Cuando hablamos de Big Data en el mundo de la gestión de servicios de TI (ITSM), estamos hablando de dos cosas muy diferentes:
- Herramientas o servicios de Big Data que TI proporciona a las empresas para gestionar las cifras y los datos de sus operaciones comerciales.
- Big Data dentro de las operaciones de TI para manejar y aprovechar datos complejos de operaciones de TI.
Servicios de Big Data para operaciones comerciales
En un mundo cada vez más competitivo e impulsado por los datos, los gerentes comerciales buscan formas efectivas de administrar e interpretar los datos comerciales, especialmente los grandes volúmenes de datos conocidos como Big Data. Las operaciones comerciales digitalizadas, como los sitios web de comercio electrónico y las aplicaciones de banca móvil, producen grandes cantidades de datos, lo que hace que su administración sea casi imposible mediante el uso de modelos computacionales tradicionales.
Los gerentes de negocios saben que en algún lugar de este océano de datos se pueden encontrar valiosos conocimientos estratégicos de negocios y quieren hallarlos. Estas personas necesitan el conocimiento y la experiencia de TI en el análisis y la manipulación de datos para descubrir esta información. Desafortunadamente, los datos son demasiado grandes, demasiado rápidos y demasiado confusos para que las aplicaciones comerciales convencionales los manejen. Por lo tanto, se deben implementar arquitecturas de nueva tecnología como MapReduce.
Esto significa que se requerirá una nueva infraestructura de soporte. Para los líderes de TI, es una oportunidad para sobresalir y establecer el departamento de TI como un jugador clave para el negocio al proporcionar herramientas y servicios que ayudarán a las empresas a dar sentido a los datos y a obtener ventajas estratégicas. Afortunadamente, las empresas pueden usar la Biblioteca de Infraestructura de TI (ITIL®), que contiene las mejores prácticas para administrar los ciclos de vida del servicio con un enfoque principal para generar valor en la entrega del mismo. Esto puede ayudar a TI a planificar el desarrollo y a lanzar y administrar servicios de Big Data que serán útiles para el negocio.
Big data dentro de ITSM
Dentro de TI, la cantidad y variedad de datos con los que ITSM tiene que trabajar también ha crecido. Aunque no está en la misma escala que Big Data en las operaciones comerciales (y, por lo tanto, no necesita nuevas arquitecturas computacionales para manejarlo), todavía hay suficiente volumen y variedad para que sea un verdadero dolor de cabeza para TI. Con el crecimiento en el tamaño y la complejidad de activos y componentes de TI a ser administrados, la cantidad de fuentes de datos y sus tipos también se han expandido de esta manera:
- Datos de activos de TI de numerosas fuentes.
- Registros de incidentes más complejos, capturando datos (adjuntos, formularios, evidencias).
- Registros de problemas.
- Registros de cambios.
- Solicitudes de servicio.
- Enlaces entre los registros del ciclo de vida de soporte (incidente/problema/cambio).
- Datos de contacto del usuario final.
- Artículos de la base de conocimiento.
- Vídeos de tutoriales.
- Sesiones de colaboración social e interacciones.
- Sesiones de mensajería instantánea (chat o similares).
- Un mayor número de modelos de proceso para soportar un portafolio de servicios más grande.
- Sistemas de monitoreo de datos.
- Interacciones con clientes desde portales de soporte web o dispositivos móviles.
El desafío para ITSM es reunir todos estos datos diversos y hacerlos disponibles y útiles para diferentes equipos de TI y para toda la comunidad más amplia de usuarios finales en la organización. Independientemente del tamaño de los datos, obtener información y valor a partir del análisis de datos es crucial para el desarrollo empresarial. Al unificar todos los datos de ITSM de diferentes fuentes, estos pueden almacenarse, analizarse y compartirse para obtener un valor generalizado en las operaciones de TI y el negocio. Al recopilar todos los datos encontrados en ITSM, los gerentes de negocios pueden analizar los datos para generar conocimientos procesables.
Los líderes de TI están buscando formas de mejorar el rendimiento de TI, reducir costos y apoyar a las empresas con nuevas innovaciones. Por otro lado, los gerentes de servicios desean seguir el ritmo de las cambiantes demandas comerciales y los encargados de TI quieren reducir los problemas de infraestructura de forma proactiva para que puedan solucionar los problemas antes de que haya algún impacto en el negocio. A pesar de los desafíos en Big Data, definitivamente hay muchos beneficios de tener una buena analítica.
Conclusiones
El departamento de TI se enfrenta a dos desafíos: la digitalización y el crecimiento de datos. Las unidades de negocios quieren nuevos servicios para ayudar a obtener valor estratégico del Big Data, mientras que TI tiene sus propias luchas internas asociadas con la gestión de datos diversos de múltiples fuentes. Estos son dos problemas diferentes con dos soluciones diferentes.
Para enfrentar este desafío, TI necesita una combinación de las personas adecuadas (científicos de datos o data scientists), procesos (el enfoque del ciclo de vida del servicio de ITIL) y herramientas (de Big Data y una solución ITSM que unifique y analice datos de múltiples fuentes).
Si está interesado en estos temas, lo invitamos a ver la grabación del webinar Protegiendo la Big Data mediante inteligencia artificial y gestión de logs que realizamos el 1 de julio de 2020. A través de él aprenderá de primera mano aspectos clave sobre los diferentes elementos del concepto de analítica de datos y cómo pueden explotarse en grandes cantidades.
