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摘要：該項收購有助于企業從源頭上捕捉 "壞數據"，將IBM在可觀測性領域的領導地位擴展至IT全堆棧--跨基礎設施、應用、數據和機器學習。
北京2022年7月8日 /美通社/ -- IBM（紐約證券交易所股票代碼：IBM）日前宣布已經收購了領先的數據可觀測性軟件供應商Databand.ai, 該公司致力于幫助企業在數據問題影響業務底線之前就能得以解決，包括數據錯誤、數據管道故障和數據質量等。收購Databand.ai進一步加強了IBM在數據、人工智能和自動化領域的軟件組合，以解決涉及可觀測性的全部問題，幫助企業確保把可信的數據在正確的時間交到正確的用戶手中。
IBM持續加強在混合云和人工智能領域的技能與實力，Databand.ai是IBM在2022年進行的第五次收購。自Arvind Krishna于2020年4月擔任首席執行官以來，IBM至少已經收購了25家公司。
隨著數據量繼續以前所未有的速度增長，企業正努力著手對自身數據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。數據可觀測性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，用以幫助數據團隊和工程師更好地了解其系統中的數據健康狀況，并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、突發數據變化或數據管道故障等。Gartner數據顯示，每年因數據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，數據可觀測性市場正處于強勁增長的態勢[1]。
數據可觀測性將傳統的數據運維提升到了一個新的水平，它以歷史趨勢來計算數據工作負載和數據管道的統計數據，直接從源頭上確定數據是否在工作，并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團隊快速呈現并解決從基礎設施和應用程序到數據和機器學習系統的問題。
Databand.ai的開放和可擴展的方法使數據工程團隊能夠輕松地在其數據基礎設施中整合并獲得可觀測性。此次收購將為Databand.ai釋放更多資源，以擴展其可觀測性能力，在更多的開源和商業解決方案中進行更廣泛的整合，為現代數據棧提供動力。企業還將在如何運行Databand.ai方面擁有充分的靈活性，可以通過即服務（SaaS）的方式運行，也可以通過自我托管的軟件訂閱方式來運行。
對Databand.ai的收購，是基于IBM在人工智能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IBM Observability by Instana APM和IBM Watson Studio 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的功能可以在數據團隊和工程師使用的分析系統的數據不完整或缺失時提醒他們。在數據源于企業應用的常規情況下，Instana可以幫助用戶快速解釋缺失數據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數據平臺系統提供一個更完整和可解釋的視圖，從而幫助企業防止因數據故障而導致的收入和聲譽損失。
IBM數據和人工智能總經理Daniel Hernandez說："我們的客戶是數據驅動型企業，他們依靠高質量、值得信賴的數據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數據時，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，涵蓋應用程序、數據和機器學習，并且持續為客戶和合作伙伴提供他們所需的技術，使他們能夠規模化的應用可信的數據與人工智能。"
數據可觀測性解決方案也是企業更為廣泛的數據戰略和架構的一個關鍵部分。對Databand.ai的收購，進一步擴展了IBM現有的數據經緯（Data Fabric）解決方案，以助力確保把準確可信的數據在正確的時間交到正確的人手中 – 無論數據處于哪個位置。
Databand.ai聯合創始人兼首席執行官Josh Benamram說："你無法保護你看不到的東西，當數據平臺無效時，每個人都會受到影響--包括客戶。這就是為什么FanDuel、Agoda和Trax Retail這些全球品牌都在依靠Databand.ai來消除不良數據帶來的意外，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，將幫助我們擴展軟件的應用，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總部位于以色列的特拉維夫，其員工將加入IBM數據和人工智能部門，進一步構建IBM不斷擴展的數據和人工智能產品組合，包括IBM Watson能力和IBM Cloud Pak for Data。該交易的財務細節沒有披露，該收購于2022年6月27日完成。
要了解關于Databand.ai的更多信息，以及這次收購如何增強IBM的數據經緯（Data Fabric）解決方案,并建立在其全套可觀測性軟件的基礎上，可以閱讀相關博客，或訪問：https://www.ibm.com/cn-zh/analytics/data-fabric。
