立足數(shù)據(jù)民主化：提供四大數(shù)據(jù)經(jīng)緯能力

時間：2022-03-07 12:33:02 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-03-07 12:33:02 來源：行業(yè)動態(tài)

IBM對Data Fabric概念做了更進一步的釋義，即智能數(shù)據(jù)經(jīng)緯。在其看來，要實現(xiàn)智能的、安全的、可信的，甚至是自服務的方式來獲取不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，人工智能會發(fā)揮非常大的作用。基于此，融合了Data Fabric數(shù)據(jù)架構的IBM Cloud Pak for Data能夠提供四個方面的能力：

其一，AutoCatalog（自動分類）。它相當于一個數(shù)據(jù)分類大腦，可以根據(jù)數(shù)據(jù)類別進行自動化分類、建立自動化目錄，從而實時維護來自不同環(huán)境的動態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)；

其二，AutoAI（自動建模）。它的價值在于，能夠降低AI模型開發(fā)、校正及其自我學習的技術門檻和人力成本，從而對動態(tài)數(shù)據(jù)和整個AI算法生命周期的自動化管理；

其三，AutoPrivacy（自動識別隱私規(guī)則）。通過數(shù)據(jù)隱私框架中的AI能力，智能化地識別企業(yè)內部的敏感數(shù)據(jù)，當數(shù)據(jù)被調用時，系統(tǒng)就能快速識別和監(jiān)控，甚至在后續(xù)為企業(yè)內部敏感數(shù)據(jù)的定義和政策實施，提供自動化技術保障；

其四，AutoSQL（自動查詢）。借此，不同類型、不同來源的數(shù)據(jù)都可以在不進行物理移動的前提下，使用同一個查詢引擎進行獲取和分析，這樣一來，既可以節(jié)省數(shù)據(jù)查詢的時間，還可以避免移動數(shù)據(jù)和多查詢引擎帶來的額外成本和復雜度。

混合云架構讓數(shù)據(jù)變得更加公開，在不觸及數(shù)據(jù)擁有權、敏感度、安全性和可信性的前提下，讓更多人能從中得到價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的民主化，這是我們的技術演進所立足的思路和邏輯。朱輝表示，從目前的實驗數(shù)據(jù)反饋來看，Data Fabric的自動化能力，已經(jīng)能夠幫助企業(yè)把數(shù)據(jù)查詢的速度提高8倍以上，成本降低約50%。這顯然正是數(shù)據(jù)民主化價值的直觀體現(xiàn)。

除此之外，再加上此前已經(jīng)集成的數(shù)據(jù)倉庫能力（如DB2）、數(shù)據(jù)治理能力（如Watson Knowledge Catalog）、數(shù)據(jù)虛擬化能力、機器學習能力等等，現(xiàn)如今的IBM Cloud Pak for Data已經(jīng)是一個相當完備的數(shù)據(jù)平臺?？梢赃@么說，與數(shù)據(jù)相關的需求，企業(yè)在這個平臺上都可以找到與之對應的技術來滿足。