数据现代化

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从统一控制转向个性定制

企业每天都会收集、生成、存储和使用大量数据 — 但 90% 的数据都被浪费了，因为企业不清楚如何分析或访问这些数据，甚至完全不知道它们的存在。

这些数据可能蕴含巨大价值。它可以帮助您的企业了解客户和消费者，跟踪员工生产力，揭示运营趋势，并对您未来的盈利能力做出预测。

“为了能够为个人提供良好的客户体验，我们需要去了解这些个体，因为个性化程度越高，我们对客户的价值也就越大”，IBM 澳大利亚和新西兰首席营销官 Jodie Sangster 表示。“若要了解客户需求，必然离不开数据。”

但要释放数据的价值，您需要部署适当的工具和流程。现代企业数据管理可以确保您有效地使用、保护和分析数据，从而帮助您控制并理解企业的数据经济。数据关系到公司运营的各个领域，因此良好的数据管理解决方案必须灵活、可扩展，并在各种运营环境中都很安全。

“数据现代化必将催生新的服务和流程”，IBM 印度和南亚地区首席营销官 Deepali Naair 说道。“企业可以转变其前端用户界面，创建新功能，使以前的手动流程自动化，甚至更迅速地推出新服务产品。”

幸运的是，IBM Cloud Pak for Data 是一项强大的现代数据管理解决方案，无需对 IT 员工进行数据科学和分析方面的再培训 — 而且可以在您充分利用数据的同时，确保运营安全合规。

“混合云为您提供了灵活的环境，以便存储、访问和管理数据，并从中获取洞察 — 并且采用符合您业务需求的方式”，Sangster 表示。

Cloud Pak for Data

Cloud Pak for Data 是一个完全集成的现代数据收集、组织和分析平台。该云原生平台提供包含专有、开源和第三方服务的混合生态系统，是一项现代解决方案，用于分析和保护企业生成、收集、存储及使用数据。

一些企业收集了大量客户和消费者数据，却不了解如何正确使用或它的价值所在，Sangster 指出。借助数据管理、嵌入式合规和 AI 驱动分析等 IBM 解决方案，企业可以更轻松地释放这些数据的价值 — 有时使用数字现代化之前无法实现的方式。

对于企业而言，智能存储和使用数据不仅关系到业务的良好发展，而且还关系到企业和客户的安全。客户和消费者相信，当他们向企业提供有关个人或个人活动的数据时，企业会安全地存储并使用数据，不会辜负他们的信任或泄露隐私。   

Sangster 指出，合规流程异常复杂，现代企业运营意味着需要遵循多个行业和国家/地区的法规。法规合规性已内置到 IBM 开发的云环境中，这将降低可能导致罚款及丧失消费者和客户信任的重大错误风险。

“这至关重要，通过将合规性嵌入技术，技术可以真正发挥作用，帮助企业最大程度地降低风险”，她说道。

但 Cloud Pak 不只是能保护企业原始数据的安全。它还可以释放数据潜力，帮助您的企业找到创新解决方案，比如使用机器学习的 AI 处理和分析。

“有时困难在于，如何完成管理海量数据的艰巨任务，同时从数据中收集洞察，并分离信息中的噪音，从而做出更明智的决策”，IBM 亚太地区数据和 AI 分析平台首席技术官 Kitman Cheung 表示。由于数据量庞大且异常复杂，仅凭人工分析已无法找到有价值的数据模式，Cheung 指出。“这就是 AI 技术和机器学习可以提供帮助的地方。”

人工智能的作用不仅限于分析数据。通过 IBM 的混合数据管理，AI 还可以简化整个运营中的数据存储和访问。得益于 Red Hat OpenShift 的强大功能，您的工作负载将有效地运行。例如，Schlumberger 依靠 Red Hat 的混合云技术将其在世界各地的业务连接起来，使这家油田服务企业能够运用人工智能和机器学习来分析数据，帮助他们转变油气勘探和生产方面的运营。

随着人工智能越来越多的被视为各行各业的增长领域，拥有混合数据解决方案的分析能力将带来显著的业务优势。通过 IBM 的应用，您可以在整个运营过程中整合和扩展 AI，无需进行大量不确定的投资来构建自己的基础架构。您可以根据企业需求定制 Cloud Pak for Data，因为其可扩展的平台集成了多种硬件、软件和服务。

有效地实现自动化

IBM 的混合数据解决方案还可以在整个企业中提供节省时间的自动化功能 — 随着许多企业实现远程运营，自动化比以往任何时候都更加重要。最近的一项哈佛商业评论分析服务调研发现，受疫情影响，60% 的高管在快速跟进流程自动化工作。

自动化的优势在于，基于策略的数据管理方法将因此变得极具价值，Cheung 表示。数据管理策略不再需要单独管理数据集，而是可以应用一致的组织、访问和分析规则处理不同类型的数据集。

“如果部署了策略，那么只需确保数据存储及其位置映射到正确的位置即可”，Cheung 指出。“每当有人访问这些数据，它就会应用适当且必要的安全协议，这样访问控制就会更加有效。”    

借助 Cloud Pak for Data，您可以将平台和服务实现自动化，包括修补和升级以及管理和扩展。现在商业环境持续变化，自动化技术比以往任何时候都更能为企业带来优势 — 自动化意味着节省用在必要但重复性的任务上的时间，使员工腾出空来运用自身知识和经验处理关键任务，为企业发挥作用。

例如，Cloud Pak for Data 对于开发Streebo Inc 的数字体验加速器工具不可或缺，该工具可以使聊天机器人开发变得简单，与之前的工具相比，处理时间缩短了大约 80%。这在一定程度上归功于 IBM 的混合部署解决方案。现在，企业可以使用聊天机器人轻松地自动完成前线客户服务等业务，而这类机器人只需大约 2 个月就能快速开发出来。

企业数据管理一致性是指系统可以随着业务发展和数据存储增长而扩展。IBM 的混合数据管理提供了一种适用于任何云环境的解决方案，该解决方案能够收集所有数据，使其在本地和多云环境中可用，无论数据是何结构、类型或来源，从而让实现数据管理一致性变得简单。 

确保数据安全

由于欧洲 GDPR 和加州 CCPA 等法规的出台，数据安全性也日益成为了一个法律问题 — 而且可以预见的是，未来还将出现新的法规框架。

在 IBM 云生态系统上运行的 AI 工具也将使这项复杂任务变得更简单。IBM 利用自然语言处理功能来研究法规框架，增强人类在合规方面的决策能力。“我们研究了如何包含特定法规要求，设法了解企业在这方面的义务，然后将其与现行政策进行比较，突出强调任何潜在漏洞”，Cheung 指出。   

为了确保合规性与安全性，需要预测哪些用户可能访问哪些数据，然后跟踪这些数据的使用方式和时间，包括在现场和云操作环境中。

“IBM 的数据治理解决方案对于 DataOps 至关重要，用于确保数据管道可以帮助组织、分类、保护和治理敏感数据，跟踪数据沿袭并管理数据湖，以便随时准备大规模部署 AI 和机器学习”，Naair 表示。

要想达到如此高的数据安全标准，必须部署强大的数据管理和所有权策略，包括在本地或云端的自我管理或完全管理选项。借助 Cloud Pak 的嵌入式和自动化治理，您的企业就能在各个运营级别明确这个标准。

这些流程的泛组织支持对于实现强大的数据管理也至关重要。当数据解决方案易于理解且合乎逻辑时，便很容易获得这类支持。因此，Cloud Pak 采用基于角色的直观导航界面，并在构建时考虑到了协作模式。这是一个适用于整个企业的解决方案，每个需要它的人员都能使用。

实现数据管理现代化，为整个企业注入 AI

从您阅读的这篇文章到网上购物，一切都离不开数据。

正因如此，IBM Cloud Pak® for Data 可以帮助您实现数据管理现代化，并注入 AI 来提高生产力。现在，您的企业可以轻松地将所有工具和数据连接起来，并降低 IT 管理和存储支出。

如今，从银行到工厂，各行各业都选择采用 IBM Cloud Pak® for Data。
您会怎样选择呢？要了解更多信息，请访问：链接

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本文由BBC Storyworks商业内容制作团队为IBM制作。