ビジネスオブザーバビリティとは？
財務的な観点から見ると、テクノロジーはブラックホールです。多くの組織は、テクノロジーがビジネスに及ぼす影響を定量化することに苦労しています。たとえば、2022年オブザーバビリティ予測の調査対象者のうち、テレメトリーデータにイベントやインシデントのビジネスへの影響を定量化するビジネスコンテキストが含まれていると回答したのはわずか37%でした。これは多くの場合、可視性に欠けていることと、テクノロジーチームやビジネスチーム間のデータのサイロ化が原因です。事後的に点と点を結び付けてビジネスに戻すことは難しく、受動的な対応になり、陳腐化した、実用的でない洞察しか得られない結果になります。結果論であってはいけません。
ビジネスオブザーバビリティは、テクノロジーと資本（テレメトリーデータとビジネス分析）の間のリアルタイムの相互作用を把握し、測定、管理する技術です。これにより、経済的コストと収益への影響を、システム、アプリケーション、プロセスのパフォーマンスと積極的に関連づけ、データサイロを排除できるようになります。言い換えれば、パフォーマンスと主要な業績をリアルタイムに相関づけることができます。
ビジネスオブザーバビリティの実装により、アプリケーションとインフラストラクチャがビジネスに与える影響を可視化できるため、データに基づいた意思決定を行い、大きな経済的利益を実現できます。
ビジネスオブザーバビリティのプロセス
このeBookでは、ビジネスオブザーバビリティを実現するための6つのステップを説明します。
- ビジネス目標の設定：収益目標、リスク、顧客への影響、ユーザーエンゲージメント、業務効率を特定し、改善する
- すべてのソースからのデータ収集：技術コンポーネント、ユーザーインタラクション、サードパーティのサービスなど、ビジネスのあらゆる側面からのテレメトリーデータを計装する
- ビジネスメトリクスの財務的な影響の数値化：収益、コスト、顧客満足度にシステムパフォーマンスが及ぼす影響を測定し、評価する
- ライブメトリクスの把握：高度な視覚化を使用して、リアルタイムのアクティビティを捕捉し、ビジネス目標に向けた進捗状況を追跡し、新たな傾向や問題を特定する
- データに基づく迅速な意思決定の実現：ビジネスへの影響に基づき、問題や改善に即座に優先順位を付けて対処する
- ビジネス成果の達成：主要なビジネス目標を達成した結果を定量化する
モニタリング、オブザーバビリティ、ビジネスオブザーバビリティの比較
まずは、モニタリング、オブザーバビリティ、ビジネスオブザーバビリティの違いについて、例を見てみましょう。
ビジネスオブザーバビリティの実践
次に、業界別の一般的なユースケースをいくつか見てみましょう。
ステップ1：ビジネス目標の設定
ビジネスオブザーバビリティプロセスの最初のステップは、明確なビジネス目標を定義し、リスクを評価することです。改善したいことは何ですか？より具体的で測定可能なビジネス目標とリスクを確立すると、ビジネスオブザーバビリティプロセスによるそれらの目標の達成と、潜在的なリスクの軽減に直接関連する部分に焦点を当てることができます。
ビジネス目標の例は、以下のとおりです。
- 収益目標：第2四半期のサブスクリプション収益を15%増加させる
- リスク：セキュリティ侵害インシデントを50%削減する
- 顧客への影響： 顧客満足度（CSAT）スコアを10ポイント向上させる
- ユーザーエンゲージメント：月間アクティブユーザー（MAU）を20%増加させる
- 業務効率：注文の履行時間を30%短縮する
アクション
改善すべき収益目標、リスク、顧客への影響、ユーザーエンゲージメント、運用効率を特定します。次に、目的達成のためにどのようなデータが必要かを判断します。
テレメトリーデータとは
テレメトリーデータはメトリクス、イベント、ログ、トレース（MELT）を含む、アプリケーションやインフラストラクチャの外部出力でで、これらはオブザーバビリティの重要なデータ型です。すべてを計装し、MELTを使用して接続に関する基本的な、また実用的な知識（システムやビジネス内の関係と依存関係、その詳細なパフォーマンスと健全性）を形成することが、オブザーバビリティを実践するための前提条件になります。
テレメトリーデータカバレッジ🟰現在監視しているデータソースの数➗データソースの総数
テレメトリーデータの範囲が広くなるほど、組織のパフォーマンスの全体像がより完全に可視化でき、データから得られる洞察がより正確になり価値が高まります。ただし、ほとんどの組織は一般に25～35%程度しか達成されていないと報告しており、これは低い値です。たとえば、2022年のオブザーバビリティ予測の調査対象者のうち、技術スタック全体にわたってテレメトリを収集していると回答したのはわずか27%でした。70%以上を目指すと、より完全な全体像が得られます。
-
35%未満カバレッジ低
-
35〜70%カバレッジ中程度
-
70%未満カバレッジ高
テレメトリーデータを活用すると、次のことが実行できます。
- 追加データが必要な範囲や領域が特定できる
- 長期にわたるベンチマークパフォーマンスを実現
- データの傾向とパターンを特定できる
アクション
テレメトリーデータカバレッジを測定するには、既に計装されていて、かつ現在監視しているデータソースの数を特定し、それをデータソースの総数で割ります。
制御された環境と制御されていない環境の比較
組織のテレメトリーデータは、次の2つの主なソースから取得できます。
- 制御された環境には、所有するサービス、ソフトウェア、インフラストラクチャなどの組織の技術スタックが含まれます。通常、これらはビジネス環境の3分の1のみに相当し、データへの直接アクセスとカスタマイズ可能な監視と分析ツールにより、監視と分析が容易です
- 制御されていない環境には、組織によって直接制御されていない外部システム、ツール、サービスが含まれます。これらはビジネス環境の約3分の2を占めており、直接のアクセスが限られているため監視と分析が困難な場合があり、多くの場合、データの収集と分析にはAPIまたは代替方法が必要です
ほとんどのオブザーバビリティソリューションは、制御された環境に重点を置き、制御されていないデータソースは対象外となるため、ビジネス環境の不完全な理解につながるおそれがあります。
| 制御された環境 | 制御されていない環境 | |
|---|---|---|
| ビジネスデータソース | 制御された環境技術スタック （アプリケーション、フロントエンドUX、モバイルデバイス、インフラストラクチャ、データベースなど） |
制御されていない環境外部システム （IoT、外部API、スマートデバイス、 キオスク、ゲートウェイ、SaaS、POSシステムなど） |
| データへのアクセス/管理 | 制御された環境直接 | 制御されていない環境なし、または間接 |
| ビジネスのカバー範囲 | 制御された環境⅓ | 制御されていない環境⅔ |
| 監視 分析能力 | 制御された環境容易 | 制御されていない環境より難しい |
| 計測方法 | 制御された環境ログ監視、AIOps、APM、インフラストラクチャ監視、ネットワーク監視、モバイル監視、ブラウザ監視、外形監視、サーバーレス、モデルパフォーマンス、セキュリティ監視 | 制御されていない環境API、外形スキャン、セキュリティスキャン、サードパーティサービス、公開データ |
アクション
制御された環境と制御されていない環境をマッピングして、どれだけのことを把握しきれていないかを理解します。
制御されていない環境におけるブラックボックスと盲点
組織がサードパーティのテクノロジーツールやサービスへの依存を強めるにつれ、制御されていない環境で生成されるデータの量が、制御された環境のデータ量を上回ることがあります。これにより、業績を包括的に理解するために必要なすべてのデータを監視、分析することが困難になることがあります。
制御されていない環境において、テレメトリーデータの収集範囲が狭いと、ブラックボックスや盲点が発生する可能性があります。これらは基本的にMELTでカバーされないものです。
- ブラックボックスとは、ビジネスにとって不可欠であるにもかかわらず、可視性が欠けている重要なシステムやサービスを指します。組織がデータにアクセスできない場合、または特定のニーズを満たす監視や分析ツールを設定できない場合、監視と分析は困難になる可能性があります。ブラックボックスの例には、独自のデバイス、時代遅れのレガシーシステム、オフラインマシンなどが挙げられます
- ブラインドスポットとは、分析とテレメトリを提供するシステムとサービスを指しますが、提供される情報にアクセスし、データを取得、表示、保存するには追加の労力が必要です。これらのブラインドスポットには、クラウドサービス、IoTデバイス、ソーシャルメディアのプラットフォーム、組織が直接制御していないその他の外部ソースが含まれます
ブラックボックスとブラインドスポットを特定して最小限に抑えると、テレメトリーデータの範囲が大幅に拡大し、コスト、時間、顧客損失の削減につながります。
アクション
カスタムの計装とインテグレーションを使用して、すべてのソースからデータを取得し、すべてのコンポーネントを監視して、ビジネスオペレーションをより正確かつ完全に把握します。
テレメトリーデータカバレッジの高低による影響
テレメトリーデータの範囲が狭いと、重要なシステムやサービスの可視性が欠如し、大きなビジネス損失につながるおそれがあります。そのため、機会の損失、プロセスの非効率化、顧客満足度の低下を招く可能性があります。さらに、テレメトリーデータの範囲が狭い場合、問題の特定とトラブルシューティングが困難になり、ダウンタイムやコスト増加につながる可能性があります。
ビジネス上の損失の種類：
- 売上
- セキュリティ（盗難や犯罪）
- 信頼性（顧客からの信頼）
ビジネスを最適化するには、テレメトリーデータの範囲を拡大する必要があります。すべてのソースからデータへの可視性とアクセスを強化すると、ビジネスパフォーマンスを十分に理解し、改善すべき領域を特定して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
アクション
監視ツールやほかの計測方法を使用してデータ収集の範囲を拡大し、ビジネスのあらゆる側面を網羅することで、ビジネスエコシステム全体を包括的に理解します。
ステップ3：ビジネスメトリクスの財務的な影響の数値化
テレメトリーデータの範囲を拡大し、パフォーマンスの問題や稼働停止による財務上の影響をリアルタイムに測定することで、データを価値に変える準備が整います。これをメトリクスの収益化と呼びます。
メトリクスの収益化とは、特定のメトリクスがビジネスに及ぼす財務上の影響を数値化するプロセスを指します。これらのメトリクスには次のものが含まれます。
- 注文コスト： アプリやキオスク経由で注文するコスト
- 稼働停止コスト： システムのダウンタイム中の経済的損失
- クラウド対キャッシュ比率：収益を生み出すためのクラウドサービス支出の効率
- 収益の複製：製品、セグメントや地域全体で成功した収益創出戦略を特定し、複製する
- サービスレベルの損失：SLAまたはKPIを満たさないことによる財務上の影響
さまざまなメトリクスが財務に及ぼす影響を理解すると、重要なシステムやサービスのパフォーマンスを向上させる取り組みの優先順位を付けるのに役立ちます。さらに、この方法により、新しいテクノロジーやインフラストラクチャへの投資に関して、データに基づいた意思決定を行うこともできます。
メトリクスの収益化はビジネスオブザーバビリティの重要な部分です。これにより、特定の問題が財務に及ぼす影響を理解し、情報に基づいた問題解決の方法を決定できるようになります。より合理化、定量化された、収益性の高いビジネスが実現します。
アクション
ビジネスクリティカルなプロセスを特定のデータメトリクスにマッピングし、問題や稼働停止による財務上の全体的な影響を数値化します。たとえば、システムの稼働時間や可用性を構成する要素を特定し、ビジネスのアクティビティ（収益を上げているもの、コストがかかるもの）を測定します。次に、アクティビティに可用性の財務的価値（損失/コストまたは利益/利益/収入）を割り当てて、コストを数値化します。
なぜプログラマビリティが重要なのか？
プログラマビリティにより、テレメトリーデータを単に測定して監視するだけでなく、プログラミングやカスタマイズもできます。また、カスタムビジネスパフォーマンスツールや、アプリケーションを展開したり、プラットフォームで利用される統合インテリジェンスを最大限に活用することもできます。
テレメトリーデータプラットフォームでは、ブラックボックスや盲点が現れるとすぐに排除でき、制御された環境と制御されていない環境の間をまったく同じように移動できる必要があります。最終的にテクノロジーとビジネスの橋渡しの役割を担い、メトリクスの収益化を実現できる一種の魔法とも言えます。
アクション
テレメトリーデータプラットフォームの主な特徴は以下の通りです。
- データに依存しない
- ソースフレンドリー
- 高スループット、低レイテンシのテレメトリーデータを処理
- 分散型イベントストレージとストリーム処理能力
- フルプログラマブルなレイヤー
高度なダッシュボード、クエリ、AIOps機能を使って、メトリクスをリアルタイムで表示することができます。予測モデリング、相関分析、異常検出は、多次元データの取得、処理、分析に役立つほか、システムパフォーマンス、ビジネス目標、リスク間の関係性を明らかにします。
ステップ5：データに基づく意思決定の実現
ビジネスへの影響に基づき、問題や改善に即座に優先順位を付けて対処できるようになります。以下は、ビジネスオブザーバビリティによって可能になる、情報に基づいた意思決定の例です。
- ビジネスパフォーマンスの強化：収益創出、顧客満足度、運用コストに影響を及ぼし、ボトルネックや非効率的となりうる要因を特定し、優先順位を付けて修正することで、全体のパフォーマンスを大幅に向上できます
- プロアクティブなリアルタイムのリスク評価と管理：異常や潜在的な問題をリアルタイムに検出し、リスクが拡大する前にプロアクティブにリスクを軽減します。これにより、コストのかかる稼働停止、サービスの中断、顧客の不満を防ぎ、組織の評判と財務の健全性を保護します
- 顧客体験の最適化：カスタマージャーニー全体を監視して、顧客の行動や好みに関する深い洞察を取得し、それらを活用して顧客体験を向上させる戦略を立案し、顧客ロイヤルティの向上につなげます
- イノベーションの迅速化：イノベーションの機会を特定し、迅速な行動を促します。結果として、市場の成長と差別化を促進する新しい製品やサービス、またはビジネスモデルの開発につながります
- ビジネスモデルの検証と戦略計画：予測ビジネスモデリングを使用してデータを分析し、今後の傾向と結果を予測します。市場の変化や顧客行動の変化を予測し、それに応じて適応するのに役立ちます
アクション
ビジネスオブザーバビリティに関する洞察を組織の既存のプロセスおよびワークフローにシームレスに統合し、データに基づいた意思決定をビジネスオペレーションの一部にすることができます。収集されたデータとビジネスオブザーバビリティから得られる洞察が、技術面での利害関係者とビジネス利害関係者の両方にとって適切で、実用的なものであることを保証するために、さまざまなチーム間のコラボレーションを推進します。
ビジネスオブザーバビリティを実現するのに最適なプラットフォームとは？
New Relicは、真のビジネスオブザーバビリティを実現するために100%のテレメトリーデータカバレッジを提供する、初のオブザーバビリティプラットフォームです。2023年6月の時点で、New Relicデータベースは、ビジネスオブザーバビリティのためのプログラマビリティを提供する唯一のテレメトリーデータプラットフォームです。世界最大のKafkaエンジンを搭載し、毎月201ペタバイト超のデータが取り込まれ、毎分65億のデータポイントが処理されます。これに匹敵する他のテレメトリーデータプラットフォームはありません。
すべてのMELTは1つのデータベースにまとめて保存されるため、スタック全体にわたるすべてのテレメトリーデータを1か所で関連付け、データを並べ替え、リアルタイムで（データの移動中に）即座にクエリを実行できます。
プロビジョニングされたユーザーは、New Relicデータベースの機能と、ログ管理、APM、インフラストラクチャ監視、モバイル監視、ブラウザ監視、AIOps、生成系AI、セキュリティ監視などを含む、30以上のオブザーバビリティ機能に自動アクセスできるようになります。
ビジネスオブザーバビリティ機能
New Relicプラットフォームは、ビジネスオブザーバビリティの実現を支援する、多くの機能提供しています。
- ダッシュボード：ビジネスの主要業績評価指標 （KPI）を技術的な指標と並べて視覚化します。カスタムダッシュボードは、関係者がシステムパフォーマンスへの財務的影響を評価し、データに基づく意思決定を迅速に行うのに役立ちます
- デジタル顧客体験の監視： 全体的なデジタルエクスペリエンスを向上させることで、ユーザーインタラクションとコンバージョンを分析します。デジタル顧客体験モニタリング（DEM）には、ブラウザモニタリングとモバイルモニタリング（リアルユーザーモニタリングまたはRUMと呼ばれる）のほか、外形監視が含まれており、パフォーマンスのボトルネックを特定し、顧客離れを減らし、収益を増やすのに役立ちます
- 生成AI：自然言語プロンプトを使用した、予測分析や推奨事項など、生成AI対応のインサイトが活用できます。New Relic Grok*は、コスト削減の機会を特定し、リソースの使用を最適化して、隠れた収益の可能性を明らかにします
- クイックスタート： New Relic Instant Observabilityを使用して実装プロセスを迅速化します。あらかじめ構築された 600以上のクイックスタートのカタログを提供しています。クイックスタートは価値実現までの時間を短縮し、コストの最適化と収益向上のための洞察を迅速に入手する上で役立ちます
- サービスレベル管理：サービスレベル目標（SLO）を設定し追跡することで、サービスパフォーマンスをビジネス目標に合わせます。サービスレベルは、ダウンタイムやユーザーエクスペリエンスの低下による経済的影響を最小限に抑えるのに役立ちます
- ワークロード：アプリケーション、サービス、インフラストラクチャをビジネス機能ごとにグループ化します。ワークロードは、ビジネス価値に基づいて、より効果的なリソースの割り当て、コスト管理、優先順位付けを行うのに役立ちます
*現在、早期アクセス提供中です
さらに、そのためのアプリもご用意しています。
ビジネスオブザーバビリティ向けアプリ
Pathpoint（New Relicのオープンソースプロジェクト）は、業界唯一のビジネスオブザーバビリティ向けアプリケーションです。顧客、製品、サービスパスを単一のビジネスジャーニーに統合します。
Pathpointは、組織全体のさまざまなソースからのデータの監視と分析を支援し、システムのパフォーマンスと健全性にを可視化します。
Pathpointは、異なるソースからのデータをNew Relicに取り込み、DAZNが顧客体験を理解するための汎組織的なアプローチを可能にしました。
次のステップ
データに基づく意思決定を始めて、データを収益に変換する準備はできていますか？ビジネスオブザーバビリティの実現を開始するには、Pathpointとその他の機能に関するデモを今すぐリクエストしてください。
このeBookには、連邦証券法に規定されている「将来予想に関する」記述が含まれます。これには、New RelicGrokなどNew Relicプラットフォームとその機能に関連して予想される利点に関する記述が含まれますが、これらに限定されません。この将来予想に関する記述の中で言及される物事の達成度または成功度は、現時点における当社の予測、見込、判断に基づくものです。そのため重大なリスク、不確実性、憶測を含み、状況の変化に応じて将来予測に関する記述の中で言及または示唆される内容と、実際の成績、パフォーマンス、達成度が大きく異なる場合があります。当社の財務成績など各種成績に影響を及ぼし得る要因や、本ebookに含まれる将来予想に関する記述の詳細な情報は、当社の最新版フォーム10-K（主に「リスク要因」と「財政状態および経営成績に関する経営者による説明と分析」の部分）など、当社が証券取引委員会と随時作成中の文書をご確認ください。こちらの文書のコピーをご希望の方は、当社の投資家様向けウェブサイト（http://ir.newrelic.com）または証券取引委員会のウェブサイト（www.sec.gov）をご確認ください。当社は法律により求められる場合を除き、将来予想に関する記述を更新する義務も方針もいっさい有しておりません。
