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IBM大數據與分析主題周2016在京隆重舉行

轉帖|行業資訊|編輯:陳俊吉|2016-05-11 09:49:16.000|閱讀 273 次

概述:IBM大數據與分析主題周2016在京隆重開幕,來自全國各界的大數據專家、開發者、合作伙伴、客戶與IBM一起探討如何用大數據技術及工具擁抱“洞察經濟”,驅動在認知商業時代的發展。

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擁抱洞察經濟,認知創造未來

昨日,IBM(NYSE: IBM)大數據與分析主題周2016在京隆重開幕,來自全國各界的大數據專家、開發者、合作伙伴、客戶與IBM一起探討如何用大數據技術及工具擁抱“洞察經濟”,驅動在認知商業時代的發展。在大會中,IBM大數據與分析業務部門,分享了全面轉向云端,深度擁抱開源,認知能力注入行業的三大重要的轉型方向,展示IBM在業界最全面的大數據分析產品組合和服務能力。與會,IBM分享了將認知計算、物聯網、云數據服務等領域將最新技術與行業的深度融合的創新體驗,包括IBM如何通過大數據與分析技術幫助零售業,制造業、航空業、房地產行業、游戲業等多個行業的應用和實踐。同期,IBM還發布了中國市場的第一款云數據服務Cloudant,該服務已正式落地世紀互聯。IBM還在大會上將IBM大數據大學和數據科學家工作臺帶給中國的數據科學家們。

自IBM正式宣布轉型成為一家認知解決方案和云平臺公司以來,IBM大數據與分析業務在中國市場的業務得到迅速發展。截止目前,IBM已與星期六股份有限公司、中航工業、萬達廣場、東方航空、世紀互聯、數慧、華夏快線、極限追蹤網,小奧游戲等各行業客戶和合作伙伴展開了大數據領域的深入合作。在此次大會上,IBM還宣布開啟“百企大數據”合作計劃(簡稱『A100』)2.0,攜手包括香港中文大學、西南交通大學、對外經貿大學、東華大學、澳門大學、重慶郵電大學、湖南大學、華中科技大學、浙江大學、中國人民大學共10所高校的商學院,為100家擁有B2C數據的企業提供大數據分析服務,助力打造可持續發展的生態閉環。

IBM大中華區副總裁、大數據與分析事業部總經理丁少忠表示:“我們進入了一個認知的時代。將系統數據轉化為行業洞察,從而做出明確決策,促進經濟的發展,我們稱之為洞察經濟。IBM大數據與分析業務部門,正在全力轉向云端遷移、擁抱開源,我們將用實際行動支持中國本地大數據人才的培養,攜手各行各業的合作伙伴共同邁向認知時代。”

大數據與分析

IBM大中華區副總裁、大數據與分析事業部總經理丁少忠

勢不可擋:大數據催生洞察經濟

2016年初,IBM發布了認知商業時代的戰略思想。認知商業時代的核心是,通過大數據分析及認知計算技術的應用,企業可以更好地擁抱洞察經濟,領先于競爭對手獲得更多商機,加速產業轉型。

從IBM近期和哈佛商業評論合作的調研顯示了三個重大發現:71%大數據用戶從洞察中創造新的經濟價值和商業機會;32%大數據用戶將數據和洞察變現;42%大數據用戶稱,未來三年數據驅動的洞察將成為未來業務的增長點,發揮更大的作用。

的確,數據中隱藏著巨大的經濟價值,更好的理解數據、應用數據,將釋放企業更多潛能,甚至改變現有的商業游戲規則。另外,通過更加了解客戶需求及內部運作狀況,企業可以更有自信地采取下一步行動。最終,企業可以直接或間接的從產品及服務中獲得洞察,并將其轉化為實際的商業價值,這就是所謂的洞察經濟。 

2016 IBM大數據關鍵詞:開源、云計算、認知商業

隨著IBM公司向云計算和認知平臺的轉型,IBM大數據與分析業務也確定了“全面轉向云端,深度擁抱開源,認知能力注入行業”三大重要的轉型方向,并以此為基礎推出了包括云端數據服務,Watson Analytics、Watson物聯網、行業認知解決方案、The Weather Company業務在內的一系列全新業務方向。

IBM認為,新開發平臺和云計算的結合,以及開源數據工具的激增,催生了新的計算服務模式——云數據服務。它具有一站式混合云服務、多種數據集、開放與開源的數據服務等特點。目前IBM向數據科學家及應用開發人員開放了超過25項云數據服務。在本次大會上,IBM還正式宣布24小時在線的、完全托管的IBM CloudantDBaaS云數據服務,將通過世紀互聯公司向中國客戶開放。

世紀互聯副總裁云集成事業部總經理王鵬先生表示:“本次與IBM 在Cloudant上的合作,不僅更加完善了世紀互聯云服務體系,而且進一步填補了中國云市場DBaaS空缺,構建更加完整的中國云計算生態系統。”

大數據與分析

左:世紀互聯副總裁云集成事業部總經理王鵬右:IBM大中華區副總裁、大數據與分析事業部總經理丁少忠-小圖

深耕行業,促進各行業轉型升級

IBM大數據解決方案通過專業的技術及行業洞察,幫助了包括制造業、零售業、航空業等各行業多家企業,實現了”互聯網+”時代下的行業轉型。

依托IBM在系統工程領域的領先技術和工具平臺,中航工業信息技術中心(金航數碼)基于IBM Rational軟件成功打造了一套完整的基于模型的系統工程應用。憑借持續工程解決方案,中航工業在與日趨復雜的產品開發中,運用持續進化的工程實踐,不斷適應業務變化的步伐,加速產品交付,為中航工業逐步推廣基于模型系統工程方法論及相關技術在航空產品研發中的應用打下堅實基礎。與國際主流工業解決方案供應商的戰略合作逐漸成為中航工業跨越與發展的重要驅動力,助力航空產品研發與制造能力的全面提升。中國航空工業信息技術中心(金航數碼)首席技術官高星海表示:“中航工業通過采用IBM Rational持續工程解決方案,實現了跨學科、跨領域的工程信息整合,有效快速地提升了我們研發和制造能力。”

大數據與分析

中國航空工業信息技術中心(金航數碼)首席技術官高星海

作為國內發展超速的領先企業之一,萬達集團現已成為世界最大的不動產企業,萬達廣場已遍布中國28個省份。通過采用IBM的Maximo解決方案,萬達廣場實現固定設備的全壽命周期管理,全面提升了管理標準,大幅提高了管理效率,有效的規避了管理風險。萬達集團信息管理中心研發二部副總經理李學文表示:“IBM的Maximo幫助我們在飛速發展的過程中實現了可落地、可跟蹤、可考核的標準化管理系統,使我們的業務實現了從手工到自動,從被動到主動的全面升級,大幅提高了管理效率。”

大數據與分析

萬達集團信息管理中心研發二部副總經理李學文

隨著互聯網及移動設備的發展和普及,消費者客制化的需求日益加劇,對于零售業來說更是極大的挑戰。作為全國前三名的零售公司之一,星期六股份有限公司通過IBM預測性客戶洞察解決方案,整合、模型化和分析了來自各個社交平臺等渠道的數據,構建了完整的大數據洞察與分析平臺,從而實現了個性化的客戶服務和體驗。星期六股份有限公司副總經理劉海金表示:“通過IBM的預測性客戶洞察解決方案,提升了我們的對客戶的認知,可以讓我們更加貼近消費者,更加有的放矢地為他們提供客制化的產品和服務。”

大數據與分析

星期六股份有限公司副總經理劉海金

面對海量的實時數據,航空公司面臨著嚴峻的升級轉型。中國東方航空公司看到了大數據時代下的商機,通過利用IBM InfoSphere Streams分析技術,東航實現了航班離港數據、訂座信息的實時跟進、24小時內航班狀態的分析、實時營銷決策、航空安全預警等功能,有效提升了乘客的飛行感受及體驗。東方航空高級項目經理劉建國表示:“東航致力于打造世界一流的現代航空服務,為每一位乘客提供絕佳的飛行體驗。通過IBM的幫助,我們可以實時洞察航班狀態、乘客服務需求及航班全行程情況,最大程度地避免了突發事件的發生,使我們可以更加專注于服務本身。”

大數據與分析

右:東方航空高級項目經理劉建國

兩大舉措應對大數據人才荒

根據哈佛商業評論指出,“數據科學家”是二十一世紀最性感的職業。[1]IBM商業價值研究院數據也表明,數據科學家與商業分析師、數據分析師以及數據架構師/工程師同為目前最需要的大數據和分析工種。在全球市場下,35%的機構缺乏能夠結合深刻領域知識與分析能力的人才,而在中國市場,此比率則達到了43%;對于其他大數據和分析工種,相同的情況依舊適用。我們現在面臨著全球性的大數據人才荒,而中國尤為明顯且急切需要。故此,IBM推出了大數據大學及”百企大數據”兩大舉措,致力于打造全面的大數據人才培養生態系統。

IBM大數據大學(bigdatauniveristy.com.cn)是由IBM發起和資助的,由全球大數據開發者共同建設和維護的一個在線慕課教育平臺和社區,目前已上線了120 多個項目,是目前全球最優秀的線上大數據教學平臺。同時,IBM還為學生提供了一個基于開源的,具備服務大數據及集群的“一鍵部署”功能,支持基于Spark的大數據處理,提供數據科學工具的下載,并且承諾永遠免費注冊使用”的一站式“數據科學家工作臺(DataScientistWorkbench.cn)。

IBM還為在校大學生及有大數據分析需求的企業提供一個合作共贏的平臺。2015年,IBM聯合四所高校商學院共同推出了“百企大數據”合作計劃(簡稱『A100』),經過一年的推動與深化,帶動了美的電器、中信銀行信用卡中心在內的8大行業的10家公司開展了大數據方向的研究與應用,共有100多名研究生和30多名本科生參與其中,實現了”以學界成果推動業界大數據落地,以業界合作創新學界教學,以教學成果輸送業界大數據人才“的生態閉環。

大數據與分析

IBM攜合作大學宣布『A100』計劃正式進入2.0時代

關于IBM大數據與分析

IBM已經建立了世界上最為深廣的大數據與分析服務組合,其分析能力覆蓋研發、解決方案、軟件和硬件等領域,擁有1.5萬名分析顧問、4000項分析專利、6000名行業解決方案業務合伙人、以及400名IBM數學家,他們正在幫助客戶利用大數據來改造自身企業。

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標簽:大數據BI數據分析

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