五是对于政府、保险等行业企业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案，分析新数据，可以利用安全性和智能扩展以实现犯罪防范。

与此同时，IBM还最新发布大数据白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》，对期望在大数据时代掘金的企业提供一定的指导意义。

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IBM大数据白皮书指导行业实践

近期，IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院共同撰写发表针对“大数据”的调研白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》。

实践“大数据”的五大驱动因素

该报告调查显示，各类组织目前开展的大部分大数据项目都旨在改善客户体验。49%的组织将“以客户为中心”列为实践大数据的首要任务，18%的受访者把优化运营列为首要目标。其它应用则主要集中在风险和财务管理（15%）、实现新业务模式（14%）以及员工协作（4%）。

内部数据：大数据的主要来源

超过一半的受访者把内部数据视为“大数据”的主要来源。这表明企业正在采取一种注重实效的方式开展“大数据”工作，也显示出其内部系统中仍有巨大的价值尚未得到开发。

外部数据：尚未得到充分利用

在所有推行“大数据”项目的组织中，目前正在对社交媒体等外部数据源进行数据收集和分析的组织还不到一半。其中一个原因是很多组织难以应对和驾驭某些数据类型所固有的不确定性，例如天气、经济、或者社交网络所反映的人的情绪和真实想法。另外一个原因是技能缺口，对大部分组织来说，掌握先进的新型数据分析能力仍然是从大数据中获得价值的重大挑战，比如传感器数据、地理空间数据、图像和视频等非结构化数据和流数据。

大数据采用情况

四分之三的受访者（76%）目前正在开展“大数据”项目开发工作，但大部分受访者（47%）当前仍处于早期规划阶段，同时也有28%的受访者正在开发试点项目或已经实施了两项甚至多项“大数据”解决方案。还有近四分之一（24%）的受访者尚未着手开展“大数据”活动。

分析：实践大数据的核心能力

实践“大数据”的大部分组织都是从运用核心分析能力分析结构化数据入手的，例如查询和报告（91%）以及数据挖掘（77%）。有2/3的受访者表示其所在组织采用了预测建模技术。但“大数据”也要求组织具备分析半结构化和非结构化数据的能力，其中包括各种全新的数据类型。