趋势网(微博)讯：IBM的超级计算机沃森知道几乎所有能知道的事情，除了一项，那就是如何产生大量收入。

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据华尔街日报报道，在过去的三年中，沃森为IBM所带来的收入仅为1亿美元。尽管该公司希望，到2018年前，沃森将带来每年10亿美元的收入。对于沃森带来的收入增长缓慢这一问题，有几大原因，但最大的可能是：IBM是一个豪华的世界中的商品化，开放源码的大数据分析。

当你能免费用hadoop时，为什么还要为沃森支付数百万元呢？

授之以渔——沃森篇

当然了.这件事没那麼简单。

大多数公司不需要花费大约300万美元

危险的胜利——沃森，据说建造成本为300万美元，成本的大部分来自IBM的昂贵的电源750服务器。举例来说，自2011年以来，这些服务器的零售价为34500美元左右，但他们仍然要更昂贵的企业比Hadoop集群下降，但是对企业来说，与hadoop集群相比，在开支上，他们仍然更可观。

IBM销售人员能够找到一种方法把费用定位出值得的价格。Steve Watt，首席建筑师在Red Hat的首席技术官办公室中提醒我们的，沃森包含了一个复杂的销售，为了卖掉它，需要一个领域的正确理解。”；

如果有足够的时间和金钱，IBM应该能够聘请足够的领域的专家，找到它成功的诀窍。由华尔街日报报道，IBM现在处在建立沃森分部大约2000工人的过程中，其中大部分是销售人员和顾问。

沃森能迭代么？

沃森的感觉就像大票种，复杂的产品，企业越来越回避这些。但迭代是至关重要的，特别是在大数据领域。任何大的数据项目，从一个1000000美元的支票，几乎可以肯定是注定要失败的，因为大数据本质上是迭代向右查询的数据。

鉴于几乎所有必要的大数据基础设施是开源的，不需要开始一个大的数据项目的任何供应商大检查，无论你要宣告的技术是多么令人惊讶而负担得起的。也不应该在你寻找大数据的人才过程中，以一个分类广告开始，。事实上，Gartner的建议提出后，培养现有的员工在大数据技术比教他们你的业务更容易。

大的数据都是问正确的问题，这就要求业务相关，然后迭代你的项目在你学习它的数据源是有价值的，哪些问题产生真正的见解。

这不是沃森的工作机制。

而好的回答结构化的危险的问题，沃森显然挣扎于现实世界的，混乱的数据，这一点为华尔街杂志所发现，发现Watson基本学习过程要求IBM的工程师掌握客户的业务问题，把这些需求转化成可用的软件。该过程一直是艰巨的。

换句话说，沃森是雇佣一个昂贵的数据科学家，但几乎没有考虑周到的可能性。更好的为客户问题学习Hadoop或其他大数据技术比支付为IBM的昂贵的顾问和大数据技术要求数据本身的问题，这正好是 hadoop的问题关键所在。

沃森的开发商在哪里？

然而，除了价格和商业模式，沃森是最明显的遗漏是开发商。

正如前面所提到的，多数大数据技术，从Hadoop和NoSQL数据库之间的一切，是开源的。开发人员，负责的业务搞清楚如何将数据下载这些技术工作，并开始迭代的解决方案。但沃森，其所有的技术奇迹，在很大程度上忽视了可能会使它成为流行的和有用的开发商。

作为IDC分析师马特伊斯特伍德说，成功的IBM需要建立一种不同的生态系统。换句话说，IBM需要接受开发商。

Redmonk分析师杰姆斯州长将更进一步。同时认为，没有人应该结束掉IBM的沃森的命运，因为IBM技术是一场长期的游戏，省长指出，IBM的自上而下的方法与技术，是初步明确设计无法运行在云状态下，例如，开发商不敢轻易使用它，这使得它很难卖。

IBM正在做这方面的工作，但还有很长的路要走。

随着IBM的不断前行，它需要让沃森渗透到开发商。它极力详细介绍开发人员如何做可以构建一个，使用现成的Hadoop和其他软件。这是个开始。但更有趣的给开发商渠道让他们可以获得“Watson先生”，让他们不断建立它，调整它，延伸它。

否则，开发商都要保持自己的Hadoop集群，对IBM或沃森而言就没有任何需求而言了。