Lograr la preparación para la IA

Como líderes de TI, ya sean directores de información, vicepresidentes de TI o de ingeniería, probablemente estén al tanto de que la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) está transformando rápidamente la industria. Las soluciones de AIOps prometen una mayor eficiencia, una reducción del tiempo de inactividad y capacidades predictivas que pueden abordar los problemas antes de que se intensifiquen. Sin embargo, la efectividad de estas soluciones depende críticamente de la calidad y la integridad de sus datos. En esta entrada de blog, exploraremos los desafíos asociados a la calidad de los datos, el papel de la observabilidad y los pasos para lograr la preparación para la IA.

La importancia de la calidad y exhaustividad de los datos

Cuando se trata de AIOps, los datos son el combustible que impulsa el motor. Los datos de monitoreo tradicionales, como las métricas, los eventos, los registros y las trazas, son esenciales, pero solo cuentan una parte de la historia. Para aprovechar al máximo la AIOps, necesitas datos de alta calidad y en tiempo real. Los datos obsoletos o de mala calidad llevan a percepciones inexactas, falsos positivos y oportunidades perdidas para la optimización y resultados proactivos en los negocios.

Desafíos de la calidad de datos en AIOps

• Volumen y variedad: los entornos informáticos modernos generan una gran cantidad de datos procedentes de diversas fuentes. Gestionar y dar sentido a estos datos puede ser abrumador.
• Silos de datos: diferentes departamentos y herramientas suelen almacenar los datos en silos aislados, lo que dificulta la obtención de una visión unificada.
• Ruido y redundancia: recopilar cantidades excesivas de datos de baja calidad o irrelevantes puede crear ruido, lo que dificulta la identificación de información valiosa.
• Integridad de los datos: garantizar que los datos sigan siendo precisos y consistentes a medida que pasan por diferentes sistemas y procesos es un desafío significativo.
• Procesos manuales: la entrada de datos manual es propensa a errores por naturaleza y puede crear registros duplicados y erróneos.

El papel de la observabilidad

La observabilidad va más allá del monitoreo tradicional al proporcionar información valiosa exhaustiva sobre los estados internos de tus sistemas. Te permite entender no solo lo que ocurre, sino por qué ocurre, aprovechando datos detallados y de alta calidad de diversas fuentes.

Cómo la observabilidad respalda AIOps

• Recopilación unificada de datos: las soluciones de observabilidad agregan datos de diversas fuentes, rompiendo silos y proporcionando una vista holística de su entorno de TI.
• Información contextual: al correlacionar diferentes tipos de datos (por ejemplo, métricas, eventos, registros, trazas), la observabilidad te ayuda a comprender el contexto detrás de los incidentes, llevando a conocimientos de AIOps más precisos.
• Análisis en tiempo real: las herramientas de observabilidad ofrecen análisis de datos en tiempo real, lo que permite identificar y resolver problemas de forma proactiva.
• Automatización: los procesos se vuelven más eficientes y a prueba de errores, eliminando riesgos accidentales o deliberados para los datos.
• Calidad de datos mejorada: las soluciones avanzadas de observabilidad incluyen funciones para filtrar el ruido y garantizar que los datos recopilados sean relevantes y de alta calidad.

Pasos para lograr la preparación para la IA

Para implementar AIOps con éxito y alcanzar su máximo potencial, debes ser intencional con tu estrategia de datos. Estos son los pasos clave para lograr la preparación para la IA:

1. Define objetivos claros: entiende lo que quieres conseguir con la AIOps. Define metas y KPI claros que se ajusten a tus objetivos empresariales y procura adoptar un enfoque transparente que elimine los escenarios de "caja negra".
2. Audita tus datos: evalúa el estado actual de tus datos. Identifica brechas, redundancias y áreas en las que es necesario mejorar la calidad de los datos.
3. Implementa la observabilidad: elige una solución de observabilidad preparada para el futuro, como New Relic, que pueda unificar la recopilación de datos, proporcionar información contextual valiosa y garantizar una alta calidad de los datos.
4. Establece la gobernanza de datos: crea políticas y procedimientos para mantener la integridad, calidad y seguridad de los datos.
5. Mejora continua: revisa y perfecciona periódicamente tu estrategia de datos y tus prácticas de observabilidad para adaptarte a la evolución de las necesidades y las tecnologías.

Sé prudente con tus datos

Es crucial ser cauteloso y deliberado con tus intenciones respecto a los datos. Todos los datos recopilados deben tener una finalidad clara y ser de alta calidad. Recopilar más datos obsoletos, irrelevantes o no utilizados solo crea ruido y aumenta los costos operativos. Céntrate en la recopilación de datos accionables y relevantes que te aporten información significativa y respalden tus iniciativas de AIOps.

Lograr la preparación para la IA no consiste solo en implementar la última tecnología, sino también en contar con la estrategia de datos adecuada basada en la comprensión más completa tanto de las limitaciones como de las aspiraciones de tu entorno de TI. Los datos completos y de alta calidad son la piedra angular de las soluciones eficaces de AIOps. Al aprovechar la capacidad de observación y ser deliberado con la recopilación de datos, puedes acelerar tu camino hacia la preparación para la IA y desbloquear todo el potencial de AIOps para tu organización.

Como líder de TI, tu papel es guiar a tus equipos a través de esta transformación, asegurándote de que tu estrategia de datos se alinea con tus objetivos de negocio y sienta las bases para una implementación exitosa de la AIOps. Con el enfoque adecuado, puedes convertir los datos en un poderoso activo que impulse la eficiencia, la innovación y la ventaja competitiva.