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        大數(shù)據(jù)時(shí)代 機(jī)遇?挑戰(zhàn)?

        2012-05-29 08:48:52耿秋孟劍
        中國(guó)新時(shí)代 2012年6期
        關(guān)鍵詞:洞察挑戰(zhàn)智慧

        | 文 · 本刊記者 耿秋 圖 · 本刊記者 孟劍

        越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到了這種挑戰(zhàn):IT 負(fù)責(zé)人和職員無(wú)法有效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理和分析;另一方面,企業(yè)CEO 以及高層管理人員因不能及時(shí)獲得所需的信息,而無(wú)法預(yù)測(cè)出潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),坐等商機(jī)的流失

        2012年5月17日,《中國(guó)新時(shí)代》作為特邀嘉賓全程參與了在北京召開(kāi)的主題為“洞察 優(yōu)于析 智于行”的智慧的分析洞察論壇。在本次大會(huì)上,IBM正式發(fā)布了基于業(yè)務(wù)分析洞察(BAO)理論基礎(chǔ)之上的IBM智慧的分析洞察(Smarter Analytics)戰(zhàn)略,以及幫助企業(yè)將“洞察力”轉(zhuǎn)化為行動(dòng)力,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的“3A5步”智慧分析洞察動(dòng)態(tài)路線圖。

        毫無(wú)疑問(wèn),IBM此舉再次將“大數(shù)據(jù)”的實(shí)戰(zhàn)意義推進(jìn)了一步。近幾年來(lái),“大數(shù)據(jù)(Big Data)”一詞快速升溫,逐漸成為IT網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域熱門詞匯。包括IBM、EMC、甲骨文、微軟在內(nèi)的各大巨頭廠商紛紛跑馬圈地,強(qiáng)勢(shì)進(jìn)入,投入了巨大的資源搶占這個(gè)領(lǐng)域的話語(yǔ)權(quán)。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的快速發(fā)展,主要得益于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。

        事實(shí)上,“大數(shù)據(jù)”并不是一項(xiàng)技術(shù),而是由于不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類而逐漸衍生出來(lái)的一種現(xiàn)象。因此,“大數(shù)據(jù)”在業(yè)內(nèi)并沒(méi)有統(tǒng)一的定義。不同廠商,不同用戶,站的角度不同,對(duì)大數(shù)據(jù)的理解也不一樣。

        一場(chǎng)信息社會(huì)的變革

        然而,最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來(lái)的機(jī)構(gòu)并非IBM, 而是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報(bào)告中指出,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,逐漸成為重要的生產(chǎn)因素;而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。

        麥肯錫的報(bào)告發(fā)布后,大數(shù)據(jù)迅速成為計(jì)算機(jī)行業(yè)爭(zhēng)相傳誦的熱門概念,也引起了金融界的高度關(guān)注。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)本身是資產(chǎn),這一點(diǎn)在業(yè)界已經(jīng)形成共識(shí)?!叭绻f(shuō)云計(jì)算為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問(wèn)的場(chǎng)所和渠道,那么如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn),使其為國(guó)家治理、企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù),則是大數(shù)據(jù)的核心議題,也是云計(jì)算內(nèi)在的靈魂和必然的升級(jí)方向?!?業(yè)內(nèi)人士如是說(shuō)。

        事實(shí)上,全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已意識(shí)到“大數(shù)據(jù)”時(shí)代數(shù)據(jù)的重要意義。包括EMC、惠普、IBM、微軟在內(nèi)的全球IT 巨頭紛紛通過(guò)收購(gòu)“大數(shù)據(jù)”相關(guān)廠商來(lái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)整合,亦可見(jiàn)其對(duì)“大數(shù)據(jù)”的重視。

        IDC研究表明,數(shù)字領(lǐng)域存在著 1.8 萬(wàn)億 GB 的數(shù)據(jù)。企業(yè)數(shù)據(jù)正在以 55% 的速度逐年增長(zhǎng)。ReadWriteWeb表示,如今,只需兩天就能創(chuàng)造出自文明誕生以來(lái)到 2003 年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量?,F(xiàn)代企業(yè)正在經(jīng)歷規(guī)模化、多樣化、高速化的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),“大數(shù)據(jù)”已成為重要的時(shí)代特征。

        IBM全球副總裁兼大中華區(qū)軟件集團(tuán)總經(jīng)理胡世忠表示:“大數(shù)據(jù)正帶來(lái)一場(chǎng)信息社會(huì)的變革。大量的結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及流數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,致使企業(yè)需要重新思考已有的IT模式;與此同時(shí),大數(shù)據(jù)又將推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行又一次基于信息革命的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,使企業(yè)能夠借助大數(shù)據(jù)帶來(lái)的大洞察,獲取更多的商業(yè)價(jià)值和發(fā)展機(jī)會(huì),在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。”

        挑戰(zhàn)?機(jī)遇?

        然而,2011 年的《IBM - 麻省理工斯隆管理學(xué)院評(píng)論》顯示:在對(duì)全球 100 個(gè)國(guó)家及地區(qū)從事 30 個(gè)行業(yè)的 3,000 名高管進(jìn)行的調(diào)查中,有60% 的受訪者表示無(wú)法有效利用所有數(shù)據(jù)。而近期 IBM 對(duì)64 個(gè)國(guó)家及地區(qū)從事 19 個(gè)行業(yè)的 1,700名首席營(yíng)銷官開(kāi)展的最新調(diào)查更是進(jìn)一步體現(xiàn)出了這個(gè)問(wèn)題的嚴(yán)峻性:調(diào)查結(jié)果顯示,71% 的首席營(yíng)銷官表示他們的企業(yè)沒(méi)有做好充分準(zhǔn)備來(lái)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。

        因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的概念聽(tīng)起來(lái)很美好,似乎利用大數(shù)據(jù)的大門在不久的將來(lái)就會(huì)打開(kāi)。但一切并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單。企業(yè)需要的并不僅僅是供應(yīng)商賣出的技術(shù),而是借助他們的專家來(lái)解決海量數(shù)據(jù)。

        SAP商業(yè)智能和內(nèi)存售前經(jīng)理Carl Streatfield說(shuō):“和10-15年前相比,企業(yè)現(xiàn)在的環(huán)境截然不同。”“2005年,人們創(chuàng)造的信息量達(dá)到了150EB,而到2011年,這一數(shù)字達(dá)到了1200EB。這便是大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨。”這樣的數(shù)據(jù)量是巨大的,是IT剛開(kāi)始時(shí)所無(wú)法想象的,不過(guò)企業(yè)必須找到最好的有競(jìng)爭(zhēng)力的方式解決這些數(shù)據(jù)。

        “改變的機(jī)會(huì)存在于信息洪流中。不過(guò)了解數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)成為一大挑戰(zhàn),因?yàn)閿?shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度太快,”Forrester高級(jí)分析師Brian Hopkins說(shuō)。

        越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到了這種挑戰(zhàn):IT 負(fù)責(zé)人和職員無(wú)法有效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地收集、處理和分析;另一方面,企業(yè)CEO 以及高層管理人員因不能及時(shí)獲得所需的信息,而無(wú)法預(yù)測(cè)出潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),坐等商業(yè)機(jī)會(huì)的流失。

        與此同時(shí),也有越來(lái)越多的企業(yè)正在把握“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的機(jī)遇:《麻省理工學(xué)院斯隆管理評(píng)論》和IBM商業(yè)價(jià)值研究院聯(lián)合舉行的2011年新智能企業(yè)全球高管調(diào)查和研究項(xiàng)目指出,2011年,58%的企業(yè)已經(jīng)將分析技術(shù)用于在市場(chǎng)或行業(yè)內(nèi)創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值,這一數(shù)據(jù)比2010年增加了21%。

        毫無(wú)疑問(wèn),“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)同時(shí)擺在了企業(yè)面前。

        從“大數(shù)據(jù)”到“大洞察”

        IBM在此時(shí)提出大數(shù)據(jù)平臺(tái)戰(zhàn)略,其目的顯而易見(jiàn),它正在以自己的優(yōu)勢(shì)瓜分這塊龐大而誘人的蛋糕。IBM表示,IBM智慧的分析洞察將成為企業(yè)成長(zhǎng)轉(zhuǎn)型的重要戰(zhàn)略之一,幫助企業(yè)成功將“大數(shù)據(jù)”挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為機(jī)遇,最終實(shí)現(xiàn)從“大數(shù)據(jù)”到“大洞察”的重大轉(zhuǎn)型及革新?!拔覀兊拇髷?shù)據(jù)平臺(tái)戰(zhàn)略突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)管理理念,為企業(yè)組織提供實(shí)時(shí)分析信息流和因特網(wǎng)范圍信息源的能力,實(shí)現(xiàn)更為經(jīng)濟(jì)高效的大數(shù)據(jù)管理,并為在此之上的業(yè)務(wù)分析和洞察奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?!?/p>

        IBM全球企業(yè)咨詢服務(wù)部業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化服務(wù)大中華區(qū)總經(jīng)理段仰圣表示:“在大數(shù)據(jù)時(shí)代,‘洞察’成為企業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)上至關(guān)重要的需求。因此IBM提出‘大洞察’的概念,通過(guò)IBM智慧的分析洞察為企業(yè)客戶提供四個(gè)方面全方位的‘洞察’:第一是通過(guò)客戶行為分析留住客戶,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)客戶群體的持續(xù)增長(zhǎng);第二是通過(guò)信息管理、業(yè)務(wù)分析、內(nèi)容管理等先進(jìn)手段,幫助企業(yè)優(yōu)化IT水平及業(yè)務(wù)流程,提高運(yùn)營(yíng)效率;第三是通過(guò)將業(yè)務(wù)分析貫穿財(cái)務(wù)規(guī)劃流程,洞悉企業(yè)利潤(rùn)和成本來(lái)源,改善結(jié)算流程的處理時(shí)間和完整性,促進(jìn)財(cái)務(wù)流程轉(zhuǎn)型;第四是將分析洞察包含在傳統(tǒng)和新興的風(fēng)險(xiǎn)類別中,預(yù)測(cè)未來(lái)的法規(guī)要求及檢測(cè)欺詐,幫助企業(yè)管理風(fēng)險(xiǎn)、欺詐和合規(guī)性。”

        IBM稱,IBM智慧的分析洞察能夠與任何企業(yè)以及職能部門進(jìn)行整合,幫助其將“大數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“大洞察”。在此次大會(huì)上,IBM首次發(fā)布智慧分析洞察“3A5步”動(dòng)態(tài)路線圖(如圖),旨在以全面完善的方法助力企業(yè)開(kāi)辟“大洞察”征程。

        IBM軟件集團(tuán)大中華區(qū)業(yè)務(wù)分析洞察及智慧地球解決方案總經(jīng)理卜曉軍表示:“IBM智慧的分析洞察在行業(yè)是獨(dú)一無(wú)二的。‘智慧分析洞察3A5步動(dòng)態(tài)路線圖’不僅涵蓋了IBM從軟件、硬件、咨詢服務(wù)到研究領(lǐng)域的卓越能力,同時(shí)也前瞻性地將普遍的大數(shù)據(jù)處理拓展到完善的‘大洞察’戰(zhàn)略高度,充分涵蓋信息價(jià)值發(fā)掘歷程中的各個(gè)層面。目前,IBM在金融、醫(yī)療、制造、零售、公共、保險(xiǎn)等領(lǐng)域具有深刻的實(shí)踐。相信在未來(lái),智慧的分析洞察將輻射各個(gè)行業(yè),為大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)帶來(lái)不可估量的信息價(jià)值?!?/p>

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