【51CTO.com原創(chuàng)稿件】智能+時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)的核心資產(chǎn)。數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長(zhǎng)，隨之而來的復(fù)雜性、成本、時(shí)間和錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)都在呈指數(shù)級(jí)上升。企業(yè)需要集數(shù)據(jù)管理、分析和洞察應(yīng)用程序開發(fā)于一體的企業(yè)洞察平臺(tái)(EIP)，來幫助企業(yè)快速地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察。

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數(shù)據(jù)是沒有經(jīng)過過多加工處理的原始信息，數(shù)據(jù)分析是從這些信息中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)規(guī)律，數(shù)據(jù)洞察則是通過數(shù)據(jù)分析得出的價(jià)值，包括預(yù)測(cè)機(jī)會(huì)，企業(yè)決策運(yùn)營(yíng)等。由此可見，只是數(shù)據(jù)分析還不夠，只有得到數(shù)據(jù)洞察，才能幫助企業(yè)在智能時(shí)代獲取更大的競(jìng)爭(zhēng)力。

集成的單一洞察平臺(tái)成為CIO關(guān)注的重點(diǎn)

據(jù)Forrester的調(diào)查報(bào)告顯示，企業(yè)洞察平臺(tái)的需求推動(dòng)了市場(chǎng)發(fā)展，但是數(shù)據(jù)增長(zhǎng)和技術(shù)復(fù)雜性又帶來了挑戰(zhàn)和阻礙。45%的被調(diào)研者認(rèn)為，數(shù)據(jù)和分析將在未來三年內(nèi)成為業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力最重要的因素。為了幫助企業(yè)加速發(fā)展，CIO們將目光投向利用靈活易用的集成工具統(tǒng)一洞察團(tuán)隊(duì)體驗(yàn)的供應(yīng)商。

因此，企業(yè)需要涵蓋分析和數(shù)據(jù)科學(xué)全棧的平臺(tái)，幫助企業(yè)快速的從數(shù)據(jù)中獲取洞察。如今，業(yè)界有很多對(duì)大數(shù)據(jù)收集、處理、分析的不同平臺(tái)，但是集成的單一平臺(tái)可以幫助企業(yè)加快模型部署，改進(jìn)數(shù)據(jù)管理，提高流程效率，改善客戶體驗(yàn)。

在Forrester評(píng)估的九大EIP平臺(tái)中，IBM被評(píng)為了“領(lǐng)導(dǎo)者”。 “IBM 擁有令人印象深刻的各種數(shù)據(jù)管理和分析功能組合”，F(xiàn)orrester在評(píng)估報(bào)告對(duì)IBM給予了高度評(píng)價(jià)。借助IBM Cloud Pak for Data，通過預(yù)先集成的功能，讓用戶可以在短時(shí)間內(nèi)提高工作效率，幫助企業(yè)快速獲取洞察。

初識(shí)IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data是內(nèi)置了治理功能的新型數(shù)據(jù)和分析平臺(tái)，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)從收集、整理到分析過程的方式，并且進(jìn)行簡(jiǎn)化，幫助企業(yè)加速數(shù)據(jù)處理能力，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的價(jià)值。從整體優(yōu)勢(shì)來看，IBM Cloud Pak for Data具有八大特性。

單個(gè)統(tǒng)一平臺(tái)。IBM Cloud Pak for Data是集成數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理和分析的單一平臺(tái)，可以加快企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，提高效率的同時(shí)改善資源利用率。

數(shù)據(jù)虛擬化。通過數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)，可以查詢?cè)贫嘶虮镜氐亩鄠€(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，更加方便、安全。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)處理能力加快大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢速度，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載所需的高速性和可擴(kuò)展性。

內(nèi)置數(shù)據(jù)治理。通過嵌入式的治理功能，可以高效的響應(yīng)不斷變化的法規(guī)要求，包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分類，屏蔽敏感數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)區(qū)和數(shù)據(jù)生命周期管理。

AI就緒。管理端到端的數(shù)據(jù)工作流程，幫助企業(yè)確保人工智能可以易于訪問數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)是具有高質(zhì)量的，能夠自動(dòng)提供準(zhǔn)確的洞察和決策。

云本機(jī)敏捷性。利用具有災(zāi)備能力、敏捷且可移植的多云數(shù)據(jù)平臺(tái)加速應(yīng)用開發(fā)和部署進(jìn)程。通過Kubernetes容器化，可以在更加安全的監(jiān)管環(huán)境中進(jìn)行快速配置和擴(kuò)展，并且耗時(shí)可以從數(shù)月降低到數(shù)分鐘。

可擴(kuò)展的 API 和生態(tài)系統(tǒng)。通過內(nèi)置的服務(wù)目錄以及可擴(kuò)展的API，企業(yè)可以從硬件、軟件以及服務(wù)生態(tài)中獲取更多的利益，并且企業(yè)可以根據(jù)需要來定制化數(shù)據(jù)工作流程，幫助企業(yè)快速靈活的配置數(shù)據(jù)服務(wù)。

行業(yè)加速器。過內(nèi)置的模型和加速器，幫助包括金融、保險(xiǎn)、醫(yī)療保健、能源和公用事業(yè)等各行業(yè)企業(yè)加快實(shí)施速度，創(chuàng)造更重要的業(yè)務(wù)價(jià)值，。

持續(xù)提供情報(bào)資訊。通過IBM Streams on IBM Cloud Pak for Data，企業(yè)可以對(duì)海量的動(dòng)態(tài)或靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)的分析，通過開發(fā)實(shí)施流式應(yīng)用，持續(xù)提供情報(bào)資訊，幫助企業(yè)獲取更多的業(yè)務(wù)洞察，從而做出更明智的洞察。

利用IBM Cloud Pak for Data 四步將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察

據(jù)了解，IBM Cloud Pak for Data采用一站式的統(tǒng)一設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)化并可以自動(dòng)執(zhí)行將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察的過程。而IBM將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察的過程分為四步：收集、組織、分析、融入。

收集。如今數(shù)據(jù)分散在各個(gè)地方，除了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)以外，包括社交媒體、移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等不同位置都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，如何將數(shù)據(jù)快速收集，使數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單易用，便于訪問?

IBM提供了四款產(chǎn)品，從數(shù)據(jù)虛擬化、移動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等多角度幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集。IBM Data Virtualization，在不復(fù)制或移動(dòng)數(shù)據(jù)到某個(gè)系統(tǒng)的情況下，針對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行快速簡(jiǎn)便的查詢。IBM Streams可以對(duì)海量移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提高獲取業(yè)務(wù)洞察和做出決策的速度。IBM DB2 Warehouse，為高性能分析而建立的彈性云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備自我管理和自我修復(fù)能力，幫助企業(yè)減少維護(hù)成本。利用MongoDB的可擴(kuò)展性和靈活性，擴(kuò)展可信用戶探索和利用熱門JSON數(shù)據(jù)的能力。

組織。當(dāng)數(shù)據(jù)收集完后，需要從中找到對(duì)企業(yè)有價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容，因此在數(shù)據(jù)進(jìn)行分析前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、編目和治理，從而找到可信的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。

在這個(gè)階段，IBM Cloud Pak for Data同樣提供了兩款基礎(chǔ)產(chǎn)品和兩款可選產(chǎn)品。IBM InfoSphere Information Analyzer，可以分析數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。IBM InfoSphere Information Governance Catalog，通過受監(jiān)管的數(shù)據(jù)目錄，可以交付有意義的可信信息。IBM Watson Knowledge Catalog，可以編目、理解、分析和共享數(shù)據(jù)，推動(dòng)大規(guī)模的數(shù)字轉(zhuǎn)換和遵從性。IBM InfoSphere Regulatory Accelerator，將法規(guī)術(shù)語(yǔ)轉(zhuǎn)化為企業(yè)能夠理解的運(yùn)營(yíng)術(shù)語(yǔ)。

分析。當(dāng)數(shù)據(jù)經(jīng)過收集和組織階段后，需要借助人工智能技術(shù)，隨時(shí)隨地的按需來訪問數(shù)據(jù)。企業(yè)可以借助IBM Watson Studio，將IBM的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI工具帶入到企業(yè)中，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)流程的現(xiàn)代化，加速實(shí)現(xiàn)價(jià)值。IBM Watson Machine Learning可以將自我學(xué)習(xí)模型大規(guī)模部署到生產(chǎn)環(huán)境中，通過對(duì)分析結(jié)果的跟蹤，隨時(shí)調(diào)整和管理人工智能工具和平臺(tái)。此外，IBM SPSS Modeler支持企業(yè)利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)和現(xiàn)代應(yīng)用程序，以及準(zhǔn)備就緒且立即可用的完整算法和模型，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析。

融入。可信的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間的整合，融合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為企業(yè)提供更加智能化和自動(dòng)化的方法。企業(yè)可以借助IBM Cognos Analytics，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)本地或云端可擴(kuò)展性和分析監(jiān)管的需求，通過人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化分析體驗(yàn)挖掘隱藏的洞察。IBM Watson Discovery，利用全球先進(jìn)的云原生洞察引擎，挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的價(jià)值，以查找答案、監(jiān)控趨勢(shì)和發(fā)現(xiàn)模式。IBM Watson Assistant，可以跨多種通道快速構(gòu)建和部署聊天機(jī)器人和虛擬助手，幫助企業(yè)管理客戶和員工的日常服務(wù)查詢，

IBM Cloud Pak for Data部署模式

IBM Cloud Pak for Data主要提供四種部署模式，包括通過公共云、私有云、企業(yè)本地?cái)?shù)據(jù)中心，以及超融合系統(tǒng)的方式進(jìn)行安裝部署，企業(yè)可以根據(jù)自己的需求來進(jìn)行選擇。而這四種主流的部署方式，滿足了大多數(shù)企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)洞察能力的需求。

目前，IBM Cloud Pak for Data可以在AWS、Azure和Google等云計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行，企業(yè)可以通過這些公共云合作伙伴的平臺(tái)，直接選擇IBM Cloud Pak for Data平臺(tái)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化洞察的能力進(jìn)行使用。

此外，企業(yè)還可以將IBM Cloud Pak for Data部署在企業(yè)的私有云中，通過Kubernetes架構(gòu)和微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)，提高靈活性的同時(shí)，還可以確保數(shù)據(jù)的安全。

若企業(yè)希望部署在自己的本地?cái)?shù)據(jù)中心，可以直接安裝IBM Cloud Pak for Data，自行了解云數(shù)據(jù)平臺(tái)中的功能應(yīng)用。

如果企業(yè)想節(jié)省時(shí)間，簡(jiǎn)化安裝部署以及管理的流程，可以直接選擇超融合系統(tǒng)的方式進(jìn)行部署，通過預(yù)構(gòu)建的私有云中交付IBM Cloud Pak for Data平臺(tái)的超融合系統(tǒng)，直接使用IBM Cloud for Data中的數(shù)據(jù)洞察能力。

結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。然而只有有效的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)，才能為企業(yè)帶來正確的洞察決策的能力，以及為讓人工智能提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，從而提升訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。而單一集成的平臺(tái)，可以綜合數(shù)據(jù)從收集到分析的全過程，幫助企業(yè)快速將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察，而IBM Cloud Pak for Data無疑是企業(yè)在這一過程中的得力助手。

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