（IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部 客戶成功管理部 總經(jīng)理 朱輝）
上述變化已完全融入到IBM日常的市場進(jìn)入(Go to Market)策略中。在過去的12個月,IBM的云業(yè)務(wù)營收達(dá)到270億美元,超過總收入的三分之一,全球有3200多個企業(yè)級客戶在使用IBM的混合云平臺,有4萬用戶在使用IBM的企業(yè)級AI技術(shù)。與此同時,這些企業(yè)也在思考如何在混合IT環(huán)境中取得更大的突破,例如:快速、簡單、低風(fēng)險、低成本的搭建混合云環(huán)境的基礎(chǔ)架構(gòu);實現(xiàn)智能自動化,專注于高價值工作,提高生產(chǎn)力;利用AI使得數(shù)據(jù)價值最大化。根據(jù)IDC在2020年初的一份調(diào)查報告,有90%的企業(yè)數(shù)據(jù)或無從訪問、或無法信任、或未被分析利用,導(dǎo)致企業(yè)在決策時受到較大的阻礙。面對著這些新訴求,IBM提供了一個AI賦能的數(shù)據(jù)架構(gòu)——Intelligent Data Fabric。
構(gòu)建數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
從20年前的數(shù)據(jù)倉庫到10年前的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)湖,企業(yè)業(yè)務(wù)的演化促使著數(shù)據(jù)架構(gòu)隨之改變。起初,企業(yè)會將各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取出來以中心化的方式放到數(shù)倉,并不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)模型,原因是早期的數(shù)據(jù)量偏少。隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的涌入,大數(shù)據(jù)處理成為常態(tài),企業(yè)對數(shù)據(jù)價值的重視程度與日俱增,開始尋找新的工具進(jìn)行深度挖掘和元數(shù)據(jù)管理。由此,數(shù)據(jù)架構(gòu)逐漸走向分布式和跨平臺。不過,這又引發(fā)了新的問題:數(shù)據(jù)遷移的成本如何解決?研究人員怎樣快速高效地找到正確的數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)安全又如何得到保障?
Data Fabric給出了答案?！昂唵蔚卣f,就是在正確的時間,從任意位置,將正確的數(shù)據(jù)與正確的人連接起來,從而全面釋放數(shù)據(jù)價值,加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！敝燧x解釋稱。進(jìn)一步說,Data Fabric是以智能、安全和自服務(wù)的方式,動態(tài)地協(xié)調(diào)分布式的數(shù)據(jù)源,跨數(shù)據(jù)平臺提供可信賴的數(shù)據(jù),從而支持各種分析及應(yīng)用場景。在工作方式上,Data Fabric并不是簡單的點對點連接,而是像人腦一樣構(gòu)建了一個虛擬的“神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)”。
對于那些擔(dān)憂數(shù)據(jù)共享效率和可靠性的人而言,無論是從事技術(shù)崗位還是業(yè)務(wù)崗位,都能從Data Fabric中找到新的價值,從而將更多的精力放在數(shù)據(jù)分析上,避免由于數(shù)據(jù)訪問限制而造成的數(shù)據(jù)分析偏差,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和處理過程也得到了大幅優(yōu)化。這種轉(zhuǎn)變離不開企業(yè)的自動化能力提升,一項針對企業(yè)AI采用情況的調(diào)研顯示,疫情期間,將AI融入業(yè)務(wù)流程已成當(dāng)務(wù)之急。在受訪的IT專業(yè)人士中,有43%表示其公司加快了AI進(jìn)程。在全球受訪的IT專業(yè)人士中,近半數(shù)表示他們在評估AI供應(yīng)商時,很大一部分是衡量供應(yīng)商對流程進(jìn)行自動化的能力。
IBM Intelligent Data Fabric的自動化能力體現(xiàn)在四個方面:AutoSQL,無需移動數(shù)據(jù),即可大規(guī)模實現(xiàn)自動化分布式查詢,降低了人們對數(shù)據(jù)來源的掌握門檻;AutoCatalog,可以根據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和分類的流程實現(xiàn)自動化,分類后建立自動化目錄,維護(hù)來自不同數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)資產(chǎn)的動態(tài)的實時目錄,為跨企業(yè)內(nèi)不同業(yè)務(wù)團(tuán)隊之間的數(shù)據(jù)實現(xiàn)輕松查找;AutoAI,實現(xiàn)模型訓(xùn)練優(yōu)化的自動化,提高了準(zhǔn)確性和可解釋性;AutoPrivacy,實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)識別、監(jiān)控,以及后續(xù)政策實施的自動化。
數(shù)據(jù)經(jīng)緯的最佳載體
基于開放的混合云平臺OpenShift,IBM將Intelligent Data Fabric融入到Cloud Pak for Data中,以容器化產(chǎn)品的方式快速向客戶交付。可以說,承載了IBM企業(yè)級AI能力的Cloud Paks,是IBM混合云與AI戰(zhàn)略的一個重要支點。在Cloud Pak for Data 4.0版本中,整合了AutoSQL、AutoCatalog、AutoPrivacy、AutoAI能力,以及WKC、Watson Knowledge Catalog等數(shù)倉、數(shù)據(jù)治理和機器學(xué)習(xí)能力。通過在實驗室環(huán)境中與Snowflake的比較,Data Fabric能夠把查詢的速度提高8倍以上,成本降低一半。
不過,Data Fabric并不是IBM獨有的概念,諸如NetApp、informatica、Talend等IT企業(yè)均推出了針對Data Fabric的解決方案,那為什么說IBM Cloud Pak for Data應(yīng)該是當(dāng)前業(yè)界應(yīng)對Data Fabric功能最完善的數(shù)據(jù)平臺之一呢?首先,其對于Data Fabric需要具備的四種能力有著較好的支持,包括數(shù)據(jù)之間的虛擬連接、企業(yè)數(shù)據(jù)目錄、自動化數(shù)據(jù)平臺、自動化安全策略,這也使得上述四大自動化能力之間有著更好的“化學(xué)反應(yīng)”。
其次,IBM數(shù)十年來的技術(shù)積累給了Cloud Pak for Data更多的底氣,例如容器化的DB2云數(shù)倉、數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)的沉淀,以及結(jié)合了機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等能力的Watson Knowledge Catalog等等,交付客戶上線之初就能確保在數(shù)據(jù)共享的過程中能符合類似GDPR的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求。同時,IBM作為一家老牌的專業(yè)數(shù)據(jù)集成的供應(yīng)商,數(shù)據(jù)復(fù)制和數(shù)據(jù)集成的自服務(wù)能力也在日趨完善。
許偉杰是IBM中國混合云與AI華東及華南大區(qū)的總經(jīng)理,加入IBM已有15年的時間。作為一線的業(yè)務(wù)人員,他深知企業(yè)需求的變化和客戶對IBM產(chǎn)品的反饋。“前段時間,我和上海某家著名的醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司交流。面臨的一個問題是,醫(yī)院一方面不愿意把數(shù)據(jù)開放給某個大數(shù)據(jù)平臺,但另一方面,醫(yī)院又想分析數(shù)據(jù),而單個醫(yī)院的數(shù)據(jù)量又不夠。如果采用了Data Fabric架構(gòu),加上IBM的區(qū)塊鏈技術(shù),使用類似聯(lián)邦學(xué)習(xí)的概念,是不是就能讓數(shù)據(jù)的讀寫、分析,以及擁有的權(quán)限相互獨立?這樣就把問題解決了?！痹S偉杰說。
（IBM中國 混合云與AI 華東及華南大區(qū) 總經(jīng)理 許偉杰）
12星座中的黑科技
幾乎每過五年,許偉杰銷售的產(chǎn)品中就會有70%-80%發(fā)生變化,這種現(xiàn)象既代表著IBM在不斷推出新的技術(shù)和產(chǎn)品(很多黑科技產(chǎn)品的銷量甚至是前兩年的3-4倍),也說明了中國客戶的需求和認(rèn)知能力在快速變化和提升。算法求解器Cplex和Planning Analytics是IBM Cloud Pak for Data包含的兩項能力,其中,Cplex在生產(chǎn)環(huán)境中計算最優(yōu)解時有著更好速度和質(zhì)量表現(xiàn),在疫情期間幫助不少制造型企業(yè)實現(xiàn)了降本增效,例如在一些車企中支持多產(chǎn)線小時級的自動排產(chǎn)、在產(chǎn)銷協(xié)同系統(tǒng)中做APS模塊優(yōu)化等,實現(xiàn)了單人跟進(jìn)項目數(shù)量十倍的提升。
Planning Analytics是一款A(yù)I賦能的績效管理,主要用于全面預(yù)算、投資模擬、測算等領(lǐng)域,底層基于多維cube內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,為企業(yè)提供了更強的預(yù)測能力,例如幫助芯片制造企業(yè)預(yù)估三年后給下游廠商的報價,以及與合作伙伴聯(lián)手幫助房地產(chǎn)公司實現(xiàn)集中供地,在兩分鐘內(nèi)算出200套方案,讓經(jīng)營者了解到如果某小區(qū)原材料晚進(jìn)一天,具體到每個房間的成本變化。類似的產(chǎn)品還有很多,像Aspera可以讓異國的客戶在同等線路和帶寬的情況下,數(shù)據(jù)傳輸速度提升10-20倍,這種技術(shù)還可能用于新能源的OTA升級等更多的場景。
許偉杰希望在IBM的眾多黑科技中,挑選出更具創(chuàng)新性且能快速在業(yè)務(wù)場景落地的產(chǎn)品,并將這一項目命名為“12星座”計劃,這些產(chǎn)品與中國客戶的需求緊密結(jié)合,包括超算調(diào)度軟件LSF、算法求解器Cplex、集成規(guī)劃解決方案PA、建模與分析工具SPSS、AI賦能應(yīng)用資源管理平臺Turbonomic、可觀測性APM平臺Instana等等。值得一提的是,今年上半年Cplex、PA在中國交付的營收已經(jīng)是去年的三倍。隨著越來越多的標(biāo)桿案例成功落地,將有更多的行業(yè)客戶借助混合云與AI技術(shù),解鎖業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型過程中的數(shù)據(jù)價值。
“如果了解IBM的產(chǎn)品就會知道,12星座的產(chǎn)品,在我1月份接手的時候都不是主力產(chǎn)品。但是我有一個夢想,就是可以從我們的寶庫里面200多個產(chǎn)品中,挑出12個真正能幫助中國企業(yè)帶來價值的產(chǎn)品。之后,我希望把這部分的營收做到比傳統(tǒng)主力產(chǎn)品的營收還要多,這是我一兩年之內(nèi)的愿景?！睂Υ?許偉杰有著十足的信心。
結(jié)束語
未來5年,IBM希望專注做好一件事:那就是利用IBM的平臺、軟件、硬件、服務(wù)和生態(tài)的全方位能力,成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳技術(shù)伙伴。Data Fabric的出現(xiàn),正是為了幫助企業(yè)在茫茫的數(shù)據(jù)浪潮之中,找到最具價值的“那顆星”。而就像朱輝所說的,這條圍繞數(shù)據(jù)價值的技術(shù)創(chuàng)新之路將會一直走下去,利用混合云和AI技術(shù),讓數(shù)據(jù)更公開、更民主、更安全,更能被普適的使用,讓更多的人和企業(yè)充分享受到數(shù)據(jù)的價值。（作者：中關(guān)村在線 徐鵬）
