Tuzemský software Ataccama ONE od společnosti Ataccama se dostal na přední příčky v žebříčku Everest Group.
Český software Ataccama ONE od společnosti Ataccama se dostal na přední příčky v dalším žebříčku analytických společností, podle jejichž informací se vedení firem a organizací rozhoduje při nákupu IT.
Analytická společnost Everest Group jmenovala datovou platformu Ataccama ONE lídrem svého žebříčku PEAK Matrix Data Observability Technology Provider 2024 (poskytovatel technologií pro pozorovatelnost dat 2024).
Produkt česko-kanadského startupu Ataccama byl oceněn za svou schopnost škálovat sledování kvality dat a v reálném čase napříč celou společností detekovat problémy s daty. Everest Group pravidelně hodnotí firmy a nástroje na základě jejich dopadu na trh a schopnosti úspěšně poskytovat produkty. Již dříve tento rok zařadil Ataccamu mezi lídry trhu také Gartner ve svém průvodci pro pozorovatelnost dat.
Analytici společnosti Everest Group ocenili technologii a vizi společnosti Ataccama v nejnovějších zprávách o situaci na trhu. Everest Group Ataccamu jmenoval lídrem ve svém žebříčku PEAK Matrix Data Observability Technology Provider 2024. Ten sleduje 20 klíčových světových dodavatelů řešení pro pozorovatelnost dat a hodnotí je na základě jejich dopadu na trh a schopnosti úspěšně poskytovat produkty.
„Zlatá horečka umělé inteligence zdůraznila potřebu kvalitních dat, přesto se dnes spoustu společností potýká při čištění a správě svých dat s problémy. To jejich úsilí o implementaci AI značně brzdí. Jsou-li data důležitou součástí vašeho provozu, zákaznického servisu, inovační roadmapy nebo jakéhokoli jiného kritického aspektu podnikání, měla by být pozorovatelnost dat nedílnou součástí vaší datové strategie. Jen tak podpoříte svůj úspěch. Vizí Ataccamy je poskytovat ve své třídě nejlepší cloudové řešení datové kvality dostupné napříč všemi systémy a prostředími a dávat tak našim zákazníkům do rukou sílu důvěryhodných dat,“ sdělil Jay Limburn, šéf produktu Ataccamy.
Pozorovatelnost dat, někdy též sledovatelnost dat, anglicky data observability, je schopnost organizace porozumět stavu svých dat a tomu, jaké informace z nich vyplývají. Patří sem například problémy s kvalitou dat, anomálie nebo změny schémat. Vysoce automatizovaný a škálovatelný přístup Ataccamy kombinuje AI s monitorováním a detekcí kritických dat na základě pravidel v celém zdrojovém systému. Zjišťuje datové incidenty a upozorňuje na ně příslušné strany. Jde o situace, kdy se v datech děje něco špatně, například neoprávněné přístupy, pozměnění, neočekávané hodnoty a nekonzistentní data nebo chyby v databázích či ztráta dat. Díky dobré pozorovatelnosti dat zachytí uživatelé špatná data dřív, než způsobí problémy.
Ataccama na špici žebříčků
Kromě Everest Group ocenila Ataccamu i společnost Gartner. V červnu ji uvedla jako reprezentativního dodavatele ve svém nejnovějším průvodci Gartner Market Guide for Data Observability a ocenila tak schopnost platformy Ataccama ONE poskytovat vysoce kvalitní a čistá data.
„Pozorovatelnost dat je v organizaci, která využívá AI postavenou na datech, klíčová, protože zajišťuje kvalitu a transparentnost, předchází problémům a podporuje důvěru v AI systémy pro přesná a daty podložená rozhodnutí,“ řekl Dan West, vedoucí oddělení správy dat ve společnosti T-mobile, která je zákazníkem Ataccamy.
Bezprizorní data stojí firmy pětinu příjmů
S tím, jak se organizace rozšiřují, stává se pozorovatelnost dat klíčovou. Problémy s kvalitou dat stojí společnosti průměrně 20 % jejich příjmů. Pozorovatelnost dat od Ataccamy poskytuje firmám komplexní, proaktivní přístup ke sledování kvality a struktury dat, celkového zdraví datových systémů. Automatizací manuálních a repetitivních úkolů můžou firmy snížit finanční i časovou náročnost datového managementu.
Vysoce kvalitní data, která jsou přesná, použitelná a důvěryhodná, jsou v byznysu potřeba pro celou řadu procesů a operací. Patří sem jak defenzivní iniciativy, jako je vykazování shody s předpisy a provozní reportování, tak ofenzivní činnosti jako kompletní a komplexní správa zákaznických dat, marketingová segmentace a cílení nebo trénování modelů umělé inteligence a strojového učení.
KOMENTÁŘE