IBM宣佈收購Databand.ai 把握資料可觀測性的市場機會

全球TMT 發表於 2022-07-08
人工智慧

摘要:該項收購有助於企業從源頭上捕捉 "壞資料",將IBM在可觀測性領域的領導地位擴充套件至IT全堆疊--跨基礎設施、應用、資料和機器學習。

北京 2022年7月8日 /美通社/ -- IBM(紐約證券交易所股票程式碼: )日前宣佈已經收購了領先的資料可觀測性軟體供應商  該公司致力於幫助企業在資料問題影響業務底線之前就能得以解決,包括資料錯誤、資料管道故障和資料質量等。收購Databand.ai進一步加強了IBM在資料、人工智慧和自動化領域的軟體組合,以解決涉及可觀測性的全部問題,幫助企業確保把可信的資料在正確的時間交到正確的使用者手中。


IBM宣佈收購Databand.ai 把握資料可觀測性的市場機會

IBM持續加強在混合雲和人工智慧領域的技能與實力,Databand.ai是IBM在2022年進行的第五次收購。自Arvind Krishna於2020年4月擔任執行長以來,IBM至少已經 了25家公司。

隨著資料量繼續以前所未有的速度增長,企業正努力著手對自身資料集的健康與質量進行管理,這是企業做出更好的商業決策和獲得競爭優勢的必由之路。 作為一個快速增長的市場機會,正迅速成為企業關鍵的解決方案,用以幫助資料團隊和工程師更好地瞭解其系統中的資料健康狀況,並以近乎實時的方式自動識別、排除故障和解決問題,如異常情況、突發資料變化或資料管道故障等。 資料顯示,每年因資料質量問題給企業帶來的平均損失達1290萬美元,為了應對這一挑戰,資料可觀測性市場正處於強勁增長的態勢[1]。

資料可觀測性將傳統的資料運維提升到了一個新的水平,它以歷史趨勢來計算資料工作負載和資料管道的統計資料,直接從源頭上確定資料是否在工作,並精確指出可能存在的問題。當它與全棧可觀測策略相結合時,可以幫助IT團隊快速呈現並解決從基礎設施和應用程式到資料和機器學習系統的問題。

Databand.ai的開放和可擴充套件的方法使資料工程團隊能夠輕鬆地在其資料基礎設施中整合並獲得可觀測性。此次收購將為Databand.ai釋放更多資源,以擴充套件其可觀測效能力,在更多的開源和商業解決方案中進行更廣泛的整合,為現代資料棧提供動力。企業還將在如何執行Databand.ai方面擁有充分的靈活性,可以通過即服務(SaaS)的方式執行,也可以通過自我託管的軟體訂閱方式來執行。

對Databand.ai的收購,是基於IBM在人工智慧和自動化領域的研發投資和戰略收購的框架而進行的。把Databand.ai與  相結合,IBM可以很好地解決IT全棧運營的全方位可觀測性問題。

例如,Databand.ai的功能可以在資料團隊和工程師使用的分析系統的資料不完整或缺失時提醒他們。在資料來源於企業應用的常規情況下,Instana可以幫助使用者快速解釋缺失資料的確切來源以及應用服務失敗的原因。Databand.ai和IBM Instana一起,可以為整個應用基礎設施和資料平臺系統提供一個更完整和可解釋的檢視,從而幫助企業防止因資料故障而導致的收入和聲譽損失。

IBM 資料和人工智慧總經理 Daniel Hernandez說:"我們的客戶是資料驅動型企業,他們依靠高質量、值得信賴的資料來推動他們的關鍵任務流程。當他們無法在需要的時刻獲得所需資料時,他們的業務就會陷入停頓。隨著Databand.ai的加入,IBM可以為IT部門提供極為全面的觀測能力,涵蓋應用程式、資料和機器學習,並且持續為客戶和合作夥伴提供他們所需的技術,使他們能夠規模化的應用可信的資料與人工智慧。"

資料可觀測性解決方案也是企業更為廣泛的資料戰略和架構的一個關鍵部分。對Databand.ai的收購,進一步擴充套件了 IBM 現有的 ,以助力確保把準確可信的資料在正確的時間交到正確的人手中 – 無論資料處於哪個位置。

Databand.ai 聯合創始人兼執行長 Josh Benamram說:"你無法保護你看不到的東西,當資料平臺無效時,每個人都會受到影響--包括客戶。這就是為什麼FanDuel、Agoda和Trax Retail這些全球品牌都在依靠Databand.ai來消除不良資料帶來的意外,在它們造成代價昂貴的業務影響之前就檢測和解決掉它們。加入IBM,將幫助我們擴充套件軟體的應用,促進和提升我們滿足企業客戶不斷變化的需求的能力。"

Databand.ai總部位於以色列的特拉維夫,其員工將加入IBM資料和人工智慧部門,進一步構建IBM不斷擴充套件的資料和人工智慧產品組合,包括IBM Watson能力和IBM Cloud Pak for Data。該交易的財務細節沒有披露,該收購於2022年6月27日完成。


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