Como alcançar a prontidão da IA

Como líder de TI—quer você seja um CIO, VP de TI ou VP de engenharia—você, provavelmente, está ciente de que a inteligência artificial para operações de TI (artificial intelligence for IT operations, AIOps) está transformando o setor rapidamente. As soluções de AIOps prometem maior eficiência, redução de tempo de inatividade e capacidades preditivas que podem resolver problemas de forma proativa antes que se agravem. No entanto, a eficiência dessas soluções dependem criticamente na qualidade e completude dos seus dados. Nesta publicação do blog, exploraremos os desafios associados com a qualidade dos dados, o papel da observabilidade e as etapas para alcançar a prontidão da IA.

A importância da qualidade dos dados e completude

Quando se trata da AIOps, os dados são o combustível que potencializa o motor. Os dados de monitoramento tradicional—tais como métricas, eventos, logs e traces—são vitais, mas eles só contam parte da história. Para aproveitar completamente o AIOps, você precisa de dados em tempo real e de alta qualidade. Dados obsoletos ou de baixa qualidade levam a insights imprecisos, falsos positivos e perda de oportunidades para a otimização e resultados de negócios proativos.

Desafios da qualidade dos dados em AIOps

• Volume e variedade: ambientes modernos de TI geram vastas quantias de dados de diversas fontes. Gerenciar e fazer sentido desses dados pode ser desgastante.
• Silos de dados: departamentos e ferramentas diferentes frequentemente armazenam dados em silos isolados, tornando difícil obter uma visão unificada.
• Ruído e redundância: Coletar quantidades excessivas de dados de baixa qualidade ou irrelevantes podem criar ruídos, tornando a identificação de insights significativos mais difícil.
• Integridade de dados: assegurar que os dados permaneçam precisos e consistentes conforme passam por diferentes sistemas e processos é um desafio significativo.
• Processos manuais: a entrada manual de dados é suscetível ao erro por natureza e pode criar registros duplicados e incorretos.

O papel da observabilidade

A observabilidade vai além do monitoramento tradicional, oferecendo insights abrangentes nos estados internos dos seus sistemas. Isso permite que você entenda não apenas o que está acontecendo mas porque isso está acontecendo, utilizando dados de alta qualidade e detalhados de diversas fontes.

Como a observabilidade apoia AIOps

• Coleta de dados unificada: Soluções de observabilidade agregam dados de várias fontes, quebrando silos e fornecendo uma visão holística do seu ambiente de TI.
• Insights contextuais: ao correlacionar diferentes tipos de dados (por exemplo, métricas, eventos, logs, traces), a observabilidade ajuda você a entender o contexto por trás dos incidentes, levando a insights de AIOps mais precisos.
• Análise em tempo real: as ferramentas de observabilidade oferecem análise de dados em tempo real, permitindo a identificação proativa e a solução de problemas.
• Automação: os processos se tornam simplificados e a prova de erros, eliminando riscos acidentais ou deliberados aos dados.
• Qualidade de dados aprimorada: As soluções de observabilidade avançadas incluem recursos para filtrar o ruído e garantir que os dados coletados são relevantes e de alta qualidade.

Etapas para alcançar a prontidão de IA

Para implementar AIOps com sucesso e entender seu potencial completo, você precisa ser intencional quanto a sua estratégia de dados. Aqui estão as principais etapas para alcançar a prontidão de IA:

1. Definir objetivos claros: entender o que você quer alcançar com AIOps. Definir objetivos claros e KPIs que estejam alinhados com seus objetivos de negócio e busque uma abordagem transparente que elimine cenários de "caixa preta".
2. Auditar seus dados: avaliar o estado atual dos seus dados. Identifique falhas, redundâncias e áreas em que a qualidade de dados precisa de melhorias.
3. Implementar a observabilidade: escolher uma solução de observabilidade a prova de futuro —como a New Relic—que pode unificar a coleta de dados, oferecer insights contextuais e garantir a alta qualidade dos dados.
4. Estabelecer governança de dados: criar as políticas e procedimentos para manter a integridade, qualidade e segurança dos dados.
5. Melhoria contínua: revisar regularmente e refinar a sua estratégia de dados e práticas de observabilidade para adaptar-se às necessidades e tecnologia em desenvolvimento.

Seja ponderado com os seus dados

É crucial ser cauteloso e ponderado com suas intenções de dados. Cada ponto de dados coletado deve ter um objetivo claro e ser de alta qualidade. Coletar mais dados obsoletos, irrelevantes ou não utilizados apenas cria ruído e aumenta os custos operacionais. Foque na coleta de dados relevantes e acionáveis que gerem insights significativos e apoiem suas iniciativas de AIOps.

Alcançar a prontidão de IA não se resume apenas a implementar a tecnologia mais recente — trata-se de ter a estratégia de dados correta baseada no entendimento completo das limitações e aspirações do seu ambiente de TI. Os dados completos e de alta qualidade são peças fundamentais das soluções AIOps eficientes. Ao utilizar a observabilidade e ser ponderado com sua coleta de dados, você pode agilizar sua jornada de prontidão de IA e liberar todo o potencial do AIOps para a sua organização.

Como líderes de TI, seu papel é guiar suas equipes através dessa transformação, garantindo que sua estratégia de dados se alinha com seus objetivos de negócio e preparar o terreno para uma implementação bem-sucedida de AIOps. Com a abordagem correta, você pode transformar dados em um ativo poderoso que impulsiona eficiência, inovação e vantagem competitiva.