从数据到洞察 IBM赋能企业加速人工智能之旅

作者: 鸢玮 2019-09-05 10:29:06

【51CTO.com原创稿件】智能+时代,数据成为了企业的核心资产。数据爆发式的增长,随之而来的复杂性、成本、时间和错误风险都在呈指数级上升。企业需要集数据管理、分析和洞察应用程序开发于一体的企业洞察平台(EIP),来帮助企业快速地将数据转化为洞察。

从数据到洞察 IBM赋能企业加速人工智能之旅

数据是没有经过过多加工处理的原始信息,数据分析是从这些信息中发现趋势规律,数据洞察则是通过数据分析得出的价值,包括预测机会,企业决策运营等。由此可见,只是数据分析还不够,只有得到数据洞察,才能帮助企业在智能时代获取更大的竞争力。

集成的单一洞察平台成为CIO关注的重点

据Forrester的调查报告显示,企业洞察平台的需求推动了市场发展,但是数据增长和技术复杂性又带来了挑战和阻碍。45%的被调研者认为,数据和分析将在未来三年内成为业务竞争力最重要的因素。为了帮助企业加速发展,CIO们将目光投向利用灵活易用的集成工具统一洞察团队体验的供应商。

因此,企业需要涵盖分析和数据科学全栈的平台,帮助企业快速的从数据中获取洞察。如今,业界有很多对大数据收集、处理、分析的不同平台,但是集成的单一平台可以帮助企业加快模型部署,改进数据管理,提高流程效率,改善客户体验。

在Forrester评估的九大EIP平台中,IBM被评为了“领导者”。 “IBM 拥有令人印象深刻的各种数据管理和分析功能组合”,Forrester在评估报告对IBM给予了高度评价。借助IBM Cloud Pak for Data,通过预先集成的功能,让用户可以在短时间内提高工作效率,帮助企业快速获取洞察。

初识IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data是内置了治理功能的新型数据和分析平台,统一了数据从收集、整理到分析过程的方式,并且进行简化,帮助企业加速数据处理能力,从而实现数据科学和人工智能的价值。从整体优势来看,IBM Cloud Pak for Data具有八大特性。

单个统一平台。IBM Cloud Pak for Data是集成数据管理、数据治理和分析的单一平台,可以加快企业实现数据价值,提高效率的同时改善资源利用率。

数据虚拟化。通过数据虚拟化技术,可以查询云端或本地的多个数据源中的数据,更加方便、安全。同时,通过数据处理能力加快大规模数据查询速度,帮助企业实现工作负载所需的高速性和可扩展性。

内置数据治理。通过嵌入式的治理功能,可以高效的响应不断变化的法规要求,包括发现数据并进行分类,屏蔽敏感数据、数据区和数据生命周期管理。

AI就绪。管理端到端的数据工作流程,帮助企业确保人工智能可以易于访问数据,从而保证数据是具有高质量的,能够自动提供准确的洞察和决策。

云本机敏捷性。利用具有灾备能力、敏捷且可移植的多云数据平台加速应用开发和部署进程。通过Kubernetes容器化,可以在更加安全的监管环境中进行快速配置和扩展,并且耗时可以从数月降低到数分钟。

可扩展的 API 和生态系统。通过内置的服务目录以及可扩展的API,企业可以从硬件、软件以及服务生态中获取更多的利益,并且企业可以根据需要来定制化数据工作流程,帮助企业快速灵活的配置数据服务。

行业加速器。过内置的模型和加速器,帮助包括金融、保险、医疗保健、能源和公用事业等各行业企业加快实施速度,创造更重要的业务价值,。

持续提供情报资讯。通过IBM Streams on IBM Cloud Pak for Data,企业可以对海量的动态或静态数据进行持续的分析,通过开发实施流式应用,持续提供情报资讯,帮助企业获取更多的业务洞察,从而做出更明智的洞察。

利用IBM Cloud Pak for Data 四步将数据转化为洞察

据了解,IBM Cloud Pak for Data采用一站式的统一设计,简化并可以自动执行将数据转化为洞察的过程。而IBM将数据转化为洞察的过程分为四步:收集、组织、分析、融入。

收集。如今数据分散在各个地方,除了传统的业务系统以外,包括社交媒体、移动设备、物联网等不同位置都会产生大量数据,如何将数据快速收集,使数据变得更加简单易用,便于访问?

IBM提供了四款产品,从数据虚拟化、移动数据实时分析、数据仓库等多角度帮助企业进行数据的收集。IBM Data Virtualization,在不复制或移动数据到某个系统的情况下,针对多个数据源进行快速简便的查询。IBM Streams可以对海量移动数据进行实时分析,提高获取业务洞察和做出决策的速度。IBM DB2 Warehouse,为高性能分析而建立的弹性云数据仓库,具备自我管理和自我修复能力,帮助企业减少维护成本。利用MongoDB的可扩展性和灵活性,扩展可信用户探索和利用热门JSON数据的能力。

组织。当数据收集完后,需要从中找到对企业有价值的数据内容,因此在数据进行分析前,需要对数据进行清洗、集成、编目和治理,从而找到可信的、有价值的数据信息。

在这个阶段,IBM Cloud Pak for Data同样提供了两款基础产品和两款可选产品。IBM InfoSphere Information Analyzer,可以分析数据,准确评估数据的内容和结构。IBM InfoSphere Information Governance Catalog,通过受监管的数据目录,可以交付有意义的可信信息。IBM Watson Knowledge Catalog,可以编目、理解、分析和共享数据,推动大规模的数字转换和遵从性。IBM InfoSphere Regulatory Accelerator,将法规术语转化为企业能够理解的运营术语。

分析。当数据经过收集和组织阶段后,需要借助人工智能技术,随时随地的按需来访问数据。企业可以借助IBM Watson Studio,将IBM的数据科学和AI工具带入到企业中,帮助企业实现预测分析和机器学习流程的现代化,加速实现价值。IBM Watson Machine Learning可以将自我学习模型大规模部署到生产环境中,通过对分析结果的跟踪,随时调整和管理人工智能工具和平台。此外,IBM SPSS Modeler支持企业利用数据资产和现代应用程序,以及准备就绪且立即可用的完整算法和模型,帮助企业实现预测性分析和规范性分析。

融入。可信的数据分析结果,通过不同系统数据之间的整合,融合业务场景,为企业提供更加智能化和自动化的方法。企业可以借助IBM Cognos Analytics,帮助企业应对本地或云端可扩展性和分析监管的需求,通过人工智能驱动的个性化分析体验挖掘隐藏的洞察。IBM Watson Discovery,利用全球先进的云原生洞察引擎,挖掘数据中隐藏的价值,以查找答案、监控趋势和发现模式。IBM Watson Assistant,可以跨多种通道快速构建和部署聊天机器人和虚拟助手,帮助企业管理客户和员工的日常服务查询,

IBM Cloud Pak for Data部署模式

IBM Cloud Pak for Data主要提供四种部署模式,包括通过公共云、私有云、企业本地数据中心,以及超融合系统的方式进行安装部署,企业可以根据自己的需求来进行选择。而这四种主流的部署方式,满足了大多数企业对于数据洞察能力的需求。

目前,IBM Cloud Pak for Data可以在AWS、Azure和Google等云计算平台上运行,企业可以通过这些公共云合作伙伴的平台,直接选择IBM Cloud Pak for Data平台中的数据转化洞察的能力进行使用。

此外,企业还可以将IBM Cloud Pak for Data部署在企业的私有云中,通过Kubernetes架构和微服务架构的设计,提高灵活性的同时,还可以确保数据的安全。

若企业希望部署在自己的本地数据中心,可以直接安装IBM Cloud Pak for Data,自行了解云数据平台中的功能应用。

如果企业想节省时间,简化安装部署以及管理的流程,可以直接选择超融合系统的方式进行部署,通过预构建的私有云中交付IBM Cloud Pak for Data平台的超融合系统,直接使用IBM Cloud for Data中的数据洞察能力。

结语

大数据、人工智能等创新技术的发展,推动着企业数字化转型升级。然而只有有效的、有价值的数据,才能为企业带来正确的洞察决策的能力,以及为让人工智能提供高质量的数据集,从而提升训练的准确性。而单一集成的平台,可以综合数据从收集到分析的全过程,帮助企业快速将数据转化为洞察,而IBM Cloud Pak for Data无疑是企业在这一过程中的得力助手。

【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】

大数据 人工智能 IBM
上一篇:如何在Keras中创建自定义损失函数? 下一篇:逐!帧!揭!秘!终于能看清波士顿动力机器人的细节了
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

什么是持续智能?对物联网有什么影响?

物联网世界将迎来充满希望的2020年。5G公司一再声称,2020年是5G在公共领域站稳脚跟,并普及的一年。

iothome ·  22h前
AI战“疫”,偶尔小尴尬背后,终极护城河现形

人类与新型冠状病毒的战“疫”仍然在进行中,在这期间,也催生出各类“人工智能+”应用,人工智能技术在此期间迎来大爆发。

张书乐 ·  2天前
DeepMind发布神经网络、强化学习库,网友:推动JAX发展

JAX由谷歌提出,是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA,和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd,在高性能的机器学习研究中使用。

十三 ·  2天前
谷歌透露:正在内部尝试用AI开发计算机芯片

据谷歌人工智能研究负责人Jeff Dean透露,谷歌正在尝试通过人工智能程序推进专用芯片的内部开发,以加速其软件。在旧金山举行的International Solid State Circuits Conference会上Dean表示:“我们内部正在将人工智能技术用于一系列芯片设计项目中。”

佚名 ·  2天前
人工智能带领人类从信息社会迈向智能社会

人工智能(AI)是指在机器上实现类似乃至超越人类的感知、认知、行为等智能的系统。与人类历史上其他技术革命相比,人工智能对人类社会发展的影响可能位居前列。

新华网客户端 ·  2天前
2020年的7个关键RPA趋势:从人工智能启用到更具战略性的扩展

机器人流程自动化(RPA)服务商Blue Prism公司EMEA地区首席技术官Peter Walker对使企业可以体验采用机器人流程自动化(RPA)优秀结果的2020年有望取得的重大发展进行了预测与分析。

Peter Walker ·  3天前
AI助各地返工:重庆语音机器人、北京无人配送、广州人脸识别测温

随着全国各地陆续开始返工浪潮,人工智能技术也有了特别的用武之地。

佚名 ·  3天前
AI技术将如何推动制药行业发展? 精选

从目前来看,AI技术的应用范围已经非常广泛,各个行业可谓概莫能外——制药行业自然也在其中。这一切,将给制药这一历史悠久且至关重要的行业带来前所未有的变革。

佚名 ·  4天前
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载