【51CTO.com原創稿件】智能+時代，數據成為了企業的核心資產。數據爆發式的增長，隨之而來的復雜性、成本、時間和錯誤風險都在呈指數級上升。企業需要集數據管理、分析和洞察應用程序開發于一體的企業洞察平臺(EIP)，來幫助企業快速地將數據轉化為洞察。

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數據是沒有經過過多加工處理的原始信息，數據分析是從這些信息中發現趨勢規律，數據洞察則是通過數據分析得出的價值，包括預測機會，企業決策運營等。由此可見，只是數據分析還不夠，只有得到數據洞察，才能幫助企業在智能時代獲取更大的競爭力。

集成的單一洞察平臺成為CIO關注的重點

據Forrester的調查報告顯示，企業洞察平臺的需求推動了市場發展，但是數據增長和技術復雜性又帶來了挑戰和阻礙。45%的被調研者認為，數據和分析將在未來三年內成為業務競爭力最重要的因素。為了幫助企業加速發展，CIO們將目光投向利用靈活易用的集成工具統一洞察團隊體驗的供應商。

因此，企業需要涵蓋分析和數據科學全棧的平臺，幫助企業快速的從數據中獲取洞察。如今，業界有很多對大數據收集、處理、分析的不同平臺，但是集成的單一平臺可以幫助企業加快模型部署，改進數據管理，提高流程效率，改善客戶體驗。

在Forrester評估的九大EIP平臺中，IBM被評為了“領導者”。 “IBM 擁有令人印象深刻的各種數據管理和分析功能組合”，Forrester在評估報告對IBM給予了高度評價。借助IBM Cloud Pak for Data，通過預先集成的功能，讓用戶可以在短時間內提高工作效率，幫助企業快速獲取洞察。

初識IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data是內置了治理功能的新型數據和分析平臺，統一了數據從收集、整理到分析過程的方式，并且進行簡化，幫助企業加速數據處理能力，從而實現數據科學和人工智能的價值。從整體優勢來看，IBM Cloud Pak for Data具有八大特性。

單個統一平臺。IBM Cloud Pak for Data是集成數據管理、數據治理和分析的單一平臺，可以加快企業實現數據價值，提高效率的同時改善資源利用率。

數據虛擬化。通過數據虛擬化技術，可以查詢云端或本地的多個數據源中的數據，更加方便、安全。同時，通過數據處理能力加快大規模數據查詢速度，幫助企業實現工作負載所需的高速性和可擴展性。

內置數據治理。通過嵌入式的治理功能，可以高效的響應不斷變化的法規要求，包括發現數據并進行分類，屏蔽敏感數據、數據區和數據生命周期管理。

AI就緒。管理端到端的數據工作流程，幫助企業確保人工智能可以易于訪問數據，從而保證數據是具有高質量的，能夠自動提供準確的洞察和決策。

云本機敏捷性。利用具有災備能力、敏捷且可移植的多云數據平臺加速應用開發和部署進程。通過Kubernetes容器化，可以在更加安全的監管環境中進行快速配置和擴展，并且耗時可以從數月降低到數分鐘。

可擴展的 API 和生態系統。通過內置的服務目錄以及可擴展的API，企業可以從硬件、軟件以及服務生態中獲取更多的利益，并且企業可以根據需要來定制化數據工作流程，幫助企業快速靈活的配置數據服務。

行業加速器。過內置的模型和加速器，幫助包括金融、保險、醫療保健、能源和公用事業等各行業企業加快實施速度，創造更重要的業務價值，。

持續提供情報資訊。通過IBM Streams on IBM Cloud Pak for Data，企業可以對海量的動態或靜態數據進行持續的分析，通過開發實施流式應用，持續提供情報資訊，幫助企業獲取更多的業務洞察，從而做出更明智的洞察。

利用IBM Cloud Pak for Data 四步將數據轉化為洞察

據了解，IBM Cloud Pak for Data采用一站式的統一設計，簡化并可以自動執行將數據轉化為洞察的過程。而IBM將數據轉化為洞察的過程分為四步：收集、組織、分析、融入。

收集。如今數據分散在各個地方，除了傳統的業務系統以外，包括社交媒體、移動設備、物聯網等不同位置都會產生大量數據，如何將數據快速收集，使數據變得更加簡單易用，便于訪問?

IBM提供了四款產品，從數據虛擬化、移動數據實時分析、數據倉庫等多角度幫助企業進行數據的收集。IBM Data Virtualization，在不復制或移動數據到某個系統的情況下，針對多個數據源進行快速簡便的查詢。IBM Streams可以對海量移動數據進行實時分析，提高獲取業務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據倉庫，具備自我管理和自我修復能力，幫助企業減少維護成本。利用MongoDB的可擴展性和靈活性，擴展可信用戶探索和利用熱門JSON數據的能力。

組織。當數據收集完后，需要從中找到對企業有價值的數據內容，因此在數據進行分析前，需要對數據進行清洗、集成、編目和治理，從而找到可信的、有價值的數據信息。

在這個階段，IBM Cloud Pak for Data同樣提供了兩款基礎產品和兩款可選產品。IBM InfoSphere Information Analyzer，可以分析數據，準確評估數據的內容和結構。IBM InfoSphere Information Governance Catalog，通過受監管的數據目錄，可以交付有意義的可信信息。IBM Watson Knowledge Catalog，可以編目、理解、分析和共享數據，推動大規模的數字轉換和遵從性。IBM InfoSphere Regulatory Accelerator，將法規術語轉化為企業能夠理解的運營術語。

分析。當數據經過收集和組織階段后，需要借助人工智能技術，隨時隨地的按需來訪問數據。企業可以借助IBM Watson Studio，將IBM的數據科學和AI工具帶入到企業中，幫助企業實現預測分析和機器學習流程的現代化，加速實現價值。IBM Watson Machine Learning可以將自我學習模型大規模部署到生產環境中，通過對分析結果的跟蹤，隨時調整和管理人工智能工具和平臺。此外，IBM SPSS Modeler支持企業利用數據資產和現代應用程序，以及準備就緒且立即可用的完整算法和模型，幫助企業實現預測性分析和規范性分析。

融入。可信的數據分析結果，通過不同系統數據之間的整合，融合業務場景，為企業提供更加智能化和自動化的方法。企業可以借助IBM Cognos Analytics，幫助企業應對本地或云端可擴展性和分析監管的需求，通過人工智能驅動的個性化分析體驗挖掘隱藏的洞察。IBM Watson Discovery，利用全球先進的云原生洞察引擎，挖掘數據中隱藏的價值，以查找答案、監控趨勢和發現模式。IBM Watson Assistant，可以跨多種通道快速構建和部署聊天機器人和虛擬助手，幫助企業管理客戶和員工的日常服務查詢，

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、企業本地數據中心，以及超融合系統的方式進行安裝部署，企業可以根據自己的需求來進行選擇。而這四種主流的部署方式，滿足了大多數企業對于數據洞察能力的需求。

目前，IBM Cloud Pak for Data可以在AWS、Azure和Google等云計算平臺上運行，企業可以通過這些公共云合作伙伴的平臺，直接選擇IBM Cloud Pak for Data平臺中的數據轉化洞察的能力進行使用。

此外，企業還可以將IBM Cloud Pak for Data部署在企業的私有云中，通過Kubernetes架構和微服務架構的設計，提高靈活性的同時，還可以確保數據的安全。

若企業希望部署在自己的本地數據中心，可以直接安裝IBM Cloud Pak for Data，自行了解云數據平臺中的功能應用。

如果企業想節省時間，簡化安裝部署以及管理的流程，可以直接選擇超融合系統的方式進行部署，通過預構建的私有云中交付IBM Cloud Pak for Data平臺的超融合系統，直接使用IBM Cloud for Data中的數據洞察能力。

結語

大數據、人工智能等創新技術的發展，推動著企業數字化轉型升級。然而只有有效的、有價值的數據，才能為企業帶來正確的洞察決策的能力，以及為讓人工智能提供高質量的數據集，從而提升訓練的準確性。而單一集成的平臺，可以綜合數據從收集到分析的全過程，幫助企業快速將數據轉化為洞察，而IBM Cloud Pak for Data無疑是企業在這一過程中的得力助手。

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