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埃尼亚克BIZON机器学习,智能升级

金秋九月,刚从北京领取了2017年行业最佳产品奖的埃尼亚克软件系统(上海)有限公司的首席营销官潘维先生回到上海的第二天就如约接受了我们的采访,就埃尼亚克获奖产品:BIZON的现状与发展前景做了以下阐述与展望:

问:潘先生,您好,首先祝贺贵公司成功获取2017年行业最佳产品奖,能简单给我们介绍下BIZON的定位与特点吗?

答:谢谢,我想这是专家和市场对我们的认可与鼓励,但毋庸置疑的是我们独特的差异性定位,埃尼亚克的BIZON是针对企业用户提供ITIL与ITSM管理,从类比角度看,ITIL相当于IT部门的ERP,帮助CIO完成对整个IT部门的制度化,流程化的“监,管,控”,美国云服务器 江西电信服务器,目标是提高IT问题诊断的效率,减少IT系统意外中断的发生,建立IT部门的知识库(KM)从根本上提高业务交付的水准。

问:很感谢潘先生的解惑,我们知道在ITIL市场,传统的BMC,IBM,HP等公司早已耕耘许久,近期又异军突起了ServieNOW,请问BIZON与以上诸多厂商的区别在哪里?

答:这个问题很专业,追根溯源,ITIL实施的本质是为了提高IT部门的运维能力,但是如果为了维护ITIL而要持续投入不可预测的人力与时间(譬如CMDB的建设与维护),终将受到IT使用者的排斥,这个问题传统厂商: BMC,IBM,HP一直尝试在解决,但仍然有太大可提升空间,ServieNOW是非常有特色的公司,大胆的抛弃了传统的监控领域,专注于流程管控,但仍然没有解决自动化运维的难题,我们认为,BIZON要解决的问题是将大量需要人工处理的事件,通过机器学习交给系统自动完成,经过一个学习纠错的过程,最终实现绝大部分的IT自动运维,打个比方,原来市场上只有手动挡的汽车,通过机器学习,我们让用户的手动挡变成自动挡。我们的愿景是让IT变得智能

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问:今天的访谈真是让人耳目一新,请问潘先生你们是如何展开机器学习

答:回答这个问题之前,我们可以先参考一个机器学习领域的典范:AlphaGO,在2016年AlphaGO战胜李世石之前,他经历了若干次的修正与迭代,所以,从本质上看,机器学习需要的是通过海量的输入,学习来提升自己,与人不同的是,机器不受心情,睡眠充足与否等外界因素而做出与预定义程序不同的判断,机器学习适用的领域可以延展到医疗,教育,公共事业等诸多行业,我们从最熟悉的IT行业着手开始实践,起始阶段也需要用户提供大量的实践环境,实质就是通过用户的场景与反馈获取经验,再做个类似的比方,BIZON就像一个厨师,初始阶段输入了菜谱之后,还需要许许多多的挑剔的食客提出意见,从而不断调整符合市场标准的菜肴来。

问:谢谢潘先生的比方,今天已经是第二个比喻了,我们注意到公司进门写着:“Make Data Matter”,能不能借这个机会给我们阐述下这句话的含义。

答:很感谢你提出这个问题,我们几个伙伴在工作初期都是在中国惠普度过的,当时让我们对惠普有归属感的原因来自于惠普之道,企业必须有专属文化,就好比每个人应当对自己有计划,可以是工作上的,也可以是对家庭的计划,对于埃尼亚克来说,我们的目标就是让数据具有生命力,排除视频,音频数据,所有的机器数据都是我们专注的领域,韩国云服务器 美国云主机,IT发展这么多年了,但其实IT部门是最不智能的部门,你看销售部门有了CRM系统,管理部门有了ERP,仓储物流部门有了WMS和TMS,唯独IT部门用了一个ITIL还磕磕碰碰的,但这么多年积累下来的故障处理解决方案,迟迟得不到最有效的利用,不是没有基础,而是被忽略,我们希望把这些历史数据通过机器学习,能够让大部分的IT部门智能的自动化解决IT故障,从而把专注点放在与业务的对接上,Make Data Matter,就是给数据赋予生命。

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(2017年行业最佳产品奖)


(责任编辑:梦飞科技)

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