネスに与える影響を理解するのに役立ちます。

データが収集されると、ビジネスオブザーバビリティはリアルタイムの監視ツールを使用してビジネスプロセス、ITシステム、パフォーマンスメトリクスを追跡し、問題がエスカレートする前に特定します。自動監視と慎重に設計されたアラートは、多くのITアナリストが直面する手作業の反復を軽減するための鍵となります。

機械学習とAIは、収集されたデータを処理してパターンを抽出し、傾向や異常を特定する高度な分析を強化します。これらのAI主導のツールは、企業が潜在的なリスクを予測し、軽減し、データから実用的な洞察を引き出すのに役立ちます。

ビジネスオブザーバビリティにより、チームはシステムと運用を一元的に把握できます。ダッシュボードとレポートは、わかりやすい形式で洞察を提供し、チームがデータに基づいた意思決定を迅速に行えるようにします。

膨大な量のデータを収集すると、有意義な洞察を引き出すことが困難になる可能性があります。そのため、重要なビジネス指標を優先し、AIを活用した分析によって不要なデータをフィルタリングすることが重要です。どのビジネス指標が重要かを特定するには、ビジネスオブザーバビリティで取り組んでいる具体的なユースケースに応じて判断する必要があります。

解決策：データ処理を自動化する。システムが生成するデータを手動で処理するのは、極めて非効率的か、不可能です。AIと機械学習は、負荷を軽減し、データ処理を効率化するのに役立ちます。

一部の企業はまだデジタルトランスフォーメーションの過程にあります。他の企業はハイブリッドクラウドシステムに取り組んでいます。データ信号は多様で、形式も異なり、量も非常に多いため、統合は大きな課題となります。

解決策：クラウドベースのオープンスタンダードのオブザーバビリティツールを使用する。 ターンキーソリューションはすぐに利用を開始できますが、柔軟性には限界があります。オープンスタンダードのオブザーバビリティソリューションを使用することで、データを所有し、特定のニーズに合わせて確実に調整できます。

オブザーバビリティの実装には、熟練した専門家、インフラ、そして予算が必要です。短期的なコストを意思決定者に対して正当化するのは困難な場合があります。小規模に始め、影響の大きい領域に重点を置き、徐々にスケーリングしていくことで、実装を成功させ、長期的なコスト削減を実現できます。

解決策：重要なビジネスプロセスを優先する。まずは小規模に始めます。対象範囲を拡大する前に主要なビジネス機能を監視すれば、オブザーバビリティの実践を反復的に改善し、そこから学ぶことができ、規模の拡大時にもチームとして成功を収められます。

ビジネスのオブザーバビリティは、プロセスと生産性を最適化し、コストを削減するための鍵です。では、どのようにこれを実装すればよいのでしょうか。

具体的なビジネス目標を特定し、それに基づいて明確な目的を概説します。ビジネスデータをオブザーバビリティソリューションに統合するには、理由があるはずです。成功をどのように定義しますか？

顧客維持率、応答時間、ユーザーあたりの収益などの主要業績評価指標（KPI）を定義します。これらの目標は具体的であるべきですが、ビジネスに対するより積極的なアプローチも反映している必要があります。例えば、不足や停止が発生した場合に何をすべきかを把握するだけでなく、これらの発生を防ぐことを目指す必要があります。

得られる答えの質は、収集するデータの質に左右されます。そして、収集するデータは、設定した目標に関連している必要があります。どのようなビジネスデータを取得したいのかを明確にしましょう。例えば、実店舗が主体のビジネスで来店客数の増加を目指しているなら、SNSデータよりも位置情報データの方がビジネスとの関連性が高いかもしれません。

適切なソースからデータを収集、処理、分析するための効率的なデータパイプラインを構築することで、どのようなデータがどこから来ているのかを把握できます。ビジネスデータは、多くの場合、運用データとは異なる方法で扱われ、コンテキスト化されます。そのため、このステップにはデータ統合も含まれる場合があります。

ビジネスプロセス、ITシステム、顧客とのやり取り全体にわたる包括的な洞察を提供する監視プラットフォームを採用します。業務データとビジネスデータを処理する監視ツールを統合して、ビジネスオブザーバビリティを実現します。

オブザーバビリティは継続的なプロセスです。データから得た洞察やフィードバックに基づいてプロセスや戦略を定期的に見直すことで、必要に応じてスケールを拡縮することができます。

ビジネスオブザーバビリティ計画を最終的に成功させるには、IT、運用、ビジネスチームの連携が必要で、統一されたアプローチを確保することが重要です。データの依存関係を理解し、それらの洞察に基づいて変更を実施するには、組織のさまざまな業種にわたる協力が必要です。ビジネスオブザーバビリティはテクノロジーだけで完結するものではなく、企業としての考え方から始まります。

ビジネスオブザーバビリティは複雑な作業です。企業は、オブザーバビリティから得られる洞察を活用して、組織の意思決定を促進し、パフォーマンスを最適化することができます。

例えば、BITMARCKは、ビジネスオブザーバビリティの実装で優れた顧客体験の提供、データプライバシー規制へのコンプライアンスの効率化、生産性の向上を実現し、AIなどの新たなイノベーションの導入への道を開きました。これは、より優れた顧客体験を提供し、現代のデジタル環境の課題に対応するソフトウェアを構築するという同社の目標を支えました。

BITMARCKのように、スケールを望む企業は、ビジネスオブザーバビリティを導入することで、プロセスを合理化し、イノベーションを起こすためのリソースを確保することができ、最終的には運用や収益に大きなプラスの影響を与えることができます。

これらのベストプラクティスは、以下の目標の達成に役立ちます。

• 明確な目標を定義してください。他の技術変革と同様に、ビジネスの成果に合わせて明確に定義された目標があれば、オブザーバビリティへの取り組みが価値を生み出すことができます。

• 自動化でプロセスを最適化する。データ量と速度の問題は自動化で解決できます。AI主導の監視ツールを考慮して、データ処理、異常検知、根本原因分析などを自動化しましょう。

• セキュリティとプライバシーを優先する。ビジネスオブザーバビリティ実装計画の中心にはセキュリティを据えるべきです。最初から組み込むことで、機密情報を保護し、脆弱性を制限し、データガバナンスポリシーへのコンプライアンスを確保することができます。

Elastic Observabilityは、デジタルエコシステム全体にリアルタイムの可視性を提供するために設計された、オープンで拡張可能なフルスタックソリューションです。

Elastic を使用して、データサイロを解体し、ログを一元化し、AIを活用した分析で運用に影響が出る前に異常を検出します。Elastic の柔軟性により、企業は独自のペースでスケールし、目標に合わせてソリューションをカスタマイズできます。

1つのエンドツーエンドのソリューションでデータを統合し、イノベーションを加速させましょう。