如果IT部门感觉公司正面临大量需要处理的数据，而且发现很难管理或利用所有这些数据，那么这时可以向Jeanette Horan取经了。

Horan是IBM的CIO，她负责的系统每天需要服务18万用户。除此之外，它还有一个全球网络，连接着170个国家的系统。不难看出，IBM的大数据管理压力比其他公司都要大。

Horan接任原CIO Pat Toole刚刚满一年时间，她说：“服务的业务就是人。我们要管理的员工数量庞大，而且还分散到世界各地，我们跟踪所有人员的所有服务，所以这确实反映了IBM的运营规模。我们有很多的业务，而且业务遍布很多个国家。人们对数据的需求都很大。”

Horan表示，IBM使用Blue Insight私有云项目（由Toole引进）和Cognos业务分析软件保持对负载的跟进，即便如此，IBM还在一直通过增加新功能来解决业务的新需求。IBM面临的另一个挑战是跟踪公司的所有信息库以及寻找机会进行整合，Horan承认整个过程需要一定的时间。

去年，IBM给云环境增加了SPSS预测分析软件。Horan说：“内部人员目前还没有使用SPSS的所有功能。我们有许多强力用户团队，例如我们的供应链部门，他们一直在努力优化存货清单、预测需求及所有这种类似项目。”

IBM大数据管理的主要工具

第一位是新的领域优化计划（Territory Optimization Program, TOP），它会对新的业务环境和优化其营收机会的方式进行建模，其中主要涉及人员及其他部署资源。对于IBM这种公司，它们的真正挑战并不在于如何分析数据，而是如何利用数据扩大业务。例如，IBM已经将其主要的增长战略放在新客户和新业务的拓展上。

Horan说：“我们相信，如果您能够分析现有销售人员的技能，并将它与市场数据相关联，那么就可以实现更高的业务结果。您真正的目标是寻找新的机会。我在非洲开办了新的分公司。以前，我们是通过本地业务合作伙伴来处理非洲的业务，现在IBM直接在这个地区创立分公司。那么，他们需要什么样的销售人员呢？软件销售人员、硬件销售人员还是服务销售人员？我们该如何分析所有的市场数据，业务机会在哪里？我又该如何确定现有的技能分布，以及所需要的技能，然后如何将它们分配到正确的地方？TOP可以给出正确的市场与技术人员的组合，从而帮助我们节省时间和金钱。否则，这种寻找正确组合的过程只能通过不断地尝试和纠正而实现。”

从IBM Lotus软件部门一步步打拼上来的Horan说：“这与业务的关系确实很有意思。我们发现，这个计划涉及的领域可以交付更好的业务结果。他们在营收业绩上领先其他同事约10%。这是一个令人吃惊的结果。如果真的获得了数据，然后思考如何使用好这些数据，那么您就一定会实现全然不同的业务结果。”

另一个大数据管理项目叫资源分析中心（Resource Analytics Hub）。与TOP类似，它的设计目标是优化那些提供企业服务的业务。

Horan说：“您必须给正确的项目分派正确的人员和技术。这是关键。现在，我们有50%的业务来自服务。这里就是500亿美元的业务。这是一个很大的数字。参与这些业务的人员数量实际上已经占IBM公司总人数的一半。我们要管理所有这些人员，以及所有项目的所有相关信息，包括人员分配及其对应的角色。我们将它们与支撑服务和预测相关联。当一些项目缺少技术人员时，我们就需要招聘新人加入——涉及不同的地区和不同的技术领域，那么我们是否可以提前做好这些事情？也就是说，如何在一个项目启动时，就提前为它们准备好正确的人员和资源？”

确定最大程度利用数据的方式最终归结于统计学家和高学历研究人员。或许这正是IBM比其他公司占据优势的一个方面，因为IBM有很多资源可以做这些事情。Horan说：“他们在生活中扮演的角色就是帮助公司发现可能性。”当然，Horan需要实现这种可能性。