IBM veranschaulicht Watson-Anwendungen mit Storybooks

IBM kündigt neue Features für Data Discovery und Q&A bei Watson an. Über die neuen Fähigkeiten bei Data Discovery sollen Anwender schneller als bisher ihre Daten auswerten können. Diese neue Entwicklung scheint auch die Fähigkeit der KI-Lösung zu erweitern, natürliche Sprache zu verstehen und zu Antorten (Q&A).

Wer schon einmal versucht hat, komplexere Fragestellungen an Siri, Cortana oder Amazons Alexa zu stellen, wird vermutlich sehr schnell die Grenzen dieser Technologien aufgezeigt bekommen, denn diese Prozesse, sind hochgradig komplex. Nun sollen die neuen Funktionen, die Fähigkeiten bei der Spracherkennung, beim Treffen von Vorhersagen und bei der Mustererkennung verbessern.

Dafür stellt IBM unter anderem Zugriff für neue Datenkonnektoren vor. Watson Analytics unterstützt nun deutlich mehr Datenquellen, die für die Beantwortung einer Business-Frage benötigt werden. Die Lösung hilft zudem dabei, die richtigen Daten zu sammeln, zu kuratieren und in den entsprechenden Kontext zu setzen. So kann Watson jetzt mit verschiedenen IBM-Datenbankmanagement-Systeme wie DB2 oder Netezza sowie weiteren verbreiteten Datenbank-Systemen sprechen.

Auch der Datenimport aus der Cloud wird laut IBM-Angaben mit der Integration von Dataworks-Funktionen besser. Das Feature Secure Gateway errichtet einen Tunnel, durch den die Daten zwischen der On-Premises-Datenbank und Watson Analytics geschickt werden. Durch den Tunnel wird die Verbindung automatisch verschlüsselt. Über Docker Container werden dedizierte Verbindungen und damit auch eine sichere Analyse ermöglicht.

Zusammen mit verschiedenen Partnern führt IBM auch so genannte Expert Storybooks ein, die den Anwender bei der interaktiven Datenanalyse helfen sollen. Diese Storybooks erklären verschiedene Datentypen und wie sich daraus am besten relevante Fakten, Muster, Beziehungen und andere Korrelationen für Prognosen herausfiltern lassen. Beispiele für solche Storybooks sind AriBall, über das sich die Leistung von Baseball-Spielern analysieren lassen. Von Deloitte gibt es ein weiteres Beispiel für die Umsetzung von kurzfristig angelegten Marketing-Maßnahmen. Die Weather Company zeigt Beispiele, wie sich Wettervorhersagen in die Analysen einbinden lassen und wie sich daraus einen Zusammenhang mit dem Unternehmenserfolg herstellen lässt. Auch von Twitter gibt es einen Leitfaden. Darin wird aufgezeigt, wie sich die Posts von Twitter-Nutzern auswerten lassen, um damit Risiken für die Marke zu analysieren. Das Storybook von Nucleus Research basiert auf 500 Case Studies und zielt darauf ab, Benchmarks für das Return on Investment zu erstellen. Diese Expert-Storybooks will IBM ab November als Beta-Version ausrollen.

Auch für die Verbesserung der Sprachfähigkeiten arbeitet IBM mit Partnern zusammen. So etwa die Universität West Florida und der private Zahntechnik-Distributor Benco Dental. Während für die Universität Zusammenhänge im Gesundheitswesen interessant sind, versucht Benco über die Sprachfähigkeiten von Watson die Effektivität von traditionellen Marketing-Kampagnen zu messen.

Daneben meldet IBM Nutzerzahlen für Watson Analytics bekannt. Inzwischen hätten sich mehr als eine halbe Million professionelle Nutzer für diese Daten-Auswertung und Visualisierung registriert, teilt IBM mit. Diesen Erfolg führt IBM darauf zurück, dass auch Business-User mit den Tools von Watson Analytics bestehende Daten auswerten können.

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