IBM：应对大数据挑战的十大绝技

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       IBM提供了一系列平台应对大数据带来的三方面挑战——大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)。无论是能源公司分析气象数据，还是司法机构在众多视频资料中分析有价值信息，亦或是银行为审查资产判别客户级别分析多年的交易数据。IBM大数据平台，都可以帮助企业将数据当成战略资产进行管理。IBM研究机构在大数据领域工作有超过3年时间，目前已经拥有100个大数据项目客户。在商业分析领域IBM已经投入巨资140亿美元——其中包括24项收购以及集聚了8000名分析顾问。

　　IBM管理人员表示，IBM的这些丰富经验的强大实力，可以帮助客户利用已有系统和资源，开发和设计大数据战略。根据近的财务报表中，商业分析收入增长19%，远超去年同期。

　　此外，IBM还在上月拉斯维加斯召开的会议上，宣布推出了跨多个平台的数据和业务分析技术产品，它们涵盖了移动设备到数据中心再到SmartCloud的方方面面。通过这些新产品，任何一个企业的员工都可以通过它们搜寻Twitter资讯、Facebook职位、天气预报、地理数据和视频等非结构化数据，从而使得这个过程成为日常工作的一部分。

　　下面，我们为大家介绍IBM应对大数据时代下挑战的十大优势：

　　一、大数据分析历史机遇

　　每天产生的数据相当于2.5 quintillion(quintillion，10的18次方)，其来源包括传感器、移动设备、在线交易、社交网络等。鉴于信息量巨大，迫切需要有高效的大数据管理解决方案。根据IBM的调查发现，83%的CIO认为商业智能分析逐渐成为企业的高战略，而71%的市场总监表示企业还没有准备好如何应对大数据爆发。这，无疑给IBM提供大数据解决方案带来了巨大历史机遇。

　　二、云时代已经来临

　　IBM的数据分析解决方案既面向移动市场，也包括日益流行的云计算环境，为各类用户提供了多种分析大数据的解决方案。SmartCloud中新一代的BigInsights软件，可以帮助客户分析海量的非结构化数据。针对iPad的解决方案Cognos，可以提供触摸方式在线和离线状态下的数据分析。

　　三、消费者情绪

　　了解消费者需求，这对于任何一个行业的企业来说都至关重要。随着Facebook用户数突破10亿大关、Twitter每天1.4亿条帖子，人们可以对这些在线内容进行实时监测和分析，从而制定相应的产品和服务推广方案。IBM研究发现，球95%的大企都认为，贴近用户心声十分重要。南加州大学嫩伯格创新实验室和IBM合作，研究使用先进分析软件的社交媒体项目，从而了解世界潮流。该大学实验室采用了IBM社会分析技术分析数以百计的tweets，从而编制社会信息指数。

　　四、工作中分析

　　在工作中的分析，可以通过挖掘大数据的分析了解消费需求，获得相关数据，帮助组织作出关键业务决策，提高业务水平。

　　五、智慧能源

　　维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场佳的地点。以往需要数周的分析工作，现在需要不足1小时便可完成。

　　六、智慧通信

　　XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

　　七、智慧医疗

　　Seton Healthcare是采用IBM新沃森技术——医疗保健内容分析预测的个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

　　八、智慧商业运营

　　辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。

　　九、大数据培训

　　IBM正在帮助人们进行大数据方面的技能培训。 在2011年IOD大会上，IBM宣布推出BigDataUniversity.com网站，用户可以在这个平台上学习Hadoop、流计算、开源软件开发和数据库管理技术方面的知识。IBM正在与世界各地的200多所高校制定课程，并提供相关培训和业务分析的技术支持。此外，IBM还在1200网站、38个创新中心以及在线数据管理平台上，提供球免费的技能训练营。

　　十、源源不断的社会动力

　　IBM公司官员表示，商业、科学和社会前进的更大动力将来自通过、实时数据分析的深入洞察。企业可以通过对大数据的分析，找出新的市场，提高企业竞争力，增强企业收益，优化业务流程。IBM研究中心花了三年时间在大数据解决方案上面，与近100个伙伴展开大数据项目合作。