二季度IBM的营收和利润均超预期，但它没有脱离险境，该公司整体收入仍下降2％。
BI中文站 7月18日报道
IBM这个月不断传出好消息。 下面是几个亮点：
与苹果签署了一项重大协议：联手为iPhone和iPad开发企业云应用程序。借助于IBM提供的云服务，这项合作可望打造出100余款应用。
与惠普达成一项协议：合作开发用于飞机发动机的大数据应用程序。
扩大了与惠而浦公司（Whirlpool）的合作范围：将惠而浦的应用程序搬到云中。
计划投资30亿美元研发超微型的7纳米晶体管。这种晶体管将采用硅以外的材料，或将引发芯片产业革命。
获得了一个大型项目：帮助中国政府解决中国的污染和能源问题。
周四公布的财报显示：第二季度的营收和利润均超过了华尔街的预期。这是该公司急需的一个进步。
但IBM目前没有脱离险境。第二季度，该公司整体收入仍下降了2％。
IBM总裁兼CEO吉尼•罗曼蒂(Ginni Rometty)将未来的希望寄托在这几个领域：云计算、移动和大数据。
IBM在这三个领域都有好消息。第二季度，该公司移动业务收入同比增长100％，尽管实际的收入数字尚未披露。年初至今，该公司云计算业务收入上涨超过50％，主机服务业务收入预计今年将达到28亿美元。第二季度，该公司的大数据业务收入同比增长7％。今年至今，该公司安全业务收入增长超过20％。
即便如此，IBM依然面临较大的问题，特别是它的硬件业务（尤其是微处理器）。此前，外界盛传该公司希望出售微处理器部门并退出芯片制造行业。
第二季度的盈利报告丝毫不能平息这些担忧。第二季度，该公司的微处理器芯片业务收入同比大幅下降了18％。
Power Systems（采用了IBM自主研发的Power芯片）业务收入下降28％。System x（IBM已同意将其出售给联想公司）业务收入下跌3％。总体而言，第二季度，该公司的系统和科技部门（Systems and Technology）总收入为33亿美元，同比下降11％。
所以，尽管该公司在许多方面取得了重大进步，投资者仍然表现谨慎。在周四的盘后交易中，该公司股价小幅下降2％。
这么多的数据，该如何使用呢？
大数据时代的开启是一个时代的重要的转型。作者 Frank.J.Ohlhorst 在本文中介绍了2017年大数据的发展前景及其所面临的问题。
大数据将会变得更大，大到让那些企图处理大量且更复杂的数据集的公司束手无策，使他们无法从这些巨大的数据中获取有用的价值。至少，Xavient 信息系统的云计算和大数据主管Neeraj Sabharwal是这样认为的。
Sabharwal 在本文讨论了大数据分析的未来，Sabharwal 在此分享了一些关于大数据如何在2017年平稳增长的有趣见解和统计。Sabharwal 对大数据并不陌生，并且拥有丰富的技术经验。
Sabharwal认为 Xavient 不断分析顾客趋势并采用大数据科技，结果表明这些预测会在2017年成真。Sabharwal表示：“我们公司的内部团队已经得出了几个结论，这势必将影响金融市场。”这些结论包括以下几点：
• 银行将会追求更准确和实时获取数据的能力以建设更经济有效、盈利更多的金融机构。
• 随着大数据的发展，金融机构将更集中于发展客户参与与客户体验服务。而传统上，金融机构重点通过大数据及预测分析的革新运用提供客户服务，这样使得金融机构能够提供更好的定制服务。
• 金融机构将发展“情感分析”科技，从而更准确地判断每一位客户的满意度。
• 随着云技术加速发展及其在银行及金融服务机构的接受度增高，来自网络、法律系统以及持续增长的数据集的压力在逐渐增大，这将迫使银行IT退出。
Sabharwal说：“当然，这些预测不仅仅涉及金融领域，还会影响从零售业到医疗卫生系统再到政府服务的所有领域。重要的是，由金融机构领头所带来的成就会吸引其他产业的目光。”
这就是说，大数据要转化成更多其他形态不是一朝一夕的事情。很多分析公司都同意此看法。比如，今年10月Gartner在慕尼黑召开的“2016商业情报及分析”峰会上就表示，据调查，2016年已有48%的公司在大数据上进行投资，相比去年增长3个百分点。但是，计划要在大数据上投资的公司从2015年的31%降到了2016的25%。 Gartner的调研主管Nick Heudecker表示：“大数据投资在增长，但是我们的调查显示这一趋势在减缓，未来有意向投资的公司将不断减少。最大的问题不是大数据本身，而是我们如何使用它。”
此说法与Sabharwal的预测契合，Sabharwal补充道：“增长也许在减缓，但是无论是结构性或非结构性的数据总量都在飞速增长。这一切都归结于人们将如何使用大数据。”
这其中牵涉的问题十分复杂。商业领域的数据量超过了以往任何时候，并在快速增长中，但是如果他们不知道如何运用这些数据，那就意味着几乎不可能展现大数据项目的价值。“这可能是因为，大部分的大数据项目没有明确可以预先确定的投资回报。”Heudecker说，“另外一个原因就是大数据计划是更大的资助计划的一部分。随着‘大数据’这个术语渐小时，这会变得越来越常见。处理更大的数据集及多种数据种类将成为常态。”
虽然Sabharwal确信自己的预测正确无误，并且大数据存在就注定要增长，但是2017年大数据面临的最大问题是如何使用这些大数据。
翻译来自 虫洞翻翻