mang-xa-hoi.jpg
Thông tin có lợi cho kinh doanh đang tràn ngập trên mạng xã hội, thiết bị di động...

Theo dự báo của IBM, sẽ có 2,5 tỷ tỷ bytes dữ liệu được tạo ra mỗi ngày từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm từ mạng xã hội, hàng tỷ thiết bị di động trên toàn thế giới…, khiến cho việc tìm kiếm và phân tích dữ liệu để nâng cao năng lực cạnh tranh, hiệu quả và lợi nhuận của các doanh nghiệp đang ngày càng trở nên khó khăn.

Trước thực tế này, bà Phạm Thị Thu Diệp - Giám đốc thị trường phía Nam của Bộ phận Phần mềm, IBM Việt Nam nhận định hiện nay nhiều tổ chức, doanh nghiệp tại Việt Nam đang rất quan tâm tới việc ứng dụng công nghệ phân tích kinh doanh.

“Nhu cầu về giải pháp phân tích kinh doanh tại Việt Nam đang gia tăng nhanh trong thời gian gần đây, nhất là trong một số ngành như ngân hàng, tài chính, viễn thông và dịch vụ”, bà Diệp nói, đồng thời cho hay tại Việt Nam, IBM đã và đang làm việc với nhiều tổ chức doanh nghiệp về các giải pháp phân tích kinh doanh phù hợp trong từng ngành, tư vấn cho các khách hàng tập trung vào việc ứng dụng và triển khai các giải pháp công nghệ trong lĩnh vực báo cáo kinh doanh chuyên sâu, phân bổ chi phí, phân tích doanh thu và tối ưu hóa lợi nhuận, phòng ngừa rủi ro.

Đồng thời, nhằm nâng cao năng lực công nghệ, mở rộng danh mục công nghệ Phân tích Dữ liệu Khổng lồ (Big Data), IBM cũng đang đẩy mạnh các thương vụ mua lại những công ty đang hoạt động trong lĩnh vực này. Như ngày 8/5, IBM công bố đã thỏa thuận mua lại Vivisimo – một công ty của Mỹ chuyên về phần mềm khám phá và tìm kiếm dữ liệu tích hợp để giúp các tổ chức phân tích Dữ liệu Khổng lồ.

Phần mềm của Vivisimo có nhiều ưu việt trong việc thu thập và cung cấp thông tin có chất lượng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, không phụ thuộc vào định dạng dữ liệu hoặc nơi lưu trữ dữ liệu, cho phép tự động hóa hoạt động tìm kiếm dữ liệu.

Trước đó, hồi tháng 4/2012 IBM cũng đã thỏa thuận mua lại công ty Varicent Software (Canada), một nhà cung cấp hàng đầu về phần mềm phân tích dành cho lĩnh vực khen thưởng và quản lý hiệu quả bán hàng.