IBM在3月初发布了全新的《分析：速度的优势》大数据白皮书，该白皮书基于IBM对全球67国家中超过1000位业务和IT高管的深度调研，对当前大数据在中国及全球企业应用的现状进行了全面分析。这是IBM第六次全球大数据分析调研，本次调研揭示出了四个重大变化：绝大多数企业在一年内实现了大数据投资的回报;企业越来越多将注意力集中于利用大数据应对运营挑战;通过将数据分析能力集成到业务流程中实现企业转型;大数据的价值推动力从数量转变为速度。
该白皮书特别揭示出，除了以客户为中心的数据分析目标外，越来越多的企业开始将大数据技术整合到后端办公室和运营流程中。全球超过一半的受访企业中，业务主管主要将数据分析用于与客户建立更强大的关系：其中有31%的企业努力通过使用数据和分析技术提高获得客户的能力，而其他22%则注重客户体验的改进。除了聚焦客户关系外，全球另外40%企业的数据与分析活动以提升运营为目标，这比2013年的25%有显著提高。
数据分析成为企业的新引擎
本次白皮书基于企业的数据分析能力，将他们分为领跑者、慢跑者、参与者和旁观者四个组别。几十年来，数据一直是是业务运营不可分割的组成部分，许多企业持续采用传统分析方法，理顺并优化业务流程。然而，领跑者纷纷收集和分析新形式的数据，并采用更先进的分析方法，在业务流程内创造新的削减成本和提高效率的方法，涉及业务流程包括财务、供应链和运营等。
IBM大中华区全球企业咨询服务部高级合伙人兼副总裁Steven Davidson在介绍本次IBM大数据白皮书的时候指出，从企业使用大数据分析的深度和广度来看，领跑者有非常强大的数据分析能力，他们把数据分析既用于客户，也用于提升自己的业务流程，这10%的领跑者通过大数据和数据分析创造了巨大的商业价值。
超过一半的领跑者表示，数据分析对业务表现和收入产生了显著影响，并且使他们获得了显著的竞争优势。这份IBM大数据白皮书同时指出，大中华区在数据分析对业务、收入和竞争力方面的影响方面，仍与全球领跑者存在着较大差距。为了缩小差距，中国企业需要仿效领跑者，加快速度管理数据和分析，在大数据分析的基础进行业务决策。
速度是大数据分析的决胜关键
IBM认为，大数据对企业的影响在2012年体现出来。当时，数据的爆炸性增长跨越了临界点，企业的大数据投资最初是为了管理突然增加的数据量和数据种类。然而，今天的企业对于大数据分析又有了新的要求，这就是数据分析的速度。企业需要加快运营管理速度，最大程度缩短从原始数据向基于数据分析的决策的转换时间。这要求在企业内广泛采用分析技术，以及具备相应的技术能力，快速依据数据分析结果进行决策。
IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、大数据和分析负责人王明德表示，大数据的特点之一是时空特性，也就是说大数据的分析要与时间点相结合，围绕目标时间点快速进行分析、快速得出结论并快速用于指导决策。一旦错过了目标时间点，大数据的分析也就没有实际意义了。
如何加快大数据分析的速度?首先，快速获取和整合数据的能力对于创造速度优势非常关键。领跑者的作法包括：将传统数据基础架构组件与新的大数据组件相结合，包括采用整合数据仓库和共享数据库;使用实时数据处理与分析，即时采取行动;实施信息治理，以加快数据环境中的信任、集成和标准化的建立，信息治理的意义在于能够为分析流程提供可靠、一致且高质量的数据，从而加速数据分析速度。
IBM认为，共享运营数据和数据整合是中国企业最缺乏的能力。中国企业应该着重提升共享运营数据能力，以及建立整合的数据仓库。在实时能力方面，中国企业的实时数据分析处理能力比较欠缺，打造实时数据分析流程十分必要。此外，中国企业应该着重加强IT对于业务的理解和协同，以及在保证更新频率的基础上聚焦业务最需要的数据。
把分析能力嵌入业务流程
企业利用大数据转型的一个关键组件是将分析能力整合到目标业务流程中。尽管并非所有业务流程都需要同样的集成度，但领跑者和具有流程意识的慢跑者都认识到了使用分析能力，来实现企业内关键业务流程自动化、改进并提供信息的速度优势。
领跑者通过分析全面的数据集，通常是外部数据集，创建对组织绩效有影响的数据分析能力，从而实现差异化优势。IBM发现在18个数据源中，领跑者非常倾向进行分析的数据源有9个，包括：第三方的金融、经济和人口统计数据，调研机构数据，竞争对手情报，地理空间信息;来自社交媒体的客户互动数据，以及客户生成的数据;内部流程中机器生成的数据，传感器和制动器产生的数据，RFID扫描或POS数据。
在利用大数据转型的过程中，企业需要考察端到端的流程或体验，将分析能力整合到业务流程中，同时理顺业务运营。例如，复杂的算法正帮助指导客户服务人员，并提供离线的结构化和非结构化数据分析结果，然后集成到基于上下文的前端仪表板中，用于创建个性化的营销和服务解决方案。IBM认为，大中华区企业分析与业务流程的结合，目前主要还是集中在支持流程和为流程提供信息的阶段，利用数据分析推动流程和实现流程自动化的比例较低。
除了将分析能力嵌入业务流程中之外，领跑者和慢跑者具备的另一个共同特征有助于他们快速处理洞察力，这就是可视化。领跑者使用先进的可视化技术，快速解释并处理大型或动态数据集，而慢跑者使用动画实现运营流程的可视化。此外，还要允许员工在任何地点访问数据洞察，整个员工队伍无论在何处工作，都可以在需要时接入分析数据，从而做出决策并采取行动。
复合型数据分析人才之争
每个企业群体对于数据和业务分析人才的缺乏都感触很深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得更加明显。因为业务和分析技能的组合在速度驱动型企业中非常重要，这有助于企业更深入的了解最重要的业务驱动力，以及理解所需的相关数据。
本次IBM大数据白皮书指出，大中华区与全球企业的分析技能差距主要集中在分析与业务知识相结合、业务分析和数据整合这三个方面。其中，缺乏分析和业务知识相结合的能力以及相应的人才是大中华区企业面临的首要挑战。大中华区企业特别缺乏将分析用于提升业务表现的能力，以及既懂数据分析又知道如何与业务相结合的人才。因此，在引进人才的同时，企业应该更加注重通过多种方式，在企业内部培养这方面的人才。
企业需要将分析能力嵌入到一线流程中而提高员工能力，并使员工能够快速而准确地采取行动。IBM建议企业根据业务需要从外部补充技能，而不是所有企业都需要全职数据科学家。企业应当对满足大多数分析需求的人才和技能进行投资，对于难以发现和部署且费用昂贵的关键特定技能，可以考虑通过专业供应商来补充。
IBM推动中国大数据发展
IBM一直努力与广大中国企业、组织保持紧密的合作关系，并通过自身丰富的全球实践帮助众多企业成功应用大数据分析技术。IBM大中华区全球咨询服务部副合伙人、大数据与分析中国区负责人谢国忠介绍了IBM在中国大数据实践。
在汽车工业领域，IBM帮助上汽集团成功打造中国汽车市场首个O2O电子商务平台——车享网。通过全面的客户洞察做到精细化营销，车享网平台大幅提升会员管理水平;通过数据分析提升汽车消费者全生命周期服务能力，真正做到高品质的客户体验。在零售领域，今年初IBM在帮助国内休闲食品领先企业良品铺子打造全渠道信息化应用平台的过程，通过大数据分析帮助把顾客有效分类，从而实现精准营销和差异化服务。在快消领域，IBM与蒙牛集团于去年底达成战略合作，蒙牛将构建有效的大数据分析能力，发现新客户并以此作为企业决策与业务流程优化的依据。
IBM还开发了一项先进的新能源功率和天气模型预测解决方案，能够帮助能源电力公司特别是风力发电企业提高新能源发电并网的可靠性。这一解决方案结合天气预报和优化分析技术来准确地预测风能和太阳能的发电功率，提高了新能源并网水平、帮助减少碳排放。国网冀北电力的张北县风光储输示范项目的一期工程应用了该数据分析解决方案，通过使用IBM新能源功率预测技术，张北风光储输示范项目一期工程旨在现有基础上增加大约10%的新能源并网量。
Steven表示，在新互联网时代下，随着大数据、云计算、社交及移动趋势的快速崛起，IBM正在构建自身全新的服务能力。在大数据应用领域，IBM一直引领着创新和发展，并不断融合自身在各行业与全球化发展中的经验，不断帮助中国客户紧抓新时代下的发展机遇，以稳健的步伐成长为全球企业的领导者。
