大数据的“组合式”落地法

IT市场

       “大数据”开始跨越概念的热炒阶段，深入渗透到商业模式的转型与升级之中。据IDC估计，2014年大数据市场价值将达到161亿美元，比整个IT市场的增速要快6倍。同时，我们越来越频繁地看到大数据分析所带来的震颤体验：你在足球比赛前得到海量用户对两队的实时支持率；一家卖果酱的公司通过分析前所未有地得知用户对自己产品的几十种吃法，进而短时间制定出全新的营销方案；你在母婴用品货架旁看到啤酒时也不要奇怪，因为那可能来自大数据对客户购买相关性的分析……

       尽管对大数据的概念定义向难统一，但人们逐渐达成共识，这也正是IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠所说的，大数据最大的价值是业务价值，“经过分析，与行业结合时所爆发出来的价值”。

       在数字经济时代，企业所面向的市场环境遇到了前所未有的变革。新的游戏规则已经改变, 下一代的应用创新可能来自企业自身、来自外部合作伙伴……企业需要一套堆积木的方法组合下一代的流程、应用与服务，IBM称之为“组合式业务”（Composable Business）。这其中，数据好比企业迈向“组合式业务”转型进程中的燃料，企业需要处理、分析、提纯数据，释放数据的最大能量，运用实时可行的洞见迅速做出最佳决策。

       当我们在谈论大数据时，我们在谈论什么？大数据包罗各行各业，包含数据采集、存储、清洗、分析等漫长的链条，其背后则是云计算和一系列硬件技术，并直指认知计算的未来。也正因为如此，对大数据的讨论极其容易变得虚泛空洞，无所指涉。

       在胡世忠看来，也作为IBM的理解角度，这将取决于谈论的对象是谁。对大数据的软件开发商来说，IBM提供的是包含芯片、服务器、软件开发平台在内的基础设施；对金融、电信、零售、教育等行业的企业来说，财务、市场、风险等不同部门对数据的要求也不同，当然，最基本的需求是存储好数据，并在此基础上进行整合和挖掘、清洗，根据他们的业务需求，进行相应的分析，使他们获得更好的行业回报。

       胡世忠的底气来自IBM在大数据领域的完整布局。尽管人们对IBM这个蓝色巨人作为世界最著名硬件提供商的印象如此深刻，事实上，IBM转型软件和服务已经十多年了。而早在麦肯锡于2011年5月发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》，最早将“大数据”的概念带出技术圈之前，IBM早已着手布局大数据。

       从2005年开始，IBM并购了35家以上大数据相关领域的公司，其中包括近期收购的高速大数据传输工具Aspera、客户行为分析工具The Now Factory，以及备受瞩目的DaaS（数据库即服务）供应商Cloudant。截止目前，IBM在大数据的投入已经超过240亿美元（其中170亿美元用于收购，70亿美元用于投资），拥有超过1万名数据分析咨询师，400多名数学家，数千项专利。

       5年来，IBM一直在探究“了解如何从数据中创造价值”，从2009年将分析技术定义为战略资产，到2011年实施分析、掌握分析，到2012年阐述大数据基本原理，再到2014年3月发布调研白皮书《分析：价值的蓝图》，在众多行业案例基础上，揭示了“分析为要”的大数据成功实践之道。

       在最近一段时间，IBM备受关注的还有它的OpenPOWER基金会与大数据与分析平台Watson Foundations。在POWER8服务器芯片发布之后，IBM决定向外部开发者开放Power芯片架构，成立OpenPOWER基金会，允许第三方企业利用POWER技术进行独立创新。而Watson Foundations作为IBM大数据平台，将帮助企业实现阶段性的大数据能力部署，使企业用户迈向认知计算。

       所谓“认知计算”，属于人工智能领域，是教计算机像人脑一样思考，属于大数据应用的高级阶段。与1997年超级计算机“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫引起的轰动一样，2011年，IBM研发的超级运算系统Watson战胜人类选手，赢得美国智力问答比赛Jeopardy!。在胡世忠看来，以Watson为例的技术都将落地，大数据不再是一个空洞的概念。与IBM相比，其它行业巨头很少有这样“从端到端”的完整的大数据链条，“从芯片、到软件的能力，再到数据分析师与行业专家的强大支持”。

       不仅如此，IBM的大数据分析“钱景”相当可观。2014年4月，根据市场调研机构Wikibon的最新研究报告《大数据供应商收益与市场预测》，IBM连续两年实现大数据市场占有率第一，领跑报告中的70多家大数据供应商。同期，IBM年度报告也显示，2013年IBM大数据分析领域营收高达160亿美元。

       最显著的应用场景，来自于大数据的分析预测能力对金融、制造、零售等行业业务的提升。胡世忠举例说，机器是制造业的重要资产，单是通过大数据分析预测哪些机器需要维护，就可以为企业节省大量成本。在零售行业，通过分析预测某区域哪些人有较高机会购买商品，进而赶在竞争对手前推出产品及相关营销活动。

       在大数据的席卷下，一些传统企业也不得不开始商业模式的转型。胡世忠对此深有感触，“以前，如果说我们只是电信行业的一个供货商，从2G、3G到4G网络的发展中，我们负责提供更大的数据库、更稳的硬件平台技术，那么，现在的合作已开始转型，用我们的分析能力可以看清电信客户的需求，提高附加服务的同时又避免了客户流失。”

       大数据在体育领域的应用同样激动人心。在温布尔登网球公开赛赛场，由于采用了大数据分析器Slam Tracker，观众可以了解到包括接发球点胜率、每盘破发成功率、网前得分率等实时数据预测，大大提升观赛体验。而在NBA，迈阿密热火队总教头Erik Spoelstra，利用统计分析软件拟定战术和排出上场球员名单；俄克拉荷马雷霆队则靠分析数据选拔新球员。

       当然，智能硬件的发酵，同样将为大数据提供更丰富的数据来源。在胡世忠看来，在此过程中，软件的能力更趋核心，而通过开放的云平台，将可以更容易、更快地提供这种软件能力。