混合云平臺打破數據壁壘,人工智能激活數據價值

2021-08-13 16:43:50
e-works楊培
云計算
混合云技術架構的興起,以及人工智能技術的逐漸發展成熟,使得企業利用混合云平臺打破數據孤島,實現異構數據的整合與統一管理,同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察,進而激活和釋放數據價值,已成為可能。

混合云技術架構的興起,以及人工智能技術的逐漸發展成熟,使得企業利用混合云平臺打破數據孤島,實現異構數據的整合與統一管理,同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察,進而激活和釋放數據價值,已成為可能。

數字經濟時代,作為塑造企業未來競爭力的關鍵,數據的價值正受到越來越多企業的關注。與傳統生產要素相比,數據作為新型生產要素,具有更強的可復制性、更易共享、且可無限增長和供給,使突破有限自然資源供給對經濟增長制約成為可能,對培育經濟發展新動能、開辟發展新道路具有重要意義。如今,許多企業都將數據作為戰略資源與核心資產,并致力于將數據貫穿于研發、設計、生產、運營、管理、服務等各個環節,推動企業經營管理由經驗依賴向數據驅動轉變,進而實現智慧型企業、認知型企業的轉型。

實際上,在信息化、數字化浪潮席卷之下,企業并不缺少數據,而是缺少完善數據治理、激活數據價值的工具、能力與方法。以制造企業為例,經歷了多年來的信息化建設,制造企業普遍已經積累了大量的數據,而且隨著工業智能時代的到來,制造企業紛紛向數字化、網絡化、智能化轉型,所產生的數據也正呈指數級增長。相關統計數據顯示,一家數字化互聯工廠每天就會產生超過1PB的數據。但問題在于,由于數據割裂地存在于各個業務系統及異構的IT基礎設施中,且數據的復雜性也越來越高,而制造企業卻普遍缺少數據整合、分析與挖掘的工具、能力與方法,這使得制造企業所積累的數據大多處于“沉睡”狀態,數據的價值并沒有得到真正釋放和發揮。

不過,這一局面正在被打破?;旌显萍夹g架構的興起,以及人工智能技術的逐漸發展成熟,使得企業利用混合云平臺打破數據孤島,實現異構數據的整合與統一管理,同時利用人工智能技術實現對復雜數據的深入挖掘與洞察,進而激活和釋放數據價值,已成為可能。

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混合云平臺打破數據壁壘

在傳統“豎煙囪”的信息化建設模式下,企業所面臨的數據煙囪林立以及信息孤島問題也隨之越來越突出。而且,隨著數據量越來越大,企業的數據存儲與管理的成本也會越來越高。于是,企業紛紛開啟上云之旅,以打破數據煙囪與信息孤島,促進數據的高效流動與融合應用,同時降低數據管理的成本與復雜性。

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然而,對企業而言,只用一朵云就能解決所有的業務問題,滿足所有的業務需求,并不現實,也不可能,混合多云才是企業上云的新常態?;旌显飘a業推進聯盟發布的《中國混合云用戶調查報告(2021年)》就顯示,混合云用戶的平均用云數量達4.3個;選擇多公有云或多私有云的企業達到了86.7%。而混合多云就意味著企業擁有多云環境,如果云與云之間、云與本地數據中心、邊緣IT環境之間難以打通,企業就會面臨新的“云孤島”問題,導致數據難以實現橫跨公有云、私有云、本地數據中心及邊緣IT環境的自然流動。

此外,由于目前企業的各類云服務通常由不同的云服務供應商提供,企業也面臨著難以實現多云環境下數據的自由遷移,數據管理的成本與復雜性增加,以及可能被供應商鎖定的風險。

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而混合云管理平臺的出現,旨在解決這些云孤島帶來的問題,使企業更加方便地對各種異構IT環境進行整合和管理,實現異構環境下數據的自由流動與遷移,同時簡化運維流程,降低數據治理成本,并規避被供應商鎖定的風險。

以IBM集全公司與生態之力打造的IBM Cloud Paks混合云平臺為例,它基于擁有最豐富的開源生態系統的企業級容器平臺紅帽OpenShift之上構建,向下可以連接任何IT環境(公有云、私有云、本地、邊緣),不僅能打破數據壁壘,連接和整合跨多個云的應用、數據和服務,智能地管理和保護企業跨環境的數據和應用,而且也能一次性構建關鍵型任務應用,并在亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌云平臺、阿里云、IBM云等所有領先的公有云和私有云上運行,實現云平臺自由,不被任何一家云服務供應商鎖定。

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人工智能激活企業數據價值

隨著市場競爭日益激烈,市場環境不確定風險加劇,越來越多的企業都將數據分析與洞察放到了極其重要的位置,旨在通過海量數據的分析與挖掘,產生基于數據的實時洞察與預測,從而更好地指導企業經營、管理與決策,確保企業能夠實現穩定且持續的業務增長,塑造面向未來的企業競爭力。但如何將所積累的海量的數據轉化為科學而準確的洞察,卻是企業面臨的挑戰。而日益成熟的人工智能技術,則使得全面激活好釋放數據價值成為可能,并成為打開企業數據價值之門的金鑰匙。

如果說數據是新時代的石油,那么,人工智能就是從中生成智慧的煉油廠。人工智能是一項知識工程,其核心思想在于構造智能人工系統,從復雜數據中獲取、提煉和挖掘有效信息,找尋數據中的規律。

對企業而言,通過人工智能對數據進行分析,將原始數據加工為信息和知識,能夠以全新的方式釋放數據的價值,進而能夠從微觀和宏觀層面產生基于數據的洞察,預測并塑造未來成果;優化勞動力分配,支持員工專注于更高價值、格局創造性的工作;創建自動執行決策并帶來出色體驗的智能工作流程,實現決策、流程、體驗自動化;重新思考和構想高度個性化的業務模式。

不過,企業要充分地利用人工智能來釋放數據價值,必須構建一個統一的、適合混合多云架構環境的數據與AI平臺,以實現無論是結構性數據還是非結構性數據,無論數據處于私有云、公有云、本地數據中心還是智能邊緣計算設備中,都能隨時訪問和管理,同時還能對數據集進行訓練并構建模型,實現對數據的深入挖掘和統計分析。

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IBM人工智能階梯方法論

實際上,作為IBM Clould Paks混合云平臺的核心組件之一,由IBM傾力打造的IBM Clould Paks for Data正是這樣一個數據與AI平臺。它基于IBM人工智能階梯(AI Ladder)方法論構建,可以簡化和自動執行數據的收集、組織和分析,并將AI注入整個企業當中,無縫集成廣泛的數據和AI軟件、領先的治理能力和安全性,以及統一的協作體驗,將所有地方的數據連接起來,在任何位置運行工作負載,并在混合云環境中大規模構建、部署和管理AI,幫助企業釋放數據價值,更有效地預測業務結果,加速實現數據的經濟效益。

而且,值得一提的是,IBM Cloud Pak for Data是僅有的少數幾個支持混合多云的分布式Data Fabric(數據經緯)的平臺之一。如今利用IBM Cloud Pak for Data新的Data Fabric(數據經緯)和AI能力,通過對數據和AI生命周期實現自動化,企業不僅可以在正確的時間,把正確的數據,提供給合適的人,而無需移動數據,而且也能節省資源,支持以最佳成本及時訪問任何云端和本地的正確數據。

無論是數據科學家、數據工程師、CDO還是數據管理員等,都可以借助IBM Cloud Pak for Data數據與AI平臺,打破數據孤島,釋放數據價值,實現對整個團隊中的所有數據和AI工作負載的集成管理,更快地整合來自數據的新洞察,并降低總體擁有成本。

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