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借AI之梯冲上混合云霄
企业在建设AI中，通常会面临三大挑战：数据的复杂性、人才的匮乏和可信任的AI。为了帮助企业加速让AI冲上混合云霄，IBM提出了AI之梯路线图，将AI战略分解为收集数据、组织数据、分析数据、将AI注入企业业务流程四个阶段。
AI基石和燃料-释放数据价值
如果要运用好AI的潜能，需要使用来自多源的数据，支持最好的工具和框架，并在多种环境中运用模型。然而，绝大部分人工智能应用的失败都是源于数据准备和整理的失败，而不是模型本身。人工智能模型的成功需要企业先能成功地收集和整理数据。AI之梯方法论前三步也是围绕数据展开，通过统一地数据收集、整理和分析，让企业简化和自动化将数据转化成洞察的过程。
派迩：以CPLEX为求解器，重塑国际航空业务决策流程
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派迩：以CPLEX为求解器，重塑国际航空业务决策流程
派迩利用其独创的机组半环优化技术并结合规范性分析解决方案IBM ILOG CPLEX Optimization Studio，为客户解决四大难题，实现了空勤的全生命周期管理服务。
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整合的企业绩效管理平台
如今企业仍然采用传统的基于电子表格的手工流程，效率低下，无法满足快速变化的业务需要。IBM Planning Analytics是可以快速部署、灵活应变、功能强大的企业绩效管理平台，满足企业各部门的计划与分析需求。
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通过智能数据编目和数据湖治理提供直接用于业务的数据
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通过智能数据编目和数据湖治理提供直接用于业务的数据
IBM Watson Knowledge Catalog提供用于数据发现、数据编目、数据质量和治理的机器学习 (ML) 目录，帮助用户快速发现、整理、分类和共享数据资产、数据集和分析模型，解决数据湖挑战。
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使用IBM Cloud Pak for Data DataStage实时为AI交付业务就绪数据
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使用IBM Cloud Pak for Data DataStage实时为AI交付业务就绪数据
IBM InfoSphere DataStage是一款超越 ETL交付可信业务就绪数据功能的市场领先数据集成解决方案，可提供可扩展的多云数据集成和交付解决方案，以确保实时使用可信的业务就绪信息。
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AI应用有方-加速人工智能和自动化
在AI之梯的“注入”阶段，人工智能被运用到整个企业实践中。企业需要把人工智能引入到各个部门和多种流程中，包括薪资、客户关怀到市场推广，再到进行预测、自动化和优化，从而帮助提升企业的业务能力和范围。
IBM Cloud Pak For Data产生的预期总体经济影响
2020年对于人工智能将是“轻尝试，重实施”的一年，专注于正确的战略、技能、治理、数据和工具的公司将独占鳌头。本报告是Forrester Consulting开展“新技术：预期总体经济影响”研究，考察企业部署IBM Cloud Pak for Data可能实现的预期投资回报率。
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Db2 人工智能 (AI) 数据库
随着数据量和数据类型不断增加，企业需要使用新的专业知识、流程和基础架构来推动转型。IBM Db2内置的机器学习和 AI 特性，帮助企业更容易实现AI驱动工作负载升级和工作流程改进。
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新奥集团聚焦AI中台建设打造企业智慧大脑，解放员工双手
新奥集团通过IBM RPA打造了自动化财务机器人“小奥助理”，解放了大量重复性、流程性的劳动力。而后，利用Watson Assistant与Watson Discovery等技术，深入AI自动化平台的建设，实现了员工自助服务、客户自助服务、虚拟员工助理、专家助手四大业务场景。
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AI 赋能明源云科技,打造地产行业数据中台
明源云采⽤了IBM嵌⼊式解决⽅案合作模式，全⾯打造地产⾏业顶尖的企业级投资收益和预算管理解决⽅案，持续为地产⾏业客户的智慧运营和数字化创新赋能，助⼒企业效益的全⾯提升并取得真正业务价值,使得企业规模与利润迅速突破。
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数据与人工智能课程
人工智能的道路上阻碍重重，如何快速掌握数据，并加以分析为业务决策带来价值？51CTO携手IBM，推出免费的数据与人工智能课程，
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