據福布斯9月13日報道，“大數據”開始跨越概念的熱炒階段，深入滲透到商業模式的轉型與升級之中。據IDC估計，2014年大數據市場價值將達到161億美元，比整個IT市場的增速要快6倍。同時，我們越來越頻繁地看到大數據分析所帶來的震顫體驗：你在足球比賽前得到海量用戶對兩隊的實時支持率；一家賣果醬的公司通過分析前所未有地得知用戶對自己產品的幾十種吃法，進而短時間制定出全新的營銷方案；你在母嬰用品貨架旁看到啤酒時也不要奇怪，因為那可能來自大數據對客戶購買相關性的分析……

盡管對大數據的概念定義向難統一，但人們逐漸達成共識，這也正是IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠所說的，大數據最大的價值是業務價值，“經過分析，與行業結合時所爆發出來的價值”。

在數字經濟時代，企業所面向的市場環境遇到了前所未有的變革。新的游戲規則已經改變, 下一代的應用創新可能來自企業自身、來自外部合作伙伴……企業需要一套堆積木的方法組合下一代的流程、應用與服務，IBM稱之為“組合式業務”（Composable Business）。這其中，數據好比企業邁向“組合式業務”轉型進程中的燃料，企業需要處理、分析、提純數據，釋放數據的最大能量，運用實時可行的洞見迅速做出最佳決策。

當我們在談論大數據時，我們在談論什么？大數據包羅各行各業，包含數據采集、存儲、清洗、分析等漫長的鏈條，其背后則是云計算和一系列硬件技術，并直指認知計算的未來。也正因為如此，對大數據的討論極其容易變得虛泛空洞，無所指涉。

在胡世忠看來，也作為IBM的理解角度，這將取決于談論的對象是誰。對大數據的軟件開發商來說，IBM提供的是包含芯片、服務器、軟件開發平臺在內的基礎設施；對金融、電信、零售、教育等行業的企業來說，財務、市場、風險等不同部門對數據的要求也不同，當然，最基本的需求是存儲好數據，并在此基礎上進行整合和挖掘、清洗，根據他們的業務需求，進行相應的分析，使他們獲得更好的行業回報。

胡世忠的底氣來自IBM在大數據領域的完整布局。盡管人們對IBM這個藍色巨人作為世界最著名硬件提供商的印象如此深刻，事實上，IBM轉型軟件和服務已經十多年了。而早在麥肯錫于2011年5月發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》，最早將“大數據”的概念帶出技術圈之前，IBM早已著手布局大數據。

從2005年開始，IBM并購了35家以上大數據相關領域的公司，其中包括近期收購的高速大數據傳輸工具Aspera、客戶行為分析工具The Now Factory，以及備受矚目的DaaS（數據庫即服務）供應商Cloudant。截止目前，IBM在大數據的投入已經超過240億美元（其中170億美元用于收購，70億美元用于投資），擁有超過1萬名數據分析咨詢師，400多名數學家，數千項專利。

5年來，IBM一直在探究“了解如何從數據中創造價值”，從2009年將分析技術定義為戰略資產，到2011年實施分析、掌握分析，到2012年闡述大數據基本原理，再到2014年3月發布調研白皮書《分析：價值的藍圖》，在眾多行業案例基礎上，揭示了“分析為要”的大數據成功實踐之道。

在最近一段時間，IBM備受關注的還有它的OpenPOWER基金會與大數據與分析平臺Watson Foundations。在POWER8服務器芯片發布之后，IBM決定向外部開發者開放Power芯片架構，成立OpenPOWER基金會，允許第三方企業利用POWER技術進行獨立創新。而Watson Foundations作為IBM大數據平臺，將幫助企業實現階段性的大數據能力部署，使企業用戶邁向認知計算。

所謂“認知計算”，屬于人工智能領域，是教計算機像人腦一樣思考，屬于大數據應用的高級階段。與1997年超級計算機“深藍”戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫引起的轟動一樣，2011年，IBM研發的超級運算系統Watson戰勝人類選手，贏得美國智力問答比賽Jeopardy!。在胡世忠看來，以Watson為例的技術都將落地，大數據不再是一個空洞的概念。與IBM相比，其它行業巨頭很少有這樣“從端到端”的完整的大數據鏈條，“從芯片、到軟件的能力，再到數據分析師與行業專家的強大支持”。

不僅如此，IBM的大數據分析“錢景”相當可觀。2014年4月，根據市場調研機構Wikibon的最新研究報告《大數據供應商收益與市場預測》，IBM連續兩年實現大數據市場占有率第一，領跑報告中的70多家大數據供應商。同期，IBM年度報告也顯示，2013年IBM大數據分析領域營收高達160億美元。

最顯著的應用場景，來自于大數據的分析預測能力對金融、制造、零售等行業業務的提升。胡世忠舉例說，機器是制造業的重要資產，單是通過大數據分析預測哪些機器需要維護，就可以為企業節省大量成本。在零售行業，通過分析預測某區域哪些人有較高機會購買商品，進而趕在競爭對手前推出產品及相關營銷活動。

在大數據的席卷下，一些傳統企業也不得不開始商業模式的轉型。胡世忠對此深有感觸，“以前，如果說我們只是電信行業的一個供貨商，從2G、3G到4G網絡的發展中，我們負責提供更大的數據庫、更穩的硬件平臺技術，那么，現在的合作已開始轉型，用我們的分析能力可以看清電信客戶的需求，提高附加服務的同時又避免了客戶流失。”

大數據在體育領域的應用同樣激動人心。在溫布爾登網球公開賽賽場，由于采用了大數據分析器Slam Tracker，觀眾可以了解到包括接發球點勝率、每盤破發成功率、網前得分率等實時數據預測，大大提升觀賽體驗。而在NBA，邁阿密熱火隊總教頭Erik Spoelstra，利用統計分析軟件擬定戰術和排出上場球員名單；俄克拉荷馬雷霆隊則靠分析數據選拔新球員。

當然，智能硬件的發酵，同樣將為大數據提供更豐富的數據來源。在胡世忠看來，在此過程中，軟件的能力更趨核心，而通過開放的云平臺，將可以更容易、更快地提供這種軟件能力。