La toma de decisiones de TI a través del prisma del modelo de madurez analítica de Gartner

An Soluciones de análisis de negocio de TI Las capacidades deben evaluarse en función de su utilidad para la toma de decisiones proactiva. El Modelo de Madurez Analítica (AMM) tiene sus raíces en el modelo de madurez de capacidades de software (CMM). Ambos modelos describen las diferentes etapas que atraviesan las empresas para alcanzar la madurez de sus procesos. Tanto si un equipo de TI analiza su solución actual como si evalúa una nueva, utilizar las cuatro etapas del modelo de madurez analítica de Gartner proporciona una perspectiva valiosa.

Gartner clasifica la madurez del análisis de datos según la capacidad de un sistema no solo para proporcionar información, sino también para contribuir directamente a la toma de decisiones. Los sistemas de análisis más maduros permiten a los equipos de TI predecir el impacto de las decisiones futuras y llegar a la conclusión para la opción óptima.

Modelo de cuatro etapas de Gartner sobre la madurez del análisis de datos Puede ayudar tanto a evaluar el estado actual de los sistemas de análisis de negocio de TI como a descubrir la mejor ruta a seguir. Las cuatro etapas, en orden, son:

• Análisis descriptivo: Puede decirte que esta pasando en tu organización
• Diagnóstico: Puede decirte ¿Por qué está sucediendo esto?
• Predictivo: Puede decirte Qué va a pasar o lo que probablemente sucederá
• Prescriptivo: Puede decirte Qué debería hacer? sobre eso

Al hacer un inventario de los desafíos y necesidades que un solución de análisis de TI Para abordar esta cuestión, los responsables de la toma de decisiones pueden evaluar las capacidades de una solución en función de la etapa en la que se encuentre la organización, aproximadamente, y de sus objetivos a corto plazo. Estas consideraciones permiten a los líderes de TI establecer criterios que faciliten una comparación objetiva entre las soluciones disponibles, así como entre los proveedores de análisis y sus productos.

Funcionalidad descriptivas — Etapa uno

La función más inmediata que puede proporcionar una solución de análisis de negocio de TI es describir el estado actual de una organización y sus proyectos de forma descriptiva y concisa. Las funciones de informes básicos de los sistemas de análisis de TI permiten a los líderes supervisar los indicadores clave de rendimiento (KPI), así como otras métricas prioritarias.

Estas capacidades permiten a un equipo de TI responder a cualquier número de preguntas del tipo "¿qué?", ​​por ejemplo:

• ¿Cuál es nuestro volumen de incidentes? ¿Cómo ha evolucionado con el tiempo?
• ¿Cuál es la tasa de fallos de cambio para el DevOps ¿Equipos? ¿Se ha producido un aumento correlativo en los problemas de los clientes?

Sin poder responder a estas preguntas sobre el «qué», los informes y predicciones más avanzados que genera el sistema de análisis pueden carecer de contexto. Un sistema de análisis de negocio de TI en esta etapa puede tener capacidades de generación de informes relativamente avanzadas, aunque carezca de un potencial analítico más maduro.

Las características y capacidades de un sistema de primera etapa pueden incluir:

• Integración con fuentes de datos clave
• Paneles e informes específicos del área de dominio
• Informes ad-hoc
• Funciones básicas de ordenación y clasificación, como fecha/hora, procesamiento analítico en línea (OLAP) y expresiones de filtro.

Funcionalidad de diagnóstico — Etapa dos

Los informes de los sistemas de la primera etapa pueden proporcionar un contexto descriptivo a una organización que intenta supervisar el estado de sus funciones y proyectos de TI, pero pueden omitir aspectos cruciales. Por ejemplo, las métricas y los indicadores clave de rendimiento (KPI) que se reportan podrían describir síntomas, pero no revelar la condición o tendencia que los provoca.

Mas maduro análisis de negocios de TI Las soluciones permiten analizar los datos en profundidad para determinar el «por qué» y describir con mayor precisión las tendencias o los resultados pasados. Esta capacidad facilita el descubrimiento y, al mismo tiempo, proporciona una representación más significativa de los datos.

Fundamentalmente, los sistemas de análisis con capacidades de diagnóstico evitan que se pasen por alto factores subyacentes importantes en una organización. Los equipos de TI que se centran únicamente en los síntomas podrían estar dejando que los problemas de raíz se prolonguen, creando no solo ineficiencias, sino también el riesgo de que los problemas subyacentes crezcan y se agraven con el tiempo.

Por lo tanto, la búsqueda de la causa raíz de un problema es uno de los mayores poderes que puede proporcionar un sistema de segunda etapa.

Un sistema informático en fase de diagnóstico puede responder a preguntas de tipo “por qué”, como por ejemplo:

• ¿Por qué nuestros costes de mantenimiento del sistema no han alcanzado los objetivos previstos durante los últimos tres meses?
• ¿Por qué los empleados tienen dificultades con las funciones de control de acceso y uso compartido de ciertos tipos de archivos?
• ¿Por qué los usuarios de tabletas tienen más problemas de bloqueo tras la última actualización, mientras que los usuarios de teléfonos inteligentes no?

Las capacidades que definen una solución de análisis de TI de segunda fase pueden incluir:

• Análisis ad hoc
• Descubrimiento de datos
• Capacidad para desglosar la jerarquía dimensional hasta el nivel raíz.
• Capacidad para analizar registros de múltiples sistemas fuente
• Capacidad para que los usuarios de TI/negocios definan rápidamente sus propias métricas.
• Informes de autoservicio
• Variedad de visualizaciones
• Análisis geoespacial interactivo enriquecido
• Fuentes de datos personalizadas
• Modelos de minería de procesos preconstruidos
• informes operativos casi en tiempo real

Funcionalidad predictivas — Tercera etapa

Los sistemas de análisis de TI de primera etapa pueden describir un problema a posteriori; los de segunda etapa pueden revelar la causa raíz del problema mediante el análisis de datos; y los de tercera etapa proporcionan información de futuro para prevenir problemas antes de que ocurran gracias a sus capacidades predictivas.

La capacidad de predecir el rendimiento de las métricas futuras permite a los equipos de TI anticiparse a los problemas antes de que se produzcan. Además, el análisis predictivo puede elaborar proyecciones de las tendencias actuales de los KPI a futuro.

El análisis predictivo también puede mostrar qué podría suceder en un escenario hipotético, lo que permite a los responsables de TI sopesar las consecuencias y los beneficios de una opción frente a otra. Cuando no es posible realizar una predicción precisa, algunos sistemas incluso pueden calcular el nivel aproximado de riesgo o incertidumbre.

Una de las preguntas más importantes que puede responder el análisis predictivo es: "¿Cuánto riesgo supone el cambio en X? ¿Cuáles son los factores que impulsan este riesgo?" Cuantificar riesgo de cambio El uso de modelos de aprendizaje automático puede descubrir factores de riesgo clave presentes en los datos históricos de cambios y utilizar esta información para predecir qué cambios tienen más probabilidades de fracasar. Con esta información, las organizaciones no solo pueden prevenir una catástrofe... fallo del cambio pero también vigilar las amenazas emergentes que puedan cambiar el éxito.

Entre las características y capacidades específicas que puede proporcionar una solución de análisis de negocios de TI de Etapa Tres se incluyen:

• Modelos preconstruidos de aprendizaje automático e IA específicos del dominio
• Previsión de métricas/KPI
• Minería de datos históricos

Funcionalidad prescriptivas — Etapa cuatro

El término «análisis predictivo» sirvió en su momento para ilustrar el horizonte del aprendizaje automático, pero las organizaciones pronto se dieron cuenta de que hacer predicciones no siempre proporcionaba la información necesaria para reaccionar ante el futuro posible. Para lograrlo, se necesita el aprendizaje automático para procesar los resultados potenciales y recomendar la opción que ofrezca la combinación óptima de oportunidades con riesgos mínimos.

En otras palabras, el análisis prescriptivo utiliza predicciones basadas en datos históricos para descubrir oportunidades futuras. Genera recomendaciones sobre la mejor manera de avanzar, minimizando el riesgo y maximizando las probabilidades de un resultado positivo. En el día a día, las capacidades prescriptivas pueden optimizar los flujos de trabajo de TI y reducir costes.

Por ejemplo, al agrupar incidentes relacionados, los líderes de TI pueden aprender que algunos tipos de incidentes tienen una causa raíz y una solución comunes que podrían ser manejadas por un nivel de soporte inferior si estuvieran habilitadas por un artículo de la base de conocimientos. Al identificar la “mejor acción siguiente” para los incidentes entrantes, los equipos pueden “anticiparse a la situación anterior”. a los equipos de nivel inferior, liberando recursos y brindando a los equipos de nivel superior nuevas oportunidades para centrarse en asuntos más importantes.

Para lograr verdaderas capacidades prescriptivas se requieren modelos de IA más avanzados, ajustados mediante aprendizaje automático y personalizados según sus fuentes de datos, entorno y nicho de mercado específicos. Una estructura adecuada de la información de origen puede ser más importante que la tecnología específica. usado.

Utilizar la analítica de negocio de TI para transformar desde dentro

El objetivo de clasificar las capacidades analíticas según sus etapas de madurez es ilustrar el potencial transformador que tienen estos sistemas.

Sin embargo, no es necesario considerar ciertas capacidades dentro de una jerarquía estricta, especialmente porque algunas capacidades técnicamente podrían representan múltiples etapas de madurez a la vezNo decimos esto para negar el valor del modelo de madurez analítica de Gartner, sino para enfatizar que no hay ningún imperativo de priorizar ninguna etapa que no se ajuste a las necesidades y desafíos específicos de su organización.

En cambio, los líderes de TI deben centrarse en el hecho de que un enfoque maduro para la organización y recopilación de datos es más importante que un sistema de análisis con funciones avanzadas. Los líderes necesitan estrategia, visión, gobernanza, habilidades humanas y tecnología. para respaldar su infraestructura analítica. Este esfuerzo les permite desarrollar sus capacidades de una manera que logre el efecto deseado.

Con el enfoque y la infraestructura adecuados, basados ​​en prioridades únicas, las organizaciones pueden llegar a la decisión correcta para adquirir una solución de análisis de negocios de TI o modificar la existente para adaptarla a sus necesidades.