A observabilidade é um dos pilares essenciais para garantir a eficiência e segurança dos sistemas tecnológicos, especialmente no setor financeiro, onde a integridade das operações é fundamental. A evolução das tecnologias de monitoramento vai além das tradicionais ferramentas de supervisão de TI, que focavam apenas em manter sistemas funcionando ou identificar falhas de forma reativa. Hoje, esse conceito adota uma abordagem proativa, utilizando análises avançadas e automação para prever e prevenir problemas antes que afetem o negócio.
Um exemplo prático pode ser encontrado no monitoramento de transações financeiras: quando uma instituição realiza diversas operações, cada uma delas possui parâmetros estabelecidos, conhecidos como thresholds (limiares), que determinam valores esperados para essas transações. Quando o número de transações fica abaixo ou acima desses limites, o sistema aciona alertas, indicando um possível problema ou comportamento anômalo. Isso pode incluir falhas no sistema de autorização do banco ou até mesmo indícios de fraude. Esse monitoramento é feito para cada tipo de transação por instituição financeira e permite que as equipes atuem preventivamente, muitas vezes antes mesmo que a instituição perceba que há algo errado.
O valor dessa abordagem está na sua capacidade de mapear padrões de negócios, monitorando não apenas os aspectos técnicos, mas também as atividades operacionais que indicam a saúde do ecossistema financeiro. Esse sistema, quando bem implementado, não só identifica falhas, mas também avalia o comportamento de transações de acordo com dias e horários específicos, ajustando os parâmetros conforme padrões históricos. Assim, é possível identificar desvios que possam sugerir problemas de desempenho ou até incidentes relacionados à segurança.
Por exemplo, um caixa eletrônico (ATM) que deveria realizar um determinado número de transações por hora e, de repente, apresenta uma queda abrupta, pode indicar que o equipamento foi fisicamente comprometido ou que há um problema técnico. Por outro lado, um aumento inesperado no volume de transações pode sinalizar uma possível fraude. Esses insights permitem ajustes em tempo real, oferecendo uma resposta rápida e eficaz.
Hoje, o monitoramento moderno também utiliza machine learning para automação e recuperação de incidentes. Em muitos casos, sistemas conseguem resolver problemas remotamente, sem a necessidade de intervenção humana. No caso dos ATMs, por exemplo, robôs automatizados identificam falhas, testam periféricos, reiniciam conexões e, em mais de 60% dos casos, realizam a recuperação sem a necessidade de enviar técnicos ao local.
Isso representa uma economia significativa de recursos e tempo, além de garantir que os serviços permaneçam disponíveis para os clientes.
Adotar uma estratégia com foco no negócio, e não apenas na tecnologia, permite que as instituições financeiras operem de forma mais eficiente, reduzindo perdas de transações e otimizando a experiência do cliente. No contexto atual, onde as operações são cada vez mais digitais e distribuídas, essa abordagem é crucial para garantir que os serviços financeiros continuem a atender às demandas do mercado de maneira segura e ágil.
O futuro aponta para um aumento da automação e integração com tecnologias emergentes, como computação em nuvem e inteligência artificial. Essa combinação trará ainda mais precisão e velocidade na resposta a incidentes. Empresas que investem em soluções end-to-end, cobrindo desde o monitoramento de equipamentos até a análise de padrões de negócios, estarão na vanguarda, preparadas para antecipar problemas, proteger seus sistemas e oferecer uma experiência aprimorada para seus clientes.
À medida que a digitalização avança e as operações se tornam mais complexas. Garantir que as atividades financeiras estejam sob controle não é apenas uma medida de eficiência, mas uma estratégia essencial para manter a segurança, a competitividade e a confiança no setor.
Robert Baumgartner, CIO da TecBan.
