摘要：当云计算以其当前的形式可用时（即从具有几乎无限容量的专门设计的数据中心按规模提供服务堆栈），IT部门开始转向成为一家内部数字服务提供商，在透明度、灵活性和成本控制方面具有所有相关优势。这种转变正在继续，甚至在针对特定工作负载或垂直市场需求提供不同的多云选项的情况下加速发展。

    当云计算以其当前的形式可用时（即从具有几乎无限容量的专门设计的数据中心按规模提供服务堆栈），IT部门开始转向成为一家内部数字服务提供商，在透明度、灵活性和成本控制方面具有所有相关优势。这种转变正在继续，甚至在针对特定工作负载或垂直市场需求提供不同的多云选项的情况下加速发展。
　　
　　然而，由于云计算为所有人提供了公平的竞争环境，因此很难通过使用基本上成为商品化基础设施的东西来找到竞争优势。业务挑战是更智能地使用云计算基础设施的可用性。云计算优势源于最新的人工智能和机器学习技术带来的新机遇。
　　
　　智力需要极端的技术大脑
　　
　　有人说，数据是愚蠢和丰富的，但情报是罕见和珍贵的。更重要的是，随着时间的推移，新数据会快速生成，数据的智能变得更难以及时捕获。
　　
　　如今，和以前一样，数据是智能业务决策的原材料。改变的是，解决了实时数据访问不佳和数据质量差的问题。
　　
　　智能城市和智能建筑等新的数字景观正在提供越来越多的数据。这将越来越多地生成并实时到达云端。
　　
　　同时，需要大量数据才能有效的人工智能和机器学习模型在识别可用数据方面变得更加智能。人工智能模型需要扩展容量以捕获、摄取和分析数据。但他们也需要接受适当的培训。
　　
　　要提取智能以指导正确的业务操作，需要结合领域专业知识、数据聚合技术、融合和部署技术、正确的人工智能和机器学习培训模型以及正确的方法。
　　
　　智能数据
　　
　　每个部门都在根据新数据而变化。零售商实时收集在线和店内消费者数据，以合并数字和物理互动，使购物成为个人体验。考虑购物者的智能货架，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）体验以优化购物者和供应链，并在后端实现当天交货。
　　
　　金融服务公司正在使用实时数据生成单个客户视图。广播、媒体和娱乐以及电信公司都在使用实时数据提供定制服务和有针对性的内容。
　　
　　制造业和农业
　　
　　没有什么比食物供应更重要的了。然而，尽管实现了机械化，农业作为一个产业已经有几百年没有发生根本性的变化，因为情报一直被锁定在生产商的头上。现在，通过传感器数据测量湿度、氮含量和监测害虫和天气等环境条件，农作物可以被喂养、浇水和保护以实现最佳生长，并在正确的时间收获以获得最佳产量。这是使用智能数据完成的。
　　
　　另一个智能化的主要例子是从数据的正确捕获和分析中得到应用，这就是在制造行业中。制造商不断努力通过简化从供应链到生产到交付的流程来降低成本和提高生产率。
　　
　　现在，通过对制造过程的数字描述，可以使用从原材料生产商到零件生产的整个供应链生成的实时数据，从准时交货的物流到捕获机器传感器数据（工业物联网）工厂推动精益生产。
　　
　　其效益包括根据环境或市场条件调整生产产量，精简先进的工厂生产线运营和基础设施管理。从工厂的预测性维护到削减能源成本，从库存控制到准确的销售预测预测，一切都可以通过智能数据实现。
　　
　　低成本的云计算基础设施接入、数据生成和消费的持续繁荣以及人工智能和机器学习平台将变得越来越智能，这些都在重塑所有企业和行业。通过正确的方法，企业可以开始使用智能数据做出更快更明智的决策。
　　
　　编辑：Harris