Digitalisaation nopeutetun etenemisen ja yritystietojen eksponentiaalisen kasvun myötä verkot eivät ole enää vain teknistä infrastruktuuria tullakseen brasilialaisten yritysten toiminnan ja strategian elintärkeiksi keskuksiksi. Gartnerin viimeaikaiset tiedot osoittavat, että vuoteen 2027 mennessä yli 70% suurista organisaatioista Brasiliassa on suoraan riippuvainen verkkoihin sovelletusta operatiivisesta älykkyydestä kilpailuetunsa ja toimintavarmuutensa ylläpitämiseksi.
Tässä yhteydessä automaation, koneoppimisen ja reaaliaikaisen analyysin älykkäästä käytöstä ei tule pelkästään ero, vaan strateginen vaatimus yrityksille, jotka etsivät sietokykyä, ketteryyttä ja kestävää kasvua.Ja tämä liike tasoittaa tietä operatiivisen tiedustelun aikakaudelle (IO) (OI) ON skenaario, jossa päätökset ja mukautukset tapahtuvat reaaliajassa kattavan datan ja älykkään automaation ohjaamana yritysverkoissa.
Operatiivinen tiedustelu: reaaliaikaiset päätökset
Alun perin IT-sfääriin ja seurantapalvelimen mittareihin, verkkoliikenteeseen, sovelluksiin ja turvallisuuteen sovellettu IO-konsepti ulottuu nykyään käytännössä mihin tahansa yrityksen operatiiviseen toimintaan antureiden, yhdistettyjen laitteiden ja erilaisten tietolähteiden lisääntymisen ansiosta.
Tämän reaaliaikaisen älykkyyden tärkein hyöty on ketteryys vastauksessa: ongelmiin ja mahdollisuuksiin voidaan puuttua juuri sillä hetkellä, kun ne syntyvät DO tai jopa ennakoitu, kuten ennakoivan ylläpidon tapauksessa.Si siis sen sijaan, että verkkotapahtumiin reagoidaan vasta sen jälkeen, kun ne vaikuttavat käyttäjiin tai toimintoihin, yritykset alkavat toimia ennalta ehkäisevästi ja tietovetoisesti.
Tämä asento vähentää seisokkeja, parantaa käyttökokemusta ja välttää toiminnalliset menetykset. Esimerkiksi IO-ohjatussa yritysverkossa äkillinen latenssipiikki kriittisessä linkissä voi luoda välittömän hälytyksen ja jopa laukaista automaattisia reitityssäätöjä ennen kuin siitä tulee suuri ongelma. Samoin poikkeavat käyttötavat voidaan havaita jatkuvasti, mikä osoittaa lisäkapasiteetin tai mahdollisten tietoturvauhkien tarpeen, mikä mahdollistaa välittömät korjaavat toimet.
Tämä konsepti on linjassa sen kanssa, mitä IT-markkinat ovat kutsuneet AIOpsiksi (Artificial Intelligence for IT Operations), integroimalla tekoälyn ja automaation IT-toimintojen ja -verkkojen optimoimiseksi integroidulla ja autonomisella tavalla.
AI, koneoppiminen ja automaatio reaaliaikaisessa verkonhallinnassa
Tekoälyn ja koneoppimisen integrointi verkkoautomaatioon mahdollistaa yritysinfrastruktuurin älykkäämmän ja autonomisemman säätämisen reaaliajassa suorituskyvyn ja turvallisuuden optimoimiseksi.
Tekoälyllä verkkoautomaatio saavuttaa uuden tason hienostuneisuutta Älykkäillä algoritmeilla varustetut verkot voivat optimoida oman suorituskykynsä, havaita viat ennakoivasti ja vahvistaa turvallisuutta automatisoidulla tavalla.AI-työkalut analysoivat liikennetietojen äänenvoimakkuutta ja säätävät asetuksia dynaamisesti tehokkuuden maksimoimiseksi, ilman että tarvitaan suoraa ihmisen väliintuloa.
Tämä tarkoittaa esimerkiksi kaistanleveyksien, liikenteen prioriteettien tai vaihtoehtoisten reittien kalibrointia verkko-olosuhteiden mukaan, korkean suorituskyvyn varmistamista ruuhka-aikoinakin.Täyttävät järjestelmät voivat samalla tunnistaa varhaisia merkkejä epäonnistumisesta 'tyypillinen pakettihäviön tai poikkeavan käyttäytymisen lisääntyminen reitittimessä & toimia ennen kuin ongelma vaikuttaa käyttäjiin, joko käynnistämällä laite uudelleen, eristämällä verkkosegmentin tai hälyttämällä tukiryhmiä tarkalla diagnoosilla.
Turvallisuutta vahvistavat myös IO ja älykäs automaatio. AI-ratkaisut seuraavat kyberuhkia reaaliajassa suodattaen haitallista liikennettä ja soveltaen lieventämistoimenpiteitä automaattisesti havaitessaan epäilyttävän käyttäytymisen.
Ennusteet osoittavat, että vuoteen 2026 mennessä vähintään 30%-yrityksistä automatisoi yli puolet verkonhallintatoiminnasta ^ huomattava harppaus alle 10%:stä, joka teki niin vuonna 2023. Tämä edistysaskel heijastaa käsitystä, että vain älykkäällä automaatiolla on mahdollista hallita nykyaikaisten verkkojen lisääntyvä monimutkaisuus ja vastata liiketoiminnan vaatimuksiin reaaliajassa.
Toteutushaasteet
Selkeistä eduista huolimatta laajamittaisen operatiivisen tiedustelun toteuttaminen ja ylläpitäminen asettaa suuria haasteita suurille yrityksille Yksi suurimmista esteistä on luonteeltaan teknologinen: vanhojen järjestelmien ja työkalujen välisen tiedon integroinnin puute Monet organisaatiot ovat edelleen tekemisissä yksittäistietojen “siloS” kanssa, mikä vaikeuttaa yhtenäisen näkemyksen saamista verkkotoiminnasta.
Heterogeenisten järjestelmien integrointi ja tietolähteiden yhdistäminen on pakollinen askel operatiivisen älykkyyden matkalla. Toinen ilmeinen este on erikoistuneen työvoiman puute. AI, koneoppimis- ja automaatioratkaisut vaativat ammattilaisia, joilla on kehittyneet tekniset taidot IETE, datatieteilijät, jotka pystyvät luomaan ennakoivia malleja verkkoinsinööreille, jotka pystyvät ohjelmoimaan monimutkaisia automaatioita. Markkina-arvioiden mukaan ainakin 73%:llä Brasilian yrityksistä ei ole tekoälyprojekteihin omistettuja tiimejä, ja noin 30%:llä tämä poissaolo johtuu suoraan markkinoilla saatavilla olevien asiantuntijoiden puutteesta.
Toinen näkökohta, joka tekee sen käyttöönotosta melko monimutkaista, on yritysympäristöjen heterogeenisuus, joka voi sisältää useita pilviä (julkisia, yksityisiä, hybridejä), esineiden internetin (IoT) laitteiden, hajautettujen sovellusten ja useista paikoista ja verkoista yhdistävien käyttäjien lisääntymisen. (erityisesti etä- ja hybridityöllä).
IO-alustojen integroiminen tähän hajanaiseen ympäristöön edellyttää paitsi investointeja yhteensopiviin työkaluihin, myös huolellista arkkitehtonista suunnittelua erilaisten tietolähteiden yhdistämiseksi ja sen varmistamiseksi, että analytiikka heijastaa verkon koko todellisuutta.
Resilienssi ja evoluutio, jota ohjaa operatiivinen tiedustelu
Kaiken tämän vuoksi on selvää, että operatiivinen tiedustelu ei ole vain toinen teknologinen suuntaus; siitä on tullut olennainen pilari yritysverkkojen sietokyvylle ja kehitykselle.
Liiketoimintaympäristössä, jossa palveluhäiriöt voivat aiheuttaa miljonäärihäviöitä ja jossa agility ja asiakaskokemus ovat kilpailukykyisiä erottimia, kyky seurata, oppia ja reagoida reaaliajassa nousee tärkeäksi strategiseksi tekijäksi. Ottamalla käyttöön reaaliaikaisen analytiikan, automaation ja tekoälyn koordinoidusti yritykset voivat nostaa verkkotoimintansa uudelle älykkyyden ja sietokyvyn tasolle.
Tämä on investointi, joka vahvistaa organisaation kykyä jatkuvasti sopeutua: uusien markkinoiden vaatimusten, 5 G: n tai odottamattomien tapahtumien edessä älykäs verkko voi kehittyä ja uudelleenrakentua nopeasti, ylläpitää innovaatioita sen sijaan, että se hidastaisi sitä. Viime kädessä verkkojen operatiivisen älykkyyden aikakauden käsitteleminen ei ole pelkästään teknisen tehokkuuden asia, vaan sen varmistaminen, että yrityksen digitaalinen infrastruktuuri pystyy oppimaan, vahvistamaan ja ohjaamaan liiketoimintaa tulevaisuuteen, vankkumattomuudella ja ketteryydellä.
