¿Qué es la observabilidad empresarial?

La observabilidad empresarial alinea las operaciones de TI con objetivos empresariales más amplios. Las empresas deben recopilar, monitorizar y analizar continuamente datos procedentes de diversas fuentes, como la infraestructura, las aplicaciones de software, las interacciones con los clientes y los eventos empresariales.

A diferencia de las prácticas de monitorización tradicionales, que se limitan a detectar los problemas e informar sobre las métricas de rendimiento predefinidas, las estrategias de observabilidad empresarial integran y correlacionan los datos de toda la organización para crear una visión completa y contextualizada de las operaciones empresariales. Con las herramientas de observabilidad empresarial, los equipos pueden predecir las interrupciones y los problemas de mantenimiento, automatizar los flujos de trabajo de corrección cuando surgen problemas y ofrecer sugerencias para optimizar las interacciones con los clientes.

Como tal, las soluciones de observación empresarial permiten a las empresas transformar los datos operativos sin procesar en inteligencia empresarial procesable, lo que permite a los líderes optimizar los procesos empresariales, mejorar el recorrido de los clientes y tomar decisiones basadas en los datos en tiempo real.

Las empresas modernas y sus redes informáticas son complejas e implican flujos de tráfico dinámicos, arquitecturas distribuidas, aplicaciones nativas de la nube y equipos empresariales dispersos geográficamente.

La observabilidad surgió como una disciplina formal para ayudar a las organizaciones a obtener más conocimiento sobre sus sistemas de TI intrincados. La observabilidad empresarial aplica los principios y las prácticas de la observabilidad de TI a la empresa en general, con el objetivo de garantizar que los recursos de TI, las estrategias de operaciones y las prioridades de los equipos trabajen en pro de los objetivos empresariales generales.

El término “observabilidad” proviene de la teoría del control, una teoría de ingeniería que se ocupa de automatizar el control de sistemas dinámicos (por ejemplo, regular el flujo de agua a través de una tubería basándose en el feedback de un sistema de control de flujo).

En IT, la observabilidad ofrece una visibilidad profunda de las pilas tecnológicas modernas y distribuidas para la identificación y resolución automatizadas de problemas en tiempo real. Cuanto más observable sea un sistema, con mayor rapidez y precisión podrán los equipos informáticos determinar la causa subyacente de los problemas de rendimiento de la red y las aplicaciones, a menudo sin necesidad de pruebas o codificación adicionales.

Los conocimientos de observabilidad ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas, anticiparse a las necesidades futuras, asignar recursos de manera más eficiente y fortalecer las defensas de ciberseguridad. Permiten a las empresas adaptarse a las cambiantes demandas de la red y gestionar con confianza su infraestructura digital, incluso a medida que evolucionan las condiciones.

La observabilidad empresarial lleva los enfoques de observabilidad un paso más allá. Mientras que la observabilidad tradicional se ocupa principalmente de la capa técnica, la observabilidad empresarial integra señales técnicas con métricas empresariales en tiempo real, como ingresos, conversiones, abandono y experiencia del cliente. Permite a los líderes y los equipos empresariales determinar si los sistemas de TI funcionan de manera óptima y comprender cómo el estado del sistema de TI afecta los resultados comerciales principales.

Las estrategias y soluciones de observabilidad empresarial suelen adaptarse a las necesidades de cada organización, pero tienden a incluir ciertos procesos y características clave, entre ellos:

Los KPI (valores cuantitativos que indican el progreso hacia los objetivos de rendimiento) ayudan a definir los objetivos empresariales que deben respaldar los esfuerzos de observabilidad.

En términos específicos de observabilidad empresarial, los KPI ayudan a alinear las prioridades estratégicas de la empresa, como aumentar las ventas o maximizar la satisfacción del cliente, con los stakeholders tanto empresariales como técnicas.

Para maximizar la satisfacción del cliente, por ejemplo, la empresa podría utilizar el net promoter score (NPS) como KPI empresarial y el tiempo medio de reparación (MTTR) como KPI técnico. El NPS permite a las empresas medir la probabilidad de que los clientes recomienden la empresa a otras personas, y el MTTR registra el tiempo medio que tardan los equipos de TI en abordar incidentes y solicitudes de servicio enviadas por los usuarios finales.

Determinar los KPI apropiados suele implicar identificar los procesos subyacentes, flujos de trabajo y pipelines de datos que afectan directamente a estos objetivos. Establecer KPI permite a los equipos trazar un camino claro desde los objetivos de alto nivel hasta los sistemas técnicos y las acciones concretas que hacen que estos objetivos sean alcanzables.

Para lograr la observabilidad, las empresas deben recopilar cantidades masivas de telemetría (de aplicaciones, servidores, bases de datos y microservicios) y datos empresariales para obtener una visibilidad profunda del rendimiento empresarial.

La telemetría se refiere a las métricas, registros y rastreos que forman los “pilares de la observabilidad”. Las métricas son mediciones cuantitativas brutas, derivadas o agregadas que reflejan el rendimiento y el estado del sistema, por ejemplo, de un servidor o una interfaz de programación de aplicaciones (API), durante intervalos de tiempo específicos.

Los registros son registros textuales con fecha y hora que detallan cada evento y acción que se produce dentro de la red. Proporcionan información granular sobre lo que ocurrió, cuándo ocurrió y en qué parte de la red ocurrió, creando un contexto valioso para la resolución de problemas, la depuración y el análisis forense.

Y los rastreos capturan el flujo de datos a través de la red, proporcionando información en tiempo real sobre la ruta y el comportamiento de los paquetes a medida que atraviesan múltiples dispositivos y sistemas. Los rastreos permiten a los equipos de TI y DevOps ver el recorrido completo de una transacción, de extremo a extremo, ayudando a identificar retrasos y fallos de enrutamiento dentro de entornos complejos y de múltiples capas.

Las métricas empresariales personalizadas completan el conjunto de datos al capturar los KPI específicos del producto o del dominio (por ejemplo, las tasas de registro) de almacenes de datos, planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de la relación con el cliente (CRM), tickets de atención al cliente y sistemas de punto de venta (POS), entre otras fuentes.

Estas señales van más allá del estado técnico, integrando el contexto empresarial directamente en los flujos de trabajo de observabilidad, ayudando a los equipos a monitorizar, correlacionar y optimizar acciones que generan impacto empresarial.

La contextualización de los datos enriquece las métricas, los registros y los rastreos de TI y de la empresa al proporcionar información adicional sobre el ecosistema empresarial y de red (topología, funciones de los dispositivos y dependencias de las aplicaciones, por ejemplo). Sin contexto, los datos sin procesar carecen de significado procesable.

El contexto permite a los equipos de TI correlacionar eventos de red con aplicaciones, usuarios y decisiones empresariales específicas, eliminando silos de datos, facilitando la resolución de problemas dirigida y facilitando la toma de decisiones informada.

Por ejemplo, una caída brusca de las ventas mensuales podría resultar alarmante de forma aislada. Pero la contextualización ayuda a las empresas a comprender cómo los patrones de tráfico, los eventos regionales y los puntos de referencia de las vacaciones afectan a las cifras de ventas. Si la caída coincide con un fin de semana festivo en el que los clientes suelen viajar fuera de la ciudad, puede indicar que la caída en ventas es una fluctuación temporal, pero inevitable, en lugar de un problema sistémico que requiera una solución específica.

En la fase de análisis, las plataformas de observabilidad agregan y correlacionan los datos de telemetría y los datos de rendimiento empresarial de toda la empresa.

La correlación conecta los puntos entre las métricas, los registros, los rastreos y los datos contextuales para ofrecer una visión holística del entorno de TI y de la empresa. Ayuda a los equipos de TI a identificar relaciones entre eventos y a través de diferentes capas del negocio, revelando los patrones subyacentes que moldean los resultados operativos y empresariales.​

La conexión de puntos de datos aparentemente no relacionados a través de la correlación también permite un análisis más rápido de la causa raíz y respuestas más eficaces a los problemas de las redes y los desafíos empresariales. La correlación puede, por ejemplo, ayudar a los equipos empresariales y de DevOps a rastrear los fallos de TI en cascada hasta decisiones empresariales específicas.

Imagine que un nuevo sistema de manejo de equipaje falla en un aeropuerto importante. Las herramientas de observabilidad empresarial pueden atribuir el fallo a la decisión de los ejecutivos del aeropuerto de automatizar por completo la gestión del equipaje en todas las terminales aeroportuarias sin implementar un sistema centralizado de control de cambios para su software de seguimiento de equipajes ni establecer un aparato centralizado de toma de decisiones para ejecutar la estrategia de automatización.

En concreto, distintos subequipos del aeropuerto (todos ellos bajo la supervisión de diferentes líderes) tomaron decisiones contradictorias sobre la gestión del equipaje. El ecosistema descentralizado permitió que miles de discrepancias se acumularan en el software de seguimiento, lo que ocasionó miles de problemas de equipaje desviado y perdido.

Las tecnologías de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA) juegan un papel importante en el proceso de análisis.

Las herramientas de observabilidad impulsadas por IA permiten el análisis continuo de conjuntos de datos de telemetría de gran tamaño desde centros de datos on-premises y entornos en la nube, proporcionando una mayor visibilidad de la actividad de la red.

Los equipos también pueden aprovechar los algoritmos de ML para ayudar a las soluciones de observabilidad a aprender las líneas de base operativas, detectar anomalías, predecir fallos y proporcionar orientación para la corrección. Estas capacidades permiten a las empresas predecir posibles problemas antes de que causen interrupciones operativas o afecten a la experiencia del usuario.

Las herramientas de observabilidad empresarial suelen proporcionar paneles de control y herramientas de visualización que presentan datos complejos en un formato intuitivo. Las visualizaciones, como los mapas térmicos y los diagramas de flujo de datos, pueden ayudar a los equipos a evaluar rápidamente los sistemas de TI y a avanzar hacia los objetivos empresariales.

Las alertas son notificaciones automatizadas que se activan según condiciones o umbrales específicos. Muchas soluciones de observabilidad incluso proporcionan mecanismos de alerta inteligentes (con IA) que pueden distinguir entre incidentes críticos y anomalías menores, reduciendo la fatiga por alertas y ayudando a los equipos empresariales y de TI a centrarse en los problemas más impactantes.

La observabilidad empresarial permite a las empresas obtener información granular y procesable sobre cómo optimizar los entornos y las operaciones de TI junto con los procesos empresariales y en apoyo de los mismos. Puede resultar invaluable para una variedad de casos de uso, que incluyen:

• Mejor toma de decisiones. Las prácticas de observabilidad proporcionan a los equipos comerciales datos relevantes y en tiempo real, lo que permite que el liderazgo se mantenga ágil y tome decisiones comerciales basadas en datos.

• Mayor eficacia operativa. La observabilidad empresarial automatiza la elaboración de informes sobre el rendimiento empresarial, lo que permite una medición granular de los procesos empresariales y ayuda a los equipos a optimizar las operaciones.

• Detección proactiva de anomalías y resolución de problemas. Los flujos de datos de observabilidad continua ayudan a las empresas a detectar proactivamente anomalías y cuellos de botella de rendimiento e identificar oportunidades de mejora, antes de que las ineficiencias afecten a los resultados económicos.

• Análisis exhaustivo de la causa raíz. Las herramientas avanzadas de observabilidad analítica que proporcionan ayudan a los equipos a comprender el "por qué" detrás de las ITOps y los problemas de rendimiento empresarial, lo que permite una resolución de problemas más rápida y una disminución del tiempo de inactividad del sistema.

• Innovación más rápida. Los conocimientos de observabilidad ayudan a los líderes y a los equipos a centrarse en el crecimiento y la innovación, en lugar de en combatir los problemas operativos, de modo que las empresas pueden innovar más rápido y lanzar nuevos productos con más confianza.

• Experiencia del cliente mejorada. Al detectar los puntos de fricción con los clientes y los problemas en las transacciones en tiempo real, las empresas pueden resolver los problemas rápidamente y con una interrupción mínima (si es que la hay) de la experiencia del usuario, y maximizar la fidelización de clientes.