2017-IBM分析——颠覆性变革的优势_23页_1mb

IBM大数据和分析执行报告总结

核心内容

IBM商业价值研究院发布的执行报告揭示了大数据和分析技术在全球企业中的广泛应用及其对业务模式和战略决策的深远影响。报告指出，随着数字化生态系统的崛起、技术的快速变革以及企业从“推测”向“了解”的转变，大数据和分析正成为企业竞争力的关键要素。

主要观点

1. 大数据和分析是企业竞争的关键

• 95% 的受访者认为大数据和分析能力是与竞争对手持平或超越竞争对手不可或缺的要素。
• 三分之二的受访者表示大数据项目已经达成或超越了预期目标。
• 大部分企业（约75%）在实施大数据和分析技术后7-18个月内收回了投资。

2. 数字化生态系统推动企业变革

• 数字化进程加速，改变了企业与客户、消费者及公众的互动方式。
• 企业需要在内部和外部生态系统中扩展分析视野，以获取更全面的数据上下文。
• 企业正通过整合内外部数据、构建基于云的数据管理平台和采用实时分析技术，提升业务响应速度和决策质量。

3. 技术变革推动新能力

• 企业正在采用五年前尚未普及的大数据技术，如Hadoop和Spark，以支持复杂的数据处理和分析需求。
• 数据存储和处理技术正在向实时和内存分析演进，以提高效率和洞察力。
• 企业需要新的技能来管理大数据基础设施并提取洞察力，包括数据科学家、分析师、工程师等。

4. 从推测到了解的转变

• 企业可以利用情境式数据（如政府数据、社交媒体数据、天气数据等）提升预测和决策能力。
• 预测性分析、规范性分析和认知计算技术正在帮助企业从“推测”向“了解”转型。
• 企业需在业务流程中嵌入实时分析，以更快地响应市场信号和客户需求。

关键信息

大数据分析的使用情况

• 2014年，仅10%的企业在三个或更多部门使用高级分析，而2015年这一比例上升至71%。
• 33% 的企业在六个以上组织职能或部门使用高级分析。

技术采纳趋势

• 大数据技术的使用在企业中显著增长，从“教育”阶段（10%）到“执行”阶段（超过三分之一）。
• Hadoop和Spark等技术正在成为数据处理和分析的核心工具。
• 企业正在采用基于云的数据管理服务，以实现更灵活的数据存储和处理。

技能与组织变革

• 企业需要具备管理大数据基础设施和分析数据的复合型技能。
• 73% 的企业使用预测性分析，40% 的企业使用某种形式的认知计算。
• 企业倾向于内部团队处理内部数据，外部团队处理外部数据。

企业行动建议

• 企业需调整分析战略，以涵盖内部和外部数据，满足生态系统需求。
• 构建可扩展和灵活的数据基础架构，以支持动态数据和分析需求。
• 采用敏捷方法，缩短分析项目从试验到量产的时间。
• 通过联合寻源或外部合作弥补技能差距，专注于核心业务能力。

企业挑战与机遇

• 企业面临技能差距、数据治理、安全合规等挑战。
• 同时，大数据和分析技术为企业提供了优化运营、提高客户体验、提升市场响应速度等巨大机遇。
• 企业需建立业务驱动的治理机制，以确保数据和分析资源的高效利用。

数据来源与方法

• 本报告基于IBM商业价值研究院2015年夏季的调查，共收集了1,226名符合条件受访者的反馈。
• 调查样本涵盖全球90个国家和地区，受访者多来自大型企业（员工超过1,000人）。
• 调查内容包括数据分析使用情况、技术采纳趋势、技能需求及企业战略调整等。

作者与贡献者

• Glenn Finch：IBM全球业务咨询服务部大数据和分析全球领导人。
• Steven Davidson：IBM大中华区业务分析和战略咨询实践负责人。
• Dr. Pierre Haren：IBM全球业务咨询服务部高级分析全球领导人。
• Jerry Kurtz：IBM北美地区大数据和分析领域负责人。
• Rebecca Shockley：IBM商业价值研究院大数据和分析领域全球研究领导人。
• 贡献者：包括Jason Breed、Rafael Ezry、Michael Haydock博士、Christian Kirschniak、Cathy Reese、Brian Scheld和Bruce Tyler等IBM专家。

总结

IBM的这份报告强调了大数据和分析技术在当今企业中的核心地位。企业正通过数字化转型、技术采纳和技能提升来应对市场变革，同时在数据治理、安全合规和生态系统协作方面面临挑战。报告建议企业应积极调整分析战略，采用敏捷方法，构建灵活的数据基础设施，并通过内外部合作来弥补技能缺口，从而在数字化竞争中取得优势。