使用 IBM Cloud Pak for Data 4.0 大規模融合智能自動化
您上一次思考自己的企業是否真正具有預測能力，以及數據人員、模型和應用能否輕松訪問適當的數據，是在什么時候？往往聽到響亮的答復 —“我們不太會去思考這些問題”。隨著數據的類型和來源激增，以及法規越來越嚴格，數據通常被“禁錮”在各個“孤島”之中。傳統上，克服這一挑戰的戰略依賴于將物理數據整合到單一的位置、結構和供應商。雖然這種戰略從理論層面看似非常有效，但任何進行過如此大規模遷移的人都會表示：說起來容易做起來難。
今年早些時候，我們在 THINK 大會上公布了下一代 IBM Cloud Pak for Data 計劃，這一替代方案旨在幫助客戶適時將適當的人員與適當的數據聯系起來。今天，我很高興與大家分享該平臺的最新版本 (V4.0) 如何通過智能Data Fabric將這一愿景變為現實。
迄今為止所做的工作
自 2018 年推出 IBM Cloud Pak for Data 以來，我們的目標一直是幫助客戶發揮數據的價值，并在整個企業中融入 AI。了解客戶需求后，我們加倍努力，推出首創的容器化平臺，幫助客戶在所選的云環境中靈活部署所需的數據和 AI 服務的獨特組合。
IBM Cloud Pak for Data 支持生機勃勃的專有服務、第三方服務和開源服務生態系統，我們會在每個發行版中持續擴展這些服務。在 V4.0 中，我們的努力更上了一層樓。新功能和智能自動化可幫助業務領導和用戶克服所面臨的壓倒性的數據復雜性，更輕松地擴大數據的價值。
實現智能Data Fabric
Data Fabric是一種架構模式，可在混合多云環境中動態編排各種不同的數據源，提供面向業務的數據，以支持分析、AI 和應用。IBM Cloud Pak for Data 的模塊化和可定制性質提供了一種理想的環境，可通過針對用戶的獨特需求量身定制的一流解決方案構建Data Fabric。平臺中緊密集成了微服務，通過融入智能自動化，幫助進一步簡化分布式數據的管理和使用。在 V4.0 中，我們將這種自動化應用于三個主要領域：
1. 數據訪問和易用性 — AutoSQL 是一種通用查詢引擎，無需移動或復制數據，即可自動訪問、更新和統一任何來源或任何類型（云、數據倉庫、數據湖等）的數據。
2. 數據采集和編目 — AutoCatalog 可自動發現和分類數據，以簡化覆蓋不同數據環境的數據資產實時目錄及其關系的創建過程。
3. 數據隱私和安全 — AutoPrivacy 使用 AI，以智能方式自動發現、監控和保護整個組織中的敏感數據，最大程度地降低風險并確保合規性。
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V4.0 中的其他增強功能
IBM Cloud Pak for Data 中的另一項新服務 IBM Match 360 with Watson 進一步增強了Data Fabric功能的智能自動化。Match 360 提供基于機器學習、易于使用的體驗，幫助實體以自助方式解決問題。非開發人員現在可以匹配和鏈接整個企業中的數據，這有助于提高整體數據質量。
IBM Cloud Pak for Data 4.0 還包含 IBM SPSS Modeler、IBM Decision Optimization 和 Hadoop Execution Engine 服務。這些功能補充了基礎產品中已有的 IBM Watson Studio 服務，使業務分析師和大眾數據科學家等用戶能夠參與構建 AI 解決方案。
AutoAI 得到了增強，現在支持關系型數據源，能夠生成可導出的 Python 代碼，使數據科學家能夠審查和更新 AutoAI 生成的模型。競爭對手的 AutoML 功能生成的模型更像是黑盒，這是我們與他們之間的顯著區別。
補充功能也在 IBM Cloud Pak for Data as a Service 中發布，包括 IBM DataStage 和 IBM Data Virtualization。DataStage 實現完全管理，可幫助構建現代數據集成管道，Data Virtualization 功能有助于在整個組織中接近實時地共享數據，將受到管理的數據連接至 AI 和 ML 工具。
最后，IBM Cloud Pak for Data 4.0 還包含多項平臺增強功能，其中最值得注意的是添加了 Red Hat OpenShift Operators。這些功能有助于自動執行 IBM Cloud Pak for Data 的配置、擴展、修補和升級。首次安裝過程得到顯著簡化，降低了實施成本，通過無縫升級將升級時間從幾周縮短到幾個小時。此外，從 V4.0 開始，IBM Cloud Pak for Data 將基于通用的 IBM Cloud Pak 平臺，支持標準化的身份和訪問管理，以及在所有 IBM Cloud Paks 之間的無縫導航。
數據對企業而言是一種巨大的競爭優勢，與人工智能結合的數據能夠有力推動業務轉型。IBM Cloud Pak for Data 的最新版本能夠將轉型速度加快 10 倍。
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