<p>Atlassian 收購了總部位於多倫多的數據目錄公司 Secoda，具體金額未披露，以增強其 Rovo AI 產品的結構化數據管理。</p>
<p>本週披露的交易與其他企業服務管理供應商今年對數據管理公司的類似收購相呼應，包括 ServiceNow 的 Data.world 收購 和 Salesforce 的 $80 億美元收購 Informatica。在所有情況下，目標是通過添加數據目錄來更好地組織和管理數據，以便 AI 代理使用，這提供了企業數據資產的統一視圖，包括數據存儲位置、創建和訪問時間，以及系統之間的轉換和流動。</p>
<p>在 Atlassian 的案例中，Rovo AI 代理今年 得到了強勁的採用。但一些大型企業客户在以最有利於 AI 的方式組織大量結構化企業數據方面遇到了困難，Atlassian 企業與平台的執行副總裁兼總經理 Tiffany To 在本週接受 Informa TechTarget 採訪時表示。</p>
<p>&#34;他們經歷了這樣的心理模型，想着，‘我必須在 AI 方面做點什麼，讓我獲取一堆 LLM（大型語言模型）’，&#34;To 説。&#34;然後他們意識到，‘我必須對我的數據做很多功課——這不僅僅是調整一個定製的 LLM 或訓練它。’ 如果我沒有將我的數據實際組織好，如果我沒有上下文，如果我沒有安全的治理，很多人就會陷入困境。&#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 企業與平台的執行副總裁兼總經理 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>到目前為止，Atlassian 的 Teamwork Graph 為 Rovo 在非結構化數據中設定了上下文——例如 Jira 工單、Confluence 文檔和 Google Drive 文件——但為了完成全貌並更好地利用 AI 代理來支持企業決策，客户需要對結構化數據有類似的訪問權限，To 表示。</p>
<p>&#34;客户經常問諸如，‘現在有多少個 Jira 問題正在進行中？’ 或者，‘這個團隊是否按計劃推進？’&#34;她説。&#34;他們經常查詢跟蹤所有這些項目的元數據，而今天，這通常是通過分析手動完成的……這是一項非常耗時的過程。&#34;</p>
<p>自然，客户希望使用 Rovo 代理來回答這些問題，To 説。&#34;但這意味着 Rovo 需要深入理解這些結構化數據是如何組織的……這樣你就可以在 Teamwork Graph 中看到對象之間的關係，而 Secoda 則為你提供了這些對象的更大上下文。&#34;</p>
<p>一位已經在生產中使用 Rovo AI 代理的 Atlassian 客户歡迎 Secoda 的加入。</p>
<p>&#34;&gt; 如果 [AI 代理] 對數據存儲中的數據的基本含義感到困惑，那將是一場災難性的火車相撞。<strong>Charles Betz</strong>，Forrester Research 分析師</p>
<p>&#34;我們已經使用 Rovo 企業搜索將近九個月了。下一步是 AI 代理——我們在生產中有近十個代理，測試中有相當多的代理，還有一個龐大的待辦事項，&#34;位於渥太華的數據和分析服務公司 Pythian 的企業應用、數據和 AI 副總裁 Kasia Wakarecy 説。&#34;我們通常發現，AI 部署需要強大的數據基礎，以便更準確和精確，因此任何額外的治理數據的方法對成功至關重要。&#34;</p>
<h2>借鑑 Palantir 的經驗</h2>
<p>Secoda 將為每個客户添加特定的企業本體到 Teamwork 知識圖譜，Forrester Research 的分析師 Charles Betz 表示。</p>
<p>&#34;我們需要 AI 有一個清晰的語義模型，也稱為本體或詞彙表，&#34;Betz 説。&#34;AI 代理將以高速和強大的能力在 API 和各種內部資源之間運作，如果它們對數據存儲中的數據的基本含義感到困惑，那將是一場災難性的火車相撞。&#34;</p>
<p>ServiceNow、Salesforce 和 Atlassian 正在以一種與 Palantir 相似的方式解決這個問題，行業將這種策略稱為 “數據飛輪”。</p>
<p>&#34;Palantir 不斷更新動態數據模型……不斷審視公司正在做的工作的含義和所使用語言的定義，構建動態圖譜，然後利用這些信息來指導工作流程，&#34;Betz 説。</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 分析師 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>將 Atlassian 與 Palantir 區分開來的，是它在 Jira 中已經擁有的數據，Betz 稱其為 “關於全球數千家企業的語義信息的絕對金礦”。</p>
<p>“這種元數據提高了 組織理解自身的能力 並創造新價值，因為正是在 Jira 中，人們首先開始講述他們正在做的事情以及它應該做什麼的故事。”</p>
<p>最初，Secoda 的知識產權將與 Jira Assets 集成，這是 Atlassian 的配置管理數據庫，是其雲平台的核心功能，同時也支撐着 Jira Service Management 等產品。該工作將專注於創建對結構化數據的洞察，而這些數據與 Teamwork Graph 涉及的非結構化數據是分開的，但最終計劃是統一數據管理的這兩個方面，To 説。</p>
<p>用户將在該集成下直接訪問 Secoda 代理的培訓工作流程，To 説，這也是 Secoda 在 Atlassian 評估數據目錄市場中各種公司的一個賣點。</p>
<p>她説：“Secoda 正在與用户分享代理在組裝內容時所經歷的邏輯，這變得非常重要，因為它也為用户提供了回應的空間。” “因此，用户與代理之間實際上存在一個互動循環，以決定 ‘好吧，對於這個特定的對象或數據術語，這就是正確的處理方式。’”</p>
<p><em>Beth Pariseau 是 Informa TechTarget 的高級新聞撰稿人，是一位獲得獎項的 IT 新聞資深記者，專注於 DevOps。有什麼線索嗎？</em> 給她發郵件 <em>或聯繫</em> @PariseauTT <em>.</em></p>

TEAM

<p>Atlassian 已收購 Secoda，以增強其 Rovo AI 產品的結構化數據管理。此次收購旨在改善 AI 代理的數據組織和治理，類似於 ServiceNow 和 Salesforce 的舉措。Secoda 的整合將提供數據資產的統一視圖，幫助 AI 理解結構化數據。這一舉措對那些在 AI 應用中面臨數據組織挑戰的企業至關重要</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 收購了總部位於多倫多的數據目錄公司 Secoda，具體金額未披露，以增強其 Rovo AI 產品的結構化數據管理。</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>本週披露的交易與其他企業服務管理供應商今年對數據管理公司的類似收購相呼應，包括 ServiceNow 的 Data.world 收購 和 Salesforce 的 $80 億美元收購 Informatica。在所有情況下，目標是通過添加數據目錄來更好地組織和管理數據，以便 AI 代理使用，這提供了企業數據資產的統一視圖，包括數據存儲位置、創建和訪問時間，以及系統之間的轉換和流動。</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 得到了強勁的採用。但一些大型企業客户在以最有利於 AI 的方式組織大量結構化企業數據方面遇到了困難，Atlassian 企業與平台的執行副總裁兼總經理 Tiffany To 在本週接受 Informa TechTarget 採訪時表示。</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;他們經歷了這樣的心理模型，想着，‘我必須在 AI 方面做點什麼，讓我獲取一堆 LLM（大型語言模型）’，&#34;To 説。&#34;然後他們意識到，‘我必須對我的數據做很多功課——這不僅僅是調整一個定製的 LLM 或訓練它。’ 如果我沒有將我的數據實際組織好，如果我沒有上下文，如果我沒有安全的治理，很多人就會陷入困境。&#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>到目前為止，Atlassian 的 Teamwork Graph 為 Rovo 在非結構化數據中設定了上下文——例如 Jira 工單、Confluence 文檔和 Google Drive 文件——但為了完成全貌並更好地利用 AI 代理來支持企業決策，客户需要對結構化數據有類似的訪問權限，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;客户經常問諸如，‘現在有多少個 Jira 問題正在進行中？’ 或者，‘這個團隊是否按計劃推進？’&#34;她説。&#34;他們經常查詢跟蹤所有這些項目的元數據，而今天，這通常是通過分析手動完成的……這是一項非常耗時的過程。&#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 代理來回答這些問題，To 説。&#34;但這意味着 Rovo 需要深入理解這些結構化數據是如何組織的……這樣你就可以在 Teamwork Graph 中看到對象之間的關係，而 Secoda 則為你提供了這些對象的更大上下文。&#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>一位已經在生產中使用 Rovo AI 代理的 Atlassian 客户歡迎 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] 對數據存儲中的數據的基本含義感到困惑，那將是一場災難性的火車相撞。<strong>Charles Betz</strong>，Forrester Research 分析師</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;我們已經使用 Rovo 企業搜索將近九個月了。下一步是 AI 代理——我們在生產中有近十個代理，測試中有相當多的代理，還有一個龐大的待辦事項，&#34;位於渥太華的數據和分析服務公司 Pythian 的企業應用、數據和 AI 副總裁 Kasia Wakarecy 説。&#34;我們通常發現，AI 部署需要強大的數據基礎，以便更準確和精確，因此任何額外的治理數據的方法對成功至關重要。&#34;</p>
</div><h2>Taking a page from Palantir's playbook</h2>
<div class="lb-trans"><h2>借鑑 Palantir 的經驗</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 將為每個客户添加特定的企業本體到 Teamwork 知識圖譜，Forrester Research 的分析師 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;我們需要 AI 有一個清晰的語義模型，也稱為本體或詞彙表，&#34;Betz 説。&#34;AI 代理將以高速和強大的能力在 API 和各種內部資源之間運作，如果它們對數據存儲中的數據的基本含義感到困惑，那將是一場災難性的火車相撞。&#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 正在以一種與 Palantir 相似的方式解決這個問題，行業將這種策略稱為 “數據飛輪”。</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 不斷更新動態數據模型……不斷審視公司正在做的工作的含義和所使用語言的定義，構建動態圖譜，然後利用這些信息來指導工作流程，&#34;Betz 説。</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>將 Atlassian 與 Palantir 區分開來的，是它在 Jira 中已經擁有的數據，Betz 稱其為 “關於全球數千家企業的語義信息的絕對金礦”。</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>“這種元數據提高了 組織理解自身的能力 並創造新價值，因為正是在 Jira 中，人們首先開始講述他們正在做的事情以及它應該做什麼的故事。”</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 的知識產權將與 Jira Assets 集成，這是 Atlassian 的配置管理數據庫，是其雲平台的核心功能，同時也支撐着 Jira Service Management 等產品。該工作將專注於創建對結構化數據的洞察，而這些數據與 Teamwork Graph 涉及的非結構化數據是分開的，但最終計劃是統一數據管理的這兩個方面，To 説。</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>用户將在該集成下直接訪問 Secoda 代理的培訓工作流程，To 説，這也是 Secoda 在 Atlassian 評估數據目錄市場中各種公司的一個賣點。</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>她説：“Secoda 正在與用户分享代理在組裝內容時所經歷的邏輯，這變得非常重要，因為它也為用户提供了回應的空間。” “因此，用户與代理之間實際上存在一個互動循環，以決定 ‘好吧，對於這個特定的對象或數據術語，這就是正確的處理方式。’”</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 的高級新聞撰稿人，是一位獲得獎項的 IT 新聞資深記者，專注於 DevOps。有什麼線索嗎？</em> 給她發郵件 <em>或聯繫</em> @PariseauTT <em>.</em></p>
</div>

Atlassian 收購 Secoda 為 Rovo AI 增加了數據目錄