Datos: Fiables y precisos gracias al motor de IA

Datos: Fiables y precisos gracias al motor de IA

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Las innovadoras funciones de observabilidad de datos impulsadas por IA de un proveedor conocido garantizan la alta calidad de todos los datos recopilados externamente. Esto ayuda a eliminar los falsos positivos y ofrecer análisis comerciales confiables y una automatización confiable.

Dynatrace anuncia nuevas capacidades de observabilidad de datos impulsadas por IA para su plataforma de análisis y automatización. Los equipos de análisis empresarial, ciencia de datos, DevOps, SRE, seguridad y otros pueden utilizar Dynatrace Data Observability para garantizar que todos los datos en la plataforma Dynatrace sean de alta calidad.

Los equipos pueden rastrear el origen de los datos externos.

Dynatrace Data Observability complementa las capacidades de enriquecimiento y limpieza de datos existentes de la plataforma proporcionadas por Dynatrace OneAgent. Se garantiza la alta calidad de los datos recopilados a través de otras fuentes externas, incluidos estándares de código abierto como OpenTelemetry e instrumentos personalizados como Logs y Dynatrace API. La nueva capacidad permite a los equipos realizar un seguimiento de la actualización, el volumen, la distribución, el esquema, la procedencia y la disponibilidad de los datos obtenidos externamente, reduciendo o eliminando así la necesidad de herramientas adicionales de limpieza de datos.

“Dynatrace con su tecnología OneAgent nos brinda un alto nivel de seguridad de que los datos que impulsan nuestro análisis y automatización son confiables. La plataforma también es muy flexible y permite el uso de fuentes de datos personalizadas y estándares abiertos como OpenTelemetry”, dice Kulvir Gahunia, Director de la Oficina de Confiabilidad del Sitio de TELUS. “Las nuevas funciones de observabilidad de datos de Dynatrace garantizan que los datos de estas fuentes también proporcionen información de alta calidad para nuestro análisis y automatización. Esto nos ahorra tener que limpiar los datos manualmente y reduce la necesidad de herramientas adicionales”.

Mejora de la transparencia del panorama de datos

Las empresas dependen de datos de alta calidad para desarrollar estrategias comerciales y de productos, optimizar y automatizar procesos e impulsar mejoras continuas. Sin embargo, el volumen y la complejidad de los datos de los ecosistemas de nube modernos, combinados con el uso cada vez mayor de soluciones de código abierto, API abiertas y otros sistemas personalizados, dificultan el camino hacia este objetivo.

Al adoptar técnicas de observabilidad de datos, las empresas pueden mejorar la disponibilidad, confiabilidad y calidad de los datos durante todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta el análisis y la automatización. Según Gartner, para 2026, el 30 por ciento de las empresas que implementen arquitecturas de datos distribuidos utilizarán técnicas de observabilidad de datos para mejorar la visibilidad de su panorama de datos; en 2023 era menos del cinco por ciento.1

Dynatrace Data Observability funciona con otras tecnologías centrales de la plataforma Dynatrace, incluida la IA hipermodal de Davis. Davis AI Engine combina capacidades de IA predictivas, causales y generativas para brindar a los equipos basados ​​en datos los siguientes beneficios:

  • actualidad: Garantiza que los datos utilizados para el análisis y la automatización estén actualizados y advierte sobre problemas como inventario agotado, cambios en el precio de los productos y anomalías en las marcas de tiempo.
  • Volumen: Supervisa aumentos, disminuciones o lagunas inesperados en los datos, como la cantidad de clientes informados que utilizan un servicio en particular. Esto puede indicar problemas no detectados.
  • Distribución: Comprueba si hay patrones, desviaciones o valores atípicos de la distribución esperada de valores de datos en un conjunto de datos. La distribución puede indicar problemas con la recopilación o el procesamiento de datos.
  • Esquema: Realiza un seguimiento de la estructura de datos y advierte sobre cambios inesperados, como campos nuevos o eliminados, para evitar resultados no deseados, como informes o paneles incorrectos.
  • Ascendencia: Proporciona información precisa sobre el origen de los datos y el impacto en los servicios posteriores. Esto permite a los equipos identificar y resolver proactivamente problemas de datos antes de que afecten a los usuarios o clientes.
  • Verfügbarkeit: Aprovecha las capacidades de monitoreo de infraestructura de la plataforma Dynatrace para monitorear el uso de servidores, redes y almacenamiento por parte de los servicios digitales y alertar sobre anomalías como el tiempo de inactividad y la latencia. Esto garantiza un flujo constante de datos de estas fuentes para un análisis y una automatización confiables.
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Acerca de Dynatrace

Dynatrace garantiza que el software funcione perfectamente en todo el mundo. Nuestra plataforma de inteligencia de software unificada combina una observabilidad amplia y profunda y seguridad de aplicaciones en tiempo de ejecución continuo con los AIOps más avanzados para brindar respuestas y automatización inteligente a partir de datos a una escala notable. Esto permite a las organizaciones modernizar y automatizar las operaciones en la nube, entregar software de manera más rápida y segura y garantizar experiencias digitales impecables.


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