通过对应用程序性能和用户体验问题的实时分析和测量，自动检测业务异常，从而改善业务结果。

在Perform 2020大会上，智能公司Dynatrace宣布了其数字业务分析模块的新功能和增强功能。Dynatrace的可解释AI引擎Davis已经扩展到处理业务关键绩效指标，如收入趋势、客户切换和客户流失。此外，Dynatrace现在可以一键集成包括Adobe Analytics在内的最流行的网络分析解决方案。这些增强有助于自动检测影响业务的异常的根本原因，并为组织提供准确的答案和见解，以便他们能够提供出色的数字体验和更好的业务成果。

“Dynatrace数字业务分析为我们提供了更多关于用户行为的可见性，因此我们可以在问题影响客户体验之前解决问题。”

Dynatrace产品管理高级副总裁史蒂夫塔克(Steve Tack)表示：“可观察性数据蕴含着对业务问题的洞察金矿，自去年10月我们的数字业务分析模块发布以来，这些问题一直被锁在IT系统内部。”如今，数字商业分析模块已经变得更加完善。将业务关键绩效指标添加到我们的人工智能引擎戴维斯中，不仅可以解锁关键数据，还可以为组织提供在业务受到负面影响之前采取行动所需的准确见解和答案。"

埃克塞特金融软件工程总监Jim Hinze表示：“Dynatrace数字业务分析为我们提供了更多用户行为的可见性，因此我们可以在问题影响客户体验之前解决问题。“从使用的第一天起，我们就可以确定，最近一次计划付款下降的确切原因是由于网站性能错误。这种立竿见影的业务成果让人们对我们正在做的事情感到非常兴奋，并改善了我们的业务和IT团队的协作方式。”

Dynatrace数字业务分析模块的新增强功能包括：

借助业务关键绩效指标增强的人工智能dyna trace可解释人工智能引擎Davis现在可以处理来自一组扩展数据源的业务数据，包括日志、服务和自定义指标，如收入趋势、客户转化率和客户流失。这提供了一个更准确的、人工智能驱动的答案，使团队能够超越正在发生的事情，从而准确理解其原因。

实时业务异常检测Dynatrace使用关键业务指标(包括收入、功能采用、转型步骤和细分特征(如客户忠诚度状态、地理位置和用户满意度数据))为影响业务的异常提供自动实时报警。因此，团队可以在客户受到影响之前主动发现并解决问题。

自动化网络分析集成dyna trace现在可以一键集成最流行的网络分析工具，包括Adobe Analytics和其他服务。这使组织能够使用这些网络分析工具中的细分条件在Dynatrace中创建类似的视图。这种共享的业务环境使团队更容易优化客户体验和应用程序功能，从而有助于确保主动解决问题和更好的业务成果。

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