IBM incrementa capacidad de búsqueda de datos y de “pregunta y respuesta” de Watson Analytics

IBM presentó las nuevas capacidades de búsqueda de datos y de “preguntas y respuestas” (B&A) que han sido incorporadas a Watson Analytics para ayudar a las empresas

IBM presentó las nuevas capacidades de búsqueda de datos y de “preguntas y respuestas” (B&A) que han sido incorporadas a Watson Analytics para ayudar a las empresas a obtener información relevante de sus datos de forma incluso más sencilla. Además, la Compañía anunció que ya son más de 500,000 los profesionales registrados en este servicio de exploración y visualización de datos desde que se presentó hace menos de un año.
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El rápido crecimiento de Watson Analytics para convertirse en una de las plataformas analíticas de “autoservicio” más populares del mundo radica en su capacidad para poner a disposición de los usuarios de negocio,capacidades cognitivas avanzadas. IBM Watson Analytics ayuda a los usuarios a descubrir el valor de los datos que tienen almacenados en sus sistemas pero también en otras fuentes externas que puede que no supieran que les fueran a ser útiles. Cuantos más datos se incluyan sobre un asunto, más capacidad tendrán los profesionales de resolver las situaciones más complicadas aportando luz y conocimiento en cada decisión que tomen.

La consultora Ventana Research otorgó recientemente el premio Technology Innovation Award a IBM Watson Analytics, reconociéndole como líder en analítica de negocio. Este galardón premia a las tecnologías que han tenido o tienen el potencial de generar el mayor impacto positivo en los negocios.

La capacidad de las tecnologías cognitivas para entender el lenguaje natural, razonar y generar hipótesis está ayudando a los profesionales a entender, razonar y aprender de sus datos en nuevas y variadas formas. En este sentido, IBM anuncia la incorporación de nuevas capacidades de Watson Analytics entre las que se encuentran:

·        Acceso a nuevas fuentes de datos. Watson Analytics permite a los usuarios acceder a más fuentes externas a la hora de dar respuesta a una problemática de negocio. De esta forma se asegura el acceso a todos los datos relevantes para disponer de la información más completa antes de tomar una decisión. Esto incluye acceso a IBM DB2, IBM Informix, IBM Netezza, IBM SQL Database, IBM dashDB y otras conocidas fuentes de datos de terceros.

·        Conexión segura a datos corporativos. Gracias a una nueva funcionalidad del servicio de acceso de datos basado en cloud de IBM (Dataworks), se ha mejorado la capacidad para conectarse de forma segura a datos corporativos en la nube. Esta nueva funcionalidad utiliza tecnología de Secure Gatewaypara establecer un “túnel” entre las bases de datos propias del cliente y Watson Analytics, encriptando los datos de forma automática y utilizando contenedores seguros para transportarlos.

·        Guía de expertos para búsqueda de datos interactiva. En colaboración con asociados de la industria, IBM ha desarrollado unas guías de descubrimiento de datos -denominadas Expert Storybooks– para ayudar a los usuarios a entender y utilizar diferentes fuentes de datos e identificar la información más relevante y descubrir nuevos patrones y asociaciones que les permitan tomar decisiones predictivas. Algunos ejemplos son:

–        AriBall, que permite analizar el rendimiento de los jugadores de béisbol y predecir su juego;
–        Deloitte, que mide la efectividad de los programas de incentivos para empleados;
–        The Weather Company, que incorpora datos meteorológicos para predecir cómo afectan los cambios del tiempo atmosférico en el negocio.
–        OgilvyOne, enseña a los usuarios a analizar datos para una mejor planificación de sus campañas de marketing.
–        Twitter, muestra cómo medir la reputación de una empresa o el “sentimiento” en las redes sociales acerca de la misma y cómo ambos pueden afectar a las fluctuaciones en los precios de las acciones en tiempo real.
–        Nucleus Research, enseña a las empresas como medir el retorno de la inversión de sus proyectos.
–        MarketShare, muestra a los usuarios cómo optimizar sus inversiones publicitarias entre medios online y offline.
–        Intangent, destina para que los directores financieros sepan cómo sacar lo mejor del análisis de datos y encontrar relaciones entre los diferentes conceptos contables.

La adopción de Watson Analytics se está acelerando al mismo tiempo que aumenta la disponibilidad de servicios de análisis de datos “autoservicio”. Con más de medio millón de usuarios registrados en todo el mundo, esta herramienta está ayudando a las empresas a transformar la relación con sus clientes, a crecer y a mejorar su eficiencia. Algunos ejemplos de clientes son:
–        Mueller, un fabricante de tejados de metal del sur de Estados Unidos está usando Watson Analytics para mejorar su previsión de facturación. Durante años esta previsión se hacía de forma manual lo que necesitaba muchas horas de trabajo y resultaba inexacto. Con Watson Analytics, Mueller ha podido añadir nuevas variables a la ecuación, como datos de facturación, el número de proyectos que se están gestionando e incluso las llamadas recibidas, para desarrollar un modelo predictivo rápido y más ajustado a la realidad. Los datos que la empresa ha obtenido le han permitido recolocar la plantilla en tareas con más probabilidades de éxito, lo que le hacen obtener mejores resultados.
–        Benco Dental, el distribuidor del sector dental más grande de Estados Unidos está utilizando la capacidad de preguntar en lenguaje real de Watson Analytics para determinar la efectividad de sus programas promocionales. Tras mostrar sus datos a Watson Analytics, la empresa se dio cuenta que su estructura comercial no estaba siendo eficaz, lo que les llevó a modificar los precios de todo su inventario.
–        La Universidad de Connecticut ha integrado Watson Analytics en varios de sus MBA como el de “Marketing digital” y el de “Big Data y marketing estratégico”, para enseñar a los futuros profesionales del márketing a analizar los datos sin la ayuda de un científico de los datos. Con Watson Analytics los estudiantes aprenden a construir planes de marketing a largo plazo basados en el conocimiento que extraen de fuentes como Facebook y Twitter.

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