Toimetaja märkus: IBM Watson Analytics pole 31.
juulist 2018 enam saadaval.
IBM Watson Analytics (mis algab Plus-väljaande jaoks 30 dollarist kasutaja kohta aastas) on tänu iseteeninduse äriteabe (BI) ruumis leidnud laialdast tunnustust osaliselt tänu pidevalt toimuvale turunduskampaaniale.
Kogu buzz on vääriline, kuna see rakendus on oma tehniliste võimalustega võitja.
Selle ülimalt arenenud analüüsimootor töötab tähtede loomuliku keele päringuplatvormiga, et muuta BI sama hõlpsasti õppitavaks kui see on võimas.
Kui hakkate IBM Watson Analyticsi kasutama, on selge, et masinõpe (ML) ja selle taga olev tehisintellekt (AI) on muljetavaldav saavutus.
Abimees täidab nii teenija kui ka juhendaja rolle kasutajatele, kellel on erineva tasemega andmeteadus ja andmete visualiseerimine.
IBM Watson Analytics saab meie redaktorite valiku nimetuse koos Microsoft Power BI ja Tableau Desktopiga.
IBM Watson Analyticsi juhised on väga kasulikud kasutajatele, kes on analüüsi valdkonnas uued ja kogenud ärianalüütikutele, kes pigem keskenduksid kiirele teadete edastamisele kui andmete küpsetamisele.
Kuid see tööriist võimaldab neil, kellel on sügavad andmeteadused, juhtnööridest mööda minna ja liikuda otse sügavate sukeldumiste ja otsustuspuude juurde.
See on hea teenindada kasutajaid kogu oskuste spektris, kuid IBM Watson Analytics tõmbab selle oodatust paremini välja.
Nendest allikatest pärinevate andmete kasutamise hõlbustamiseks on 32 pistikut.
Äriühenduste näidisloend sisaldab arvutustabeleid (CSV, XLS, TXT), Eventbrite, Hubspot, OneDrive, Paypal, SugarCRM, SurveyMonkey ja Twitter.
On huvitav, et IBM Watson Analytics loetleb kasutamiseks Twitteri pistiku, kuid ülejäänud sotsiaalsete tööriistade jaoks peavad kasutajad pääsema juurde IBM Watson Social Mediale.
Siit leidsin arvukalt seoseid kogu sotsiaalmeediaga (muidugi ka Facebookiga), aga ka ajaveebide, kommentaaride, foorumite ja videotega kogu sotsiaalmeedia valdkonnas.
IBM Watson Analytics võimaldab teil otse päringuid teha ka paljudest andmebaasidest, sealhulgas Cloudera Impala, Microsoft Azure (14 300,00 dollarit Microsoft Azure'is), MySQL, Oracle, PostgreSQL, PostgreSQL kirjutamisel, struktureeritud päringukeele (SQL) server, Sybase, Sybase IQ ja Teradata .
Alustamine
Ehkki see on täielik iseteeninduse BI-tööriist, saab IT anda oma käe ettevõtte andmete laadimisel, et lihtsustada ärikasutajate jaoks olukorda ja tagada vastavuse ja turvaeeskirjade kehtestamine nii, nagu IT-l need oleksid.
Kuid kasutajad saavad andmeid ise hõlpsalt laadida, kui neil on neile juurdepääsemiseks volitused.
Seejärel palutakse kasutajatel reegleid seada.
Samuti saavad kasutajad andmeid enne nende üleslaadimist vormida ja puhastada, klõpsates nupul "Kuju enne", mitte nupul "Laadi üles", mis on mõlemad valikud pärast IBM + Watsonis nuppu "+ Uued andmed" (nupp Lisa andmed) klõpsamist.
Analyticsi avaleht.
Kasutajad saavad enne üleslaadimist funktsiooni "Kuju enne" privaatsuseeskirjade järgimiseks isikupärastada klientide nimesid ja muud isikut tuvastavat teavet (PII).
Andmete liikumiseks ja tühjade ridade kustutamiseks kasutasin nuppu "Kuju enne", kuid saate analüüsides abiks olla ka aadresside, kuupäevade ja muu teabe vastavuse saavutamiseks.
Teisisõnu, "Kuju enne" võimaldab kasutajal andmeid lihtsalt mõne klõpsuga puhastada ja ette valmistada, enne kui sellel analüüsitakse.
Süsteem palub kasutajal soovitatud puhastamis- ja eeltööülesandeid, mida süsteem konkreetse andmekogumi jaoks vaja oleks.
Selle lihtsus muudab selle kergesti alahinnatuks, kui arvestada, et andmete ettevalmistamine võtab tavaliselt rohkem aega kui ükski teine ??analüüsiprotsesside etapp - siin on siiski tegemist viipade ja klõpsudega ning olete valmis.
Kui kasutaja või IT-osakond on lisanud kõik andmekogumid, kuvab kasutajaliides (UI) andmekogumid kasutaja valitud ikoonide või tabeli valikul.
Mõlemal juhul võivad seal näidatud andmekogumid pärineda kasutaja üleslaadimistest, andmetest, millele pääseb juurde ühe või mitme IBM Watson Analyticsi konnektori kaudu, andmekomplektidest, mille kasutaja on süsteemis ühendanud, või andmekogumitest IBM Watson Social Media'st (sotsiaalne meedianalüütika tööriist, millele pääseb juurde IBM Watson Analyticsi tööriista kaudu).
Pange tähele, et IBM Watson Analytics ei tee voogesituse analüüsi; selline on asjade Interneti (IoT) andmete ning muude allikate ja süsteemide puhul, kus teavet voogesitatakse ja analüüs peab toimuma koheselt.
Kuid IBM Watson Analyticsis saab andmeid peaaegu reaalajas lugemiseks sageli värskendada, umbes iga viie sekundi tagant.
Sellest piisab paljude kasutusjuhtumite jaoks ja kindlasti ka nende kasutusjuhtumite jaoks, mida IBM soovib: visualiseerimiseks, mustrite loomiseks ja sotsiaalmeedia ajahetkel analüüsimiseks.
Seda ei saa kasutada ühegi kasutusjuhtumi jaoks, mis nõuab reaalajas voogesituse analüüsi.
See võib olla mõne kasutaja jaoks suur puudus.
Lühidalt öeldes leidsin, et andmete seadistamine on lihtne ja sirgjooneline ning sobib hästi nii tavalise ärianalüütiku oskuste tasemele kui ka enamiku teiste ärikasutajate käeulatusse.
Süsteem on väga intuitiivne, kuid võib siiski algajatele hirmutada.
Olenemata oskuste tasemest, soovitan kõigepealt tutvuda õpetustega.
Ehkki enamik kasutajaid suudab tööriista suurepäraselt läbi torkida ja tunda, saab õpetus teid kiiremini käima, eriti kui te pole varem iseteeninduse BI-tööriista kasutanud.
Kui olete kogenud andmete rabelemist ja analüütikat, on õpetuste esialgne vaatamine ikkagi suurepärane aja kokkuhoid.
Avastamisprotsess
Kasutaja saab liikuda avastamisfaasi (see tähendab analüüsi käivitamine) kahel viisil: kas klõpsates kindlal andmekogumil või tippides küsimuste ribale küsimuse.
Konkreetsel andmekogumil klõpsates kuvatakse viipasid nimega "Lähtepunktid", mis annavad ülevaate sellest, mida IBM Watson Analytics arvab teile tõenäoliselt kõige rohkem huvi pakkuvat.
Jah, see tähendab kohest ülevaadet, mida edastatakse üldkasutatavate ja eeltoodud algoritmide kaudu.
Kui sisestate küsimuse selle asemel küsimuste ribale, otsib süsteem seda teavet kõigis teie lisatud / laaditud andmekogumites, mitte ühes valitud andmekogumis.
Samuti saate klõpsata abitööriistal, et teada saada, kuidas süsteemile küsimust esitada.
Leidsin, et selle tööriista päring toimib loomuliku keelega väga hästi, see tähendab, et võiksin küsimuse sisestada, kui paluksin kolleegil ja saaksin siis teadmisi ja soovitusi, mis sobivad.
Võiksin sisestada ka rea ??märksõnu ja sama asja tagasi saada.
Näiteks trükkisin "Mis tüüpi tooted on populaarsemad just musta reede perioodil?" ja siis sisestati eraldi küsimusena "tooted, november".
Mõlemale vastuseks tõi süsteem asjakohasuse järjekorras välja mitu soovitatud küsimust ja andmekogumit.
Seejärel saaksin hankida ülevaate, klõpsates kõige paremini sobival soovitusel.
Samuti võiksin vabal ajal uurida kõiki soovitatud lähtepunkte, kust saaksin kiireks tarbimiseks visualiseeritud teadmisi ja keritava infograafiku.
Paari klikiga saate visualiseerimisvormi isegi muuta.
Just siin visualiseerimise üksikasjades komistasin natuke ja miks ma soovitan kõigepealt õpetusi vaadata.
Ma arvasin, et pean minema tagasi ja küsima veel ühe küsimuse, et kogu protsessi korrata, lihtsalt selleks, et lisada oma küsimusele veel üks tegur (sisend).
Alles pärast seda, kui ettevõtte esindaja mind demost läbi viis, sain teada, et saan seda teha funktsiooni "Värviväärtus" kaudu - mis on visualiseerimise alaosas asuvas ribas.
Suur "duh moment" seal, kuid see tuletas mulle meelde, et kuigi IBM Watson Analytics on väga intuitiivne, sarnaneb see palju uue mobiiltelefoni hankimisega ja käskude kohmakas nuputamisega, et hiljem imestada, miks teil mõni neist keeruline oli.
Jah, see oli täpselt selline.
Intuitiivne ja lihtne, kuid alles pärast seda, kui ma natuke pead kratsisin ja pomisesin valjusti: "Ei tea, kuhu nad tööriista XYZ-i tegema panid?" Siiski on IBM Watson Analytics enamiku konkurentidega võrreldes imelihtne kasutada.
Keerukamate päringute tegemiseks sisestage küsimused, mis algavad tähega "Mis ajab X-d" või "Mis ennustab X-i", mis viib teid palju sügavamatesse sukeldumistesse ja keerulistesse otsustamispuudesse.
Leidsin, et see on väga tõhus avastamaks teadmisi, mis muidu võisid mul võtta palju kauem aega, et isegi aru saada, mida andmetelt küsida.
Funktsioon Kuva - selle süsteemi protsessi kolmas etapp - võimaldab teil valida visualiseerimisi, neid salvestada ja / või avaldada juhtpaneelil või infograafikul, mille loote paari klõpsamise või lohistamise abil.
See on loodud selleks, et saaksite hõlpsalt oma leitud teadmisi teistega jagada, et saaksite teha koostööd järgmiste toimingute või analüüsi käigus tehtavate laienduste või täiustuste osas.
Hinnakujundus ja versioonid
Saadaval on nii tasuta prooviversioon kui ka piiratud funktsioonidega tasuta väljaanne.
Need, kes süsteemi testivad, suunatakse automaatselt prooviversiooni, mis pakub 1 megabaiti (MB) salvestusruumi.
Kasutajad saavad prooviperioodi lõppedes otsustada osta piiratuma tasuta väljaande või liikuda selle juurde.
Plussväljaanne, mida testisin, on 30 dollarit kuus kasutaja kohta ja on sisuliselt tasuta prooviversioon koos 2 gigabaidise (GB) salvestusruumiga, millele lisandub boonus suuremate andmekogumite laadimise eest.
Professional väljaanne on mõeldud ettevõttekasutuseks ja mahutab mitu kasutajat, keerukamaid koostöösidemeid ja rohkem andmesideühendusi kui muudes väljaannetes.
Professional väljaande maksumus on 80 dollarit kasutaja kohta kuus või 960 dollarit kasutaja kohta aastas koos 100 GB salvestusruumiga.
IBM Watson Analytics pakub teadmisi, mis võivad aidata ettevõtetel erinevates tööstusharudes alates jaemüügist kuni tervishoiuni.
Pole kahtlust, et varjatud suundumuste ja seoste tuvastamine struktureeritud ja struktureerimata andmetes võib olla väärtuslik.
Ettevõtted saavad analüüsida ärisündmusi juhtivaid asjaolusid ja kasutada neid andmeid tulevaste otsuste teavitamiseks.
Üldiselt on IBM Watson Analytics loodud suurepäraselt intuitiivse kasutajaliidese ja lihtsustatud kasutuskogemuse (UX) pakkumiseks.
Viipad on tõepoolest intelligentsed ja suunavad ka algajaid nutikas suunas, mis ulatub kaugele ettevõtetes, mille eesmärk on kogu ettevõttes toimuv andmete demokratiseerimine, mis on peaaegu kõik organisatsioonis, kes kasutavad oma töös andmeanalüütikat.
Samuti on see väga sujuv, kui suunata kasutajaid sügavamatele teadmistele, isegi kui nende andmeteaduse oskused on mõnevõrra piiratud.
Kuid suurte kogemustega andmeteadlased saavad juhised vahele jätta ja minna otse keeruliste päringute ja otsustuspuude juurde ning vältida enamikku pettumusest, mis on seotud ...
