Sind Sie bereit für KI?

Als IT-Führungskraft – ob CIO, VP of IT oder VP of Engineering – wissen Sie, wie rasant sich die Branche dank AIOps, also KI für den IT-Betrieb, wandelt. AIOps-Lösungen versprechen mehr Effizienz, weniger Downtime und prädiktive Funktionen, mit denen Probleme präventiv angegangen werden können, bevor sie eskalieren. Allerdings steht und fällt bei diesen Lösungen alles mit der Qualität und Vollständigkeit Ihrer Daten. Dieser Blogpost befasst sich mit den Herausforderungen hinsichtlich der Datenqualität, wir sprechen über die Rolle von Observability und erläutern, welche Schritte erforderlich sind, um Ihr Unternehmen für KI bereit zu machen.

Wichtige Faktoren: Datenqualität und -vollständigkeit

Daten sind der Treibstoff für AIOps. Herkömmliche Monitoring-Daten wie Metriken, Events, Logs und Traces sind zwar wichtig, aber nur ein Teil der Gleichung. Um AIOps effektiv einzusetzen, benötigen Sie hochwertige Daten, die Ihnen in Echtzeit sagen, was los ist. Veraltete oder qualitativ schlechte Daten führen zu ungenauen Einblicken, falsch-positiven Ergebnissen und verpassten Chancen zur Optimierung.

Die Problematik der Datenqualität in AIOps

• Volumen und Vielfalt: Moderne IT-Umgebungen generieren Unmengen an Daten aus den unterschiedlichsten Quellen. All diese Daten zu managen und verwerten, kann eine Herausforderung sein.
• Datensilos: Daten aus verschiedenen Abteilungen und Tools werden häufig in isolierten Silos gespeichert. Das macht es nicht einfach, alles zentral im Blick zu behalten.
• Rauschen und Redundanz: Das übermäßige Sammeln minderwertiger oder irrelevanter Daten kann unnötiges Rauschen verursachen und die Identifizierung aussagekräftiger Erkenntnisse erschweren.
• Datenintegrität: Die gleichbleibende Genauigkeit von Daten beim Durchlaufen verschiedener Systeme und Prozesse zu gewährleisten ist nicht leicht.
• Manuelle Prozesse: Manuelle Dateneingaben sind von Natur aus fehleranfällig und können zu doppelten und fehlerhaften Datensätzen führen.

Die Rolle von Observability

Observability ist mehr als bloßes Monitoring und liefert umfassende Einblicke in den internen Zustand Ihrer Systeme. So verstehen Sie nicht nur, was passiert, sondern auch warum, denn Sie können detaillierte, hochwertige Daten aus verschiedenen Quellen nutzen.

So unterstützt Observability AIOps

• Zentrale Datenerfassung: Observability-Lösungen aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen, brechen Silos auf und bieten eine ganzheitliche Sicht auf Ihre IT-Umgebung.
• Einblicke mit Kontext: Durch Korrelation verschiedener Datentypen (z. B. Metriken, Events, Logs, Traces) hilft Ihnen Observability, den Kontext von Incidents zu verstehen. Das wiederum liefert genauere AIOps-Erkenntnisse.
• Analysen in Echtzeit: Observability-Tools bieten Datenanalysen in Echtzeit, die eine proaktive Erkennung und Behebung von Problemen ermöglichen.
• Automatisierung: Automatisierte Prozesse sind effizienter und weniger fehleranfällig, sodass das Risiko versehentlicher oder vorsätzlicher Datengefährdung eliminiert wird.
• Verbesserte Datenqualität: Moderne Observability-Lösungen umfassen Funktionen zum Herausfiltern unnötiger Daten („Rauschen“) und sorgen dafür, dass die erfassten Daten relevant und von hoher Qualität sind.

So bereiten Sie sich auf KI vor

Um AIOps erfolgreich zu implementieren und optimal auszuschöpfen, benötigen Sie eine durchdachte Datenstrategie. Dazu gehören ein paar Maßnahmen, mit denen Sie Ihre Systeme auf den KI-Einsatz vorbereiten:

1. Definieren Sie klare Ziele: Sie müssen sich im Klaren darüber sein, was Sie mit AIOps erreichen möchten. Definieren Sie genau umrissene Ziele und KPIs entsprechend Ihren gewünschten Geschäftsergebnissen. Durch maximale Transparenz eliminieren Sie „Black-Box“-Szenarien.
2. Unterziehen Sie Ihre Daten einem Audit: Damit prüfen Sie den aktuellen Zustand Ihrer Daten und können eventuelle Lücken und Redundanzen sowie Bereiche ermitteln, in denen die Datenqualität verbessert werden muss.
3. Implementieren Sie eine Observability-Lösung: Entscheiden Sie sich für eine zukunftssichere Observability-Lösung (wie New Relic), die die Datenerfassung vereinheitlichen, kontextbezogene Einblicke liefern und eine hohe Datenqualität gewährleisten kann.
4. Etablieren Sie eine solide Daten-Governance: Erstellen Sie Richtlinien und Verfahren, mit denen Datenintegrität, -qualität und -sicherheit aufrechterhalten werden.
5. Verfolgen Sie eine Strategie der kontinuierlichen Verbesserung: Überprüfen und justieren Sie regelmäßig Ihre Datenstrategie und Observability-Praktiken, damit Sie mit allen Entwicklungen Schritt halten.

Datennutzung mit Strategie

Nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Datenabsichten bewusst zu durchdenken. Jeder erfasste Datenpunkt sollte einen klaren Zweck haben und von hoher Qualität sein. Wenn Sie veraltete, irrelevante oder ungenutzte Daten erfassen, lenkt dies nur vom Wesentlichen ab, erzeugt Rauschen und erhöht die Betriebskosten. Erfassen Sie stattdessen relevante, verwertbare Daten, die aussagekräftige Erkenntnisse liefern und Ihre AIOps-Initiativen unterstützen.

Bei der Planung für die KI-Readiness geht es nicht nur um die neueste Technologie, sondern auch um die richtige Datenstrategie, und zwar basierend auf umfassender Kenntnis der Beschränkungen wie auch der Zielsetzungen Ihrer IT-Umgebung. Effektive AIOps-Lösungen stützen sich auf hochwertige, vollständige Daten. Mit Observability und gezielter Datenerfassung sind Sie schneller bereit für den KI-Einsatz und können AIOps für Ihr Unternehmen optimal ausschöpfen.

Ihre Aufgabe als IT-Leader besteht darin, Ihren Teams bei all dem zur Seite zu stehen und sicherzustellen, dass Ihre Datenstrategie zu Ihren Geschäftszielen passt und den Weg für die AIOps-Implementierung ebnet. Mit der richtigen Vorgehensweise können Sie Daten in einen echten Vermögenswert verwandeln, der Ihnen mehr Effizienz, Innovation und Wettbewerbsvorteile eröffnet.