Como o analytics pode otimizar as práticas de TI? - Blog da ValueHost
Compreender a influência do big data analytics no ambiente corporativo dos dias atuais não é uma tarefa complicada, já que praticamente todos os setores de uma empresa inserem, trocam e modificam informações o tempo todo. Os dados são vitais para o cumprimento de métricas operacionais, metas comerciais e reputação nas mídias digitais.
É nesse mesmo contexto que o setor de TI costuma lidar com pressões orçamentárias, com uma imensa diversidade de novas tecnologias e, sobretudo, com uma enorme quantidade de chamados envolvendo dispositivos especializados em segurança de rede e aplicações.
Toda essa demanda pode ser facilitada por meio dos insights extraídos da análise de dados. Quer entender como? Então, continue a leitura.
Por que o data analytics é tão importante nos dias atuais?
No geral, a análise de big data ajuda as organizações a aproveitarem seus dados e usá-los para identificar novas oportunidades. Isso, por sua vez, leva a movimentos de negócios mais inteligentes, operações eficientes, lucros altos e clientes felizes. A seguir, vamos entender como isso acontece na prática, confira.
As tecnologias de big data, como o Hadoop e a análise baseada em nuvem, trazem vantagens de custo significativas quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados, além de identificarem formas mais eficientes de fazer negócios.
Com a velocidade dessas ferramentas e da análise na memória, combinada com a capacidade de explorar novas fontes de dados, as empresas podem analisar informações imediatamente e tomar decisões com base no que aprenderam.
Com a capacidade de avaliar as necessidades e a satisfação do cliente por meio de análises, surge o poder de oferecer aos clientes o que eles desejam. Com o data analytics, mais empresas estão criando produtos para atender às necessidades dos consumidores.
Com o boom do big data, as empresas estão procurando maneiras de usar esses dados para melhorarem a satisfação dos clientes. Além disso, também é possível verificar produtos que estão indo bem no mercado e ajudar a desenvolver novos.
Isso também funciona de outra maneira: as empresas podem agilizar a gama de produtos, sugerindo descartar aqueles que não estão funcionando no mercado. Elas podem usar os insights da análise para atualizar ou projetar novos sistemas para a organização.
Os departamentos de TI podem oferecer serviços de suporte aos clientes internos, ajudando-os a aproveitar seus dados e a liberar insights valiosos para alcançarem uma vantagem competitiva sobre os outros. Na verdade, isso representa a integração entre a tecnologia da informação e os negócios.
Aprendizado de máquina e análise de negócios pode ser considerada uma união perfeita. Trabalhando juntos, eles podem reduzir as chances de erros humanos, já que os sistemas preveem tendências sem programação explícita.
Um exemplo do dia a dia pode ser o Google Maps, pois, assim como a Inteligência Artificial, usa análise preditiva para prever e sugerir qual é o melhor caminho a percorrer para chegar a um determinado destino, eliminando rotas com tráfego intenso. Profissionais de TI com suas fortes habilidades em software podem ser adeptos do aprendizado de máquina.
Como ele pode melhorar seu gerenciamento de serviços de TI?
Quando tratamos da performance da TI, é necessário observar a medição e o monitoramento desse desempenho por meio de métricas variadas. No geral, esse processo deve focar as operações, a infraestrutura e o gerenciamento das atividades de tecnologia. Outras categorias a serem avaliadas são:
tempo de resposta de aplicações;
performance do processamento dos dados;
desempenho das comunicações.
Tendo isso em vista, o analytics pode contribuir de formas variadas.
Identificando problemas de desempenho rapidamente
As soluções de big data permitem reunir dados históricos sobre o desempenho e os problemas do sistema. Com o tempo, essas informações podem ser muito benéficas, ajudando a isolar com rapidez e precisão novos problemas que surgem.
Isso permite que o seu service desk resolva problemas de desempenho e gargalos sem passar por um longo e dispendioso processo de solução de problemas. Muitas vezes, as respostas geradas pelo data analytics não são o que os humanos esperam, levando sua equipe a soluções imprevistas rapidamente e com poucos problemas.
Detectando e resolvendo problemas intermitentes
Problemas intermitentes estão entre os mais difíceis de rastrear e resolver. Às vezes, não é óbvio para o espectador qual série de eventos levou ao desencadeamento do problema, e é difícil ou impossível replicar as condições para determinar o que está acontecendo.
O data analytics pode ver toda a confusão para determinar a sequência de eventos que leva ao problema. Isso pode ser extremamente útil para identificar e corrigir situações particularmente frustrantes dentro de um sistema complexo, economizando horas de trabalho na sua central de serviços.
Coletando e utilizando dados não estruturados
Muitos dos dados que o seu balcão de serviços de TI tem estão em uma forma não estruturada. Isso inclui informações coletadas durante telefonemas para o suporte técnico, e-mails, mensagens instantâneas e muito mais. As soluções de big data podem ajudar a reunir e formatar essas informações não estruturadas para que se tornem úteis na solução de gerenciamento de serviços de TI.
Por exemplo, imagine que um dos departamentos da sua empresa tem um problema recorrente, mas ninguém conseguiu identificar o que está causando isso. As informações pertinentes necessárias para resolver o problema estão contidas em chamadas telefônicas gravadas para o service desk e em e-mails dos gerentes de departamento para sua equipe de TI.
Com a análise de big data, essas pistas ocultas podem ser trazidas à luz. Ou seja, um problema complicado pode ser resolvido com um simples relatório gerado pelo analytics.
Melhorando sua base de dados de conhecimento e recursos de autoatendimento
O big data também pode ser usado para analisar as consultas em sua base de conhecimento e portais de autoatendimento. Isso ajuda a identificar novas tendências no serviço, bem como rastrear problemas e melhorar as funções de autoatendimento.
Por exemplo, se a análise de big data detectar que um número crescente de perguntas sobre um determinado problema está aparecendo, a equipe de TI pode desenvolver uma maneira melhor de resolver esse problema.
Da mesma forma, se mais pessoas estão solicitando um determinado serviço que você não oferece, ele identifica uma maneira de adicionar e melhorar seus serviços. Os dados também apontarão para lacunas na sua base de conhecimento que precisam ser preenchidas.
O big data é apenas uma das muitas ferramentas que o service desk pode alavancar para melhorar o desempenho e atendimento ao cliente, além de trazer uma vantagem competitiva mais forte.
As empresas precisam começar a profissionalizar o uso de análises e relatórios para aproveitarem os dados que já têm para descobrirem e explorarem oportunidades de otimização da TI. Investir em ferramentas de data analytics pode não ser um custo, mas, sim, um benefício para ganhar mais organização e agilidade.
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