Data Fabric 能带来哪些价值？浅析 IBM 解锁的又一杀手锏

随着数字经济发展加速，数据已经成为企业创新的基础，在新兴科技助推下，企业的运营模式也在发生着改变，对于数据的利用也逐步增强。比如，企业部署人工智能，原因是它能够分析复杂的数据集并可进行操作，人工智能技术的赋能显著提升了企业业务的敏捷性。

而我们发现，IBM 在利用 AI 方面又前进了一步，因为他们针对 Data Fabric 推出了解决方案。其实，Data Fabric 不是一个产品而是一种设计理念，是利用 AI、机器学习和数据科学的功能，访问数据或支持数据动态整合，以发现可用数据之间独特的、与业务相关的关系。

其实我们发现，对于数据的利用一直都没有停止，在传统的 IT 时代，无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”，其实数据利用的都是集中式的架构，把数据收集到一起，让企业的数据分析师对数据进行分析。

但随着数字时代到来，更多企业把业务部署在多云环境下，要想将分布在不同云上的数据集中在一起成本很高，于是采用去中心化、分布式的数据网络架构就成为了必然选择。

因此，Data Fabric 已成为支持组装式数据分析及其各种组件的基础架构。Gartner 认为，由于在技术设计上能够使用/重复使用及组合不同的数据集成方式，Data Fabric 可缩短 30%的集成设计时间、30%的部署时间和 70%的维护时间。

融入到 Cloud Pak for Data 4.0 的 Data Fabric 主要拥有四个 AI赋能的自动化能力：

1、AutoCatalog：元数据的管理是挖掘数据价值，把各个不同来源的数据很好利用起来的重要技术环节。AutoCatalog 可以看成是 IBM 研发 AI 赋能的分类大脑，可以根据发现数据和分类的流程实现自动化，进行自动分类之后建立自动化目录，维护来自不同数据环境数据资产的 Dynamic 的实时目录。

2、AutoAI：AutoAI 的主要功能是尽量降低 AI 模型开发、模型校正、模型自我重新培训的技术门槛和人力付出，从而对动态的数据和整个 AI 本身算法生命的周期进行自动化。

3、AutoPrivacy：实际上 AutoPrivacy 主要是通过数据隐私框架当中的关键能力，使用 AI 的能力智能化地识别企业内部的敏感数据，当被调用的时候系统能够识别到、监控到，甚至在后续当定义敏感数据的使用和保护时，就可以为企业内部的政策实施自动化提供了技术和智能化的保障。

4、AutoSQL：因为我们现在要解决的问题是跨混合多云环境实现数据访问的自动化，当写一个传统 SQL 的时候，首先要知道这个数据在什么地方。我们通过 AutoSQL 的技术来实现访问数据的自动化，无须物理地移动这些数据，从而提高了数据查询的速度，也降低了使用数据的人对数据来源所需要的了解。

IBM 把这四个重要的 AI 赋能的 AUTO 的能力都加入到最新的 Cloud Pak for Data 4.0 版本当中。从目前实验室内部做的比对来看，Data Fabric 自动化能力，能够以一半的成本把查询的速度提高 8倍。

朱辉表示：“Data Fabric 是非常重要的技术栈的演进。”

有着百年历史的 IBM，随着时代的变迁也经历过多次转型，而最近他们又处于新的转型期。 

IBM 在这一波转型当中，无论是公司的体系架构、研发还是产品，又回到了科技公司的本质，即影响未来的科技之上。事实上在最近半年，IBM 很多黑科技产品的销量都是前两年的三到四倍。

取得这样的成绩不是没有原因的，首先是 IBM 产品的技术非常领先，并且都能切实帮客户解决实际问题;其次是源于中国客户的需求和认知的提升。

据了解，“12星座”计划主要希望去实现的事情，类似于从很多 IBM 领先的技术点入手，帮助客户在业务场景中产生价值。

由于 IBM 内部有很多产品和解决方案，因此，“12星座”计划对于产品的选择也非常严谨，他们选出的产品首先在业界具有很强的领先性，其次是中国客户所需要的。例如其中被命名为“白羊座”的产品是 LSF，它做超算调度的产品，很受中国客户的青睐。

对于“12星座”计划的愿景，许伟杰希望：“我们希望可以从 IBM 的软件产品的宝库中挑选出 12个能为中国企业快速带来业务价值的产品，看看我们是否可以把这些产品的营收做到比传统主力产品的营收还要多。”

随着 IBM 快速向混合云+ AI 的战略转型，我们发现很多产品或者解决方案的推出都极具针对性，比如 Cloud Pak for Data，就加入了具有 AI 属性的 Data Fabric。Data Fabric 的出现，最终会助力企业在庞大纷杂的数据风暴中，寻找到最大的价值。

我们可以预见，随着新兴技术不断演进，越来越多企业会享受到混合云和 AI 技术带来的红利。就像朱辉在采访时说的一样：“让数据更公开、更民主、更安全地被使用，让更多的用户和企业充分享受到数字时代下数据带来的红利。”

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