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【視點】在海量數據的困境中尋找成長機遇
日期:2013-6-5 | 作者: | 出處: | 點擊次數:
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/黎沖森

在大數據技術開發與應用領域,IBM無疑扮演著領航者的角色。在數據爆炸的時代,抓住世界進入計算新紀元的趨勢和契機,成功轉型并塑造智慧成長的能力,IBM已獲成功。如何在“大數據”的困境中尋找成長機遇?如何用創新的方式駕馭IT,突破大數據所帶來的諸多挑戰?這篇文字給出了IBM自己的思考與答案,值得我們參考。

IBM的智慧成長

錢大群說,10年前的IBM有兩個商業模式:一是服務企業,二是針對消費性產品,包括個人電腦。那時我們認識到,做海量的制造,包括個人電腦領域,不是IBM追求的商業模式,即便那是一個很好的業務,因此10年前就把這塊業務剝離而賣給了聯想公司。同時,我們認為,與客戶端接觸的智慧的終端將會來臨,所以我們希望為業務成長提供高附加值,以幫助產業和企業成功轉型。

為抓住產業轉型和大數據時代的歷史性機遇,2008年底,IBM開始實施“智慧的地球”戰略。其基于三大背景因素考量:一是直面IT技術發展的“15年規律”,即每15IT技術的積累會引發一場變革,比如1980年是PC1995年是互聯網,到2010年前后又面臨一場感知化、互聯化和智能化的技術革命。IBM意識到了這個趨勢的來臨。二是2008年全球金融危機爆發,全世界都在尋求新的增長點,IBM看到了科技革命所帶來的機遇。三是IBM從郭士納時代以后一直在不斷進行轉型。郭士納時代從一家硬件公司轉向軟件和服務的公司,到彭明盛時代又進行了兩次轉型:向高價值業務轉移,剝離PC資產,進一步向軟件邁進;與各行各業共創IT的未來,實施“智慧的地球”戰略。

三年多來,IBM把“智慧的地球”戰略細分為包括水、交通、醫療、社會治安、安全、教育六大系統的智慧城市,以及智慧的電力、能源、商務、鐵路等領域,進行了數千個與“智慧的地球”相關的項目實踐。IBM的智慧相關業務已遍布包括中國在內的全球50多個國家,并開發了1200多個智慧的解決方案。

在此過程中,IBM自身成功獲得了智慧的成長。據錢大群介紹,2011年,IBM營收達1069億美元,同比增長7%;凈利潤159億美元,同比增長7%,其中90%的利潤來自軟件和服務,而不是來自硬件。同時,2011年,IBM“智慧的地球”業務實現了近50%增長,而且IBM每年60億美元研發費用中超過一半投入到“智慧的地球”相關領域。

錢大群說:“產業變革決定了我們的走法,即如何創造新價值,如何降低營運成本,如何預估風險。在數據爆炸的時代,我們希望抓住世界進入計算新紀元的趨勢和契機,幫助客戶成功轉型并塑造出智慧成長的能力。”
  
    
大數據時代的挑戰

IBM技術創新全球副總裁Bernard S.Meyerson博士說:“現在是數據的新時代,我們稱之為大數據時代。”的確,現在是數據爆發的時代。今天我們所擁有的數據近90%是在過去兩年生成的。據IDC統計,全球數字信息未來幾年將呈現驚人增長,預計到2020年數據總量將增長44倍。數據來自人,現在有20億人上網;數據也來自于智能終端,移動設備和物聯網爆發性成長,數據也呈空前規模和速度增長,比如物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。

除了量的變化外,數據的質也在發生變化。首先,很多數據都變成實時數據。比如交通狀況的實時信息,這些數據必須馬上發揮效用,否則就沒用了。其次,現在是數據流源源不斷,必須實時處理、實時運算、實時反饋。最后,數據變得越來越不規則、越來越不確定,甚至有很多廢數據、錯誤數據,這些數據怎么綜合處理,對企業來說是巨大的挑戰。

錢大群說,要支持大數據的分析、預估和優化,就要有新的計算模式:以過程為中心的計算系統,需要轉向以信息為中心、具有自我學習能力的認知計算。這對用戶具有兩大優勢:業務洞察驅動,即深入分析海量數據,由此深入理解業務;面向結果,即基于業務洞察,直接回答對業務結果有直接意義的問題,由此指導決策。

但基于計算模式的轉換,企業需要完成和面臨三大轉變和挑戰:決策模式由以經驗直覺和職位高低為依據,升級到以數據分析和預估為依據;思維模式由線性思維升級到系統性思維,由此執行風格產生重大改變;作業模式由強調獨立工作能力升級到鼓勵開放協作,這種協作不僅在企業內部進行,而且延伸到企業外部。

未來,數據將成為最重要的自然資源之一。企業使用大數據的能力和水平,使企業間的競爭能力產生根本差異,并最終決定誰是贏家或輸家。顯然,這是企業面臨的極大挑戰。
  
    
大數據蘊含大機會

但是,錢大群認為,如果我們能把大數據中的智慧發掘出來,那么數據就將成為企業創造價值的源泉,由此給企業帶來諸多成長機會。

首先,為企業創造新價值。在大數據的發掘過程中,企業可以發現新的增長機會。據錢大群介紹,與IBM合作的武漢鋼鐵公司年產鋼鐵約4000萬噸。調研結果顯示,通過分析洞察和優化其整個業務線,每噸鋼能產生32美元的附加效益,這樣一年就能產生超過10億美元的效益。顯然,如果采用IBM的預估和洞察數據的方式,武鋼就可大幅提升其在產業轉型升級中的競爭力。

其次,為企業提升運營效率。錢大群說,國外有家汽車配件銷售商,有3400個倉庫,管理著40萬個不同的汽車零件。它分析35類不同的數據,定期對汽車上下游零件單位做需求預估和配貨優化,使得它在3400個不同倉庫都可以在10小時之內為客戶補充所需要的配件。

再次,為企業降低風險。比如,金融危機后,美國國會通過了一個有240多條新規定的Dodd-Frank金融監管法案,對美國的金融機構進行更嚴格的監管,迫使其金融機構不能再像以前那樣做決定。這么大量的監管規則,對金融機構的風險控制提出了很高要求。如果依靠人用一條條規則去檢驗業務、資產狀況很難做到有效管理,必須采用先進的數據分析和系統管理整個風險過程。美國北卡羅來納州的公共機構運用IBM的數據分析和洞察技術發掘醫療保險欺詐的效果非常明顯,合作的第一年就從病歷數據中發現了大量騙保行為,追回了3700萬美元。

另外,在社會管理和城鎮建設等方面發掘的價值和綜合效益也非常突出。比如,江蘇鎮江市運用智能運行中心解決方案來提升公共交通的效率。公交車和公交車站配備智能設備,將交通流量數據傳輸到智能運行中心,IBM的分析軟件再利用這些信息監控管理全市80多條公交線路,公眾可隨時獲得公交時刻信息和延誤預報。

凡此種種,企業和社會公共機構都可以從大數據的有效利用中獲取新的商業機會或社會綜合效益。 

智慧成長的路徑

錢大群說,以大數據為基礎,進行業務分析、預估與洞察的能力,將幫助企業、政府積極面對復雜環境所帶來的諸多挑戰,包括業務分析洞察、智慧云計算、智慧城市、智慧商務、移動互聯等在內的新技術,為企業、政府解決大數據的挑戰提供了新思路和新辦法,將成為其智慧成長的新動力。

業務分析洞察技術即智慧分析,為企業、政府解決大數據的挑戰提供了新的決策模式。智慧分析不僅包含軟件、硬件基礎設施的改變,而且包含技術解決方案,是一整條服務線。IBM為此成立了專業服務團隊,針對各行各業的需求專門定制化,以支持管理者跨越快速與精準決策需求的挑戰,幫助客戶應對大數據的挑戰,搶占市場先機。比如優化上海電力公司的電網信息。IBM通過其設備故障、網絡狀況進行物聯網數據分析,挖掘出故障模式,這樣就能提前預報設備故障,提前維修,使設備的可靠率達到99.9%,平均電力故障的時間減少5.24小時,由此給其每年增收達6100萬美元。

同時,面對數據資源爆發式增長,如何對不確定的“灰色數據”進行規模化管理,比如對動態的海量交通信息做前瞻性預測,智慧分析的手段就必不可少。

智慧云計算。在實踐中,IBM為企業、政府切入云計算提供了四個路徑:通過云化數據中心實現削減IT支出及復雜性(IaaS),通過云化開發平臺實現產品快速上市(IaaS),通過云化企業應用實現快速(SaaS),及為成為云服務提供商提供云計算服務相關的云構建。同時,IBM將軟件、硬件與服務解決方案整合為智慧云基礎解決方案、智慧云行業解決方案和智慧云服務解決方案。IBM將智慧云計算列為其核心發展計劃之一。

打造新領導力。錢大群說,在大數據時代,我們需要培養新的領導能力,這樣才能把握機會,全面支持智慧成長理念真正落地。衡量這個新領導力有三個要點:注重數據分析洞察,不是誰職位高就誰說了算,更不是拍腦袋決策,而是以數據分析、洞察為依據進行決策;運用系統之系統思維,看待和處理問題不是片面、線性的,而是采用系統化解決方案;注重協作創新方式,不悶在實驗室單干,而是走入市場與別人協同合作進行創新。在這種狀況下,提升領導者應對大數據環境下的決策和執行能力。

 

本文摘自《經理人》2012年第4期,內容有刪減。


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