Ulasan & peringkat analitik ibm watson

Mulai

Meskipun ini adalah alat BI swalayan penuh, TI dapat membantu memuat data perusahaan untuk menyederhanakan hal-hal lebih lanjut bagi pengguna bisnis dan juga memastikan kepatuhan dan aturan keamanan ditetapkan sebagaimana TI menginginkannya. Namun, pengguna dapat dengan mudah memuat data sendiri asalkan mereka memiliki kredensial untuk mengaksesnya. Pengguna kemudian diminta pada aturan pengaturan.

Pengguna juga dapat membentuk dan membersihkan data sebelum mengunggahnya dengan mengklik tombol "Bentuk Sebelum" daripada tombol "Unggah Sekarang", yang keduanya merupakan pilihan setelah mengklik "+ Data baru" (tombol Tambahkan Data) pada IBM Watson Beranda analitik. Pengguna dapat mendepersonalisasikan nama pelanggan dan informasi pengenal pribadi lainnya (PII) untuk mematuhi aturan privasi dalam fungsi "Shape Before" sebelum unggah . Saya menggunakan tombol "Shape Before" untuk menelusuri data dan menghapus baris kosong, tetapi Anda juga dapat membersihkan alamat dan tanggal serta informasi lainnya untuk mencapai kesesuaian yang membantu dalam analisis.

Dengan kata lain, "Shape Before" memungkinkan pengguna mudah membersihkan dan menyiapkan data hanya dengan beberapa klik sebelum menjalankan analisis. Sistem meminta pengguna dengan tugas pembersihan dan persiapan yang disarankan oleh set data tertentu untuk dibutuhkan oleh sistem. Kesederhanaan dalam hal ini membuatnya mudah undervalued ketika Anda menganggap bahwa persiapan data biasanya memakan waktu lebih lama daripada langkah lain dalam proses analitik - namun di sini ini adalah soal prompt dan klik dan Anda selesai.

Setelah semua set data ditambahkan oleh pengguna atau departemen TI, antarmuka pengguna (UI) menunjukkan set data dalam ikon atau tabel pilihan pengguna. Either way, data set yang ditunjukkan di sana dapat berasal dari unggahan pengguna, data yang diakses melalui satu atau lebih konektor IBM Watson Analytics, set data yang telah digabungkan oleh pengguna dalam sistem, atau set data dari IBM Watson Social Media (alat analisis media sosial yang dapat diakses dari dalam alat IBM Watson Analytics).

Perhatikan bahwa IBM Watson Analytics tidak melakukan analitik streaming; seperti itu biasa terjadi pada data Internet of Things (IoT) dan sumber dan sistem lain tempat informasi dialirkan dan analisis harus instan. Namun, dalam IBM Watson Analytics, data dapat disegarkan sesering mungkin, setiap 5 detik atau lebih, untuk pembacaan yang hampir real-time. Itu akan cukup untuk banyak kasus penggunaan dan pasti untuk kasus penggunaan, IBM bertujuan untuk: visualisasi, pola, dan analisis titik-waktu media sosial. Itu tidak dapat digunakan untuk kasus penggunaan apa pun yang membutuhkan analisis streaming real-time aktual. Itu mungkin merupakan kelemahan utama bagi sebagian pengguna.

Singkatnya, saya menemukan pengaturan data menjadi sederhana dan mudah dan cocok untuk tingkat keterampilan analis bisnis yang khas serta dalam jangkauan sebagian besar pengguna bisnis lainnya. Sistem ini sangat intuitif, tetapi dapat mengintimidasi bagi pemula. Terlepas dari tingkat keahlian, saya sangat merekomendasikan melihat tutorial terlebih dahulu. Meskipun sebagian besar pengguna akan dapat menyodok dan merasakan jalan mereka melalui alat dengan baik, tutorial akan membuat Anda bangun dan berjalan lebih cepat, terutama jika Anda belum pernah menggunakan alat BI swalayan sebelumnya. Jika Anda berpengalaman dalam pertengkaran dan analisis data, maka masih merupakan penghemat waktu yang baik untuk melihat tutorial pada awalnya.

Proses Penemuan

Pengguna dapat pindah ke fase penemuan (yaitu, menjalankan analitik) dengan salah satu dari dua cara: baik dengan mengklik kumpulan data tertentu atau dengan mengetikkan pertanyaan di bilah pertanyaan. Mengklik kumpulan data tertentu memberikan prompt yang disebut "Titik Awal, " yang memberikan wawasan yang menurut IBM Watson Analytics nampaknya paling menarik bagi Anda. Ya, itu berarti wawasan instan yang disampaikan melalui algoritma yang umum digunakan dan prebuilt.

Jika Anda mengetik pertanyaan ke bilah pertanyaan sebagai gantinya, maka sistem mencari informasi itu di semua set data yang telah Anda tambahkan / muat daripada dalam satu set data yang dipilih. Anda juga dapat mengklik alat Bantuan untuk mempelajari cara mengajukan pertanyaan ke sistem.

Saya menemukan bahwa meminta alat ini bekerja sangat baik dengan bahasa alami, yang berarti saya bisa mengetik pertanyaan karena saya akan bertanya pada seorang rekan dan kemudian mendapatkan wawasan dan saran yang sesuai. Saya juga bisa mengetikkan serangkaian kata kunci dan kembali hal yang sama.

Misalnya, saya mengetik "Jenis produk apa yang lebih populer di sekitar periode Black Friday?" dan kemudian diketik sebagai pertanyaan terpisah "produk, November." Sebagai jawaban atas keduanya, sistem menarik beberapa pertanyaan dan set data yang disarankan dalam urutan relevansi. Saya kemudian dapat mengambil wawasan dengan mengklik saran yang paling cocok. Saya juga dapat menjelajahi setiap titik awal yang disarankan di waktu luang saya di mana saya akan menemukan wawasan yang divisualisasikan dan infografis yang dapat digulir untuk konsumsi cepat. Anda bahkan dapat mengubah formulir visualisasi dengan beberapa klik.

Ada di sini dalam visualisasi menelusuri bahwa saya agak tersandung dan mengapa saya merekomendasikan menonton tutorial terlebih dahulu. Saya pikir saya harus kembali dan menanyakan pertanyaan lain, mengulangi seluruh proses, hanya untuk menambahkan faktor (input) lain ke pertanyaan saya. Hanya setelah perwakilan perusahaan memandu saya melalui demo, saya mengetahui bahwa saya dapat melakukannya melalui fungsi "Nilai Warna" - yang ditemukan di bar di bagian bawah visualisasi. "Duh momen" besar di sana, tetapi itu mengingatkan saya bahwa meskipun IBM Watson Analytics sangat intuitif, itu seperti mendapatkan ponsel baru dan dengan canggung mencari tahu perintah hanya untuk bertanya kemudian mengapa Anda merasa sulit melakukannya. Ya, ini persis seperti itu. Intuitif dan mudah tetapi hanya setelah saya melakukan beberapa goresan kepala dan bergumam keras, "Bertanya-tanya di mana mereka meletakkan alat untuk melakukan XYZ?" Namun, dibandingkan dengan sebagian besar pesaingnya, IBM Watson Analytics mudah digunakan.

Untuk kueri yang lebih kompleks, ketikkan pertanyaan yang dimulai dengan, "Apa yang mendorong X" atau "Apa yang memprediksi X, " yang akan membawa Anda ke penyelaman yang lebih dalam dan pohon keputusan yang rumit. Saya menemukan ini sangat efektif dalam menemukan wawasan yang mungkin memerlukan waktu lebih lama bahkan untuk mencari tahu apa yang harus ditanyakan dari data.

Fungsi Tampilan - langkah ketiga dalam proses sistem ini - memungkinkan Anda memilih visualisasi, menyimpannya, dan / atau menerbitkan ke dasbor atau infografis yang Anda buat dengan beberapa klik atau seret dan lepas . Ini dirancang agar Anda dapat dengan mudah berbagi wawasan yang Anda temukan dengan orang lain sehingga Anda dapat berkolaborasi dalam tindakan yang akan diambil berikutnya, atau pada perluasan atau penyempurnaan yang akan dilakukan dalam analisis.

Harga dan Versi

Tersedia uji coba gratis dan edisi gratis dengan fitur terbatas. Mereka yang menguji sistem secara otomatis diarahkan ke edisi uji coba, yang menawarkan penyimpanan 1 megabyte (MB). Pengguna dapat memutuskan untuk membeli atau pindah ke edisi gratis yang lebih terbatas pada akhir periode uji coba. Edisi Plus, yang saya uji, adalah $ 30 per bulan per pengguna dan pada dasarnya adalah edisi uji coba gratis dengan penyimpanan 2 gigabytes (GB), bersama dengan bonus tambahan untuk dapat memuat kumpulan data yang lebih besar. Edisi Profesional dirancang untuk penggunaan perusahaan dan dapat mengakomodasi banyak pengguna, kolaborasi yang lebih kompleks, dan lebih banyak konektor data daripada edisi lainnya. Biaya untuk edisi Profesional adalah $ 80 per pengguna per bulan atau $ 960 per pengguna per tahun dengan 100GB penyimpanan.

IBM Watson Analytics memberikan wawasan yang dapat membantu bisnis di berbagai industri, mulai dari ritel hingga perawatan kesehatan. Tidak ada keraguan bahwa mendeteksi tren dan korelasi tersembunyi dalam data terstruktur dan tidak terstruktur dapat berharga. Perusahaan dapat menganalisis keadaan yang mendorong peristiwa bisnis dan menggunakan data untuk menginformasikan keputusan di masa depan.

Secara keseluruhan, IBM Watson Analytics dirancang dengan indah untuk menghadirkan UI yang sangat intuitif dan pengalaman pengguna yang disederhanakan (UX). Petunjuknya memang cerdas dan bahkan memandu pemula dalam arah yang cerdas, yang akan jauh di perusahaan yang bertujuan untuk demokratisasi data seluruh perusahaan, yang hampir semua orang di organisasi menggunakan analitik data dalam pekerjaan mereka. Ini juga sangat lancar dalam memindahkan pengguna ke wawasan yang lebih dalam bahkan jika keterampilan ilmu data mereka agak terbatas. Namun, para ilmuwan data yang sangat berpengalaman dapat melewatkan petunjuknya dan langsung menuju pohon pertanyaan dan pengambilan keputusan yang kompleks serta menghindari sebagian besar frustrasi yang terkait dengan perangkat lunak "yang ramah pengguna".

Itu tidak berarti bahwa IBM Watson Analytics sempurna atau cocok untuk semua kasus penggunaan. Ketidakmampuan untuk menangani data streaming dan analisis dengan cepat akan menjadi kelemahan utama bagi sebagian orang (tetapi tidak menjadi masalah bagi banyak orang lain). Jika waktu dekat dekat cukup untuk kasus penggunaan Anda dan karyawan Anda memiliki campuran tingkat keterampilan, maka Anda akan menemukan alat ini lebih dari sekadar tugas.