Apa itu observabilitas bisnis?

Observabilitas bisnis menyelaraskan operasi TI dengan tujuan bisnis yang lebih luas. Perusahaan harus terus menerus mengumpulkan, memantau, dan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk infrastruktur, aplikasi perangkat lunak, interaksi pelanggan, dan peristiwa bisnis.

Tidak seperti praktik pemantauan tradisional, yang hanya menandai masalah dan melaporkan metrik kinerja yang telah ditentukan sebelumnya, strategi observabilitas bisnis mengintegrasikan dan mengkorelasikan data dari seluruh organisasi untuk menciptakan pandangan operasi bisnis yang sepenuhnya kontekstual dan komprehensif. Dengan alat pengamatan bisnis, tim dapat memprediksi gangguan dan masalah pemeliharaan, mengotomatiskan alur kerja remediasi ketika masalah muncul, dan menawarkan saran untuk mengoptimalkan interaksi pelanggan.

Dengan demikian, solusi observabilitas bisnis memungkinkan perusahaan untuk mengubah data operasional mentah menjadi intelijen bisnis yang dapat ditindaklanjuti, memberdayakan para pemimpin untuk mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan perjalanan pelanggan, dan membuat keputusan berbasis data secara real time.

Bisnis modern dan jaringan komputasi mereka sangat kompleks, melibatkan arus lalu lintas yang dinamis, arsitektur terdistribusi, aplikasi cloud-native, dan tim bisnis yang tersebar secara geografis.

Pengamatan muncul sebagai disiplin formal untuk membantu organisasi mendapatkan lebih banyak wawasan tentang sistem TI mereka yang rumit. Observabilitas bisnis menerapkan prinsip dan praktik observabilitas TI ke bisnis secara keseluruhan, dengan tujuan memastikan bahwa sumber daya TI, strategi operasi, dan prioritas tim semuanya bekerja menuju tujuan bisnis secara keseluruhan.

Istilah “observabilitas” berasal dari teori kontrol, sebuah teori teknik yang berkaitan dengan mengotomatiskan pengendalian sistem dinamis (mengatur aliran air melalui pipa berdasarkan masukan dari sistem kontrol aliran, misalnya).

Dalam TI, observabilitas menyediakan visibilitas mendalam ke dalam tumpukan teknologi terdistribusi modern untuk identifikasi dan penyelesaian masalah secara otomatis dan real-time. Semakin teramati sebuah sistem, semakin cepat dan akurat tim TI dapat menentukan penyebab dasar masalah jaringan dan kinerja aplikasi, seringkali tanpa pengujian atau pengodean tambahan.

Insight observabilitas membantu organisasi membuat keputusan yang tepat, mengantisipasi kebutuhan di masa depan, mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, dan memperkuat pertahanan keamanan siber. Mereka memungkinkan bisnis untuk beradaptasi dengan perubahan tuntutan jaringan dan dengan percaya diri mengelola infrastruktur digital mereka, bahkan ketika kondisi berkembang.

Pengamatan bisnis mengambil pendekatan observabilitas selangkah lebih maju. Sementara pengamatan tradisional terutama berkaitan dengan lapisan teknis, observabilitas bisnis mengintegrasikan sinyal teknis dengan metrik bisnis real-time, seperti pendapatan, konversi, churn, dan pengalaman pelanggan. Ini memungkinkan pemimpin bisnis dan tim untuk menentukan apakah sistem TI berjalan secara optimal dan memahami bagaimana kesehatan sistem TI berdampak pada hasil bisnis inti.

Strategi dan solusi observabilitas bisnis biasanya disesuaikan dengan kebutuhan setiap organisasi, tetapi cenderung mencakup beberapa proses dan fitur utama, termasuk:

KPI—nilai kuantitatif yang menunjukkan kemajuan menuju tujuan kinerja—membantu menentukan tujuan bisnis yang harus didukung oleh upaya observabilitas.

Dalam hal pengamatan bisnis secara khusus, KPI membantu menyelaraskan prioritas strategis perusahaan—seperti meningkatkan penjualan atau memaksimalkan kepuasan pelanggan—dengan pemangku kepentingan bisnis dan teknis.

Untuk memaksimalkan kepuasan pelanggan, misalnya, bisnis dapat menggunakan skor promotor bersih (NPS) sebagai KPI bisnis dan waktu rata-rata untuk perbaikan (MTTR) sebagai KPI teknis. NPS memungkinkan perusahaan untuk mengukur seberapa besar kemungkinan pelanggan merekomendasikan perusahaan kepada orang lain, dan MTTR melacak waktu rata-rata yang diperlukan tim TI untuk menangani insiden dan permintaan layanan yang dikirim oleh pengguna akhir.

Menentukan KPI yang sesuai biasanya melibatkan identifikasi proses yang mendasari, alur kerja, dan jalur saluran data yang secara langsung mempengaruhi tujuan ini. Menetapkan KPI memungkinkan tim untuk melacak jalur yang jelas dari tujuan tingkat tinggi ke sistem teknis dan tindakan konkret yang membuat tujuan ini dapat dicapai.

Untuk mencapai kemampuan observabilitas, bisnis harus mengumpulkan telemetri dalam jumlah besar (dari aplikasi, server, basis data, dan layanan mikro), dan data bisnis untuk mendapatkan visibilitas yang mendalam ke dalam kinerja bisnis.

Telemetri mengacu pada metrik, log, dan jejak yang membentuk "pilar observabilitas." Metrik adalah pengukuran kuantitatif mentah, turunan, atau agregat yang berbicara tentang kinerja dan kesehatan sistem—server atau antarmuka pemrograman aplikasi (API), misalnya—pada interval waktu tertentu.

Log adalah catatan tekstual berstempel waktu yang merinci setiap peristiwa dan tindakan yang terjadi dalam jaringan. Mereka memberikan informasi terperinci tentang apa yang terjadi, kapan terjadinya, dan lokasi dalam jaringan di mana peristiwa terjadi, sehingga menciptakan konteks yang berharga untuk pemecahan masalah, debugging dan analisis forensik.

Dan jejak menangkap aliran data di seluruh jaringan, memberikan insight real-time tentang jalur dan perilaku paket saat melintasi beberapa perangkat dan sistem. Jejak memungkinkan tim TI dan DevOps untuk melihat perjalanan penuh transaksi, secara menyeluruh, membantu menentukan penundaan dan kegagalan perutean dalam lingkungan yang kompleks dan berlapis-lapis.

Metrik bisnis khusus melengkapi kumpulan data dengan menangkap KPI khusus produk atau domain (tingkat pendaftaran, misalnya) dari gudang data, perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), dan platform manajemen hubungan pelanggan (CRM), tiket dukungan pelanggan, dan sistem poin penjualan (POS), di antara sumber-sumber lainnya.

Sinyal-sinyal ini melampaui kesehatan teknis, menanamkan konteks bisnis langsung ke alur kerja observabilitas, membantu tim memantau, mengkorelasikan, dan mengoptimalkan tindakan yang mendorong dampak bisnis.

Kontekstualisasi data memperkaya metrik, log, dan jejak TI dan bisnis dengan memberikan informasi tambahan tentang ekosistem bisnis dan jaringan (topologi, peran perangkat, dan ketergantungan aplikasi, misalnya). Tanpa konteks, data mentah tidak memiliki makna yang dapat ditindaklanjuti.

Konteks memungkinkan tim TI untuk mengkorelasikan peristiwa jaringan dengan aplikasi, pengguna, dan keputusan bisnis tertentu, menghilangkan silo data, memfasilitasi pemecahan masalah yang ditargetkan, dan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan informasi.

Sebagai contoh, penurunan tajam dalam penjualan bulanan mungkin mengkhawatirkan secara terpisah. Tetapi kontekstualisasi membantu bisnis memahami bagaimana pola lalu lintas, acara regional, dan tolok ukur liburan memengaruhi angka penjualan. Jika penurunan bertepatan dengan akhir pekan liburan di mana pelanggan biasanya bepergian ke luar kota, itu dapat menunjukkan bahwa penurunan penjualan adalah fluktuasi sementara — tetapi tidak dapat dihindari, bukan masalah sistemik yang memerlukan solusi yang ditargetkan.

Pada fase analisis, platform observabilitas mengumpulkan dan mengkorelasikan data telemetri dan data kinerja bisnis dari seluruh perusahaan.

Korelasi menghubungkan titik-titik antara metrik, log, jejak, dan data kontekstual untuk menyajikan pandangan holistik tentang lingkungan TI dan perusahaan. Hal ini membantu tim TI mengidentifikasi hubungan antar peristiwa dan di berbagai lapisan bisnis, mengungkap pola mendasar yang membentuk hasil operasional dan bisnis.​

Menghubungkan titik data yang tampaknya tidak terkait melalui korelasi juga memungkinkan analisis akar masalah yang lebih cepat dan respons yang lebih efektif terhadap masalah jaringan dan tantangan bisnis. Korelasi dapat, misalnya, membantu tim bisnis dan DevOps melacak kegagalan TI bertingkat kembali ke keputusan bisnis tertentu.

Bayangkan sistem penanganan bagasi baru gagal di bandara besar. Alat observabilitas bisnis dapat memetakan kegagalan kembali ke keputusan eksekutif bandara untuk sepenuhnya mengotomatiskan penanganan bagasi di semua terminal bandara tanpa menerapkan sistem kontrol perubahan terpusat untuk perangkat lunak pelacakan bagasi atau membangun alat pengambilan keputusan terpusat untuk melaksanakan strategi otomatisasi.

Secara khusus, sub-tim yang berbeda di seluruh bandara—yang semuanya melapor kepada prospek yang berbeda—membuat keputusan manajemen bagasi yang bertentangan. Ekosistem terdesentralisasi memungkinkan ribuan perbedaan terakumulasi dalam perangkat lunak pelacakan, yang menyebabkan ribuan masalah bagasi yang salah rute dan hilang.

Teknologi machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) memainkan peran penting dalam proses analisis.

Alat observabilitas berbasis AI memungkinkan analisis berkelanjutan terhadap kumpulan data telemetri yang sangat besar dari pusat data lokal dan lingkungan cloud, memberikan visibilitas yang lebih luas ke dalam aktivitas jaringan.

Tim juga dapat memanfaatkan algoritma ML untuk membantu solusi pengamatan mempelajari garis dasar operasi, mendeteksi anomali, memprediksi kegagalan, dan memberikan panduan remediasi. Kemampuan ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi potensi masalah sebelum menyebabkan gangguan operasional atau mempengaruhi pengalaman pengguna.

Alat observabilitas bisnis sering menyediakan dasbor dan alat visualisasi yang menyajikan data kompleks dalam format intuitif. Visualisasi seperti heatmap dan diagram aliran data dapat membantu tim menilai sistem TI dengan cepat dan kemajuan menuju tujuan bisnis.

Peringatan adalah pemberitahuan otomatis yang dipicu oleh kondisi atau ambang batas tertentu. Banyak solusi observabilitas bahkan menyediakan mekanisme peringatan cerdas (didukung AI) yang dapat membedakan antara insiden penting dan anomali kecil, mengurangi kelelahan peringatan dan membantu tim bisnis dan TI fokus pada masalah yang paling berdampak.

Observabilitas bisnis memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan insight terperinci dan dapat ditindaklanjuti tentang cara mengoptimalkan lingkungan dan operasi TI bersama dan dalam mendukung proses bisnis. Ini dapat terbukti sangat berharga untuk berbagai contoh penggunaan, termasuk:

• Pengambilan keputusan yang lebih baik. Praktik pengamatan bisnis memberi tim bisnis data real-time yang relevan (bukan laporan yang ketinggalan zaman), memungkinkan kepemimpinan untuk tetap tangkas dan membuat keputusan bisnis berbasis data.

• Peningkatan efisiensi operasional. Observabilitas bisnis mengotomatiskan pelaporan kinerja bisnis, memungkinkan pengukuran terperinci proses bisnis dan membantu tim merampingkan operasi.

• Deteksi anomali proaktif dan resolusi masalah. Aliran data observabilitas berkelanjutan membantu perusahaan secara proaktif menemukan anomali dan hambatan kinerja serta mengidentifikasi peluang untuk peningkatan, sebelum inefisiensi memengaruhi laba.

• Analisis akar masalah yang komprehensif. Alat pengamatan analitik canggih yang disediakan membantu tim memahami “mengapa” di balik ITOps dan masalah kinerja bisnis, memungkinkan pemecahan masalah yang lebih cepat dan mengurangi waktu henti sistem.

• Inovasi lebih cepat. Insight dari observabilitas membantu para pemimpin dan tim untuk fokus pada pertumbuhan dan inovasi, alih-alih mengatasi masalah operasional yang mendesak, sehingga perusahaan dapat berinovasi lebih cepat dan meluncurkan produk baru dengan keyakinan yang lebih besar.

• Meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan mendeteksi titik gesekan pelanggan dan masalah transaksi secara real time, perusahaan dapat menyelesaikan masalah dengan cepat dan dengan gangguan minimal — jika ada — pada pengalaman pengguna dan memaksimalkan retensi pelanggan.