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Seguridad

Observabilidad automática de datos, factor clave para que las empresas se mantengan vigentes

Redacción CIO México

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Para seguir haciendo frente al reto de esa nueva realidad 100% digital derivado a la pandemia, las empresas deben mejorar su observabilidad de los datos para detectar los errores a tiempo, evitando que los clientes se vayan y así mantenerse vigentes.

La transición no es un paso sencillo, ya que el aumento de los datos en el entorno multinube es algo que las empresas deben de adoptar de inmediato a través de una infraestructura bien cimentada y recursos humanos especializados para hacer frente a los retos actuales y que se generarán en el futuro inmediato.

De acuerdo con una investigación, el 49% de los CIO dicen tener una visibilidad y datos limitados sobre las perspectivas de los usuarios sobre el rendimiento de los servicios digitales.

Eso se complica aún más, ya que las soluciones de monitoreo tradicionales y los enfoques manuales con los que trabajan los equipos de TI para mantenerse al día con la dinámica de los entornos nativos de la multinube de hoy y la inmensa cantidad de datos, hacen mucho más difícil que nunca la obtención, el mantenimiento de la información y por ende el aprovechamiento de ésta.

Como resultado, más organizaciones están cambiando hacia nuevos enfoques que
apoyan los tres pilares de la observabilidad: métricas, registros y trazas.

Sin embargo, estos enfoques sólo son efectivos si los datos recopilados pueden entenderse
completamente en su contexto más amplio. Como tal, las brechas en la observabilidad
pueden afectar la capacidad de los equipos digitales para comprender, monitorear y
administrar sus servicios de manera efectiva.

Los clientes, la base para el éxito de las empresas

Un enfoque clave para las organizaciones modernas es la capacidad de crear excelentes experiencias de usuario, mejorando continuamente sus servicios digitales. Sin embargo, si las organizaciones no controlan la forma real en que los usuarios experimentan sus aplicaciones y software, crean un punto ciego de observabilidad, que dificulta la optimización eficaz de la experiencia. Sin medir la experiencia de la perspectiva del usuario, es imposible saber si las aplicaciones funcionan como deben, o si necesitan cambios para optimizar el recorrido del usuario.

De acuerdo con Euromonitor, 87% de los consumidores tiene un smartphone y pasan más tiempo en casa y participan en interacciones de forma virtual similares a las que antes ocurrían en persona. Apoyados en herramientas digitales, realizan y participan de actividades diarias en el hogar y fuera de él. Para los consumidores, especialmente los jóvenes, es indiferente si las actividades son virtuales o físicas; para ellos no hay distinción.

Cuando el usuario interactúa más a través de su smartphone, las organizaciones deben ver la imagen completa de cómo afecta la experiencia del usuario el rendimiento del servicio digital. Eso sólo se puede lograr con una única plataforma y un modelo de datos unificado, no en múltiples herramientas en las que muchas organizaciones confían para mantener la observabilidad y administrar la experiencia del usuario.

En sus esfuerzos por mantener la observabilidad en sus entornos multinube, muchas organizaciones utilizan un promedio de 10 herramientas de monitoreo diferentes para realizar un seguimiento de las plataformas y los servicios individuales.

Observabilidad, clave del éxito en la era digital

Contar con soluciones soportadas en Inteligencia Artificial (IA) para simplificar la complejidad de la nube y acelerar la transformación digital es hoy más que nunca fundamental para las empresas. Con observabilidad automática e inteligente a escala, existen plataformas todo en uno que ofrecen respuestas precisas sobre el rendimiento y la seguridad de las aplicaciones, la infraestructura subyacente y la experiencia de todos los usuarios.

Para que los equipos de TI trabajen de forma más eficiente, cualquier tarea manual que pueda automatizarse debe serlo. La observabilidad en entornos dinámicos de múltiples nubes es una tarea que requiere que los desarrolladores instrumenten manualmente la infraestructura y el código de la aplicación para proporcionar métricas, registros y seguimientos para que lo recopilen las herramientas de monitoreo.

Automatizar el proceso reduce la necesidad de Instrumentar manualmente la observabilidad en aplicaciones, servicios y códigos. Esto les da tiempo a los desarrolladores volver a centrarse en las tareas que importan y permite que las organizaciones descubran sus entornos y comprendan las necesidades dentro de ellos.

Esto significa que la observabilidad está “siempre activa” y puede escalar con los ecosistemas dinámicos nativos de la nube de hoy.

Tener observabilidad significa que los equipos pueden ver cómo se están desempeñando las aplicaciones y los servicios para lograr mantenerse vigentes en esta nueva realidad que los exige día con día.

Al aprovechar estos datos técnicos junto con las métricas comerciales, los equipos de TI pueden ir mucho más lejos para comprender el impacto más amplio que puede tener el rendimiento digital, incluidos los ingresos, conversiones y abandono. Como resultado, las organizaciones pueden dejar de preocuparse por lo que no pueden ver y en su lugar, puede utilizar información basada en inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente y generar un mayor valor.

Con la solución correcta basada en la IA, las empresas podrán eliminar los puntos ciegos, resolver los problemas rápidamente y brindar una experiencia superior al cliente para mantenerse vigente en esta nueva realidad que es y será mucho más competitiva a futuro.

Ramón Salas, director regional de Dynatrace a nivel NOLA.

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