Boulogne-Billancourt Dynatrace (NYSE : DT), le leader de l’observabilité et de la sécurité unifiées, annonce de nouvelles capacités d’observabilité des données alimentées par l’IA pour sa plateforme d’analyses et d’automatisation. Avec Dynatrace® Data Observability, les équipes peuvent s’appuyer sur les données d’observabilité, de sécurité et d’événements business dans Dynatrace pour alimenter Davis®, le moteur d’IA de la plateforme, afin d’aider à éliminer les faux positifs et fournir des analyses business et des automatisations fiables.

Dynatrace Data Observability permet aux équipes d’analyses business, de data science, DevOps, SRE, de sécurité, etc. d’aider à garantir que toutes les données dans la plateforme Dynatrace® soient de haute qualité. Cette nouveauté vient compléter les fonctionnalités existantes de nettoyage et d’enrichissement des données de la plateforme, fournies par Dynatrace® OneAgent®, pour aider à garantir la haute qualité des données collectées via des sources externes, notamment des standards open source comme OpenTelemetry, et des instrumentations personnalisées comme les logs et les API Dynatrace. Dynatrace Data Observability permet aux équipes de suivre la fraîcheur, le volume, la distribution, le schéma, la lignée et la disponibilité de ces données issues de sources externes, réduisant ou éliminant ainsi le besoin d’avoir des outils supplémentaires de nettoyage de données.

« Grâce à la technologie OneAgent, Dynatrace nous permet d’être confiants quant à la santé des données qui alimentent nos analyses et notre automatisation. La plateforme est également très flexible, ce qui nous permet d’exploiter des sources de données personnalisées et des standards open source comme OpenTelemetry, souligne Kulvir Gahunia, Directeur, Site Reliability Office chez TELUS. Les nouvelles capacités d’observabilité des données de Dynatrace vont nous aider à garantir que les données issues de ces sources personnalisées constituent également un carburant de haute qualité pour nos analyses et notre automatisation. Cela nous évitera d’avoir à nettoyer les données manuellement et réduira le besoin de s’équiper d’outils supplémentaires de nettoyage de données. »

 Avoir des données de haute qualité s’avère critique pour les organisations qui s’appuient sur ces données pour guider leurs stratégies business et produits, optimiser et automatiser leurs processus, et piloter leur amélioration continue. Mais y parvenir reste un défi de taille, compte tenu de l’échelle et de la complexité des données issues des écosystèmes cloud modernes, combinées à l’utilisation accrue de solutions open source, d’API ouvertes, et d’autres instrumentations sur-mesure.

En adoptant des techniques d’observabilité des données, les organisations peuvent améliorer la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données à travers tout leur cycle de vie, de l’ingestion jusqu’à l’analyse et l’automatisation. Selon Gartner®, « d’ici 2026, 30% des entreprises mettant en œuvre des architectures de données distribuées, devront adopter des techniques d’observabilité des données pour améliorer leur visibilité sur l’état de leur paysage de données, contre moins de 5% en 2023. [i] »

Dynatrace Data Observability fonctionne avec d’autres technologies maîtresses de la plateforme Dynatrace®, y compris Davis, l’IA hypermodale qui combine des capacités d’IA prédictive, causale et générative, afin de fournir aux équipes les bénéfices suivants :

  • Fraîcheur : aide à garantir que les données utilisées pour les analyses et l’automatisation sont à jour et pertinentes, et alerte en cas de problème – par exemple, une rupture de stock, des changements de prix pour un produit, et des anomalies de timestamp.
  • Volume : surveille les augmentations, les diminutions ou les interruptions inattendues de données – par exemple, le nombre de clients signalés comme utilisant un service particulier – qui peuvent indiquer des problèmes non détectés.
  • Distribution : surveille les modèles, les écarts ou les exceptions par rapport à la manière attendue de répartir les valeurs des données dans un ensemble de données, ce qui peut indiquer des problèmes dans la collecte ou le traitement des données.
  • Schéma : suit la structure des données et alerte en cas de changements inattendus, comme un nouveau champ ou un champ supprimé, afin d’éviter des résultats inattendus comme des rapports et des tableaux de bord défectueux.
  • Lignée : fournit des détails précis quant à l’origine des données et aux services qu’elles impactent en aval, aidant ainsi les équipes à identifier et résoudre proactivement les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs ou les clients.
  • Disponibilité : exploite les capacités d’observabilité des infrastructures de la plateforme Dynatrace pour observer l’usage que les services digitaux font des serveurs, du réseau et du stockage, et alerte en cas d’anomalies, comme une panne ou une latence, afin de fournir un flux constant de données à partir de ces sources pour des analyses et une automatisation saines.

« La qualité et la fiabilité des données sont des caractéristiques vitales pour la performance des organisations, l’innovantation et la conformité aux réglementations du secteur, explique Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace. Une solution d’analyse performante doit détecter le plus tôt possible les problèmes dans les données qui alimentent les analyses et l’automatisation. Dynatrace OneAgent a toujours aidé à garantir que les données qu’il collecte soient de la meilleure qualité. En ajoutant des capacités d’observabilité des données à notre plateforme ouverte et unifiée, nous permettons à nos clients de tirer parti de la puissance de données provenant d’un plus grand nombre de sources, pour ouvrir davantage de possibilités d’analyses et d’automatisation, tout en maintenant la santé de leurs données, sans aucun outil supplémentaire. »

Dynatrace Data Observabilité devrait être disponible pour tous les clients Dynatrace SaaS dans les 90 jours suivant cette annonce. Pour plus d’informations, consultez l’article de blog Dynatrace Data Observability.

[i] Gartner Innovation Insight: Data Observability Enables Proactive Data Quality, 20 July 2023. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde et est utilisée ici avec autorisation. Tous droits réservés.

Mise en garde concernant les déclarations prospectives

Ce communiqué de presse inclut un certain nombre de “déclarations prospectives” au sens de la Private Securities Litigation Reform Act de 1995, y compris des déclarations portant sur les capacités de Data Observability, sur les bénéfices attendus de l’utilisation de Data Observability pour les organisations, ainsi que la date à laquelle Data Observability devrait être généralement disponible. Ces déclarations prospectives comprennent toutes les déclarations qui ne constituent pas des faits historiques, et des déclarations identifiées par des mots tels que « sera », « s’attend à », « prévoit », « a l’intention », « planifie », « croit », « cherche », « estime » ou des mots de sens similaire. Ces déclarations prospectives reflètent notre vision actuelle de nos plans, intentions, attentes, stratégies et perspectives, qui est basée sur les informations dont nous disposons actuellement et sur les hypothèses que nous avons formulées. Bien que nous pensions que nos plans, intentions, attentes, stratégies et perspectives, telles que reflétés ou suggérés dans ces déclarations prospectives, soient raisonnables, nous ne pouvons garantir que nos plans, intentions, attentes, stratégies et perspectives seront atteints. Les résultats réels peuvent sensiblement différer de ceux décrits dans ces déclarations prospectives et seront affectés par une variété de facteurs et de risques indépendants de notre contrôle, y compris les risques énoncés sous la rubrique « Risk Factors » (Facteurs de risques) de notre Rapport trimestriel dans le Formulaire 10-Q déposé le 2 novembre 2023, et nos autres dépôts effectués auprès de la SEC (Securities and Exchange Commission). Nous n’assumons aucune obligation de mettre à jour les déclarations prospectives contenues dans ce document suivant de nouvelles informations, de futurs événements ou autres.