Conformarse con herramientas de analítica estándar

Una de las principales razones por las que los datos de TI se suelen dejar de lado es porque son únicos. En comparación con otros datos empresariales que son el objetivo principal de las iniciativas de análisis, los datos de TI son vastos, complejos y se generan a gran velocidad. Estas características hacen que las organizaciones casi hagan la vista gorda a la analítica sobre datos de TI. Un problema es que los datos de TI requieren una solución de análisis de TI especialmente diseñada y no sirven las herramientas de análitica estánda. Es necesario que pueda acomodar grandes volúmenes de datos complejos que llegan a un ritmo rápido. En este artículo, exploraremos siete razones por las que TI necesita un software de análisis especializado.

• Experiencia en el ámbito de los datos complejos

Un equipo de TI, aunque se considere una sola entidad, está formado en realidad por varios departamentos diferentes, como los servicios de TI (encargados de resolver problemas de hardware y software), el equipo de asistencia técnica, el equipo de operaciones de red y el equipo de gestión y seguridad de puntos finales. Como sus nombres sugieren, estos departamentos tienen diferentes áreas de interés, pero tienen que trabajar conjuntamente para garantizar la continuidad del negocio.

Los departamentos de TI generan y analizan grandes volúmenes de datos complejos que son muy subjetivos para las áreas específicas de enfoque. La unión colectiva de estos datos es lo que representa la salud general de las TI en una organización. Reunir estos datos requiere una comprensión más profunda de cómo estas diferentes áreas funcionales de TI impactan e influyen entre sí. Por ejemplo, el software de análisis de TI debe tener la inteligencia incorporada para saber que una interrupción importante de la red va a inundar el servicio de asistencia con tickets de empleados que no pueden acceder a los recursos que les permiten realizar sus tareas diarias. Esto permite que el software envíe notificaciones sobre tales eventos tan pronto como se detecten.

Es necesario un conocimiento más profundo de las operaciones de TI para destacar las métricas correctas en el momento adecuado para ayudar a las organizaciones a mantenerse en la cima. Sin embargo, las aplicaciones genéricas de inteligencia y análisis de negocio adoptan un enfoque de “constrúyalo usted mismo” que requiere que los equipos de TI dediquen tiempo y esfuerzo a comprender los complejos datos brutos generados por las operaciones de TI, a entender la correlación subyacente entre varios departamentos de TI y a construir los análisis ellos mismos. Esta es una de las principales razones por las que las organizaciones tardan mucho tiempo en darse cuenta del valor de la analítica.

Por otro lado, el software de análisis de TI especializado tiene la inteligencia necesaria para buscar métricas importantes, encontrar correlaciones en los datos de TI y destacar métricas importantes que ayuden a los responsables de la toma de decisiones a tomar la decisión correcta.

• Conectores listos para usar para herramientas informáticas populares

Un departamento de TI típico utiliza entre 10 y 15 aplicaciones que le ayudan a ejecutar y gestionar las operaciones las 24 horas del día. Estas aplicaciones de TI contienen información valiosa que puede utilizarse para:

• • Desarrollar una visión global de la salud operativa.

  • Analizar la eficiencia de las operaciones.

  • Buscar lagunas o violaciones de la seguridad.

  • Supervisar el rendimiento del personal de TI.

  • Encontrar posibles vías de ahorro.

  • Calcular las necesidades presupuestarias de TI.

El mayor reto al que se enfrentan las organizaciones es aprovechar los datos de estas aplicaciones, identificar las secciones útiles para el análisis y crear las visualizaciones adecuadas para que un público más amplio pueda consumir los datos y tomar las medidas correctivas necesarias.

Un problema es que los datos de TI requieren una solución de análisis de TI especialmente diseñada y no sirven las herramientas de análitica estándar

Las aplicaciones informáticas, en general, están bien ajustadas para la recopilación y el almacenamiento de datos. No son las mejores cuando se trata de hacer que los datos estén disponibles para el análisis en tiempo real o histórico. 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 organizaciones utilizar los datos de TI para el análisis.

Una aplicación de análisis de TI que tenga conectores listos para usar para las aplicaciones de TI más populares puede extraer datos, modelarlos y generar informes y cuadros de mando pre construidos que pueden reducir el tiempo de análisis en casi un 80%. Los equipos de TI no tienen que hacer el trabajo pesado ellos mismos. Dado que los datos están disponibles en un formato fácil de entender, los CIO, los directores de TI y los supervisores pueden crear informes y cuadros de mando específicos de la organización ellos mismos sin depender de analistas o administradores de bases de datos.

• Auto-interpretación con IA

Las aplicaciones de análisis de TI que aprovechan la IA y la PNL son capaces de entender preguntas directas y responderlas en forma de visualizaciones. Por ejemplo, preguntas como “¿Cuántas alarmas se esperan en las próximas 12 horas?”, o “¿Cuál es el coste medio por interrupción?”, pueden ser fácilmente comprendidas por el motor de PNL y respondidas en forma de informes. Esta simplicidad en el análisis de datos significa que los datos corporativos sensibles y confidenciales no tienen que ser expuestos al usuario final porque sus preguntas se responden directamente. Esto permite incluir la analítica en secciones de la jerarquía organizativa que antes se mantenían al margen de las iniciativas analíticas y abre canales para la democratización de los datos en toda la organización, que muchas empresas luchan por poner en práctica.

La IA puede ir un paso más allá y eliminar otro aspecto de la analítica que requiere predominantemente el esfuerzo humano: la interpretación. El análisis eficaz de los datos requiere dos componentes: una aplicación analítica sólida y un usuario final con buen ojo para los detalles. La interpretación humana de los datos puede ser muy subjetiva y sesgada dependiendo de las circunstancias y de la persona que los analiza. Una solución analítica de TI con IA supera este sesgo al autointerpretar los datos y ofrecer una visión directa. Lo único que tiene que hacer el usuario final es tomar las medidas adecuadas para superar los problemas señalados. Las aplicaciones de análisis informático con IA pueden hacer que el proceso de búsqueda de información sea muy fructífero en el menor tiempo posible.

• Alta escalabilidad para acomodar grandes volúmenes de datos

Dependiendo del tamaño de la organización, se supervisan cientos de dispositivos de red, se registran miles de eventos de seguridad y las aplicaciones de gestión de TI crean millones de líneas de registro en un momento dado. 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.

Aunque 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 y no puede ser manejada por 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 queden enterradas en una montaña de datos.

• Análisis en tiempo real junto con alertas en tiempo real

Hay 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 el análisis de los incidentes de la mesa de ayuda para determinar el número correcto de técnicos necesarios para que las operaciones funcionen sin problemas; un ejemplo de análisis en tiempo real es la visualización de los detalles de un usuario que accede a una cuenta de usuario privilegiada durante las horas no laborables.

Mientras que las aplicaciones de análisis tradicionales son buenas para el análisis histórico, se quedan cortas cuando se trata de analizar datos en tiempo real. Analizar datos en tiempo real requiere adaptarse a la velocidad a la que los generan las aplicaciones de TI. Las aplicaciones analíticas de TI se han ajustado a este propósito específico. Existen servicios que permiten conexiones directas y en tiempo real con la fuente de datos, y ayudan a evitar el modo tradicional de sincronización y almacenamiento periódico de los datos para su análisis. Esto permite a los usuarios consultar los datos en tiempo real bajo demanda. Este es un aspecto esencial de las aplicaciones de análisis de TI que permite a los administradores de TI rectificar los problemas tan pronto como se produzcan, sin dejar espacio para explotar las brechas de seguridad.

Además, cuando el análisis en tiempo real se combina con las alertas en tiempo real, las organizaciones ganan tiempo para reaccionar más rápidamente ante las oportunidades y las amenazas. En nuestro ejemplo anterior, una vez que se detectan anomalías en el acceso a cuentas privilegiadas, se pueden enviar notificaciones instantáneas al personal de TI para informarles de la anomalía en los patrones de acceso, lo que puede provocar una acción inmediata y evitar una posible brecha de seguridad.

• Visualizaciones personalizadas

Los gráficos de barras, los gráficos circulares, los gráficos de anillo y otros similares son visualizaciones comunes que están disponibles en cualquier aplicación de análisis corriente. Los datos informáticos, sin embargo, exigen ser representados en formatos personalizados. Un buen ejemplo de ello es la visualización del estado de los servicios empresariales. Una organización suele necesitar al menos 4 o 5 servicios para que el negocio funcione con normalidad.

Empresas como Walmart o Target necesitan asegurarse de que sus máquinas de punto de venta están conectadas a sus sistemas bancarios para permitir las ventas en la tienda, sus sitios web son lo suficientemente receptivos para procesar los pedidos en línea y sus sistemas de servicio de asistencia están disponibles operativamente para aceptar las quejas de los clientes. A los ojos de las TI, cada uno de estos sistemas constituye un servicio empresarial. Estos servicios empresariales no solo deben ser operativos, sino que también deben funcionar a la perfección con otros servicios empresariales.

La forma perfecta de representar la disponibilidad y el estado operativo de estos servicios de negocio es un gráfico jerárquico que muestra la salud de los servicios y la interconectividad con otros servicios de negocio. Las aplicaciones de análisis de TI a menudo permiten a los usuarios utilizar imágenes personalizadas para representar la salud de estos servicios de una manera fácil y obvia para el análisis.

Las aplicaciones de TI contienen mucha información sensible; si esta información cae en las manos equivocadas, podría significar un desastre. Las aplicaciones de TI contienen información como direcciones IP, relaciones de la CMDB e información personal de los usuarios que puede ser utilizada para realizar ataques de seguridad. Las aplicaciones de análisis están diseñadas para reunir toda esta información en una única ubicación para el análisis inter funcional, lo que las convierte en una mina de oro de datos organizativos. Muchas empresas prefieren mantener sus datos analíticos en las instalaciones por esta misma razón.

Las aplicaciones analíticas de TI deben ofrecer la flexibilidad de despliegue en las instalaciones o en la nube, dependiendo de la sensibilidad de los datos procesados y de la preferencia individual de la organización. Además, funciones como el enmascaramiento de los datos sensibles, la autenticación de dos factores, el acceso basado en roles y el cifrado de datos son elementos clave de una aplicación de análisis de TI completa.

Conclusión

El software de análisis que no está hecho a medida para sus operaciones de TI no puede proporcionar información crítica en el momento adecuado y puede acabar costando a la empresa tiempo, dinero y esfuerzo para mantener los servicios en línea. Además, si no se obtiene una visibilidad completa de la TI mediante la correlación de datos de múltiples aplicaciones y fuentes, es casi imposible encontrar un antídoto para los problemas, errores y cuestiones comunes de la TI, lo que sumirá a la TI en un mayor caos operativo.

La elección de una herramienta de análisis hecha a medida para los requisitos de TI no solo le quita el peso de la analítica, sino que también le proporciona una forma de protegerse de las interrupciones operativas. Con el tiempo, las herramientas de análisis de TI pueden proporcionarle información que, si se aplica con diligencia, puede ayudarle a salir lentamente del modo de extinción de incendios y mantener su infraestructura sin problemas.

Por Rakesh Jayaprakash, Product Manager en ManageEngine