IBM认知商业如何落地中国,实现本土化?

云视角

2016-04-22

老牌IT企业IBM将公司整体向认知解决方案和云平台公司转型之后,在中国打出了“认知商业”的口号。这是继“智慧地球”之后,IBM发布的又一次重大转型战略。而业界好奇的是,认知商业何时能成为这家百年老店的业绩新增长点?

 

IBM营销云落地中国

 

IBM近日宣布基于认知计算的IBM营销云(IBM Marketing Cloud)落地中国。这项利用大数据分析、云计算等领先技术,帮助企业实现快速部署,并且从多种渠道收集、分析消费者行为数据,并为营销人员提供精准商业洞察。基于这些数据,品牌商能够在最合适的时间、为最相关的人、提供最有价值的体验。

例如,IBM营销活动设计工具(IBM Journey Designer)为用户提供一个虚拟白板,营销团队共享“用户画像”,同步了解顾客购买过程,进而做出更明智的决策。只需拖放鼠标,营销人员就可轻松设计一个数字营销活动。

除此之外,IBM营销云还包括IBM营销过程分析工具(IBM Journey Analytics)、IBM用户行为分析工具(IBM Customer Experience Analytics)、IBM商务洞察分析工具(IBM Commerce Insights)等,为营销人员提供市场营销活动从策划、执行到回顾全过程营销工具。

针对中国市场,IBM营销云特别推出微信营销组件(IBM WeChat Audiences),营销人员只需要通过营销云工具,就可以轻松针对微信用户发布营销活动。

 

极具竞争力的Bluemix云平台

 

营销云的推出只是IBM中国商业策略的小试牛刀。IBM更大的野心在于与三大巨头亚马逊AWS、微软Azure和谷歌的市场竞争。一个命名为BlueMix的云平台是IBM的重心所在,这项企业级服务可以令组织和开发人员能够快速又轻松地在云上创建、部署和管理应用程序。

同时通过IBM Watson产品线来进行认知分析,Watson API接口同样可以在Bluemix上为开发者所使用。开发者在自己的产品中嵌入这些新型Watson API,可以让他们有能力向用户提供可以思考、理解和共情的解决方案。

Watson API仅仅只是IBM所承诺 Bluemix PaaS产品的一部分。Bluemix是基于Cloud Foundry的,而后者是最初由VMware开发的一个开源平台。上个月IBM大张旗鼓地宣布,VMware公司成为其新的战略盟友。根据协议,两家公司将携手帮助企业将自有服务器上的vSphere虚拟化工作流更容易地转移到IBM的SoftLayer公共云平台上,以确保在现场运行的vSphere和在IBM公共云平台上运行的vSphere和谐共存。

对于IBM来说,与VMware的结盟是一场不小的胜利。这次结盟使得IBM和全球最大的企业虚拟化市场对接。实际上,全球百强企业都是VMware的用户,全球80%的数据中心都采用的VMware的虚拟化技术。

这意味着IBM借助这项合作可以达到更多的企业级云市场。IBM有潜力将其大型内部部署WebSphere客户群与Bluemix中的云联合起来,这将有助于它在混合云计算中占据一个强有力的位置,这对于亚马逊AWS来说是个不小的威胁。

 

更多的战略合作伙伴

 

在认知商业战略的指导下,过去一年IBM与其他厂商在多个领域开展了合作,显示出了其超前的市场竞争力。2015年12月份苹果开放Swift源代码,随后IBM推出Swift Sandbox(沙盒)在线编程工具,在服务器端提供Swift语言,从而简化企业的端到端应用的开发应用。

对于Swift语言的推广,显示了IBM与苹果公司之间的合作更加深入。更重要的战略意义在于,Swift在企业用户市场的应用,可以让IBM的云服务提供与亚马逊和微软等竞争对手所不具有的功能。

除了苹果之外,IBM还开始了与西门子智能楼宇的相关合作。西门子将IBM Watson物联网业务部提供的分析和资产管理软件,整合入其基于云的Navigator能源和可持续性管理平台。西门子在能源优化和楼宇性能方面已得到市场认证的专业知识和IBM地产和资产管理体系合二为一,形成市场独一无二的解决方案,能大大提升楼宇对生产率的贡献。

 

认知商业在中国落地尚早

 

虽然国内已经可以通过API服务的方式享用到Watson技术和能力,但Waston在中国的物理落地还需要一些时间,同时还需要解决很多本土化的东西,比如Watson首先要能够听得懂中文,以及中国的多种方言。

目前IBM正在积极联手国内企业,推动认知商业战略在中国的本土化。IBM与科大讯飞正式建立了战略合作关系。在技术方面,双方将致力于推动在认知计算算法、云平台架构等层面合作;在业务方面,推动医疗、教育和智慧城市等领域的合作发展契机。

IBM和辉瑞制药联合前沿医疗机构,利用大数据及以新型认知分析方法,建立符合中国人群特征的慢性病风险预测模型,高效甄别出关键风险因素,为实现智能化医疗转型升级提供支持。

 

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