推广 | IBM在中国的大数据业务怎么玩?

IBM的数据服务的意图终于清晰。3月24日，中国大数据与分析事业部宣布在2016年出台三大举措：推出“云数据服务超市”、Weather Company业务进中国大数据推广，认知能力注入行业。并推出云数据超市的拳头认知应用Watson Analytics。从免费数据服务到数据服务超市到数据服务注入行业，IBM终于从数据工具商真正转型为数据工具+数据服务提供商，和其他大数据工具IT供应商拉开“鸿沟”。

准入零门槛

从这次IBM发布的举措来看，非常重要的核心方向是降低门槛甚至是零门槛来提供数据服务，不管是2C的还是2B业务。众所周知，在互联网时代要想成为一个成功的服务供应商，核心精髓是要提供“零门槛”或者接近于“零门槛”的服务，给用户输出能力，让各个层级的人都能普遍使用，越“傻瓜”越好。而工具商不一样，工具商只提供工具，要想用它、用好它需要有专业的技能。

IBM数据服务零门槛的一个拳头认知应用是Watson Analytics，这是一个让“菜鸟”都会用的免费云分析服务平台使用的对象是医疗、制造、服务、媒体、教育等各个行业的营销人员、销售人员、财务人员、HR包括普通百姓。甚至仅仅想娱乐一下，知道泰坦尼克号，从巴黎上船还是从上海上船哪个风险性大、存活率高，它都可以给你分析预测出结果。让你获得和数据分析师相同的预测性和指导性分析能力，而且使用自然语言的方式进行查询，这和千千万万大数据IT工具商不一样，那些大数据工具需要专业人士还得配备数据科学家才能搞得定。这个服务2014年12月推出，目前全球用户超过100万，中国推广为几个月，注册用户为2万多。

另外一个对于代表着IBM数据服务走向“零门槛”的标志，是IBM推出了“大数据与分析商城”、“云数据服务超市”，推出了各种“简化服务”、“一条龙服务”、“行业尊享4S店”数据方案服务。大家都知道现在大数据之所以难搞，是因为太复杂，开源的、不开源的，各种工具、各种版本，能把专业的开发者都搞晕，再加上各种整合、组合，让大数据淘金变得“深不可测”。有观点说，现在的大数据不是工具不够用，而是不知道什么最适合，现在的开源不是不先进而是太复杂，管理运维成本太高。IBM推出了Data for Cloud,把各种大数据工具，涵盖覆盖诸如数据库、数据仓库、数据集成，数据治理以及内容管理等数据分析解决方案，IBM将其全部“集结”到IBM的 “超市里”、“商场中”进行各种配搭、适配、优化，简化、简化再简化。目标就是解决前面的种种难题。

再有一个标志性意义的服务是“天气APP”。IBM收购Weather Company，除了向企业提供服务，IBM还向普通老百姓提供免费天气查询服务，每一个手机使用者动动指头就可以使用它查询一切和天气有关的数据服务。现在它是美国第四大使用最频繁的App，每天处理260亿条云服务查询。

高“段位”的“识金能力”

大数据掘金的核心是“数据分析能力”，之所以有人能从数据中能看到“金子”而有的人看到的只是“数据”，区别就在于别人有 “火眼精金”的辨识能力而你没有，而这这个火眼精金的能力的打造，按照IBM认知计算的说法它是一个渐进的过程，是一个和数据和规则互动逐渐形成的能力，就像对雾霾的预测，IBM可以从之前提前1天预测拓展到三天后现在是一周之后，其精准度从60%到80%上升到90%背后竞争是数学的能力、模型的能力、融合行业知识创新的能力较量。IBM现在正在不断把自己这种数据“识金”的能力推向更高的“段位”，并“适配”到其数据服务中，让其服务真正变成“零门槛”。

例子之一是IBM收购Weather Company。在很多人看来这桩收购，IBM是希望获得数据源，希望成为一个拥有数据的公司、进入数据运营商业领域，这当然是目的之一。但事实上IBM与Weather Company从合作到收购，还有一个关键原因是因为，通过与Weather Company“贴身互动”能够将IBM在数据分析领域的“模型能力”、“认知能力”提升到其他竞争对手只能望其项背的更高“段位”，而且可以复制到更多的领域，这才是关键。因为天气是一个瞬息万变、变化莫测的领域，变量之多、变化之快、关联之多，要想做出精准“模型”之难只有做数据分析的人才知，当IBM能够解决天气的问题，很多其他领域的问题就可以迎刃而解。据透露，与Weather Company合作、收购Weather Company之后，现在IBM在全球已经拥有127000个天气模型。

IBM之所以在业界都还在“陶醉”于“大数据时代”的时候，推出“认知商业”、“认知计算”的概念，就因为认知是一种逐步提升的能力，是通过互动、推理、深度学习不断提高，从而获得“精准模型”、获得 “智慧”的过程。IBM这么多年与行业的互动的积累，加上现在以开放合作的方式广纳数据源、与各类数据源公司包括Twitter、医疗公司等合作，就是不断将自己在大数据分析的认知能力推向更高的维度。

务实落地

从工具商向数据服务商转型，从提供工具到提供“工具+数据服务”的企业，对于IBM来说，如何把全球已经建立起来的种种标志性服务进行更大规模的推动，如何将在国外建立起来的数据服务带到中国，是挑战。关于落地，IBM选择务实的方式。

从认知商业的角度，IBM这次选择了银行、制造和零售以及医疗、教育等行业，尤其是前三个行业，IBM加速在中国进行推动，之所以选这几个行业是因为这些行业最快能够建立起认知商业模型，行业需求旺盛，数据壁垒小、数据积累丰富，最快能从数据中挖到金子。

（编辑：拼字网 - 核心网）

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