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不久前，以“科技创新，成就智慧增长”为主题的“美国IBM集团论坛”在旧金山隆重举行。IBM大中华区董事长及首席执行总裁钱大群说，信息技术已经到达一个新的突破点，正迎来新一轮的“大数据”创新大潮。在这轮创新大潮中，市场环境极其复杂，甚至陷入了增长动力衰减、成本上升等困境。如何在困境中寻找成长机遇，如何用创新的方式驾驭IT（信息技术），突破大数据所带来的诸多挑战，需要依靠智慧的成长，寻求商机获取新的市场。
智慧型商机是开发新市场的钥匙
IBM是全球500强的大企业。它自身的智慧成长是什么样？钱大群解释说：“10年前的IBM有两个商业模式：一是服务企业，二是生产优质消费性产品，包括个人电脑。那时我们就开始认识到，做海量的电脑制造，不是IBM追求的商业模式，尽管那是很好的业务。因此10年前就把这块业务剥离而卖给了中国联想公司。同时，我们认为，与客户端接触的智慧的终端将会来临，所以我们希望为业务成长提供高附加值，以实现产业和企业成功转型。”
为了抓住产业转型和大数据信息时代的历史性机遇，公司总结出IT（信息技术）发展的“15年规律”，即每15年IT技术的积累会引发一场变革，比如1980年是个人电脑，1995年是互联网，到2010年前后又面临互联化和智能化的技术革命。IBM公司意识到了这个趋势的来临，同时又看到2008年全球金融危机爆发，全世界都在寻求新的经济增长点，IBM看到了科技革命将带来的机遇。
近三年多来，IBM制定了“智慧地球”战略，细分为包括水、交通、医疗、社会治安、安全、教育六大系统的智慧城市，以及智慧的电力、能源、商务、铁路等领域，进行了数千个与“智慧地球”相关的项目实践。IBM的智慧相关业务已遍布包括中国在内的全球50多个国家，并开发了1200多个智慧的解决方案。
在此过程中，IBM自身成功获得了智慧的成长。据钱大群总裁介绍，2011年，IBM营收达1069亿美元，同比增长7%；净利润159亿美元，同比增长7%，其中90%的利润来自软件和服务，而不是来自硬件。产业变革决定了企业发展的道路，即如何创造新价值，如何降低营运成本，如何预估风险。
大数据信息时代向企业提出挑战
IBM技术创新全球副总裁B·麦约逊博士在论坛会议上说：“现在是信息数据的新时代，我们称之为大数据时代。”的确，现在是数据爆发的时代。今天我们所拥有的信息，近90%是在过去两年中生成的。据国际信息技术协会统计，全球数据信息未来几年将呈现惊人增长，预计到2020年数据总量将增长44倍。数据来自人类，现在有20亿人上网；数据也来自智能终端，移动设备和物联网爆发性成长，数据呈现空前规模和速度增长。
数据除了量的变化外，质也在发生变化。首先，很多数据都变成实时数据，比如交通状况的实时信息，这些数据必须马上发挥效用，否则就没用了。其次，现在是数据流源源不断，必须实时处理、实时运算、实时反馈。最后，数据变得越来越不规则、越来越不确定，甚至有很多废数据、错误数据，这些数据怎么综合处理，对企业来说是巨大的挑战。
钱大群总裁说，要支持大数据的分析、预估和优化，就要有新的模式：以过程为中心的计算系统，需要转向以信息为中心、具有自我学习能力的认知运行模式。但基于计算模式的转换，企业需要完成和面临三大转变和挑战：决策模式由以经验直觉和职位高低为依据，升级到以数据分析和预估为依据；思维模式由线性思维升级到系统性思维，由此执行风格产生重大改变；作业模式由强调独立工作能力升级到鼓励开放协作，这种协作不仅在企业内部进行，而且延伸到企业外部。
未来，信息数据将成为最重要的自然资源之一。企业使用大数据的能力和水平，使企业间的竞争能力产生根本差异，并最终决定谁是赢家或输家。显然，这是企业面临的极大挑战。
大数据信息爆炸导致传统市场转型
IBM公司总结“15年规律”、制定 “智慧地球战略”，给我们民营企业发展信息技术提供了许多有益启示：如果我们能把大数据中的智慧发掘出来，那么数据就将成为企业创造价值的源泉，由此给企业带来诸多成长机会。
首先，为企业创造新价值。在大数据的发掘过程中，企业可以发现新的增长机会。曾经与IBM合作的武汉钢铁公司年产钢铁约4000万吨。调研结果显示，通过分析洞察和优化其整个业务线，每吨钢能产生32美元的附加效益，这样一年就能产生超过10亿美元的效益。显然，如果采用IBM的预估和洞察数据的方式，武钢就可大幅提升其在产业转型升级中的竞争力。
其次，为企业提升运营效率。上海有家汽车配件销售商，有3400个仓库，管理着40万个不同的汽车零件。它分析35类不同的数据，定期对汽车上下游零件单位做需求预估和配货优化，使得它在3400个不同仓库都可以在10小时之内为客户补充所需要的配件。
再次，为企业降低风险。比如，金融危机后，美国国会通过了一个有240多条新规定的金融监管法案，对美国的金融机构进行更严格的监管。这么大量的监管规则，对金融机构的风险控制提出了很高要求。如果依靠人用一条条规则去检验业务、资产状况很难做到有效管理，必须采用先进的数据分析和系统管理整个风险过程。美国北卡罗来纳州的公共机构运用IBM的数据分析和洞察技术发掘医疗保险欺诈的效果非常明显，合作的第一年就从病历数据中发现了大量骗保行为，追回了3700万美元。
另外，在社会管理和城镇建设等方面发掘的价值和综合效益也非常突出。比如，江苏镇江市运用IBM智能运行中心解决方案来提升公共交通的效率。公交车和公交车站配备智能设备，将交通流量数据传输到智能运行中心，IBM的分析软件再利用这些信息监控管理全市80多条公交线路，公众可随时获得公交时刻信息和延误预报。
凡此种种，企业和社会公共机构都可以从大数据的有效利用中，获取新的商业机会或社会综合效益。
智慧型成长是现代企业发展的方向
2012年IBM论坛提出的许多观念和构想，给所有企业的发展提出了智慧成长的路径，比如，以大数据为基础，进行业务分析、预估与洞察的能力，将帮助企业、政府积极面对复杂环境所带来的诸多挑战，包括业务分析洞察、智慧云计算、智慧城市、智慧商务、移动互联等在内的新技术，为企业、政府解决大数据的挑战提供了新思路和新办法，将成为其智慧成长的新动力。
业务分析技术，就是智慧分析。智慧分析不仅包含软件、硬件基础设施的改变，而且包含技术解决方案，是一整条服务线。IBM为此成立了专业服务团队，针对各行各业的需求专门定制化，以支持管理者跨越快速与精准决策需求的挑战，帮助客户应对大数据的挑战，抢占市场先机。比如优化上海电力公司的电网信息，IBM通过其设备故障、网络状况进行物联网数据分析，挖掘出故障模式，这样就能提前预报设备故障，提前维修，使设备的可靠率达到99.9%，平均电力故障的时间减少5.24小时，由此给其每年增收达6100万美元。
同时，面对数据资源爆发式增长，如何对不确定的“灰色数据”进行规模化管理？这就孕育了智慧云计算应用。在实践中，IBM为企业、政府切入云计算提供了四个路径：通过云化数据中心实现削减信息技术，通过云化开发平台实现产品快速上市，通过云化企业应用实现快速为用户提供服务。同时，IBM将软件、硬件与服务解决方案整合为智慧云基础解决方案、智慧云行业解决方案和智慧云服务解决方案。IBM将智慧云技术列为其核心发展计划之一，预计2015年其营收将达70亿美元。
在信息时代，IBM特别重视打造新领导力。我们需要培养新的领导能力，这样才能把握机会，全面支持智慧成长理念真正落地。衡量这个新领导力有三个要点：注重数据分析洞察，不是谁职位高就谁说了算，更不是拍脑袋决策，而是以数据分析、洞察为依据进行决策；运用系统之系统思维，看待和处理问题不是片面、线性的，而是采用系统化解决方案；注重协作创新方式，不闷在实验室单干，而是走入市场与别人协同合作进行创新。在这种状况下，提升领导者应对大数据环境下的决策和执行能力。
智慧型商机是开发新市场的钥匙
IBM是全球500强的大企业。它自身的智慧成长是什么样？钱大群解释说：“10年前的IBM有两个商业模式：一是服务企业，二是生产优质消费性产品，包括个人电脑。那时我们就开始认识到，做海量的电脑制造，不是IBM追求的商业模式，尽管那是很好的业务。因此10年前就把这块业务剥离而卖给了中国联想公司。同时，我们认为，与客户端接触的智慧的终端将会来临，所以我们希望为业务成长提供高附加值，以实现产业和企业成功转型。”
为了抓住产业转型和大数据信息时代的历史性机遇，公司总结出IT（信息技术）发展的“15年规律”，即每15年IT技术的积累会引发一场变革，比如1980年是个人电脑，1995年是互联网，到2010年前后又面临互联化和智能化的技术革命。IBM公司意识到了这个趋势的来临，同时又看到2008年全球金融危机爆发，全世界都在寻求新的经济增长点，IBM看到了科技革命将带来的机遇。
近三年多来，IBM制定了“智慧地球”战略，细分为包括水、交通、医疗、社会治安、安全、教育六大系统的智慧城市，以及智慧的电力、能源、商务、铁路等领域，进行了数千个与“智慧地球”相关的项目实践。IBM的智慧相关业务已遍布包括中国在内的全球50多个国家，并开发了1200多个智慧的解决方案。
在此过程中，IBM自身成功获得了智慧的成长。据钱大群总裁介绍，2011年，IBM营收达1069亿美元，同比增长7%；净利润159亿美元，同比增长7%，其中90%的利润来自软件和服务，而不是来自硬件。产业变革决定了企业发展的道路，即如何创造新价值，如何降低营运成本，如何预估风险。
大数据信息时代向企业提出挑战
IBM技术创新全球副总裁B·麦约逊博士在论坛会议上说：“现在是信息数据的新时代，我们称之为大数据时代。”的确，现在是数据爆发的时代。今天我们所拥有的信息，近90%是在过去两年中生成的。据国际信息技术协会统计，全球数据信息未来几年将呈现惊人增长，预计到2020年数据总量将增长44倍。数据来自人类，现在有20亿人上网；数据也来自智能终端，移动设备和物联网爆发性成长，数据呈现空前规模和速度增长。
数据除了量的变化外，质也在发生变化。首先，很多数据都变成实时数据，比如交通状况的实时信息，这些数据必须马上发挥效用，否则就没用了。其次，现在是数据流源源不断，必须实时处理、实时运算、实时反馈。最后，数据变得越来越不规则、越来越不确定，甚至有很多废数据、错误数据，这些数据怎么综合处理，对企业来说是巨大的挑战。
钱大群总裁说，要支持大数据的分析、预估和优化，就要有新的模式：以过程为中心的计算系统，需要转向以信息为中心、具有自我学习能力的认知运行模式。但基于计算模式的转换，企业需要完成和面临三大转变和挑战：决策模式由以经验直觉和职位高低为依据，升级到以数据分析和预估为依据；思维模式由线性思维升级到系统性思维，由此执行风格产生重大改变；作业模式由强调独立工作能力升级到鼓励开放协作，这种协作不仅在企业内部进行，而且延伸到企业外部。
未来，信息数据将成为最重要的自然资源之一。企业使用大数据的能力和水平，使企业间的竞争能力产生根本差异，并最终决定谁是赢家或输家。显然，这是企业面临的极大挑战。
大数据信息爆炸导致传统市场转型
IBM公司总结“15年规律”、制定 “智慧地球战略”，给我们民营企业发展信息技术提供了许多有益启示：如果我们能把大数据中的智慧发掘出来，那么数据就将成为企业创造价值的源泉，由此给企业带来诸多成长机会。
首先，为企业创造新价值。在大数据的发掘过程中，企业可以发现新的增长机会。曾经与IBM合作的武汉钢铁公司年产钢铁约4000万吨。调研结果显示，通过分析洞察和优化其整个业务线，每吨钢能产生32美元的附加效益，这样一年就能产生超过10亿美元的效益。显然，如果采用IBM的预估和洞察数据的方式，武钢就可大幅提升其在产业转型升级中的竞争力。
其次，为企业提升运营效率。上海有家汽车配件销售商，有3400个仓库，管理着40万个不同的汽车零件。它分析35类不同的数据，定期对汽车上下游零件单位做需求预估和配货优化，使得它在3400个不同仓库都可以在10小时之内为客户补充所需要的配件。
再次，为企业降低风险。比如，金融危机后，美国国会通过了一个有240多条新规定的金融监管法案，对美国的金融机构进行更严格的监管。这么大量的监管规则，对金融机构的风险控制提出了很高要求。如果依靠人用一条条规则去检验业务、资产状况很难做到有效管理，必须采用先进的数据分析和系统管理整个风险过程。美国北卡罗来纳州的公共机构运用IBM的数据分析和洞察技术发掘医疗保险欺诈的效果非常明显，合作的第一年就从病历数据中发现了大量骗保行为，追回了3700万美元。
另外，在社会管理和城镇建设等方面发掘的价值和综合效益也非常突出。比如，江苏镇江市运用IBM智能运行中心解决方案来提升公共交通的效率。公交车和公交车站配备智能设备，将交通流量数据传输到智能运行中心，IBM的分析软件再利用这些信息监控管理全市80多条公交线路，公众可随时获得公交时刻信息和延误预报。
凡此种种，企业和社会公共机构都可以从大数据的有效利用中，获取新的商业机会或社会综合效益。
智慧型成长是现代企业发展的方向
2012年IBM论坛提出的许多观念和构想，给所有企业的发展提出了智慧成长的路径，比如，以大数据为基础，进行业务分析、预估与洞察的能力，将帮助企业、政府积极面对复杂环境所带来的诸多挑战，包括业务分析洞察、智慧云计算、智慧城市、智慧商务、移动互联等在内的新技术，为企业、政府解决大数据的挑战提供了新思路和新办法，将成为其智慧成长的新动力。
业务分析技术，就是智慧分析。智慧分析不仅包含软件、硬件基础设施的改变，而且包含技术解决方案，是一整条服务线。IBM为此成立了专业服务团队，针对各行各业的需求专门定制化，以支持管理者跨越快速与精准决策需求的挑战，帮助客户应对大数据的挑战，抢占市场先机。比如优化上海电力公司的电网信息，IBM通过其设备故障、网络状况进行物联网数据分析，挖掘出故障模式，这样就能提前预报设备故障，提前维修，使设备的可靠率达到99.9%，平均电力故障的时间减少5.24小时，由此给其每年增收达6100万美元。
同时，面对数据资源爆发式增长，如何对不确定的“灰色数据”进行规模化管理？这就孕育了智慧云计算应用。在实践中，IBM为企业、政府切入云计算提供了四个路径：通过云化数据中心实现削减信息技术，通过云化开发平台实现产品快速上市，通过云化企业应用实现快速为用户提供服务。同时，IBM将软件、硬件与服务解决方案整合为智慧云基础解决方案、智慧云行业解决方案和智慧云服务解决方案。IBM将智慧云技术列为其核心发展计划之一，预计2015年其营收将达70亿美元。
在信息时代，IBM特别重视打造新领导力。我们需要培养新的领导能力，这样才能把握机会，全面支持智慧成长理念真正落地。衡量这个新领导力有三个要点：注重数据分析洞察，不是谁职位高就谁说了算，更不是拍脑袋决策，而是以数据分析、洞察为依据进行决策；运用系统之系统思维，看待和处理问题不是片面、线性的，而是采用系统化解决方案；注重协作创新方式，不闷在实验室单干，而是走入市场与别人协同合作进行创新。在这种状况下，提升领导者应对大数据环境下的决策和执行能力。