Préparation à l'IA

En tant que leaders en technologies de l'information — que vous soyez DPI, VP Informatique, ou VP Ingénierie — vous savez probablement que l'intelligence artificielle pour les opérations en technologies de l'information (AIOps) transforme rapidement le secteur. Les solutions AIOps promettent une efficacité améliorée, une baisse des temps d’arrêt et des capacités prédictives qui peuvent résoudre les problèmes de manière préventive avant qu'ils ne prennent de l'ampleur. Toutefois, l'efficacité de ces solutions dépend crucialement de la qualité et de l'intégralité de vos données. Dans ce billet, nous explorerons les défis associés à la qualité des données, le rôle de l'observabilité et les étapes de préparation à l'IA.

L'importance de la qualité et de l'intégralité des données

Quand il s'agit d'AIOps, les données sont l'essence qui fait tourner le moteur. Le monitoring classique des données — métriques, événements, logs et traces, par exemple — est essentiel, mais ne raconte qu'une partie de l'histoire. Pour vraiment profiter de l'AIOps, vous devez obtenir des données en temps réel et de grande qualité. Les données périmées ou de piètre qualité mènent à des informations inexactes, des faux positifs et des occasions manquées d'optimisation et de résultats proactifs pour l'entreprise.

Les défis de la qualité des données en AIOps

• Volume et variété : les environnements informatiques modernes génèrent d'énormes quantités de données provenant de sources diverses. Il peut être très compliqué de gérer et de tirer les informations nécessaires de ces données.
• Silos de données : différents départements et outils stockent souvent les données dans des silos isolés, ce qui rend l'obtention d'une vue unifiée difficile.
• Bruit et redondance : la collecte de montants excessifs de données de faible qualité ou sans pertinence peut créer un bruit d'alertes inutiles et rendre difficile l'identification des informations importantes.
• Intégrité des données : il est très difficile de garantir que les données restent exactes et cohérentes à mesure qu'elles traversent les différents systèmes et processus.
• Processus manuels : l'entrée manuelle des données est source d'erreurs de nature et peut créer des enregistrements dupliqués et erratiques.

Le rôle de l'observabilité

L'observabilité va au-delà du monitoring classique en fournissant des informations détaillées complètes sur l'état interne de vos systèmes. Elle vous permet de comprendre non seulement ce qui se passe, mais aussi pourquoi cela se passe, en utilisant des données de grande qualité provenant de différentes sources.

Les différentes façons dont l'observabilité soutient l'AIOps

• Collecte unifiée des données : les solutions d'observabilité agrègent les données provenant de différentes sources, éliminant ainsi les silos, et fournissent une vue holistique de votre environnement IT.
• Informations détaillées dans leur contexte : en corrélant les différents types de données (métriques, événements, logs et traces, par exemple), l'observabilité vous aide à comprendre le contexte derrière les incidents et à obtenir des informations AIOps plus précises.
• Analyse en temps réel : les outils d'observabilité offrent une analyse des données en temps réel, ce qui permet l'identification et la résolution proactives des problèmes.
• Automatisation : les processus sont rationalisés et fiabilisés et éliminent ainsi les risques accidentels ou délibérés au niveau des données.
• Qualité améliorée des données : les solutions avancées d'observabilité comprennent des fonctionnalités pour filtrer le bruit des alertes inutiles et garantir que les données collectées sont pertinentes et de grande qualité.

Les étapes de la préparation à l'IA

Pour réussir l'implémentation de l'AIOps et tirer parti de son plein potentiel, vous devez avoir une stratégie intentionnelle pour vos données. Voici les principales étapes de la préparation à l'IA :

1. Définissez des objectifs clairs : sachez ce que vous voulez obtenir avec l'AIOps. Définissez des objectifs clairs et des KPI en alignement avec vos objectifs commerciaux et faites tout votre possible pour avoir une approche transparente qui élimine les scénarios de la « boîte noire ».
2. Réalisez l'audit de vos données : évaluez l'état actuel de vos données. Identifiez les lacunes, les redondances et les endroits où la qualité des données doit être améliorée.
3. Implémentez l'observabilité : choisissez une solution d'observabilité — comme New Relic — qui peut unifier la collecte des données, fournir les informations détaillées dans leur contexte et garantir des données de grande qualité.
4. Établissez la gouvernance des données : créez des politiques et des procédures pour maintenir l'intégrité, la qualité et la sécurité des données.
5. Réalisez des améliorations en continu : examinez et affinez régulièrement votre stratégie pour les données et vos pratiques d'observabilité pour les adapter aux besoins et technologies en constante évolution.

Soyez délibérés avec vos données

Il est crucial d'être prudent et intentionnel avec vos données. Chaque point de données collecté devrait avoir un but clair et être de grande qualité. La collecte de plus de données périmées, non pertinentes ou non utilisées crée du bruit inutile et augmente les coûts d'exploitation. Concentrez-vous sur la collecte de données pertinentes et exploitables qui apporteront des informations détaillées significatives et soutiennent vos initiatives AIOps.

La préparation à l'IA n'est pas seulement une question d'implémentation des dernières technologies, c'est aussi une question de stratégie adéquate pour les données basée sur une compréhension la plus complète possible des limites et des aspirations de votre environnement informatique. Les données complètes et de grande qualité sont la pierre d'assise des solutions d'AIOps efficaces. En utilisant l'observabilité et en ayant une approche délibérée de votre collecte de données, vous pouvez accélérer votre préparation à l'IA et libérer le plein potentiel de l'AIOps pour votre organisation.

En tant que leaders en informatique, votre rôle est de guider vos équipes dans cette transformation, de vous assurer que votre stratégie des données est en alignement avec les objectifs de votre entreprise et de préparer le terrain pour une implémentation AIOps réussie. Avec la bonne approche, vous pouvez transformer les données en un atout de poids qui booste l'efficacité, l'innovation et la compétitivité.