Ibm ha introdotto nuove funzionalità di data discovery e question-and-answer per Watson Analytics che renderanno ancora più facile per gli utenti estrarre informazioni dai loro dati. Il vendor ha inoltre annunciato l'adozione su larga scala, con la registrazione di mezzo milione di professionisti, a questo servizio di esplorazione e visualizzazione dalla sua introduzione avvenuta meno di un anno fa.
La rapida affermazione di Watson Analytics fino a diventare una delle piattaforme di self-service analytics più popolari è stata alimentata dalla sua abilità di porre le capacità cognitive nelle mani dei business user, permettendo di estrapolare il valore dei dati disponibili nei sistemi aziendali, oltre che in nuove fonti esterne.
Le funzionalità ampliate di data discovery e question-and-answer per Watson Analytics, volte ad aiutare i professionisti a porre domande, scoprire modelli e creare previsioni, includono l'accesso a nuovi data connector, per attingere da più fonti esterne di dati in relazione a una questione professionale, aiutando ad assicurare che vengano raccolti e trattati i dati giusti per fornire il contesto corretto e aggiungere profondità e attendibilità a ogni decisione. Questo include l'accesso a dati di IBM DB2, IBM Informix, IBM Netezza, IBM SQL Database, IBM dashDB e fonti note di dati di terze parti.
Tra le nuove funzionalità, la funzione Datawork per la connessione sicura ai database aziendali, un servizio di accesso e affinamento di dati basati sul cloud che si avvale della tecnologia Secure Gateway per stabilire un tunnel tra i database on-premise dell'utente e Watson Analytics, cifrando automaticamente i dati e utilizzando container Docker per trasportarli attraverso una connessione dedicata e consentire un'analisi protetta.
Inoltre, in collaborazione con i partner del settore, Big Blue sta presentando nuovi modelli di data discovery – chiamati Expert Storybooks – che aiuteranno a guidare gli utenti su come comprendere, apprendere e ragionare con diversi tipi di fonti di dati per fare emergere i fatti più rilevanti e scoprire modelli e rapporti per un processo decisionale predittivo. Di seguito sono riportati alcuni esempi di tipi di Storybooks che Ibm metterà a disposizione:
- AriBall – uno Storybook che aiuterà gli utenti ad analizzare la performance dei giocatori di baseball per creare previsioni sulle loro prestazioni che potranno usare per acquisire un vantaggio nella formazione del fantabaseball.
- Deloitte – uno Storybook che misura l'efficienza di programmi incentive per aumentare la leadership delle vendite determinando come e quando distribuire efficacemente incentivi a breve termine per aumentare le entrate.
- The Weather Company – uno Storybook che aiuta gli utenti a incorporare i dati meteorologici nella loro analisi per capire quanto incide il meteo sulla loro attività.
