摘要：此次收购帮助企业在源头上捕捉‘坏数据’，并将IBM在可观测性领域的领先地位扩展到整个IT栈——跨基础设施、应用、数据和机器学习。 　　

　　IBM宣布收购Databand.ai，把握数据可观测性的市场机会 　　

　　自2020年4月Arvind Krishna担任首席执行官以来，IBM已经收购了至少25家公司。 　　

　　随着数据量以前所未有的速度持续增长，企业正在努力管理自己数据集的健康和质量，这是企业做出更好的业务决策和获得竞争优势的唯一途径。作为一个快速增长的市场机会，数据可观测性正迅速成为企业的一个关键解决方案，用于帮助数据团队和工程师更好地了解其系统中的数据健康状态，并近乎实时地自动识别、排查和解决问题，如异常情况、突然的数据变化或数据管道故障。根据Gartner的数据，企业每年因数据质量问题造成的平均损失为1290万美元。为了应对这一挑战，数据可观测性市场呈现出强劲的增长趋势。 　　

　　数据可观测性将传统的数据运维提升到了一个新的高度。它以历史趋势计算数据工作量和数据管道的统计数据，从源头直接判断数据是否在工作，准确指出可能存在的问题。当与全栈可观察策略相结合时，它可以帮助it团队快速呈现和解决从基础设施和应用程序到数据和机器学习系统的各种问题。。 　　

　　在数据来自企业应用的一般情况下，Instana可以帮助用户快速解释缺失数据的确切来源以及应用服务失败的原因。 　　

　　IBM数据和人工智能总经理丹尼尔埃尔南德斯(Daniel Hernandez)说：“我们的客户是数据驱动的企业，他们依赖高质量和值得信赖的数据来驱动他们的关键任务流程。当他们在需要时无法获得所需的数据时，他们的业务就会陷入停顿。“随着Databand.ai的加入，IBM可以为IT部门提供极其全面的观察能力，涵盖应用程序、数据和机器学习，并不断为客户和合作伙伴提供所需的技术，使他们能够大规模应用可信数据和人工智能。” 　　

　　数据可观察性解决方案也是企业更广泛的数据策略和架构的关键部分。 　　

　　Databand.ai的联合创始人兼首席执行官乔希贝纳拉姆(Josh Benamram)说：“你不能保护你看不见的东西。当数据平台出现故障时，每个人都会受到影响——包括客户。这就是为什么FanDuel、Agoda和Trax Retail等全球品牌都在依赖Databand.ai来消除由不良数据导致的事故，并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将有助于我们扩大软件的应用，促进和增强我们满足企业客户不断变化的需求的能力。 　　

　　交易的财务细节没有披露，收购于2022年6月27日完成。