Elastic acquiert Prelert, leader en analyse comportementale

Fondée en 2008, Prelert a créé une technologie capable d'automatiser la découverte d'anomalies dans des ensembles de données larges et complexes. Cette technologie peut également prévoir des actions et leurs résultats, et fournit aux entreprises et à leurs utilisateurs finaux une application intuitive qui leur évite de passer par des traitements complexes de données. En appliquant des techniques de machine learning non supervisé aux données historiques et en temps réel d'un client, les modèles prédictifs de Prelert procèdent à une analyse comportementale pour comprendre la probabilité d'échecs et d'apparition de certains événements. La technologie de Prelert envoie également des alertes et notifications aux utilisateurs finaux pour leur permettre d'expliquer « pourquoi » un tel événement est survenu et « quoi » faire avec ces informations.

De plus en plus d'entreprises, des start-ups aux grandes entreprises, stockent de vastes quantités de données structurées et non structurées dans Elasticsearch. Alors que de nombreuses entreprises se basent sur la recherche pour résoudre leurs cas d'utilisation les plus complexes, Prelert a conçu une intégration avec la Suite Elastic pour fournir aux utilisateurs d'Elasticsearch un moyen automatisé de comprendre le « pourquoi » de leurs données et d'agir par rapport à des indicateurs souvent difficiles à détecter. En combinant l'interface utilisateur Kibana d'Elastic et les capacités d'analyse comportementale de Prelert, les clients peuvent désormais résoudre des problèmes courants dans leurs données historiques en augmentation constante. Ils peuvent notamment :

• Détecter des menaces de sécurité avancées et des anomalies dans les données de log,
• Découvrir des schémas de fraude dissimulés dans des données très sensibles,
• Identifier des systèmes ou indicateurs anormaux et leurs causes premières à travers des systèmes informatiques,
• Relier des séries complexes d'événements dans les données afin de détecter des signes d'avertissement précoces,
• Localiser automatiquement des défaillances système critiques et en déterminer la cause,
• Détecter des baisses imprévues d'activité transactionnelle, et plus encore.

« Les entreprises d'aujourd'hui ont besoin de comprendre que 'quelque chose' s'est produit, mais surtout 'pourquoi', et très souvent la source de ces données se trouve dans Elasticsearch », précise M. Shay Banon, fondateur et directeur technique d'Elastic. « Nous sommes ravis que Prelert rejoigne notre famille. En intégrant le moteur d'analyse comportementale de Prelert à la Suite Elastic, nous proposerons à nos clients des capacités de machine learning puissantes pour leur apporter le 'pourquoi' et permettre à leurs utilisateurs de réagir face aux problèmes en temps réel. »

« Alors que beaucoup d'entreprises sont passées à des solutions open source comme la Suite Elastic pour le logging et la sécurité, pour nous cela présentait une formidable opportunité de capitaliser sur la Suite Elastic et l'améliorer » ajoute M. Steve Dodson, fondateur et directeur technique de Prelert. « C'est un plaisir pour nous de rejoindre l'équipe d'Elastic et d'intégrer notre moteur d'analyse comportementale à leur suite logicielle pour que leurs clients puissent obtenir des indicateurs puissants et proactifs, et trouver des réponses à de nouveaux cas d'utilisation. »