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IBM發布針對“大數據”的全球調研白皮書

云計算
近期,IBM宣布在全球發布針對“大數據”的調研白皮書《分析:大數據在現實世界中的應用》,并在隨后召開的2013大數據新聞發布會上結合中國市場落地情況深度解讀該白皮書核心思想。該白皮書由IBM商業價值研究院和牛津大學賽德商學院共同撰寫發表。基于對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士的廣泛調研,該報告以全球視角闡述了當今組織對“大數據”的觀點,揭示了這些組織著手實踐 “大數據”的方式,同時也反映了這些組織利用“大數據”服務自身業務的進展。

   近期,IBM宣布在全球發布針對“大數據”的調研白皮書《分析:大數據在現實世界中的應用》,并在隨后召開的2013大數據新聞發布會上結合中國市場落地情況深度解讀該白皮書核心思想。該白皮書由IBM商業價值研究院和牛津大學賽德商學院共同撰寫發表。基于對全球95個國家、26個行業的1144名業務人員和IT專業人士的廣泛調研,該報告以全球視角闡述了當今組織對“大數據”的觀點,揭示了這些組織著手實踐 “大數據”的方式,同時也反映了這些組織利用“大數據”服務自身業務的進展。

  IBM全球企業咨詢服務部的全球信息管理負責人Michael Schroeck 表示:“大多數企業都已經認識到‘大數據’改善決策流程和業務成效的潛能,但他們卻不知道該如何入手。調查顯示,各行各業、全球各地的組織都已經開始采取一種注重實效的方式開展‘大數據’工作。雖然這些組織大多還處于早期接受階段,但其中的佼佼者已經開始從‘大數據’項目中獲得巨大的價值。”

  賽德商學院管理研究員Janet Smart說道:“賽德商學院正與牛津大學各院系的學者共同開發和支持相關課程及研究項目,我們將把世界一流的‘大數據’分析和應用專長匯集到教學和研究內容之中。”

  實踐“大數據”的五大驅動因素

  《分析:大數據在現實世界中的應用》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,貼近客戶是大部分組織實踐“大數據”的首要任務。

  除了“以客戶為中心”(49%的受訪者將其列為首要任務)之外,“大數據”在早期階段還用于實現其他的職能性目標。近五分之一(18%)的受訪者把優化運營列為首要目標。“大數據”的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%)方面。

  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。

  內部數據是組織所能獲得的最成熟、最易于理解的數據。這些數據是通過多年的企業資源規劃、主數據管理、商業智能應用和其它相關工作收集整理而來,并經過了整合和標準化。利用分析技術解讀這些來自客戶交易、業務往來、事件和電子郵件的內部數據能夠為組織提供有價值的洞察。

  外部數據:尚未得到充分利用

  然而,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。對于能否相信網絡上的評論、意見、微博消息以及其他形式的自由言論,受訪者在調查中提出了質疑。雖然存在不確定性,但社交媒體數據中仍然蘊藏著寶貴的信息。組織必須認識并駕馭數據的不確定性,并了解這些數據應該如何為己所用。

  社交媒體和其它外部數據源未得到充分利用的另外一個原因就是技能缺口。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,比如文本、傳感器數據、地理空間數據、音頻、圖像和視頻這樣的非結構化數據和流數據。在此項調查中,只有25%的受訪者表示自己具備分析高度非結構化數據的能力。

  “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,但報告證實,大部分受訪者(47%)當前仍處于早期規劃階段,但同時也有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,并且還在研究大數據對其組織究竟有何益處。

  顯而易見,“大數據”將帶來蓬勃商機。近三分之二(63%)的受訪者表示,信息(包括大數據)和分析的使用為其組織創造了競爭優勢。在此次調查中,提及“競爭優勢”的受訪者比例與2010年IBM調查相比增加了70%(2010年比例為37%)。

  分析:實踐“大數據”的核心能力

  如今,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%)。有三分之二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。

  在超過一半的“大數據”項目中,受訪者表示其所在組織采用了先進技術來分析自然狀態的文本,例如呼叫中心對話內容的文字記錄。這些分析技術包括解釋和理解細微的語言特征,例如情緒、俚語和意圖。此類數據可以幫助企業(例如銀行和電信服務提供商)了解客戶當前的情緒狀態,并獲得能夠直接用于推動客戶管理戰略的寶貴洞察。

責任編輯:鳶瑋 來源: IBM
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