【51CTO.com原创稿件】智能+时代，数据成为了企业的核心资产。数据爆发式的增长，随之而来的复杂性、成本、时间和错误风险都在呈指数级上升。企业需要集数据管理、分析和洞察应用程序开发于一体的企业洞察平台(EIP)，来帮助企业快速地将数据转化为洞察。
数据是没有经过过多加工处理的原始信息，数据分析是从这些信息中发现趋势规律，数据洞察则是通过数据分析得出的价值，包括预测机会，企业决策运营等。由此可见，只是数据分析还不够，只有得到数据洞察，才能帮助企业在智能时代获取更大的竞争力。
集成的单一洞察平台成为CIO关注的重点
据Forrester的调查报告显示，企业洞察平台的需求推动了市场发展，但是数据增长和技术复杂性又带来了挑战和阻碍。45%的被调研者认为，数据和分析将在未来三年内成为业务竞争力最重要的因素。为了帮助企业加速发展，CIO们将目光投向利用灵活易用的集成工具统一洞察团队体验的供应商。
因此，企业需要涵盖分析和数据科学全栈的平台，帮助企业快速的从数据中获取洞察。如今，业界有很多对大数据收集、处理、分析的不同平台，但是集成的单一平台可以帮助企业加快模型部署，改进数据管理，提高流程效率，改善客户体验。
在Forrester评估的九大EIP平台中，IBM被评为了“领导者”。 “IBM 拥有令人印象深刻的各种数据管理和分析功能组合”，Forrester在评估报告对IBM给予了高度评价。借助IBM Cloud Pak for Data，通过预先集成的功能，让用户可以在短时间内提高工作效率，帮助企业快速获取洞察。
初识IBM Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Data是内置了治理功能的新型数据和分析平台，统一了数据从收集、整理到分析过程的方式，并且进行简化，帮助企业加速数据处理能力，从而实现数据科学和人工智能的价值。从整体优势来看，IBM Cloud Pak for Data具有八大特性。
单个统一平台。IBM Cloud Pak for Data是集成数据管理、数据治理和分析的单一平台，可以加快企业实现数据价值，提高效率的同时改善资源利用率。
数据虚拟化。通过数据虚拟化技术，可以查询云端或本地的多个数据源中的数据，更加方便、安全。同时，通过数据处理能力加快大规模数据查询速度，帮助企业实现工作负载所需的高速性和可扩展性。
内置数据治理。通过嵌入式的治理功能，可以高效的响应不断变化的法规要求，包括发现数据并进行分类，屏蔽敏感数据、数据区和数据生命周期管理。
AI就绪。管理端到端的数据工作流程，帮助企业确保人工智能可以易于访问数据，从而保证数据是具有高质量的，能够自动提供准确的洞察和决策。
云本机敏捷性。利用具有灾备能力、敏捷且可移植的多云数据平台加速应用开发和部署进程。通过Kubernetes容器化，可以在更加安全的监管环境中进行快速配置和扩展，并且耗时可以从数月降低到数分钟。
可扩展的 API 和生态系统。通过内置的服务目录以及可扩展的API，企业可以从硬件、软件以及服务生态中获取更多的利益，并且企业可以根据需要来定制化数据工作流程，帮助企业快速灵活的配置数据服务。
行业加速器。过内置的模型和加速器，帮助包括金融、保险、医疗保健、能源和公用事业等各行业企业加快实施速度，创造更重要的业务价值，。
持续提供情报资讯。通过IBM Streams on IBM Cloud Pak for Data，企业可以对海量的动态或静态数据进行持续的分析，通过开发实施流式应用，持续提供情报资讯，帮助企业获取更多的业务洞察，从而做出更明智的洞察。
利用IBM Cloud Pak for Data 四步将数据转化为洞察
据了解，IBM Cloud Pak for Data采用一站式的统一设计，简化并可以自动执行将数据转化为洞察的过程。而IBM将数据转化为洞察的过程分为四步：收集、组织、分析、融入。
收集。如今数据分散在各个地方，除了传统的业务系统以外，包括社交媒体、移动设备、物联网等不同位置都会产生大量数据，如何将数据快速收集，使数据变得更加简单易用，便于访问?
IBM提供了四款产品，从数据虚拟化、移动数据实时分析、数据仓库等多角度帮助企业进行数据的收集。IBM Data Virtualization，在不复制或移动数据到某个系统的情况下，针对多个数据源进行快速简便的查询。IBM Streams可以对海量移动数据进行实时分析，提高获取业务洞察和做出决策的速度。IBM DB2 Warehouse，为高性能分析而建立的弹性云数据仓库，具备自我管理和自我修复能力，帮助企业减少维护成本。利用MongoDB的可扩展性和灵活性，扩展可信用户探索和利用热门JSON数据的能力。
组织。当数据收集完后，需要从中找到对企业有价值的数据内容，因此在数据进行分析前，需要对数据进行清洗、集成、编目和治理，从而找到可信的、有价值的数据信息。
在这个阶段，IBM Cloud Pak for Data同样提供了两款基础产品和两款可选产品。IBM InfoSphere Information Analyzer，可以分析数据，准确评估数据的内容和结构。IBM InfoSphere Information Governance Catalog，通过受监管的数据目录，可以交付有意义的可信信息。IBM Watson Knowledge Catalog，可以编目、理解、分析和共享数据，推动大规模的数字转换和遵从性。IBM InfoSphere Regulatory Accelerator，将法规术语转化为企业能够理解的运营术语。
分析。当数据经过收集和组织阶段后，需要借助人工智能技术，随时随地的按需来访问数据。企业可以借助IBM Watson Studio，将IBM的数据科学和AI工具带入到企业中，帮助企业实现预测分析和机器学习流程的现代化，加速实现价值。IBM Watson Machine Learning可以将自我学习模型大规模部署到生产环境中，通过对分析结果的跟踪，随时调整和管理人工智能工具和平台。此外，IBM SPSS Modeler支持企业利用数据资产和现代应用程序，以及准备就绪且立即可用的完整算法和模型，帮助企业实现预测性分析和规范性分析。
融入。可信的数据分析结果，通过不同系统数据之间的整合，融合业务场景，为企业提供更加智能化和自动化的方法。企业可以借助IBM Cognos Analytics，帮助企业应对本地或云端可扩展性和分析监管的需求，通过人工智能驱动的个性化分析体验挖掘隐藏的洞察。IBM Watson Discovery，利用全球先进的云原生洞察引擎，挖掘数据中隐藏的价值，以查找答案、监控趋势和发现模式。IBM Watson Assistant，可以跨多种通道快速构建和部署聊天机器人和虚拟助手，帮助企业管理客户和员工的日常服务查询，
IBM Cloud Pak for Data部署模式
IBM Cloud Pak for Data主要提供四种部署模式，包括通过公共云、私有云、企业本地数据中心，以及超融合系统的方式进行安装部署，企业可以根据自己的需求来进行选择。而这四种主流的部署方式，满足了大多数企业对于数据洞察能力的需求。
目前，IBM Cloud Pak for Data可以在AWS、Azure和Google等云计算平台上运行，企业可以通过这些公共云合作伙伴的平台，直接选择IBM Cloud Pak for Data平台中的数据转化洞察的能力进行使用。
此外，企业还可以将IBM Cloud Pak for Data部署在企业的私有云中，通过Kubernetes架构和微服务架构的设计，提高灵活性的同时，还可以确保数据的安全。
若企业希望部署在自己的本地数据中心，可以直接安装IBM Cloud Pak for Data，自行了解云数据平台中的功能应用。
如果企业想节省时间，简化安装部署以及管理的流程，可以直接选择超融合系统的方式进行部署，通过预构建的私有云中交付IBM Cloud Pak for Data平台的超融合系统，直接使用IBM Cloud for Data中的数据洞察能力。
结语
大数据、人工智能等创新技术的发展，推动着企业数字化转型升级。然而只有有效的、有价值的数据，才能为企业带来正确的洞察决策的能力，以及为让人工智能提供高质量的数据集，从而提升训练的准确性。而单一集成的平台，可以综合数据从收集到分析的全过程，帮助企业快速将数据转化为洞察，而IBM Cloud Pak for Data无疑是企业在这一过程中的得力助手。
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