Última actualización: 03 de septiembre de 2019: experto en análisis impulsado por IA

An Soluciones de análisis de negocios de TI las capacidades deben evaluarse por su capacidad para ayudar en la toma de decisiones proactiva. El modelo de madurez de análisis (AMM) tiene sus raíces en el modelo de madurez de capacidad de software (CMM). Ambos modelos describen las diferentes etapas por las que atraviesan las empresas para alcanzar la madurez del proceso. Ya sea que un equipo de TI esté analizando su solución actual o evaluando una nueva, utilizar el modelo de madurez analítica de cuatro etapas de Gartner proporciona una perspectiva valiosa.

Gartner clasifica la madurez del análisis de datos en función de la capacidad de un sistema no solo para proporcionar información, sino también para ayudar directamente en la toma de decisiones. Los sistemas analíticos más maduros pueden permitir a los equipos de TI predecir el impacto de decisiones futuras y llegar a una conclusión para la elección óptima.

Modelo de cuatro etapas de madurez de análisis de datos de Gartner puede ayudar tanto a evaluar el estado actual de los sistemas de análisis empresarial de TI como a revelar un camino óptimo a seguir. Las cuatro etapas, en orden, son:

  • Analítica descriptiva: puede decirle que esta pasando en tu organización
  • Diagnóstico: te puedo decir por qué está pasando
  • Predictivo: te lo puedo decir Qué va a pasar o lo que probablemente sucederá
  • Prescriptivo: Te puedo decir Qué debería hacer? sobre eso

Al hacer un inventario de los desafíos y necesidades que un Solución de análisis de TI debe abordar, los tomadores de decisiones pueden evaluar las capacidades de una solución en función de la etapa en la que se encuentra la organización, aproximadamente, y dónde quiere estar en el futuro inmediato. Estas consideraciones pueden permitir a los líderes de TI formar criterios que permitan una comparación objetiva entre las soluciones disponibles y los proveedores de análisis disponibles y sus productos.

Funcionalidad descriptivas: etapa uno

La función más inmediata que puede proporcionar una solución de análisis empresarial de TI es describir el estado actual de una organización y sus proyectos de manera descriptiva pero sucinta. Las funciones de informes de referencia de los sistemas analíticos de TI permiten a los líderes monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI), así como otras métricas prioritarias.

Estas capacidades permiten que un equipo de TI responda cualquier número de "qué preguntas", por ejemplo:

  • ¿Cuál es nuestro volumen de incidentes? ¿Cómo ha ido cambiando con el tiempo?
  • ¿Cuál es la tasa de error de cambio para el DevOps equipos? ¿Ha habido un aumento correlativo en los problemas de los clientes?

Sin poder responder estas preguntas de "qué", los informes y predicciones más avanzados producidos por el sistema de análisis pueden carecer de contexto. Un sistema de análisis de negocios de TI en esta etapa puede tener capacidades de informes relativamente avanzadas a pesar de carecer de un potencial analítico más maduro.

Las características y capacidades de un sistema Stage One pueden incluir:

  • Integración con fuentes de datos clave
  • Paneles e informes específicos del área de dominio
  • Informes ad-hoc
  • Funciones básicas de clasificación 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 Etapa Uno pueden proporcionar un contexto descriptivo para una organización que intenta monitorear el estado de sus funciones y proyectos de TI, pero puede dejar de lado partes críticas de la imagen. Por ejemplo, las métricas y los KPI sobre los que se informa pueden describir los síntomas, pero no revelan la condición o la tendencia que hace que aparezcan esos síntomas.

Mas maduro análisis de negocios de TI Las soluciones tienen la capacidad de profundizar en los datos para determinar el "por qué" y describir con mayor precisión las tendencias o los resultados anteriores. Esta capacidad otorga la oportunidad de descubrimiento al mismo tiempo que proporciona una representación más significativa de los datos.

Lo que es más importante, los sistemas analíticos con capacidades de tipo diagnóstico evitan que se pasen por alto importantes factores subyacentes en una organización. Los equipos de TI que se enfocan solo en los síntomas podrían estar dejando que los problemas de origen persistan, creando no solo ineficiencias, sino también el riesgo de que los problemas subyacentes simplemente crezcan y se agraven con el tiempo.

La minería de la causa raíz de un problema, por lo tanto, es uno de los mayores poderes que puede proporcionar un sistema de Etapa Dos.

Un sistema de TI en etapa de diagnóstico puede responder preguntas de "por qué" como:

  • ¿Por qué los costos de mantenimiento de nuestro sistema no alcanzaron los objetivos de los últimos tres meses?
  • ¿Por qué los empleados enfrentan desafíos con las funciones de control de acceso y uso compartido para ciertos tipos de archivos?
  • ¿Por qué los usuarios de tabletas tienen más problemas con los bloqueos después de la actualización reciente pero los usuarios de teléfonos inteligentes no?

Las capacidades que definen una solución de análisis de TI de etapa dos pueden incluir:

  • Análisis ad-hoc
  • Descubrimiento de datos
  • Capacidad para desglosar la jerarquía dimensional hasta el nivel raíz
  • Capacidad para profundizar en múltiples registros de sistemas de origen
  • Capacidad para que los usuarios de TI/negocios definan rápidamente sus propias métricas
  • Informes de autoservicio
  • Gama de visualizaciones
  • Rico análisis geoespacial interactivo
  • Fuentes de datos personalizadas
  • Modelos de minería de procesos prediseñados
  • Informes operativos casi en tiempo real

Funcionalidad predictivas: etapa tres

Los sistemas de análisis de TI de la etapa uno pueden describir un desafío en retrospectiva, los sistemas de la etapa dos pueden revelar la causa raíz del desafío a través de la información. Los sistemas Stage Three brindan previsión para prevenir problemas antes de que ocurran gracias a sus capacidades predictivas.

Ser capaz de predecir el rendimiento de las métricas futuras puede permitir a los equipos de TI anticipar los desafíos antes de que ocurran. Además, el análisis predictivo puede trazar proyecciones para las tendencias actuales de KPI en el futuro.

El análisis predictivo también puede demostrar lo que podría suceder en un escenario hipotético, lo que permite a los líderes de TI sopesar las consecuencias y los beneficios de una opción sobre otra. Cuando no se puede hacer una predicción precisa, algunos sistemas pueden incluso calcular el nivel aproximado de riesgo o incertidumbre.

Sin embargo, una de las preguntas más importantes que puede responder el análisis predictivo es: “¿Cuánto riesgo presentará el cambio X? ¿Cuáles son los impulsores de este riesgo?” cuantificando cambio de riesgo El uso de modelos de aprendizaje automático puede descubrir factores de riesgo clave contenidos en los datos de cambios históricos y usar esta información para predecir qué cambios tienen más probabilidades de fallar. Con esta información, las organizaciones no solo pueden prevenir una catástrofe cambio de falla pero también monitorear las amenazas emergentes para cambiar el éxito.

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

  • Modelos de IA y aprendizaje automático específicos de dominio prediseñados
  • Pronóstico de métricas/KPI
  • Minería de datos históricos

Funcionalidad prescriptivas: etapa cuatro

El término "análisis predictivo" alguna vez sirvió para ilustrar el horizonte del aprendizaje automático, pero las organizaciones aprendieron rápidamente que hacer predicciones no siempre proporcionaba la información necesaria para reaccionar ante el posible futuro. Para lograrlo, se necesita el aprendizaje automático para procesar los resultados potenciales y recomendar uno que proporcione la combinación óptima de oportunidades con riesgos mínimos.

En otras palabras, el análisis prescriptivo usa predicciones basadas en datos pasados ​​para descubrir oportunidades futuras. Generan recomendaciones para el camino óptimo para avanzar con un riesgo mínimo y máximas posibilidades de resultado positivo neto. En el día a día, las capacidades prescriptivas pueden servir para hacer que los flujos de trabajo de TI sean más eficientes y al mismo tiempo reducir los costos.

Por ejemplo, al agrupar los incidentes relacionados, los líderes de TI pueden aprender que algunos tipos de incidentes tienen una causa raíz común y una resolución que podría ser manejada por un nivel de soporte inferior si estuviera habilitado por un artículo de la base de conocimientos. Al identificar la "siguiente mejor acción" para los incidentes entrantes, los equipos pueden "cambiar a la izquierda" a equipos de nivel inferior, liberando recursos y permitiendo que los equipos de nivel superior tengan nuevas oportunidades para centrarse en cuestiones más importantes.

Para lograr verdaderas capacidades prescriptivas se requieren modelos de IA más avanzados ajustados a través del aprendizaje automático y personalizados para sus fuentes de datos, entorno y nicho de mercado específicos. El la estructura adecuada de la fuente de información puede ser más importante que la tecnología específica usado.

Uso de IT Business Analytics para transformar desde dentro

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

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

En su lugar, 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 la estrategia, la visión, la gobernanza, los conjuntos de habilidades humanas y la tecnología para respaldar su infraestructura de análisis. Este esfuerzo prepara el escenario para que alcancen sus capacidades de una manera que logre el efecto deseado.

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

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