Databand.ai, uno dei principali provider di software di data observability, è la quinta acquisizione del 2022 per IBM, che dalla nomina a CEO di Arvind Krishna nell’aprile 2020, ha acquisito più di 25 nuove aziende, continuando a rafforzare le proprie competenze e capacità nel cloud ibrido e nell’intelligenza artificiale. Questo nuovo accordo con Databand.ai, consentirà a IBM di aiutare le imprese a catturare i “dati problematici” alla fonte delle pipeline di dati.
Basata a Tel Aviv, in Israele, Databand.ai è un’azienda tecnologica che supporta le aziende nell’individuare le criticità nei dati contenuti all’interno dei sistemi IT, come errori, interruzioni nelle pipeline e scarsa qualità, prima che questi possano causare problemi o danni al business nei processi decisionali e di controllo. L’approccio proattivo di Databand.ai si collega a tutte le fasi delle pipeline di dati, a partire dai dati di origine, passando per l’ingestione, la trasformazione e l’accesso ai dati.
L’ingresso di Databand.ai nel team IBM Data and AI rafforza il portafoglio software di IBM nei settori della gestione dei dati, dell’AI e dell’automazione, completando il pacchetto IBM per l’osservabilità dei dati (che include IBM Observability di Instana APM e IBM Watson Studio), ed estende ulteriormente la soluzione data fabric di IBM, contribuendo a garantire che i dati più accurati e affidabili siano nelle mani giuste al momento giusto, indipendentemente da dove risiedono.
“I nostri clienti sono imprese data-driven, e hanno bisogno di dati affidabili e di qualità per alimentare i loro processi mission-critical. Se non riescono ad avere accesso ai dati di cui hanno bisogno in qualsiasi momento, la loro attività può subire un arresto – spiega Daniel Hernandez, General Manager for Data and AI IBM – Con l’ingresso di Databand.ai, IBM offre la serie più completa di funzionalità di osservabilità per l’IT attraverso tutte le applicazioni, i dati e le funzionalità di machine learning, continuando a fornire a clienti e partner la tecnologia di cui hanno bisogno per eseguire dati e AI affidabili su scala”.
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L’osservabilità dei dati per identificare e risolvere rapidamente incertezze e anomalie
Il volume dei dati continua a crescere a un ritmo senza precedenti, mentre le organizzazioni faticano sempre più a gestire la qualità dei loro set di dati, indispensabili per prendere decisioni strategiche e ottenere un vantaggio competitivo. L’osservabilità dei dati rappresenta un’opportunità di mercato in rapida crescita e si sta velocemente definendo come uno strumento chiave per aiutare i Data Engineer a comprendere meglio lo stato di salute dei dati contenuti all’interno dei sistemi e a identificare e risolvere automaticamente in tempo quasi reale le anomalie, le modifiche ai dati o le interruzioni alle pipeline. Secondo Gartner, ogni anno la scarsa qualità dei dati costa alle aziende in media 12,9 milioni di dollari. Il mercato dell’osservabilità dei dati è destinato ad una forte crescita proprio per il suo contributo nel far fronte a questa sfida.
L’osservabilità consente di ottimizzare le operazioni sui dati lungo tutto il ciclo di vita, utilizzando informazioni storiche di natura statistica associate alle data pipeline e relativi workload. In questo modo si è in grado di determinare il corretto funzionamento delle pipeline a partire dalle fonti sorgenti ed individuare eventuali problemi lungo la filera del dato, consentendo ai team IT di risolvere rapidamente i problemi che riguardano l’infrastruttura, l’utilizzo dei dati e i sistemi di machine learning.
L’approccio proattivo di Databand.ai
L’approccio aperto ed estendibile di Databand.ai consente ai Data Engineering di integrare ed implementare facilmente l’osservabilità nella loro infrastruttura dati. Ciò consentirà a Databand.ai di espandere le proprie capacità di osservabilità e di ottenere integrazioni con un numero maggiore di soluzioni opensource ed enterprise che alimentano le moderne architetture dati. Le aziende che adottano la piattaforma Databand.ai avranno diverse opzioni di messa in opera, sia come servizio as-a-Service (SaaS) che come software tradizionale on-prem o hybrid cloud.
“Non si può proteggere ciò che non si vede e, quando la piattaforma dati è inefficace, tutti ne risentono, compresi i clienti – afferma Josh Benamram, cofondatore e CEO di Databand.ai – Ecco perché brand conosciuti in tutto il mondo come FanDuel, Agoda e Trax Retail si affidano già a Databand.ai, per eliminare l’incertezza legata ai dati, individuando e risolvendo le criticità prima che creino costosi impatti sul business. L’ingresso in IBM ci aiuterà a scalare il nostro software e ad accelerare in modo significativo la nostra capacità di soddisfare le esigenze in evoluzione dei clienti enterprise.”
Databand.ai e IBM per una maggiore affidabilità dei dati
Utilizzando Databand.ai in combinazione con IBM Observability di Instana APM e IBM Watson Studio, IBM permette di coprire l’intero spettro dell’osservabilità nelle operazioni IT. Per esempio, le funzionalità di Databand.ai possono avvisare i team quando i dati che stanno utilizzando per alimentare un sistema di analisi sono incompleti o mancanti. Nei casi più comuni in cui i dati provengono da un’applicazione aziendale, Instana può aiutare gli utenti a spiegare rapidamente da dove provengono i dati mancanti e perché un servizio applicativo non funziona. Insieme, Databand.ai e IBM Instana propongono una visione più completa e spiegabile dell’intera infrastruttura applicativa e del sistema di piattaforme dati, che può aiutare le organizzazioni a prevenire perdite in termini di fatturato e reputazione.
