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IBM的Watson分析为日常商务用户提供了新的数据发掘工具

2016-2-23 15:13| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 15769| 评论: 0

摘要: 如果你想找出一个最佳的超级棒球阵容、一个不同寻常的凉爽夏季会如何影响啤酒的销售、亦或是使用Twitter用户可以告诉你为什么你的公司股价重挫,那么IBM的Watson分析团队为你准备了一些新东西。

工具 模型 基础 安全 Watson

IBM's Watson Analytics offers new data discovery tools for everyday business users
原文链接:http://www.computerworld.com/article/2992108/data-analytics/ibms-watson-analytics-offers-new-data-discovery-tools-for-everyday-business-users.html 
翻译by 王颖之(GraceJ)

气象公司新的专家故事书(Expert Storybook)数据发掘模型是属于IBMWatson分析的,如果用户将其他业务与气象数据混合,它可以帮助了解天气会如何影响他们的业务。以上模型展现了天气对啤酒销售的影响。来自:IBM

其特点包括“专家故事书(Expert Storybook)”——全新的数据连接器和更加安全的企业信息连接
By Marc Ferranti  

如果你想找出一个较佳的超级棒球阵容、一个不同寻常的凉爽夏季会如何影响啤酒的销售、亦或是使用Twitter用户可以告诉你为什么你的公司股价重挫,那么IBM的Watson分析团队为你准备了一些新东西。

为了推进将分析工具应用于非技术人员手中的进程,IBM正准备周三揭晓其在Watson分析线上的新产品:一个数据发掘模型——叫“专家故事书(Expert Storybook)”,这是一个全新的数据源连接器和更加安全的企业数据连接。

在一个纽约展示合作伙伴和应用软件的活动中,IBM的官员都解释说以认知计算为基础的Watson分析具有强烈势头。IBM表示,在未来即将上市的的10个月中,超过50万个申请人将使用Watson分析工具。

这五十万个申请者中绝大部分都不用支付费用,相反,他们是来检查IBM提供的这些免费工具的。这些免费的产品是为了强调企业用户如何通过将分析转变为基于云计算的自助服务模型来高效率的分析项目,无需昂贵和复杂的技术基础设施投资。

“所有都是为了终端用户,为了企业用户、专业市场、专业销售这个链,为了给他们一个前所未有的易用体验的能力。”约翰·考特哈特(John Colthart),IBMWatson分析的产品设计领导者说。

新的分析服务包括各种各样的“专家故事书”,这是在商业伙伴的帮助下创建的。“故事书”是一个必要的数据发掘模型,可以产生精密的可视化图表,以帮助用户找到事物之间的相关性并发现模式和关系以作出预测决策。

比如说,有了从AriBall上获得的棒球统计数据,Watson分析可以为用户提供一个“专家故事书”去创建的球员表现的预测,使用户获得对抗他们强大的棒球竞争对手的优势;为气象公司创建的“故事书”可以设计帮助用户整合气象数据,并将其转化为对收入的分析;Twitter的“故事书”可以将利用社会数据分析声誉风险的衡量,当然也可以涉及其他方面。

“专家故事书”还包括奥美互动(OgilvyOne),为了分析营销活动的数据;还有一个“美国营销协会故事书”用于识别和分析客户盈利能力的趋势;一个“原子研究(Nucleus Research)故事书”来衡量项目的投资回报率;一个“市场分享公司(MarketShare)故事书”来分析投资策略和市场趋势;一个“Intangent软件公司故事书”,来帮助财务经理审查薪酬、业绩和信用风险之间的关系。

免费的“故事书”对文件大小和用户可以储存数据的大小有限制,但是在付费的基础上,用户可以与IBM及其合作伙伴进行磋商,以得到更多权限。
新的数据接口将为Watson分析的用户设计有更大范围数据源的访问权,包括Amazon Redshift,Apache Hive,Box,和Cloudera Impala。
此外,IBM已经加强了Watson分析安全地连接企业信息的能力,这使用了从该公司基于云的数据细化和接入服务(DataWorks)的新功能。新特性使用了Docker容器,通过安全的连接来传输自动加密的数据。

“故事书”——数据连接器和安全连接,将在今年第四季度公测,在2016年第一季度推出一般可用版本。此外,IBM将在今年第四季度推出一款社交媒体分析APP的一般可用版本。

Watson认知计算服务是嵌入在Watson分析产品中的,例如用户可以用自然语言提出问题,或者提出一系列新的相关领域让他们自己去探索。考特哈特表示:“它会不断地给你的建议,当你在输入数据或提出疑问的时候,它是在不断工作的,它在不断地学习你所寻找的东西,并试着提示你如何去访问那些东西。”

我们承认将分析大众化有巨大的竞争力,例如在微软的Power BI工具中,考特哈特认为Watson分析在可预测分析和预测领域有优势。随着越来越多的认知计算服务嵌入到Watson分析产品中,考特哈特说这些预测分析功能只会变得更强。

IBM首先将Watson作为一个研究性项目开发,去向一个游戏节目“Jeopardy!”中的人类挑战。不管是什么范围,什么形式的提问,Watson都可以给出答案。它能够通过学习一个迭代、试验、试错的过程去产生一个较好的答案。由于这种解决问题的方法是模仿人类思考的,它被我们称为认知计算。
考特哈特表示,IBM在建立一个持续的交付模型,类似于认知计算的服务会在每个月,甚至每两周就会加入到Watson分析中去。

“你在未来会看到我们将尽量保证整个用户的体验平台由Watson集团适当的服务来支撑,比如说,他们要么在寻找有趣模式时会更加愉快,要么有权限访问更高水平的非结构化数据。”考特哈特说。

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