Análises prontas para uso não entregam resultados para a TI — Veja por que sua empresa precisa de uma ferramenta de análise especializada

A análise de dados ajuda a visualizar informações e apresentá-las de uma forma que simplifica a tomada de decisões, o que a torna parte essencial do conjunto de aplicações em que uma organização investe. No entanto, os departamentos de TI geralmente ficam de fora ou têm pouca influência quando se trata de iniciativas de análise. Isso é irônico, já que os sistemas de TI geram uma grande quantidade de dados que, quando usados corretamente, podem apoiar decisões fundamentais capazes de aumentar a receita, reduzir custos, melhorar a eficiência operacional e muito mais.

Um dos principais motivos para a TI ficar em segundo plano é que os dados de TI são únicos. Em comparação com outros dados de negócios, que normalmente são o foco das iniciativas de análise, os dados de TI são vastos, complexos e gerados em alta velocidade. Essas características fazem com que muitas organizações ignorem a análise de dados de TI. Outro problema é que esses dados exigem uma solução de análise especialmente projetada para lidar com grandes volumes de informações complexas que chegam em ritmo acelerado. Neste artigo, exploramos sete razões pelas quais a TI precisa de um software de análise especializado.

1. Conhecimento aprofundado para lidar com dados complexos

Embora muitas vezes seja vista como uma única entidade, a equipe de TI é composta por vários departamentos diferentes, como serviços de TI (responsáveis por problemas de hardware e software), equipe de help desk, equipe de operações de rede e equipe de gerenciamento de endpoints e segurança. Como os nomes sugerem, esses departamentos têm áreas de foco distintas, mas precisam trabalhar em conjunto para garantir a continuidade dos negócios.

Os departamentos de TI geram e analisam grandes volumes de dados complexos, fortemente relacionados a cada área específica. A junção coletiva desses dados é o que representa a integridade geral da TI em uma organização. Unificar essas informações requer uma compreensão profunda de como as diferentes áreas funcionais se influenciam e se impactam mutuamente. Por exemplo, um software de análise de TI deve ter inteligência incorporada para reconhecer que uma grande falha de rede inevitavelmente vai sobrecarregar o help desk com chamados de colaboradores que não conseguem acessar os recursos necessários para realizar suas atividades diárias. Isso permite que o software envie notificações sobre tais eventos assim que forem detectados.

Ter conhecimento aprofundado das operações de TI é essencial para destacar as métricas certas no momento certo, ajudando as organizações a se manterem no controle. Já as aplicações genéricas de inteligência e análise de negócios adotam uma abordagem "faça você mesmo", que exige que as equipes de TI dediquem tempo e esforço para interpretar os dados brutos complexos gerados pelas operações, entender as correlações entre diferentes departamentos e construir suas próprias análises. Esse é um dos principais motivos pelos quais muitas organizações demoram a perceber o verdadeiro valor da análise de dados.

O software de análise especializado em TI, por outro lado, já vem com a inteligência necessária para identificar métricas relevantes, encontrar correlações nos dados e destacar os indicadores mais importantes para que os tomadores de decisão façam as escolhas corretas.

2. Conectores prontos para uso para ferramentas populares de TI

Um departamento de TI típico utiliza entre 10 e 15 aplicações para operar e gerenciar suas atividades 24 horas por dia, 7 dias por semana. Essas aplicações armazenam informações valiosas que podem ser usadas para:

• Desenvolver uma visão abrangente da saúde operacional.
• Analisar a eficiência das operações.
• Identificar falhas ou violações de segurança.
• Monitorar o desempenho da equipe de TI.
• Encontrar possíveis oportunidades de redução de custos.
• Calcular necessidades orçamentárias de TI.

O maior desafio das organizações é extrair dados dessas aplicações, identificar quais partes são realmente úteis para análise e construir as visualizações adequadas para que um público mais amplo consiga interpretar os dados e tomar as medidas corretivas necessárias.

Em geral, as aplicações de TI são bem ajustadas para coleta e armazenamento de dados, mas não são as melhores para disponibilizar essas informações em tempo real ou para análises históricas. O processo demorado de entender APIs de extração de dados e usá-las para coletar informações dessas aplicações é uma barreira significativa que impede muitas organizações de aproveitar plenamente os dados de TI para análise.

Uma aplicação de análise de TI que ofereça conectores prontos para uso para as ferramentas mais populares pode extrair dados, modelá-los e gerar relatórios e dashboards pré-configurados que reduzem o tempo de análise em até 80%. Isso elimina a necessidade de a equipe de TI realizar todo o trabalho pesado sozinha. Como os dados já ficam disponíveis em um formato de fácil compreensão, CIOs, gerentes de TI e supervisores podem criar relatórios e dashboards específicos para a organização sem depender de analistas ou administradores de databases.

3. Interpretação automática com IA

Aplicações de análise de TI que utilizam inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (NLP) são capazes de compreender perguntas diretas e respondê-las em forma de visualizações. Por exemplo, perguntas como "Quantos alarmes são esperados nas próximas 12 horas?" ou "Qual é o custo médio por indisponibilidade?" podem ser facilmente interpretadas pelo mecanismo de NLP e respondidas em forma de relatórios. Essa simplicidade na análise de dados garante que informações corporativas sensíveis e confidenciais não precisem ser expostas a todos os usuários, já que suas perguntas são respondidas diretamente. Isso permite incluir a análise em níveis da hierarquia organizacional que antes ficavam de fora das iniciativas e abre caminho para a democratização dos dados em toda a organização, algo que muitas empresas ainda têm dificuldade em colocar em prática.

A IA pode ir além e eliminar outro aspecto da análise que tradicionalmente depende de esforço humano: a interpretação. A análise eficaz de dados exige dois componentes: uma aplicação robusta e um usuário com olhar atento para os detalhes. A interpretação humana, no entanto, pode ser subjetiva e tendenciosa, variando conforme as circunstâncias ou o indivíduo que analisa os dados. Uma solução de análise de TI com IA supera esse viés ao interpretar automaticamente os dados e oferecer direcionamentos claros. Assim, tudo o que o usuário precisa fazer é tomar as ações adequadas para resolver os problemas identificados. Aplicações de análise de TI orientadas por IA tornam o processo de extrair valor dos dados muito mais eficiente, gerando resultados em menos tempo.  

4. Altamente escalável para acomodar grandes volumes de dados

Dependendo do porte da organização, centenas de dispositivos de rede são monitorados, milhares de eventos de segurança são registrados e milhões de linhas de logs são geradas por aplicações de gerenciamento de TI a todo momento. Dados nessa escala exigem uma aplicação de análise robusta, capaz de processar, armazenar e analisar milhões de linhas de dados a cada poucos minutos.

Embora aplicações genéricas de análise consigam lidar com grandes volumes de dados, a velocidade com que as aplicações modernas de TI geram informações é sem precedentes e não pode ser suportada por soluções prontas para uso.

Aplicações especializadas em análise de TI utilizam algoritmos inteligentes, processamento em lote e priorização automática de dados com base em sua criticidade. Isso garante que atividades de alto risco, como eventos de segurança, sejam detectadas imediatamente e reportadas aos analistas responsáveis. Além disso, os usuários podem configurar thresholds baseados em eventos e receber notificações sempre que esses limites forem ultrapassados, evitando que métricas importantes fiquem escondidas em meio ao excesso de dados.

5. Análises em tempo real com alertas em tempo real

Existem dois tipos de métricas de TI: as derivadas de dados históricos e as derivadas de dados em tempo real. Um exemplo de análise histórica é avaliar incidentes do help desk para determinar o número ideal de técnicos necessários para manter as operações funcionando sem problemas. Já um exemplo de análise em tempo real é exibir os detalhes de um usuário acessando uma conta privilegiada fora do horário comercial.

Enquanto as aplicações tradicionais de análise são eficazes em análises históricas, elas não conseguem acompanhar o ritmo da análise em tempo real. Esse tipo de análise exige adaptação à velocidade em que as aplicações de TI geram dados. Aplicações de análise de TI são ajustadas especificamente para isso. Serviços como o Live Connect permitem conexões diretas e em tempo real com a fonte de dados, eliminando a necessidade de sincronizações periódicas e armazenamento prévio para análise. Com o Live Connect, os usuários podem visualizar informações em tempo real sob demanda. Esse recurso é essencial para que administradores de TI corrijam problemas assim que eles acontecem, sem deixar brechas para exploração de falhas de segurança.

Além disso, quando a análise em tempo real é combinada com alertas instantâneos, as organizações ganham tempo para reagir mais rapidamente a oportunidades e ameaças. No exemplo anterior, uma vez detectadas anomalias no acesso a contas privilegiadas, notificações imediatas podem ser enviadas à equipe de TI, permitindo ação instantânea e prevenindo uma possível violação de segurança.

6. Visualizações personalizadas

Gráficos de barras, de pizza ou em anel são representações comuns disponíveis em qualquer aplicação básica de análise. No entanto, os dados de TI exigem formatos personalizados para transmitir informações de forma mais clara e útil. Um bom exemplo é a exibição da saúde dos serviços corporativos. Uma organização geralmente depende de pelo menos 4 ou 5 serviços principais para manter as operações. Empresas como Walmart ou Target precisam garantir que seus terminais de ponto de venda estejam conectados aos sistemas bancários para viabilizar as vendas em loja, que seus sites sejam responsivos para processar pedidos online e que seus sistemas de help desk estejam disponíveis para receber reclamações de clientes. Do ponto de vista da TI, cada um desses sistemas compõe um serviço corporativo. Esses serviços não apenas precisam estar operacionais, mas também funcionar de forma integrada com os demais.

A maneira ideal de representar a disponibilidade e o status operacional desses serviços é por meio de um gráfico hierárquico que mostre a integridade dos serviços e sua interconectividade. Aplicações de análise de TI frequentemente permitem o uso de imagens personalizadas para representar a integridade desses serviços de forma clara, intuitiva e fácil de interpretar.

7. Segurança integrada

As aplicações de TI armazenam uma grande quantidade de informações sensíveis e, caso esses dados caiam em mãos erradas, o resultado pode ser desastroso. Entre essas informações estão endereços IP, relacionamentos de CMDB e dados pessoais de usuários que podem ser explorados em ataques. Aplicações de análise reúnem todos esses dados em um único local para análises multifuncionais, o que as torna verdadeiros repositórios de informações críticas da organização. Por esse motivo, muitas empresas preferem manter seus dados analíticos on-premises.

Aplicações de análise de TI devem oferecer flexibilidade de implementação, seja on-premises ou na cloud, dependendo da sensibilidade dos dados processados e da preferência de cada organização. Além disso, recursos como mascaramento de dados sensíveis, autenticação de dois fatores, controle de acesso baseado em função e criptografia de dados são elementos essenciais de uma solução de análise de TI completa.

Conclusão:

Um software de análise que não é desenvolvido sob medida para suas operações de TI dificilmente fornecerá as informações críticas no momento certo e pode acabar custando tempo, dinheiro e esforço adicionais apenas para manter os serviços funcionando. Além disso, sem visibilidade completa da TI por meio da correlação de dados de várias aplicações e fontes, encontrar soluções para problemas comuns torna-se praticamente impossível, mergulhando o setor em ainda mais caos operacional.

Escolher uma ferramenta de análise projetada especialmente para as necessidades da TI não apenas tira de você o peso de estruturar a análise, como também oferece proteção contra interrupções operacionais. Com o tempo, ferramentas de análise de TI podem fornecer insights que, se aplicadas de forma consistente, ajudam a sair do modo reativo e a manter a infraestrutura estável e livre de problemas.

Nota: 

Este artigo foi escrito originalmente por Rakesh Jayaprakash, gerente de produto da ManageEngine, e publicado na Dataquest.