IBM hat Pläne zur Übernahme des Datenmanagementunternehmens DataStax bekannt gegeben. Damit will IBM sein watsonx-Portfolio für Unternehmens-KI stärken und Unternehmen dabei helfen, den Wert unstrukturierter Daten zu erschließen, die 2024 93 % aller Unternehmensdaten ausmachten. Wird die Transaktion abgeschlossen, würde sie die Skalierbarkeit von KI verbessern, indem die NoSQL- und Vektordatenbanken von DataStax in das IBM-Ökosystem integriert werden. Dadurch würden Datenmanagement und Datenabruf für Anwendungen der generativen KI verbessert.
Verbesserung der Skalierbarkeit von KI mit NoSQL- und Vektordatenbanken
AstraDB und DataStax Enterprise von DataStax würden die Vektorfunktionen von watsonx.data verbessern – dem für KI optimierten offenen Data Lakehouse von IBM – und damit seine Fähigkeit stärken, komplexe Datenvolumen mit hohem Umfang zu verwalten und zu analysieren. Diese Integration wird es KI-Modellen erleichtern, die Daten zu verarbeiten und daraus zu lernen. Durch die Kombination von DataStax mit watsonx will IBM die Fähigkeit von KI verbessern, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten und so tiefere Einblicke in Geschäftsabläufe zu gewinnen.
AstraDB und DataStax Enterprise basieren beide auf Cassandra, einer hochskalierbaren Open-Source-NoSQL-Datenbank, die für die Verarbeitung riesiger Datensätze bekannt ist. Angesichts der starken, von KI geprägten Kundenbasis von DataStax ist die Integration in watsonx ein logischer nächster Schritt.
Integration von Langflow zur Vereinfachung der Entwicklung von KI-Anwendungen
Im Rahmen der geplanten Übernahme beabsichtigt IBM, Langflow – einen quelloffenen Low-Code-Builder für KI-Anwendungen – in watsonx.ai zu integrieren, die End-to-End-Entwicklungsplattform von IBM. Diese Integration wird die Erstellung von KI-Anwendungen vereinfachen, insbesondere für Retrieval-Augmented Generation und Multi-Agenten-KI-Systeme, und damit die Einführung von KI für Unternehmen zugänglicher machen.
Beide Unternehmen teilen ein starkes Bekenntnis zu quelloffener KI. IBM integriert Technologien wie Iceberg, Spark, Velox und Presto in watsonX. IBM wird Open-Source-Communities und -Ressourcen weiterhin unterstützen, darunter die Datenbank Apache Cassandra und das Low-Code-Tool Langflow.
„Unternehmen können das volle Potenzial generativer KI ohne die richtige Infrastruktur nicht ausschöpfen – ohne quelloffene Tools und Technologien, die Entwickler befähigen, unstrukturierte Daten nutzbar machen und eine solide Grundlage für KI-Anwendungen schaffen“, sagte Dinesh Nirmal, Senior Vice President, IBM Software, in einer Pressemitteilung. „DataStax verfügt in diesem Bereich über umfassende Kompetenz und teilt IBMs unermüdliches Engagement, generative KI für Unternehmen zu vereinfachen und skalierbar zu machen.“
„Wir sagen schon lange, dass es ohne Daten keine KI gibt, und freuen uns darauf, diese Vision gemeinsam mit IBM umzusetzen“, sagte Chet Kapoor, Chairman und Chief Executive Officer von DataStax. Zugleich betonte er, dass das Unternehmen sich während des Übergangs weiterhin „unerschütterlich“ für seine bestehenden Kunden einsetzen werde.
Eine Geschichte der Zusammenarbeit bei KI und Datenbanken
DataStax und IBM arbeiten seit 2020 zusammen. Sie stellen DataStax Enterprise als Managed Service in der IBM Cloud bereit und bieten später auch Hybrid-Cloud-Lösungen für Unternehmen auf Basis der Cassandra-Technologie an. 2024 führte DataStax die Hyper-Converged Database und das Management-Tool Mission Control ein und stellte sie auf der OpenShift-Cloud-Plattform von IBM bereit.
Auch IBM blickt auf eine lange Geschichte in der Datenbanktechnologie zurück und entwickelte in den 1960er-Jahren die erste moderne Datenbank für American Airlines. Laut dem DataStax-Strategen Patrick McFadin nutzt American Airlines Cassandra inzwischen für geschäftskritische Workloads.
Die geplante Übernahme steht unter dem Vorbehalt von Abschlussbedingungen und behördlichen Genehmigungen und soll, sofern sie genehmigt wird, im zweiten Quartal 2025 abgeschlossen werden. Finanzielle Details wurden nicht bekannt gegeben.