Intelligenza operativa. Ti dicono qualcosa queste due parole? Se tua la risposta è no, questo post fa al caso tuo. Definiremo cos'è l'intelligenza operativa e ti spiegheremo cosa dovresti fare per sfruttare il suo potere e aiutare la tua organizzazione a svilupparsi. Imparerai anche perché farlo è nel tuo interesse.

E se la tua risposta è "sì"? Dovresti comunque continuare a leggere. Anche se conosci già in parte l'intelligenza operativa, con questo post potrai comunque imparare informazioni preziose e dettagliate che potrai applicare nella tua azienda e che ti aiuteranno ad approfondire ulteriormente il tuo approccio all'intelligenza operativa.

Intelligenza operativa: definizione

Iniziamo cercando di trovare una definizione ragionevole di intelligenza operativa.

La definizione di Wikipedia
Possiamo iniziare andando a vedere cosa ci propone Wikipedia e partire da lì per trovare una definizione migliore. Ecco quella definizione:

L'intelligenza operativa (IO) è una categoria di analisi di business dinamica e in tempo reale che offre visibilità e informazioni dettagliate su dati, eventi di streaming e operazioni aziendali. Le soluzioni di IO eseguono query a fronte di feed di dati in streaming e di dati di eventi per fornire risultati analitici come istruzioni operative. L'IO dà alle organizzazioni la possibilità di prendere decisioni e agire immediatamente su queste informazioni analitiche attraverso azioni manuali o automatizzate.

Che conclusioni possiamo trarre dalla prima frase? Fondamentalmente, l'intelligenza operativa si riferisce a un set di tecniche e strumenti che hanno la funzione di estrarre informazioni da grandi quantità di dati generati dalle operazioni aziendali. Abbiamo anche imparato che questo processo è pensato per essere dinamico e in tempo reale: tutto questo ci porta a pensare all'automazione. La terza frase cerca di approfondire un po' il funzionamento dell'intelligenza operativa, spiegando che le query vengono eseguite a fronte di origini dati diverse per raccogliere risultati analitici sotto forma di istruzioni operative.

Queste due parole ("istruzioni operative") si legano alla perfezione con la parte finale della definizione, che ritengo catturi l'aspetto fondamentale dell'intelligenza operativa: il processo decisionale.

Definizione rielaborata
Quindi, ecco come definirei l'intelligenza operativa:

Con intelligenza operativa si intende un set di tecnologie che può estrarre informazioni utili da diverse origini dati, in modo dinamico e in tempo reale, per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni.

Sicuramente è tutt'altro che perfetta, ma penso sia adeguata alle finalità di questo post. Ora che abbiamo superato la definizione, è ora della prossima domanda: perché dovresti preoccupartene?

Perché scegliere l'intelligenza operativa

Ora che sai cos'è l'intelligenza operativa, è arrivato il momento di decidere se fa per te. Quali aspetti di questa pratica offrirebbero alla tua azienda un vantaggio competitivo?

Visto che non esiste niente di gratuito a questo mondo, anche implementare una nuova pratica nella tua organizzazione non sarà gratis. Che sia di denaro, di tempo o più probabilmente entrambi, l'intelligenza operativa richiede un investimento. Quindi, se vuoi che la tua organizzazione adotti l'intelligenza operativa, dovrai convincere i tuoi colleghi e i tuoi superiori. Come puoi riuscirci? Continua a leggere e impara come dimostrare perché vale la pena fare un tale investimento.

I log: probabilmente ne avete una montagna...
Nello sviluppo di software, la tua azienda usa (auspicabilmente) qualche strumento per assicurarsi che l'applicazione funzioni come previsto. Ma a volte qualcosa va storto, anche con una strategia di qualità molto solida. Cosa fare una volta che un'app viene rilasciata? Incrociare le dita e sperare che vada tutto bene? Come si suol dire, la speranza non è una strategia. Ed è proprio una strategia quello che ti serve: una strategia di monitoraggio.

La registrazione dei log è senza dubbio un componente fondamentale di un buon approccio di monitoraggio. È per questo che probabilmente avete una grande quantità di dati sotto forma di voci di log. E questo ci porta al prossimo punto.

...E probabilmente nascondono un grande valore
Spesso i log hanno origini umili. Generalmente venivano creati come aiuto per un debug postmortem ed erano composti da un unico timestamp e una traccia dello stack di un'eccezione, ma non molto altro.
Tuttavia, con il passare del tempo, i nostri registri, un tempo modesti, iniziano ad accumulare più dati. Che sia stato per fini amministrativi o di sicurezza, o perfino per esigenze normative, le voci di log sono rapidamente diventate piene di dati che possono essere preziosissimi.

Gli aghi delle informazioni dettagliate nel pagliaio dei dati
Possiamo trarre due conclusioni dalle due sezioni precedenti:

1. Visto che la registrazione dei log è una parte fondamentale della strategia di monitoraggio delle applicazioni moderne, una normale applicazione avrà diverse voci di log.
2. Queste voci possono contenere un tesoro nascosto sotto forma di preziose informazioni dettagliate.

La parola chiave dell'elemento precedente è "nascosto". A cosa serve avere informazioni preziose senza potervi accedere? È ancora più triste del non possedere affatto tali informazioni.

Ed è per questo che l'intelligenza operativa può avere un grande impatto sulla tua organizzazione. È il pezzo mancante del puzzle che ti permetterà di utilizzare le informazioni già presenti, estrarle e trasformarle in conoscenze che aiuteranno la tua organizzazione a prendere decisioni strategiche.

Attivare l'intelligenza operativa nella tua organizzazione

Se hai letto fino a qui, sarai d'accordo sull'importanza dell'intelligenza operativa. Ora, come puoi implementare questa strategia concretamente? È ciò di cui parleremo adesso.

Tuttavia, questa sezione non sarà un tutorial completo, ma piuttosto una breve guida di base. Vedremo alcuni passaggi iniziali per utilizzare l'intelligenza operativa. Man mano che scoprirai di più, potrai trasformare questo approccio bootstrap in un processo più sofisticato.

Gettare le basi
Iniziamo con un'analogia. Lo sai che non tutto il codice può essere testato allo stesso modo, vero? Prima di aggiungere test delle unità in un codice base, devi prima assicurarti che il codice rispetti alcuni criteri. Deve avere bassi livelli di accoppiamento, utilizzare l'inserimento delle dipendenze, essere modulare... e la lista va avanti.

In modo analogo, non tutte le raccolte dei log sono preparate allo stesso modo per l'intelligenza operativa. A seconda dell'aspetto attuale dei tuoi log, potresti dover fare un bel po' di preparativi.

Per prima cosa, devi assicurarti che i tuoi log seguano standard ben consolidati. Questo, ad esempio, è un problema comune: hai dei log di clienti sparsi in diversi fusi orari. Ma le voci di log hanno timestamp espressi nell'ora locale di ogni cliente. Se vorrai svolgere qualsiasi tipo di analisi basata sul tempo, sarai nei guai. La prassi consigliata in questo caso è esprimere sempre i timpestamp in UTC mentre si registrano i log e usare sempre il formato ISO-8601. In alternativa, puoi anche registrare i log nell'ora locale di ogni cliente, aggiungendo la differenza dall'UTC.

È anche importante utilizzare etichette standard per i livelli delle voci, come INFO, AVVISO, e così via. Devi poter distinguere rapidamente tra i diversi tipi di eventi che vengono registrati.

Potresti anche voler fare un passo in più e utilizzare la registrazione di log strutturati, che consiste nel registrare voci di log in un linguaggio strutturato, come XML, JSON o linguaggi simili. Questo permette di eseguire operazioni analitiche più potenti sui tuoi log in modo più semplice.

Che strumenti posso utilizzare per sfruttare l'intelligenza operativa?
Una volta preparati i tuoi dati, è arrivato il momento di pensare agli strumenti. Ed ecco qui uno strumento che soddisfa perfettamente i requisiti dell'intelligenza operativa: Amazon OpenSearch Service.

Amazon OpenSearch Service semplifica l'esecuzione di analisi interattive dei dati dei registri, il monitoraggio delle applicazioni in tempo reale, la ricerca Web e altro ancora. OpenSearch è una suite di ricerca e analisi dei dati distribuita open source derivata da Elasticsearch. Amazon OpenSearch Service offre le versioni più recenti di OpenSearch, supporto per 19 versioni di Elasticsearch (versioni da 1.5 a 7.10) e funzionalità di visualizzazione basate su Pannelli di controllo OpenSearch e Kibana (versioni da 1.5 a 7.10). Con Amazon OpenSearch Service ad alimentare la tua intelligenza operativa, la tua organizzazione prenderà decisioni ancora più rapidamente: questo può fare la differenza tra battere i tuoi concorrenti sul mercato o esserne completamente sconfitto.

Inizia a sfruttare il potere dell'intelligenza operativa oggi

In questo post, abbiamo parlato dell'intelligenza operativa: cosa significa questo termine, perché l'investimento vale la pena e come preparare la tua organizzazione prima dell'implementazione. Abbiamo anche visto perché Amazon OpenSearch Service è lo strumento perfetto per recuperare le informazioni preziose che si perdono sotto la tua montagna di dati di log.

Prova Amazon OpenSearch Service oggi. Il tuo rapporto con i tuoi dati di log non sarà più lo stesso.

OpenSearch include alcuni codici Elasticsearch con licenza Apache di Elasticsearch B.V. e altri codici sorgente. Elasticsearch B.V. non è la fonte dell’altro codice sorgente. ELASTICSEARCH è un marchio registrato di Elasticsearch B.V.

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