データコンサルタント視点から見るオブザーバビリティによるエンドツーエンドのデータ可視性と運用課題
データコンサルタントの視点から見ると、オブザーバビリティを実現することは、IT環境全体をデータ可視化するための極めて重要な手段です。今日のテクノロジースタック（マイクロサービス、マルチクラウド、コンテナなど）の複雑さを考えるとデータ可視性の実現は容易ではありませんが、それによって得られるデータに基づいたインサイトには大きな価値があります。データ可視化の対象には、組織が所有するネットワークおよび外部のネットワークデータ、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のインフラストラクチャデータ、自社開発およびサードパーティのアプリケーションデータ、そしてデジタルサービスのカスタマーエクスペリエンスデータといった、エンドツーエンドの運用データが含まれます。
オブザーバビリティ実現のために克服すべきデータ管理上の問題
オブザーバビリティを実現し、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、いくつかのデータ管理上の主要な問題を克服する必要があります。
多すぎるノイズ（過剰なアラートデータ）: オブザーバビリティとは、すべての構成要素に関する運用データを無尽蔵に収集することではなく、分析に基づき意味のあるインサイトを抽出することに本質があります。情報（運用データ）が多すぎると、担当者の処理能力データを超過し、重要なアラートデータとそうでないノイズ（誤検知アラートなど）をデータに基づいて区別できなくなり、結果として情報を信頼しなくなるリスクがあります。調査データによると、回答者の半数以上（57%）が、過剰なアラートが問題になっていると回答しており、この問題は、燃え尽き症候群（人材データ）から問題の見逃しによるダウンタイムデータ発生まで、データ運用上の実害につながります。実際、66%の回答者が、燃え尽き症候群のためにチームの重要なメンバーが離職したことがあるという調査データは、運用負担が人材データに与える影響を示すものです。
分散した環境（データ相関付けの困難性）: 組織の資産（サーバー、アプリケーション、データストアなど）がオンプレミス、パブリッククラウド、ハイブリッドインフラストラクチャにデータ分散している現状は、データ相関付けの大きな課題となります。ビジネスアプリケーションがこのような環境に分散している状況を考えると、アプリケーション環境全体で「すべて」または「ほぼすべて」のデータをデータ分析のために相関付けできていると回答した割合が24%にとどまるという調査データは、データ統合とデータ分析の大きな課題を示唆しています。すべての資産の状況をデータ可視化することはデータ管理の永遠の課題であり、以前から組織が所有または運用していないネットワークインフラ（外部ネットワーク）についてインサイト（運用データ、パフォーマンスデータ）を獲得するのが難しく、その状況は今も続いています。実際、ネットワーク資産をかなりデータ可視化できていると回答した割合は26%にとどまるという調査データは、この領域におけるデータ収集と可視性のボトルネックを示すものです。
多すぎるツール（運用効率の低下）： 最新のテクノロジーとレガシーテクノロジーが混在する組織が導入しているオブザーバビリティツールは、平均で23個にのぼるという調査データを引用できます。これは、担当者が運用データを確認するために23種類のツールを切り替えながら監視を行う必要があり、運用効率データが著しく低下する可能性があります。さらに、8%の回答者が50個以上のツールを使用しているというデータは、この問題が一部の組織でさらに深刻であることを示しています。これらのツールを効果的に活用するためには高度なスキルとデータ管理能力が必要となり、運用負担が増大します。
オブザーバビリティがもたらす価値と今後の方向性
調査データによると、オブザーバビリティソリューションがもたらす価値は、そのコストの2.42倍であるというROIデータは、経済的な観点からもその価値がデータによって明確に示されていることを意味します。また、86%の組織が、今後1年間でオブザーバビリティソリューションへの支出を増やすと回答している調査データは、市場がその重要性を認識し、投資を増やしているトレンドデータを示唆しています。これらのデータに基づけば、オブザーバビリティは、データ駆動型運用とビジネス成功のために避けて通る理由がない重要な取り組みであると結論づけられます。データコンサルタントとして、組織のオブザーバビリティ成熟度をデータ分析に基づき評価し、上記の課題を克服しつつ、データ駆動型運用を実現するための戦略策定とツール選定を支援します。
データコンサルタント視点から見るオブザーバビリティによるデータ駆動型運用成熟度
データコンサルタントの視点から見ると、先進的なオブザーバビリティプラクティスは、組織のデジタル環境全体をデータに基づき詳細に監視し、システム状態を深く理解するためのアプローチです。ビジネス運営において予期せぬ運用上の問題や障害（運用データにおける異常パターン）が発生する可能性がある中で、環境を構成するすべての要素からの運用データをデータ分析し、これらの問題をデータに基づいて特定することの重要性を強調できます。
オブザーバビリティの成果：データ駆動型ビジネス改善への貢献
これらの運用上の問題をデータ分析に基づいて特定・解決することは、オブザーバビリティの有効性を示すだけでなく、従業員幸福度データ（人材データ）、開発者生産性データ、顧客満足度データ、組織収益データといった多様なビジネス成果データ向上に繋がる様々なメリットを生み出し、最終的にビジネスの改善に貢献します。これは、運用データ分析が広範なビジネス指標に影響を与える可能性を示唆するものです。
先進的なオブザーバビリティプラクティス構築に必要な要素：テクノロジー、人材、文化
先進的なオブザーバビリティプラクティスを構築するためには、適切なテクノロジー（データ収集、データ分析、データ可視化ツールなど）を導入するだけでは不十分です。優れた成果をあげているチームは、オブザーバビリティを向上させるためのデータ分析能力、関連知識、実践意欲といった人材側の要素も兼ね備えています。データ駆動型文化を醸成し、オブザーバビリティによって単に問題を回避するだけでなく、データ分析に基づいた優れたデジタルエクスペリエンス提供を目指すことが重要です。これは、現状維持ではなく、データに基づきより良い形に変えていく継続的な改善意識を持つことを意味します。優れたチームは、その目的のために、オブザーバビリティ戦略に関する知識をデータに基づき磨き、適切なツール、トレーニング、プロセスを通じてその知識を行動に移そうと日々努めています。オブザーバビリティは、それ自体が成果（ビジネス指標の直接的な向上）なのではなく、データ分析に基づいた成果をあげるための優れた手段であると位置づけられます。
先進的なオブザーバビリティプラクティス実現までの道のり：進化段階のデータ分析
先進的なオブザーバビリティプラクティスは、最初から確立されているものではなく、組織のデータ管理能力の進化を通じて構築されるものです。特定のフレームワーク（例：Splunkが提唱するような）では、このプロセスが、基本的な可視化、インサイトの活用、プロアクティブな対応、ワークフローの統合といった段階を経て進化していくと分析されています。調査データは、リーダー的組織がどのようにこの道のりを辿っていくかを深く理解するためのデータを提供します。
基本的な可視化: すべての環境のすべてのテクノロジースタックからの運用データをデータ可視化できているかという最初の問いは、オブザーバビリティの基盤となるデータ収集と表示の段階です。リーダー的組織は、オンプレミスインフラ、プライベートクラウド、パブリッククラウド、コンテナ、アプリケーションといった環境全体を高いレベルでデータ可視化している点が特徴です。
インサイトの活用: 問題の検出時にコンテキストデータ（関連する運用データ、構成情報など）も同時にデータ把握できているかという問いは、運用データ分析による根本原因特定に関する段階です。リーダー的組織にとって、アラートデータは単なる通知ではなく、議論や解析が必要になるものではなく、実用的なインサイト（データ分析から得られる actionable な情報）を提供してくれるものです。また、根本原因の特定、イベントの相関付け（異なる運用データ間の関連性分析）、さらにはデータに基づいた解決策の提案に、AIや機械学習を活用している点は、運用データ分析の高度化を示唆します。
プロアクティブな対応: 問題に先手で対応（予測分析、予防保守）できているかという問いは、運用データ分析に基づいたリスク管理に関する段階です。レジリエンスが高い組織でもダウンタイムデータは発生しますが、リーダー的組織では発生頻度が少なく、発生しても問題をデータに基づきすばやく解決できるため、状況があまり悪化せず、類似の問題の再発をデータ分析に基づき防止することもできます。これは、運用データ分析による予測と迅速な対応が、システム可用性維持に貢献することを示しています。
ワークフローの統合: 組織のプロセス（ソフトウェア開発、デプロイメント、運用など）にオブザーバビリティ（運用データに基づいた理解と改善活動）が組み込まれているかという問いは、データ駆動型文化と運用効率に関する段階です。リーダー的組織は、プラットフォームエンジニアリングなどの手法を活用して、ソフトウェアの開発データ、提供データ、運用方法データを標準化し、開発者の生産性データと運用効率データ向上を実現しています。オブザーバビリティデータをこれらのワークフローに統合することで、継続的なデータに基づいた改善が可能になります。
データコンサルタントとして、組織のオブザーバビリティ成熟度をデータ分析に基づき評価し、上記の段階を経てデータ駆動型運用を確立するための戦略策定とツール選定を支援します。
データコンサルタント視点から見るデータ可視性（オブザーバビリティ）がもたらす運用およびビジネス成果
データコンサルタントの視点から見ると、データ可視性（オブザーバビリティ）の実践は、組織の運用効率とビジネス成果に大きなメリットをもたらします。調査データによると、先進的なオブザーバビリティプラクティスを導入している「リーダー的組織」は、オブザーバビリティの取り組みが初期段階にある「ビギナー組織」と比較して、複数の領域でデータに基づき優れていることが明らかになっています。
開発者のイノベーション促進と生産性向上におけるデータ可視性の貢献
顧客の期待がかつてないほど高まっている現状において、革新的な製品を短いサイクルデータで提供できる組織が競争優位性を確立できる点を強調できます。強力なエンジニアリングチームがこれを支えており、リーダー的組織では、開発者の生産性の高さ（運用データ分析に基づく評価）が生産力データと収益データ（ビジネス成果データ）を押し上げています。リーダー的組織の4分の3以上（76%）が、コードの大部分をオンデマンドでプッシュしているのに対し、ビギナー組織では30%に留まるというデータは、開発・デプロイメント速度におけるデータに基づいた顕著な差を示唆します。ユーザーへの新機能の提供については、リーダー的組織の60%が真っ先に市場に投入できていると回答しており、そのスピードはビギナー組織の8.6倍にのぼるというデータは、市場投入速度におけるデータに基づいた優位性を示すものです。
リーダー的組織はスピードがあるだけでなく、運用データ分析に基づきコードプッシュの安定性が高く、ミス（デプロイメント失敗データ）が少ないという特徴もあります。リーダー的組織では、エンジニアリングチームによる本番環境のアプリケーションコードの変更成功率（DORAの主要メトリクスの1つ）がビギナー組織より22%上回っているというデータは、デプロイメントの信頼性におけるデータに基づいた優位性を示すものです。さらに、リーダー的組織の大多数は、変更の成功率が90%以上であると回答しており、データ品質の高いデプロイメントプロセスを確立していることを示唆します。開発者が開発や実験に時間を費やせる環境は、単なる個人的な利益だけでなく、イノベーションの源泉となりえます。リーダー的組織の開発者は、メンテナンス、アラート処理、設定といった日常業務（運用工数データ）をこなしながら、ビギナー組織よりも38%多くの時間（データ分析に基づく時間配分データ）をイノベーションに費やしているというデータは、オブザーバビリティによる運用効率改善がイノベーション時間創出に繋がっていることを示唆するものです。
問題の迅速な検出と修復におけるデータ可視性の貢献：レジリエンス向上
リーダー的組織は、開発のスピードだけでなくレジリエンス（回復力）の高さでも秀でており、レジリエンスが高ければ、ダウンタイムデータ（システム停止時間）を最小限に抑えることができます。アプリケーションの障害やパフォーマンスの低下（運用データにおける異常）が発生してから数分または数秒以内に問題をデータに基づいて特定（問題検出、MTTD – Mean Time To Detect）できると回答したリーダー的組織は68%で、そのスピードはビギナー組織の2.8倍にのぼるというデータは、問題検出速度におけるデータに基づいた顕著な差を示します。リーダー的組織では改善も進んでおり、57%が、根本原因をデータ分析に基づき特定するまでの時間（MTTRの一部）が1年前と比べて大幅に短くなったと回答しており、これは継続的な運用改善の成果を示唆します。
このスピードには精度の高さ（異常検知の正確性）が深く関係しています。リーダー的組織が推定するアラートの真陽性率（実際に問題が発生しているアラートの割合）は平均で80%以上でした。そのため、アラートが誤検知（ノイズ）でないというデータに基づいた確信を持って対応を進めることができます。一方、ビギナー組織では、実際の問題に繋がるアラートの割合が推定で半数強（54%）にとどまっているというデータは、アラートノイズの多さとその信頼性の低さを示しています。この状態では、憶測や疑念が生じたり、緊急対応が無駄足に終わったりして、最終的にはエンジニアがアラートを完全に無視するようになる可能性があり、運用上のリスクデータが増大します。
迅速な検出は迅速な解決に繋がります。MTTR（平均解決時間）が数分または数時間と回答した割合は、リーダー的組織がビギナー組織の2.3倍にのぼり、MTTRが数日、数週間、さらには数カ月と回答した割合は、逆にビギナー組織がリーダー的組織の2.4倍にのぼるというデータは、問題解決速度におけるデータに基づいた顕著な差を示します。問題の解決に時間がかかるほど、インシデント（システム障害）の影響（経済的損失データ、信頼データ低下など）が広がります。「ダウンタイムの隠れたコスト」レポートによると、1時間あたりのダウンタイムコストは54万ドルに達するというデータは、ダウンタイムがもたらす経済的影響を示すものとして引用できます。これは、問題を数時間で解決するのと数日かかるのとでは、ビジネスに与える影響にデータに基づいた大きな差があることを強調するものです。
データコンサルタントとして、これらのデータに基づいた分析結果は、オブザーバビリティの実践が運用効率、開発速度、システムレジリエンス、およびビジネス成果に直接的に貢献することを示しています。組織のオブザーバビリティ成熟度を高めることは、データ駆動型ビジネスを成功させるための不可欠な要素です。
データコンサルタント視点から見るAI活用によるデータ駆動型オブザーバビリティと運用管理
データコンサルタントの視点から見ると、リーダー的組織はオブザーバビリティの向上のために、機械学習、AIOps、生成AIといった多様な形態でAIを効果的に活用しています。AIOpsツールの導入率が高いことは（調査データ引用）、データ駆動型運用におけるAI活用の重要性を示すものです。リーダー的組織のAIOps活用は、インテリジェンスと自動化を強化しながら、インシデントの根本原因特定と修復といった運用データ分析プロセスを効率化しています。
リーダー的組織は、AIの導入率が高いだけでなく、データ分析に基づき大きなメリットを得ています。AIOpsツールのROIが期待をはるかに上回ったと回答した割合が高いことは（調査データ引用）、AI投資が経済的な価値をもたらしていることをデータによって示しています。
生成AIもオブザーバビリティの領域で存在感を増しており、リーダー的組織はそのユースケースをデータ分析に基づき開拓し始めています。オブザーバビリティツールに組み込まれた生成AI機能を活用している割合が高いことは（調査データ引用）、この技術の普及度を示すものです。生成AIベースのチャットボットを、運用データ分析（データ分析機能）や問題の解決策提案（データに基づいた推奨事項）に活用している点は、生成AIが運用データからのインサイト抽出と問題解決プロセスを支援する具体的な例として提示できます。
テレメトリパイプライン管理のデータ管理戦略的重要性
データは、優れたオブザーバビリティプラクティスを支える基盤であることを強調します。テレメトリパイプライン管理戦略（システムから収集される運用データフローの管理戦略）は競争上の差別化要因であり、テレメトリデータの増加、コンプライアンス規則の変化、ユースケースの増大といったデータ関連の要因とともに、その重要性が増しています。データコンサルタントとして、効果的なテレメトリパイプライン管理戦略の策定は、データ駆動型運用の成功に不可欠であると評価します。
コスト抑制策として、先進的なオブザーバビリティプラクティスを実践している組織は、データ管理の技法を重視する傾向があり、階層化（データアクセス頻度に基づいたストレージ層の最適化）や集約（データの集計、圧縮）が重要であると考えていることが調査データで示されています。こうした組織は、オブザーバビリティの取り組みが進んでいない組織と比べて、リリースする製品の数、管理するアプリケーションの数、保存するデータ量といったデータ量が多いため、運用コストデータが急速に膨らむリスクがある点を指摘できます。どの組織にとっても、ある日予期せず法外な額のサービス利用請求書データ（運用コストデータ）が届くことは回避したいことであり、データ管理技法によるコスト抑制が不可欠であることをデータ視点から述べます。
データとリソースの共有による根本原因解決の効率化
セキュリティ運用チーム、IT運用チーム、エンジニアリングチームが、問題の根本原因（運用データ分析による問題の根本原因データ）をデータ分析に基づき解決するために同じコンテキストデータ（関連する運用データ、インシデント情報など）を共有する必要がある点は極めて重要です。例えば、ネットワークトラフィック急増アラートが発生した場合、その要因として様々なデータ関連のイベント（特別セールの実施によるアクセス増加、新機能のリリースによるトラフィック変化、DDoS攻撃といったセキュリティインシデント）が考えられます。データを共有できなければ、各チームが十分なコンテキストを得られないまま調査に無駄な労力（運用工数データ）を費やし、互いに責任をなすり付け合うことになりかねないリスクを指摘できます。データ共有は、データ駆動型運用におけるチーム間の連携と根本原因特定プロセスを効率化するために不可欠です。データコンサルタントとして、組織横断的なデータ共有基盤とデータ活用プロセスの構築を支援し、運用効率向上とリスク軽減に貢献します。
データコンサルタント視点から見るOpenTelemetry、業界別オブザーバビリティ実践、およびデータ駆動型運用の成果
データコンサルタントの視点から見ると、OpenTelemetryの導入が比較的容易であるとデータ分析に基づき考える組織は、その理由として充実したデータ関連サポートを挙げています。プログラミング言語やクラウドネイティブテクノロジーにデータ収集・送信のサポート機能が組み込まれているほか、ユーザーコミュニティからもデータ活用やトラブルシューティングに関する支援を得ることができます。十分な支援体制があれば、運用データに関する疑問点があった場合でも解決策を見つけやすく、早期の習得と実践が可能になることを示唆します。
主要業界におけるオブザーバビリティ実践のデータ分析
世界共通の代表的な業界におけるオブザーバビリティ実践に関する主要なインサイトをデータコンサルタントの視点から紹介します。提供された記述に基づき、製造業と通信・メディア業界に焦点を当てた分析を行います。
製造業: 製造業は、運用効率化への投資に関して他の業界をリードしています。イベントのグループ化とアラートの相関付けをほとんどまたは完全に自動化している企業の割合が高いことは（調査データ引用、全業界平均との比較）、運用データ分析の自動化が進んでいることを示唆します。また、アラート処理にAIや機械学習テクノロジーを活用している企業も多く、異常検出（運用データにおける異常パターン検出）をはじめ、さまざまな運用データ分析ユースケースで導入企業が半数を超えている点は（調査データ引用）、製造業におけるデータ駆動型運用が進展していることを示します。この運用効率の向上は具体的なメリットをもたらしており、例えば80%の企業が、アプリケーションの問題を数時間でデータに基づいて検出できると回答している点は（調査データ引用）、問題検出時間の短縮を示唆します。アプリケーションの信頼性とパフォーマンスの目標をデータに基づき達成する自信は、競争優位性の確立に繋がります。製造業では半数の企業が「非常に自信がある」と回答し、全業界の平均である41%を上回っている点は（調査データ引用）、データ可視性による運用改善がビジネス成果への自信に繋がっていることを示唆します。オブザーバビリティに関する主な課題については、3分の1の企業が、大量の運用データを処理しきれないことを挙げている点（調査データ引用）は、データ量増加への対応が課題であることを示しています。ただし、少なくとも、データに関する問題の解決策の見込みはあるようです。製造業では、他の業界と比べて、データの集約（データのまとめ、圧縮）やデータの階層化（データアクセス頻度に応じたストレージ最適化）がコスト管理（運用コスト削減）に不可欠と考える企業が多く見られた点（調査データ引用）は、運用データ管理におけるコスト最適化への意識が高いことを示唆します。
通信・メディア業界: 通信・メディア業界は、オブザーバビリティプラクティスの成熟度が高いことをデータ分析に基づき示しています。調査データによると、約4分の1（24%）の企業が「成熟度が高い組織」であり（全業界平均17%と比較）、10%が「リーダー的組織」である点は、この業界におけるデータ駆動型運用の進展度合いを示しています。
オブザーバビリティの普及状況とビジネス価値のデータ分析
多くの企業がオブザーバビリティプラクティスを比較的最近導入したばかりであり、59%が過去2年以内に導入しているという調査データは、オブザーバビリティが急速に普及しているトレンドデータを示唆します。しかも、その2年間でオブザーバビリティツールの数は平均24.6個に増加しており（全業界の平均23.1個と比較）、このツール数の増加は環境の複雑化や多様なデータ収集ニーズに対応するためと考えられます。オブザーバビリティへの投資から得た1年あたりのビジネス価値は平均390万ドルにのぼり、この金額は、全業界の平均である340万ドルを50万ドル上回っているというデータは、通信・メディア業界におけるオブザーバビリティへの投資が、データ分析に基づき高いビジネス価値（ROIデータ）をもたらしていることを明確に示しています。
成功要因としてのプラットフォームエンジニアリング
この通信・メディア業界におけるオブザーバビリティの成功要因の1つとして、プラットフォームエンジニアリングが広く浸透していることを挙げることができます。調査データによると、75%の企業が専門チームを作り、そのうち35%がプラットフォームエンジニアリングを幅広く取り入れている（全業界の平均27%と比較）点は、組織的なデータ駆動型運用への取り組みが進んでいることを示唆します。そのため、76%の企業が、新製品や新機能がリリースされたら真っ先に導入する、または早期に導入する「アーリーマジョリティ」に入っていると回答し、全業界の平均である66%を大きく上回っているというデータは、プラットフォームエンジニアリングが製品リリースの迅速化に貢献していることをデータに基づき裏付けています。これは、オブザーバビリティとプラットフォームエンジニアリングが連携することで、運用効率向上、開発速度向上、および市場投入速度向上といったデータ駆動型運用とビジネス成果を同時に達成できることを示唆します。データコンサルタントとして、これらのデータに基づいた分析は、オブザーバビリティとプラットフォームエンジニアリングが現代のデータ駆動型ビジネスにおいて不可欠な要素であることを示しています。
データコンサルタント視点から見るチーム間データ共有、オブザーバビリティ連携、およびデータ管理の進化
データコンサルタントの視点から見ると、運用データ（オブザーバビリティデータ、セキュリティデータなど）のチーム間共有と共通ダッシュボードの活用は、運用効率と問題解決速度を向上させる上で極めて重要です。これにより、発生した問題（運用データにおける異常）をどのチームが担当すべきか、それがセキュリティインシデントデータなのかアプリケーションのパフォーマンス問題データなのかといった基本的な判断をデータに基づいて迅速に行い、問題の根本原因（根本原因データ）に短時間でたどり着くことが可能になります。リーダー的組織では約4分の3（73%）が、セキュリティとオブザーバビリティのツールやワークフローを統合することによってMTTRデータ（平均修復時間）を短縮しているのに対し、ビギナー組織では39%にとどまるという調査データは、データ統合が運用改善に与える影響を示すものです。特定の関係者が述べるように、統合されたプラットフォームで経営幹部レベルのデータを可視化する場合でも、セキュリティチームとオブザーバビリティチーム間で基本的な知識をデータ共有する際でも、共通のデータ定義や共通のデータアクセス方法といった「共通の言語」がなければ効果的に機能しません。
セキュリティとオブザーバビリティデータ統合の重要性
先進的なオブザーバビリティプラクティスの実践に取り組む組織は、意図的であってもそうでなくても、プロセスの一環としてセキュリティデータとオブザーバビリティデータを統合し、関連ツールを連携させることの重要性をデータ分析に基づき認識しています。この2つの重要なデータ領域において、まずデータ共有を促進する組織文化と技術体制を構築することが重要です。リーダー的組織では70%が、トラブルシューティング（問題解決プロセス）の際にデータとツールを共有し、80%が、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLCデータ）全体でソフトウェアエンジニアがセキュリティ脆弱性の検出を通常業務として行う習慣（データに基づいたセキュリティチェックの組み込み）を築いているという調査データは、組織的なデータ共有とセキュリティの組み込みが進んでいることを示唆します。
オブザーバビリティがもたらす価値の拡大：運用効率とビジネス成果
オブザーバビリティは、ダウンタイム削減データ、解決時間短縮データ（MTTR短縮）、イノベーション推進データといった、あらゆる組織が目指す目標に貢献します。リーダー的組織は年間で支出の2.67倍の利益を得ているというROIデータは、オブザーバビリティへの投資が収益データ（ビジネス成果データ）に直接結びついていることをデータによって示しています。リーダー的組織は他の組織と比べて、オブザーバビリティソリューションからより多くのメリット（データ分析に基づいた運用改善効果）を得ています。問題検出時間短縮率やアプリケーション開発期間短縮率におけるリーダー的組織とビギナー組織の比較データ（調査データ引用）は、オブザーバビリティが運用効率と開発速度に与える影響を示すものです。問題検出時間短縮においてはビギナー組織の67%に対しリーダー的組織はほぼすべての95%にのぼり、アプリケーション開発期間短縮においてはビギナー組織の64%に対しリーダー的組織は92%にのぼるというデータは、データに基づいた顕著な差を示しています。開発サイクルを短縮できれば、新製品や新しいエクスペリエンスをデータに基づき迅速に市場に投入できます。
オブザーバビリティの次なる目標：データ柔軟性とデータ管理の自由度
オブザーバビリティが次に目指すのは、データ柔軟性（多様なデータソース、データタイプへの対応、データの自由な活用）であるとデータコンサルタントは提言します。今後、データ所在地要件（データコンプライアンス）が厳しさを増し、新しいデータソースが次々に生まれ、ツールがさらに増えるのに伴って、データユースケース（データ活用シナリオ）も拡大していくでしょう。こうしたデータユースケースを取り入れて、テレメトリデータ（システム運用データ）の真価を引き出すには、データを効果的に管理および活用する体制をデータに基づいて整える必要があります。データの収集方法、データ保存先、データ変換方法を組織が自由に決められることが、データ柔軟性を確保し、将来のデータ要件変化に対応するために重要です。このセクション（提供された文章の後半部分）では、組織でデータを管理するためにお勧めの方法（データ管理プラットフォーム、データガバナンスフレームワークなど）を紹介することを示唆します。データコンサルタントとして、データ収集、管理、活用の自由度を高めるための戦略策定とツール選定を支援します。
データコンサルタント視点から見るOpenTelemetry：オブザーバビリティデータ収集の業界標準と進化
データコンサルタントの視点から見ると、OpenTelemetry（OTel）は、オブザーバビリティデータを収集するための業界標準のオープンソースアプローチとして急速に確立されています。これは、データに関する課題の全てを解決する魔法のようなものではありませんが、ベンダーロックインや特定の専用エージェント導入といった運用上の制約をデータに基づき回避できる点を強調できます。Cloud Native Computing Foundation（CNCF）のサポートにより、データの詳細な管理（データ収集、データ形式標準化など）に役立つAPIやSDKが多数のプログラミング言語で提供されている点が、この標準の技術的な基盤となっています。
オブザーバビリティの基盤としてのOpenTelemetryの普及状況
OpenTelemetryは、テレメトリデータ（システム運用データ）を収集するための標準的な方法として、急速に認知されつつあり、オブザーバビリティの未来を支える基盤となりつつあります。調査データによると、半数以上（58%）の組織が、主に使用しているオブザーバビリティソリューションでOpenTelemetryが使われていると回答しており、この普及状況は標準化への市場ニーズを示唆します。OpenTelemetryへの対応がイノベーション（データ活用による新しい価値創出）の原動力の一つと広く認識されるようになり、当然、リーダー的組織は導入を進めており、78%が適切なプラットフォーム（OpenTelemetryをサポートするデータ収集・管理基盤）をすでに導入しているというデータは、先進的な組織におけるOpenTelemetry導入の進展度合いを示すものです。
リーダー的組織が認識するOpenTelemetryのメリット：データ主導権とテクノロジーエコシステム活用
リーダー的組織は、OpenTelemetryのメリットをデータ分析に基づきよく理解しています。そのメリットとして「データに対する主導権と所有権を向上させることができる」を選択した回答者が65%で上位に入った点は、データガバナンスやデータ管理の自由度に関するデータ視点からのメリット認識を示しています。一方で1位になった「より広範なテクノロジーエコシステムを活用できる」という回答は72%に上り、データ連携とデータ活用に関する柔軟性とカスタマイズ性の向上を重視していることを示唆します。OpenTelemetryを導入すると、一般的なプログラミング言語のほぼすべてに対応するライブラリが提供されているため、開発者が使用するテクノロジースタックに関係なくアプリケーションのインストルメンテーション（データ収集のためのコード組み込み）が可能になり、また、さまざまなフレームワークやライブラリとデータ統合できるため、既存のアプリケーションへのオブザーバビリティの追加もデータ連携の観点から簡単に行えます。
OpenTelemetry導入の課題とその克服：人材とサポート
一般的にOpenTelemetryのような強力なテクノロジーはデータ収集・設定がシンプルではありませんが、その難しさを克服するだけの価値（データに基づいた運用改善、ビジネス成果）は十分にある点をデータコンサルタントは認識しています。早期に導入した組織は、最終的に得られるメリットが、それまでの導入や運用にかかるコストデータや運用負担データに十分値することデータ分析に基づき理解しています。リーダー的組織がOpenTelemetryの課題をより深刻に捉えているのは、期待する価値（データ活用のポテンシャル）が大きいと認識しているためと考えられます。調査データでは、OpenTelemetryの導入を「非常に困難」と評価した割合は、ビギナー組織で21%であったのに対して、リーダー的組織では44%にのぼり、先進的な組織ほど導入の難易度を高く感じている状況がデータによって示されています。リーダー的組織が最も課題と考えているのは、習得の難しさ、つまりOpenTelemetryに精通した人材（人材データ）の不足で、55%がこの点を挙げました。ただし、今は厳しくても、OpenTelemetryに関するトレーニング（教育データ）が増えるにつれてこの課題は解消していくと考えられます。このほかにも、特定のインフラまたはフレームワークに対するデータ収集サポート不足も課題であると、リーダー的組織の半数以上（54%）が同意しています。ただしこの課題は、OpenTelemetryのデータ収集サポートに対する需要があることを認識するベンダーが増えるにつれて解消していくでしょう。
OpenTelemetryの普及と進化：データ収集標準化の進展
OpenTelemetryは登場からわずか5年の間に急速に普及していることをデータに基づき強調します。今日では、新しい製品やフレームワークの多くがOpen Telemetryにネイティブで対応しており、データ収集の標準化が進んでいます。また、新しいシグナルタイプとしてプロファイリング（コード実行時のリソース使用状況に関するデータ）のサポートが追加され、ベンダーに関係なくリソースの使用状況をコードレベルでデータ把握できるようになるなど、OpenTelemetry自体の進化もまだ続いており、運用データ収集の範囲と深度が拡大している点を述べます。データコンサルタントとして、OpenTelemetryは運用データ収集の標準として今後さらに重要性を増し、データ駆動型運用の基盤としての役割を強化していくと評価します。
データコンサルタント視点から見るオブザーバビリティにおけるデータ収集標準化とシームレスな運用ワークフロー
データコンサルタントの視点から見ると、オブザーバビリティを実現するためには、計画の最初からオープンかつ標準ベースのデータ収集を念頭に置くべきです。トレースデータ、メトリクスデータ、ログデータといった運用データに標準化されたデータ形式を選び、オープンなデータ取り込み方式を採用することで、コードのインストルメンテーション（データ収集のためのコード組み込み）が容易になり、オブザーバビリティデータの取得をデータに基づき簡単に開始できるようになります。これは、開発者の時間（運用工数データ）を大幅に節約し、データ収集の効率化に繋がります。
組織独自の重いエージェントの問題点とOpenTelemetryの優位性
組織独自の重いエージェント（データ収集ツール）は、保守が面倒で、サービスのパフォーマンスデータ（データ処理速度、応答時間）を低下させる要因になり、置き換えも困難である点を指摘できます。その結果、特定のオブザーバビリティソリューションにデータ収集方法がロックインされることになり、ニーズの拡大（データ量増加、新しいデータソース）に対応しきれなくなったり、時間とともに費用（運用コストデータ）がかさんでいく傾向があるといった運用上のリスクを伴います。一般的な言語とフレームワークを採用して、OpenTelemetry（Cloud Native Computing Foundationで高いアクティビティを持つプロジェクト）を活用すれば、データの収集方法がフレキシブルになるだけでなく、使用できるソリューションの選択肢（データ分析ツール、データ可視化ツールなど）も広がる点をOpenTelemetryの優位性として述べることができます。OpenTelemetryを活用する最も重要な理由は、将来、分散型マイクロサービスの増加に伴って監視（データ収集、データ分析）とトラブルシューティング（運用データ分析による問題特定・解決）を拡張する必要が出てきたときに、データ収集の標準化によって前もって備えておける（将来のデータ要件変化への対応）ということです。
オープンなインストルメンテーションによる網羅的なデータ可視化とツール連携
さらに、オープンなインストルメンテーション（OpenTelemetryのような標準ベースのデータ収集実装）であれば、既存のツールチェーン（開発、デプロイメント、運用の各段階で使用されるツール群）内のあらゆるツールとデータ統合して、コードデータからクラウドデータまでの網羅的なデータ可視化（システム全体の状態把握）が容易になるメリットがあります。オブザーバビリティはDevOpsプラクティスとツールチェーンが生み出す運用データを可視化します。データ可視性は、アプリケーションの速度データ（データ処理性能）を維持し、新しいツールとプロセス（データ駆動型運用プロセス）に対応していくための重要な要素です。あらゆるものにフィットするクラウドアプリケーションや言語、インシデント対応製品、DevOpsツールセットといったものは存在しないものの、少なくともすでに使用しているツールや将来的に使用する可能性のあるツールと簡単にデータ統合してインサイト（運用データ分析結果）を提供できるようなオブザーバビリティソリューションであるべきであるとデータコンサルタントは提言します。
メトリクス、トレース、ログデータの相関付けによるシームレスな運用ワークフロー
メトリクスデータ、トレースデータ、ログデータといった異なる種類の運用データをデータリンクさせ、データ相関付けによって、監視からトラブルシューティング、解決までの運用ワークフローをシームレスに実現することの重要性を強調します。組織では複数のポイントツール（特定の運用データや機能に特化したツール）が使用されている現状をデータ分析に基づき指摘できます。例えば、アプリケーションオーナーがAPMデータ（アプリケーションパフォーマンス監視データ）用のポイントツールでパフォーマンスの低下に気付き、それを各IT運用チームに連絡し、各チームではインフラ監視用のポイントツールでサーバーデータやホストデータに関する運用データを別々に見て、インフラの問題が重要なワークロードデータやビジネスパフォーマンスデータに影響を与えていないか確認するといったケースは特に珍しくない状況であり、このようなアプローチでは、問題をデータに基づき速やかに解決するなど到底不可能です。システムで起きた特定の問題について、相互依存関係データや、アップストリームやダウンストリームに及ぼす影響を運用データ分析に基づいて簡単に確認し、調査をどこから開始したかに関わらずワークフロー全体をデータ把握できる必要があります。
機能統合されたオブザーバビリティソリューションの要件：データ追跡とコンテキスト共有
オブザーバビリティソリューションには、すべての機能がデータ処理パイプラインを通じて完全に統合されている必要があり、フロントエンドエンジニア、SRE、DevOpsエンジニアなど、ユーザーの職務を問わず、誰もがトラブルシューティングのワークフロー全体にわたって関連するコンテキスト情報（運用データ、インシデント情報、構成情報など）をデータに基づいて得られるようでなければならない点を提言します。途中で行き詰まることなく、データをどこまでもたどれる（データリネージ、データ追跡能力）ことが重要なのです。例えば、アラートデータから関連するトレース詳細データへデータリンクによってジャンプし、その情報を使って、基盤インフラデータやフロントエンド問題データとアプリケーションパフォーマンスの低下（運用データにおける異常）とをデータ相関付けられるような機能が不可欠であることを示唆します。最新のアプリケーションは多くの開発チームと運用チームが関与して開発し、提供しているため、問題の解決はますます難しくなっており、チーム間のデータサイロ化も起きている状況を分析できます。オブザーバビリティを活用して情報（運用データ）をシームレスにデータ連携し、調査を切れ目なく進めることができるようになれば、問題特定のためのステップが減り、トラブルシューティングの行き詰まりもなくなるとデータコンサルタントは評価します。データ駆動型運用においては、データ収集の標準化と、データ統合されたオブザーバビリティソリューションによるシームレスな運用ワークフロー構築が成功の鍵となります。