在Dynatrace 2024年Perform大会上，主要主题是可观测性——分析业务数据并了解如何最好地利用它进行业务转型。Dynatrace的产品副总裁Steve Tack和首席技术官Colleen Kozak在拉斯维加斯的大会开幕式上解释了该公司如何利用自己的平台进行业务转型。
Dynatrace在云现代化过程中面临的主要挑战之一是收集高质量的上下文数据，这些数据可以得到信任并在各个团队之间共享。Dynatrace平台提供了云和技术集成，使公司能够在一个位置全面了解其数据。
Kozak展示了使用Dynatrace平台来应对历史上渗透到所有应用程序和系统中的中断的例子，这些中断对许多用户产生了负面影响。通过结合Grail分析应用和Davis人工智能的力量，这些破坏性事件可以通过自动检测和预防进行观察、跟踪和停止。
另一个限制Dynatrace数字化转型的挑战是涉及15个团队、5个系统和10个集成的编码和缓冲过程。这个流程的长度和复杂性直接影响了公司，特别是在报价和交易处理时间方面。借助Davis人工智能和Grail应用的强大功能，可以识别出超过必要时间的过程和不必要的停顿。Dynatrace平台的可观测性提供了实时信息，可用于过程自动化和优化。
Kozak还提出了一个例子，一个欧洲电信公司利用Dynatrace平台来优化不仅是客户体验，还有与即将推出的新产品相关的物流和内部业务流程。结果，该公司实现了历史上最成功的新款iPhone的发布。总体流量增加，拒绝率下降，实现了零降级，从而促进了更新和销售的增加。
基于数据分析和过程优化的Dynatrace公司的新方法对于业务转型产生了重大影响。通过平台的可观测性，该公司能够有效应对中断，优化流程，并适应动态变化的市场。
与文章相关的问题和答案：
1. Dynatrace Perform 2024大会讨论的主要主题是什么？
Dynatrace Perform 2024大会讨论的主要主题是可观测性——分析业务数据并利用它进行业务转型。
2. Dynatrace如何利用其平台进行业务转型？
Dynatrace利用其平台通过数据分析和过程优化来提高效率和适应性，实现业务转型。
3. Dynatrace在云现代化过程中面临了哪些挑战？
在云现代化过程中，Dynatrace面临了收集高质量上下文数据以及确保其可信度和团队之间的可访问性的挑战。
4. Dynatrace平台如何提供云和技术集成？
Dynatrace平台通过允许企业在一个位置全面了解其数据，集成各种云服务和技术，提供云和技术集成。
5.关于使用Dynatrace平台来应对中断的例子是什么？
提出了一个使用Dynatrace平台通过组合Grail分析应用和Davis人工智能来识别和预防中断的例子。
6. Dynatrace数字化转型中的编码和缓冲过程面临哪些挑战？
Dynatrace数字化转型中的编码和缓冲过程涉及15个团队、5个系统和10个集成，这使得过程变得冗长和复杂。
7. 哪些解决方案使得识别长时间运行且不必要的过程成为可能？
Davis人工智能和Grail应用的强大功能使得Dynatrace数字化转型中识别长时间运行且不必要的过程成为可能。
8. 一个电信公司使用Dynatrace平台的例子是什么？
一个电信公司利用Dynatrace平台来优化与即将推出的新产品相关的客户体验、物流和内部业务流程，从而实现了一次成功的新款iPhone发布。
9. 该公司通过使用Dynatrace平台实现了哪些好处？
该公司实现了整体流量的增加，拒绝率的降低，并且实现了零降级，促进了更新和销售的增加。
10. Dynatrace平台的可观测性对于业务转型的意义是什么？
Dynatrace平台的可观测性对于业务转型具有重大意义，因为它可以有效应对中断，优化流程，并适应不断变化的市场。
定义：
– 可观测性 – 分析业务数据并了解如何最好地利用它进行业务转型的能力。
– 云集成 – 实现云中各种服务的连接，提供数据在一个位置的全面可见性。
– 人工智能 – 计算机科学领域专注于创建能够执行需要人类思维和理解的任务的智能机器和程序。
– Grail应用 – 利用人工智能识别和解决业务流程问题的分析工具。
– Davis – 通过数据分析实现自动检测和预防中断的人工智能系统。
相关链接：
– [Dynatrace](https://www.dynatrace.com/) – Dynatrace官方网站
– [Grail](https://www.dynatrace.com/capabilities/application-analytics/grail/) – Dynatrace平台上的Grail页面
– [商业中的人工智能](https://www.dynatrace.com/capabilities/aiops/) – Dynatrace中AIOps领域的人工智能
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