預測和糾正錯誤是一項對當今企業至關重要的創新，數位 旅程策劃公司Delfia正在進行這項開創性的工作，但它的功能遠不止於此：該公司一直在加強其面向業務的可觀測性方面的表現，這項服務對於那些希望將技術性能與創造真正價值相結合的公司來說越來越重要。
Delfia 在數據、基礎設施和客戶體驗方面擁有豐富的經驗，他們認為可觀測性已不再只是一種技術工具，而是成為了加速業績成長的利器。 「如今，我們可以追蹤整個數位化體驗，從基礎設施到財務影響，並利用近乎即時的數據和指標，將收入、客戶流失率和結帳時間等策略性業務指標直接關聯起來，」Delfia 的創始人兼總裁 Rodrigo Bocchi 解釋道。 「可觀測性就像指南針，能夠將每一位元組的遙測數據轉化為競爭優勢，」他補充道。.
Delfia 已在自動擴展和自動化事件修復等任務中實現了超過 95% 的自動化置信度。該公司目前正在測試生成式人工智慧，該技術能夠基於大量數據以及技術和商業背景，提出完整的行動方案，並最終由人工進行驗證。其目標是發展成為一個更智慧和主動的模型，在該模型中，可觀測性不僅能夠檢測故障，還能推薦最佳應對措施，以確保業務連續性。.
從技術數據到戰略決策。
Delfia 的方案超越了對 CPU、記憶體和日誌等「生命徵象」的傳統監控。該公司整合了包括指標、事件、日誌、追蹤數據以及轉換率和支付等產品數據在內的多個數據來源，從而提供對整個數位化營運的統一視圖。這種方法能夠快速檢測異常情況，預測其對關鍵績效指標 (KPI) 的影響，並將技術問題轉化為可執行的業務洞察。.
流程首先詳細繪製客戶旅程圖，並建立每筆交易與相關技術組件之間的關聯。遙測資料會整合商業資訊層，包括訂單價值和使用者畫像等變數。在此基礎上，Delfia 應用人工智慧關聯模型，對故障、速度下降或使用高峰等情況造成的財務影響進行預測分析。.
該公司還建構了服務目錄和服務等級目標 (SLO)，明確了各項指標和責任，使技術和業務領域圍繞共同目標保持一致。這樣，技術決策就能基於對業務的可衡量影響而發展。.
多個領域的成果
面向業務的可觀測性已在電子商務、金融服務、物流和客戶體驗等領域展現出直接影響。例如，在零售業，這種方法可以縮短結帳時間並提高轉換率。在金融領域，它可以提高即時支付的效率，並確保遵守開放金融等法規。在物流領域，它可以優化路線並避免違約處罰；而在產品和客戶體驗領域，它有助於將技術性能與淨推薦值 (NPS) 和客戶滿意度關聯起來。.
各行各業的公司已經開始體驗到Delfia提供的以業務為導向的可觀測性所帶來的益處。例如，專注於數位債務協商的金融科技公司Acerto成功將故障診斷時間縮短了40%，將問題解決時間從數天縮短至約兩小時。零售連鎖店Havan在「黑色星期五」前將其監控覆蓋率提升至100%，大幅縮短了平均事件回應時間。主要專注於汽車租賃的旅遊公司Localiza&Co預測了130個潛在錯誤，實現了兩年的成熟度飛躍。而阿根廷最大的高等教育集團之一Ânima Educação則在基礎設施方面節省了20%，同時性能提升了60%，合約成本降低了42%。 Delfia指出，目前阻礙許多組織採用這種方法的因素仍然是缺乏強有力的管理層支持以及技術目標與商業目標之間的不匹配。該公司倡導採取以下行動：將業務 KPI 納入技術團隊的日常工作中，實施跨職能 SLO，並投資於事件和營運效率低下造成的財務影響的持續教育。.
可觀測性的未來
Delfia認為，在未來幾年，可觀測性將成為一項競爭優勢，尤其是在監管嚴格且高度數位化的產業。 「可觀測性成熟的公司實現財務和營運目標的可能性是其他公司的四倍，」Rodrigo Bocchi強調。.
該公司還觀察到，FinOps、SecOps、GreenOps 和即時監控等重要趨勢是可觀測性演進的支柱。例如，在金融科技公司 Zoop 的案例中，Delfia 幫助其將十種工具整合到一個基於 Datadog 的解決方案中，從而降低了成本並提高了治理水平。另一個例子是，Acerto 將可觀測性和安全性整合後，平均回應時間縮短至兩小時以內。.
隨著生成式人工智慧、開放金融的發展以及對即時決策的需求，Delfia 透過持續的資料流、精確追蹤人工智慧模型效能以及持續遵守 LGPD（巴西通用資料保護法）等監管框架，為客戶做好準備。.
