O que é observabilidade de negócios?

A observabilidade de negócios alinha as operações de TI a objetivos de negócios mais amplos. As organizações precisam coletar, monitorar e analisar continuamente dados provenientes de uma ampla variedade de fontes, incluindo infraestrutura, aplicações de software, interações com clientes e eventos de negócios.

Diferentemente das práticas tradicionais de monitoramento, que apenas sinalizam problemas e relatam métricas de desempenho predefinidas, as estratégias de observabilidade de negócios integram e correlacionam dados de toda a organização para criar uma visão totalmente contextualizada e abrangente das operações de negócios. Com ferramentas de observabilidade de negócios, as equipes podem prever interrupções e problemas de manutenção, automatizar fluxos de trabalho de remediação quando surgem problemas e oferecer sugestões para otimizar as interações com clientes.

Dessa forma, as soluções de observabilidade de negócios permitem que as organizações transformem dados operacionais brutos em inteligência de negócios praticável, capacitando líderes a otimizar processos de negócios, melhorar as jornadas do cliente e tomar decisões baseadas em dados em tempo real.

Os negócios modernos e suas redes computacionais são complexos, envolvendo fluxos de tráfego dinâmicos, arquiteturas distribuídas, aplicações nativas em nuvem e equipes de negócios geograficamente dispersas.

A observabilidade surgiu como uma disciplina formal para ajudar as organizações a obter mais visibilidade sobre seus sistemas de TI complexos. A observabilidade de negócios aplica os princípios e as práticas da observabilidade de TI ao negócio como um todo, com o objetivo de garantir que os recursos de TI, as estratégias operacionais e as prioridades das equipes estejam todos direcionados aos objetivos gerais do negócio.

O termo “observabilidade” tem origem na teoria de controle, uma teoria da engenharia voltada à automação do controle de sistemas dinâmicos (como regular o fluxo de água por um cano com base no feedback de um sistema de controle de fluxo, por exemplo).

Na TI, a observabilidade oferece visibilidade profunda sobre stacks tecnológicos modernos e distribuídos para identificação e resolução automatizadas de problemas em tempo real. Quanto mais observável for um sistema, mais rapidamente e com maior precisão as equipes de TI conseguem determinar a causa subjacente de problemas de desempenho de rede e de aplicações, muitas vezes sem necessidade de testes ou codificação adicionais.

Os insights de observabilidade ajudam as organizações a tomar decisões informadas, antecipar necessidades futuras, alocar recursos de forma mais eficiente e fortalecer as defesas de cibersegurança. Eles permitem que as empresas se adaptem às mudanças nas demandas de rede e gerenciem sua infraestrutura digital com confiança, mesmo à medida que as condições evoluem.

A observabilidade de negócios leva as abordagens de observabilidade um passo além. Enquanto a observabilidade tradicional se concentra principalmente na camada técnica, a observabilidade de negócios integra sinais técnicos a métricas de negócios em tempo real, como receita, conversões, churn e experiência do cliente. Ela permite que líderes e equipes de negócios determinem se os sistemas de TI estão operando de forma ideal e compreendam como a integridade dos sistemas de TI afeta os principais resultados do negócio.

As estratégias e soluções de observabilidade de negócios normalmente são adaptadas às necessidades de cada organização, mas tendem a incluir certos processos e recursos essenciais, incluindo:

Os KPIs — valores quantitativos que indicam o progresso em relação a metas de desempenho — ajudam a definir os objetivos de negócios que os esforços de observabilidade devem apoiar.

No contexto específico da observabilidade de negócios, os KPIs ajudam a alinhar as prioridades estratégicas da empresa — como aumentar as vendas ou maximizar a satisfação do cliente — com stakeholders tanto de negócios quanto técnicos.

Para maximizar a satisfação do cliente, por exemplo, a organização pode usar o Net Promoter Score (NPS) como um KPI de negócios e o tempo médio para reparo (MTTR) como um KPI técnico. O NPS permite que as organizações meçam a probabilidade de os clientes recomendarem a empresa a outras pessoas, enquanto o MTTR acompanha o tempo médio que as equipes de TI levam para tratar incidentes e solicitações de serviço enviadas por usuários finais.

A determinação dos KPIs adequados normalmente envolve a identificação dos processos, fluxos de trabalho e pipelines de dados subjacentes que afetam diretamente esses objetivos. O estabelecimento de KPIs permite que as equipes tracem um caminho claro entre metas de alto nível e os sistemas técnicos e ações concretas que tornam essas metas alcançáveis.

Para alcançar a observabilidade, as organizações precisam coletar grandes volumes de telemetria (de aplicações, servidores, bancos de dados e microservices) e dados de negócios para obter visibilidade profunda sobre o desempenho empresarial.

Telemetria refere-se às métricas, logs e rastreamentos que formam os “pilares da observabilidade”. Métricas são medições quantitativas brutas, derivadas ou agregadas que indicam o desempenho e a integridade de um sistema — de um servidor ou de uma interface de programação de aplicativos (API), por exemplo — ao longo de intervalos específicos de tempo.

Os logs são registros textuais com carimbo de data e hora que detalham todos os eventos e ações que ocorrem na rede. Elas fornecem informações granulares sobre o que ocorreu, quando ocorreu e onde ocorreu na rede, criando um contexto valioso para solução de problemas, depuração e análise forense.

E os rastreamentos capturam o fluxo de dados pela rede, fornecendo insights em tempo real sobre o caminho e o comportamento dos pacotes à medida que atravessam vários dispositivos e sistemas. Os rastreamentos permitem que as equipes de TI e de DevOps visualizem a jornada completa de uma transação, de ponta a ponta, ajudando a identificar atrasos de roteamento e falhas em ambientes complexos e multicamadas.

Métricas de negócios personalizadas completam o conjunto de dados ao capturar KPIs específicos de produtos ou domínios (como taxas de inscrição, por exemplo) a partir de data warehouses, sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) e plataformas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), além de tickets de suporte ao cliente e sistemas de ponto de venda (POS), entre outras fontes.

Esses sinais vão além da integridade técnica, incorporando o contexto de negócios diretamente aos fluxos de trabalho de observabilidade, ajudando as equipes a monitorar, correlacionar e otimizar ações que geram impacto nos negócios.

A contextualização de dados enriquece métricas, logs e rastreamentos de TI e de negócios ao fornecer informações adicionais sobre o ecossistema empresarial e de rede (como topologia, funções dos dispositivos e dependências de aplicações, por exemplo). Sem contexto, os dados brutos carecem de significado prático.

O contexto permite que as equipes de TI correlacionem eventos de rede com aplicações, usuários e decisões de negócios específicas, eliminando silos de dados, facilitando a solução de problemas direcionada e viabilizando a tomada de decisões informadas.

Por exemplo, uma queda acentuada nas vendas mensais pode ser alarmante quando analisada isoladamente. No entanto, a contextualização ajuda as organizações a compreender como padrões de tráfego, eventos regionais e marcos sazonais influenciam os números de vendas. Se a queda coincidir com um feriado prolongado, período em que os clientes normalmente viajam para fora da cidade, isso pode indicar que a redução nas vendas é uma flutuação temporária — porém inevitável — em vez de um problema sistêmico que exija uma solução direcionada.

Na fase de análise, as plataformas de observabilidade agregam e correlacionam dados de telemetria e dados de desempenho de negócios de toda a organização.

A correlação conecta métricas, logs, rastreamentos e dados contextuais para apresentar uma visão holística do ambiente de TI e da organização. Ela ajuda as equipes de TI a identificar relações entre eventos e entre diferentes camadas do negócio, revelando os padrões subjacentes que moldam os resultados operacionais e empresariais.​

Conectar pontos de dados aparentemente não relacionados por meio da correlação também possibilita análises de causa raiz mais rápidas e respostas mais eficazes a problemas de rede e desafios de negócios. Por exemplo, a correlação pode ajudar equipes de negócios e de DevOps a rastrear falhas de TI em cascata até decisões de negócios específicas.

Imagine que um novo sistema de manuseio de bagagens falhe em um grande aeroporto. As ferramentas de observabilidade de negócios podem mapear a falha até a decisão dos executivos do aeroporto de automatizar completamente o manuseio de bagagens em todos os terminais, sem implementar um sistema centralizado de controle de mudanças para o software de rastreamento de bagagens ou estabelecer um mecanismo centralizado de tomada de decisões para executar a estratégia de automação.

Especificamente, diferentes subequipes em todo o aeroporto, todas subordinadas a diferentes líderes, tomaram decisões conflitantes sobre o gerenciamento de bagagens. O ecossistema descentralizado permitiu que milhares de discrepâncias se acumulassem no software de rastreamento, o que levou a milhares de problemas de extravio e perda de bagagem.

As tecnologias de aprendizado de máquina (ML) e de inteligência artificial (IA) desempenham um papel significativo no processo de análise.

Ferramentas de observabilidade orientadas por IA possibilitam a análise contínua de conjuntos de dados de telemetria superdimensionados provenientes de data centers no local e de ambientes em nuvem, oferecendo maior visibilidade sobre a atividade de rede.

As equipes também podem aproveitar algoritmos de ML para ajudar soluções de observabilidade a aprender linhas de base operacionais, detectar anomalias, prever falhas e fornecer orientações de remediação. Esses recursos permitem que as organizações prevejam possíveis problemas antes que eles causem interrupções operacionais ou afetem a experiência do usuário.

As ferramentas de observabilidade de negócios geralmente oferecem dashboards e ferramentas de visualização que apresentam dados complexos de forma intuitiva. Visualizações como mapas de calor e diagramas de fluxo de dados podem ajudar as equipes a avaliar rapidamente os sistemas de TI e o progresso em direção aos objetivos de negócios.

Alertas são notificações automatizadas acionadas por condições ou limites específicos. Muitas soluções de observabilidade ainda oferecem mecanismos inteligentes de alerta (impulsionados por IA) capazes de distinguir entre incidentes críticos e anomalias menores, reduzindo a fadiga de alertas e ajudando equipes de negócios e de TI a se concentrarem nos problemas de maior impacto.

A observabilidade de negócios permite que as organizações obtenham insights granulares e praticáveis sobre como otimizar ambientes e operações de TI em conjunto com, e em apoio a, processos de negócios. Ela pode se mostrar inestimável para uma variedade de casos de uso, incluindo:

• Melhor tomada de decisões. As práticas de observabilidade de negócios fornecem às equipes de negócios dados relevantes e em tempo real (em vez de relatórios desatualizados), permitindo que a liderança permaneça ágil e tome decisões de negócios baseadas em dados.

• Maior eficiência operacional. A observabilidade de negócios automatiza os relatórios sobre o desempenho dos negócios, permitindo a medição granular dos processos de negócios e ajudando as equipes a simplificar as operações.

• Detecção proativa de anomalias e resolução de problemas. Fluxos contínuos de dados de observabilidade ajudam as empresas a encontrar proativamente anomalias e gargalos de desempenho e identificar oportunidades de melhoria, antes que as ineficiências afetem os resultados.

• Análise abrangente da causa raiz. Como as ferramentas avançadas de observabilidade analítica ajudam as equipes a entender o "porquê" por trás dos problemas de desempenho de negócios e de ITOps, permitindo uma solução de problemas mais rápida e reduzindo o tempo de inatividade.

• Inovação mais rápida. Os insights de observabilidade ajudam líderes e equipes a se concentrarem no crescimento e na inovação, em vez de apagar problemas operacionais, para que as empresas possam inovar mais rapidamente e lançar novos produtos com maior confiança.

• Melhoria na experiência do cliente. Ao detectar pontos de atrito dos clientes e problemas nas transações em tempo real, as empresas podem resolver problemas rapidamente e com o mínimo (se houver) de interrupções na experiência do usuário e maximizar a retenção de clientes.