您上一次思考自己的企业是否真正具有预测能力，以及数据人员、模型和应用能否轻松访问适当的数据，是在什么时候？往往听到响亮的答复 —“我们不太会去思考这些问题”。随着数据的类型和来源激增，以及法规越来越严格，数据通常被“禁锢”在各个“孤岛”之中。传统上，克服这一挑战的战略依赖于将物理数据整合到单一的位置、结构和供应商。虽然这种战略从理论层面看似非常有效，但任何进行过如此大规模迁移的人都会表示：说起来容易做起来难。
今年早些时候，我们在 THINK 大会上公布了下一代 IBM Cloud Pak for Data 计划，这一替代方案旨在帮助客户适时将适当的人员与适当的数据联系起来。今天，我很高兴与大家分享该平台的最新版本 (V4.0) 如何通过智能Data Fabric将这一愿景变为现实。
迄今为止所做的工作
自 2018 年推出 IBM Cloud Pak for Data 以来，我们的目标一直是帮助客户发挥数据的价值，并在整个企业中融入 AI。了解客户需求后，我们加倍努力，推出首创的容器化平台，帮助客户在所选的云环境中灵活部署所需的数据和 AI 服务的独特组合。
IBM Cloud Pak for Data 支持生机勃勃的专有服务、第三方服务和开源服务生态系统，我们会在每个发行版中持续扩展这些服务。在 V4.0 中，我们的努力更上了一层楼。新功能和智能自动化可帮助业务领导和用户克服所面临的压倒性的数据复杂性，更轻松地扩大数据的价值。
实现智能Data Fabric
Data Fabric是一种架构模式，可在混合多云环境中动态编排各种不同的数据源，提供面向业务的数据，以支持分析、AI 和应用。IBM Cloud Pak for Data 的模块化和可定制性质提供了一种理想的环境，可通过针对用户的独特需求量身定制的一流解决方案构建Data Fabric。平台中紧密集成了微服务，通过融入智能自动化，帮助进一步简化分布式数据的管理和使用。在 V4.0 中，我们将这种自动化应用于三个主要领域：
1. 数据访问和易用性 — AutoSQL 是一种通用查询引擎，无需移动或复制数据，即可自动访问、更新和统一任何来源或任何类型（云、数据仓库、数据湖等）的数据。
2. 数据采集和编目 — AutoCatalog 可自动发现和分类数据，以简化覆盖不同数据环境的数据资产实时目录及其关系的创建过程。
3. 数据隐私和安全 — AutoPrivacy 使用 AI，以智能方式自动发现、监控和保护整个组织中的敏感数据，最大程度地降低风险并确保合规性。
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V4.0 中的其他增强功能
IBM Cloud Pak for Data 中的另一项新服务 IBM Match 360 with Watson 进一步增强了Data Fabric功能的智能自动化。Match 360 提供基于机器学习、易于使用的体验，帮助实体以自助方式解决问题。非开发人员现在可以匹配和链接整个企业中的数据，这有助于提高整体数据质量。
IBM Cloud Pak for Data 4.0 还包含 IBM SPSS Modeler、IBM Decision Optimization 和 Hadoop Execution Engine 服务。这些功能补充了基础产品中已有的 IBM Watson Studio 服务，使业务分析师和大众数据科学家等用户能够参与构建 AI 解决方案。
AutoAI 得到了增强，现在支持关系型数据源，能够生成可导出的 Python 代码，使数据科学家能够审查和更新 AutoAI 生成的模型。竞争对手的 AutoML 功能生成的模型更像是黑盒，这是我们与他们之间的显著区别。
补充功能也在 IBM Cloud Pak for Data as a Service 中发布，包括 IBM DataStage 和 IBM Data Virtualization。DataStage 实现完全管理，可帮助构建现代数据集成管道，Data Virtualization 功能有助于在整个组织中接近实时地共享数据，将受到管理的数据连接至 AI 和 ML 工具。
最后，IBM Cloud Pak for Data 4.0 还包含多项平台增强功能，其中最值得注意的是添加了 Red Hat OpenShift Operators。这些功能有助于自动执行 IBM Cloud Pak for Data 的配置、扩展、修补和升级。首次安装过程得到显著简化，降低了实施成本，通过无缝升级将升级时间从几周缩短到几个小时。此外，从 V4.0 开始，IBM Cloud Pak for Data 将基于通用的 IBM Cloud Pak 平台，支持标准化的身份和访问管理，以及在所有 IBM Cloud Paks 之间的无缝导航。
数据对企业而言是一种巨大的竞争优势，与人工智能结合的数据能够有力推动业务转型。IBM Cloud Pak for Data 的最新版本能够将转型速度加快 10 倍。
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