数字化走入“第二篇章”，IBM助力企业实现认知

　　【IT168 评论】近几年来，技术的飞速发展带来了企业形态与商业模式所发生的巨大变化，在云计算、人工智能与大数据等技术的驱动下，企业数字化转型迎来了新的阶段，新的商业机遇大量涌现——但与此同时，企业也面临着更深层次的数字化挑战。

　　数字化重塑“第二篇章”，IBM的三个关键词

　　过去十年的转型浪潮中，企业数字化主要是“由外而内”展开的——由外部消费者需求和市场环境，驱动企业借助互联网技术改进客户服务和客户交互体验。如今，这一情况已经发生了改变。企业需要从自身的角度出发，充分利用技术优势，从数据中获取洞察，“由内而外”地实现创新，驱动产业发展。

　　这一阶段，常常被称为数字化重塑的“第二篇章”。

　　“第二篇章出现了新的‘游戏规则’。第一，从一体设计的角度来说，往往需要专业的、全方面的技术，这样才可以做出一个很好的蓝本，只有一个点无法画出整个蓝图;第二，不仅要将这些技术‘集成一体’，还需要统筹它们的设计、构建和运营。”对于新的发展趋势，IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健先生如是说道。

IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健

　　在这一背景下，IBM提出了“认知型企业”的全新概念。简单来说，就是让企业进化出人类一般的大脑与感官，具备人一样的认知能力。认知型企业能够自动在外部收集、了解客户需求，再充分发挥人工智能的优势，从内部的平台、架构、数据、人才等关键的企业内核任务作出反应和决策。

　　据张永健先生介绍，在IBM的战略中，帮助企业成为认知型企业是第一个关键词。IBM希望通过多年积累的丰富行业经验与针对性的解决方案，帮助企业完成新时代的数字化转型，走向认知。第二个关键词是“混合环境”，通过一系列的优秀工具，帮助企业更好地建设、管理多云与混合云架构，为数字化提供良好支撑。第三个关键词则是“信任与安全”，通过安全的软件和安全的服务，让企业能够放心迈向认知型旅程。

　　为企业上云提供全线支持

　　IBM商业价值研究院(IBV)一份最新的调研报告显示，85%的受访企业已经在多云环境中运营，而98%的企业计划在3年内使用混合、多云的架构，但仅有38%的组织机构将拥有运行混合环境所需的程序和工具。

　　“在第二篇章中，关键业务工作负载能够推动云的发展。如今企业有80%的工作负载还没有上云，如果把这部分负载上云的话，就会面临很大的挑战。” IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇先生表示，“这些挑战主要体现在独特的工作负载要求，如合规、安全、位置等，需要更多选择;多类云环境、多家供应商的采用，使企业很难连接管理多类云环境和IT;缺乏必要的技能，使企业不知如何确定优先级和实施现代化。”

IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇

　　吉燕勇先生表示，IBM在云上的优势主要体现在五点：第一，IBM打造了行业领先的混合云平台，可以解决客户的现实问题，混合利用公有云、私有云和传统环境，为企业赋能;第二，IBM提供一个多云管理平台，充分考虑客户环境多样化的现实，管理其他供应商的云环境;第三，开放。IBM一直秉承开放性的承诺，构建为开放性而生的功能，为客户提供灵活性并避免供应商“锁定”问题;第四，安全。为客户的环境提供可靠性和始终如一的安全保护;第五，管理。提供一致的服务级别支持，日志，管理，以及跨云之间的交付。

　　“为帮助客户上云，IBM提出了14 in 4方法论，以云规划、云迁移、云建设与云管理作为四个切入点，为企业提供全线上云支持。”吉燕勇说道。

　　搭建“AI阶梯”，助力AI应用落地

　　当前，人工智能已成为数字化的一项关键技术。但即便现在AI技术已经十分成熟，企业在实现AI应用落地的过程中也是困难重重。有调查显示，目前只有13%的数据分析项目可以完成，而其中只有8%的项目结果能够得到公司领导层的认可。

　　“因为真正实现AI的落地，要做的不止是分析，也不止是对数据的处理、整合和管理，在这些之外，还要做到工作流和项目流程的优化，而且很多时候关系到企业的文化甚至是组织架构。” IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉先生表示，“如果是在实验室里做学术性的AI，只需要做以上两方面工作就可以，但是真正在企业级中落地AI的话，涉及的面会很广。”

IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉

　　IBM认为，如果没有一个好的信息架构，企业就难以踏上AI的康庄大道。为此，IBM提出了“AI阶梯”的概念。首先以原生云架构作为坚实的基础，部署在混合云环境之上，保证开放、安全。而在AI的层面，必须要有一个平台来能够完成四大能力模块，分别为：1、数据采集，让数据简单可访问;2、数据组织，生成可信的分析基础;3、数据分析，采用机器学习技术获得洞察;4、融合，部署可信的AI驱动的商业流程。

　　朱辉介绍道：“基于这一理念，IBM搭建了ICP for Data平台。这个平台融合了IBM原有的十多个数据分析产品，将其容器化之后，整合到一个平台上，交付给客户，让企业从无到有，一转身就能同时获得收集、组织和分析的能力，而不需要跨平台、跨产品、跨厂商去获得。”