京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据2015年或成IBM核心业务_数据分析师考试
12月24日消息,据国外媒体报道,随着2014年年终的日子越来越近,IBM的股价却仍然在地位徘徊。过去十年时间里,IBM的收益的增长速度曾经令人惊叹。然而进入2014年之后IBM的业绩就开始衰败,一些市场分析人士对于2015年IBM的表现也并无太高的期许。在笔者看来,IBM在日益激烈的行业竞争中已经有所落后,不过令人感到安慰的IBM正在积极的进行自我转型。展望2015年,笔者认为IBM还是会面临一系列发展良机,而IBM能否抓住机遇实现业绩上的突破值得期待。
IBM上一次进行大规模的转型还要追溯到20世纪90年代早期,当时IBM的主营业务由于受到PC和服务器市场所发生的剧变而面临巨额亏损,面对此种情况IBM临阵换帅迎来了一位新的首席执行官郭士纳(Louis V. Gerstner),在新掌门人的带领之下IBM迅速向软件和服务业调整,这也成为如今IBM在全球软件市场拥有一定话语权的根本原因。
眼下全球IT市场的变化格局同20世纪90年代之时有着明显的区别。云技术已经成为改变IT时代发展的推手之一,而同样是面对行业市场的剧变,这一次IBM并不会暴露出同25年前一样的短板。当年全球硬件市场的飞速发展使得IBM不得不跟上整个行业的变革脚步,事实证明“被拖着走”的IBM表现并不令人满意。如今面对云技术市场的进步,IBM主动自我调整以完成迎合市场需求,这也就决定了未来IBM将会面临更多的发展机会。
笔者认为大数据将成为IBM业务增长最显著的领域。大数据无非是海量数据的收集以及分析,事实上IBM已经推出了大数据市场产品——Watson。Watson如今通过云端向用户提供服务,而与此同时其还在其他诸多行业领域发挥着作用。今年10月IBM同Twitter签署合作协议,IBM将Twitter所掌握的用户数据纳入到Watson之中,由此商业客户可以通过Watson对大量数据的分析发现过往他们从未注意过的用户消费习惯等等。Watson另一项成功应用于实际的例子就发生在本月。IBM在本月月初同美国退伍军人事务部签署合作协议,后者将使用Watson对所掌握的全美退伍军人病历数据进行分析以便向患者提供更高质高效的医疗服务。IBM在评价同美国退伍军人事业部的合作时强调,美国退伍军人事业部的病历数据规模每三年便会增加一倍,对于如此大规模的数据进行分析唯有Watson才有能力承担。
今年年初IBM推出Watson之时,IBM首席执行官罗睿兰曾经表示,IBM为Watson所制定的发展目标是在10年之内使其成长为百亿美元级别的业务。罗睿兰的论调看似有些“放卫星”。眼下Watson在IBM众多业务之中所占份额还只是少数,不过笔者认为Watson的发展潜力不可小觑。根据市场调查机构IDC公布的数据显示,从今年开始知道2018年全球大数据技术和服务市场规模年度增幅将维持在26%的高位,而届时整个市场的价值预计将达到415亿美元。
笔者想要提醒投资者一点的是“罗马可不是一天建成的”,IBM的转型不可能再短时间内就收到成效。笔者预计IBM在2015年可能仍然会遭受一些业绩增长方面的压力,尽管在明年IBM旗下的Watson和大数据业务会签下更多订单 ,但这对于整个IBM的发展来说只是杯水车薪。2015年IBM的业绩来源将仍由传统软件和服务所占据,而硬件业务也会继续面临较大的发展压力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18