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Novo caminho para tecnologia de negócios com Inteligência Artificial – Por Rene Abdon

Até pouco tempo atrás, era comum que as empresas monitorassem todas as suas operações em um NOC (Network Operations Center, ou Centro de Comando e Controle). Ainda hoje, encontramos muitas organizações mais tradicionais que continuam a recorrer a essa central. No entanto, é preciso dizer que esse tipo de local está fadado a desaparecer em função da complexidade que a transformação digital está trazendo para o mercado e que impacta todos os departamentos e funções de uma empresa.

Os líderes de negócios possuem como desafio elevar suas companhias para um nível mais alto combinando tecnologias inovadoras aos modelos de negócios organizacionais e operacionais para trazer crescimento. Com a migração para Cloud, microsserviços, Big Data e Internet das Coisas cada vez mais presentes no cotidiano, as estratégias de gestão da performance digital se tornam o foco para gerenciar sistemas cada vez mais complexos. Assim, uma abordagem assertiva é crucial para sobreviver em um cenário em que a experiência do cliente faz a diferença.

Antes, o SLA (sigla em inglês para Acordo de Nível de Serviço) referia-se apenas à disponibilidade do sistema. Agora, esse indicador muda todo o tempo com as novas tecnologias e atualizações constantes das plataformas. Com isso, está cada vez mais desafiador para as empresas manterem seus negócios atualizados. A expectativa de performance cresce e a dificuldade para atingir o melhor desempenho aumenta exponencialmente.

Além disso, o desafio não está apenas na atualização a cada lançamento, mas também em lidar com um cliente cada vez mais empoderado e que não permite que seu tempo seja desperdiçado. Na era em que os consumidores são globalizados e possuem acesso a inúmeros canais digitais, se eles não tiverem recurso, usabilidade e correções que desejam rapidamente, recorrerão aos concorrentes.

Para ser capaz de analisar todos os dados existentes no Big Data, não perder atualizações, prover informações de valor e ainda garantir correções rápidas para que os problemas não impactem na experiência do cliente, é preciso redefinir o conceito de monitoramento com a Inteligência Artificial. Não basta mais que a companhia possua um NOC ou equipes de infraestrutura e operações imersas em suas rotinas de investigar falhas, reunir métricas e preparar relatórios, ignorando alertas de usuários até que o aviso se torne de fato um problema. Com a enorme quantidade de dados disponíveis, torna-se impossível que seres humanos tenham a capacidade de avaliar, encontrar erros e extrair análises apenas com as ferramentas tradicionais e telas cheias de alarmes de erros.

Dessa forma, é necessário recorrer à Inteligência Artificial (IA) para conseguir gerenciar todo esse sistema, encontrar as falhas e determinar o melhor caminho para a autorresolução sempre que possível. Com a análise da tecnologia de negócios, é possível aplicar a aprendizagem automática e IA aos dados das redes de monitoramento, sistemas, servidores, aplicativos, experiências de usuários e clientes, além de dados de negócios. Por meio dessas informações, pode-se vincular problemas de tecnologia, como a resposta lenta do servidor de aplicativos aos carrinhos de compras abandonados, e saber o valor da receita perdida. Os insights gerados ainda conseguem elevar a eficiência da automação, melhorar a experiência dos clientes e os resultados da empresa, além de qualificar o impacto causado no consumidor.

Neste mundo envolvido pela transformação digital, não é possível mais esperar que os problemas aconteçam. É necessário se prevenir, olhando para frente, mudando a maneira de gerir os problemas e passando a utilizar a Inteligência Artificial. Reconhecer que os tradicionais NOCs já não são suficientes e repensar a maneira de monitorar sua performance digital deve ser o novo caminho para a análise de tecnologia dos negócios.

Rene Abdon, Diretor de Serviços da Dynatrace no Brasil

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O momento crítico das Operações de TI – Por Rene Abdon

Na busca por garantir a integridade e o funcionamento pleno das Operações de TI, além de intervir o mais rápido possível quando os problemas aparecem, os profissionais de tecnologia acabam não conseguindo atender às exigências cada vez mais complexas de suas aplicações. Com o aumento na quantidade de dados, a introdução de serviços em Nuvem, os microsserviços e a dinâmica extremamente rápida de mudanças, notamos que é preciso redefinir o modelo como é feito o monitoramento das operações de TI. Estamos em uma situação de atenção.

Para implementar novas iniciativas de negócios digitais, devemos aprimorar as técnicas e utilizar a tecnologia a nosso favor, retirando a carga excessiva sobre o ser humano de analisar todas as informações para alcançar uma conclusão. É necessária uma abordagem fundamentada em mecanismos de inteligência artificial e automação.

Esse tipo de abordagem consegue compreender realmente a causa do problema, identificando a capacidade de uma variável influenciar a outra e também a solução imediata para os impasses. A combinação de tecnologias de inteligência artificial encontradas em aplicações avançadas, como pesquisas e detecção de fraudes, funciona segundo dois elementos-chave: provisionamento completo dos dados conectados e algoritmos inteligentes, que se combinam ao longo do tempo por meio da aprendizagem, aumentando a eficiência operacional e o desempenho.

Mais do que informação, é preciso fornecer respostas e soluções em um curto espaço de tempo, seguindo três processos básicos: Observar, Analisar e Responder. As soluções tradicionais são incapazes de suportar o grande volume de dados gerados por esses processos no ecossistema complexo da aplicação, além de não oferecerem inteligência para automatizar a análise. Com baixa identificação de problemas, essas soluções geram diversos alertas falsos e em uma quantidade difícil de ser analisada por operadores humanos, que precisam sintonizar manualmente parâmetros como sensibilidade de detecção de falhas por tentativa e erro.

A elevada complexidade das Operações de TI atuais faz com que as empresas busquem novas soluções que minimizem o impacto nas operações, aumentem a confiabilidade e a produtividade das suas equipes. Além disso, sem automação, é praticamente impossível gerenciar hiperescalas emergentes com ambientes híbridos complexos. Se queremos conduzir ambientes integrados ao mesmo tempo em que mantemos suporte para aplicações existentes (ou mesmo expandir o escopo), precisamos cada vez mais pensar em soluções de automação de monitoramento baseadas em inteligência artificial.

Rene Abdon, Diretor de Serviços da Dynatrace no Brasil

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