在疫情之后，实体经济面临着严峻挑战。生产停滞、收入下降及资金紧张等问题，使得企业必须寻找降低成本和提升运营效率的解决方案。
人工智能成为了突破这一困境的关键点。它实现了虚拟协作、自动化和自助服务，并且对数据、分析及人工智能的日益重视，促使IT领导者降低复杂性并整合产品。
IBM最近推出了Cloud Pak for Data 3.0，这是一个全面集成的数据与AI平台，旨在为企业提供现代化的方式，来收集、组织和分析数据，并将AI整合到业务流程中。该版本支持中文界面，提升了本地用户的体验。Cloud Pak for Data基于Red Hat OpenShift Container平台，结合了市场领先的IBM Watson AI技术、混合数据管理平台、数据治理和业务分析技术。通过Cloud Pak for Data，客户能够降低总体拥有成本，同时为人工智能提供先进的数据架构基础。它可以灵活部署在任何公共或私有云上，允许客户选择最合适的环境，避免供应商锁定。实际上，它在Red Hat OpenShift上运行，继承了云计算的许多优势，包括自动扩展、无缝升级、内置高可用性和通用日志记录等。
通过数据虚拟化降低数据存储和移动成本
历史上，公司一直致力于打破数据孤岛，将不同操作系统的数据复制到中央存储进行分析。尽管这一方法对于某些场景仍然适用，但当业务用户或数据科学家需要新数据时，所需的时间、资金和资源常常成为瓶颈。数据提取、转换和整合是资源密集型且耗时的，而数据虚拟化可以有效规避这些问题。通过数据虚拟化，可以直接在数据源所在位置利用数据，从而减少复杂性及因传统数据复制而增加的数据治理、安全性和存储需求。这也有助于简化应用程序开发，并在单一视图中整合混合数据源。
将数据和人工智能能力整合到一个集成平台中
Cloud Pak for Data提供了全面的AI全生命周期能力，涵盖数据的收集、组织、分析以及将AI融入业务流程所需的各项功能。该平台拥有一个充满活力的生态系统，包括专有、开源和第三方服务，使企业能够整合来自不同供应商的功能，并实现现代化，同时显著降低软件维护、管理、升级和集成的IT开支。Auto AI将以往需要几周或几个月的建模时间缩短至几分钟，自动化任务也增强了组织的灵活性，确保企业资源能够聚焦于更高价值的问题。
使用现代云本地架构将基础设施和维护成本降至最低
基于Red Hat OpenShift的Cloud Pak for Data，通过容器化服务及管理，能够将每个应用程序的IT基础设施和开发成本降低高达38%。该平台还通过减少65-85%的基础设施管理工作，帮助客户释放基础设施和管理资源，以专注于更复杂的问题。
在确保安全的同时简化治理和安全
大多数企业将治理和安全视为经营成本，需确保遵循法规并避免因安全违规而导致的业务和声誉风险。Cloud Pak for Data通过自动化繁琐的手动任务，如数据发现、术语分配、识别法规遵从性风险和对所有数据资产的策略实施，显著降低了数据治理和确保法规遵从性的成本。
此外，通过Cloud Pak中的一项新服务“ InstaScan”，可以自动扫描Box、Google Drive、Microsoft OneDrive和SharePoint，以识别热点和隐私侵犯行为，并在数小时内进行补救，从而大幅减少法规遵从所需的手动工作。
IBM Cloud Pak for Data帮助您降低总拥有成本，消除数据孤岛，增强组织的协作性和透明度，推动您的人工智能之旅。
