IBM旨在通过Databandai获取来抓住数据可观察性不断增长的市场机会

IBM(纽约证券交易所代码：IBM)今天宣布，它已收购 Databand.ai，这是一家领先的数据可观察性软件提供商，可帮助组织修复数据问题，包括错误，管道故障和质量差 - 以免影响其底线。今天的新闻进一步加强了IBM在数据、人工智能和自动化方面的软件组合，以解决全方位的可观察性问题，并帮助企业确保在正确的时间将可信的数据交到正确的用户手中。

Databand.ai 是IBM在2022年的第五次收购，因为该公司将继续加强其混合云和人工智能的技能和能力。自Arvind Krishna于2020年4月成为首席执行官以来，IBM已经收购了超过25家公司。

随着数据量以前所未有的速度持续增长，组织正在努力管理其数据集的运行状况和质量，这对于做出更好的业务决策和获得竞争优势是必要的。作为快速增长的市场机会，数据可观察性正迅速成为一种关键解决方案，可帮助数据团队和工程师更好地了解其系统中数据的运行状况，并近乎实时地自动识别、排除故障和解决问题，如异常、突发数据更改或管道故障。根据Gartner的数据，每年糟糕的数据质量平均使组织损失1290万美元。为了帮助缓解这一挑战，数据可观察性市场有望强劲增长。1

数据可观察性通过使用历史趋势直接在源位置计算有关数据工作负载和数据管道的统计信息，确定它们是否正常工作，并查明可能存在任何问题的位置，将传统的数据操作提升到一个新的水平。当与全栈可观察性策略结合使用时，它可以帮助IT团队快速发现和解决从基础架构和应用程序到数据和机器学习系统的问题。

Databand.ai的开放和可扩展方法使数据工程团队能够轻松地将数据基础架构集成并获得可观察性。此次收购将为 Databand.ai 释放更多资源，以扩展其可观察性功能，从而在更多为现代数据堆栈提供支持的开源和商业解决方案中实现更广泛的集成。企业还将在如何运行 Databand.ai 方面具有充分的灵活性，无论是即服务(SaaS)还是自托管软件订阅。

收购 Databand.ai 建立在IBM的研发投资以及人工智能和自动化领域的战略收购之上。通过将 Databand.ai 与 Instana APM 和 IBM Watson Studio 的 IBM 可观察性结合使用，IBM 能够很好地解决 IT 运营中全方位的可观察性问题。

例如，Databand.ai 功能可以在数据团队和工程师用于推动分析系统的数据不完整或缺失时提醒他们。在数据源自企业应用程序的常见情况下，Instana可以帮助用户快速解释丢失数据的确切来源以及应用程序服务失败的原因。Databand.ai 和 IBM Instana 共同提供了整个应用基础架构和数据平台系统的更完整、更可解释的视图，可以帮助组织防止收入和声誉损失。

“我们的客户是数据驱动型企业，他们依靠高质量、值得信赖的数据来支持其关键任务流程。当他们在任何给定时刻都无法访问所需的数据时，他们的业务可能会停滞不前，“IBM数据和人工智能总经理Daniel Hernandez说。“随着 Databand.ai 的加入，IBM为IT提供了跨应用程序，数据和机器学习的最全面的可观察性功能，并继续为我们的客户和合作伙伴提供大规模交付可信数据和AI所需的技术。

数据可观察性解决方案也是组织更广泛的数据战略和架构的关键部分。Databand.ai 的收购进一步扩展了 IBM 现有的数据结构解决方案，帮助确保在正确的时间将最准确、最值得信赖的数据交到正确的人手中 ， 无论这些数据位于何处。

“你无法保护你看不到的东西，当数据平台无效时，每个人都会受到影响 - 包括客户，”联合创始人兼首席执行官Josh Benamram Databand.ai。“这就是为什么FanDuel，Agoda和Trax Retail等全球品牌已经依靠 Databand.ai 来消除不良数据意外，在它们造成代价高昂的业务影响之前检测和解决它们。加入 IBM 将帮助我们扩展软件，并显著提高我们满足企业客户不断变化的需求的能力。

总部位于以色列特拉维夫的 Databand.ai 员工将加入IBM Data和AI，进一步扩大IBM不断增长的数据和AI产品组合，包括IBM Watson功能和IBM Cloud Pak for Data。该交易的财务细节未予披露。收购于2022年6月27日完成。