IBM® Databand® 是用于数据管道和仓库的可观测性软件，该软件会自动收集元数据来构建历史基线、检测异常并分类警报，以修复数据质量问题。
据估计，我们每天创建大约 33 百亿亿字节的数据1（即 33 后面 18 个零）。数据的涌入给数据驱动型组织带来了挑战，这主要是因为这些组织还没有为当今的数据量、数据源的多样性和复杂的基础设施做好充分准备。
IBM Databand 深受现代数据团队的信赖，可以为企业提供更可靠、更值得信赖的数据。从数据管道损坏到仓库中的静态数据质量问题，Databand 的连续数据可观测性平台有助于更早地检测数据事件、更快地解决问题并为企业提供更值得信赖的数据。
其工作原理：
1. 收集：Databand 自动收集元数据以获得即时可见性，因此数据平台团队拥有了一套标准方法来进行定制化数据质量验证。
2. 基线：接下来，Databand 根据常见运行和数据行为构建历史基线，本质上是对数据管道环境进行概要分析。
3. 警报：建立历史基线后，Databand 就会根据相对于配置文件的偏差和/或违规情况发出异常和规则警报。
4. 修复：最后，Databand 让您可以创建智能通信工作流程，以修复数据质量问题并保持数据交付正常进行。
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阅读 IBM Data Observability by Databand 解决方案简介
查明未知数据事件并将平均检测时间 (MTTD) 从几天缩短到几分钟。
通过事件警报和实时路由，将平均解决时间 (MTTR) 从数周缩短至数小时。
通过提供管道质量问题的可见性，保证遵循数据交付服务级别协议 (SLA)。
从简单观察数据事件到快速解决问题。Databand 让您可以从一站式界面管理所有内容，以便能够立即查看、响应和解决所有数据事件。
无论您有成百还是上千条数据管道，没有人喜欢措手不及。Databand 可帮助检测缺失的操作、失败的作业和运行持续时间，以便您可以像专业人士一样应对管道增长。
厌倦了因提供不良数据而让数据团队丧失信心的情况？借助 Databand，可以监控数据 SLA、意外的列更改和空记录并发出警报……在这些数据到达消费者之前。
最严重的数据事件是未知类型事件。Databand 使用自动异常检测，因此当数据管道花费时间过长或数据值意外更改时，您不会感到吃惊。
打破孤岛，通过端到端数据沿袭获取整个数据案例。Databand 的数据沿袭和影响分析可帮助您了解数据事件对上下游数据流的影响。
了解数据可观测性的优势，以及它如何适应像 Data Fabric 这样的数据架构。
了解 Databand 的诸多功能，包括了解管道执行状况、发出管道延迟警报，以及检查数据完整性和分析数据趋势，不一而足。
探索可用于衡量环境中数据的主要数据质量指标，以及每个 Databand 数据质量指标的示例。
本研究简报由 Futurum Group 撰写，旨在分析数据团队如何通过合适的数据质量平台，更好地理解和扩展企业的高质量可靠数据。
观看产品演示系列视频，了解数据可观察性与各种不同的整合。
1每日创建的数据量（2023 年）（ibm.com 外部链接），Exploding Topics，2023 年 4 月 3 日