IBM收购Databand是为了改进机器学习模型
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IBM 以未公开的价格收购了以色列数据可观测性初创公司 Databand，表示这笔交易将有助于通过及早识别劣质数据来改进机器学习模型。Databand 是 IBM 今年收购的第五家公司，其中包括其他几家人工智能和可观测性领域的公司。（图片来源：MIGUEL MEDINA/AFP via Getty Images）
什么是 Databand？Databand 成立于 2018 年，其软件旨在帮助组织提高数据质量。该公司表示，其软件通过在数据到达机器学习模型之前修复错误、流水线故障和低质量元素来实现这一点。Databand 是 IBM 今年在人工智能和混合云领域收购的第五家公司，其中包括今年 1 月收购的环境绩效管理数据和分析软件供应商 Envizi，以及 2 月收购的微软 Azure 咨询公司 Neudesic。
IBM 表示，其收购目标是通过数据、人工智能和自动化领域来增强其软件组合，以应对“完整的可观测性光谱”。
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根据 Gartner 的研究，劣质数据每年给企业带来大约 1290 万美元的损失，如果劣质数据被输入用于引导公司或产品方向的预测模型，可能会导致“决策失误”。
数据可观测性，就像 Databand 开发的平台一样，涉及理解数据集或流水线为何没有按预期运作。Databand 联合创始人兼首席执行官 Josh Benamram 表示：“你无法保护你看不到的东西。当数据平台失效时，所有人都会受到影响，包括客户。”“加入 IBM 将帮助我们扩大软件规模，并显著加快满足企业客户不断变化的需求的能力。”
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另一项相对较新的 IBM 收购是 Instana，该公司于 2020 年被收购，为 IBM 提供了软件，使企业能够管理复杂云原生应用程序的性能，无论这些应用程序部署在哪里。
IBM 在一份声明中表示：“通过将 Databand.ai 与 IBM Observability by Instana APM 和 IBM Watson Studio 结合使用，IBM 做到了在 IT 操作中全面实现可观测性的最佳位置。”这将包括使用 Databand 向工程师发出数据缺失的警报，然后通过 Instana 解释数据缺失的来源，并生成整个应用程序基础设施和数据平台的更完整视图。IBM 表示，这将“帮助企业避免收入和声誉的损失”。
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IBM 表示，它将为 Databand 提供资源以扩展其可观测性功能，并提供更广泛的选项——涵盖商业和开源平台。IBM 的数据与 AI 业务总经理 Daniel Hernandez 表示：“我们的客户是数据驱动型企业，他们依赖高质量、可信的数据来推动其关键业务流程。当他们在某一时刻无法访问所需数据时，其业务可能就会陷入停滞。”“通过 Databand.ai 的加入，IBM 将为 IT 领域的应用程序、数据和机器学习提供最全面的可观测性功能，并继续为我们的客户和合作伙伴提供他们需要的技术，以实现大规模可信数据和人工智能。”
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