Die Monetarisierung beobachtbarer Daten wird Gewinner von Verlierern trennen

Stellen Sie sich vor, Sie würden die Versicherung für Ihr Auto ausschließlich auf der Grundlage Ihres tatsächlichen Fahrverhaltens abschließen und nicht auf der Grundlage von Prognosen, die auf der Anzahl Ihrer Strafzettel basieren?

Tesla bietet eine Versicherung an, die ausschließlich auf dem „beobachtbaren“ Fahrverhalten in Echtzeit basiert. Tesla-Fahrzeuge „beobachten“ und messen das Fahrverhalten mithilfe von Sensoren, um eine monatliche Sicherheitsbewertung zu erstellen. Es wird geschätzt, dass durchschnittliche Fahrer 20 bis 40 % ihrer Prämie einsparen können, und diejenigen mit den sichersten Werten 40 bis 60 %.

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„Bei der Applied Observability geht es eher um Klarheit als um Kreativität, da sie auf bestätigten Handlungen der Akteure und nicht auf Absichten basiert“, sagte der herausragende VP-Analyst David Groombridge auf der Gartner IT Symposium/Xpo™-Konferenz. „Selbst wenn wir nicht wissen, was die Entscheidung war oder ob sie anders umgesetzt wurde als geplant, können wir die tatsächlichen Ergebnisse in den Daten sehen. Indem wir den Kontext einschließen, in dem diese Daten erfasst wurden, und dann KI einsetzen, um sie zu analysieren und Empfehlungen auszusprechen, können wir eine Feedback-Schleife schaffen, die es einem Unternehmen ermöglicht, in Zukunft schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen.“

Durch die systematische Anwendung von Observability können Organisationen ihre Antwortgeschwindigkeit erhöhen und Geschäftsabläufe in Echtzeit optimieren.

Gartner geht davon aus, dass bis 2026 70 % der Organisationen, die Observability erfolgreich einsetzen, eine kürzere Zeit für die Entscheidungsfindung benötigen und damit einen Wettbewerbsvorteil für ihre Geschäfts- oder IT-Prozesse erzielen werden.

„Der Geschäftswert der Observability liegt in der Nutzung von Informationen auf der Oberflächenebene, um zu verstehen, was intern tatsächlich vorhanden ist“, sagt der herausragende VP Analyst Frances Karamouzis. „Beobachtbare Daten sind wertvoll, weil sie nicht auf Absichten, Verpflichtungen oder Versprechungen beruhen, sondern auf bestätigten Handlungen der Stakeholder, was sie zu einer wirklich evidenzbasierten Quelle für die Entscheidungsfindung macht.“

Applied Observability ermöglicht es Organisationen, ihre Datenartefakte als Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Sofern sie strategisch geplant und erfolgreich durchgeführt wurde, hat sich die Applied Observability als leistungsfähiger Ansatz zur datengesteuerten Entscheidungsfindung erwiesen.

Observability-Fähigkeiten werden schnell in einer Reihe von Funktionen der Organisationen aufgebaut:

• Infrastruktur und Operations
• Anwendungen
• Geschäftsfunktionen

Observability ist keine einzelne Technologie oder ein bestimmter Markt. Sie erstreckt sich über viele Geschäftsabteilungen und Schichten der Organisation, wobei Tools zur Anreicherung der erzeugten beobachtbaren Daten eingesetzt werden. Die häufigsten Orte, an denen die Ergebnisse den Benutzern zur Verfügung gestellt werden, sind Decision-Intelligence- und Analyselösungen.

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• Observability ist die Fähigkeit zu verstehen, was in einem System vor sich geht, basierend auf den externen Daten, die von diesem System veröffentlicht werden. Observability erfordert, dass verwertbare Daten aus verschiedenen Quellen angemessen verbunden, optimiert und kontextbezogen erweitert werden. 

• Beobachtbare Daten beziehen sich auf jede Variable, die beobachtet und direkt gemessen werden kann. In einem Unternehmen stammen sie oft aus einem oder mehreren bestehenden IT-Systemen. 

• Applied Observability ist die angewandte Nutzung von beobachtbaren Daten in einem hochgradig orchestrierten und integrierten Ansatz über Geschäftsfunktionen, Anwendungen sowie Infrastruktur- und Betriebsteams hinweg. Sie ermöglicht es, die Zeit zwischen den Aktionen der Stakeholder und den Reaktionen des Unternehmens zu verkürzen, und erlaubt so eine proaktive Planung von Geschäftsentscheidungen.

Die drei Schlüsselelemente der Applied Observability schließen Folgendes ein:

1. Demokratisierte Chancen. Jede Organisation verfügt über riesige Mengen an beobachtbaren Daten in Form von digitalisierten Artefakten. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten in ein starkes Bündel von Fähigkeiten umzuwandeln, insbesondere in der gesamten Organisation. 

2. Mehrere gleichzeitige Datenebenen existieren in verschiedenen Teilen der Organisation: Infrastrukturbetrieb, Middleware, Anwendungen, Daten, funktionale Arbeitsabläufe und Geschäftsprozessebenen. Die Geschäfts- und IT-Verantwortlichen jeder dieser Ebenen befassen sich häufig bereits mit verschiedenen Elementen der Observability, aber wenn Sie sie zusammenbringen, können Sie einen viel größeren Nutzen erzielen. 

3. Die Implementierung kann aufgrund der kombinierten Anforderungen der verschiedenen parallelen Ebenen ein schwieriger und langer Weg sein. Sie kann jedoch in logische Schritte unterteilt werden. Dies muss mit einem starken strategischen Gesamtplan oder einer Blaupause für die gesamte Organisation geschehen.

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Applied Observability hilft Organisationen dabei, Antworten nahezu in Echtzeit zu erhalten. Eine schnelle Antwort führt zu Kundenzufriedenheit und Loyalität. Kürzere Feedback-Schleifen zwischen den Aktionen der Stakeholder und den Reaktionen des Unternehmens ermöglichen eine proaktive Planung von Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage positiver, negativer oder unentschlossener Kundenaktionen (oder fehlender Informationen). So kann beispielsweise eine positive Feedback-Schleife zwischen Kundenverhalten und Belohnungsmechanismen ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal sein, um die Kundenbindung zu verbessern. Ebenso kann die Verwendung des tatsächlichen Kundenverhaltens als Maß des Risikos im Vergleich zur Verwendung theoretischer Kundenmodelle das Risiko verringern.

Fazit:

• Die hochgradig orchestrierte Nutzung der tatsächlichen Handlungen der Stakeholder statt der Absichten oder Prognosen durch die IT-Führungskräfte bringt Wettbewerbsvorteile.

• Bessere, schnellere, konsistentere und effektivere Geschäfts- und IT-Entscheidungen sind der Schlüssel zum Erfolg.

• Observability ist keine Vorhersage oder Prognose, sondern eine wirklich evidenzbasierte Quelle für die Entscheidungsfindung.

David Groombridge ist ein herausragender VP Analyst im Team IT Leaders and Technical Professionals bei Gartner Research & Advisory. Er führt Analysen zu allen Phasen des IT-Sourcing-Zyklus durch, mit besonderem Schwerpunkt auf Best Practices bei der Beschaffung von ausgelagerten digitalen Arbeitsplatzservices, hybriden Infrastrukturdienstleistungen und dem Hosting von SAP-Systemen. Er berät seine Kunden bei der Auswahl von Anbietern, der Preisgestaltung, der Struktur und den Bedingungen von Verträgen sowie bei Geschäftsverhandlungen.

Frances Karamouzis ist ein herausragender VP Analyst in der Gartner Research & Advisory Group, die sich auf KI, Hyperautomatisierung (einschließlich Robotic Process Automation und Entscheidungsmodellierung) sowie die Geschäfts- und IT-Services konzentriert, um die Ergebnisse zu verbessern. Karamouzis konzentriert sich auf Forschungsarbeiten, die sich mit strategischer Planung, Evaluierungen, Business Cases und Fähigkeiten zur Bereitstellung von Services sowie mit disruptiven Trends befassen.