金秋九月，剛從北京領取了2017年行業最佳產品獎的埃尼亞克軟件系統（上海）有限公司的首席營銷官潘維先生回到上海的第二天就如約接受了我們的采訪，就埃尼亞克獲獎產品：BIZON的現狀與發展前景做了以下闡述與展望：

問：潘先生，您好，首先祝賀貴公司成功獲取2017年行業最佳產品獎，能簡單給我們介紹下BIZON的定位與特點嗎？

答：謝謝，我想這是專家和市場對我們的認可與鼓勵，但毋庸置疑的是我們獨特的差異性定位，埃尼亞克的BIZON是針對企業用戶提供ITIL與ITSM管理，從類比角度看，ITIL相當于IT部門的ERP，幫助CIO完成對整個IT部門的制度化，流程化的“監，管，控”，美國云服務器 江西電信服務器，目標是提高IT問題診斷的效率，減少IT系統意外中斷的發生，建立IT部門的知識庫（KM）從根本上提高業務交付的水準。

問：很感謝潘先生的解惑，我們知道在ITIL市場，傳統的BMC，IBM，HP等公司早已耕耘許久，近期又異軍突起了ServieNOW，請問BIZON與以上諸多廠商的區別在哪里？

答：這個問題很專業，追根溯源，ITIL實施的本質是為了提高IT部門的運維能力，但是如果為了維護ITIL而要持續投入不可預測的人力與時間（譬如CMDB的建設與維護），終將受到IT使用者的排斥，這個問題傳統廠商： BMC，IBM，HP一直嘗試在解決，但仍然有太大可提升空間，ServieNOW是非常有特色的公司，大膽的拋棄了傳統的監控領域，專注于流程管控，但仍然沒有解決自動化運維的難題，我們認為，BIZON要解決的問題是將大量需要人工處理的事件，通過機器學習交給系統自動完成，經過一個學習糾錯的過程，最終實現絕大部分的IT自動運維，打個比方，原來市場上只有手動擋的汽車，通過機器學習，我們讓用戶的手動擋變成自動擋。我們的愿景是讓IT變得智能。

問：今天的訪談真是讓人耳目一新，請問潘先生你們是如何展開機器學習的

答：回答這個問題之前，我們可以先參考一個機器學習領域的典范：AlphaGO，在2016年AlphaGO戰勝李世石之前，他經歷了若干次的修正與迭代，所以，從本質上看，機器學習需要的是通過海量的輸入，學習來提升自己，與人不同的是，機器不受心情，睡眠充足與否等外界因素而做出與預定義程序不同的判斷，機器學習適用的領域可以延展到醫療，教育，公共事業等諸多行業，我們從最熟悉的IT行業著手開始實踐，起始階段也需要用戶提供大量的實踐環境，實質就是通過用戶的場景與反饋獲取經驗，再做個類似的比方，BIZON就像一個廚師，初始階段輸入了菜譜之后，還需要許許多多的挑剔的食客提出意見，從而不斷調整符合市場標準的菜肴來。

問：謝謝潘先生的比方，今天已經是第二個比喻了，我們注意到公司進門寫著：“Make Data Matter”，能不能借這個機會給我們闡述下這句話的含義。

答：很感謝你提出這個問題，我們幾個伙伴在工作初期都是在中國惠普度過的，當時讓我們對惠普有歸屬感的原因來自于惠普之道，企業必須有專屬文化，就好比每個人應當對自己有計劃，可以是工作上的，也可以是對家庭的計劃，對于埃尼亞克來說，我們的目標就是讓數據具有生命力，排除視頻，音頻數據，所有的機器數據都是我們專注的領域，韓國云服務器 美國云主機，IT發展這么多年了，但其實IT部門是最不智能的部門，你看銷售部門有了CRM系統，管理部門有了ERP，倉儲物流部門有了WMS和TMS，唯獨IT部門用了一個ITIL還磕磕碰碰的，但這么多年積累下來的故障處理解決方案，遲遲得不到最有效的利用，不是沒有基礎，而是被忽略，我們希望把這些歷史數據通過機器學習，能夠讓大部分的IT部門智能的自動化解決IT故障，從而把專注點放在與業務的對接上，Make Data Matter，就是給數據賦予生命。

（2017年行業最佳產品獎）