Um verdadeiro tesouro de dados


No segundo post da nossa série de três partes, intitulada “O único caminho é a excelência – Como TI e Operações podem conseguir isso juntos”, Carl Bones (Especialista em Arquitetura) lança um olhar sobre o tesouro de dados oferecidos pela IT – e as várias maneiras de atingir a excelência operacional.

“Dê-me uma alavanca e um ponto de apoio e levantarei o mundo” 

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Você já procurou por algo, só para descobrir que aquilo que você procurava estava bem debaixo do seu nariz?

Esse pensamento me ocorreu quando comecei a pensar sobre as maneiras pelas quais podemos usar dados operacionais de TI para apoiar a excelência operacional.

Em meu primeiro blog desta série de três partes, intitulada “O único caminho é a excelência – Como TI e Operações podem conseguir isso juntos”, escrevi sobre como poderíamos ‘projetar’  apoio para melhorias operacionais ágeis que permitam aos gerentes operacionais a fazer uma melhor utilização dos dados de TI existentes. A TI tem um tesouro de dados que podem ser usados ou ‘alavancados’ pela excelência operacional, mas muitos na área de Operations ainda não perceberam isso.

Uma das razões para isso é que a TI tem dados extremamente valiosos, mas nem sempre em um formato ou linguagem que pode ser utilizado por Operations – e eles podem nem ter conhecimento disso. Os dados mantidos pela TI poderiam ser um recurso valioso para Operations  quanto ao aperfeiçoamento dos mecanismos de feedback e fornecimento de análises futuras para o negócio.

Podemos acessar este rico filão de dados através de duas fontes; uma delas, vulgarmente conhecida como «instrumentação», e a outra como informação de “trilha de auditoria”. Nossa primeira fonte (instrumentação), compreende dados de monitoramento, os dados de registro e dados de rastreamento, sendo usado principalmente pela TI para os seus próprios processos internos.

O monitoramento de dados é gerado por desenvolvedores e gerido e controlado por equipes de gerenciamento de serviços através da utilização de plataformas de monitoramento do sistema. Estas plataformas contam com grandes capacidades de análise e armazéns de dados para avaliação de tendências. No entanto, essas percepções são raramente compartilhadas com o negócio, muitas vezess sendo compartilhadas apenas após um incidente operacional ou para previsões de capacidade.

Indo para um outro nível em tecnologia, temos ‘dados de registro “, que está intimamente relacionado com (e muitas vezes igualado a) dados de monitoramento, a diferença é que eventos extras que não são consideradas necessários para alertar para monitoramento estão incluídos, tais como; etapas intermediárias, processos não-críticos e avançar para informação de encerramento.

Dados de rastreamento é o nosso último ponto de contato para dados de instrumentação. Este é um nível menor de informação e menos acessível do que o registro e o monitoramento de dados, porém, ainda pode ser útil.

A segunda fonte de dados úteis é dos dados de trilha de auditoria, que contém informações semelhantes para rastrear dados, mas que podem proporcionar uma melhor alternativa de percepção.

Dados de trilha de auditoria não são dados operacionais de TI, mas podem ser mais úteis do que serem utilizados como uma ferramenta forense. As trilhas de auditoria estão muitas vezes presas a relatórios, satisfazendo auditores e reguladores, mas é possível encontrar valor real nestes dados, se nos concentrarmos na “norma” em vez de simplesmente procurar exceções.

Os dados que podemos obter a partir da instrumentação e da fontes de trilha de auditoria serão extremamente benéficos para melhorar os mecanismos de feedback e análises futuras de Operações.

Então, como aproximamos estas fontes díspares de dados? As ferramentas de análise de Big Data fornecem uma forma altamente eficaz para correlacionar este tipo de informação.

O potencial de melhorias operacionais é uma área que não foi totalmente reconhecida pelos fornecedores que operam neste espaço. O principal foco tende a ser sobre detecção de fraude ou o uso de análises em tempo real para descobrir ineficiências.

Ferramentas de análise de Big Data, como a Lavastorm, nos permitem capturar e analisar grandes quantidades de dados, de diferentes formas e tamanhos. Podemos usar esses dados para desenvolver estratégias que irão resultar em significativas melhorias de negócios, incluindo a reestruturação dos processos, alé de identificar e remover restrições artificiais ou desatualizados.

Podemos analisar os dados para identificar problemas específicos dentro dos processos, em vez depender de suposições. Uma melhor análise dos dados permite melhorias na priorização dos processos-chave e pode identificar áreas para economia de custos – um dos principais temas em todo o setor bancário atualmente.

Para atingir este objetivo, precisamos pensar de forma mais criativa sobre os tipos de dados que já temos, mas não usamos, ou mesmo sobre possíveis dados que não estamos cientes de ter. Ao usar esses dados para fornecer insights e análises, poderíamos muito bem (como disse Arquimedes) utiliza-los como “uma alavanca … para mover o mundo” ou, pelo menos, salvar muito dinheiro.

Este artigo foi publicado originalmente em www.finextra.com

Foto: Torkilt Retveld sob CC-License no  Flickr

 Carl Bones é especialista em Arquitetura da GFT.