Davis AI ayuda a garantizar que todos los datos en la plataforma de Dynatrace sean confiables y precisos para análisis empresariales, orquestación inteligente en la nube y automatización confiable.
Dynatrace (NYSE: DT), líder en observabilidad y seguridad unificadas, anunció hoy nuevas capacidades de observabilidad de datos impulsadas por la inteligencia artificial para su plataforma de análisis y automatización. Con la Observabilidad de Datos de Dynatrace®, los equipos pueden confiar en todos los datos de observabilidad, seguridad y eventos comerciales de Dynatrace para alimentar el motor Davis® AI de la plataforma y ayudar a eliminar falsos positivos, ofreciendo análisis empresariales confiables y automatizaciones seguras.
La Observabilidad de Datos de Dynatrace permite a equipos de análisis empresarial, ciencia de datos, DevOps, SRE, seguridad y otros garantizar la alta calidad de todos los datos en la plataforma Dynatrace®. Esto complementa las capacidades de limpieza y enriquecimiento de datos existentes proporcionadas por Dynatrace OneAgent® para garantizar alta calidad en datos recopilados de otras fuentes externas, incluidos estándares de código abierto como OpenTelemetry y la instrumentación personalizada, como registros y APIs de Dynatrace. Permite a los equipos realizar un seguimiento de la actualización, volumen, distribución, esquema, linaje y disponibilidad de estos datos externos, reduciendo o eliminando la necesidad de herramientas adicionales de limpieza de datos.
“Dynatrace, con su tecnología OneAgent, nos proporciona un alto nivel de confianza en que los datos que alimentan nuestros análisis y automatizaciones son saludables. La plataforma también es muy flexible, lo que nos permite acceder a fuentes de datos personalizadas y abrir estándares, como OpenTelemetry”, dijo Kulvir Gahunia, Director de la Oficina de Confiabilidad del Sitio en TELUS. “Las nuevas capacidades de Observabilidad de Datos de Dynatrace ayudarán a asegurar que los datos de estas fuentes personalizadas también sean de alta calidad para nuestros análisis y automatizaciones. Esto nos ahorrará tener que limpiar los datos manualmente y reducirá la necesidad de herramientas adicionales de limpieza de datos”.
Los datos de alta calidad son fundamentales para las organizaciones que dependen de ellos para fundamentar las estrategias comerciales y de productos, optimizar y automatizar procesos, e impulsar mejoras continuas. Sin embargo, la escala y complejidad de los datos de los ecosistemas de nube modernos, combinados con el aumento del uso de soluciones de código abierto, APIs abiertas y otras instrumentaciones personalizadas, dificultan alcanzar este objetivo.
Al adoptar técnicas de observabilidad de datos, las organizaciones pueden mejorar la disponibilidad, confiabilidad y calidad de los datos a lo largo del ciclo de vida de éstos, desde la ingesta hasta el análisis y la automatización. Según Gartner®, “para 2026, el 30% de las empresas que implementan arquitecturas de datos distribuidas habrán adoptado técnicas de observabilidad para mejorar la visibilidad sobre el estado de su panorama de datos, frente a menos del 5% en 2023″.[1]
La Observabilidad de Datos de Dynatrace trabaja con otras tecnologías centrales de la plataforma Dynatrace®, incluida la IA hipermodal Davis que combina capacidades de IA predictivas, causales y generativas, para brindar a los equipos impulsados por datos las siguientes ventajas:
- Actualización: Ayuda a garantizar que los datos utilizados para el análisis y la automatización estén actualizados y oportunos, y alerta sobre cualquier problema, como inventario agotado, cambios en la fijación de precios de productos y anomalías de marcas de tiempo.
- Volumen: Monitorea aumentos, disminuciones o brechas inesperadas en los datos (por ejemplo, el número de clientes informados que utilizan un servicio específico), lo que puede indicar problemas no detectados.
- Distribución: Monitorea patrones, desviaciones o valores atípicos inesperados de la forma en que se distribuyen los valores de datos en un conjunto de datos, lo que puede señalar problemas en la recopilación o procesamiento.
- Esquema: Realiza un seguimiento de la estructura de datos y alerta sobre cambios inesperados, como campos nuevos o eliminados, para evitar resultados inesperados como informes y paneles rotos.
- Linaje: Proporciona detalles precisos sobre la causa raíz de los datos y los servicios que afectarán posteriormente, ayudando a los equipos a identificar y resolver proactivamente problemas de datos antes de que afecten a usuarios o clientes.
Disponibilidad: Aprovecha las capacidades de observabilidad de infraestructura de la plataforma Dynatrace
[1] Gartner Innovation Insight: Data Observability Enables Proactive Data Quality, 20 July 2023. GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved.