Impulsar la información a través de observabilidad, machine learning y analíticas predictivas
Con entornos híbridos multicloud, la infraestructura se está volviendo cada vez más compleja y genera terabytes de datos de monitoreo. La observabilidad unificada sigue siendo uno de los principales desafíos para las organizaciones, que continúan cambiando a la toma de decisiones basada en datos a fin de mantenerse competitivas.
Las organizaciones necesitan una estrategia sólida de gestión de datos además de capacidades de AI y ML para analizar y automatizar acciones sobre los datos de observabilidad. Sin embargo, según los resultados de la encuesta de EMA, solo el 27 % de las organizaciones tiene una solución de observabilidad unificada, y solo el 54 % cree que su madurez en las analíticas y el uso de ML son avanzados o superiores.
En este reporte de analíticas predictivas de EMA se detalla una cantidad de desafíos a los que se enfrentan actualmente los departamentos de IT y las oportunidades de resolverlos con machine learning y analíticas predictivas a fin de mejorar el rendimiento comercial y operativo.
Aspectos destacados
El reporte de analíticas predictivas de EMA brinda una visión general de:
- los niveles de madurez respecto a la gestión de datos de observabilidad de más de 150 organizaciones en EE. UU. y la UE,
- la aplicación de AI y ML para analíticas predictivas y casos de uso clave,
- los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones en un panorama digital cada vez más complejo,
- las tendencias de analíticas predictivas y observabilidad.
Recursos adicionales
- Observability Maturity Assessment (Evaluación de madurez de observabilidad)
- Automatiza la resolución de problemas y optimiza las operaciones con AIOps
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