¿Por qué le debes poner atención a los datos máquina de tu organización?

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¿Por qué le debes poner atención a los Datos Máquina de tu organización?

Hace poco no había forma de integrar y analizar los datos maquina, pero actualmente ya existe la plataforma que logra integrarlos.

Por: Ing. Leonardo Tamayo,

Director Comercial de Cryptos Systems, S.A. de C.V. leonardo.tamayo@cryptos.com.mx www.cryptos.com.mx

El problema que enfrentamos

Hoy nos hemos acostumbrado a vivir en una era de hiperconectividad, y gracias a la pandemia, nuestra vida es incluso más digital, remota y automatizada que antes. Tal como lo dijo Satya Nadella (04,2020), CEO de Microsoft “Hemos visto dos años de transformación digital, consolidarse en dos meses. Desde el aprendizaje y el trabajo en equipo a distancia, hasta las ventas y el servicio al cliente, pasando por la infraestructura y la seguridad crítica de la nube”. 1

Actualmente, nuestro trabajo y vida diaria dependen de una gran cantidad de equipos y sistemas para poder hacer nuestras actividades cotidianas.

No es raro ver en una organización de tamaño mediano, que tan solo su departamento de seguridad informática tiene por lo menos 15 equipos de seguridad distintos, cada uno resolviendo un problema particular, los cuales son responsabilidad de un grupo sumamente reducido de ingenieros, sobrepasados por la carga de trabajo diario y con el reto enorme de administrar estas distintas tecnologías.

Y si administrar tantos equipos es ya un problema, planear y tratar de hacer algo como un análisis predictivo del comportamiento de estos equipos es casi imposible.

El problema de administración crece cuando observamos que estas herramientas no se comunican unas con otras, por lo que cada una de ellas tiene, por ejemplo, su propia solución de monitoreo, la cual por lo general solo deja indagar qué pasa con esa herramienta en particular, pero no que sucede con el equipo instalado justo al lado.

En un día cualquiera, la resolución de problemas operativos enfrenta a los administradores a perseguir la causa raíz de un cierto problema en varios dispositivos con reuniones interminables y difíciles con cada uno de los responsables de cada dispositivo, lo cual provoca que la solución de cualquier problema sea un proceso complejo y lento.

Vale decir que lo anterior igual lo viven administradores de bases de datos, equipos de telecomunicaciones, equipos industriales, etc. por la simple razón de que los datos máquina hasta hace poco no había forma de integrarlos y analizarlos haciendo uso de una plataforma unificada que pudiera leerlos sin importar la fuente. La buena noticia es que estas plataformas ya existen.

¿Qué me ofrece hoy una plataforma de Data Analytics?

Día a día, nuestros equipos industriales, bases de datos, equipos de telecomunicaciones, equipos de seguridad informática, aplicaciones bancarias, etc., generan volúmenes enormes de datos que no son aprovechados en su totalidad. Por lo general, estos datos requieren de un análisis complejo y multivariado para detectar oportunidades de ahorro y optimización de nuestros procesos productivos o de nuestros servicios.

Gracias a avances tecnológicos recientes sumamente importantes, actualmente existen en el mercado plataformas de monitoreo y análisis de datos, que permiten organizar, correlacionar eventos y analizar información en tiempo real a partir de enormes cantidades de datos máquina de prácticamente cualquier fuente.2

Utilizando estas plataformas de análisis de datos, podemos descubrir el valor de la información que generan todos y cada uno de los equipos y sistemas que usa nuestra organización. Podremos entender a detalle el comportamiento de una transacción bancaria simple y enriquecerlo con algoritmos de machine learning3 para detectar las cargas de trabajo de los servidores en los que se aloja la aplicación.

Se pueden analizar tendencias a partir de millones de eventos provenientes de la lectura de sensores de temperatura, rutinas robóticas de una línea de producción; con el fin de detectar oportunidades que prevengan fallas, promuevan ahorros y mejoras proactivas en una línea de armado, ensamble o soldadura, por poner solo un ejemplo.

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Es posible nutrir una plataforma de análisis de datos con datos provenientes de nuestros equipos de telecomunicaciones, equipos de seguridad informática, aplicaciones críticas, nuestro portal o intranet, servidores de aplicaciones empresariales, plataformas de redes sociales, hipervisores, sensores industriales, bases de datos o de lagos y silos de datos. Todo lo que abre una posibilidad casi infinita para revisar y analizar lo que pasa en nuestro entorno, sin importar nuestro sector o giro de negocio. A partir de esto podremos:

Monitorear en tiempo real nuestros equipos o procesos críticos Correlacionar eventos provenientes de distintas fuentes Generar ahorros operativos significativos (Lower MTTI/R-investigate & repair) Monitorear KPIs (Key Performance Indicators) High level KPIs Low level KPIs Crear análisis predictivos basado en algoritmos de Machine Learning

¿Y por dónde empiezo?

Un método sugerido es definir cuáles son las infraestructuras, sistemas o procesos críticos de mi organización que requiero monitorear y analizar. Hay que definir un caso de uso relevante para que mi organización detone un proyecto relevante de Data Analytics. Algunas empresas empiezan por monitorear infraestructuras críticas, y a partir de este primer caso de uso se irán construyendo los nuevos casos de uso, algunos incluso para otras áreas de la empresa, lo que ayuda a socializar la plataforma.

Se recomienda consolidar un proyecto integral de la mano de un socio consultor, y desarrollar un equipo técnico interno que sea el encargado de hacer futuras mejoras a la plataforma, que pueda desarrollar nuevos casos de uso, no solo operativos, también de negocio.

El timing sí importa

Hoy a raíz de esta pandemia, el truco consiste en centrarse más que nunca en las iniciativas fundamentales para el negocio. Por ejemplo, aquellas que mejoran nuestra capacidad para competir o lograr nuestra misión, dándole prioridad a tecnologías que nos acerquen a nuestros clientes y nos brinden información más inteligente.

Una plataforma de Data Analytics debiera ser nuestro tablero de control de los principales indicadores de la empresa. No crear nuestro propio tablero de control sería como querer participar en el Gran Premio de Mónaco con un VW Beetle 1968. Correríamos ciegos y sin mucha idea de lo que pasa con nuestro auto durante la carrera.

Actualmente podemos tener visibilidad en tiempo real de cientos de sensores del auto y planear en consecuencia. Lo mismo podemos hacer hoy con nuestra empresa, sensar y analizar áreas, procesos, equipos y aplicaciones críticas en tiempo real; lo cual es necesariamente invaluable para la operación y planeación de cualquier empresa.

“Every IT problem is a data problem”

Referencia:

1. https://www.livemint.com/companies/news/satya-nadella-we-saw-2years-of-digital-transformation-in-2-months-11588219678520.html 2. Una interesante revisión anecdótica de cómo se desarrollaron las primeras plataformas de correlación se detalla en: “God View”. Arthur Holland Michel. Wired Magazine, April 2021 3. El aprendizaje de máquinas (del inglés, “machine learning”) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. De forma más concreta, los investigadores del aprendizaje de máquinas buscan algoritmos para convertir muestras de datos en programas de computadora sin tener que escribir los últimos explícitamente.