Innovative KI-gestützte Data-Observability-Funktionen eines bekannten Anbieters gewährleisten eine hohe Qualität sämtlicher extern gesammelter Daten. Das trägt dazu bei, False Positives zu eliminieren und vertrauenswürdige Geschäftsanalysen und zuverlässige Automatisierungen zu liefern.
Dynatrace kündigt neue KI-gestützte Data-Observability-Funktionen für seine Analyse- und Automatisierungs-Plattform an. Teams aus den Bereichen Business Analytics, Data Science, DevOps, SRE, Security und anderen können mit Dynatrace Data Observability sicherstellen, dass alle Daten auf der Dynatrace-Plattform von hoher Qualität sind.
Teams können die Herkunft der externen Daten verfolgen
Dynatrace Data Observability ergänzt die bestehenden Datenbereinigungs- und Anreicherungsfunktionen der Plattform, die von Dynatrace OneAgent zur Verfügung gestellt werden. Es wird eine hohe Qualität der Daten gewährleistet, die über andere externe Quellen gesammelt werden, einschließlich Open-Source-Standards wie OpenTelemetry und benutzerdefinierten Instrumenten wie Logs und Dynatrace APIs. Die neue Funktion ermöglicht es Teams, Aktualität, Volumen, Verteilung, Schema, Herkunft und Verfügbarkeit der extern bezogenen Daten zu verfolgen und dadurch den Bedarf an zusätzlichen Datenbereinigungstools zu reduzieren oder zu eliminieren.
„Dynatrace mit seiner OneAgent-Technologie gibt uns ein hohes Maß an Sicherheit, dass die Daten, die unsere Analysen und Automatisierungen antreiben, zuverlässig sind. Die Plattform ist außerdem sehr flexibel und ermöglicht, benutzerdefinierte Datenquellen und offene Standards wie OpenTelemetry zu nutzen“, sagt Kulvir Gahunia, Director, Site Reliability Office bei TELUS. „Die neuen Dynatrace-Funktionen zur Data Observability stellen sicher, dass die Daten aus diesen Quellen auch qualitativ hochwertigen Input für unsere Analysen und Automatisierung liefern. Das erspart uns die manuelle Bereinigung der Daten und reduziert den Bedarf an zusätzlichen Tools.“
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Einmal im Monat die besten News von B2B CYBER SECURITY lesenVerbesserte Transparenz der Datenlandschaft
Unternehmen sind auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen, um Geschäfts- und Produktstrategien zu entwickeln, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben. Der Umfang und die Komplexität der Daten aus modernen Cloud-Ökosystemen in Verbindung mit der zunehmenden Nutzung von Open-Source-Lösungen, offenen APIs und anderen benutzerdefinierten Systemen machen den Weg zu diesem Ziel jedoch schwierig.
Durch die Einführung von Data-Observability-Techniken können Unternehmen die Datenverfügbarkeit, -zuverlässigkeit und -qualität während des gesamten Data Lifecycles verbessern – von der Erfassung bis zur Analyse und Automatisierung. Laut Gartner werden bis 2026 30 Prozent der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen implementieren, Data-Observability-Techniken einsetzen, um die Transparenz ihrer Datenlandschaft zu verbessern; im Jahr 2023 waren es noch weniger als fünf Prozent.1
Dynatrace Data Observability arbeitet mit weiteren Kerntechnologien der Dynatrace-Plattform zusammen, einschließlich der hypermodalen KI von Davis. Die Davis KI Engine kombiniert prädiktive, kausale und generative KI-Fähigkeiten, um datengesteuerten Teams die folgenden Vorteile zu bieten:
- Aktualität: Sie stellt sicher, dass die für Analysen und Automatisierung verwendeten Daten aktuell sind und warnt vor Problemen, etwa vor vergriffenen Beständen, Änderungen der Produktpreise und Zeitstempelanomalien.
- Volumen: Sie überwacht unerwartete Zunahmen, Abnahmen oder Lücken in den Daten, beispielsweise die Anzahl der gemeldeten Kunden, die einen bestimmten Dienst nutzen. Das kann auf unentdeckte Probleme hinweisen.
- Verteilung: Sie überprüft auf Muster, Abweichungen oder Ausreißer von der erwarteten Verteilung der Datenwerte in einem Datensatz. Die Verteilung kann auf Probleme bei der Datenerfassung oder -verarbeitung hinweisen.
- Schema: Sie verfolgt die Datenstruktur und warnt vor unerwartet aufgetretenen Änderungen, zum Beispiel neuen oder gelöschten Feldern, um unerwünschte Ergebnisse wie fehlerhafte Berichte oder Dashboards zu verhindern.
- Abstammung: Sie liefert genaue Informationen über den Ursprung von Daten und die Auswirkungen auf nachgelagerte Dienste. So können Teams Datenprobleme proaktiv erkennen und beheben, bevor sie sich auf Benutzer oder Kunden auswirken.
- Verfügbarkeit: Sie setzt die Infrastrukturbeobachtungsfunktionen der Dynatrace-Plattform ein, um die Nutzung von Servern, Netzwerken und Speicher durch digitale Services zu beobachten und bei Anomalien wie Ausfallzeiten und Latenzzeiten zu warnen. So wird ein stetiger Datenfluss aus diesen Quellen für eine zuverlässige Analyse und Automatisierung gewährleistet.
Über Dynatrace Dynatrace sorgt dafür, dass Software weltweit perfekt funktioniert. Unsere einheitliche Software-Intelligence-Plattform kombiniert breite und tiefe Observability und kontinuierliche Run-Time Application-Security mit den fortschrittlichsten AIOps, um Antworten und intelligente Automatisierung aus Daten in bemerkenswertem Umfang zu liefern. Dies ermöglicht es Unternehmen, den Cloud-Betrieb zu modernisieren und zu automatisieren, Software schneller und sicherer bereitzustellen und makellose digitale Erlebnisse zu gewährleisten.
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