Đánh giá và đánh giá phân tích của Ibm watson

Bắt đầu

Mặc dù đây là một công cụ BI tự phục vụ đầy đủ, CNTT có thể giúp tải dữ liệu công ty để đơn giản hóa mọi thứ hơn nữa cho người dùng doanh nghiệp và cũng để đảm bảo các quy tắc bảo mật và tuân thủ được đặt ra như CNTT sẽ có. Tuy nhiên, người dùng có thể dễ dàng tự tải dữ liệu với điều kiện họ có thông tin đăng nhập để truy cập. Người dùng sau đó được nhắc về việc thiết lập các quy tắc.

Người dùng cũng có thể định hình và xóa dữ liệu trước khi tải lên bằng cách nhấp vào nút "Hình dạng trước" thay vì nút "Tải lên ngay", cả hai lựa chọn sau khi nhấp vào "+ Dữ liệu mới" (nút Thêm dữ liệu) trên IBM Watson Trang chủ phân tích. Người dùng có thể cá nhân hóa tên khách hàng và thông tin nhận dạng cá nhân khác (PII) để tuân thủ các quy tắc bảo mật trong chức năng "Hình dạng trước" trước tải lên . Tôi đã sử dụng nút "Hình dạng trước" để di chuyển qua dữ liệu và xóa các hàng trống, nhưng bạn cũng có thể dọn sạch địa chỉ và ngày và các thông tin khác để đạt được sự phù hợp giúp phân tích.

Nói cách khác, "Shape Before" cho phép người dùng dễ dàng làm sạch và chuẩn bị dữ liệu chỉ với một vài cú nhấp chuột trước khi chạy phân tích về nó. Hệ thống nhắc nhở người dùng với các tác vụ dọn dẹp và chuẩn bị được đề xuất mà tập dữ liệu cụ thể xuất hiện cho hệ thống cần. Sự đơn giản trong việc này giúp dễ dàng đánh giá thấp khi bạn cho rằng việc chuẩn bị dữ liệu thường mất nhiều thời gian hơn bất kỳ bước nào khác trong quy trình phân tích, nhưng đây là vấn đề nhắc nhở và nhấp chuột và bạn đã hoàn tất.

Sau khi tất cả các bộ dữ liệu được thêm bởi người dùng hoặc bộ phận CNTT, giao diện người dùng (UI) hiển thị các bộ dữ liệu trong lựa chọn biểu tượng hoặc bảng của người dùng. Dù bằng cách nào, dữ liệu bộ hiển thị ở đó có thể đến từ tải lên của người dùng, dữ liệu được truy cập thông qua một hoặc nhiều trình kết nối của IBM Watson Analytics, bộ dữ liệu được người dùng kết hợp trong hệ thống hoặc bộ dữ liệu từ IBM Watson Social Media (công cụ phân tích phương tiện truyền thông xã hội có thể truy cập từ bên trong công cụ phân tích IBM Watson).

Lưu ý rằng IBM Watson Analytics không thực hiện phân tích phát trực tuyến; như vậy là phổ biến với dữ liệu Internet of Things (IoT) và các nguồn và hệ thống khác nơi thông tin được truyền phát và phân tích phải ngay lập tức. Tuy nhiên, trong IBM Watson Analytics, dữ liệu có thể được làm mới thường xuyên, cứ sau 5 giây hoặc lâu hơn, để đọc gần thời gian thực. Điều đó sẽ đủ cho nhiều trường hợp sử dụng và chắc chắn đối với các trường hợp sử dụng, IBM đang hướng tới: trực quan hóa, tạo khuôn mẫu và phân tích thời gian trên phương tiện truyền thông xã hội. Nó không thể được sử dụng cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào đòi hỏi phân tích phát trực tuyến, thời gian thực. Đó có thể là một thiếu sót lớn đối với một số người dùng.

Nói tóm lại, tôi thấy việc thiết lập dữ liệu đơn giản và dễ hiểu và phù hợp với trình độ kỹ năng của nhà phân tích kinh doanh điển hình cũng như trong tầm tay của hầu hết người dùng doanh nghiệp khác. Hệ thống này rất trực quan, nhưng nó có thể đáng sợ cho người mới bắt đầu. Bất kể cấp độ kỹ năng, tôi khuyên bạn nên xem hướng dẫn trước. Mặc dù hầu hết người dùng sẽ có thể chọc và cảm nhận theo cách của họ thông qua công cụ tốt, nhưng hướng dẫn sẽ giúp bạn đứng dậy và chạy nhanh hơn, đặc biệt nếu trước đây bạn chưa sử dụng công cụ BI tự phục vụ. Nếu bạn có kinh nghiệm trong việc sắp xếp và phân tích dữ liệu, thì đây vẫn là một trình tiết kiệm thời gian tuyệt vời để xem các hướng dẫn ban đầu.

Quá trình khám phá

Người dùng có thể chuyển sang giai đoạn khám phá (nghĩa là chạy phân tích) theo một trong hai cách: bằng cách nhấp vào một tập dữ liệu cụ thể hoặc bằng cách nhập câu hỏi vào thanh câu hỏi. Nhấp vào một tập dữ liệu cụ thể sẽ cung cấp các lời nhắc gọi là "Điểm bắt đầu", cung cấp thông tin chi tiết IBM Watson Analytics đã tính toán có khả năng được bạn quan tâm nhất. Vâng, điều đó có nghĩa là những hiểu biết tức thời được phân phối thông qua các thuật toán thường được sử dụng và dựng sẵn.

Thay vào đó, nếu bạn nhập câu hỏi vào thanh câu hỏi, thì hệ thống sẽ tìm thông tin đó trong tất cả các bộ dữ liệu bạn đã thêm / tải thay vì trong một bộ dữ liệu đã chọn. Bạn cũng có thể nhấp vào công cụ Trợ giúp để tìm hiểu cách đặt câu hỏi cho hệ thống.

Tôi thấy rằng truy vấn công cụ này hoạt động rất tốt với ngôn ngữ tự nhiên, nghĩa là tôi có thể nhập câu hỏi vì tôi sẽ hỏi một đồng nghiệp và sau đó nhận được thông tin chi tiết và đề xuất phù hợp. Tôi cũng có thể gõ một loạt từ khóa và nhận lại điều tương tự.

Ví dụ: tôi đã gõ "Loại sản phẩm nào phổ biến hơn ngay trong khoảng thời gian Thứ Sáu Đen?" và sau đó gõ như một câu hỏi riêng biệt "sản phẩm, tháng 11". Để trả lời cho cả hai, hệ thống đã đưa ra một số câu hỏi và bộ dữ liệu được đề xuất theo thứ tự phù hợp. Sau đó tôi có thể truy xuất thông tin chi tiết bằng cách nhấp vào đề xuất phù hợp nhất. Tôi cũng có thể khám phá từng điểm bắt đầu được đề xuất khi rảnh rỗi, trong đó tôi sẽ tìm thấy những hiểu biết trực quan và một infographic có thể cuộn để tiêu thụ nhanh chóng. Bạn thậm chí có thể thay đổi hình thức trực quan với một vài cú nhấp chuột.

Ở đây trong phần hướng dẫn trực quan mà tôi đã vấp ngã một chút và tại sao tôi khuyên bạn nên xem hướng dẫn trước. Tôi nghĩ rằng tôi phải quay lại và hỏi một câu hỏi khác, để lặp lại toàn bộ quá trình, chỉ để thêm một yếu tố khác (đầu vào) cho câu hỏi của tôi. Chỉ sau khi một đại diện của công ty đưa tôi qua bản demo, tôi mới biết rằng tôi có thể làm điều đó thông qua chức năng "Giá trị màu" được tìm thấy trong một thanh ở cuối hình ảnh. "Khoảnh khắc" lớn ở đó, nhưng nó nhắc nhở tôi rằng mặc dù IBM Watson Analytics rất trực quan, nhưng nó giống như nhận được một điện thoại di động mới và lúng túng tìm ra các lệnh chỉ để tự hỏi sau đó tại sao bạn lại thấy khó khăn. Vâng, điều này là chính xác như thế. Trực quan và dễ dàng nhưng chỉ sau khi tôi gãi đầu và lẩm bẩm, "Tự hỏi họ đặt công cụ để làm XYZ ở đâu?" Tuy nhiên, so với hầu hết các đối thủ cạnh tranh, IBM Watson Analytics rất dễ sử dụng.

Đối với truy vấn phức tạp hơn, hãy nhập các câu hỏi bắt đầu bằng "Điều gì thúc đẩy X" hoặc "Điều gì dự đoán X", điều này sẽ đưa bạn đến những lần lặn sâu hơn và cây quyết định phức tạp. Tôi thấy điều này có hiệu quả cao trong việc khám phá những hiểu biết có thể khiến tôi mất nhiều thời gian hơn để tìm ra những gì cần hỏi về dữ liệu.

Chức năng Hiển thị, bước thứ ba trong quy trình của hệ thống này cho phép bạn chọn trực quan hóa, lưu chúng và / hoặc xuất bản lên bảng điều khiển hoặc một đồ họa thông tin mà bạn xây dựng trong một vài lần nhấp hoặc kéo và thả . Nó được thiết kế để cho phép bạn dễ dàng chia sẻ những hiểu biết bạn đã tìm thấy với người khác để bạn có thể cộng tác trên các hành động để thực hiện tiếp theo hoặc mở rộng hoặc tinh chỉnh để thực hiện trong phân tích.

Giá cả và phiên bản

Có cả bản dùng thử miễn phí và phiên bản miễn phí với các tính năng hạn chế. Những người đang thử nghiệm hệ thống sẽ tự động được đưa vào phiên bản dùng thử, cung cấp dung lượng lưu trữ 1 megabyte (MB). Người dùng có thể quyết định mua hoặc chuyển sang phiên bản miễn phí hạn chế hơn vào cuối thời gian dùng thử. Phiên bản Plus, phiên bản tôi đã thử nghiệm, có giá 30 đô la mỗi tháng cho mỗi người dùng và về cơ bản là phiên bản dùng thử miễn phí với 2 GB dung lượng lưu trữ (GB), cùng với phần thưởng bổ sung là có thể tải các bộ dữ liệu lớn hơn. Phiên bản Professional được thiết kế để sử dụng cho doanh nghiệp và có thể chứa nhiều người dùng, hợp tác phức tạp hơn và nhiều trình kết nối dữ liệu hơn các phiên bản khác. Chi phí cho phiên bản Professional là $ 80 mỗi người dùng mỗi tháng hoặc $ 960 mỗi người dùng mỗi năm với 100GB dung lượng lưu trữ.

IBM Watson Analytics cung cấp những hiểu biết có thể giúp các doanh nghiệp trong các ngành công nghiệp khác nhau từ bán lẻ đến chăm sóc sức khỏe. Không có nghi ngờ rằng việc phát hiện các xu hướng và mối tương quan ẩn trong dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc có thể có giá trị. Các công ty có thể phân tích các tình huống thúc đẩy các sự kiện kinh doanh và sử dụng dữ liệu để thông báo các quyết định trong tương lai.

Nhìn chung, IBM Watson Analytics được thiết kế đẹp mắt để cung cấp giao diện người dùng trực quan cao và trải nghiệm người dùng đơn giản hóa (UX). Các gợi ý thực sự thông minh và hướng dẫn ngay cả những người mới bắt đầu theo hướng thông minh, điều này sẽ đi xa trong các công ty hướng tới dân chủ hóa dữ liệu toàn công ty, gần như mọi người trong tổ chức sử dụng phân tích dữ liệu trong công việc của họ. Nó cũng rất trơn tru trong việc đưa người dùng đến những hiểu biết sâu sắc hơn ngay cả khi kỹ năng khoa học dữ liệu của họ có phần bị hạn chế. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm cao có thể bỏ qua các lời nhắc và đi thẳng đến các cây truy vấn và quyết định phức tạp và tránh hầu hết sự thất vọng liên quan đến phần mềm "thân thiện với người dùng".

Điều đó không có nghĩa là IBM Watson Analytics hoàn hảo hoặc phù hợp với mọi trường hợp sử dụng. Không thể xử lý dữ liệu phát trực tuyến và phân tích một cách nhanh chóng sẽ là một nhược điểm lớn đối với một số người (nhưng không phải là vấn đề đối với nhiều người khác). Nếu gần thời gian thực là đủ cho các trường hợp sử dụng của bạn và nhân viên của bạn có sự kết hợp giữa các cấp độ kỹ năng, thì bạn sẽ thấy công cụ này còn hơn cả nhiệm vụ.