Aproveitando ao máximo a análise de dados: a importância da visibilidade multidimensional

Diagnosticando problemas por meio da integração de informações

Quando um paciente procura um médico devido a um sintoma sem causa aparente, a identificação da origem do problema geralmente envolve dois componentes: a coleta e a avaliação de dados. O paciente pode ser submetido a uma ressonância magnética ou a uma radiografia, que depois é analisada por médicos de diferentes especialidades. Médicos distintos podem encontrar indícios diferentes no mesmo conjunto de dados — um cirurgião ortopédico e um oncologista procuram anormalidades distintas na mesma ressonância magnética. Da mesma forma, médicos de diferentes especialidades podem usar fontes distintas de informações diagnósticas. O oncologista pode solicitar exames de sangue que não sejam úteis para o cirurgião ortopédico, mas que ainda forneçam informações importantes para preservar a saúde do paciente. A maneira como os médicos trabalham em conjunto para avaliar a saúde de um paciente com um quadro complexo é semelhante à forma como a integridade das aplicações deve ser gerenciada por diferentes equipes de uma organização. Compreender as melhores maneiras de abstrair dados novos e exclusivos oferece muitas vantagens quando várias fontes de informação são analisadas em conjunto como um sistema completo. Os modelos de visibilidade multidimensional facilitam a manutenção da integridade das aplicações ao combinar dados distribuídos para proporcionar maior visibilidade da experiência do cliente com uma aplicação.

O que é visibilidade multidimensional?

A visibilidade multidimensional é uma nova forma de conceituar a segmentação e a visualização de dados. Seu objetivo é eliminar os silos de dados e tornar as informações acessíveis dentro de uma organização, proporcionando uma compreensão mais ampla do funcionamento de uma aplicação como um todo ao facilitar a visualização de como diferentes sistemas interagem e influenciam uns aos outros.

A primeira etapa é definir uma dimensão de dados. Escolha o nível de granularidade mais adequado à forma como os dados serão usados e às pessoas que os utilizarão — por exemplo, você pode fornecer dados de segurança mais detalhados para profissionais de segurança do que para equipes de UX. Depois que várias dimensões de dados forem definidas, elas poderão ser combinadas em um único relatório ou visualização que detalhe cada dimensão e represente a relação entre elas — daí o termo visibilidade multidimensional. Com dimensões de dados suficientes, você pode criar uma visão holística e completa da sua aplicação.

Como a visibilidade multidimensional pode ajudar na análise de aplicações?

Assim como a dor em um paciente pode ser um sinal de que algo precisa de atenção, um evento de segurança pode ser o primeiro indício de que há algo em seu sistema que precisa ser analisado. Com os dados obtidos de um sistema de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM), podemos visualizar eventos de aplicações ou de infraestrutura, como eventos de firewall de aplicações web (WAF), métricas de DDoS ou alertas de varredura externa. Normalmente, isso seria responsabilidade das equipes de SecOps. Com uma abordagem de visibilidade multidimensional, esses eventos seriam combinados com outras fontes de dados e analisados por várias equipes, que cruzariam as dimensões de segurança com outros dados disponíveis em busca de conexões entre os conjuntos de dados. Como podemos visualizar com mais facilidade as relações entre os sistemas, conseguimos evitar problemas graves ao identificar pequenas falhas antes que afetem outros sistemas e resolver novos problemas mais rapidamente, identificando e isolando suas causas, independentemente de onde elas estejam na aplicação como um todo.

Ao combinar várias fontes de dados, documentar as relações entre essas dimensões e democratizar esses dados para disponibilizá-los a um público mais amplo, você pode fornecer novos insights em organizações que antes operavam de forma isolada.

Esta visualização mostra como a identificação de relações entre dimensões pode fornecer insights que não são evidentes em dados unidimensionais. A complexidade dos modelos multidimensionais pode ser dimensionada de acordo com as necessidades da sua organização.

Desafios na visibilidade dos dados

Para facilitar o uso bem-sucedido de modelos multidimensionais pelas equipes de aplicações, infraestrutura e segurança, sem que elas se percam nos dados, é importante mitigar os seguintes desafios:

• Garanta que os dados de todas as equipes estejam devidamente representados em sua solução de visibilidade empresarial.
• Integre insights orientados à segurança com insights de outros sistemas. Isso ajuda os proprietários e responsáveis pela manutenção dos aplicativos a entender como suas alterações podem afetar a postura de segurança de outros aplicativos.
• Alinhe as métricas das equipes descentralizadas aos requisitos centralizados da sua empresa.
• Se você adota um modelo de nuvem híbrida ou multinuvem, estabeleça uma estratégia clara que represente as relações entre os dados de diferentes partes do seu ambiente de nuvem. A modelagem de visibilidade multidimensional pode ser especialmente relevante nesse contexto, pois permite compreender melhor as interconexões em implantações multinuvem e híbridas.

Pesquisas de mercado mostram que não resolver esses problemas pode contribuir para o aumento da ocorrência de incidentes de segurança, falhas no desempenho de aplicações e interrupções completas, o que pode resultar em perda de receita e da confiança dos clientes.

Próximos passos

As iniciativas de transformação digital destacam a importância da experiência do cliente como uma medida da integridade dos aplicativos. Uma abordagem de visibilidade multidimensional permite identificar como um problema de congestionamento de tráfego na nuvem pode estar relacionado a uma reclamação sobre a lentidão no processo de finalização da compra. Para usar essa abordagem da forma mais eficaz, é necessário escolher dimensões de dados úteis, identificar as relações entre elas, fornecer às equipes de toda a organização acesso a várias dimensões de dados e garantir que essas equipes tenham ferramentas que as ajudem a visualizar e compreender as conexões entre as dimensões de dados.

Os modelos de visibilidade multidimensional atendem à necessidade de uma visão holística da integridade das aplicações e oferecem uma maneira flexível de modelá-las. Ao facilitar a visualização da interoperabilidade entre todos os componentes do portfólio de aplicações corporativas, essas técnicas colocam os melhores recursos de diagnóstico nas mãos dos melhores especialistas em suas aplicações: os responsáveis por elas e por sua manutenção.

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