IBM ha anunciado la adquisición de Databand.ai como parte de su proyecto para fortalecer sus habilidades en nube híbrida e IA. Según el comunicado, la adquisición permitiría a la empresa ayudar a las organizaciones a identificar y resolver errores, anomalías y fallas en las canalizaciones de datos a través de la experiencia de la empresa israelí y las soluciones de observabilidad de datos. Los detalles financieros y técnicos del acuerdo no fueron revelados, sin embargo, se espera que la compra se cierre el 27 de julio.
Optimice el análisis de datos comerciales
En la era de la automatización, de la ciencia de datos, las empresas se enfrentan a un aumento impresionante del volumen de información a analizar. Migrar a soluciones de observabilidad demuestra ser un salvavidas para comprender mejor el estado de los datos, detectar errores a tiempo y corregirlos automáticamente.
Los investigadores de IA piden más retrospectiva
A través de los servicios de Databand.ai, una empresa de Tel-Aviv que se especializa en el desarrollo de plataformas de observabilidad para canalizaciones de datos y aprendizaje automático, IBM tiene como objetivo ofrecer capacidades de anticipación optimizadas a las organizaciones que procesan datos.
” Nuestros clientes son empresas basadas en datos que dependen de datos confiables y de alta calidad para impulsar sus procesos críticos. Cuando no tienen acceso a los datos que necesitan en un momento dado, su negocio puede detenerse dice Daniel Hernandez, gerente general de datos e IA de IBM.
IBM continúa con las adquisiciones
Databand complementará las soluciones de observabilidad presentes en la cartera de soluciones de IA y automatización de IBM. Con IBM Observability de Instana APM e IBM Watson Studio, podría notificar a los ingenieros en caso de un análisis incompleto, por ejemplo. Esta es la quinta adquisición de la compañía en 2022 y la vigésima quinta desde que Arvind Krishna asumió el cargo de director ejecutivo en 2020.
” Con Databand.ai, IBM ofrece el conjunto más completo de capacidades de observabilidad para computación a través de aplicaciones, datos y aprendizaje automático, y continúa empoderando a los clientes y socios con la tecnología que necesitan para entregar datos e IA confiable a escala. concluye Hernández.
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