IBM收購SPSS，以統計學推動預測分析

IBM軟件部門每年收入超過二百億美元，佔集團收入約四成，過去數年更高速增長。五年前，IBM花五十億美元收購商業智化軟件Cognos。二OO九年七月又再以十二億美元現金，收購芝加哥的老牌統計軟件生產商SPSS，推動預測性的商業決策。

去年，IBM一直宣傳以IT技術，實現「智慧地球」構想，核心理念為以IT優化管理資產；包括電力、建築、水利、石油開採，甚至整個城市的流程，提高運作效率，提高人類生活質素。IBM基於的理念，乃不少資產管理，已經「物聯化」（Instrumental），意思是可量度性，透過不同感應設備，蒐集環境和組件的讀數變化；其次是具備「互聯性」（Interconnected），可通過網絡技術、包括互聯網及無線傳輸，采集數據到中央資料庫，進行各種分析；第三就是智能化（Intelligent），也就是IBM通過預測性分析（Predictive Analytic）工具，優化資源分配，執行最佳的方案。

所謂「物聯化」，不少控制系統的廠商，已紛紛開發應感器，蒐集系統的物理數據。如中國電廠，已放置大量感應器，監察電網節點流量，又實時傳回各用戶耗電量，掌握不同時段情況下，電流分配和異常情況。不過，問題是從設備傳回大量數據，背後須有強大分析能力，以馬上判斷，迅速反應，權衡數據後，根據歷史經驗，作出明智決策。而IBM購入SPSS，就是看中了其預測性分析能力，作實踐「智能化」資產管理的工具。

SPSS選址西安作研究基地

二OO四年，SPSS已在中國西安設立研究基地，六年之間增長至二百多名研究人員，不單是SPSS最全面的基地，負責該公司達五成研究開發。IBM也在中國西部，成立研究團隊和最佳實踐中心（Center of Excellence），借鑑中國所獲經驗，應用到其他國家。

據IBM負責SPSS全球發展統計首長石靜雲表示，SPSS研究基地轉移西安軟件園後，數年間增長至二百多位研究人員，包括設計蒐集相關數據，通過分析，建立模型，再進行因果關係預測，全球不少個案，已交由西安團隊解決。

石靜雲解釋，預測性分析的商業分析，乃根據某一行業運作知識（Domain Knowledge），加上從商業智能和統計數據，建立起來的運作模型（Modeling），協助商業決策。

石靜雲舉例，百貨公司進行促銷，就可利用預測性分析，根據歷史數據，預測不同推廣計畫，通過一些假設推測後果。又如保險公司可建立模型，根據索償個案資料，預測索償詐騙機會率，決定是否就個案調查。

商業預測應用無遠弗屆

上述商業決策的工具，已普遍獲業界採用。石靜雲又舉例，預測性分析應用相當廣泛，其中之一為SPSS為美國啤酒業作的分銷研究。美國啤酒廠有產品有眾多包裝規格；除了瓶罐裝外，也有根據不同數量包裝。零售業為每一種獨立包裝提供SKU（ Store-Keeping Unit）貨品碼。每星期，貨車出動前，啤酒廠須決定向不同分銷點，送出那一種SKU貨物組合。「零售點存貨量有限制，存放量有限。可是送得太少，就會缺貨，造成兩難局面。」啤酒廠發現，啤酒銷路可能跟某些因素掛鉤；包括了期間的球賽、氣溫高低、假期多寡等因素。根據SPSS建立的歷史性分析，車隊出發前，系統自動分析即將舉行球賽，加上氣溫預測和假期資料等，根據歷史數據表現，推測SKU需求，自動裝組車隊的上貨量，分發銷售點。

石靜雲表示，美國得州候斯頓市亦遇上類似問題。候斯頓市的地底，每段水管都有詳細編號，存放數據庫內。一旦水管破裂，市政部差遣工人到場，更換或維修破損。「問題在修理和更換兩者如何取捨，往往無所適從。」水管是否值得維修，統計上可衡量多項因素決定，包括水管位置、埋藏深度、維修次數，甚至質料等決定。「如埋公路下，或不夠深、維修次數多寡，都有影響。」SPSS建立了模型，工人出發前，從有關數據輸入，可判斷更換還是維修，決定處理水管方法，加快維修。

IBM中國開發中心信息管理部總經理朱輝表示，中國亦有流動電訊商，正研究類似方法促銷。以往促銷方法，多數以定位方法，例如用戶接近某個位置，就發送附近的消費資訊。「可是，如此一來損耗很大。如果電訊商知道的用戶性別年齡，也有一定幫助。」後來，電訊商也想出，通過留意用戶生活習慣統計資料，推斷應向用戶發送促銷訊息。

「例如說，用戶經常出入某個場合，可能暗示了其生活方式。」例如某位用戶每天早上到咖啡室，可能暗示他是位白領人士。如果他長時間逗留，則可能是Soho一族。電訊公司根據不同行為表現，通過模型分析，預測用戶對促銷訊息的反應。

石靜雲表示，透過利用商業智能，可以捉摸業務趨勢，推測不同因素的因果關係，加上統計選立預測性分析，通過特定模型，以科技協助商業運作，並提高資產回報。