IBM InterConnect 2017: le nuove funzionalità di discovery di Watson accelerano i percorsi di ottimizzazione dei dati

Grazie ai Watson Discovery Service sarà possibile abbattere i tempi delle attività di data janitor sfruttando le funzionalità di AI e il machine learning di Watson

Pubblicato il 28 Mar 2017

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Nuovi percorsi di ottimizzazione dei dati e nuove funzionalità analitiche (e di discovery) di Watson sono state oggetto di annunci a InterConnect 2017. Big Blue ha presentato alla platea della kermesse nuovi servizi di data discovery (Watson Discovery Service), progettati per migliorare le capacità di analisi e navigazione dei Big Data all’interno del cloud IBM. Grazie al nuovo Watson Company Profiler, introdotto nei giorni scorsi IBM ha rafforzato la propria offerta di soluzioni per la generazione di insight a partire dall’analisi dei dati grezzi.

Ad aprile, poi, IBM rilascerà una nuova versione beta dei Watson Discovery Service. Le funzionalità aggiuntive permetteranno di accelerare le attività di richiamo dei dati (data retrieval), migliorandone l’accuratezza e la rilevanza, l’abilità di identificare pattern e cluster utili all’interno di grandi dataset.

Molti data scientist spendono fino all’80% del proprio tempo nelle attività di “data janitor”, ovvero nel raccogliere, ripulire e organizzare i data set. Grazie ai nuovi Watson Discovery Service queste attività vengono notevolmente ridimensionate, sfruttando al massimo le funzionalità AI (intelligenza artificiale) di Watson e i suoi modelli di auto-apprendimento e machine learning.

Rocket Fuel è una piattaforma di marketing predittivo che utilizza già i nuovi Watson Discovery Service per permettere ai propri clienti di generare campagne ADV targettizzate in tempo reale, per far arrivare il messaggio più indicato alla persona più ricettiva, al momento giusto, nel giusto contesto. Utilizzando Watson Discovery Service, Rocket Fuel è in grado di analizzare 300mila articoli ogni giorno, scansionando fino a 10mila referenze in soli 7 minuti, per fornire analitiche e trend in tempo reale.

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