IBM认为，现在我们已经进入了认知系统时代，大数据将推动商业的发展。大数据在实施过程中将面临很多挑战。
2016年4月20日，“中国信息通信大数据大会”于北京召开。在本次大会上，工业和信息化部通信发展司司长闻库等嘉宾出席了本次大会。IBM系统硬件部首席技术官李永辉表示，“大数据对传统产业各行各业都产生了影响。从原来的以服务的形式向企业提供数据，至今，已经有很多大数据作为基础，来预估、判断每个人的喜好。”
IBM系统硬件部首席技术官 李永辉
在全球范围内，移动互联设备已经超过了60亿。到2016年底，将有190亿个网络连接，其中可穿戴设备、车联网等都在飞速增长；Facebook、微信等社交媒体每天产生的数据量也非常庞大。未来，机器跟机器的沟通、机器跟人的沟通将是主流发展趋势。不难看出，大数据就像淘金一样，企业需要在海量的数据终抓取有用的信息，从而找到有用的智慧和技术。
大数据发展的两大难题
大数据分为周期、算法、建模、技术架构等几个方面。首先数据面临的一个难题是数据量的快速增长，数据的增长如今已超过PB级别。李永辉认为，传统的大数据处理方法一般会遇到几个难题，其中之一便是数据分析，这种技术现在已经非常成熟。IBM在去年收购了一家公司，该公司可以做到完善的处理数据的整理和存储，可实现节省一半存储容量。IBM也收购过一家风险管理平台领域最好的公司，可以把平台统一管理起来。
此外，不停改变的软件环境也是一项挑战，尤其是开源产品。李永辉说，IBM在大数据包领域已经投入很多资源，尤其是Spark领域，IBM为该领域投入最多的厂家。此外，IBM还有有近300名发明家参与Spark开发。同时，IBM致力于培养100万名数据科学家工作者。还贡献了SystemML机器学习架构。IBM也是人工智能领域AMPLab实验室的创办会员。总的来说，IBM在全球范围内建立了Spark技术中心，以满足客户的资源需求。
我们已进入认知系统时代
IBM认为，现在我们已经进入了认知系统时代，大数据将推动商业的发展。大数据在实施过程中将面临很多挑战。李永辉表示，“IBM在这个领域里面跟别的厂家不太一样的点在于，我们是从基础科学开始研究，到基础架构，中间件，包括Spark的支持等，我们都会有开源的参与。同时，在应用层面我们也加大了关注，IBM过去两年我们收购了大数据领域的很多公司。”
可以看到，当我们进入认知时代的后，IBM在该领域已作出很多努力，希望针对特定的场景提供深度整合的服务。IBM面对数据增长的挑战、管理的挑战、系统的要求和挑战，乃至最后的应用不停在改变，都可以提供支持和配合。Google AiphaGO发言人于Open POWER Summit上也表示，该系统采用了IBM的技术。
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