IBM anuncia que adquirió Databand.ai, un proveedor especializado en software de observabilidad de datos que ayuda a las organizaciones a solucionar problemas con sus datos, incluyendo errores, fallos en pipelines y mala calidad, antes de que afecten sus resultados.
Databand.ai es la quinta adquisición de IBM en 2022, a medida que la compañía continúa potenciando sus habilidades y capacidades de nube híbrida e IA. IBM ha adquirido más de 25 compañías desde que Arvind Krishna se convirtió en CEO en abril de 2020.
La noticia fortalece aún más el portfolio de software de datos, IA y automatización de IBM para abordar el espectro completo de la observabilidad y ayudar a las empresas a garantizar que los datos confiables se pongan en las manos correctas de los usuarios correctos en el momento correcto.
El enfoque abierto y ampliable de Databand.ai permite a los equipos de ingeniería de datos integrarse fácilmente y obtener observabilidad en su infraestructura de datos. Esta adquisición desbloqueará más recursos para que Databand.ai amplíe sus capacidades de observabilidad para integraciones más amplias en más soluciones comerciales y de código abierto que impulsen el data stack moderno. Las empresas también tendrán total flexibilidad en la forma de ejecutar Databand.ai, ya sea como un servicio (SaaS) o bajo una suscripción de software auto alojada.
A medida que el volumen de datos sigue creciendo a un ritmo sin precedentes, las organizaciones están luchando por gestionarla solidez y calidad de sus data sets o conjuntos de datos, lo cual es necesario para tomar mejores decisiones empresariales y obtener una ventaja competitiva. Una oportunidad de mercado en rápido crecimiento, es la observabilidad de datos que está emergiendo rápidamente como una solución clave para ayudar a los equipos de datos e ingenierosa comprender mejor el estado de los datos en su sistema e identificar, resolver y solucionar problemas automáticamente, como anomalías, cambios en datos importantes o fallos en los pipelinesen casi tiempo real. Según Gartner, cada año la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones un promedio de $12,9 millones. Para ayudar a mitigar este desafío, el mercado de observabilidad de datos está preparado para un fuerte crecimiento.[1]
La observabilidad de datos lleva las operaciones de datos tradicionales al siguiente nivel mediante el uso de tendencias históricas para calcular estadísticas sobre cargas de trabajo de datos y pipelinesde datos directamente en su origen, determinando si están funcionando y señalando dónde pueda existir cualquier problemas. Cuando se combina con una estrategia de observabilidad de full stackpuede ayudar a los equipos de TI a detectar y resolver problemas, desde la infraestructura y las aplicaciones hasta los sistemas de datos y de aprendizaje automático (machine learning).
La adquisición de Databand.ai se basa en las inversiones de investigación y desarrollo de IBM, así como en 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 el espectro completo de la observabilidad en todas las operaciones de TI.
Por ejemplo, las funciones de Databand.ai pueden alertar a los equipos de datos e ingenieros cuando los datos que están utilizando para alimentar un sistema de análisis están incompletos o faltan. En casos comunes en los que los datos se originan en una aplicación empresarial, Instana puede ayudar a los usuarios a explicar rápidamente de dónde proceden los datos que faltan y por qué un servicio de aplicaciones está fallando. Juntos, Databand.ai e IBM Instana proporcionan una visión más completa y explicable de toda la infraestructura de aplicaciones y el sistema de plataforma de datos, lo que puede ayudar a las organizaciones a prevenir la pérdida de ingresos y reputación.
Daniel Hernández, gerente General de Datos e IA, de IBM, destaca: ‘Nuestros clientes son empresas basadas en datos que dependen de datos confiables y de alta calidad para impulsar sus procesos de misión crítica. Cuando no tienen acceso a los datos que necesitan en un momento dado, sus negocios pueden detenerse por completo. Con la incorporación de Databand.ai, IBM ofrece el conjunto más completo de capacidades de observabilidad para TI en aplicaciones, datos y machine learning, y continúa brindando a nuestros clientes y socios la tecnología que necesitan para ofrecer datos confiables e IA en 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 data fabric existente de IBM ayudando a garantizar que los datos más precisos y fiables se coloquen en las manos adecuadas, en el momento adecuado, sin importar dónde residan.
Por su parte, Josh Benamram, Co-Founder y CEO de Databand.ai, comenta: ‘No se puede proteger lo que no se puede ver, y cuando la plataforma de datos es ineficaz, todosson afectados, incluyendo los clientes. Es por eso que marcas globales como FanDuel, Agoda y Trax Retail ya confían en Databand.ai para eliminar las sorpresas de datos defectuososal detectarlos y resolverlos antes de que generen impactos costosos en el negocio. Unirnos a IBM nos ayudará a escalar nuestro software y a 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 e IA, ampliando aún más el creciente portafolio de productos de datos e IA de IBM, incluyendosus capacidades de IBM Watson e IBM Cloud Pak for Data. Los detalles financieros del acuerdo no fueron revelados. La adquisición cerró el 27 de junio de 2022.
Para más información sobre Databand.ai y cómo esta adquisición mejora la solución de data fabric de IBM y se basa en su software de observabilidad full stack, visite nuestro blog o https://www.ibm.com/analytics/data-fabric.
[1] Fuente: Smarter with Gartner, «How to Improve Your Data Quality», Manasi Sakpal, [14 de julio de 2021]
