Использование аналитических данных для разработки ИТ-сервисов

Как использовать аналитические данные для разработки качественных ИТ-сервисов

Аналитические технологии широко используются для извлечения информации из данных, чтобы определить структуру продаж, понять предпочтения клиентов, измерить производительность бизнес-единиц, адаптировать маркетинговые стратегии и бесконечное число других задач по улучшению бизнеса.

Теперь, в 2020 году, после многих лет поддержки различных инициатив корпоративной аналитики, все большее число ИТ-лидеров начинают понимать, что аналитические технологии также могут использоваться для улучшения их собственных операций и сервисов.

Аналитика позволяет операционным командам ИТ объединять структурированные и неструктурированные данные для анализа, улучшения или изменения качества предоставляемых ИТ-сервисов. Это также помогает ИТ-командам понять важнейшие операционные тенденции и принять решения для оптимизации, исправления и масштабирования своих сервисов Бхану Сингх (Bhanu Singh), старший вице-президент по проектированию и DevOps в "OpsRamp" (компании, занимающейся консультацией ИТ-команд в области управления и автоматизации гибридных сред

До недавнего времени аналитика в основном использовалась «постфактум», когда ИТ-организации полагались на старые данные для прогнозирования будущих тенденций. «У нас не было адекватной инфраструктуры, в том числе вычислительной мощности, для предиктивной аналитики или анализа в реальном времени», - пояснил Сингх. «Теперь современные системы могут объединять OLTP (онлайновая обработка транзакций) и OLAP (онлайновая аналитическая обработка), чтобы в реальном времени получать информацию о состоянии работоспособности и эффективности бизнес-услуг»

Без аналитики и тщательного мониторинга ИТ-организации работают «на лету».

Если нет базовых данных о том, как работают ваши ИТ-операции и сервисы, вы не сможете увидеть, когда возникнет проблема, и, следовательно, не будете знать, какие и где есть возможности для улучшения. Важно, чтобы инженеры внимательно следили за показателями, чтобы они могли выявлять и останавливать проблемы, прежде чем они обострятся и затронут пользователей. Инструменты мониторинга и аналитики являются ключевыми для различных заинтересованных сторон в организации Сяохуэй Сан (Xiaohui Sun), Технический руководитель LinkedIn

Чтобы получить единую картину общего поведения, использования и тенденций, ИТ-отделам необходимо извлекать оперативные данные из соответствующих источников.

«Однако, прежде чем ИТ-специалисты смогут выполнять запросы к этим данным, их необходимо очистить, нормализовать, обогатить и проиндексировать, чтобы обеспечить необходимый интеллект для принятия решений», - предупреждает Сингх

Приложения

Аналитика может дать ИТ-специалистам глубокое понимание, необходимое для предоставления эффективных, безотказных услуг и операций корпоративным подразделениям предприятия.

При обслуживании компьютерной системы, такой как веб-сервер или облачный сервис, нужно быть готовым к числу пользователей, которые будут использовать систему в разное время. Аналитика предшествующих событий может помочь предсказать будущее. Аналитика может помочь определить, какая нагрузка произойдет в нестабильные времена. Бенджамин Мозли (Benjamin Moseley), доцент кафедры исследования операций из университетской школы бизнеса им. Теппера Университета Карнеги – Меллона

Например, розничный веб-сайт обычно может иметь относительно стабильные уровни трафика, но внезапно он испытывает большую нагрузку пользователей в праздничные дни и на распродажи.

Если ИТ-отдел использует службу поддержки на основе заявок, аналитика может использоваться для выявления тенденций в запросах и предложения улучшений и / или оптимизации технологических и / или бизнес-процессов для сокращения количества заявок Игорь Иконников, старший аналитик ИТ-отдела фирмы InfoTech Research Group

Сетевая безопасность — это еще одна область ИТ, которая может извлечь выгоду из аналитики. Например, на веб-сайте или во внутренней системе можно отслеживать пользователей на предмет статистически необычного поведения, - сказал Мозли. Аналитика прошлого поведения может помочь различить нормальное и необычное поведение

Мониторинг

Система аналитического мониторинга должна быть быстрой и достаточно мощной, чтобы обрабатывать большие объемы данных, генерируемых с высокой скоростью и низкой задержкой, что позволяет пользователям просматривать последние данные и показатели в режиме реального времени, заметил Сяохуэй Сан

Чтобы реализовать эту возможность, LinkedIn использует хранилище данных с открытым исходным кодом, которое может обслуживать тысячи аналитических запросов в секунду. На основе него команда LinkedIn создала свою платформу мониторинга.

Это платформа мониторинга с открытым исходным кодом, которая объединяет данные из разных источников, - пояснил Сяохуэй Сан. Мы сделали ее гибкой в настройке для работы с различными шаблонами метрик. Применяя различные инструменты анализа и объединяя сигналы аналитической системы, относящиеся к конкретным областям, по всему бизнесу, система позволяет LinkedIn «соединять точки в масштабе, давая целостное представление», сказал он

Необходимые навыки

Для анализа данных требуется, чтобы члены команды имели возможность формулировать целевые вопросы и знать, какие типы данных могут быть эффективно доступны и представлены пользователям с использованием соответствующего программного обеспечения. Также важно знать, как интерпретировать и применять результаты, подчеркнул Мозли. «Для этого обычно требуется либо значительный практический опыт, либо степень в области анализа данных или в соответствующей области»

Существует множество бесплатных модулей и моделей, которые ИТ-специалисты могут использовать для создания индивидуального аналитического решения.

Но вы все равно должны понимать, как работают эти модели / модули. Игорь Иконников