Dynatrace for Executives
世界最大級の企業が、統合されたオブザーバビリティとセキュリティのリーダーであるDynatraceを信頼し、デジタルビジネストランスフォーメーションを加速しています。
Dynatraceが、どのようにトランスフィーメーションに向けたイニシアチブに
不可欠な9つの重要課題を解決するのか、ご覧ください。
イノベーションの促進
01クラウドモダナイゼーション
- 予測AI、因果AI、生成AIでAIOpsを超える自動化を達成
- 100種類以上のユースケースにわたるソリューションを用いて完璧で安全なソフトウェアを実現
- セルフサービス機能と数百種類の統合を通じて、IT、開発部門、プラットフォームエンジニアリングの生産性を増強
課題 | Dynatraceソリューション |
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チームのための重要なリソース
02
ビジネス分析
- 業界をリードする統合化されたデータレイクハウスのGrail™で、複雑なビジネス分析タスクを数週間から数時間・数分へスピードアップ
- 因果AIによるコンテキスト分析と生成AIに基づく自然言語インターフェイスの組み合わせを通じて、あらゆる質問への回答をいつでも入手
- オブザーバビリティ、セキュリティ、ビジネス分析のための信頼できる単一の情報源を通じて、部門横断的な目標を統一して推進
課題 | Dynatraceソリューション |
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チームのための重要なリソース
03
顧客体験
- エンドツーエンドのユーザージャーニーを観察して分析し、サービスレベル目標の未到達が発生する前にボトルネックを発見して軽減
- ビジネスクリティカルなデジタルプロセスを最適化
- 摩擦のないセルフサービスの開発者体験を提供して、運用面のアジリティと顧客満足度を向上
課題 | Dynatraceソリューション |
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リスクの軽減
04可用性の改善
- 業界で最もパワフルなAIエンジンで問題をすばやく特定して解決
- 予測AIと自動化を通じて問題を防止
- 症状が障害になる前に行動することで回復力が高く安全なIT環境を確保
課題 | Dynatraceソリューション |
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チームのための重要なリソース
05
セキュリティコンプライアンス
- インテリジェントな自動化された修復とレポートで透明性とコンプライアンスを維持
- ソフトウェアリリースのすべての段階にセキュリティを組み込む
- ビジネスリスクによってインシデントと潜在的脆弱性を自動的に優先順位付け
課題 | Dynatraceソリューション |
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大手保険会社
95%
脆弱性の修復時間を削減
06
AIの導入
- 包括的なデータオブザーバビリティとAIオブザーバビリティを通じて安心してAIに投資
- 依存関係のマッピングとトレースでAIリスクを管理し、コンプライアンス規制とポリシーに適合
- 因果AI、予測AI、生成AIによるインテリジェントな組み合わせを通じて自動化を推進
課題 | Dynatraceソリューション |
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コストの最適化
07ツールの乱立
- グラフを活用したデータレイクハウスを用いてコンテキストを確立し、サイロを解消することにより、データからさらなるビジネス価値を引き出す
- オブサーバビリティ、セキュリティ、ビジネス向けに分析と自動化を統合するプラットフォームで、企業のサイロを解消し、開発、IT、DevOpsの生産性を大幅に拡大
- 管理やセキュリティの確保が必要なツールの数を減らし、法規制へのコンプライアンスを効率化してセキュリティの攻撃面を最小化
課題 | Dynatraceソリューション |
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チームのための重要なリソース
08
コストの最適化
- 自動化された詳細な使用率ディスカバリーとAIベースの依存関係分析によりクラウドのコストを最適化
- 自動化されたFinOpsと予測的なクラウドオーケストレーションを通じてクラウドのコストをビジネス価値に結びつける
- IDの活用不足と依存関係へのインサイトを通じて、クラウドアーキテクチャの向上を推進
課題 | Dynatraceソリューション |
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チームのための重要なリソース
09
サステナビリティの目標
- 使用率、オーバープロビジョニング、依存関係の詳細なリアルタイム可視性によってカーボンインパクトを理解
- AIが推奨する改善事項を通じてカーボンフットプリントを削減し、サステナビリティの目標を達成
- ビジネスニーズに合わせてシステムのスケーリングを自動化することで、エネルギー消費を最適化し、コストを削減して、グリーンコーディングを導入
課題 | Dynatraceソリューション |
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Dynatraceとの連携は、当社のカーボンエミッションの可視化と影響を評価するために役立ちました。また、この連携により、当社の取り組みが最も効果を上げている領域を、より広いITアーキテクチャのコンテキストの中で認識することができました。