შეცდომების პროგნოზირება და გამოსწორება დღეს კომპანიებისთვის უდიდესი ინოვაციაა და ციფრული მოგზაურობის კურატორი კომპანია Delfia ასრულებს ამ პიონერულ სამუშაოს, თუმცა ის ამ ფუნქციას სცილდება: კომპანია აძლიერებს თავის მუშაობას ბიზნესზე ორიენტირებულ დაკვირვებადობაში, სერვისში, რომელიც სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება იმ კომპანიებისთვის, რომლებსაც სურთ ტექნიკური მუშაობის შერწყმა რეალური ღირებულების გენერირებასთან.
მონაცემების, ინფრასტრუქტურისა და მომხმარებლის გამოცდილების სფეროში მყარი გამოცდილებით, Delfia ამტკიცებს, რომ დაკვირვებადობა აღარ არის ტექნიკური ინსტრუმენტი და შედეგების ამაჩქარებლად იქცა. „დღეს შესაძლებელია მთელი ციფრული გამოცდილების თვალყურის დევნება, ინფრასტრუქტურიდან ფინანსურ ზეგავლენამდე, თითქმის რეალურ დროში მიღებული მონაცემებითა და მეტრიკებით, რომლებიც პირდაპირ კავშირშია სტრატეგიულ ბიზნეს ინდიკატორებთან, როგორიცაა შემოსავალი, გადინება და შეკვეთის გაფორმების დრო“, - განმარტავს როდრიგო ბოკი, Delfia-ს დამფუძნებელი და პრეზიდენტი. „დაკვირვებადობა არის კომპასი, რომელიც ტელემეტრიის ყოველ ბაიტს კონკურენტულ უპირატესობად გარდაქმნის“, - დასძენს ის.
Delfia უკვე იყენებს ავტომატიზაციას 95%-ზე მეტი სანდოობით ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა ავტომატური მასშტაბირება და ავტომატიზირებული ინციდენტების აღმოფხვრა. კომპანია ამჟამად ტესტირებას უკეთებს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს, რომელსაც შეუძლია შემოგვთავაზოს სრული სამოქმედო გეგმები მონაცემების დიდი მოცულობისა და ტექნიკური და კომერციული კონტექსტების საფუძველზე, ადამიანების მიერ საბოლოო დადასტურებით. მიზანია კიდევ უფრო ინტელექტუალურ და პროაქტიულ მოდელზე გადასვლა, რომელშიც დაკვირვება არა მხოლოდ აღმოაჩენს ჩავარდნებს, არამედ გირჩევთ საუკეთესო რეაგირებას ბიზნესის უწყვეტობის უზრუნველსაყოფად.
ტექნიკური მონაცემებიდან სტრატეგიულ გადაწყვეტილებებამდე
Delfia-ს წინადადება სცილდება „სასიცოცხლო ნიშნების“ ტრადიციული მონიტორინგის ფარგლებს, როგორიცაა CPU, მეხსიერება და ჟურნალები. კომპანია აკავშირებს მონაცემთა მრავალ წყაროს, მათ შორის მეტრიკას, მოვლენებს, ჟურნალებს, კვალის მონაცემებს და პროდუქტის მონაცემებს, როგორიცაა კონვერსიები და გადახდები, რათა შესთავაზოს მთელი ციფრული ოპერაციის ერთიანი ხედვა. ეს მიდგომა შესაძლებელს ხდის ანომალიების სწრაფად აღმოჩენას და კრიტიკულ KPI-ებზე ზემოქმედების პროგნოზირებას, რაც ტექნიკურ პრობლემებს ქმედით ბიზნეს ანალიზად გარდაქმნის.
ეს პროცესი იწყება მომხმარებლის მოგზაურობის დეტალური რუკებით და თითოეულ ტრანზაქციასა და ჩართულ ტექნიკურ კომპონენტებს შორის კავშირის დადგენით. ტელემეტრია გამდიდრებულია კომერციული ინფორმაციის ფენით, მათ შორის ისეთი ცვლადებით, როგორიცაა შეკვეთის ღირებულება და მომხმარებლის პროფილი. ამ მიზნით, Delfia იყენებს ხელოვნური ინტელექტის მქონე კორელაციის მოდელებს, რაც საშუალებას იძლევა ჩავარდნების, შენელებების ან გამოყენების პიკების ფინანსური ზემოქმედების პროგნოზირებადი ანალიზის.
კომპანია ასევე აყალიბებს მომსახურების კატალოგებსა და მომსახურების გეგმებს (SLO) მეტრიკებისა და პასუხისმგებლობების მკაფიო ხილვადობით, ტექნიკური და ბიზნეს სფეროების საერთო მიზნების გარშემო განლაგებით. ამ გზით, ტექნიკური გადაწყვეტილებები მიიღება ბიზნესზე გაზომვადი ზემოქმედების საფუძველზე.
შედეგები მრავალ სექტორში
ბიზნესზე ორიენტირებული დაკვირვებადობა უკვე აჩვენებს პირდაპირ გავლენას ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ელექტრონული კომერცია, ფინანსური მომსახურება, ლოჯისტიკა და მომხმარებლის გამოცდილება. მაგალითად, საცალო ვაჭრობაში ეს მიდგომა ამცირებს გადახდის დროს და ზრდის კონვერსიას. ფინანსურ სექტორში ის აუმჯობესებს მყისიერი გადახდების ეფექტურობას და უზრუნველყოფს ისეთი რეგულაციების დაცვას, როგორიცაა ღია ფინანსები. ლოჯისტიკაში ის საშუალებას იძლევა მარშრუტის ოპტიმიზაციისა და კონტრაქტით გათვალისწინებული ჯარიმების თავიდან ასაცილებლად, ხოლო პროდუქტისა და მომხმარებელთა გამოცდილების სფეროებში ის ხელს უწყობს ტექნიკური შესრულების დაკავშირებას NPS-თან და მომხმარებლის კმაყოფილებასთან.
სხვადასხვა სექტორის კომპანიები უკვე განიცდიან Delfia-ს ბიზნესზე ორიენტირებული დაკვირვების უპირატესობებს. მაგალითად, ციფრული ვალის მოლაპარაკების სპეციალიზებულმა ფინტექ კომპანია Acerto-მ მოახერხა ხარვეზების დიაგნოსტიკის დროის 40%-ით შემცირება, რითაც პრობლემების მოგვარება დღეებიდან დაახლოებით ორ საათამდე დააჩქარა. საცალო ვაჭრობის ქსელმა Havan-მა შავი პარასკევის წინ მონიტორინგის დაფარვა 100%-მდე გააფართოვა, რამაც ინციდენტებზე რეაგირების საშუალო დრო მკვეთრად შეამცირა. მობილობის კომპანია Localiza&Co-მ, რომელიც ძირითადად მანქანების გაქირავებაზე იყო ორიენტირებული, 130 პოტენციური შეცდომა იწინასწარმეტყველა და ორწლიანი სიმწიფის ნახტომი მიაღწია. ხოლო ქვეყნის ერთ-ერთმა უდიდესმა უმაღლესი საგანმანათლებლო ჯგუფმა Ânima Educação-მ ინფრასტრუქტურაში 20%-იანი დანაზოგი მიაღწია, მუშაობის 60%-იანი გაუმჯობესებით და კონტრაქტის ხარჯების 42%-იანი შემცირებით. Delfia-ს თანახმად, ის, რაც ბევრ ორგანიზაციას კვლავ უშლის ხელს ამ მიდგომის გამოყენებაში, არის ძლიერი აღმასრულებელი სპონსორობის არარსებობა და ტექნიკურ და კომერციულ მიზნებს შორის შეუსაბამობა. კომპანია მხარს უჭერს ისეთი ქმედებების განხორციელებას, როგორიცაა ბიზნეს KPI-ების ჩართვა ტექნოლოგიური გუნდების ყოველდღიურ მუშაობაში, ფუნქციონალურ დონეზე ურთიერთდახმარების გეგმების (SLO) დანერგვა და ინციდენტებისა და ოპერაციული არაეფექტურობის ფინანსური გავლენის შესახებ უწყვეტი განათლების სფეროში ინვესტირება.
დაკვირვებადობის მომავალი
„დელფია“ მიიჩნევს, რომ დაკვირვებადობა მომდევნო წლებში კონკურენტუნარიანი განმასხვავებელი ფაქტორი იქნება, განსაკუთრებით რეგულირებად და მაღალციფრულ სექტორებში. „დაკვირვებადობის მხრივ განვითარებული კომპანიები ოთხჯერ უფრო მეტად არიან მიდრეკილნი, გადააჭარბონ თავიანთ ფინანსურ და ოპერაციულ მიზნებს“, - ხაზს უსვამს როდრიგო ბოკი.
კომპანია ასევე აკვირდება მნიშვნელოვან ტენდენციებს, როგორიცაა FinOps, SecOps, GreenOps და რეალურ დროში მონიტორინგი, როგორც დაკვირვებადობის ევოლუციის საყრდენებს. მაგალითად, ფინტექ Zoop-ის შემთხვევაში, Delfia-მ ხელი შეუწყო ათი ინსტრუმენტის გაერთიანებას ერთ Datadog-ზე დაფუძნებულ გადაწყვეტაში, რამაც შეამცირა ხარჯები და გააუმჯობესა მმართველობა. კიდევ ერთ მაგალითში, Acerto-ში დაკვირვებადობასა და უსაფრთხოებას შორის ინტეგრაციამ საშუალო რეაგირების დრო ორ საათზე ნაკლებამდე შეამცირა.
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის, ღია ფინანსების განვითარებისა და რეალურ დროში გადაწყვეტილებების მიღების საჭიროების გათვალისწინებით, Delfia ამზადებს თავის კლიენტებს მონაცემთა უწყვეტი ნაკადით, ხელოვნური ინტელექტის მოდელის მუშაობის ზუსტი თვალყურის დევნებით და ისეთი მარეგულირებელი ჩარჩოების მუდმივი დაცვით, როგორიცაა LGPD (ბრაზილიის მონაცემთა დაცვის ზოგადი კანონი).
