京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
IBM近日宣布,根据市场调研机构Wikibon最新研究报告《大数据供应商收益与市场预测》(Big Data Vendor Revenue and Market Forecast),IBM连续两年实现大数据市场占有率第一,领跑报告中的70多家大数据供应商。同期,IBM年度报告也显示,2013年IBM大数据分析领域营收高达160亿美金。
Wikibon报告称,2013年,IBM发布了多项大数据技术创新,包括PureData System for Hadoop、BLU Acceleration、新版BigInsights以及Watson Developer Cloud,这些技术满足了客户日益增长的需求,也使IBM在市场中脱颖而出。此外,收购SoftLayer和Cloudant对大数据的云化策略具有重要意义。
IBM软件集团大中华区总经理胡世忠先生表示:“大数据正在成为全球范围内最具价值的资源,可以帮助企业获得竞争优势。而分析对实现数据价值至关重要。Wikibon肯定了IBM在大数据分析领域的领导地位,IBM大数据与分析可以帮助企业从信息资源中获取可执行的洞察,使企业的决策和预测更加实时高效,不断增强市场竞争力。目前,IBM已经建立起了世界上最全面和最深入的大数据分析体系,并获得包括中国市场在内的全球市场的认可,2013年IBM整个大数据分析领域的营收高达160亿美金。IBM2014年的大中华区策略的精髓是‘成客户之需,就软件之致’,目的是为了帮助企业级用户拉近与终端消费者的距离,而大数据分析技术恰恰能够帮助企业挖掘消费者所需,从而快速有效获取竞争优势。近年来,IBM软件加大大数据及分析领域在中国市场的投入,我们期望有越来越多的中国企业能够IBM的帮助下利用大数据分析的理念和创新技术实现商业创新。”
Wikibon同时报告还显示:在众多供应商中,IBM BigInsights和BLU Acceleration完美整合了数据管理基础架构与大数据框架,取得了卓越的成绩。企业每天产生的数据数量大、种类多并且速度快,利用IBM的解决>方案,不同规模的企业均可以在成本控制的前提下对大数据进行管理和分析。IBM在大数据领域成功的原因也与Wikibon报告所提出的大数据业务增长三大因素不谋而合。这三大因素分别是:供应商不断改进大数据产品、服务与策略的连贯性,增强了客户的信心;大数据产品与服务本身走向成熟,得到越来越多客户的认可,大数据领域合作伙伴与代理商的增加。
在大数据与分析领域,IBM不断开拓新的市场,正在帮助包括能源,医疗,金融服务等不同领域的企业实现转型。来自各行业的企业高管,包括首席营销官(CMO),首席财务官(CFO),首席人力资源官(CHRO),都在使用IBM分析工具取得更好的业务成果:著名酒店运营商Denihan酒店集团,在全美范围内经营14家精品酒店。集团依靠IBM大数据分析解决方案洞察客户需求,提升客户体验,策划个性化的营销活动,提高营收。世界最大的风轮涡轮机制造商Vestas使用IBM大数据分析,快速准确的定位风轮涡轮机的安装地点,以确保最优的能力输出。直复营销机构Trident Marketing,采用IBM大数据与分析技术,通过精准预测与客户接洽的时机,深入洞察,预测客户取消服务的可能性。
IBM现已拥有全世界最先进的大数据和分析技术能力。今天,400多位IBM数学家和6000多个行业解决方案业务伙 伴正在共同帮助客户通过大数据来实现企业转型。此外,仅2013年一年,IBM就成功的申请了1500项大数据与分析的相关专利,并在解决方案与技术的研 发上持续投入,包括:与1000多所高校合作,大数据大学(Big Data University)招收135000多位学生,9个分析解决方案中心组成的全球网络。IBM在大数据与分析上的持续投入,自2005年开始对收购和研发投资达240亿美元,用以拓展自身在商业分析战略市场上的领导地位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26