带有主观倾向的数据收集会导致数据缺失，进而让您错失洞察。
调查结果已经出炉。每年，我们都会开展市场调查，涵盖各种技术和业务趋势及主题。每年，总有一些回答出乎我们的意料。但有一项结果并不意外，那就是洞察缺失的现象十分普遍。在1,400多名受访者中，几乎所有人（98%）都表示缺少所需洞察。这些洞察的类型依然未变：性能下降的根本原因、事件的根本原因，以及可能遭受攻击的迹象。性能。可用性。安全性。企业在运营数字化业务时，IT部门仍然重点关注这三大问题，因此需要更多数据。
缺少这些洞察所造成的影响令人担忧。这已不再只是负责满足性能、可用性和安全性相关SLA的IT专业人员所面临的问题。服务中断、故障和安全事件会对数字化业务造成切实的负面影响。
有些影响显而易见，例如声誉和收入受损、生产力下降、合作伙伴关系受损。另一些影响则不那么明显，例如原本可能通过分析运营和业务线数据发现的潜在机会未能实现。
但意识到洞察缺失，只是解决问题的一半。如今，这一点并不令人意外。数字业务的增长推动了支持相关需求所需的系统、服务和环境不断扩展。大量组件分布在多个云中，如今还延伸至边缘，因此，在寻找这些缺失洞察的过程中，数据缺失被认为是最常见的挑战也就不足为奇了。
这在一定程度上是数据偏差带来的代价：以主观倾向收集数据。
“部署和管理代理的成本限制了可收集数据的系统范围，因而造成了数据偏差。对于某个应用或系统是否值得监控，人们的看法（无论是否基于经验）往往会左右部署决策。”——大多数洞察缺失源于数据偏差
成功克服数据缺失难题的组织，能够更好地利用数据分析所揭示的洞察。这些组织及时发现业务洞察的可能性是其他组织的12倍，从而获得切实收益，例如提高每位用户带来的收入。
这些组织也更有可能准确识别机器人程序，从而降低遭受利用数字渠道发起攻击的机器人程序侵害的可能性，避免业务本身受到严重影响。
目前尚无法量化的是，数据缺失所造成的“错误”洞察会给企业带来多大影响。我们知道，将合法用户误判为机器人（即误报）是一个问题。为避免可能拦截带来收入的用户，组织往往因此放弃主动安全防护。Aite Group估计，误报造成的损失将远超预计的64亿美元欺诈损失。
而且，其影响不仅限于收入，还会波及客户获取成本和客户终身价值等其他业务成果。未来，业务洞察中也可能出现类似的“误报”。
因此，在开始依靠洞察来运营数字业务之前，制定数据和可观测性策略至关重要。
我们正迈向一个默认采用数字化的世界，届时每家企业都将成为数字化企业。数字化业务依靠数据运行，因此，制定数据和可观测性策略对未来取得成功至关重要。如果缺乏策略，基于数据得出的洞察以及后续决策很可能会出现偏差。
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关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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