<p>Atlassian 收购了总部位于多伦多的数据目录公司 Secoda，具体金额未披露，以增强其 Rovo AI 产品的结构化数据管理。</p>
<p>本周披露的交易与其他企业服务管理供应商今年对数据管理公司的类似收购相呼应，包括 ServiceNow 的 Data.world 收购 和 Salesforce 的 $80 亿美元收购 Informatica。在所有情况下，目标是通过添加数据目录来更好地组织和管理数据，以便 AI 代理使用，这提供了企业数据资产的统一视图，包括数据存储位置、创建和访问时间，以及系统之间的转换和流动。</p>
<p>在 Atlassian 的案例中，Rovo AI 代理今年 得到了强劲的采用。但一些大型企业客户在以最有利于 AI 的方式组织大量结构化企业数据方面遇到了困难，Atlassian 企业与平台的执行副总裁兼总经理 Tiffany To 在本周接受 Informa TechTarget 采访时表示。</p>
<p>&#34;他们经历了这样的心理模型，想着，‘我必须在 AI 方面做点什么，让我获取一堆 LLM（大型语言模型）’，&#34;To 说。&#34;然后他们意识到，‘我必须对我的数据做很多功课——这不仅仅是调整一个定制的 LLM 或训练它。’ 如果我没有将我的数据实际组织好，如果我没有上下文，如果我没有安全的治理，很多人就会陷入困境。&#34;</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/to_tiffany.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="Atlassian 企业与平台的执行副总裁兼总经理 Tiffany To" width="140" height="180" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/to_tiffany.jpg"/></p>
<p>Tiffany To</p>
<p>到目前为止，Atlassian 的 Teamwork Graph 为 Rovo 在非结构化数据中设定了上下文——例如 Jira 工单、Confluence 文档和 Google Drive 文件——但为了完成全貌并更好地利用 AI 代理来支持企业决策，客户需要对结构化数据有类似的访问权限，To 表示。</p>
<p>&#34;客户经常问诸如，‘现在有多少个 Jira 问题正在进行中？’ 或者，‘这个团队是否按计划推进？’&#34;她说。&#34;他们经常查询跟踪所有这些项目的元数据，而今天，这通常是通过分析手动完成的……这是一项非常耗时的过程。&#34;</p>
<p>自然，客户希望使用 Rovo 代理来回答这些问题，To 说。&#34;但这意味着 Rovo 需要深入理解这些结构化数据是如何组织的……这样你就可以在 Teamwork Graph 中看到对象之间的关系，而 Secoda 则为你提供了这些对象的更大上下文。&#34;</p>
<p>一位已经在生产中使用 Rovo AI 代理的 Atlassian 客户欢迎 Secoda 的加入。</p>
<p>&#34;&gt; 如果 [AI 代理] 对数据存储中的数据的基本含义感到困惑，那将是一场灾难性的火车相撞。<strong>Charles Betz</strong>，Forrester Research 分析师</p>
<p>&#34;我们已经使用 Rovo 企业搜索将近九个月了。下一步是 AI 代理——我们在生产中有近十个代理，测试中有相当多的代理，还有一个庞大的待办事项，&#34;位于渥太华的数据和分析服务公司 Pythian 的企业应用、数据和 AI 副总裁 Kasia Wakarecy 说。&#34;我们通常发现，AI 部署需要强大的数据基础，以便更准确和精确，因此任何额外的治理数据的方法对成功至关重要。&#34;</p>
<h2>借鉴 Palantir 的经验</h2>
<p>Secoda 将为每个客户添加特定的企业本体到 Teamwork 知识图谱，Forrester Research 的分析师 Charles Betz 表示。</p>
<p>&#34;我们需要 AI 有一个清晰的语义模型，也称为本体或词汇表，&#34;Betz 说。&#34;AI 代理将以高速和强大的能力在 API 和各种内部资源之间运作，如果它们对数据存储中的数据的基本含义感到困惑，那将是一场灾难性的火车相撞。&#34;</p>
<p>ServiceNow、Salesforce 和 Atlassian 正在以一种与 Palantir 相似的方式解决这个问题，行业将这种策略称为 “数据飞轮”。</p>
<p>&#34;Palantir 不断更新动态数据模型……不断审视公司正在做的工作的含义和所使用语言的定义，构建动态图谱，然后利用这些信息来指导工作流程，&#34;Betz 说。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineImages/betz_charles.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="Forrester Research 分析师 Charles Betz" width="140" height="180" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineImages/betz_charles.jpg"/></p>
<p>Charles Betz</p>
<p>将 Atlassian 与 Palantir 区分开来的，是它在 Jira 中已经拥有的数据，Betz 称其为 “关于全球数千家企业的语义信息的绝对金矿”。</p>
<p>“这种元数据提高了 组织理解自身的能力 并创造新价值，因为正是在 Jira 中，人们首先开始讲述他们正在做的事情以及它应该做什么的故事。”</p>
<p>最初，Secoda 的知识产权将与 Jira Assets 集成，这是 Atlassian 的配置管理数据库，是其云平台的核心功能，同时也支撑着 Jira Service Management 等产品。该工作将专注于创建对结构化数据的洞察，而这些数据与 Teamwork Graph 涉及的非结构化数据是分开的，但最终计划是统一数据管理的这两个方面，To 说。</p>
<p>用户将在该集成下直接访问 Secoda 代理的培训工作流程，To 说，这也是 Secoda 在 Atlassian 评估数据目录市场中各种公司的一个卖点。</p>
<p>她说：“Secoda 正在与用户分享代理在组装内容时所经历的逻辑，这变得非常重要，因为它也为用户提供了回应的空间。” “因此，用户与代理之间实际上存在一个互动循环，以决定 ‘好吧，对于这个特定的对象或数据术语，这就是正确的处理方式。’”</p>
<p><em>Beth Pariseau 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，是一位获得奖项的 IT 新闻资深记者，专注于 DevOps。有什么线索吗？</em> 给她发邮件 <em>或联系</em> @PariseauTT <em>.</em></p>

TEAM

<p>Atlassian 已收购 Secoda，以增强其 Rovo AI 产品的结构化数据管理。此次收购旨在改善 AI 代理的数据组织和治理，类似于 ServiceNow 和 Salesforce 的举措。Secoda 的整合将提供数据资产的统一视图，帮助 AI 理解结构化数据。这一举措对那些在 AI 应用中面临数据组织挑战的企业至关重要</p>

<p>Atlassian has acquired Toronto-based data catalog company Secoda for an undisclosed amount to bolster structured data management for its Rovo AI product.</p>
<div class="lb-trans"><p>Atlassian 收购了总部位于多伦多的数据目录公司 Secoda，具体金额未披露，以增强其 Rovo AI 产品的结构化数据管理。</p>
</div><p>The deal, disclosed this week, echoes similar acquisitions of data management companies by other enterprise service management vendors this year, including ServiceNow's Data.world buy and Salesforce's $8 billion deal for Informatica. In all cases, the goal is to better organize and govern data for use by AI agents by adding a data catalog, which presents a unified view of data assets in an enterprise, including where they are stored, when they were created and accessed, and their transformation and flow between systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>本周披露的交易与其他企业服务管理供应商今年对数据管理公司的类似收购相呼应，包括 ServiceNow 的 Data.world 收购 和 Salesforce 的 $80 亿美元收购 Informatica。在所有情况下，目标是通过添加数据目录来更好地组织和管理数据，以便 AI 代理使用，这提供了企业数据资产的统一视图，包括数据存储位置、创建和访问时间，以及系统之间的转换和流动。</p>
</div><p>In Atlassian's case, Rovo AI agents have seen strong adoption this year.But some large enterprise customers have struggled with organizing large amounts of structured corporate data in a way that makes them most useful for AI, according to Tiffany To, executive vice president and general manager of enterprise and platform at Atlassian, in an interview with Informa TechTarget this week.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 Atlassian 的案例中，Rovo AI 代理今年 得到了强劲的采用。但一些大型企业客户在以最有利于 AI 的方式组织大量结构化企业数据方面遇到了困难，Atlassian 企业与平台的执行副总裁兼总经理 Tiffany To 在本周接受 Informa TechTarget 采访时表示。</p>
</div><p>&#34;They go through this mental model of going, 'I've got to do something in AI, let me get access to a bunch of LLMs [large language models],&#34; To said. &#34;And then they realize, 'I have to do a lot of homework with my data -- it's not about tuning a custom LLM or training it.' If I don't have my data actually organized, if I don't have context, if I don't have secure governance for it, a lot of people get stuck.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;他们经历了这样的心理模型，想着，‘我必须在 AI 方面做点什么，让我获取一堆 LLM（大型语言模型）’，&#34;To 说。&#34;然后他们意识到，‘我必须对我的数据做很多功课——这不仅仅是调整一个定制的 LLM 或训练它。’ 如果我没有将我的数据实际组织好，如果我没有上下文，如果我没有安全的治理，很多人就会陷入困境。&#34;</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/to_tiffany.jpg" alt="Tiffany To, executive vice president and general manager of enterprise and platform at Atlassian" original-src="https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineimages/to_tiffany.jpg"/></p>
<p>Tiffany To</p>
<div class="lb-trans"><p>Tiffany To</p>
</div><p>So far, Atlassian's Teamwork Graph has set that context for Rovo in unstructured data -- things like Jira tickets, Confluence documents and Google Drive files -- but to complete the picture and better inform enterprise decisions using AI agents, customers need similar access to structured data, according to To.</p>
<div class="lb-trans"><p>到目前为止，Atlassian 的 Teamwork Graph 为 Rovo 在非结构化数据中设定了上下文——例如 Jira 工单、Confluence 文档和 Google Drive 文件——但为了完成全貌并更好地利用 AI 代理来支持企业决策，客户需要对结构化数据有类似的访问权限，To 表示。</p>
</div><p>&#34;Customers are often asking things like, 'How many Jira issues are in progress right now?' Or, 'Is this team running ahead of schedule or not?'&#34; she said. &#34;They're often querying the metadata that's tracking all of these projects, and today, often that's done quite manually with analytics. … It's quite a time-consuming process.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;客户经常问诸如，‘现在有多少个 Jira 问题正在进行中？’ 或者，‘这个团队是否按计划推进？’&#34;她说。&#34;他们经常查询跟踪所有这些项目的元数据，而今天，这通常是通过分析手动完成的……这是一项非常耗时的过程。&#34;</p>
</div><p>Naturally, customers want to use Rovo agents to answer these questions, To said. &#34;But that means Rovo needs to deeply understand how that structured data is organized … so you have both relationships between objects in the Teamwork Graph, and Secoda gives you the greater context of what those objects are.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>自然，客户希望使用 Rovo 代理来回答这些问题，To 说。&#34;但这意味着 Rovo 需要深入理解这些结构化数据是如何组织的……这样你就可以在 Teamwork Graph 中看到对象之间的关系，而 Secoda 则为你提供了这些对象的更大上下文。&#34;</p>
</div><p>One Atlassian customer that already has Rovo AI agents in production welcomed the addition of Secoda.</p>
<div class="lb-trans"><p>一位已经在生产中使用 Rovo AI 代理的 Atlassian 客户欢迎 Secoda 的加入。</p>
</div><blockquote>
<p>If [AI agents] are confused as to the fundamental meaning of the data in a data store, it's going to be a disastrous train wreck. <strong>Charles Betz</strong> Analyst, Forrester Research</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><p>&#34;&gt; 如果 [AI 代理] 对数据存储中的数据的基本含义感到困惑，那将是一场灾难性的火车相撞。<strong>Charles Betz</strong>，Forrester Research 分析师</p>
</div><p>&#34;We've been using Rovo Enterprise Search for almost nine months now. The next step was the AI agents -- we have almost a dozen agents in production, quite a few in testing and a big backlog,&#34; said Kasia Wakarecy, vice president of enterprise apps, data and AI at Pythian, a data and analytics services company based in Ottawa. &#34;We generally find that AI deployments require strong data foundation to be more accurate and precise so any additional ways to govern the data is critical to success.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我们已经使用 Rovo 企业搜索将近九个月了。下一步是 AI 代理——我们在生产中有近十个代理，测试中有相当多的代理，还有一个庞大的待办事项，&#34;位于渥太华的数据和分析服务公司 Pythian 的企业应用、数据和 AI 副总裁 Kasia Wakarecy 说。&#34;我们通常发现，AI 部署需要强大的数据基础，以便更准确和精确，因此任何额外的治理数据的方法对成功至关重要。&#34;</p>
</div><h2>Taking a page from Palantir's playbook</h2>
<div class="lb-trans"><h2>借鉴 Palantir 的经验</h2>
</div><p>Secoda will add a corporate ontology specific to each customer to the Teamwork knowledge graph, said Charles Betz, an analyst at Forrester Research.</p>
<div class="lb-trans"><p>Secoda 将为每个客户添加特定的企业本体到 Teamwork 知识图谱，Forrester Research 的分析师 Charles Betz 表示。</p>
</div><p>&#34;We need AI to have a clear semantic model, also called an ontology or a glossary,&#34; Betz said. &#34;AI agents are going to be operating at speed and with a lot of power across APIs and all kinds of internal resources, and if they are confused as to the fundamental meaning of the data in a data store, it's going to be a disastrous train wreck.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我们需要 AI 有一个清晰的语义模型，也称为本体或词汇表，&#34;Betz 说。&#34;AI 代理将以高速和强大的能力在 API 和各种内部资源之间运作，如果它们对数据存储中的数据的基本含义感到困惑，那将是一场灾难性的火车相撞。&#34;</p>
</div><p>ServiceNow, Salesforce and Atlassian are tackling this problem in a way that's similar to Palantir, with a strategy the industry has dubbed a 'data flywheel.'</p>
<div class="lb-trans"><p>ServiceNow、Salesforce 和 Atlassian 正在以一种与 Palantir 相似的方式解决这个问题，行业将这种策略称为 “数据飞轮”。</p>
</div><p>&#34;Palantir continually updates a dynamic data model … constantly examining the meaning of the work a company is doing and the definitions of the language being used, building a dynamic graph and then using that to inform workflows,&#34; Betz said.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;Palantir 不断更新动态数据模型……不断审视公司正在做的工作的含义和所使用语言的定义，构建动态图谱，然后利用这些信息来指导工作流程，&#34;Betz 说。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineImages/betz_charles.jpg" alt="Charles Betz, analyst, Forrester Research" original-src="https://cdn.ttgtmedia.com/rms/onlineImages/betz_charles.jpg"/></p>
<p>Charles Betz</p>
<div class="lb-trans"><p>Charles Betz</p>
</div><p>What distinguishes a company like Atlassian from Palantir is the data it already has in Jira, which Betz called &#34;an absolute gold mine of semantic information about thousands of enterprises around the world.</p>
<div class="lb-trans"><p>将 Atlassian 与 Palantir 区分开来的，是它在 Jira 中已经拥有的数据，Betz 称其为 “关于全球数千家企业的语义信息的绝对金矿”。</p>
</div><p>“That kind of metadata increases the organization's capability to understand itself and to create new value, because it is in Jira that people start first telling the story of what it is they're working on and what it's supposed to do.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“这种元数据提高了 组织理解自身的能力 并创造新价值，因为正是在 Jira 中，人们首先开始讲述他们正在做的事情以及它应该做什么的故事。”</p>
</div><p>Initially, Secoda's IP will be integrated with Jira Assets, Atlassian's configuration management database, a core feature of its cloud platform that also underpins products such as Jira Service Management. That work will focus on creating insights into structured data separately from the unstructured data covered by Teamwork Graph, but eventually, the plan is to unify those two sides of the data management picture, To said.</p>
<div class="lb-trans"><p>最初，Secoda 的知识产权将与 Jira Assets 集成，这是 Atlassian 的配置管理数据库，是其云平台的核心功能，同时也支撑着 Jira Service Management 等产品。该工作将专注于创建对结构化数据的洞察，而这些数据与 Teamwork Graph 涉及的非结构化数据是分开的，但最终计划是统一数据管理的这两个方面，To 说。</p>
</div><p>Users will have direct access to a training workflow for Secoda's agents under that integration, which, To said, was a selling point for Secoda as Atlassian evaluated various companies in the data catalog market.</p>
<div class="lb-trans"><p>用户将在该集成下直接访问 Secoda 代理的培训工作流程，To 说，这也是 Secoda 在 Atlassian 评估数据目录市场中各种公司的一个卖点。</p>
</div><p>&#34;Secoda is sharing with the user the logic the agent was going through to assemble content, and that becomes really important, because it also has a place for the user to respond,&#34; she said. &#34;So there's actually an interaction loop between the user and the agent to decide, 'Okay, for this particular object or data term, this is the right way to do it.'&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>她说：“Secoda 正在与用户分享代理在组装内容时所经历的逻辑，这变得非常重要，因为它也为用户提供了回应的空间。” “因此，用户与代理之间实际上存在一个互动循环，以决定 ‘好吧，对于这个特定的对象或数据术语，这就是正确的处理方式。’”</p>
</div><p><em>Beth Pariseau, a senior news writer for Informa TechTarget, is an award-winning veteran of IT journalism covering DevOps. Have a tip?</em> Email her <em>or reach out</em> @PariseauTT <em>.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>Beth Pariseau 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，是一位获得奖项的 IT 新闻资深记者，专注于 DevOps。有什么线索吗？</em> 给她发邮件 <em>或联系</em> @PariseauTT <em>.</em></p>
</div>

Atlassian 收购 Secoda 为 Rovo AI 增加了数据目录