今天，IBM 在下一代 IBM Cloud Pak® for Data 中引入了智能数据概念。
企业希望使用数据来推动数字化转型，但他们面临着来自不同数据存储、位置、云以及在某些情况下来自不同供应商的爆炸式数据量。因此，如果没有有效地整合、转换和编排数据，就无法产生有意义的价值。此外，当企业从混合、多云和多供应商环境连接和交付数据时，他们必须遵守与数据相关的法规和政策，有时是在多个司法管辖区。
以前，试图连接和交付数据以构建数据平台需要手动集成开源和单点解决方案；但是，管理多个工具和解决方案既复杂又麻烦。但是有一个更好的解决方案可用——一个洞察平台，它在混合云中提供完整的管理体验，为面向业务的人工智能 (AI) 捕获、探索、准备、管理、治理和服务 PB 级数据。
目前，IBM 已在下一代 IBM Cloud Pak for Data 中引入了 Smart Data 概念。数据是一种新兴架构，旨在解决混合多云数据环境带来的数据挑战。使用自动化和集成增强、联合治理和元数据激活等技术，数据架构支持分布式环境中数据的动态和智能编排，创建一个即时可用信息网络，为企业发展提供动力。
什么是数据？
数据定义为“利用数据湖、数据仓库、NoSQL、事务分析()等数据平台，以自助、智能、安全的方式整理各种数据源，提供系统的一、信任并全面了解客户和业务数据，以支持应用程序和洞察力。” 借助数据，企业可以管理快速增长的数据量和复杂性，提供面向业务的数据，获得更深入的洞察力，并帮助提高竞争力。预测：“到 2024 年，利用主动元数据丰富和交付动态数据的组织可以减少集成数据交付时间缩短 50%，数据团队生产力提高 20%。”
数据模式的主要优点：
保护企业数据：数据将自动化治理整合到数据平台中。在活动元数据的支持下，Data 确保为所有数据访问自动实施策略，从而提供高级别的数据保护。
启用可信数据的自助使用：业务用户可以通过单一访问点来查找、理解、创建和利用整个企业的数据。因此，Data 扩展了企业内的角色以访问和使用数据。数据将数据从使用限制中解放出来，并使数据使用民主化。
自动化数据集成并提供单一视图：如前所述，将来自不同点解决方案的数据集成到数据平台的企业必须手动集成数据。数据促进数据的自动集成、转换和编排，以支持分析、业务和人工智能应用程序。
IBM Cloud Pak for Data
如产品发布信息中所述，下一代 IBM Cloud Pak for Data 可帮助客户在混合云环境中构建数据。IBM Cloud Pak for Data 是一个洞察平台ibms力控软件，旨在简化和自动化数据收集、组织和分析。借助 IBM Cloud Pak for Data，企业可以部署数据以加快业务用户实现价值的时间，提高数据驱动运营的生产力，并加强治理和合规性。IBM Cloud Pak for Data 提供最完整的数据。此外，Data 的模块化和可组合特性使客户能够部署适合他们的 Data。IBM 的数据包括一流的知识和治理、隐私和安全、发现和管理以及集成和编排功能。通过整合这些能力， 消除了客户管理和维护多个复杂解决方案以满足数据管理需求的需要。正如 IBM IBV 最近的一份报告中所述，“由于数据提供了新的方法来管理将应用程序、数据、云以及设计和创建它们的人员分开的边界，因此必须理解这个概念。成功取决于能否有效管理这些界限。”
IBM Data 架构帮助团队以智能方式集成企业数据，以便他们能够及时获得洞察力并做出业务决策、改善客户体验、增强竞争优势并加速创新和增长。
