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IBM大数据与分析主题周2016在京隆重举行

转帖|行业资讯|编辑:陈俊吉|2016-05-11 09:49:16.000|阅读 217 次

概述:IBM大数据与分析主题周2016在京隆重开幕,来自全国各界的大数据专家、开发者、合作伙伴、客户与IBM一起探讨如何用大数据技术及工具拥抱“洞察经济”,驱动在认知商业时代的发展。

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拥抱洞察经济,认知创造未来

昨日,IBM(NYSE: IBM)大数据与分析主题周2016在京隆重开幕,来自全国各界的大数据专家、开发者、合作伙伴、客户与IBM一起探讨如何用大数据技术及工具拥抱“洞察经济”,驱动在认知商业时代的发展。在大会中,IBM大数据与分析业务部门,分享了全面转向云端,深度拥抱开源,认知能力注入行业的三大重要的转型方向,展示IBM在业界最全面的大数据分析产品组合和服务能力。与会,IBM分享了将认知计算、物联网、云数据服务等领域将最新技术与行业的深度融合的创新体验,包括IBM如何通过大数据与分析技术帮助零售业,制造业、航空业、房地产行业、游戏业等多个行业的应用和实践。同期,IBM还发布了中国市场的第一款云数据服务Cloudant,该服务已正式落地世纪互联。IBM还在大会上将IBM大数据大学和数据科学家工作台带给中国的数据科学家们。

自IBM正式宣布转型成为一家认知解决方案和云平台公司以来,IBM大数据与分析业务在中国市场的业务得到迅速发展。截止目前,IBM已与星期六股份有限公司、中航工业、万达广场、东方航空、世纪互联、数慧、华夏快线、极限追踪网,小奥游戏等各行业客户和合作伙伴展开了大数据领域的深入合作。在此次大会上,IBM还宣布开启“百企大数据”合作计划(简称『A100』)2.0,携手包括香港中文大学、西南交通大学、对外经贸大学、东华大学、澳门大学、重庆邮电大学、湖南大学、华中科技大学、浙江大学、中国人民大学共10所高校的商学院,为100家拥有B2C数据的企业提供大数据分析服务,助力打造可持续发展的生态闭环。

IBM大中华区副总裁、大数据与分析事业部总经理丁少忠表示:“我们进入了一个认知的时代。将系统数据转化为行业洞察,从而做出明确决策,促进经济的发展,我们称之为洞察经济。IBM大数据与分析业务部门,正在全力转向云端迁移、拥抱开源,我们将用实际行动支持中国本地大数据人才的培养,携手各行各业的合作伙伴共同迈向认知时代。”

大数据与分析

IBM大中华区副总裁、大数据与分析事业部总经理丁少忠

势不可挡:大数据催生洞察经济

2016年初,IBM发布了认知商业时代的战略思想。认知商业时代的核心是,通过大数据分析及认知计算技术的应用,企业可以更好地拥抱洞察经济,领先于竞争对手获得更多商机,加速产业转型。

从IBM近期和哈佛商业评论合作的调研显示了三个重大发现:71%大数据用户从洞察中创造新的经济价值和商业机会;32%大数据用户将数据和洞察变现;42%大数据用户称,未来三年数据驱动的洞察将成为未来业务的增长点,发挥更大的作用。

的确,数据中隐藏着巨大的经济价值,更好的理解数据、应用数据,将释放企业更多潜能,甚至改变现有的商业游戏规则。另外,通过更加了解客户需求及内部运作状况,企业可以更有自信地采取下一步行动。最终,企业可以直接或间接的从产品及服务中获得洞察,并将其转化为实际的商业价值,这就是所谓的洞察经济。 

2016 IBM大数据关键词:开源、云计算、认知商业

随着IBM公司向云计算和认知平台的转型,IBM大数据与分析业务也确定了“全面转向云端,深度拥抱开源,认知能力注入行业”三大重要的转型方向,并以此为基础推出了包括云端数据服务,Watson Analytics、Watson物联网、行业认知解决方案、The Weather Company业务在内的一系列全新业务方向。

IBM认为,新开发平台和云计算的结合,以及开源数据工具的激增,催生了新的计算服务模式——云数据服务。它具有一站式混合云服务、多种数据集、开放与开源的数据服务等特点。目前IBM向数据科学家及应用开发人员开放了超过25项云数据服务。在本次大会上,IBM还正式宣布24小时在线的、完全托管的IBM CloudantDBaaS云数据服务,将通过世纪互联公司向中国客户开放。

世纪互联副总裁云集成事业部总经理王鹏先生表示:“本次与IBM 在Cloudant上的合作,不仅更加完善了世纪互联云服务体系,而且进一步填补了中国云市场DBaaS空缺,构建更加完整的中国云计算生态系统。”

大数据与分析

左:世纪互联副总裁云集成事业部总经理王鹏右:IBM大中华区副总裁、大数据与分析事业部总经理丁少忠-小图

深耕行业,促进各行业转型升级

IBM大数据解决方案通过专业的技术及行业洞察,帮助了包括制造业、零售业、航空业等各行业多家企业,实现了”互联网+”时代下的行业转型。

依托IBM在系统工程领域的领先技术和工具平台,中航工业信息技术中心(金航数码)基于IBM Rational软件成功打造了一套完整的基于模型的系统工程应用。凭借持续工程解决方案,中航工业在与日趋复杂的产品开发中,运用持续进化的工程实践,不断适应业务变化的步伐,加速产品交付,为中航工业逐步推广基于模型系统工程方法论及相关技术在航空产品研发中的应用打下坚实基础。与国际主流工业解决方案供应商的战略合作逐渐成为中航工业跨越与发展的重要驱动力,助力航空产品研发与制造能力的全面提升。中国航空工业信息技术中心(金航数码)首席技术官高星海表示:“中航工业通过采用IBM Rational持续工程解决方案,实现了跨学科、跨领域的工程信息整合,有效快速地提升了我们研发和制造能力。”

大数据与分析

中国航空工业信息技术中心(金航数码)首席技术官高星海

作为国内发展超速的领先企业之一,万达集团现已成为世界最大的不动产企业,万达广场已遍布中国28个省份。通过采用IBM的Maximo解决方案,万达广场实现固定设备的全寿命周期管理,全面提升了管理标准,大幅提高了管理效率,有效的规避了管理风险。万达集团信息管理中心研发二部副总经理李学文表示:“IBM的Maximo帮助我们在飞速发展的过程中实现了可落地、可跟踪、可考核的标准化管理系统,使我们的业务实现了从手工到自动,从被动到主动的全面升级,大幅提高了管理效率。”

大数据与分析

万达集团信息管理中心研发二部副总经理李学文

随着互联网及移动设备的发展和普及,消费者客制化的需求日益加剧,对于零售业来说更是极大的挑战。作为全国前三名的零售公司之一,星期六股份有限公司通过IBM预测性客户洞察解决方案,整合、模型化和分析了来自各个社交平台等渠道的数据,构建了完整的大数据洞察与分析平台,从而实现了个性化的客户服务和体验。星期六股份有限公司副总经理刘海金表示:“通过IBM的预测性客户洞察解决方案,提升了我们的对客户的认知,可以让我们更加贴近消费者,更加有的放矢地为他们提供客制化的产品和服务。”

大数据与分析

星期六股份有限公司副总经理刘海金

面对海量的实时数据,航空公司面临着严峻的升级转型。中国东方航空公司看到了大数据时代下的商机,通过利用IBM InfoSphere Streams分析技术,东航实现了航班离港数据、订座信息的实时跟进、24小时内航班状态的分析、实时营销决策、航空安全预警等功能,有效提升了乘客的飞行感受及体验。东方航空高级项目经理刘建国表示:“东航致力于打造世界一流的现代航空服务,为每一位乘客提供绝佳的飞行体验。通过IBM的帮助,我们可以实时洞察航班状态、乘客服务需求及航班全行程情况,最大程度地避免了突发事件的发生,使我们可以更加专注于服务本身。”

大数据与分析

右:东方航空高级项目经理刘建国

两大举措应对大数据人才荒

根据哈佛商业评论指出,“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。[1]IBM商业价值研究院数据也表明,数据科学家与商业分析师、数据分析师以及数据架构师/工程师同为目前最需要的大数据和分析工种。在全球市场下,35%的机构缺乏能够结合深刻领域知识与分析能力的人才,而在中国市场,此比率则达到了43%;对于其他大数据和分析工种,相同的情况依旧适用。我们现在面临着全球性的大数据人才荒,而中国尤为明显且急切需要。故此,IBM推出了大数据大学及”百企大数据”两大举措,致力于打造全面的大数据人才培养生态系统。

IBM大数据大学(bigdatauniveristy.com.cn)是由IBM发起和资助的,由全球大数据开发者共同建设和维护的一个在线慕课教育平台和社区,目前已上线了120 多个项目,是目前全球最优秀的线上大数据教学平台。同时,IBM还为学生提供了一个基于开源的,具备服务大数据及集群的“一键部署”功能,支持基于Spark的大数据处理,提供数据科学工具的下载,并且承诺永远免费注册使用”的一站式“数据科学家工作台(DataScientistWorkbench.cn)。

IBM还为在校大学生及有大数据分析需求的企业提供一个合作共赢的平台。2015年,IBM联合四所高校商学院共同推出了“百企大数据”合作计划(简称『A100』),经过一年的推动与深化,带动了美的电器、中信银行信用卡中心在内的8大行业的10家公司开展了大数据方向的研究与应用,共有100多名研究生和30多名本科生参与其中,实现了”以学界成果推动业界大数据落地,以业界合作创新学界教学,以教学成果输送业界大数据人才“的生态闭环。

大数据与分析

IBM携合作大学宣布『A100』计划正式进入2.0时代

关于IBM大数据与分析

IBM已经建立了世界上最为深广的大数据与分析服务组合,其分析能力覆盖研发、解决方案、软件和硬件等领域,拥有1.5万名分析顾问、4000项分析专利、6000名行业解决方案业务合伙人、以及400名IBM数学家,他们正在帮助客户利用大数据来改造自身企业。

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标签:大数据BI数据分析

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