“技術(shù)只是手段，只有客戶成功了，技術(shù)才有存在的價值?！?/p>

IBM近期委托獨立研究公司Harris Poll進(jìn)行全球調(diào)研并發(fā)布的《IBM企業(yè)轉(zhuǎn)型指數(shù)：云現(xiàn)狀》[1]報告顯示，全球77%的受訪企業(yè)已經(jīng)采用了混合云方法，但只有不到1/4的企業(yè)能夠全面管理其混合云環(huán)境；82%的中國受訪高管認(rèn)為，沒有整體的混合云戰(zhàn)略，企業(yè)就無法釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛能。而根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的失敗率高達(dá)84%。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型知易行難，迷霧重重。

IBM 大中華區(qū)客戶成功管理部總經(jīng)理朱輝認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨技術(shù)與非技術(shù)的雙重挑戰(zhàn)。

從技術(shù)角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)的自身企業(yè)級數(shù)據(jù)的質(zhì)量和治理的成熟度有很高的要求，這是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵。如果沒有把數(shù)據(jù)治理作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型當(dāng)中的必經(jīng)一環(huán)，而且是必須要做好的一環(huán)，那很多工作是無法進(jìn)行的。而數(shù)據(jù)治理是與數(shù)據(jù)相關(guān)的項目當(dāng)中難度極高、復(fù)雜度極高、時間跨度極長、投入極大的一類項目，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期碰到的巨大挑戰(zhàn)，甚至是失敗的原因。

從非技術(shù)的角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是在充分釋放數(shù)據(jù)價值和利用人工智能能力的前提下，重新打造一家企業(yè)的過程。如果企業(yè)把數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解成是在現(xiàn)有的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、企業(yè)狀況之下，簡單的利用技術(shù)實現(xiàn)降本增效的過程，那么，從開始的認(rèn)知上就已經(jīng)出現(xiàn)了較高的風(fēng)險。因為很多進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)最后會發(fā)現(xiàn)，他要做的是組織架構(gòu)的調(diào)整，是職位崗位的調(diào)整，是員工技術(shù)技能的轉(zhuǎn)換或改變。因此，文化的、組織架構(gòu)的、流程的改變，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程當(dāng)中碰到的巨大障礙，也是很多企業(yè)最后做不下去的原因?！皳Q句話說，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須要有一個全面的戰(zhàn)略和技術(shù)能力，如果其中某一個點是短板的話，那極有可能成為失敗的導(dǎo)火索?！敝燧x強(qiáng)調(diào)。

這也是為什么IBM做了大量投入，成立售前的車庫創(chuàng)新體驗團(tuán)隊（Client Engineering）和售后的客戶成功管理團(tuán)隊的主要原因。利用IBM獨特的車庫創(chuàng)新方法，幫助客戶在轉(zhuǎn)型初期就能從戰(zhàn)略、組織和文化的層面做好準(zhǔn)備，共同定義出用技術(shù)解決業(yè)務(wù)問題的最小可行性方案，以最小的成本實現(xiàn)規(guī)模化的創(chuàng)新，提高轉(zhuǎn)型的成功率。已經(jīng)采購了IBM技術(shù)的客戶，通過與IBM客戶成功團(tuán)隊技術(shù)專家的共創(chuàng)，能夠開發(fā)更多行業(yè)應(yīng)用場景，實現(xiàn)技術(shù)價值的最大化，同時為行業(yè)貢獻(xiàn)領(lǐng)先的應(yīng)用方案。

例如，在金融行業(yè)，IBM 客戶成功團(tuán)隊助力國內(nèi)某大型股份制商業(yè)銀行，利用新一代應(yīng)用性能管理及可觀測性分析平臺——IBM Observability by Instana APM，有效實現(xiàn)了云上應(yīng)用的可觀測性。

該銀行此前已經(jīng)建立了自主可控的全棧云平臺，支持分布式、云原生、微服務(wù)等技術(shù)，其應(yīng)用也在進(jìn)行云原生化改造和上云。在其分布式、容器化、Kubernetes環(huán)境下，有上百個服務(wù)和上千個實例在運行，運維團(tuán)隊急需理解整個系統(tǒng)當(dāng)中微服務(wù)應(yīng)用間的相互調(diào)用關(guān)系，應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊則需要及時發(fā)現(xiàn)、定位和解決快速迭代和發(fā)布新版本的各種問題。

客戶利用 IBM Instana實現(xiàn)了傳統(tǒng)和云原生環(huán)境下不同技術(shù)棧的自動發(fā)現(xiàn)和監(jiān)控，全面關(guān)聯(lián)相關(guān)信息并定位故障，提供全面的可觀測性。因此，不管是開發(fā)人員還是運維人員，都可以通過 Instana 快速了解當(dāng)前系統(tǒng)和應(yīng)用的運行情況，及時發(fā)現(xiàn)問題、可視化展現(xiàn)問題并快速定位根因。Instana 提供高保真數(shù)據(jù)，可追蹤每一條請求，滿足了客戶對應(yīng)用系統(tǒng)的 360 度無死角監(jiān)控的訴求，可以采集到每一條錯誤調(diào)用，每一筆響應(yīng)時間異常的交易。開發(fā)人員可以通過 Instana 進(jìn)一步對應(yīng)用性能進(jìn)行深度鉆取，定位到具體耗時長的應(yīng)用代碼或者慢 SQL 語句，并最終完成對應(yīng)用性能的調(diào)優(yōu)。

在汽車行業(yè)，延鋒汽車基于IBM Watson Discovery構(gòu)建AI 決策大腦，實現(xiàn)通用訂單到內(nèi)部訂單的自動轉(zhuǎn)換，降本增效。

延鋒國際汽車技術(shù)有限公司是全球汽車零部件供應(yīng)商，在全球20多個國家擁有9家研發(fā)基地，240多個工廠，為全球整車制造商提供汽車零部件的設(shè)計開發(fā)制造。這樣一家企業(yè)，每天收到整車廠和下游廠商的訂單量是特別巨大的。他們需要通過人工根據(jù)經(jīng)驗把通用訂單轉(zhuǎn)為內(nèi)部訂單，每個工廠每天需要兩名工作人員花150分鐘進(jìn)行手工分類。即使在這樣的人工投入下，仍伴隨15%的分類錯誤，給延鋒汽車帶來成本和效率的雙重挑戰(zhàn)。

延鋒汽車?yán)肳atson Discovery強(qiáng)大的自然語言學(xué)習(xí)能力構(gòu)建AI模型，從1.8億歷史數(shù)據(jù)、200多種排列組合、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化文本混合數(shù)據(jù)中，學(xué)習(xí)通用訂單對應(yīng)的內(nèi)部訂單背后蘊藏的規(guī)則，變身智慧大腦，實現(xiàn)運營自動化。實現(xiàn)了全自動執(zhí)行流程，無需人工操作，且訂單分類正確率從85%提升到97%，大大減少了返工時間。

IBM客戶成功團(tuán)隊沒有止步于此，與延鋒汽車一起開發(fā)出新的業(yè)務(wù)場景，利用IBM Cloud Pak for Integration – Aspera構(gòu)建了企業(yè)級文件傳輸解決方案，幫助延鋒汽車的智能制造部門實現(xiàn)降本增效。

為了實時掌握分布在中國和全球240多個工廠眾多車間的零部件庫存使用情況，延峰汽車在各工廠的監(jiān)控攝像頭將千上萬張的實時照片快速地傳回總部。用傳統(tǒng)復(fù)制粘貼的方法來傳輸批量的照片文件，這給延鋒汽車的智能制造部門帶來巨大的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：傳輸速度慢、網(wǎng)絡(luò)延遲明顯或丟包比較嚴(yán)重的情況下，需要多次分批次手工選擇對應(yīng)照片文件進(jìn)行復(fù)制,耗時且容易誤操作；無法斷點續(xù)傳、無法自動重連、無法自定義傳輸速度,無法在不影響核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)向外發(fā)任務(wù)的前提下,充分利用主干網(wǎng)的傳輸帶寬。

IBM Cloud Pak for Integration中的Aspera組件可提供高速安全可靠的文件傳輸解決方案。在總部搭建Aspera服務(wù)器,在分部工廠車間搭建Aspera客戶端。部署IBM Cloud Pak for Integration - Apsera組件后，延鋒汽車的傳輸速度平均提高了10倍，不僅避免了漫長的人工等待時間和人工復(fù)制粘貼的誤操作，還實現(xiàn)了斷點續(xù)傳和自動重連，并且可以動態(tài)配置傳輸帶寬和限速，在不影響ERP核心系統(tǒng)性能的前提下而最大程度上提高實時監(jiān)控文件的傳輸效率。

在政府水利行業(yè)，IBM車庫創(chuàng)新體驗團(tuán)隊與客戶成功團(tuán)隊一道，攜手上海水利科技和同濟(jì)大學(xué)土木工程專家，利用IBM Watson Discovery構(gòu)建水利工程知識庫，打造高效的智慧工地，為構(gòu)建國家水利行業(yè)“大江大河大湖數(shù)字孿生、智慧化模擬和智能業(yè)務(wù)應(yīng)用”貢獻(xiàn)力量。

國家“十四五”新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃提出，要推動大江大河大湖數(shù)字孿生、智慧化模擬和智能業(yè)務(wù)應(yīng)用建設(shè)。長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要等，都對數(shù)字孿生流域建設(shè)提出了更加具體明確的要求。上海水利科技響應(yīng)水利部號召，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主線，與IBM以數(shù)字化場景、智慧化模擬、精準(zhǔn)化決策為總體路徑，共同探索以數(shù)據(jù)與AI賦能的數(shù)字孿生水利工程建設(shè)。據(jù)此，上海水利科技提出了兩個應(yīng)用場景，即構(gòu)建智慧大腦提高工作效率和構(gòu)建水利樞紐工程安全模型。

首先是工作效率，水利建設(shè)是一個龐大的工程，需要遵守嚴(yán)格的流程，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)理論做支撐。各種類型的文檔及文本數(shù)據(jù)涉及到很多業(yè)領(lǐng)域，使得信息查詢耗時耗力。尤其當(dāng)工程人員在工地上時，特別困難。通過使用IBM Cloud Pak for Data、IBM Watson Discovery Cartridge解決方案所提供的智能文本搜索、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測技術(shù)，水利科技為工程人員提供了統(tǒng)一平臺，在一個整體視圖中搜索與訪問所需文檔信息。通過簡單關(guān)鍵字輸入，就可以實現(xiàn)從眾多非結(jié)構(gòu)化文檔（如PDF和圖片）中快速定位信息。利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型輔助文檔分類和標(biāo)注，為文檔提供建議。借助自然語音處理（NLP）技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從文本中提取有效信息，幫助工程人員高效獲取知識，輔助水利工程建設(shè)智慧決策。

同時，安全是工程建設(shè)的核心要素，水利工程需要依托實景三維模型和有限元計算模型作為數(shù)據(jù)模型資產(chǎn)，對大壩及其圍堰結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，通過采集和管理水利工程的多維監(jiān)測數(shù)據(jù)?；贗BM Cloud Pak for Data，運用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在傳統(tǒng)土木工程模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建水利樞紐工程安全模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型優(yōu)化和在線推演預(yù)測，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)變形預(yù)測及異常監(jiān)測預(yù)警等實時應(yīng)用，從而實現(xiàn)工程安全分析預(yù)警、綜合決策等上層業(yè)務(wù)。

在信息技術(shù)行業(yè)，IBM助力上海寶信軟件信息服務(wù)事業(yè)本部實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控管理現(xiàn)代化，賦能核心系統(tǒng)穩(wěn)定運行、高效運維。

上海寶信軟件信息服務(wù)事業(yè)本部所屬的寶信軟件是中國寶武集團(tuán)下屬IT企業(yè)，也是IBM長期的ESA合作伙伴，歷經(jīng)40余年發(fā)展，致力于推動新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新。在他們的解決方案里，現(xiàn)代化數(shù)據(jù)庫架構(gòu)采用了Db2+HADR（Highly Available Disaster Recovery)等高可用部署方式，在高質(zhì)量的保證數(shù)據(jù)庫運維7*24不間斷穩(wěn)定運行遇到了很大的挑戰(zhàn)。

寶信軟件信息服務(wù)事業(yè)本部借助IBM Db2 Data Management Console（DMC），這一集監(jiān)控配置和性能調(diào)優(yōu)于一體的原生工具，為數(shù)據(jù)庫運維人員提供智能化的專家建議。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、SQL、RESTful API等技術(shù)，實時監(jiān)控企業(yè)內(nèi)多版本多架構(gòu)的數(shù)百個DB2數(shù)據(jù)庫，分析問題并提出自動修復(fù)和優(yōu)化建議。通過實時監(jiān)控跟蹤數(shù)據(jù)庫各種指標(biāo)，通過智能警報，將DB2數(shù)據(jù)庫的問題及時通知運維人員和數(shù)據(jù)庫管理員（DBA），并輔助根因分析，提升分析和解決問題的效率，并提供大量針對工作負(fù)載性能問題的分析和建議調(diào)整方案，簡化運維人員和DBA的工作。

寶信軟件通過提升自身運維服務(wù)和云服務(wù)的核心競爭力，可以更好地服務(wù)其各個行業(yè)的終端客戶。未來，IBM也將繼續(xù)攜手寶信軟件這樣的“老伙伴”，一起邁向新征程。

朱輝強(qiáng)調(diào)，技術(shù)只是手段，只有客戶成功了，技術(shù)才有存在的價值?！拔覀円^續(xù)把IBM最新的技術(shù)能力落到客戶具體的業(yè)務(wù)場景中去，和客戶以及他們的合作伙伴攜手共同創(chuàng)新，解決他們的業(yè)務(wù)問題，實現(xiàn)他們他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。未來，IBM會更加清晰地把技術(shù)和產(chǎn)品價值傳遞給客戶，攜手共創(chuàng)解決客戶的實際問題，積極應(yīng)對不確定的環(huán)境，攜手共創(chuàng)一個可持續(xù)的未來?！?/p>

[1]研究方法：由Harris Poll 代表 IBM 在 12 個國家（美國、加拿大、英國、德國、法國、印度、日本、中國、巴西、西班牙、新加坡、澳大利亞）進(jìn)行在線調(diào)查，時間為 2022 年 6 月 8 日至 7 月 17 日。該調(diào)查是針對年收入超過 5 億美元的公司中的 3014 名 IT 和業(yè)務(wù)專業(yè)人士進(jìn)行的，他們對其組織的云戰(zhàn)略有深刻了解?！禝BM 轉(zhuǎn)型指數(shù)：云現(xiàn)狀》是綜合了針對 9 個云計算相關(guān)維度的 25 個以上不同格式題庫，由行業(yè)專家提供信息輸入的數(shù)據(jù)而制定的。

關(guān)于 IBM

IBM是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過175個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000家政府和企業(yè)實體依靠IBM混合云平臺和紅帽O(jiān)penShift快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是IBM業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。