La société de surveillance cloud en tant que service Datadog Inc. a annoncé aujourd'hui le lancement de Datadog Experiments, un nouveau produit qui permet aux équipes de concevoir, lancer et mesurer des expériences de produits et des tests A/B directement au sein de sa plateforme.
La nouvelle offre est présentée comme donnant aux équipes les données et les informations dont elles ont besoin pour comprendre comment chaque changement affecte le comportement des utilisateurs, les performances des applications et les résultats commerciaux.
Les équipes produit modernes s'appuient sur l'expérimentation pour valider les nouvelles fonctionnalités et optimiser l'expérience utilisateur, mais les outils existants ne suffisent pas. Datadog affirme que les outils d'aujourd'hui sont généralement déconnectés des systèmes de données d'entreprise, ce qui oblige les équipes à assembler plusieurs solutions, telles qu'un fournisseur d'analyse de produits, une plateforme d'expérimentation autonome et un outil de surveillance. Il en résulte des flux de travail fragmentés et des angles morts entre les modifications de produits et les performances des applications.
À cela s’ajoute le fait que l’intelligence artificielle accélère le développement des fonctionnalités et la vitesse de publication, rendant ainsi l’écart entre les flux de travail plus prononcé. Datadog Experiments prend le problème de front avec une plateforme d'expérimentation qui combine les métriques commerciales de l'entrepôt de données d'un client avec des événements d'analyse de produits et l'observabilité des applications.
La nouvelle offre utilise la technologie issue de l'acquisition d'Eppo Inc. par Datadog pour fournir des méthodes statistiques avec des garde-fous d'observabilité en temps réel afin que les entreprises puissent tester ce qui compte, agir rapidement et expédier en toute confiance.
Les principales fonctionnalités de Datadog Experiments incluent des décisions accélérées sans frais généraux, avec des expérimentations en libre-service et standardisées afin que les équipes puissent passer de l'analyse à la décision sans frais de coordination. Des garde-fous intégrés complémentaires permettent aux équipes de mener des expériences plus sûres et de meilleure qualité avec un flux en temps réel et des normes partagées qui aident les équipes à détecter les problèmes plus tôt, à protéger les utilisateurs et à maintenir la validité des expériences.
Les expériences permettent également aux équipes de prendre des décisions auxquelles les dirigeants font confiance, avec des résultats crédibles, reproductibles et comparables en mesurant l'impact directement par rapport aux métriques commerciales sources de vérité dans les entrepôts de données natifs.
« L'IA a augmenté de façon exponentielle le rythme et la complexité des versions logicielles », a déclaré Yanbing Li, directeur des produits. « Trop souvent, cependant, les équipes volent à l'aveugle lorsqu'il s'agit de mesurer l'efficacité d'un nouveau code. C'est parce qu'elles ne disposent pas d'un moyen uniforme pour valider les changements et surveiller leur impact. »
Avec Datadog Experiments, a-t-elle ajouté, « les équipes disposent des garde-fous nécessaires pour valider en toute sécurité les changements pilotés par l'IA. En liant les expériences à la surveillance des utilisateurs réels, à l'analyse des produits, à l'APM et aux journaux, les organisations peuvent mesurer à la fois l'impact commercial et les implications en termes de performances pour réduire les risques sans ralentir l'innovation. »
