Wszystko co odgrywa dziś rolę w biznesie, jest powiązane z zagadnieniem mierzalności. Niektórzy oceniają produktywność, zyski i efektywność, inni skupiają się na wydajności lub ryzyku. Każda część biznesu – od marketingu do finansów i IT mierzy swoje cele na różne sposoby. Wszystkich zaś łączą dane, które pozwalają porównać wskaźniki i ocenić poprawę lub pogorszenie sytuacji.
W przypadku IT, dane te znajdują się w całym spektrum aplikacji oraz infrastruktury ich dostarczania i bezpieczeństwa. Problemem nie jest więc brak danych. IT zwykle mierzy się z ich tak ogromną ilością, że ich jedyne wykorzystanie to generowanie tygodniowych grafików i wizualizacji, które kończą w archiwalnych prezentacjach.
Dane wpływające z monitoringu wydajności aplikacji lub zbierane z ciągle rotujących dzienników serwerów www i zapór są agregowane przez systemy, które mają w domyśle wyszukiwać w nich wartości biznesowe. W rzeczywistości jednak rzadko się to zdarza. Zakres wiedzy potrzebnej do poruszania się w takim ogromie danych, nie mówiąc już o wyławianiu z niego wartościowych informacji, jest przytłaczający.
Niezgodność (brak standaryzacji) formatów stanowi jedynie wierzchołek góry lodowej. Brak kontekstu w połączeniu z niemożnością powiązania transakcji z procesami biznesowymi jest jak przepaść, której większość organizacji nie może przeskoczyć. A oznacza to utratę potencjału możliwości wnioskowania na podstawie danych. Nie jest to możliwe w przypadku, gdy punkty w których dane się znajdują i ich źródła są od siebie oderwane.
Zadanie to dodatkowo utrudnia szybka transformacja biznesu z modelu, który skupiał się na cyfrowych możliwościach (aplikacje) do cyfrowych przepływów pracy (procesy biznesowe). Zrozumienie działania pojedynczej aplikacji jest łatwe. Natomiast zrozumienie działania przepływów pracy wymaga manualnego śledzenia ścieżki między aplikacjami, a może nawet całymi środowiskami. Już sama optymalizacja i ochrona aplikacji jest w tym przypadku ogromnym wyzwaniem, natomiast podobne działania dla procesów można określić syzyfową pracą.
Prawdziwym problemem jest widoczność. Trudnością nie jest jej uzyskanie – a możliwości jej wykorzystania. Wolumen danych jest zbyt obszerny, jego powiązanie z biznesem niewielkie, a nasze możliwości do wyciągania z nich wniosków przytłaczająco trudne.
Z punktu widzenia IT konieczne jest jednak mierzenie wyników biznesowych. Nie wystarczą zestawienia metryczne dla działania poszczególnych aplikacji. Chodzi o zestawienia pokazujące wydajność przepływów biznesowych. Co to oznacza w praktyce? Zamiast informacji: „Aplikacja A odpowiada na zapytanie poniżej 3 s.” zespół IT powinien przekazać: „Klienci mogą wygenerować konto poniżej 10 s.”.
Realizacja tak monumentalnego zadania wymaga zastosowania platform do analizy zdolnych do pozyskiwania informacji z aplikacji, urządzeń użytkowników końcowych, infrastruktury dostarczania i bezpieczeństwa, a nawet od dostawców chmury. Do tego celu konieczne jest ustrukturyzowanie telemetrii i jej standaryzacja. Wówczas możliwe jest wzbogacenie jej o kontekst zanim zostanie przeanalizowana przez narzędzia wspomagane sztuczną inteligencją zdolne do wyszukania cennych wniosków, zarówno dla biznesu jak i IT.
To jest bardzo ważny element cyfrowej transformacji dowolnego biznesu: ewolucja od monitoringu działania aplikacji do monitoringu doświadczeń cyfrowych. W chwili, gdy każdy biznes staje się firmą technologiczną, angażującą poprzez technologię klientów, pracowników i cały ekosystem, musi mieć zdolność mierzenia tego, co istotne – wspomnianych wskaźników biznesowych. Może się to stać rzeczywistością jedynie wtedy, gdy zaczniemy wykorzystywać dane zbierane w IT, w sposób, który umożliwi ich traktowanie jako danych biznesowych.
Oznacza to gromadzenie danych telemetrycznych, analizowanie cyfrowych przepływów pracy i generowanie przydatnych informacji. Będą one miały kluczowe znaczenie dla oferowania cyfrowych doświadczeń, których klienci oczekują.
Lori MacVittie, Principal Technical Evangelist, Office of the CTO, F5
