Milano, 8 febbraio 2024 – Dynatrace (NYSE: DT), leader nell’osservabilità e nella sicurezza unificate, ha annunciato nuove funzionalità di osservabilità dei dati basate sull’intelligenza artificiale per la sua piattaforma di analytics e automazione. Con Dynatrace® Data Observability, i team possono fare pieno affidamento su tutti i dati relativi a eventi riguardanti osservabilità, sicurezza e business in Dynatrace per alimentare il motore Davis® AI della piattaforma per contribuire a eliminare i falsi positivi e fornire business analytics e automazioni affidabili.

Dynatrace Data Observability consente ai team di business analytics, data science, DevOps, SRE, sicurezza e altri team di aiutare a garantire che tutti i dati nella piattaforma Dynatrace® siano di qualità elevata. Ciò integra le esistenti funzionalità di pulizia e arricchimento dei dati della piattaforma fornite da Dynatrace OneAgent® per contribuire a garantire un’elevata qualità dei dati raccolti tramite altre fonti esterne, inclusi standard open source, come OpenTelemetry, e da log e API Dynatrace. Consente ai team di tenere traccia dell’attualità, del volume, della distribuzione, dello schema, della derivazione e della disponibilità di questi dati di origine esterna, riducendo o eliminando così la necessità di ulteriori strumenti di pulizia dei dati.

“Dynatrace, con la sua tecnologia OneAgent, ci fornisce un elevato livello di certezza che i dati alla base dei nostri analytics e automazione siano integri. La piattaforma è anche molto flessibile, il che ci consente di attingere a fonti di dati personalizzate e standard aperti, come OpenTelemetry”, ha affermato Kulvir Gahunia, Director, Site Reliability Office di TELUS. “Le nuove funzionalità di osservabilità dei dati di Dynatrace contribuiranno a garantire che i dati provenienti da queste fonti personalizzate costituiscano anch’esse carburante di alta qualità per le nostre analisi e automazione. Questo ci eviterà di dover pulire i dati manualmente e ridurrà la necessità di ulteriori strumenti di pulizia dei dati”.

Dati di alta qualità sono fondamentali per le organizzazioni che si affidano ad essi per indirizzare le strategie di business e di prodotto, ottimizzare e automatizzare i processi e promuovere miglioramenti continui. Tuttavia, la portata e la complessità dei dati provenienti dai moderni ecosistemi cloud, unite al crescente utilizzo di soluzioni open source, API aperte e altre integrazioni personalizzate, rendono difficile il raggiungimento di questo obiettivo.

Adottando tecniche di osservabilità dei dati, le organizzazioni possono migliorare la disponibilità, l’affidabilità e la qualità dei dati durante l’intero ciclo di vita dei dati, dall’acquisizione, all’analisi e all’automazione. Secondo Gartner®, “entro il 2026, il 30% delle aziende che implementano architetture di dati distribuite avrà adottato tecniche di osservabilità dei dati per migliorare la visibilità sullo stato del proprio panorama di dati, rispetto a meno del 5% nel 20231”.

Dynatrace Data Observability opera con altre tecnologie base della piattaforma Dynatrace®, inclusa l’intelligenza artificiale ipermodale Davis, che combina funzionalità di intelligenza artificiale predittiva, causale e generativa, per fornire ai team che si basano sui dati i seguenti vantaggi:

  • Attualità: contribuisce a garantire che i dati utilizzati per l’analisi e l’automazione siano aggiornati e tempestivi e segnala eventuali problemi, come ad esempio l’esaurimento delle scorte, le variazioni dei prezzi dei prodotti e le anomalie dei timestamp.
  • Volume: monitora gli aumenti, le diminuzioni o le interruzioni impreviste nei dati, ad esempio il numero di clienti segnalati che utilizzano un particolare servizio, che possono essere indice di problemi non rilevati.
  • Distribuzione: monitora modelli, deviazioni o valori anomali rispetto al modo previsto in cui i valori dei dati vengono distribuiti in un set di dati, che possono segnalare problemi nella raccolta o nell’elaborazione dei dati.
  • Schema: traccia la struttura dei dati e avvisa in caso di modifiche inattese, come campi nuovi o eliminati, per evitare risultati inattesi come report e dashboard non funzionanti.
  • Derivazione: fornisce dettagli precisi sulle cause principali dell’origine dei dati e sui servizi che impatteranno a valle, aiutando i team a identificare e risolvere in modo proattivo i problemi dei dati prima che si ripercuotano sugli utenti o sui clienti.
  • Disponibilità: sfrutta le funzionalità di osservabilità dell’infrastruttura della piattaforma Dynatrace per osservare l’utilizzo di server, reti e storage da parte dei servizi digitali, segnalando anomalie come tempi di inattività e latenza, per fornire un flusso costante di dati da queste fonti per un’analisi e un’automazione efficaci.

“La qualità e l’affidabilità dei dati sono fondamentali affinché le organizzazioni possano operare, innovare e conformarsi alle normative di settore”, ha affermato Bernd Greifeneder, CTO di Dynatrace. “Una valida soluzione di analytics deve rilevare i problemi nei dati che alimentano l’analisi e l’automazione il più presto possibile. Dynatrace OneAgent ha sempre contribuito a garantire che i dati raccolti fossero della massima qualità. Aggiungendo funzionalità di osservabilità dei dati alla nostra piattaforma unificata e aperta, consentiamo ai nostri clienti di sfruttare la potenza dei dati provenienti da più fonti per maggiori possibilità di analisi e automazione mantenendo l’integrità dei loro dati, senza strumenti aggiuntivi”.

Si prevede che Dynatrace Data Observability sarà generalmente disponibile per tutti i clienti Dynatrace SaaS entro 90 giorni da questo annuncio. Maggiori informazioni sono disponibili sul blog Dynatrace Data Observability.

Linguaggio cautelativo relativo alle dichiarazioni previsionali

Il presente comunicato stampa contiene alcune “dichiarazioni previsionali” ai sensi del Private Securities Litigation Reform Act del 1995, comprese le dichiarazioni relative alle capacità dell’AI generativa e di Dynatrace AI Observability e ai vantaggi previsti per le organizzazioni dall’utilizzo dell’AI generativa e di Dynatrace AI Observability. Queste dichiarazioni previsionali includono tutte le dichiarazioni che non sono fatti storici e le dichiarazioni identificate da parole come “farà”, “si aspetta”, “anticipa”, “intende”, “pianifica”, “crede”, “cerca”, “stima” e parole di significato simile. Queste dichiarazioni previsionali riflettono le nostre attuali opinioni su piani, intenzioni, aspettative, strategie e prospettive, che si basano sulle informazioni attualmente disponibili e su ipotesi da noi formulate. Sebbene riteniamo che i nostri piani, intenzioni, aspettative, strategie e prospettive, così come riflessi o suggeriti da tali dichiarazioni previsionali, siano ragionevoli, non possiamo garantire che i piani, le intenzioni, le aspettative o le strategie saranno raggiunti o realizzati. I risultati effettivi potrebbero differire materialmente da quelli descritti nelle dichiarazioni previsionali e saranno influenzati da una serie di rischi e fattori che sfuggono al nostro controllo, compresi i rischi indicati alla voce “Fattori di rischio” nella nostra relazione trimestrale sul modulo 10-Q depositata il 2 novembre 2023 e in altri nostri documenti SEC. Non ci assumiamo alcun obbligo di aggiornare le dichiarazioni previsionali contenute nel presente documento a seguito di nuove informazioni, eventi futuri o altro.

1 Gartner Innovation Insight: Data Observability Enables Proactive Data Quality, 20 luglio 2023. GARTNER è un marchio registrato e un marchio di servizio di Gartner, Inc. e/o delle sue affiliate negli Stati Uniti e a livello internazionale ed è usato qui con autorizzazione. Tutti i diritti sono riservati.