数字经济时代,作为塑造企业未来竞争力的关键,数据的价值正受到越来越多企业的关注。与传统生产要素相比,数据作为新型生产要素,具有更强的可复制性、更易共享、且可无限增长和供给,使突破有限自然资源供给对经济增长制约成为可能,对培育经济发展新动能、开辟发展新道路具有重要意义。如今,许多企业都将数据作为战略资源与核心资产,并致力于将数据贯穿于研发、设计、生产、运营、管理、服务等各个环节,推动企业经营管理由经验依赖向数据驱动转变,进而实现智慧型企业、认知型企业的转型。

实际上,在信息化、数字化浪潮席卷之下,企业并不缺少数据,而是缺少完善数据治理、激活数据价值的工具、能力与方法。以制造企业为例,经历了多年来的信息化建设,制造企业普遍已经积累了大量的数据,而且随着工业智能时代的到来,制造企业纷纷向数字化、网络化、智能化转型,所产生的数据也正呈指数级增长。相关统计数据显示,一家数字化互联工厂每天就会产生超过1PB的数据。但问题在于,由于数据割裂地存在于各个业务系统及异构的IT基础设施中,且数据的复杂性也越来越高,而制造企业却普遍缺少数据整合、分析与挖掘的工具、能力与方法,这使得制造企业所积累的数据大多处于“沉睡”状态,数据的价值并没有得到真正释放和发挥。

不过,这一局面正在被打破。混合云技术架构的兴起,以及人工智能技术的逐渐发展成熟,使得企业利用混合云平台打破数据孤岛,实现异构数据的整合与统一管理,同时利用人工智能技术实现对复杂数据的深入挖掘与洞察,进而激活和释放数据价值,已成为可能。

混合云平台打破数据壁垒

在传统“竖烟囱”的信息化建设模式下,企业所面临的数据烟囱林立以及信息孤岛问题也随之越来越突出。而且,随着数据量越来越大,企业的数据存储与管理的成本也会越来越高。于是,企业纷纷开启上云之旅,以打破数据烟囱与信息孤岛,促进数据的高效流动与融合应用,同时降低数据管理的成本与复杂性。

然而,对企业而言,只用一朵云就能解决所有的业务问题,满足所有的业务需求,并不现实,也不可能,混合多云才是企业上云的新常态。混合云产业推进联盟发布的《中国混合云用户调查报告(2021年)》就显示,混合云用户的平均用云数量达4.3个;选择多公有云或多私有云的企业达到了86.7%。而混合多云就意味着企业拥有多云环境,如果云与云之间、云与本地数据中心、边缘IT环境之间难以打通,企业就会面临新的“云孤岛”问题,导致数据难以实现横跨公有云、私有云、本地数据中心及边缘IT环境的自然流动。

此外,由于目前企业的各类云服务通常由不同的云服务供应商提供,企业也面临着难以实现多云环境下数据的自由迁移,数据管理的成本与复杂性增加,以及可能被供应商锁定的风险。

而混合云管理平台的出现,旨在解决这些云孤岛带来的问题,使企业更加方便地对各种异构IT环境进行整合和管理,实现异构环境下数据的自由流动与迁移,同时简化运维流程,降低数据治理成本,并规避被供应商锁定的风险。

人工智能激活企业数据价值

随着市场竞争日益激烈,市场环境不确定风险加剧,越来越多的企业都将数据分析与洞察放到了极其重要的位置,旨在通过海量数据的分析与挖掘,产生基于数据的实时洞察与预测,从而更好地指导企业经营、管理与决策,确保企业能够实现稳定且持续的业务增长,塑造面向未来的企业竞争力。但如何将所积累的海量的数据转化为科学而准确的洞察,却是企业面临的挑战。而日益成熟的人工智能技术,则使得全面激活好释放数据价值成为可能,并成为打开企业数据价值之门的金钥匙。

如果说数据是新时代的石油,那么,人工智能就是从中生成智慧的炼油厂。人工智能是一项知识工程,其核心思想在于构造智能人工系统,从复杂数据中获取、提炼和挖掘有效信息,找寻数据中的规律。

对企业而言,通过人工智能对数据进行分析,将原始数据加工为信息和知识,能够以全新的方式释放数据的价值,进而能够从微观和宏观层面产生基于数据的洞察,预测并塑造未来成果;优化劳动力分配,支持员工专注于更高价值、格局创造性的工作;创建自动执行决策并带来出色体验的智能工作流程,实现决策、流程、体验自动化;重新思考和构想高度个性化的业务模式。

不过,企业要充分地利用人工智能来释放数据价值,必须构建一个统一的、适合混合多云架构环境的数据与AI平台,以实现无论是结构性数据还是非结构性数据,无论数据处于私有云、公有云、本地数据中心还是智能边缘计算设备中,都能随时访问和管理,同时还能对数据集进行训练并构建模型,实现对数据的深入挖掘和统计分析。

IBM人工智能阶梯方法论

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