混合环境中如何做到一站式数据管理？ 原创

进入云计算时代，企业一方面要进行快速的业务创新，另一方面还要确保业务安全性和稳定性。为了满足不同类型的业务需求，越来越多的企业都构建了混合基础架构，然而，这对于数据的管理而言则意味着巨大的挑战。

目前，很多企业都是采用不同的产品来满足数据管理过程中的某一需求，而IBM Cloud Pak for Data作为业界唯一的企业级数据与AI平台，能够部署在任意云架构上，并通过统一平台实现全数据资产生命周期的管理和协同，帮助企业构建面向人工智能的信息架构。

IBM Cloud Pak for Data可以帮助企业收集位于本地环境、公有云、私有云等所有位置、所有形态的数据，并把数据存储在数据库和数据湖类型的环境中，进行混合数据管理。同时，通过数据虚拟化，企业无需数据迁移就能够对所需数据进行安全访问。

其中，IBM混合数据管理 Db2 解决方案支持任何类型的数据库或数据仓库、开源软件，可以帮助企业充分利用现有投资，随时随地灵活部署，并随数据架构的演变进行扩展。最新更新的Db2 11.5版本更是嵌入了人工智能及区块链等技术。

面对巨大的数据量，企业需要根据特定的规则和策略对数据进行组织和处理，而数据治理不是只做元数据管理+数据质量管理，更关键的是要建立数据资产目录。对此，IBM Cloud Pak for Data能够支持用户借助机器学习技术获得企业范围内的数据目录，轻松查找所需的数据，为下一步的分析做数据准备。

基于IBM Cloud Pak for Data在数据分析和数据融合层面的强大功能，企业可以分析所有数据信息，提取其中的价值，并嵌入到特定的业务场景或应用程序中。比如，用户可以借助数据科学功能，使用开源编程工具或可视界面构建预测模型，并且只需单击按钮就可以将这些模型部署到生产架构中，通过混合云场景创建强大的AI应用程序。

IBM Cloud Pak for Data有诸多关键应用场景，除了能够加速数据价值化，加快企业向合规性转型，同时还能帮助企业更快地部署及运营AI模型，提升业务成果。基于微服务架构，IBM Cloud Pak for Data还能提高企业架构敏捷性，缩短应用开发时间。

与此同时，IBM Cloud Pak for Data不仅允许不同类型的员工可以在平台上实现高效的协同，还通过创建开放的API架构，使得多组开发人员能够在上面直接进行应用构建。在整个数据或人工智能生命周期中始终维护团队协作、工作流和治理。