- 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), especialista en observabilidad y seguridad unificadas, anunció 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, 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 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», explicó Gahunia.
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″.
LAS CAPACIDADES DE LA PLATAFORMA
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 para observar el uso de servidores, redes y almacenamiento de los servicios digitales, alertando sobre anormalidades como tiempo de inactividad y latencia, para proporcionar un flujo constante de datos de estas fuentes para análisis y automatización saludables.
«La calidad y confiabilidad de los datos son vitales para que las organizaciones funcionen, innoven y cumplan con las normativas de la industria», dijo Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace. «Una solución de análisis valiosa debe detectar problemas en los datos que alimentan la analítica y la automatizaciones lo antes posible. Dynatrace OneAgent siempre ha ayudado a garantizar que los datos que recopila sean de la más alta calidad. Al agregar capacidades de observabilidad de datos a nuestra plataforma unificada y abierta, estamos permitiendo a nuestros clientes aprovechar el poder de los datos de más fuentes para más posibilidades de análisis y automatización, al tiempo que mantienen la salud de sus datos, sin necesidad de herramientas adicionales».
Se espera que la Observabilidad de Datos de Dynatrace esté disponible para todos los clientes de Dynatrace SaaS en un plazo de 90 días posterior a este anuncio. Visita el blog de Observabilidad de Datos de Dynatrace para obtener más información, en el siguiente enlace:
