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IBM全球首个大数据智慧赋能中心在京成立

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IBM宣布全球首个大数据智慧赋能中心在北京正式成立。中心充分汇聚了来自IBM全球的大数据技术专家和商业运营精英,为企业构建了一个从商业评估、论证、方案部署到人员培训的完整大数据战略体系。

来源:ZDNet软件频道 2012年8月15日

关键字: IBM 大数据

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ZDNet至顶网软件频道8月15日消息 IBM宣布全球首个大数据智慧赋能中心(Big Data Center of Competency)在北京正式成立。中心充分汇聚了来自IBM全球的大数据技术专家和商业运营精英,为企业构建了一个从商业评估、论证、方案部署到人员培训的完整大数据战略体系。在业已全面展开的大数据实践的基础上,IBM成立大数据智慧赋能中心的举措将立足中国市场,面向全球正式开启IBM“大数据征途”,利用IBM卓越整合能力和行业经验为企业“赋能”,助力企业从大数据汲取“大洞察”,进而达成强劲的竞争力和可观的商业价值。

IBM大数据智慧赋能中心主管王晓梅表示:“IBM大数据智慧赋能中心的成立充分彰显了IBM助力企业制胜大数据的决心。我们希望将IBM自身先进的技术和经验与市场的实际需求相结合,立足以中国为代表的新兴市场,并藉此推进IBM在全球的大数据战略进程,为中国乃至全球市场开发出更多基于行业实践的案例和参考,为更多企业提供智慧的大数据技术和业务体系。”

在大数据时代,越来越多的企业受困于无法有效地管理和分析海量数据,不能及时获得所需信息,从而坐等商业机会流失——这一挑战在以中国为首的新兴市场尤为突出。如IBM大数据智慧赋能中心主管王晓梅所言,以中国为首的新兴市场人口数量大,企业众多,种类多样,相较于成熟市场其数据也更加复杂和庞大。因此,这些市场的企业亟需一套智慧高效的大数据解决方案帮助他们赢得时代挑战。

基于大数据的时代背景和企业用户的广泛需求,IBM大数据智慧赋能中心应运而生。作为IBM在全球首个针对大数据成立的能力整合和客户支持中心,大数据智慧赋能中心调用了来自IBM全球最顶级的大数据人才,包括副总裁级的技术专家、享誉业界的测试专家,以及拥有深刻大客户实践和跨行业实践的大数据专家,充分凝聚IBM在大数据方面先进经验、完善理论以及领先技术,聚力协助IBM中国大数据相关团队,为客户量身打造一套大数据时代的“制胜方案”。

IBM基于大数据提出了规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和真实性(Veracity)的“4V理论”,旨在帮助企业直观认知和准确把握大数据特质。正是基于“4V理论”,IBM大数据智慧赋能中心构筑了一套方向明确的“大数据战略”:利用IBM先进的技术和基于行业的商业经验,以及扎实的IBM商业探索方法论(Business Discovery Methodology)帮助企业分析数据类型和数据应用习惯,为企业进行商业评估;继而利用IBM的丰富经验探寻企业数据应用的局限与潜力,为企业进行商业论证;在此基础上,有行业针对性的为企业推荐具体的大数据平台解决方案。这套“大数据战略”能够帮助客户更加准确的定位自身在大数据时代的挑战和机遇,更加有效的制定相关大数据方案。

在技术方面,大数据智慧赋能中心充分整合IBM行业领先的信息管理和分析技术优势,极致展现了IBM大数据平台的卓越智慧,为企业提供的应对数据爆炸的“四大”能力:

  • Ÿ帮助企业对规模化、多样化、高速化的海量数据进行有效整合与管理,并应用先进的分析方法对数据进行智慧洞察;
  • 对数据进行及时的分析与预测,实现大数据的清晰呈现;
  • 确保企业信息的可信性和企业敏感数据的安全性,合理管理企业数据;
  • 为企业提供丰富的开发工具来开发分析应用,合理优化和调整企业工作,最终帮助企业从大数据中产生商业价值。

在大数据智慧赋能中心成立之前,IBM一直积极投身于大数据领域,大力发展大数据和智慧分析洞察创新,帮助企业在通过对数据有效地管理和智慧的分析,赢得市场先机。而这次成立的大数据智慧赋能中心将成为IBM整体大数据战略的一个重要里程碑,再次印证了IBM在大数据领域里的领导者地位。中心建立之后将凭借自身行业的领先技术与经验,将技术与商业结合,在金融、电信等各个行业提供大数据商业支持,为市场开拓基于行业的实践案例,为企业贡献行业商业应用场景,成为其部署大数据相关方案的重要参考和支持。

IBM大数据智慧赋能中心主管王晓梅表示:“面对大数据,成熟市场和成长型市场处在同一起跑线上,而成长型市场具有更大潜能。正因如此,IBM在广大的新兴市场中选择了最具代表性的中国市场成立这个大数据智慧赋能中心。我们很高兴的看到,目前已有数千家新客户正在转到 IBM的大数据解决方案。期待在新的时代下,大数据智慧赋能中心能为中国以及其他的新兴市场带来更多先进实践,引领大数据领域商业服务模式,帮助更多的企业在智慧成长中受益。”

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