IBM以“全”布局大數據推進行業實踐

本刊記者 | 李璐

IBM以“全”布局大數據推進行業實踐

本刊記者 | 李璐

對于能力涵蓋咨詢、服務、軟件、硬件各方面的IBM而言，將不同領域的實力整合并提供端到端完整的解決方案給企業，正是其以“全戰略”贏取市場支撐的體現。

IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠

大數據作為ICT重要趨勢，已經成為炙手可熱的產業領域，同時企業也開始制定大數據戰略，現實世界的成功案例也日益增多。近期，IBM在華展示了其在大數據時代的能力。

重塑大數據價值體系

IBM公司表示，將以“智慧的分析洞察”為核心推進在華的大數據戰略，整合“大數據平臺”和“大數據分析”兩大實力，構建完整的大數據價值體系。

一方面通過收購，一方面通過研發創新，IBM已為大數據價值體系做足技術儲備。在上個月，IBM宣布收購提供自動服務業務分析軟件的Star Analytics的軟件資產；在2012年完成了5筆涉及大數據及分析領域的收購；自2000年到現在，IBM在大數據及分析領域收購了超過35家公司。另一邊，據IBM方面透露IBM每年在大數據及分析領域研發方面投入30～40億美元；在中國，從2012年開始的連續3年內，IBM計劃投資超過3億人民幣，用于在進行大數據及分析的研發與推廣。

事實上，對于能力涵蓋咨詢、服務、軟件、硬件各方面的IBM而言，將來自各領域的實力整合并提供端到端完整的解決方案給企業，正是其關鍵優勢，同時也是企業所需要的。而這也正是目前IBM在大數據領域希望以“全戰略”贏取市場的支撐。IBM預測，到2015年IBM在大數據分析方面的收入將有望達到160億美金。

IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠表示：“IBM正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的IT模式。同時，IBM相關產品和服務覆蓋了大數據相關領域的各個階段、各個領域。”

五類方案實踐大數據

大數據被用于承載諸多類型的概念，包括海量數據、實時數據、社交媒體分析、下一代數據管理能力等，但在國內知名大數據學者、電子科技大學計算機互聯網中心主任周濤博士看來，對于企業，大數據不應僅僅局限于技術領域，而應成為一項業務上需要優先考慮的任務，“因為它能夠帶來全球整合經濟時代商業模式的巨大變革”。

目前業界已經從對大數據重要性的認識階段，發展到實踐大數據的必要性的戰略實施階段。對于廠商，如何幫助企業IT部門及業務部門了解大數據應用環境，并贏取大數據為企業帶來的商業價值？IBM認為可以從五大類業務需求幫助企業進行大數據落地實踐。

一是對于客戶服務、保險、汽車、維修、醫藥等行業，其需要儲備大量知識庫，而繁雜的解答手冊和知識系統會造成重復查詢，導致系統延遲和成本上升。對此可以利用大數據探索實現信息庫的充實。

二是電信、零售、旅游、金融服務和汽車等行業將“快速抓取客戶信息從而了解客戶需求”列為首要任務，所以可以利用增強360度全方位客戶視圖實現客戶交互改進。

三是針對制造、能源、公共事業、電信、旅行和運輸等行業，其需要時刻關注突發事件、通過監控提升運營效率并預測潛在風險，可以利用運營分析實現運營優化。

四是當企業需要通過全新大數據技術增強現有數據倉庫基礎架構的價值，實現結構化、非結構化和流式數據傳輸、低時延、和查詢的需求，又確保有效利用預測分析和商業智能實現性能和擴展時，可以利用數據倉庫擴充實現IT效率和規模效益提升。

五是對于政府、保險等行業企業亟待利用大數據技術補充和加強傳統的安全解決方案，分析新數據，可以利用安全性和智能擴展以實現犯罪防范。

與此同時，IBM還最新發布大數據白皮書《分析：大數據在現實世界中的應用》，對期望在大數據時代掘金的企業提供一定的指導意義。

IBM大數據白皮書指導行業實踐

近期，IBM商業價值研究院和牛津大學賽德商學院共同撰寫發表針對“大數據”的調研白皮書《分析：大數據在現實世界中的應用》。

實踐“大數據”的五大驅動因素

該報告調查顯示，各類組織目前開展的大部分大數據項目都旨在改善客戶體驗。49%的組織將“以客戶為中心”列為實踐大數據的首要任務，18%的受訪者把優化運營列為首要目標。其它應用則主要集中在風險和財務管理（15%）、實現新業務模式（14%）以及員工協作（4%）。

內部數據：大數據的主要來源

超過一半的受訪者把內部數據視為“大數據”的主要來源。這表明企業正在采取一種注重實效的方式開展“大數據”工作，也顯示出其內部系統中仍有巨大的價值尚未得到開發。

外部數據：尚未得到充分利用

在所有推行“大數據”項目的組織中，目前正在對社交媒體等外部數據源進行數據收集和分析的組織還不到一半。其中一個原因是很多組織難以應對和駕馭某些數據類型所固有的不確定性，例如天氣、經濟、或者社交網絡所反映的人的情緒和真實想法。另外一個原因是技能缺口，對大部分組織來說，掌握先進的新型數據分析能力仍然是從大數據中獲得價值的重大挑戰，比如傳感器數據、地理空間數據、圖像和視頻等非結構化數據和流數據。

大數據采用情況

四分之三的受訪者（76%）目前正在開展“大數據”項目開發工作，但大部分受訪者（47%）當前仍處于早期規劃階段，同時也有28%的受訪者正在開發試點項目或已經實施了兩項甚至多項“大數據”解決方案。還有近四分之一（24%）的受訪者尚未著手開展“大數據”活動。

分析：實踐大數據的核心能力

實踐“大數據”的大部分組織都是從運用核心分析能力分析結構化數據入手的，例如查詢和報告（91%）以及數據挖掘（77%）。有2/3的受訪者表示其所在組織采用了預測建模技術。但“大數據”也要求組織具備分析半結構化和非結構化數據的能力，其中包括各種全新的數據類型。