¿Qué es la observabilidad del negocio?

La observabilidad del negocio alinea las operaciones de TI con los objetivos empresariales más amplios. Las empresas deben recopilar, supervisar y analizar continuamente datos procedentes de diversas fuentes, entre las que se incluyen la infraestructura, las aplicaciones de software, las interacciones con los clientes y los eventos del negocio.

A diferencia de las prácticas de monitoreo tradicionales, que simplemente marcan problemas e informan sobre métricas de rendimiento predefinidas, las estrategias de observabilidad del negocio integran y correlacionan datos de toda la organización para crear una vista completa y contextualizada de las operaciones del negocio. Con las herramientas de observabilidad del negocio, los equipos pueden predecir interrupciones y 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 observabilidad del negocio permiten a las empresas transformar datos operativos sin procesar en business intelligence aplicable en la práctica, lo que permite a los líderes optimizar los procesos del negocio, mejorar los recorridos de los clientes y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

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

La observabilidad surgió como una disciplina formal para ayudar a las organizaciones a obtener más insight sobre sus complejos sistemas de TI. La observabilidad del negocio aplica los principios y prácticas de observabilidad de TI al negocio en general, con el objetivo de garantizar que los recursos de TI, las estrategias de operaciones y las prioridades del equipo estén trabajando hacia los objetivos generales del negocio.

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

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

Los insights de observabilidad ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas, anticipar 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 del negocio lleva los enfoques de observabilidad un paso más allá. Mientras que la observabilidad tradicional se centra principalmente en la capa técnica, la observabilidad del negocio integra señales técnicas con métricas de negocio en tiempo real, como ingresos, conversiones, abandono y experiencia del cliente. Permite a los líderes y equipos empresariales determinar si los sistemas de TI funcionan de manera óptima y comprender cómo el estado de los sistemas de TI impacta la actividad principal.

Las estrategias y soluciones de observabilidad del negocio suelen adaptarse a las necesidades de cada organización, pero tienden a incluir ciertos procesos y características clave, que incluyen:

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

En términos específicos de observabilidad del negocio, 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 del negocio como técnicos.

Para maximizar la satisfacción del cliente, por ejemplo, la empresa podría utilizar el Net Promoter Score (NPS) como KPI del negocio y el tiempo medio de reparación (MTTR) como KPI técnico. El NPS permite a las empresas medir la probabilidad de que los clientes recomienden el negocio a otras personas, y el MTTR realiza un seguimiento del tiempo promedio que tardan los equipos de TI en abordar los incidentes y las solicitudes de servicio que envían los usuarios finales.

Determinar los KPI adecuados suele implicar identificar los procesos subyacentes, los flujos de trabajo y los 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 grandes cantidades de datos de telemetría (de aplicaciones, servidores, bases de datos y microservicios) y datos de negocio 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 hablan del rendimiento y el estado del sistema (de un servidor o de una interfaz de programación de aplicaciones (API), por ejemplo) durante intervalos de tiempo específicos.

Los registros son textuales con marca de tiempo que detallan cada evento y acción que ocurre 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, depuración y análisis forense.

Y los rastreos capturan el flujo de datos a través de la red, proporcionando insights en tiempo real sobre el recorrido 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 principio a fin, lo que ayuda a identificar retrasos y fallas en el enrutamiento dentro de entornos complejos y de múltiples capas.

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

Estas señales van más allá del estado, incorporando el contexto de negocio directamente en los flujos de trabajo de observabilidad, ayudando a los equipos a monitorear, correlacionar y optimizar las acciones que impulsan el impacto empresarial.

La contextualización de datos enriquece las métricas, registros y rastreos del negocio y de TI al proporcionar información adicional sobre el ecosistema del negocio y de la red (topología, roles de dispositivos y dependencias de aplicaciones, por ejemplo). Sin contexto, los datos sin procesar carecen de significado aplicable en la práctica.

El contexto permite a los equipos de TI correlacionar eventos de red con aplicaciones, usuarios y decisiones de negocio específicos, eliminando silos de datos, facilitando la resolución de problemas específica y permitiendo la toma de decisiones informada.

Por ejemplo, una fuerte caída en las ventas mensuales podría ser 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 días festivos afectan 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 de las ventas es una fluctuación temporal, pero inevitable, en lugar de un problema sistémico que requiere una solución específica.

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

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

La conexión de puntos de datos aparentemente no relacionados a través de la correlación también permite un análisis más rápido de la causa principal y respuestas más efectivas a los problemas de la red y los desafíos del negocio. Por ejemplo, la correlación puede ayudar a los equipos de negocio y de DevOps a rastrear las fallas de TI en cascada hasta decisiones de negocio específicas.

Imagine que un nuevo sistema de manejo de equipaje falla en un aeropuerto importante. Las herramientas de observabilidad del negocio pueden asignar el fracaso a la decisión de los ejecutivos del aeropuerto de automatizar completamente el manejo de equipaje en todas las terminales del aeropuerto sin implementar un sistema centralizado de control de cambios para su software de seguimiento de equipaje o establecer un aparato centralizado de toma de decisiones para ejecutar la estrategia de automatización.

En concreto, diferentes subgrupos de trabajo del aeropuerto, todos dependientes de distintos responsables, tomaron decisiones contradictorias en materia de gestión de equipajes. El ecosistema descentralizado permitió que se acumularan miles de discrepancias en el software de seguimiento, lo que provocó miles de problemas de equipaje extraviado y mal encaminado.

Las tecnologías de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA) desempeñan 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 de centros de datos on premises y entornos de nube, proporcionando una visibilidad más amplia 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 base operativas, detectar anomalías, predecir fallas y proporcionar orientación de corrección. Estas capacidades permiten a las empresas predecir posibles problemas antes de que causen interrupciones operativas o afecten la experiencia del usuario.

Las herramientas de observabilidad del negocio a menudo proporcionan paneles y herramientas de visualización que presentan datos complejos en un formato intuitivo. Las visualizaciones como mapas de calor y diagramas de flujo de datos pueden ayudar a los equipos a evaluar rápidamente los sistemas de TI y progresar hacia los objetivos del negocio.

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

La observabilidad del negocio permite a las empresas obtener insights granulares y aplicables en la práctica sobre cómo optimizar los entornos y operaciones de TI junto con los procesos del negocio y en apoyo de estos. Puede resultar invaluable para una variedad de casos de uso, que incluyen:

• Mejor toma de decisiones. Las prácticas de observabilidad del negocio proporcionan a los equipos empresariales datos relevantes y en tiempo real (en lugar de informes obsoletos), lo que permite a los líderes seguir siendo ágiles y tomar decisiones de negocio basadas en datos.

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

• Detección proactiva de anomalías y resolución de problemas. Los flujos continuos de datos de observabilidad ayudan a las empresas a encontrar de forma proactiva anomalías y cuellos de botella de rendimiento e identificar oportunidades de mejora, antes de que las ineficiencias afecten los resultados finales.

• Análisis exhaustivo de la causa principal. Las herramientas avanzadas de observabilidad de analytics ayudan a los equipos a comprender el “por qué” detrás de 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 insights de observabilidad ayudan a los líderes y equipos a centrarse en el crecimiento y la innovación, en lugar de combatir los problemas operativos, para que las empresas puedan innovar más rápido y lanzar nuevos productos con mayor confianza.

• Mejor experiencia del cliente. Al detectar los puntos de fricción de los clientes y los problemas de transacciones en tiempo real, las empresas pueden resolver los problemas rápidamente y con interrupciones mínimas, si es que las hay, en la experiencia del usuario y maximizar la retención del cliente.