IBM ha anunciado la adquisición de Databand.ai, un proveedor líder de software de observabilidad de datos que ayuda a las organizaciones a solucionar los problemas con sus datos, incluidos los errores, los fallos de canalización y la mala calidad, antes de que afecten a sus resultados. La noticia de hoy refuerza aún más la cartera de software de IBM a través de los datos, la IA y la automatización para abordar todo el espectro de la observabilidad y ayuda a las empresas a garantizar que los datos fiables se pongan en manos de los usuarios adecuados en el momento adecuado.
Databand.ai es la quinta adquisición de IBM en 2022, ya que la compañía continúa reforzando sus habilidades y capacidades en la nube híbrida y la IA. IBM ha adquirido más de 25 empresas desde que Arvind Krishna se convirtió en CEO en abril de 2020.
A medida que el volumen de datos sigue creciendo a un ritmo sin precedentes, las organizaciones se esfuerzan por gestionar la salud y la calidad de sus conjuntos de datos, lo que es necesario para tomar mejores decisiones empresariales y obtener una ventaja competitiva. La observabilidad de los datos, una oportunidad de mercado en rápido crecimiento, está surgiendo rápidamente como una solución clave para ayudar a los equipos de datos y a los ingenieros a comprender mejor la salud de los datos en su sistema e identificar, solucionar y resolver automáticamente los problemas, como las anomalías, los cambios en los datos de ruptura o los fallos en las canalizaciones, casi en tiempo real. Según Gartner, cada año la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares. Para ayudar a mitigar este desafío, el mercado de la observabilidad de datos está preparado para un fuerte crecimiento.1
La observabilidad de los datos lleva las operaciones de datos tradicionales a un nivel superior, ya que utiliza las tendencias históricas para calcular las estadísticas sobre las cargas de trabajo de los datos y las canalizaciones de datos directamente en la fuente, determinando si están funcionando y señalando dónde puede haber problemas. Cuando se combina con una estrategia de observabilidad de la pila completa, puede ayudar a los equipos de TI a sacar a la luz y resolver rápidamente los problemas desde la infraestructura y las aplicaciones hasta los datos y los sistemas de aprendizaje automático.
El enfoque abierto y ampliable de Databand.ai permite a los equipos de ingeniería de datos integrar y obtener fácilmente la observabilidad en su infraestructura de datos. Esta adquisición desbloqueará más recursos para que Databand.ai amplíe sus capacidades de observabilidad para una mayor integración en más soluciones comerciales y de código abierto que impulsan la pila de datos moderna. Las empresas también tendrán plena flexibilidad en la forma de ejecutar Databand.ai, ya sea como servicio (SaaS) o una suscripción de software autoalojado.
La adquisición de Databand.ai se basa en las inversiones en investigación y desarrollo de IBM, así como en las adquisiciones estratégicas en IA y automatización. Al utilizar Databand.ai con IBM Observability by Instana APM e IBM Watson Studio, IBM está bien posicionada para abordar todo el espectro de la observabilidad en las operaciones de TI.
Por ejemplo, las capacidades de Databand.ai pueden alertar a los equipos de datos y a los ingenieros cuando los datos que están utilizando para alimentar un sistema de análisis están incompletos o faltan. En los casos habituales en los que los datos proceden de una aplicación empresarial, Instana puede ayudar a los usuarios a explicar rápidamente de dónde proceden exactamente los datos que faltan y por qué está fallando un servicio de aplicación. Juntos, Databand.ai e IBM Instana proporcionan una visión más completa y explicable de toda la infraestructura de la aplicación y el sistema de la plataforma de datos, lo que puede ayudar a las organizaciones a evitar la pérdida de ingresos y reputación.
«Nuestros clientes son empresas impulsadas por los datos que dependen de datos de alta calidad y confiables para impulsar sus procesos de misión crítica. Cuando no tienen acceso a los datos que necesitan en un momento dado, su negocio puede paralizarse», dijo Daniel Hernández, Director General de Datos e IA de IBM. «Con la incorporación de Databand.ai, IBM ofrece el conjunto más completo de capacidades de observabilidad para TI a través de aplicaciones, datos y aprendizaje automático, y sigue proporcionando a nuestros clientes y socios la tecnología que necesitan para ofrecer datos fiables e IA a escala.»
Las soluciones de observabilidad de datos también son una parte clave de la estrategia y arquitectura de datos más amplia de una organización. La adquisición de Databand.ai amplía aún más la solución de tejido de datos existente de IBM al ayudar a garantizar que los datos más precisos y confiables se pongan en las manos correctas en el momento adecuado, sin importar dónde residan.
«No se puede proteger lo que no se puede ver, y cuando la plataforma de datos es ineficaz, todo el mundo se ve afectado -incluidos los clientes», dijo Josh Benamram, cofundador y CEO de Databand.ai. «Por eso, marcas globales como FanDuel, Agoda y Trax Retail ya confían en Databand.ai para eliminar las sorpresas de datos erróneos, detectándolos y resolviéndolos antes de que creen costosos impactos en el negocio. Unirnos a IBM nos ayudará a escalar nuestro software y acelerar significativamente nuestra capacidad para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes empresariales.»
Con sede en Tel Aviv, Israel, los empleados de Databand.ai se unirán a IBM Data and AI, ampliando la creciente cartera de productos de datos e IA de IBM, incluyendo sus capacidades de IBM Watson e IBM Cloud Pak for Data. Los detalles financieros del acuerdo no fueron revelados. La adquisición se cerró el 27 de junio de 2022.
Para saber más sobre Databand.ai y cómo esta adquisición mejora la solución de tejido de datos de IBM y se basa en su pila completa de software de observabilidad, puede leer nuestro blog sobre la noticia o visitar aquí: https://www.ibm.com/analytics/data-fabric.
Fuente IBM Newsroom