Was ist Business-Observability?

Business-Observability stimmt den IT-Betrieb auf die übergeordneten Geschäftsziele ab. Unternehmen müssen kontinuierlich Daten aus einer Vielzahl von Quellen erfassen, überwachen und analysieren, darunter Infrastruktur, Software-Anwendungen, Kundeninteraktionen und Geschäftsereignisse.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Überwachungsmethoden, die lediglich auf Probleme hinweisen und über vordefinierte Leistungskennzahlen berichten, integrieren und korrelieren Strategien der Business-Observability Daten aus dem gesamten Unternehmen, um einen vollständig kontextualisierten, umfassenden Überblick über die Geschäftsprozesse zu bieten. Mit Business-Observability-Tools können Teams Störungen und Wartungsprobleme vorhersagen, Behebungsabläufe bei auftretenden Problemen automatisieren und Vorschläge zur Optimierung der Kundeninteraktionen machen.

Daher ermöglichen Business-Observability-Lösungen es Unternehmen, rohe Betriebsdaten in umsetzbare Business Intelligence zu verwandeln, wodurch Führungskräfte Geschäftsprozesse optimieren, die Erfahrungen der Kunden verbessern und datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit treffen können.

Moderne Unternehmen und ihre Computernetzwerke sind komplex und beinhalten dynamische Verkehrsflüsse, verteilte Architekturen, cloud-native Anwendungen und regional verteilt arbeitende Teams.

Observability entstand als formale Disziplin, um Unternehmen einen besseren Einblick in ihre komplexen IT-Systeme zu ermöglichen. Business-Observability wendet die Prinzipien und Praktiken der Observability auf das gesamte Unternehmen an, mit dem Ziel, sicherzustellen, dass Ressourcen, Strategien und Teamprioritäten alle auf die übergeordneten Geschäftsziele hinarbeiten.

Der Begriff „Observability“ (dt.: „Beobachtbarkeit“) stammt aus der Kontrolltheorie, einer ingenieurwissenschaftlichen Theorie, die sich mit der Automatisierung der Steuerung dynamischer Systeme befasst (wie beispielsweise der Regulierung des Wasserflusses in einer Rohrleitung auf der Grundlage von Rückmeldungen eines Durchflusskontrollsystems).

In der IT bietet Observability tiefgründige Einblicke in moderne, verteilte Tech-Stacks für eine automatisierte Problemerkennung und -lösung in Echtzeit. Je besser ein System zu beobachten ist, desto schneller und genauer können IT-Teams die Ursache von Problemen in Bezug auf Netzwerk- und Anwendungsleistung ermitteln, oft ohne zusätzliche Tests oder Codierung.

Mithilfe von Observability-Erkenntnissen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, zukünftige Anforderungen antizipieren, Ressourcen effizienter zuweisen und die Cybersicherheit stärken. Sie ermöglichen es Unternehmen, sich an sich ändernde Netzwerkanforderungen anzupassen und ihre digitale Infrastruktur sicher zu verwalten, auch wenn sich die Bedingungen ändern.

Business-Observability geht noch einen Schritt weiter. Während sich traditionelle Observability hauptsächlich auf die technische Ebene konzentriert, integriert Business-Observability technische Signale mit Echtzeit-Metriken wie Umsatz, Conversions, Fluktuation und Customer Experience. Sie ermöglicht es Führungskräften und Teams festzustellen, ob die IT-Systeme optimal laufen, und zu verstehen, wie sich der Zustand der IT-Systeme auf das Kerngeschäft auswirkt.

Strategien und Lösungen zur Observability werden typischerweise auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt, umfassen aber in der Regel bestimmte Kernprozesse und Funktionen, darunter:

KPI: Quantitative Werte, die den Fortschritt in Richtung der Leistungsziele anzeigen. Sie helfen dabei, die Geschäftsziele zu definieren, die durch Observability-Bemühungen unterstützt werden sollten.

Im Hinblick auf die Observability von Geschäftsprozessen helfen KPI dabei, die strategischen Prioritäten des Unternehmens – wie die Steigerung des Umsatzes oder die Maximierung der Kundenzufriedenheit – auf die Interessen der geschäftlichen und technischen Stakeholder abzustimmen.

Um die Kundenzufriedenheit zu maximieren, könnte das Unternehmen beispielsweise den Net Promoter Score (NPS) als Business-KPI und die mittlere Reparaturzeit (MTTR) als technischen KPI verwenden. Der NPS ermöglicht es Unternehmen, zu messen, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden das Unternehmen weiterempfehlen, und die MTTR erfasst die durchschnittliche Zeit, die IT-Teams benötigen, um Vorfälle und Serviceanfragen von Endbenutzern zu bearbeiten.

Die Bestimmung der passenden KPI beinhaltet normalerweise die Identifizierung der zugrunde liegenden Prozesse, Workflows und Datenpipelines, die diese Ziele direkt beeinflussen. Die Festlegung von KPIs ermöglicht es den Teams, einen klaren Weg von den übergeordneten Zielen zu den technischen Systemen und konkreten Maßnahmen zu verfolgen, durch die diese Ziele erreicht werden können.

Für eine erfolgreiche Observability müssen Unternehmen riesige Mengen an Telemetrie- (aus Anwendungen, Servern, Datenbanken und Microservices) sowie Geschäftsdaten sammeln, um tiefgehende Einblicke in die Unternehmensleistung zu erhalten.

Telemetrie bezeichnet die Metriken, Logs und Tracecs, die die „Säulen der Observability“ bilden. Metriken sind rohe, abgeleitete oder aggregierte quantitative Messungen, die Systemleistung und -zustand – zum Beispiel eines Servers oder einer Anwendungsprogrammierschnittstelle, API) – über bestimmte Zeiträume ansprechen.

Logs sind Textaufzeichnungen mit Zeitstempel, die jeden Vorfall und jede Aktion innerhalb des Netzwerks detailliert beschreiben. Sie liefern detaillierte Informationen darüber, was passiert ist, wann es passiert ist und wo im Netzwerk es passiert ist, und bieten so einen wertvollen Kontext für die Problembehandlung, das Debugging und die forensische Analyse.

Und Traces erfassen den Datenfluss im Netzwerk und bieten Echtzeit-Einblicke in den Pfad und das Verhalten von Paketen, während sie mehrere Geräte und Systeme durchlaufen. Traces ermöglichen es IT- und DevOps-Teams, den gesamten Verlauf einer Transaktion durchgängig zu verfolgen, und helfen dabei, Routing-Verzögerungen und -Fehler in komplexen, mehrschichtigen Umgebungen zu lokalisieren.

Kundenspezifische Geschäftsmetriken runden den Datensatz ab, indem sie produkt- oder domänenspezifische KPI (z. B. Anmelderaten) aus Data Warehouses, Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM) Plattformen, Kundensupport-Tickets und Point-of-Sale (POS) Systemen sowie anderen Quellen erfassen.

Diese Signale gehen über den technischen Zustand hinaus und betten den Geschäftskontext direkt in die Observability-Workflows ein, wodurch Teams Aktionen überwachen, korrelieren und optimieren können, die sich auf den Geschäftserfolg auswirken.

Die Kontextualisierung von Daten bereichert IT- und Geschäftsmetriken, Logs und Traces, indem zusätzliche Informationen über zum Beispiel das Geschäfts- und Netzwerk-Ökosystem (Topologie, Geräterollen und Anwendungsabhängigkeiten bereitgestellt werden). Ohne Kontext haben Rohdaten keine umsetzbare Bedeutung.

Kontext ermöglicht es IT-Teams, Netzwerkereignisse mit bestimmten Anwendungen, Benutzern und Geschäftsentscheidungen zu korrelieren, wodurch Datensilos beseitigt, eine gezielte Fehlerbehebung erleichtert und fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht wird.

Ein starker Rückgang der monatlichen Umsätze könnte beispielsweise für sich genommen alarmierend sein. Doch Kontextualisierung hilft Unternehmen zu verstehen, wie Traffic-Muster, regionale Ereignisse und Benchmarks die Verkaufszahlen beeinflussen. Wenn der Rückgang mit einem Feiertagswochenende zusammenfällt, an dem die Kunden in der Regel die Stadt verlassen, kann dies darauf hindeuten, dass es sich bei dem Umsatzrückgang um eine vorübergehende, aber unvermeidliche Schwankung handelt und nicht um ein systemisches Problem, das eine gezielte Lösung erfordert.

In der Analysephase sammeln und korrelieren Observability-Plattformen Telemetriedaten und Geschäftsleistungsdaten aus dem gesamten Unternehmen.

Die Korrelation verbindet die Punkte zwischen Metriken, Logs, Traces und Kontextdaten, um eine ganzheitliche Übersicht der IT-Umgebung und des Unternehmens zu bieten. Sie hilft IT-Teams dabei, Beziehungen zwischen Ereignissen und verschiedenen Unternehmensebenen zu erkennen und die zugrunde liegenden Muster aufzudecken, die betriebliche und geschäftliche Ergebnisse beeinflussen.​

Die Verknüpfung scheinbar unzusammenhängender Datenpunkte durch Korrelation ermöglicht zudem eine schnellere Ursachenanalyse und effektivere Reaktionen auf Netzwerkprobleme und geschäftliche Herausforderungen. Die Korrelation kann beispielsweise Geschäfts- und DevOps-Teams dabei helfen, kaskadierende IT-Ausfälle auf spezifische Geschäftsentscheidungen zurückzuführen.

Stellen Sie sich vor, ein neues Gepäckabfertigungssystem fällt an einem großen Flughafen aus. Mithilfe von Observability-Tools lässt sich das Versagen auf die Entscheidung der Flughafenleitung zurückführen, die Gepäckabfertigung in allen Flughafenterminals vollständig zu automatisieren, ohne ein zentrales Änderungskontrollsystem für die Gepäckverfolgungssoftware einzuführen oder einen zentralen Entscheidungsmechanismus für die Umsetzung der Automatisierungsstrategie einzurichten.

Konkret trafen verschiedene Teams am Flughafen, die alle unterschiedlichen Vorgesetzten unterstellt sind, widersprüchliche Entscheidungen bezüglich des Gepäckmanagements. Das dezentrale Ökosystem ermöglichte es, dass sich Tausende von Unstimmigkeiten in der Tracking-Software ansammelten, was zu Tausenden von Problemen mit falsch geleitetem und verlorenem Gepäck führte.

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) spielen eine bedeutende Rolle im Analyseprozess.

KI-gestützte Observability-Tools ermöglichen die kontinuierliche Analyse riesiger Telemetriedatensätze aus lokalen Rechenzentren und Cloud-Umgebungen, die eine umfassendere Einsicht in die Netzwerktätigkeit bieten.

Teams können auch ML-Algorithmen nutzen, um Observability-Lösungen dabei zu helfen, Betriebsbasislinien zu erlernen, Anomalien zu erkennen, Fehler vorherzusagen und Ratschläge zur Behebung zu geben. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Probleme vorherzusagen, bevor sie zu Betriebsstörungen führen oder die Benutzererfahrung beeinträchtigen.

Business-Observability-Tools bieten häufig Dashboards und Visualisierungstools, die komplexe Daten in einem intuitiven Format darstellen. Visualisierungen wie Heatmaps und Datenflussdiagramme können Teams helfen, IT-Systeme schnell zu bewerten und in Bezug auf Geschäftsziele voranzukommen.

Alerts sind automatische Benachrichtigungen, die durch bestimmte Bedingungen oder Schwellenwerte ausgelöst werden. Viele Observability-Lösungen bieten sogar intelligente (KI-gestützte) Warnmechanismen, die zwischen kritischen Vorfällen und geringfügigen Anomalien unterscheiden können. Dadurch wird die Warnmüdigkeit reduziert und Geschäfts- und IT-Teams können sich auf die wichtigsten Probleme konzentrieren.

Business-Observability ermöglicht es Unternehmen, granulare, umsetzbare Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie IT-Umgebungen und -Operationen parallel zu und zur Unterstützung von Geschäftsprozessen optimiert werden können. Sie kann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen von unschätzbarem Wert sein, darunter:

• Bessere Entscheidungsfindung. Business-Observability-Praktiken liefern den Business-Teams relevante Echtzeitdaten (anstatt veralteter Berichte) und ermöglichen es der Führungsebene, flexibel zu bleiben und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

• Höhere betriebliche Effizienz. Business-Observability automatisiert die Berichterstattung über die Unternehmensleistung, ermöglicht die detaillierte Messung von Geschäftsprozessen und hilft Teams, Abläufe zu optimieren.

• Proaktive Anomalie-Erkennung und Fehlerbehebung. Kontinuierliche Observability-Datenströme helfen Unternehmen, Anomalien und Leistungsengpässe proaktiv zu erkennen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, bevor Ineffizienzen die Leistung negativ beeinträchtigen.

• Umfassende Ursachenanalyse. Die fortschrittlichen Analyse-Tools der Observability helfen Teams, das „Warum“ hinter ITOPS und Problemen bei der Leistung zu verstehen, was eine schnellere Fehlerbehebung ermöglicht und Ausfallzeiten verringert.

• Schnellere Innovation. Observability-Erkenntnisse helfen Führungskräften und Teams, sich auf Wachstum und Innovation zu konzentrieren, anstatt sich mit der Bekämpfung operativer Probleme zu befassen, sodass Unternehmen schneller Innovationen einführen und souverän neue Produkte auf den Markt bringen können.

• Verbesserung der Customer Experience. Durch die Echtzeit-Erkennung von Reibungspunkten und Transaktionsproblemen bei Kunden können Unternehmen Probleme schnell und – wenn überhaupt – mit minimalen Unterbrechungen der Benutzererfahrung lösen und die Kundenbindung maximieren.