最近，包括IBM在內的多家IT巨頭宣布推出企業級云端市場，提供全面的大數據與分析能力，將云廠商、合作伙伴及第三方的“功能即服務”集中起來，提供企業需要的安全性和靈活性。

數據已經成為企業獲得競爭優勢的新基礎，云計算則通過推動業務創新日益成為企業實現增長的引擎。根據權威調研機構Gartner的研究，到2016年，新增的業務分析中，將有25%通過訂閱云平臺或應用服務的方式實現部署。

通過將行業領先的分析能力引入云端，企業、開發者和個人將能夠以數據驅動的方式支持每一項商業決策。使用基于云的分析服務，每個個人都將擁有強大的分析能力，讓他們無需求助數據專家，即可實現分析趨勢，獲得洞察并提升各類決策；企業可以快速使用基于云的分析解決方案獲得的洞察，幫助企業實時服務創新，提升企業業績，有效管理風險。

除了實現將大數據與分析能力廣泛應用與企業的私有云和混合云環境中，預計未來還將出現5種加速解決方案，旨在幫助數據專家加速應對當今企業面臨的最顯著、最廣泛的挑戰：

客戶洞察解決方案：增強對客戶的洞察，以支持銷售、營銷和客戶服務；提升用戶獲得率和保有率，實現交叉銷售。

運營洞察解決方案：增強對資產狀況和設備性能的洞察，優化運營、服務和供給等環節；實現預測性維護，改善供需預測并提高流程效率

安全與欺詐洞解決方案：增強態勢感知能力并識別潛在的異常情況，以便對安全、欺詐和數據安全威脅做出更快響應；完善情報功能及預警能力，以減少欺詐、犯罪和數據失竊

風險與合規性洞察解決方案：增強對潛在風險的洞察，以更好地管理金融風險、運營風險及合規性；優化資金運用，最大限度減少損失，降低合規性成本

數據倉庫現代化項目：使組織機構能夠采集和保存更多元的信息，以更低的成本增強其分析能力；同時加速獲得企業中產生的信息

該計劃將為客戶提供預先集成的軟件解決方案和行業專業技術支持，使各行業的企業能夠整合5種不同類型的數據洞察，提高市場表現。

通常，典型的企業只有12％的數據能被有效利用，而企業中豐富的未開發信息則是企業做出明智決策的來源。大數據與分析服務為用戶提供了他們所需要的信息和分析能力，以幫助他們獲得更好績效和實時成果。比如，IBM Watson Explorer已經幫助數百家用戶實現了數據關聯，構建出了以信息為中心的應用，并提高了決策的質量和速度。新版本的Watson Explorer推出的核心認知組件，有助于企業高效利用自然語言能力及數據探索功能，在結構化和非結構化數據中發現寶貴的商業信息。

基于認知能力的數據探索功能，可以為用戶提供全方位的關聯性信息視圖，幫助其獲得更深層次的洞察。這些洞察能夠展示正在發生的狀況以及發生的原因。傳統的搜索方案缺少背景、趨勢和關系信息，相比之下，大數據分析服務可以幫助專業人士更快速找到并理解關鍵信息，便于其更有效地開展工作，利用從非結構化內容中獲得的洞察實現業務成果的提升。

處于當今的商業環境中，企業需要應對不斷擴大的數據量，并比以往更快地做出高質量決策。但是，很多企業的數據和應用仍然處于高度封閉狀態，缺乏信息共享的能力，阻礙了績效的提升。以一家全球零售商的客戶服務代表為例，他們每年會接到成百上千的客戶服務電話，每接到一位客戶的電話，客戶服務代表就必須與超過10個不同的系統打交道。這要求他們在多項不同應用之間進行多次搜索，然后人為的將頭腦中的信息串聯起來，從而對客戶做出響應。這的確是一項艱巨的任務，客服代表一方面在為客戶創造優良的體驗，另一方面他卻接受著一場考驗，因為他必須快速而正確的完成尋找、組織、分析和關聯信息的一些列活動。

認知探索提高了用戶利用信息的能力，可以讓他們做出更明智的、更有依據的決策。在此過程中，認知探索提供信息并從相關來源出發對信息進行理解，簡直就像人類的思考過程一樣。例如，借助于大數據分析服務，客服代表可以利用自然語言提問，并即時檢索到相關內容。這些內容是由大數據分析服務熟練地從各種數據源摘取而來，既包括結構化數據源中的內容，也包括非結構化數據源中的內容。

數據探索是幫助企業發現有價值信息、做出關鍵的業務決策的重要步驟，各大廠商一直在不斷尋找各種方法使企業員工表現更出色，最終服務于企業贏利。探索可以使用戶發現新的可能。但是，在復雜的異構環境中進行探索需要克服一系列的挑戰，如處理分散于各種來源中的海量數據，以及使用有限的能力理解數據間的關系。為了加快探索速度，大數據分析服務把大量內部和外部的信息連接在一起，通過分析，找到內容間潛在的關系或模式，以幫助用戶更好的理解信息。

探索 ：把企業中來自不同系統的內容和數據結合到一起，再根據用戶的角色和當前的行為把信息合理的呈現出來。這有助于用戶大幅減少信息檢索時間，提高工作效率。在當今信息爆炸的環境中，無論是協助客戶、為新產品制定營銷戰略，還是調查某個安全漏洞，重要的任務很難通過單一來源的信息完成。能夠為用戶的臺式機或移動設備帶來廣泛的數據分析和相關的認知洞察，為企業決策增添信心。

分析：對于許多企業而言，不斷增長的非結構化數據預示著尚未開發的商機。文檔、電子郵件、呼叫中心文字記錄以及社交媒體都能夠為洞察提供支持。如果通過適當的工具對這些內容加以收集和分析，便可以幫助企業提高業務績效。內容分析功能可以幫助用戶利用自然語言處理技術發現結構化信息中的趨勢、模式和關聯性，從而在短時間內獲得洞察。同時，這些洞察可以以全方位視圖的形式實時提供給用戶。

通過為一線員工提供更全面的信息視圖，類似于IBM Watson Explorer幫助眾多像豐田金融服務公司這樣的用戶最大限度地抓住商機。豐田金融服務公司企業經理 Farouk Ferchichi表示：“面對超過400萬的客戶，我們意識到了一流服務的重要性，并致力于積極維持客戶滿意度。我們已經把大數據分析服務提供給我們呼叫中心的客服人員，使他們獲得包含自助業績報告在內的360度信息視圖。大數據分析服務使客服人員明確了具體的績效指標，以揚長避短，不斷改進服務。”