数字化走入“第二篇章”,IBM助力企业实现认知

来源:IT168 发表时间:2019-6-12 19:14:46

【IT168 评论】近几年来,技术的飞速发展带来了企业形态与商业模式所发生的巨大变化,在云计算、人工智能与大数据等技术的驱动下,企业数字化转型迎来了新的阶段,新的商业机遇大量涌现——但与此同时,企业也面临着更深层次的数字化挑战。

数字化重塑“第二篇章”,IBM的三个关键词

过去十年的转型浪潮中,企业数字化主要是“由外而内”展开的——由外部消费者需求和市场环境,驱动企业借助互联网技术改进客户服务和客户交互体验。如今,这一情况已经发生了改变。企业需要从自身的角度出发,充分利用技术优势,从数据中获取洞察,“由内而外”地实现创新,驱动产业发展。

这一阶段,常常被称为数字化重塑的“第二篇章”。

“第二篇章出现了新的‘游戏规则’。第一,从一体设计的角度来说,往往需要专业的、全方面的技术,这样才可以做出一个很好的蓝本,只有一个点无法画出整个蓝图;第二,不仅要将这些技术‘集成一体’,还需要统筹它们的设计、构建和运营。”对于新的发展趋势,IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健先生如是说道。

IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健

在这一背景下,IBM提出了“认知型企业”的全新概念。简单来说,就是让企业进化出人类一般的大脑与感官,具备人一样的认知能力。认知型企业能够自动在外部收集、了解客户需求,再充分发挥人工智能的优势,从内部的平台、架构、数据、人才等关键的企业内核任务作出反应和决策。

据张永健先生介绍,在IBM的战略中,帮助企业成为认知型企业是第一个关键词。IBM希望通过多年积累的丰富行业经验与针对性的解决方案,帮助企业完成新时代的数字化转型,走向认知。第二个关键词是“混合环境”,通过一系列的优秀工具,帮助企业更好地建设、管理多云与混合云架构,为数字化提供良好支撑。第三个关键词则是“信任与安全”,通过安全的软件和安全的服务,让企业能够放心迈向认知型旅程。

为企业上云提供全线支持

IBM商业价值研究院(IBV)一份最新的调研报告显示,85%的受访企业已经在多云环境中运营,而98%的企业计划在3年内使用混合、多云的架构,但仅有38%的组织机构将拥有运行混合环境所需的程序和工具。

“在第二篇章中,关键业务工作负载能够推动云的发展。如今企业有80%的工作负载还没有上云,如果把这部分负载上云的话,就会面临很大的挑战。” IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇先生表示,“这些挑战主要体现在独特的工作负载要求,如合规、安全、位置等,需要更多选择;多类云环境、多家供应商的采用,使企业很难连接管理多类云环境和IT;缺乏必要的技能,使企业不知如何确定优先级和实施现代化。”

IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇

吉燕勇先生表示,IBM在云上的优势主要体现在五点:第一,IBM打造了行业领先的混合云平台,可以解决客户的现实问题,混合利用公有云、私有云和传统环境,为企业赋能;第二,IBM提供一个多云管理平台,充分考虑客户环境多样化的现实,管理其他供应商的云环境;第三,开放。IBM一直秉承开放性的承诺,构建为开放性而生的功能,为客户提供灵活性并避免供应商“锁定”问题;第四,安全。为客户的环境提供可靠性和始终如一的安全保护;第五,管理。提供一致的服务级别支持,日志,管理,以及跨云之间的交付。

“为帮助客户上云,IBM提出了14 in 4方法论,以云规划、云迁移、云建设与云管理作为四个切入点,为企业提供全线上云支持。”吉燕勇说道。

搭建“AI阶梯”,助力AI应用落地

当前,人工智能已成为数字化的一项关键技术。但即便现在AI技术已经十分成熟,企业在实现AI应用落地的过程中也是困难重重。有调查显示,目前只有13%的数据分析项目可以完成,而其中只有8%的项目结果能够得到公司领导层的认可。

“因为真正实现AI的落地,要做的不止是分析,也不止是对数据的处理、整合和管理,在这些之外,还要做到工作流和项目流程的优化,而且很多时候关系到企业的文化甚至是组织架构。” IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉先生表示,“如果是在实验室里做学术性的AI,只需要做以上两方面工作就可以,但是真正在企业级中落地AI的话,涉及的面会很广。”

IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉

IBM认为,如果没有一个好的信息架构,企业就难以踏上AI的康庄大道。为此,IBM提出了“AI阶梯”的概念。首先以原生云架构作为坚实的基础,部署在混合云环境之上,保证开放、安全。而在AI的层面,必须要有一个平台来能够完成四大能力模块,分别为:1、数据采集,让数据简单可访问;2、数据组织,生成可信的分析基础;3、数据分析,采用机器学习技术获得洞察;4、融合,部署可信的AI驱动的商业流程。

朱辉介绍道:“基于这一理念,IBM搭建了ICP for Data平台。这个平台融合了IBM原有的十多个数据分析产品,将其容器化之后,整合到一个平台上,交付给客户,让企业从无到有,一转身就能同时获得收集、组织和分析的能力,而不需要跨平台、跨产品、跨厂商去获得。”



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