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AIOps: de operaciones en silos a una infraestructura TI inteligente

Cómo la Analítica Avanzada y el Machine Learning mejoran la infraestructura tecnológica
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18 de Diciembre de 2019
Analítica avanzada
Data Science
Inteligencia artificial

En un entorno tecnológico cambiante y en continua evolución, en el que las infraestructuras IT crecen en complejidad debido a la agregación de sistemas propios y servicios en la nube, los métodos tradicionales de monitorización y parametrización de la información quedan a menudo obsoletos. Esto inutiliza o minimiza el proceso de extracción del valor contenido en los datos.

Al mismo tiempo, las organizaciones no pueden descuidar la calidad de sus servicios, algo clave a la hora de marcar la diferencia con la competencia, y determinante para satisfacer a un cliente exigente. Proporcionar un nivel óptimo de servicios es crítico, y garantizarlo mediante la optimización de la eficiencia operativa del entramado tecnológico que los sustenta, se convierte en una responsabilidad ineludible.

En este contexto, se ha desarrollado en los últimos años el concepto de AIOps: se trata de un término genérico referido a la aplicación de Inteligencia Artificial y técnicas de Machine Learning a la gestión de infraestructuras tecnológicas complejas, con el fin de automatizar el análisis de los datos y las operaciones rutinarias de mantenimiento.

La automatización inteligente de las operaciones escanea el estado de la infraestructura TIC, analizando los datos que la integran en busca de problemas operativos o demandas cambiantes de recursos. Los algoritmos no supervisados analizan de manera autónoma toda la información contenida en un sistema, anticipándose a imprevistos que podrían interrumpir el correcto funcionamiento de todo el sistema, y facilitando una gestión más ágil y eficiente de toda la operativa IT.

La principal diferencia con RPA, basadas en reglas fijas, es la flexibilidad: AIOps no se rige por criterios determinísticos, sino que dota al algoritmo de autonomía, de tolerancia hacia las excepciones y de capacidad de aprendizaje, para determinar, a partir de la observación de los datos, si lo que está ocurriendo dentro del ecosistema IT es normal o atípico.

¿Cómo ayuda AIOps al departamento IT?

Una visión completa de todas las fuentes que vierten datos en el sistema permite a los algoritmos llegar a la causa raíz de cualquier problema, y detectar potenciales anomalías en su infraestructura interna. Este proceso se lleva a cabo:

  • Procesando una ingente cantidad de datos a enorme velocidad, al emplear Inteligencia Artificial y Machine Learning para encontrar y priorizar, ayudando a resolver tareas vitales.
  • Analizando en profundidad los datos, de modo que emerjan los patrones ocultos de comportamiento y las posibilidades de actuar sobre ellos.
  • Automatizando tareas rutinarias, lo que permite a los equipos IT suprimir trabajos manuales, agilizar flujos de trabajo, mejorar la colaboración y establecer una operativa autónoma.

De esta forma, AIOps proporciona a las organizaciones beneficios como:

  • Disponibilidad continua e ininterrumpida de productos y servicios.
  • Resolución preventiva de problemas: la seguridad pasa de reactiva a proactiva.
  • Supresión de silos y empuje a la colaboración, gracias al trabajo con todos los datos relacionados con el negocio, no solo muestras escogidas.
  • El análisis en profundidad de los registros ayuda a mostrar el impacto de las decisiones directivas y evaluar la eficiencia de las estrategias de negocio adoptadas.
  • Los insights que facilitan las herramientas analíticas serán más exhaustivos que los  que provienen de un conjunto de reglas fijas.

 

Si quieres conocer en profundidad las ventajas que esta tecnología brinda a la eficiencia operativa de las compañías, descarga el informe completo.

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Los autores
Javier Andrés Galvis Moreno
Manager Data Science & Artificial Intelligence
https://www.linkedin.com/in/javiergalvis/?originalSubdomain=es
Fàtima Galán Armell
Senior Manager Expert Data Science & Artificial Intelligence
https://www.linkedin.com/in/fatimagalan/
Víctor Moreno Martínez
Senior Data Scientist
https://www.linkedin.com/in/v%C3%ADctor-moreno-mart%C3%ADnez-84bbb270/

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