從多云環(huán)境中提取數據，數據質(zhì)量和數據整合會(huì )成為主要問(wèn)題。此外，數據孤島往往會(huì )使數據整合變得復雜，阻礙集中式數據管理，增加數據訪(fǎng)問(wèn)難度。企業(yè)在試著(zhù)整合其企業(yè)數據、理解并使之有用的過(guò)程中，數據的復雜性往往又會(huì )增加其人力資源負擔，提高運營(yíng)成本，降低決策速度。
三年前推出的 IBM Cloud Pak for Data 可以為企業(yè)賦能，使其能將 AI 應用到跨任何混合云環(huán)境的數據之上。自那時(shí)起，漢莎航空 （Lufthansa）、美國州立農業(yè)保險（State Farm）和瑞銀 （UBS） 等客戶(hù)就已開(kāi)始利用 IBM Cloud Pak for Data 的這些能力，提取其企業(yè)數據的價(jià)值，為其 AI 引擎提供燃料。
今天，IBM 把基于 AI 的新能力注入 Cloud Pak for Data 的智能數據經(jīng)緯，其中包括一項名為 AutoSQL（結構化查詢(xún)語(yǔ)言）的突破性技術(shù)。AutoSQL 技術(shù)可實(shí)現 AI 自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)、整合和管理數據的功能，無(wú)需考慮數據存儲位置，也無(wú)需移動(dòng)數據。利用其新的數據經(jīng)緯和 AI 能力，通過(guò)對數據和 AI 生命周期實(shí)現自動(dòng)化（釋放時(shí)間、金錢(qián)和資源潛能），IBM 可以為客戶(hù)帶來(lái)未來(lái)可期的重大競爭優(yōu)勢，在正確的時(shí)間把正確的數據提供給合適的人，同時(shí)節省資源。
關(guān)于下一代 IBM Cloud Pak for Data 的新能力及其對企業(yè)業(yè)務(wù)的重要性，以下 5大必知之事，您需要了解一下：
1、跨混合多云環(huán)境實(shí)現數據訪(fǎng)問(wèn)自動(dòng)化，無(wú)需移動(dòng)數據
AutoSQL 這項新技術(shù)旨在幫助客戶(hù)實(shí)現 AI 自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)、整合和管理數據的功能，是客戶(hù)無(wú)需考慮數據存儲位置、無(wú)需移動(dòng)數據。這種能力對于尋求在 AI 領(lǐng)域獲得成功的企業(yè)至關(guān)重要。據 IBM 新發(fā)布的《2021年全球 AI 采用指數》，約 90% 的企業(yè)表示，無(wú)需考慮數據存儲位置而能隨處運行 AI 項目，是他們采用 AI 的關(guān)鍵；然而，32% 的企業(yè)表示，不斷加劇的數據復雜性和數據孤島是他們采用 AI 的主要障礙。
2、旨在助您提高數據查詢(xún)速度
AutoSQL 這項新技術(shù)針對不同的數據源（包括數據倉庫、數據湖和流數據），使用相同的查詢(xún)引擎，無(wú)需額外進(jìn)行手動(dòng)調整或移動(dòng)數據，從而幫助企業(yè)節省時(shí)間和資源，免于移動(dòng)數據及維護多個(gè)查詢(xún)引擎。隨著(zhù) AutoSQL 技術(shù)的推出，IBM Cloud Pak for Data 現已整合了市場(chǎng)上性能最強的云數據倉庫（依據我們的基準研究），可以利用 AI 幫助客戶(hù)獲取分布式查詢(xún)結果，與其他數據倉庫相比，其速度較之前提升 8倍，成本下降近半。
3、一個(gè)智能的數據經(jīng)緯把 AI 賦能的新能力“編織”在一起
Cloud Pak for Data 的基礎是我們全新的智能化數據經(jīng)緯，利用 AI 來(lái)實(shí)現復雜數據管理任務(wù)的自動(dòng)化，把所有新的 AI 能力“編織”在一起，其中就包括 AutoSQL 技術(shù)。這一數據經(jīng)緯的構建是為了發(fā)現和統一不同的數據源——無(wú)論是數據湖、數據目錄，還是數據倉庫——將其整合在同一視圖之下，幫助企業(yè)用戶(hù)通過(guò)一個(gè)統一的訪(fǎng)問(wèn)入口來(lái)找到、理解、構建和使用跨整個(gè)企業(yè)系統的數據。而我們看到的傳統做法是，企業(yè)要用手動(dòng)的方式把不同數據源的數據整合到一個(gè)平臺之上。而這種新型數據經(jīng)緯可以簡(jiǎn)化混合云環(huán)境的復雜度，幫助企業(yè)用戶(hù)確保在不危害隱私、安全和合規性的前提之下，訪(fǎng)問(wèn)所需數據。
4、智能化數據經(jīng)緯把 AI 賦能的新能力整合成目錄，同時(shí)保護數據
作為新型智能數據經(jīng)緯的組成部分和 AutoSQL 技術(shù)的補充，AutoCatalog 是一個(gè)由 AI 賦能的“大腦”，它可以對數據的發(fā)現和分類(lèi)流程實(shí)現自動(dòng)化，以維護來(lái)自不同數據環(huán)境的數據資產(chǎn)的實(shí)時(shí)目錄，專(zhuān)為跨企業(yè)的不同業(yè)務(wù)團隊輕松查找數據而設計。AutoPrivacy 是 IBM Cloud Pak for Data 中可用通用數據隱私框架的關(guān)鍵部分。AutoPrivacy 旨在使用 AI，智能地實(shí)現企業(yè)內部敏感數據識別、監控以及后續政策實(shí)施的自動(dòng)化。
5、推進(jìn)“Watson Anywhere”策略，重申 IBM 把 AI 帶給隨處存儲的數據的獨到能力
此次發(fā)布進(jìn)一步拓展了 IBM Watson Anywhere 的策略。與他人不同的是，IBM 正致力為客戶(hù)賦能，幫助他們把 AI 帶給他們隨處存儲的數據，而不是把數據帶給 AI。
在上周召開(kāi)的 Think 2021 大會(huì )上，您也許已經(jīng)了解了 ING、CitiBank、Verizon 等企業(yè)成功應用 AI 的故事。雖然 AI 的變革力量不容置疑，但是千里之行始于足下，要將發(fā)展 AI 的愿望轉化為業(yè)務(wù)成果，要從構建一個(gè)堅實(shí)基礎開(kāi)始，也就是要從解決當今多樣化數據格局的復雜性開(kāi)始。
在此，我們特意摘選了幾位客戶(hù)在 Think 2021 大會(huì )上的發(fā)言如下：
ING 科技集團服務(wù)首席架構師 Ferd Scheepers 說(shuō)：
“我們需要一個(gè)統一的數據層來(lái)映射數據，利用 AI 來(lái)理解數據意義，執行相關(guān)政策——在法律禁止個(gè)人數據出境的國家和地區防止數據的跨國移動(dòng)，同時(shí)竭盡所能做好現在所需的工作來(lái)構建自我。這正是數據經(jīng)緯所承諾的，以活躍的元數據來(lái)驅動(dòng)我們利用數據的可能性，讓數據在不同地區和不同云之間持續可用，無(wú)論數據客戶(hù)需要在何處、以何種方式使用數據，都無(wú)需依賴(lài)長(cháng)達一年之久的 IT 項目來(lái)訪(fǎng)問(wèn)他們所需的數據。”
威瑞森電信 （Verizon） 數據治理及架構負責人 Sal Maraccino 說(shuō)：
“數據被限制在跨企業(yè)的孤島、傳統數據倉庫和數據湖的各個(gè)孤立環(huán)境之中，使我們無(wú)法規模化地整合數據。因此，我們正在引入數據經(jīng)緯，打造一個(gè)讓我們可以整合企業(yè)數據的通用平臺。現在，利用數據經(jīng)緯，我們能實(shí)現一致的數據管控，這一經(jīng)緯層讓我們能夠實(shí)現規模化數據整合……我們重新對控制措施進(jìn)行統一化，讓員工可以更輕松地訪(fǎng)問(wèn)數據。”
