IBM在3月初發布了全新的《分析：速度的優勢》大數據白皮書，該白皮書基于IBM對全球67國家中超過1000位業務和IT高管的深度調研，對當前大數據在中國及全球企業應用的現狀進行了全面分析。這是IBM第六次全球大數據分析調研，本次調研揭示出了四個重大變化：絕大多數企業在一年內實現了大數據投資的回報；企業越來越多將注意力集中于利用大數據應對運營挑戰；通過將數據分析能力集成到業務流程中實現企業轉型；大數據的價值推動力從數量轉變為速度。

該白皮書特別揭示出，除了以客戶為中心的數據分析目標外，越來越多的企業開始將大數據技術整合到后端辦公室和運營流程中。全球超過一半的受訪企業中，業務主管主要將數據分析用于與客戶建立更強大的關系：其中有31%的企業努力通過使用數據和分析技術提高獲得客戶的能力，而其他22%則注重客戶體驗的改進。除了聚焦客戶關系外，全球另外40%企業的數據與分析活動以提升運營為目標，這比2013年的25%有顯著提高。

數據分析成為企業的新引擎

本次白皮書基于企業的數據分析能力，將他們分為領跑者、慢跑者、參與者和旁觀者四個組別。幾十年來，數據一直是是業務運營不可分割的組成部分，許多企業持續采用傳統分析方法，理順并優化業務流程。然而，領跑者紛紛收集和分析新形式的數據，并采用更先進的分析方法，在業務流程內創造新的削減成本和提高效率的方法，涉及業務流程包括財務、供應鏈和運營等。

IBM大中華區全球企業咨詢服務部高級合伙人兼副總裁Steven Davidson在介紹本次IBM大數據白皮書的時候指出，從企業使用大數據分析的深度和廣度來看，領跑者有非常強大的數據分析能力，他們把數據分析既用于客戶，也用于提升自己的業務流程，這10%的領跑者通過大數據和數據分析創造了巨大的商業價值。

超過一半的領跑者表示，數據分析對業務表現和收入產生了顯著影響，并且使他們獲得了顯著的競爭優勢。這份IBM大數據白皮書同時指出，大中華區在數據分析對業務、收入和競爭力方面的影響方面，仍與全球領跑者存在著較大差距。為了縮小差距，中國企業需要仿效領跑者，加快速度管理數據和分析，在大數據分析的基礎進行業務決策。

速度是大數據分析的決勝關鍵

IBM認為，大數據對企業的影響在2012年體現出來。當時，數據的爆炸性增長跨越了臨界點，企業的大數據投資最初是為了管理突然增加的數據量和數據種類。然而，今天的企業對于大數據分析又有了新的要求，這就是數據分析的速度。企業需要加快運營管理速度，最大程度縮短從原始數據向基于數據分析的決策的轉換時間。這要求在企業內廣泛采用分析技術，以及具備相應的技術能力，快速依據數據分析結果進行決策。

IBM大中華區全球企業咨詢服務部合伙人、大數據和分析負責人王明德表示，大數據的特點之一是時空特性，也就是說大數據的分析要與時間點相結合，圍繞目標時間點快速進行分析、快速得出結論并快速用于指導決策。一旦錯過了目標時間點，大數據的分析也就沒有實際意義了。

如何加快大數據分析的速度？首先，快速獲取和整合數據的能力對于創造速度優勢非常關鍵。領跑者的作法包括：將傳統數據基礎架構組件與新的大數據組件相結合，包括采用整合數據倉庫和共享數據庫；使用實時數據處理與分析，即時采取行動；實施信息治理，以加快數據環境中的信任、集成和標準化的建立，信息治理的意義在于能夠為分析流程提供可靠、一致且高質量的數據，從而加速數據分析速度。

IBM認為，共享運營數據和數據整合是中國企業最缺乏的能力。中國企業應該著重提升共享運營數據能力，以及建立整合的數據倉庫。在實時能力方面，中國企業的實時數據分析處理能力比較欠缺，打造實時數據分析流程十分必要。此外，中國企業應該著重加強IT對于業務的理解和協同，以及在保證更新頻率的基礎上聚焦業務最需要的數據。

把分析能力嵌入業務流程

企業利用大數據轉型的一個關鍵組件是將分析能力整合到目標業務流程中。盡管并非所有業務流程都需要同樣的集成度，但領跑者和具有流程意識的慢跑者都認識到了使用分析能力，來實現企業內關鍵業務流程自動化、改進并提供信息的速度優勢。

領跑者通過分析全面的數據集，通常是外部數據集，創建對組織績效有影響的數據分析能力，從而實現差異化優勢。IBM發現在18個數據源中，領跑者非常傾向進行分析的數據源有9個，包括：第三方的金融、經濟和人口統計數據，調研機構數據，競爭對手情報，地理空間信息；來自社交媒體的客戶互動數據，以及客戶生成的數據；內部流程中機器生成的數據，傳感器和制動器產生的數據，RFID掃描或POS數據。

在利用大數據轉型的過程中，企業需要考察端到端的流程或體驗，將分析能力整合到業務流程中，同時理順業務運營。例如，復雜的算法正幫助指導客戶服務人員，并提供離線的結構化和非結構化數據分析結果，然后集成到基于上下文的前端儀表板中，用于創建個性化的營銷和服務解決方案。IBM認為，大中華區企業分析與業務流程的結合，目前主要還是集中在支持流程和為流程提供信息的階段，利用數據分析推動流程和實現流程自動化的比例較低。

除了將分析能力嵌入業務流程中之外，領跑者和慢跑者具備的另一個共同特征有助于他們快速處理洞察力，這就是可視化。領跑者使用先進的可視化技術，快速解釋并處理大型或動態數據集，而慢跑者使用動畫實現運營流程的可視化。此外，還要允許員工在任何地點訪問數據洞察，整個員工隊伍無論在何處工作，都可以在需要時接入分析數據，從而做出決策并采取行動。

復合型數據分析人才之爭

每個企業群體對于數據和業務分析人才的缺乏都感觸很深。隨著企業不斷在內部加強技術的使用，對復合技能的需求變得更加明顯。因為業務和分析技能的組合在速度驅動型企業中非常重要，這有助于企業更深入的了解最重要的業務驅動力，以及理解所需的相關數據。

本次IBM大數據白皮書指出，大中華區與全球企業的分析技能差距主要集中在分析與業務知識相結合、業務分析和數據整合這三個方面。其中，缺乏分析和業務知識相結合的能力以及相應的人才是大中華區企業面臨的首要挑戰。大中華區企業特別缺乏將分析用于提升業務表現的能力，以及既懂數據分析又知道如何與業務相結合的人才。因此，在引進人才的同時，企業應該更加注重通過多種方式，在企業內部培養這方面的人才。

企業需要將分析能力嵌入到一線流程中而提高員工能力，并使員工能夠快速而準確地采取行動。IBM建議企業根據業務需要從外部補充技能，而不是所有企業都需要全職數據科學家。企業應當對滿足大多數分析需求的人才和技能進行投資，對于難以發現和部署且費用昂貴的關鍵特定技能，可以考慮通過專業供應商來補充。

IBM推動中國大數據發展

IBM一直努力與廣大中國企業、組織保持緊密的合作關系，并通過自身豐富的全球實踐幫助眾多企業成功應用大數據分析技術。IBM大中華區全球咨詢服務部副合伙人、大數據與分析中國區負責人謝國忠介紹了IBM在中國大數據實踐。

在汽車工業領域，IBM幫助上汽集團成功打造中國汽車市場首個O2O電子商務平臺——車享網。通過全面的客戶洞察做到精細化營銷，車享網平臺大幅提升會員管理水平；通過數據分析提升汽車消費者全生命周期服務能力，真正做到高品質的客戶體驗。在零售領域，今年初IBM在幫助國內休閑食品領先企業良品鋪子打造全渠道信息化應用平臺的過程，通過大數據分析幫助把顧客有效分類，從而實現精準營銷和差異化服務。在快消領域，IBM與蒙牛集團于去年底達成戰略合作，蒙牛將構建有效的大數據分析能力，發現新客戶并以此作為企業決策與業務流程優化的依據。

IBM還開發了一項先進的新能源功率和天氣模型預測解決方案，能夠幫助能源電力公司特別是風力發電企業提高新能源發電并網的可靠性。這一解決方案結合天氣預報和優化分析技術來準確地預測風能和太陽能的發電功率，提高了新能源并網水平、幫助減少碳排放。國網冀北電力的張北縣風光儲輸示范項目的一期工程應用了該數據分析解決方案，通過使用IBM新能源功率預測技術，張北風光儲輸示范項目一期工程旨在現有基礎上增加大約10%的新能源并網量。

Steven表示，在新互聯網時代下，隨著大數據、云計算、社交及移動趨勢的快速崛起，IBM正在構建自身全新的服務能力。在大數據應用領域，IBM一直引領著創新和發展，并不斷融合自身在各行業與全球化發展中的經驗，不斷幫助中國客戶緊抓新時代下的發展機遇，以穩健的步伐成長為全球企業的領導者。