大数据分析服务登陆企业级云端市场

最近，包括 IBM 在内的多家 IT 巨头宣布推出企业级云端市场，提供全面的大数据与分析能力，将云厂商、合作伙伴及第三方的“功能即服务”集中起来，提供企业需要的安全性和灵活性。

数据已经成为企业获得竞争优势的新基础，云计算则通过推动业务创新日益成为企业实现增长的引擎。根据权威调研机构 Gartner 的研究，到 2016 年，新增的业务分析中，将有 25% 通过订阅云平台或应用服务的方式实现部署。

通过将行业领先的分析能力引入云端，企业、开发者和个人将能够以数据驱动的方式支持每一项商业决策。使用基于云的分析服务，每个个人都将拥有强大的分析能力，让他们无需求助数据专家，即可实现分析趋势，获得洞察并提升各类决策；企业可以快速使用基于云的分析解决方案获得的洞察，帮助企业实时服务创新，提升企业业绩，有效管理风险。

除了实现将大数据与分析能力广泛应用与企业的私有云和混合云环境中，预计未来还将出现 5 种加速解决方案，旨在帮助数据专家加速应对当今企业面临的最显著、最广泛的挑战：

• 客户洞察解决方案：增强对客户的洞察，以支持销售、营销和客户服务；提升用户获得率和保有率，实现交叉销售。
• 运营洞察解决方案：增强对资产状况和设备性能的洞察，优化运营、服务和供给等环节；实现预测性维护，改善供需预测并提高流程效率
• 安全与欺诈洞察解决方案：增强态势感知能力并识别潜在的异常情况，以便对安全、欺诈和数据安全威胁做出更快响应；完善情报功能及预警能力，以减少欺诈、犯罪和数据失窃
• 风险与合规性洞察解决方案：增强对潜在风险的洞察，以更好地管理金融风险、运营风险及合规性；优化资金运用，最大限度减少损失，降低合规性成本
• 数据仓库现代化项目：使组织机构能够采集和保存更多元的信息，以更低的成本增强其分析能力；同时加速获得企业中产生的信息

该计划将为客户提供预先集成的软件解决方案和行业专业技术支持，使各行业的企业能够整合 5 种不同类型的数据洞察，提高市场表现。

通常，典型的企业只有 12％的数据能被有效利用，而企业中丰富的未开发信息则是企业做出明智决策的来源。大数据与分析服务为用户提供了他们所需要的信息和分析能力，以帮助他们获得更好绩效和实时成果。比如，IBM Watson Explorer 已经帮助数百家用户实现了数据关联，构建出了以信息为中心的应用，并提高了决策的质量和速度。新版本的 Watson Explorer 推出的核心认知组件，有助于企业高效利用自然语言能力及数据探索功能，在结构化和非结构化数据中发现宝贵的商业信息。

基于认知能力的数据探索功能，可以为用户提供全方位的关联性信息视图，帮助其获得更深层次的洞察。这些洞察能够展示正在发生的状况以及发生的原因。传统的搜索方案缺少背景、趋势和关系信息，相比之下，大数据分析服务可以帮助专业人士更快速找到并理解关键信息，便于其更有效地开展工作，利用从非结构化内容中获得的洞察实现业务成果的提升。

处于当今的商业环境中，企业需要应对不断扩大的数据量，并比以往更快地做出高质量决策。但是，很多企业的数据和应用仍然处于高度封闭状态，缺乏信息共享的能力，阻碍了绩效的提升。以一家全球零售商的客户服务代表为例，他们每年会接到成百上千的客户服务电话，每接到一位客户的电话，客户服务代表就必须与超过 10 个不同的系统打交道。这要求他们在多项不同应用之间进行多次搜索，然后人为的将头脑中的信息串联起来，从而对客户做出响应。这的确是一项艰巨的任务，客服代表一方面在为客户创造优良的体验，另一方面他却接受着一场考验，因为他必须快速而正确的完成寻找、组织、分析和关联信息的一些列活动。

认知探索提高了用户利用信息的能力，可以让他们做出更明智的、更有依据的决策。在此过程中，认知探索提供信息并从相关来源出发对信息进行理解，简直就像人类的思考过程一样。例如，借助于大数据分析服务，客服代表可以利用自然语言提问，并即时检索到相关内容。这些内容是由大数据分析服务熟练地从各种数据源摘取而来，既包括结构化数据源中的内容，也包括非结构化数据源中的内容。

数据探索是帮助企业发现有价值信息、做出关键的业务决策的重要步骤，各大厂商一直在不断寻找各种方法使企业员工表现更出色，最终服务于企业赢利。探索可以使用户发现新的可能。但是，在复杂的异构环境中进行探索需要克服一系列的挑战，如处理分散于各种来源中的海量数据，以及使用有限的能力理解数据间的关系。为了加快探索速度，大数据分析服务把大量内部和外部的信息连接在一起，通过分析，找到内容间潜在的关系或模式，以帮助用户更好的理解信息。

• 探索 ：把企业中来自不同系统的内容和数据结合到一起，再根据用户的角色和当前的行为把信息合理的呈现出来。这有助于用户大幅减少信息检索时间，提高工作效率。在当今信息爆炸的环境中，无论是协助客户、为新产品制定营销战略，还是调查某个安全漏洞，重要的任务很难通过单一来源的信息完成。能够为用户的台式机或移动设备带来广泛的数据分析和相关的认知洞察，为企业决策增添信心。
• 分析：对于许多企业而言，不断增长的非结构化数据预示着尚未开发的商机。文档、电子邮件、呼叫中心文字记录以及社交媒体都能够为洞察提供支持。如果通过适当的工具对这些内容加以收集和分析，便可以帮助企业提高业务绩效。内容分析功能可以帮助用户利用自然语言处理技术发现结构化信息中的趋势、模式和关联性，从而在短时间内获得洞察。同时，这些洞察可以以全方位视图的形式实时提供给用户。

通过为一线员工提供更全面的信息视图，类似于 IBM Watson Explorer 帮助众多像丰田金融服务公司这样的用户最大限度地抓住商机。丰田金融服务公司企业经理 Farouk Ferchichi 表示：“面对超过 400 万的客户，我们意识到了一流服务的重要性，并致力于积极维持客户满意度。我们已经把大数据分析服务提供给我们呼叫中心的客服人员，使他们获得包含自助业绩报告在内的 360 度信息视图。大数据分析服务使客服人员明确了具体的绩效指标，以扬长避短，不断改进服务。”