Aquele velho ditado: “O olho do dono é que engorda o gado” ainda se mantém uma verdade em se tratando dos negócios. Afinal, é preciso acompanhar de perto como anda a sua empresa para quantificar os resultados, fazer as correções de rota necessárias e não perder o controle da operação.
Você sabe como o seu negócio tem se comportado? Consegue monitorar, por exemplo, a quantidade de pedidos que estão sendo gerados agora? Sabe dizer se eles estão ocorrendo normalmente e dentro dos intervalos esperados? Consegue visualizar se um determinado canal ou parceiro deixou de se comunicar com a sua empresa e gerar negócios? São muitas informações a serem monitoradas para garantir que a operação não seja comprometida. E a complexidade aumenta à medida que a empresa expande e ganha escala.
A monitoração em tempo real de negócios visa justamente responder esta e outras perguntas, servindo como um poderoso indicador da saúde da organização. Ela permite aos gestores reagir a imprevistos antes de sofrer maiores prejuízos.
Todo negócio tem, em seus diversos fluxos, comportamentos que podem ser descritos por meio de curvas ou histogramas de volumes, com suas respectivas taxas de ocorrência.
O número de pedidos gerados, por exemplo, com os dados do canal e status da transação, entre outros, apresentará um comportamento de volume e taxas de chegada, sucesso ou falha. Eles tendem a seguir padrões ao longo do tempo, normalmente semanais ou mensais. Outros indicadores apresentarão o seu próprio padrão, e assim, se devidamente medidos e acompanhados, podem sinalizar se aquilo que foi observado está de acordo ou não com o histórico.
Num rápido exercício de imaginação, podemos visualizar um gráfico com uma curva de usuários gerando transações em um sistema. Existe um comportamento esperado, hora a hora, para os dias úteis, e os volumes de sábado e domingo. Obviamente, cada negócio pode ter diferentes sazonalidades, mas o importante é que alguns padrões são esperados, independente do período de análise de cada um.
Pense agora que alguma falha no sistema diminui o volume de transações. É possível imaginarmos que ocorra uma alteração gráfica devido ao problema que passou a impactar as transações efetuadas, prejudicando o negócio. Quando devidamente classificado e organizado em suas diferentes dimensões, é possível rapidamente determinar a origem e a causa do ocorrido, simplesmente avaliando qual ocorrência gerou tais distorções.
Neste contexto, é visível que a criação de uma baseline comportamental, com suas devidas dimensões, e uma tecnologia de inteligência baseada em Estatística avançada e Machine Learning, pode rapidamente detectar não somente quando houve um impacto, como também demonstrar onde está a falha.
Os grandes desafios neste cenário são: Como levantar estes dados? Como gerar em tempo real essa análise? Como detectar anomalias em tempo real? Qual tipo de ferramenta pode entregar este tipo de solução?
Existem diversas ferramentas no mercado que oferecem esta ingestão e armazenamento dos dados. Neste caso, o grande diferencial é a análise e detecção de anomalias em tempo real. A grande maioria das ferramentas de analytics e BI oferecem um report apenas posteriormente aos eventos, impedindo sua detecção e reação ocorram a tempo de impedir maiores prejuízos.
Já existem soluções capazes de extrair esses dados, correlacionar e analisá-los em tempo real contra as baselines assimiladas pela aprendizagem de máquina. Dessa forma, o negócio é imediatamente alertado sempre que algum de seus fluxos de geração de negócios está sendo impactado. Agora, os gestores podem tomar ações de correção ou remediação para mitigar estas potenciais perdas com maior agilidade e precisão.
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