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数据驱动型企业的技术洞察力

Sergey Nivens - Fotolia

评估 权衡你正在考虑的技术、产品和项目的利弊。

IBM的沃森分析(Watson Analytics)取得了长足进步,但却给人一种不好的感觉

沃森分析是一个强大的领域,包括谷歌和Adobe。它的性能确实如广告所示,但IBM的人工智能驱动的分析技术还有很多不足之处。

我爱分析。我的意思是,我真的爱分析 - 如此之多,所以我考虑呼吁分析对信息技术的最大贡献。由于我的感情,我倾向于爱一个新的分析产品,找到它的良好,并宣扬其赞誉。

涉及到IBM WATSON.我喜欢分析部分。作为一个分析平台,Watson analytics是一个严肃而强大的竞争者谷歌分析和Adobe Analytics。但是,我对Watson本身并不疯狂。我认为IBM的人工智能(AI)技术是一个不会推进球的蛮力作弊。

从表面上看,IBM的Watson Analytics具备一切——简单、直观的用户界面;灵活处理立柱;与Twitter集成;以及出色的可视化工具。用户可以上传各种类型的数据集,探索它们,找到列之间的相关性,梳理预测,并以多种格式显示结果,以澄清调查结果。简单!

这是我的问题。一件容易的事。远简单的。

方法和疯狂

不要误解我的意思——IBM正以非常合理的价格通过云将分析技术带给大众。这是一件好事。蓝色巨人是在微软十多年前的基础上发展起来的SQL Server 2005该公司将其商业智能软件包和其数据库产品免费捆绑在一起(因此觅食甲骨文作为市场上的首选BI供应商)。

虽然微软的仪表板友好的报告工具,集成服务和基于辉煌的分析的数据库语言的变化确实将BI放在各种公司的手中,你还是得自己造.掌握工具肯定是第一步,但随之而来的是该过程中的许多其他步骤。包括适当的聚合数据(学习设计和构建数据仓库、数据集市等),选择最佳的分析方法,从头开始学习如何解释结果并将其集成到现有流程中。

在IBM努力使Watson Analytics易于使用的过程中,几乎所有这些重要工作都从流程中删除了。这不仅剥夺了分析新手完全理解他们所拥有的内容的经验,而且还会降低结果的有效性。

想想那些电视喜剧,尤其是那些老版的,它们在原声中使用“罐装”笑声来模拟娱乐观众。一周又一周,观众经常听到同样的笑声一遍又一遍,这往往会削弱体验的真实性。

IBM使Watson Analytics易于使用的努力使分析新手无法完全理解他们拥有什么,并可能降低结果。

当固定的算法取代特定于应用程序的设计时,情况也是如此。如线性回归、条件概率、时间序列分析、贝叶斯网络分析等主成分分析都可以用来建立事件之间的因果联系。每种方法的运行方式都不同,对于某些类型的问题是最优的,而对于其他类型的问题则不是最优的。

什么是IBM的Watson分析平台使用?它是最佳的?谁知道?

新的业务状况

大数据和分析不仅仅是更好的工具。他们代表了一种新的思维方式改进的参考框架.它们把我们拉回现实世界,在那里我们不再需要搜集数据来支持我们的信念和偏好,在那里我们选择处理事情的本来面目,以及我们如何切实地改善它们。

此外,对分析的承诺最终改变了企业观看的本质开展业务.它写成了公司的DNA - 一种生活方式。分析不仅仅开辟了新的机会;他们实际上是我们追求这些机会的景观。

可以这么说:从史前时代起,我们就一直在使用工具来改善我们的生活。人类非常善于找到更好的做事方式,不断进行创新,提高我们努力的结果,减轻工作负担。有时关注的是结果,有时关注的是减轻负担。有些工具让我们变得更好。有些工具让我们变得懒惰。哪一个是沃森分析?

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IBM的沃森奋起迎接挑战ai在医疗保健

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