IBM与思科强强联合,发挥IBM Watson和Cisco Spark强大威力,变革人们的工作方式

简介:

2016年7月7日消息,IBM和思科近日宣布,双方将联手整合各自的市场领先技术,彻底改变知识工作者的协作和工作方式。两家公司将一起打造一套基于云的工作场所工具和融入了IBM Watson的应用。

作为变革的一部分,双方会将思科 Spark和思科 WebEx协作工作平台与IBM领先的云协作解决方案(包括IBM Verse和IBM Connections)集成起来,并以IBM认知计算功能为集成系统的基础。

IBM拥有先进的数据分析、Watson、电子邮件及社交解决方案,思科则拥有领先的协作解决方案,包括面向企业的即时通信、会议及呼叫产品,双方此次联手旨在整合各自优势,令协作更加简便。两家公司将联合设计解决方案,充分利用所有类型的数据,帮助人们以更少的时间完成更多工作。通过在任何给定时刻所需的工具、应用、文件或行动,基于员工个人角色、过往工作模式以及目前分配的任务,在适当的环境下提供正确的洞察,从而获得完成工作的最佳方式。

IBM思科联合解决方案以IBM Watson为驱动,以强大可靠的合作伙伴生态系统为支撑,因此新的解决方案将不断涌现。例如,一位理财顾问可以通过思科视频系统与重要投资者会谈,同时IBM Watson服务解决方案会实时提供建议及处理工作,所产生的文件还可以安全地存储在IBM Connections中供后续使用,并通过思科 WebEx分享,以完成无缝交易。

IBM和思科将携手助力企业应对当今快节奏的工作环境。目前,员工的注意力平均每11分钟就转移一次,平均需要25分钟才能重新专注于工作。人们通过更快速地工作来补偿这种注意力转移浪费的时间但却未必有效,还会感受到更大的工作压力、挫折感及时间压力。IBM与思科整合最佳的协作和认知工具,构建以数据为主导的、振奋人心的工作环境,提高工作成效。

IBM协作解决方案事业部总经理Inhi Cho表示:“今天在工作中有许多工具可用,但是有点讽刺意味的是,由于可供选择的工具太多,反而有可能影响员工的工作效率。我们双方拥有丰富的团队协作知识,通过整合各自的优势技术,可以提供培育创新、提高生产率的下一代协作工具。这些解决方案在加入了数据分析和认知技术后,将能够在情境中判断事情的重要性,代表用户采取正确行动。”

整合的IBM和思科解决方案的目标是,代表用户实现工作流程的无缝接合,完成日程安排、记笔记等乏味的工作,在具体工作中主动整合人与内容。

思科高级副总裁兼云协作技术事业部总经理Jens Meggers表示:“思科不断创新,以改进协作体验,现在正是将我们的解决方案提高到一个全新水平的绝佳时机。我们的目标是,开动脑筋,与IBM携手开发下一代协作解决方案。现在,我们能够提供令人惊叹的下一代‘智能协作’,帮助企业在快速发展的数字化世界中有效竞争。”

新的解决方案将包含任何形式的结构化和非结构化数据,无论这些数据是来自本地部署、桌面还是云。这些解决方案提供的应用能够处理成百上千种工作任务,可以寻找、使用和分析所有类型的数据,发现重要的工作流动规律,通过日常活动和互动方式来提供行动洞察。

双方联合开发的解决方案将采用IBM Watson和Connections APIs以及思科 Spark和WebEx APIs,因此它能够处理日常工作任务,例如划分复杂、混乱的协作及通信环境的优先顺序,在用户需要时令其即时访问强大的专业认知数据源。

====================================分割线================================

本文转自d1net(原创)

目录
相关文章
|
分布式计算 资源调度 Kubernetes
[翻译]Spark on MR3——运行 Apache Spark 的新方式
> 此文是对 Spark on MR3 资料的翻译 原文链接:https://www.datamonad.com/post/2021-08-18-spark-mr3/ 代码链接:https://github.com/mr3project/spark-mr3 MR3 是一个通用的执行引擎,原生支持 Hadoop 和 Kubernetes。虽然 Hive on MR3 是主要应用,但 MR3 也可以
556 0
[翻译]Spark on MR3——运行 Apache Spark 的新方式
|
人工智能 Kubernetes 安全
「云市场2019」IBM推动混合云发展,VMware,还有戴尔,HPE和思科
「云市场2019」IBM推动混合云发展,VMware,还有戴尔,HPE和思科
|
开发工具
IBM Watson提供的认知计算服务介绍
IBM Watson提供的认知计算服务介绍
|
SQL 存储 缓存
工作常用之Spark调优【二】资源调优
使用 kryo 序列化并且使用 rdd 序列化缓存级别。使用 kryo 序列化需要修改 spark 的序列化模式,并且需要进程注册类操作。
191 1
工作常用之Spark调优【二】资源调优
|
SQL 存储 分布式计算
工作常用之Spark调优【一】
Spark 3.0 大版本发布, Spark SQL 的优化占比将近 50% 。 Spark SQL 取代 Spark Core ,成为新一代的引擎内核,所有其他子框架如 Mllib 、 Streaming 和 Graph ,都可以共享 SparkSQL 的性能优化,都能从 Spark 社区对于 Spark SQL 的投入中受益。
224 0
工作常用之Spark调优【一】
|
分布式计算 数据挖掘 大数据
Spark 入门_代码编写方式|学习笔记
快速学习 Spark 入门_代码编写方式
Spark 入门_代码编写方式|学习笔记
|
SQL 分布式计算 Scala
Pandas vs Spark:获取指定列的N种方式
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。 注:此处的Pandas特指DataFrame数据结构,Spark特指spark.sql下的DataFrame数据结构。
616 0
Pandas vs Spark:获取指定列的N种方式
|
机器学习/深度学习 分布式计算 搜索推荐
从跨国投行到开源社区,IBM Spark总工程师Nick Pentreath的传奇经历
最近,随着 2016 机器学习行业应用国际峰会的举办,Pentreath 来到了北京。机器之心受邀对他进行了独家专访,我们一起聊了聊 Spark 的新版本、IBM 的开源精神、不同平台的竞争关系,以及他在高盛的传奇经历,其中不乏爆料和精彩的观点分享。让我们看看 Pentreath 是怎么说的。
128 0
从跨国投行到开源社区,IBM Spark总工程师Nick Pentreath的传奇经历
|
数据采集 存储 分布式计算
工作3年,月薪20k+的大数据开发人员,突然说我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技术开发
“不管国内或全球“新冠”疫情有多严重、还得持续多久,我只想先保住我的工作,如果降薪,我也能在短时间找到待遇更好的下一个东家”。 ——《大数据就业特训营》23期学员李斌 2014年做大数据培训至今,已有5年之多,可以说大数据技术的发展变化速度之快,用“突飞猛进”来说毫不夸张。
工作3年,月薪20k+的大数据开发人员,突然说我不想只做Hadoop、Spark、Flink层面的技术开发
下一篇
无影云桌面