IBM智能化數(shù)據(jù)經(jīng)緯（Data Fabric）獲「2021年度人工智能最佳解決方案TOP 10」

IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric)日前獲得量子位評選出的「2021年度人工智能最佳解決方案TOP 10」平臺化解決方案。此次評選歷時兩個月，有數(shù)百家企業(yè)、機構(gòu)和個人報名參選，以真實數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合了量子位對數(shù)百家AI公司的深入調(diào)研，以及數(shù)十位行業(yè)知名專家的意見。

量子位認為，“伴隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化的浪潮，AI技術(shù)越來越像生活中的水電煤，以潤物細無聲的形態(tài)深入到大眾生活的每一個角落。而背后重要的一股推助力，就來自于越來越成熟的平臺化解決方案。這份榜單中，各個垂直領(lǐng)域的科技頭部企業(yè)們，正在基于自身的平臺實力，支持技術(shù)下沉，推助傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)智化升級?！?/p>

IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric on Cloud Pad for Data)是IBM 2021年推出的AI賦能的架構(gòu)模式，旨在利用其首屈一指的企業(yè)級AI技術(shù)，在正確的時間，從任意正確的位置，把正確的數(shù)據(jù)與正確的人連接起來，從而全面釋放數(shù)據(jù)價值，加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM Cloud Pak for Data是目前業(yè)界應(yīng)對Data Fabric這一新型架構(gòu)模式的功能最為完善的數(shù)據(jù)平臺。

IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric)的應(yīng)用場景：

1

啟用自助式數(shù)據(jù)使用。通過自助式實時數(shù)據(jù)訪問，業(yè)務(wù)用戶能夠花費更少的時間找到正確的數(shù)據(jù)，并將更多的時間用于探索數(shù)據(jù)，進而發(fā)現(xiàn)切實可行的洞察，更快地響應(yīng)市場變化。

2

自動實施治理、保護和安全性。通過使用活動元數(shù)據(jù)為任何數(shù)據(jù)訪問自動執(zhí)行策略，在幾分鐘內(nèi)即可在整個企業(yè)中應(yīng)用行業(yè)特定的治理規(guī)則。

3

在任何云中集成數(shù)據(jù)。在混合多云數(shù)據(jù)環(huán)境中快速提供值得信賴的數(shù)據(jù)。自動執(zhí)行數(shù)據(jù)工程以簡化數(shù)據(jù)訪問。重用數(shù)據(jù)管理功能以提高效率。

IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric)的核心競爭力：

利用IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric）架構(gòu)，IBM的Cloud Pak for Data可以為客戶提供以下四方面AI自動化能力：

1

AutoSQL：無需移動數(shù)據(jù)，即可大規(guī)模實現(xiàn)自動化分布式查詢。

2

AutoCatalog：自動化的企業(yè)數(shù)據(jù)目錄，迅速方便找到正確的數(shù)據(jù)。

3

AutoPrivacy：實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)識別、監(jiān)控以及后續(xù)政策實施的自動化。

4

AutoAI：實現(xiàn)模型訓(xùn)練優(yōu)化的自動化，并提高準確性和可解釋性。

與很多其他產(chǎn)品相比，IBM智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯（IBM Intelligent Data Fabric)擁有集成的模塊化平臺，可以利用集成的端到端數(shù)據(jù)和AI平臺，將基礎(chǔ)架構(gòu)管理工作減少65%到85%；使用AutoSQL在混合云之間統(tǒng)一數(shù)據(jù)，能夠以8倍的速度和一半的成本隨地交付可信數(shù)據(jù)；AutoCatalog自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并進行編目，通過活動元數(shù)據(jù)構(gòu)建實時視圖；擁有強大的數(shù)據(jù)集成能力，通過將數(shù)據(jù)虛擬化與ETL一起使用，數(shù)據(jù)工程工作減少高達65%；利用AI賦能的智能和數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)隱私、集成和治理自動化，加速實現(xiàn)價值；自動化元數(shù)據(jù)和治理層可以在所有數(shù)據(jù)中一致地應(yīng)用和實施治理和合規(guī)要求，提高任何云上的可視性和協(xié)作水平，同時降低合規(guī)性風(fēng)險。

案例一

ING是全球領(lǐng)先的銀行之一，他們希望在確保其完善的數(shù)據(jù)治理的同時，可以讓他們遍布全球的團隊在正確的時間訪問正確的數(shù)據(jù)，從而能夠做出明智的業(yè)務(wù)決策。僅靠有一個集中管理的數(shù)據(jù)湖是不夠的，因為這項工作所涉及的手工作業(yè)量、所需要的不同領(lǐng)域?qū)＜业臄?shù)量，以及相關(guān)的維護成本，成為將更多數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)湖的障礙。隨著ING將更多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云和云原生應(yīng)用當中，這個挑戰(zhàn)進一步加劇。此外，他們還希望能夠以一致的方式來管理本地和云上的數(shù)據(jù)。有了Data Fabric，ING現(xiàn)在可以設(shè)置數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量的規(guī)則，定義業(yè)務(wù)分類、訪問權(quán)限、隱私和保護其數(shù)據(jù)存儲，而不用考慮數(shù)據(jù)其所在的平臺。

案例二

數(shù)據(jù)被限制在跨企業(yè)的孤島、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的各個孤立環(huán)境之中，使企業(yè)無法規(guī)?；卣蠑?shù)據(jù)。因此，威瑞森電信(Verizon)引入Data Fabric，打造一個讓企業(yè)可以整合數(shù)據(jù)的通用平臺?，F(xiàn)在，利用Data Fabric，威瑞森電信能實現(xiàn)一致的數(shù)據(jù)管控，這一經(jīng)緯層讓企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；瘮?shù)據(jù)整合，重新對控制措施進行統(tǒng)一化，讓員工可以更輕松地訪問數(shù)據(jù)。

IBM Cloud Paks是IBM落實混合云與AI戰(zhàn)略、與客戶和合作伙伴實現(xiàn)共同成長的堅實產(chǎn)品基礎(chǔ)。IBM把企業(yè)級AI的能力全面注入到IBM Cloud Paks當中，從應(yīng)用現(xiàn)代化、智能預(yù)測、AI賦能的自動化和安全這四個維度，幫助企業(yè)高效整合和處理復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)，管理混合云環(huán)境下復(fù)雜的IT、并幫助他們應(yīng)對數(shù)字時代的安全挑戰(zhàn)。