The post has been translated automatically. Original language: Russian
Companies have been investing in digitalization for years, implementing CRM, ERP, BI platforms and monitoring systems. It seemed that the more data a business collected, the easier it was for it to make decisions. But today it is becoming obvious that the availability of data does not guarantee effective management.
Almost every modern company knows how to build reports. The manager can find out the sales volume, average receipt, number of orders, conversion rate or financial indicators for any period in a few seconds.
But a legitimate question arises:
If data is available to everyone, why are some companies growing faster than others?
The answer is that most organizations have learned how to collect information, but have not yet learned how to turn it into management decisions.
When BI stops helping
Imagine a typical executive morning.
There are dozens of graphs on the screen.:
- sales by branches;
- number of new clients;
- average check;
- remnants of goods;
- employee effectiveness;
- loading the contact center;
- execution of plans.
Everything looks beautiful.
But the main question arises:
What should I do with this information?
Let's say sales decreased by 12%.
Is this a problem?
Maybe.
But BI does not explain:
- why there was a decrease;
- what process caused the problem?;
- who caused it;
- how will this affect profits in a week;
- what actions need to be performed today.
It turns out to be a paradoxical situation: there is more and more data, but there is no less uncertainty.
From reports to recommendations
There has been a major shift in recent years.
If earlier analytics answered the question:
"What happened?"
Today, the business expects answers to completely different questions.:
- Why did this happen?
- What will happen next?
- What are the risks?
- What needs to be done right now?
That is why analytical systems are gradually becoming intelligent assistants to the head.
Artificial intelligence is able not only to process millions of records, but also to find patterns that are difficult for a person to notice on their own.
Let's imagine a regular contact center
The classic BI system will show:
- number of calls;
- average talk time;
- the speed of the operators' response;
- the number of missed requests;
- employee rating.
Is it useful?
Definitely.
But AI analytics goes much further.
It automatically analyzes the content of conversations and is able to identify:
- what questions do clients ask most often?;
- why do customers refuse to buy;
- does the operator follow the communication script;
- how emotional is the conversation;
- what promises were made to the client;
- has the employee completed the required actions;
- which topics are starting to repeat more often than usual.
In fact, the manager no longer needs to listen to thousands of recordings — the system itself identifies problem areas and shows them in an understandable way.
A similar situation occurs in production
The usual report shows:
- how many products are manufactured;
- how many orders have been completed;
- how many employees worked in the shift.
AI analysis is able to see much more.
For example:
- one production site regularly becomes a bottleneck;
- semi-finished products run out earlier than estimated time;
- a certain shift is slower than the others;
- some of the equipment starts to work with deviations;
- delays in orders appear long before deadlines are violated.
Instead of reacting to a problem, the business gets the opportunity to prevent it in advance.
AI begins to understand not only the numbers, but also the meaning.
This is one of the main differences between modern technologies.
Previously, analytical systems worked exclusively with structured data:
- tables;
- sales;
- leftovers;
- financial indicators.
Today, artificial intelligence is able to analyze almost any information.:
- phone conversations;
- correspondence between employees;
- customer requests;
- reviews;
- documents;
- email address;
- internal regulations.
That is, not only the numbers are analyzed, but also the context.
That is why completely new opportunities are emerging.
For example:
- automatically identify the causes of negative reviews;
- identify violations of internal processes;
- find recurring customer issues;
- detect a decrease in the quality of service even before complaints appear.
The biggest mistake companies make
Many people continue to believe that the digital transformation ends after the introduction of the next information system.
In practice, this is just the beginning.
Without proper analytics, even the most modern CRM or ERP is gradually turning into a huge repository of information that almost no one uses.
The amount of data is growing every year.
The number of decisions taken is not.
That is why today the main competitive advantage is no longer technology per se, but the company's ability to quickly extract meaning from information.
What will be the next stage of analytics development?
In the coming years, the role of analytical systems will change even more.
The supervisor will stop opening dozens of reports.
Instead, the system will generate daily recommendations by itself.
For example:
Today, it is worth paying attention to branch No. 3 — the waiting time for customers has increased by 27%.
The number of refusals after consultation increased by 18%. The main reason is the lack of the desired product.
Operators have become less likely to offer related services, which has already affected the average receipt.
The AI found repeated complaints about the speed of delivery in one region.
Such conclusions allow us to move from analyzing the past to managing the future.
Instead of a conclusion
We are entering a stage where the winners are not those companies that collect more data, but those that turn information into actions faster.
BI will remain an important tool. But its role is gradually changing: from visualization of indicators to intellectual decision—making support.
It is in this direction that global analytics is developing today. Artificial intelligence does not replace the head and does not make decisions for him. It takes over the routine analysis of large amounts of data, helps to see the relationships and suggests options for action.
In a world where there is more and more information, it is no longer the data itself that creates value, but the ability to understand its meaning and make timely decisions.
Еще несколько лет назад большинству компаний было достаточно классического мониторинга. Если сервер работал, процесс был запущен, а загрузка процессора не превышала допустимые значения — считалось, что инфраструктура находится в порядке.
Но современные ИТ-системы стали значительно сложнее. Микросервисная архитектура, облачные платформы, контейнеры и десятки интеграций сделали поиск причин сбоев намного труднее. Именно поэтому все больше компаний переходят от традиционного мониторинга к концепции Observability — наблюдаемости.
Мониторинг и Observability — это не одно и то же
Мониторинг отвечает на вопрос:
«Все ли работает?»
Он показывает состояние серверов, загрузку процессора, объем памяти, доступность сервисов и другие заранее определенные показатели.
Observability отвечает на другой вопрос:
«Почему система работает именно так?»
Она помогает понять причины возникновения проблем, даже если подобный сценарий никогда раньше не встречался.
Три столпа Observability
Современная наблюдаемость строится на трех основных источниках данных.
Метрики
Метрики позволяют отслеживать состояние системы в режиме реального времени.
Например:
- загрузку процессора;
- использование памяти;
- количество запросов;
- время ответа API;
- количество ошибок.
Именно метрики чаще всего становятся причиной автоматических уведомлений о сбоях.
Логи
Логи содержат подробную информацию о работе приложений.
Они помогают понять:
- какая операция выполнялась;
- какой пользователь инициировал запрос;
- какая ошибка произошла;
- какой сервис стал причиной проблемы.
Хорошо организованные логи значительно сокращают время поиска неисправностей.
Трассировки
В современных приложениях один пользовательский запрос может проходить через десятки микросервисов.
Distributed Tracing позволяет увидеть весь путь запроса от первого обращения пользователя до базы данных или внешнего сервиса.
Именно трассировки помогают быстро определить, какой компонент стал причиной задержки.
Почему это важно для бизнеса
Когда происходит сбой, каждая минута простоя обходится компании дорого.
Чем быстрее команда определит источник проблемы, тем меньше будут финансовые и репутационные потери.
Использование Observability позволяет:
- быстрее обнаруживать инциденты;
- сокращать время восстановления сервисов (MTTR);
- предотвращать повторные ошибки;
- повышать стабильность цифровых продуктов;
- улучшать пользовательский опыт.
В результате выигрывают не только инженеры, но и конечные пользователи.
Какие инструменты используют компании
Сегодня существует множество решений для построения наблюдаемости.
Наиболее популярные:
- Prometheus — сбор и хранение метрик;
- Grafana — визуализация данных и создание дашбордов;
- OpenTelemetry — единый стандарт сбора телеметрии;
- Jaeger и Zipkin — распределенные трассировки;
- Elasticsearch, OpenSearch и Loki — хранение и анализ логов.
Все чаще компании объединяют эти инструменты в единую платформу, позволяющую получать полную картину состояния инфраструктуры.
Типичные ошибки при внедрении
Многие организации ограничиваются большим количеством дашбордов, считая задачу решенной.
Однако без качественных логов, трассировок и правильно настроенных оповещений наблюдаемость остается неполной.
Еще одна распространенная ошибка — сбор огромного количества данных без последующего анализа. Информация должна помогать принимать решения, а не просто накапливаться.
Будущее Observability
По мере развития облачных технологий и искусственного интеллекта наблюдаемость становится все более интеллектуальной.
Современные платформы уже способны автоматически выявлять аномалии, определять первопричину инцидентов и предлагать варианты устранения проблемы еще до того, как ее заметят пользователи.
В ближайшие годы такие возможности станут стандартом для большинства корпоративных ИТ-систем.
Заключение
Современная инфраструктура требует нового подхода к контролю ее состояния. Если традиционный мониторинг показывает, что произошло, то Observability помогает понять, почему это произошло и как предотвратить повторение проблемы.
Компании, которые инвестируют в наблюдаемость уже сегодня, получают более стабильные сервисы, сокращают время устранения инцидентов и повышают качество цифровых продуктов. В условиях постоянно растущей сложности ИТ-инфраструктуры именно Observability становится одним из ключевых инструментов эффективной эксплуатации систем.
Share
