Obtenha insights com a análise estatística de dados de máquina

Os dados de máquina têm muito a dizer sobre seu desempenho e oferecem insights valiosos sobre seu sistema e suas configurações. A complexidade das aplicações está crescendo rapidamente e a análise estatística de dados de máquina guarda insights preciosos para resolver problemas na experiência do cliente, otimizar aplicações e adicionar novos recursos a produtos e serviços, algo que, em um mundo competitivo e em constante evolução, é essencial para manter a relevância.

Maior visibilidade do operacional da TI

Softwares modernos geram toneladas de dados. Por meio da análise estatística de dados de máquina, as empresas podem identificar uma série de problemas afetando a experiência do cliente de maneira rápida e obter mais visibilidade do desempenho das aplicações.

Dados de transações e dados de log podem ser usados juntos para gerar uma visão completa dos componentes de aplicações e da infraestrutura. A correlação desses dados agrega ainda mais valor à empresa com o uso de uma ferramenta inteligente de correlação de dados. Os profissionais de TI podem apontar os erros e ter acesso ao contexto completo por trás dos incidentes, ganhando mais rapidez na resolução dos problemas.

Em tempos em que cada interação do cliente é importante, a correlação automática de dados é importante. Ferramentas de business analytics, como as da Splunk fornecidas pela PROOF, mostram, por exemplo, que uma transação específica levou sete segundos porque um serviço estava lento e finalmente conseguiu realizar a solicitação na sétima tentativa.

Quando os dados são integrados por meio de uma única plataforma, os profissionais podem juntar os pontos mais rapidamente, ganhando insights em tempo real.

As soluções da Splunk coletam todos fazem a análise estatística de dados de máquina em todo o ambiente, permitindo que as empresas pesquisem, monitorem e analisem as informações em tempo real. Assim, as empresas podem monitorar cada ponto do ambiente e ganhar inteligência operacional, com visibilidade e insights críticos em tempo real da experiência do cliente, das transações e outras métricas importantes.

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Aprendizado de máquina precisa de manutenção constante

O aprendizado de máquina é uma tendência que veio para ficar e se mostra cada vez mais essencial para empresas que querem automatizar a identificação de padrões no big data, na linguagem e nos dados gerados por máquina.

A tecnologia de aprendizado de máquina já está presente em várias ferramentas de analytics, como as soluções de analytics da Splunk oferecidas pela PROOF. Seus algoritmos, no entanto, não se constroem e nem se mantêm sozinhos. É preciso ter uma equipe de profissionais especializados em dados dedicados a essa responsabilidade.

Sem a manutenção adequada, os modelos de aprendizado de máquina podem cair em decadência, perdendo seu poder preditivo à medida que o ambiente sofre mudanças. O risco de perder sua eficácia é ainda maior quando o desempenho preditivo do algoritmo não é medido por um longo período.

Mais complexidade gera mais trabalho

Essa deverá ser uma constante preocupação das empresas ao longo do tempo. Junto com o aumento da produtividade e da implantação de ferramentas de automação, os profissionais de TI terão de dedicar mais tempo ao monitoramento e à validação dos algoritmos. Os recursos dedicados à manutenção dos modelos também devem aumentar devido à complexidade e à variedade crescentes dos modelos construídos.

Já existem algumas maneiras de determinar o quanto alguns modelos de aprendizado de máquina podem ser custosos em relação à sua manutenção futura e os fatores de risco são diversos. Entre os influenciadores estão as probabilidades variáveis, a dependência dos dados, os processos de pipeline, as configurações e outros fatores que intensificam a imprevisibilidade do desempenho do algoritmo de aprendizado de máquina.

Quanto mais essa complexidade aumenta, mais difícil ficam as análises necessárias para fazer uma manutenção efetiva dos algoritmos. Além disso, a falta de visibilidade dos ativos de aprendizado de máquina pode tornar ainda mais difícil a avaliação de quais linhas de código são responsáveis por uma ação específica gerada por qualquer algoritmo em particular, tornando o trabalho de atribuição bem mais difícil também do ponto de vista legal ou regulatório.

O aprendizado de máquina tem grande potencial para aumentar a produtividade dos negócios. No entanto, nem tudo pode ser automatizado. A tarefa de manter seus modelos e algoritmos ainda necessita de pensamento crítico e esforços manuais de uma equipe especializada.

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Com Infoworld