全球IBM副总裁暨大中华区云端运算事业部总经理张永健表示, 随着大数据逐渐成为企业需要妥善利用的天然资源, 带动企业日益注重数据运用及管理, 一波数据经济时代俨然形成. IBM持续致力精进数据科学发展, 借由IBM DSX企业级数据科学协同分析平台, 提供各种数位通路的数据进行整合分析与留存管理; 而该平台更聚焦于使用者体验, 透过各种开源工具与分析方法, 让使用者依照个人技能背景选择模型建构方式, 一举获得德国红点设计大奖之用户体验奖项的肯定. IBM进一步将此先驱技术引入台湾, 携手Lenovo布局在地数据平台的架构规划, 实际导入与应用管理, 协助企业将海量数据快速转换成资讯洞察, 萃取出其中的创新商业价值, 以因应未来市场需求.
Lenovo表示, 集团多年布局台湾数据中心市场, 看见在地企业对于机器学习, 深度学习等AI数位转型需求. Lenovo数据中心业务集团台港韩区总经理梁俊钊表示, 此次双方策略合作, 将IBM DSX企业级数据科学协同分析平台运行于Lenovo服务器环境, 打造软硬整合的黄金组合产品, 透过一套弹性且安全的数据平台IT系统, 协助台湾企业轻松掌握创建AI演算模型的诀窍; 同时也借由Lenovo强大的在地经销联盟资源, 提供最完善的通路与谘询, 以因应各产业的AI创新应用, 加速形塑台湾AI生态圈.
IBM指出, 目前许多台湾企业对于机器学习与深度学习等AI模型的建置较为生疏, 因此IBM DSX平台与Lenovo ThinkSystem服务器的策略整合便可协助企业解决模型创建, 模型预测准确度, 演算法保存等各项数据科学的挑战. IBM DSX平台内建各色开放原始码R, Scala, Python, 以及热门的Spark MLlib, TensorFlow, Caffe开发框架, 让使用者可自由选择工具与分析法建构模型. 例如, 统计专家可透过视觉化的Flow来创建模型, 而程式编写高手则可透过各种开放程式码工具来达到更弹性, 更深入的客制化分析.
IBM进一步表示, AI演算模型的运行过程常会随着长时间的数据增加, 造成预测失准, 但IBM DSX平台透过Jupyter Notebook以专案方式传承分析资产, 将模型背后的演算法, 公式与跨部门所提供的数据完整留存于系统中, 而且模型分析结果则可采用Model Management持续管理与监控模型的准确度和健康状况, 让使用者能随时掌握模型预测的稳定性.
此外, 业者认为, 在建置AI模型过程中, 数据科学家与软体工程师往往无法掌握相应的硬体设备需求, 因此透过IBM与Lenovo整合双方软硬体优势, 建构平台运行IT环境于Lenovo ThinkSystem服务器上, 能完善配置其中的CPU, GPU, 存储器等硬体条件, 且预先经过模型测试与错误环节验证, 简化企业后续部署设备所需的时间与步骤. 再者, Lenovo也因应企业需求各异, 提供客制化硬体服务方案, 借由横向扩充等方式扩充服务器数量, 协助台湾企业实现灵活且弹性的转型布局, 加速台湾AI普及化.
而为助台湾企业加速落实创新与转型, Lenovo亦串连联强, 精技等多家在地经销商伙伴, 借此广大经销通路联盟阵线, 在全台推广可运行IBM DSX数据解决方案的基础版与进阶版ThinkSystem服务器. 初期优先瞄准制造, 金融及教育等三大产业, 协助其快速上手AI演算模型架构, 落实数据创新价值, 全面启动数据科学与认知科技的致胜关键力.