يعد التنبؤ بالأخطاء وتصحيحها ابتكارًا يحدث فرقًا كبيرًا اليوم بالنسبة للشركات والشركات دلفيا, من خلال تنظيم الرحلات الرقمية، تقوم بهذا العمل الرائد، لكن هذا يتجاوز هذه الوظيفة: تعمل الشركة على تعزيز أدائها في مجال إمكانية المراقبة الموجهة نحو الأعمال، وهي خدمة ضرورية بشكل متزايد للشركات التي ترغب في الجمع بين الأداء الفني وتوليد القيمة الحقيقية.
بفضل خبرته القوية في البيانات والبنية التحتية وتجربة العملاء، يرى دلفيا أن إمكانية الملاحظة لم تعد أداة تقنية لتصبح مسرعًا للنتائج.“اليوم، من الممكن تتبع التجربة الرقمية بأكملها، بدءًا من البنية التحتية وحتى التأثير المالي، مع البيانات في في الوقت الحقيقي تقريبًا، ومع المقاييس المتوافقة مباشرة مع مؤشرات الأعمال الإستراتيجية، مثل الإيرادات والتدفق ووقت الخروج، يوضح رودريغو بوكي، مؤسس ورئيس شركة Delfia.”Observability هي البوصلة التي تحول كل بايت من القياس عن بعد إلى ميزة تنافسية. ويضيف.
تطبق Delfia بالفعل الأتمتة بثقة تزيد عن 95% في مهام مثل القياس التلقائي والمعالجة الآلية للحوادث. الشركة الآن في مرحلة الاختبار باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي قادرة على اقتراح خطط عمل كاملة، بناءً على كميات كبيرة من البيانات والسياقات التقنية والتجارية مع التحقق النهائي من قبل البشر. الهدف هو التطور إلى نموذج أكثر ذكاءً واستباقية، حيث لا تكتشف إمكانية الملاحظة حالات الفشل فحسب، بل توصي بأفضل الاستجابات لضمان استمرارية الأعمال.
من البيانات الفنية إلى القرارات الاستراتيجية
يتجاوز اقتراح Delfia المراقبة التقليدية لعلامات “vital” مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة والسجلات. تقوم الشركة بتوصيل مصادر بيانات متعددة، بما في ذلك المقاييس (المقاييس) والأحداث (الأحداث) والسجلات (السجلات) والتتبع (التتبع) وبيانات المنتج مثل التحويلات والمدفوعات، لتقديم رؤية موحدة للعملية الرقمية بأكملها. يتيح هذا النهج اكتشاف الحالات الشاذة بسرعة وتوقع التأثيرات على مؤشرات الأداء الرئيسية المهمة، وتحويل المشكلات الفنية إلى رؤى أعمال قابلة للتنفيذ.
تبدأ هذه العملية برسم خرائط تفصيلية لرحلات العملاء والارتباط بين كل معاملة والمكونات الفنية المعنية. يتم إثراء القياس عن بعد بطبقة من معلومات الأعمال، بما في ذلك متغيرات مثل قيمة الطلب وملف تعريف المستخدم. تطبق Delfia نماذج الارتباط مع الذكاء الاصطناعي، والتي تسمح بالتحليل التنبؤي للأثر المالي للفشل أو البطء أو ذروة الاستخدام.
تقوم الشركة أيضًا ببناء كتالوجات الخدمة ووحدات SLO مع رؤية واضحة للمقاييس والمسؤوليات، ومواءمة المجالات الفنية والتجارية حول الأهداف المشتركة.
النتائج عبر قطاعات متعددة
تُظهر إمكانية المراقبة الموجهة نحو الأعمال بالفعل تأثيرًا مباشرًا في مجالات مثل التجارة الإلكترونية والخدمات المالية والخدمات اللوجستية وتجربة العملاء. في تجارة التجزئة، على سبيل المثال، يقلل هذا النهج من وقت الخروج ويزيد من التحويل. وفي القطاع المالي، يعمل على تحسين الكفاءة في المدفوعات الفورية ويضمن الالتزام بلوائح مثل التمويل المفتوح. بالفعل في مجال الخدمات اللوجستية، فهو يسمح بتحسين المسار ويمنع العقوبات التعاقدية، بينما في مجالات المنتج وCX، يساعد على ربط الأداء الفني مع NPS ورضا العملاء.
تتمتع الشركات من مختلف القطاعات بالفعل بفوائد إمكانية المراقبة الموجهة نحو الأعمال مع Delfia. على سبيل المثال، تمكنت شركة Acerto، وهي شركة متخصصة في التفاوض على الديون الرقمية، من تقليل وقت تشخيص الأخطاء في 40%، مع حل سريع للأيام إلى حوالي ساعتين. قامت شبكة البيع بالتجزئة Havan بتوسيع تغطية المراقبة الخاصة بها إلى 100% قبل الجمعة السوداء، مما أدى إلى تقليل متوسط وقت الاستجابة للحوادث بشكل كبير. وتوقعت شركة التنقل Localiza&Co، مع التركيز بشكل رئيسي على تأجير السيارات، حدوث 130 خطأ محتملاً، وحققت تقدمًا في الاستحقاق في تحسين أعمال Delpi 2 لمدة عامين.
مستقبل الملاحظة
يعتقد دلفيا أن إمكانية المراقبة ستكون بمثابة تمييز تنافسي في السنوات القادمة، خاصة في القطاعات المنظمة والرقمية للغاية. وقال رودريغو بوكي إن الشركات الناضجة في إمكانية المراقبة من المرجح أن تتجاوز أهدافها المالية والتشغيلية لشركة Rugby بما يصل إلى أربعة أضعاف.
وتشير الشركة أيضًا إلى اتجاهات مهمة مثل FinOps وSecOps وGreenOps والمراقبة في الوقت الفعلي كركائز لتطور إمكانية الملاحظة. في حالة Zoop fintech، على سبيل المثال، ساعدت Delfia في دمج عشر أدوات في حل واحد قائم على Datadog، مما أدى إلى تقليل التكاليف وزيادة الحوكمة. وفي مثال آخر، أدى التكامل بين إمكانية الملاحظة والأمن في Acerto إلى تقليل متوسط وقت الاستجابة إلى أقل من ساعتين.
مع تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي والتمويل المفتوح والحاجة إلى اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي، تقوم Delfia بإعداد عملائها من خلال التدفق المستمر للبيانات والتتبع الدقيق لأداء نموذج الذكاء الاصطناعي والامتثال المستمر للأطر التنظيمية مثل LGPD.
