Dynatrace が分析および自動化プラットフォームにデータ可観測性を追加 – DATAVERSITY

新しいによると、 プレスリリース, Dynatrace は、分析および自動化プラットフォームに AI を活用したデータ可観測性機能を導入しました。 Dynatrace Data Observability と名付けられたこの機能は、ビジネス分析、クラウド オーケストレーション、自動化のための Dynatrace プラットフォーム内のデータの信頼性と精度を強化することを目的としています。このテクノロジーにより、チームは高品質のデータに依存できるようになり、プラットフォームの Davis AI エンジンの信頼性が確保されます。これは、既存のデータ クレンジングおよび強化機能を補完し、OpenTelemetry やカスタム インストルメンテーションなどの外部ソースからのデータを監視します。鮮度、量、分布、スキーマ、系統、可用性を追跡することで、 データの可観測性 追加のデータ クレンジング ツールの必要性が軽減されます。

組織は、戦略的意思決定、プロセスの最適化、自動化のために高品質のデータにますます依存しています。最新のクラウド エコシステムからのデータの規模と複雑さ、およびオープンソース ソリューションの使用により、データ品質の維持に課題が生じています。 Dynatrace が提供するようなデータ可観測性技術は、ライフサイクル全体を通じてデータの可用性と信頼性を向上させることを目的としています。 Gartner は、分散データ アーキテクチャを持つ企業の 2026% が、30 年の 5% 未満から、2023 年までにデータ可観測性技術を採用すると予測しています。Dynatrace Data Observability は、プラットフォームの AI 機能と連携して、データの鮮度の監視などの利点を提供します。ボリューム、ディストリビューション、スキーマ変更、系統、可用性。

Dynatrace の CTO、Bernd Greifeneder 氏は、組織が革新し業界規制に準拠するためにはデータの品質と信頼性の重要性を強調しました。プラットフォームにデータ可観測性を追加することで、顧客がさまざまなソースからのデータを分析や自動化に利用できるようになり、追加のツールを必要とせずにデータの健全性を確保できるようにすることが目的です。この機能は、発表から 90 日以内にすべての Dynatrace SaaS 顧客に一般提供される予定です。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/dynatrace-adds-data-observability-to-analytics-and-automation-platform/