ইবাম ওয়াটসন বিশ্লেষণ পর্যালোচনা এবং রেটিং rating

শুরু হচ্ছে

যদিও এটি একটি সম্পূর্ণ স্ব-পরিষেবা বিআই সরঞ্জাম, আইটি ব্যবসা ব্যবহারকারীদের জন্য জিনিসগুলি আরও সহজ করার জন্য এবং আইটি যেমন রয়েছে সেগুলি মেনে চলা এবং সুরক্ষা বিধিগুলি নির্ধারণ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য কোম্পানির ডেটা লোডিংয়ে হাত দিতে পারে। তবে, ব্যবহারকারীরা সহজেই ডেটা লোড করতে পারে তাদের কাছে এটি অ্যাক্সেসের শংসাপত্র রয়েছে providing তারপরে ব্যবহারকারীদের নিয়ম সেট করার বিষয়ে অনুরোধ জানানো হয়।

ব্যবহারকারীরা "আপলোড এখন" বোতামের পরিবর্তে "পূর্বে আকার দিন" বোতামটি ক্লিক করে এটি আপলোড করার আগে ডেটাটি আকার এবং পরিষ্কার করতে পারে, যা আইবিএম ওয়াটসনে "+ নতুন ডেটা" (ডেটা যুক্ত করুন বোতাম) ক্লিক করার পরে উভয় পছন্দ বিশ্লেষণের হোমপেজ। ব্যবহারকারীরা "আকারের পূর্বে আকারে" ফাংশনে গোপনীয়তার নিয়ম মেনে চলার জন্য গ্রাহকের নাম এবং অন্যান্য ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য (পিআইআই) ডিপার্সোনালাইজ করতে পারেন আপলোড । আমি ডেটা সরাতে এবং খালি সারিগুলি মুছে ফেলার জন্য "শেপ বিফোর" বোতামটি ব্যবহার করেছি, তবে বিশ্লেষণে সহায়তার সাথে সঙ্গতি অর্জনের জন্য আপনি ঠিকানা এবং তারিখ এবং অন্যান্য তথ্যও পরিষ্কার করতে পারেন।

অন্য কথায়, "শেপ বিফোর" দেয় ব্যবহারকারী বিশ্লেষণ চালানোর আগে কয়েকটি ক্লিকের সাহায্যে সহজেই ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করুন। সিস্টেমটি ব্যবহারকারীকে প্রস্তাবিত পরিষ্কারের এবং প্রস্তুতির কাজগুলির সাথে অনুরোধ করে যা নির্দিষ্ট ডেটা সেটটি সিস্টেমে প্রদর্শিত হবে বলে মনে হয়। এর সরলতা এটিকে সহজেই অবমূল্যায়িত করে তোলে যখন আপনি বিবেচনা করেন যে ডেটা প্রিপ সাধারণত বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলির যে কোনও পদক্ষেপের চেয়ে বেশি সময় নেয় - তবুও এটি এখানে প্রম্পট এবং ক্লিকগুলির বিষয় এবং আপনি সম্পন্ন করেছেন।

ব্যবহারকারী বা আইটি বিভাগ দ্বারা সমস্ত ডেটা সেট যুক্ত হওয়ার পরে, ব্যবহারকারী ইন্টারফেস (ইউআই) আইকন বা একটি সারণীর ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুযায়ী ডেটা সেট দেখায়। যেভাবেই হোক, ডেটা সেট দেখানো হয়েছে যে ব্যবহারকারী আপলোডগুলি, এক বা একাধিক আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্সের সংযোগকারীদের মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস করা ডেটা, সিস্টেমের মধ্যে থাকা ব্যবহারকারীদের দ্বারা ডেটা সেটগুলি বা আইবিএম ওয়াটসন সোশ্যাল মিডিয়া থেকে ডেটা সেট (ভিতরে থেকে অ্যাক্সেসযোগ্য একটি সামাজিক মিডিয়া বিশ্লেষণ সরঞ্জাম) থেকে আসতে পারে আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্স সরঞ্জাম)।

দ্রষ্টব্য যে আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিকস স্ট্রিমিং বিশ্লেষণ করে না; যেমন ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) ডেটা এবং অন্যান্য উত্স এবং সিস্টেমগুলির মধ্যে সাধারণ যেখানে তথ্য প্রবাহিত হয় এবং বিশ্লেষণ অবশ্যই তাত্ক্ষণিক হওয়া উচিত। যাইহোক, আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিকাসমূহ, নিকট-আসল-সময় পড়ার জন্য প্রায় 5 সেকেন্ড বা ততবারের মতো প্রায়শই ডেটা রিফ্রেশ করা যায়। এটি অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে যথেষ্ট হবে এবং নিশ্চয়ই ব্যবহারের ক্ষেত্রে আইবিএম লক্ষ্য করছে: ভিজ্যুয়ালাইজেশন, প্যাটার্নিং এবং সোশ্যাল মিডিয়া পয়েন্ট-ইন-টাইম বিশ্লেষণ। এটি এমন কোনও ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যাবে না যা প্রকৃত বাস্তব সময়, স্ট্রিমিং বিশ্লেষণের প্রয়োজন। এটি কিছু ব্যবহারকারীর জন্য একটি বড় ঘাটতি হতে পারে।

সংক্ষেপে, আমি খুঁজে পেয়েছি যে ডেটা সেটআপটি সাধারণ ও সহজবোধ্য এবং সাধারণ ব্যবসায়িক বিশ্লেষকের দক্ষতার স্তরের পাশাপাশি বেশিরভাগ অন্যান্য ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীর নাগালের মধ্যে উপযুক্ত। সিস্টেমটি অত্যন্ত স্বজ্ঞাত, তবে তা তবে এটি প্রাথমিকভাবে শিগগিরই হতে পারে। দক্ষতা স্তর নির্বিশেষে, আমি প্রথমে টিউটোরিয়ালগুলি দেখার জন্য সুপারিশ করি। যদিও বেশিরভাগ ব্যবহারকারী সরঞ্জামটির মাধ্যমে তাদের উপায় ঠিকঠাক করে ফেলতে এবং অনুভব করতে সক্ষম হবেন, তবে এই টিউটোরিয়ালটি আপনাকে দ্রুত ও দ্রুত চলতে দেবে, বিশেষত যদি আপনি আগে কোনও স্ব-পরিষেবা বিআই সরঞ্জাম ব্যবহার না করেন। আপনি যদি ডেটা র্যাংলিং এবং বিশ্লেষণে অভিজ্ঞ হন, তবে প্রাথমিকভাবে টিউটোরিয়ালগুলি দেখার জন্য এটি এখনও দুর্দান্ত সময় সাশ্রয়কারী।

আবিষ্কার প্রক্রিয়া

ব্যবহারকারী আবিষ্কারের পর্যায়ে যেতে পারে (এটি বিশ্লেষণ চালাচ্ছে) দুটি উপায়ের একটিতে: হয় নির্দিষ্ট ডেটা সেটটিতে ক্লিক করে বা প্রশ্ন বারে একটি প্রশ্ন টাইপ করে। একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেট ক্লিক করা "স্টার্টিং পয়েন্টস" নামে প্রম্পট সরবরাহ করে যা অন্তর্দৃষ্টিগুলি সরবরাহ করে যা আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্স সম্ভবত আপনার পক্ষে সবচেয়ে আগ্রহী হিসাবে গণনা করেছে। হ্যাঁ, এর অর্থ হ'ল সাধারণভাবে ব্যবহৃত এবং প্রাক বিল্ট অ্যালগরিদমের মাধ্যমে তাত্ক্ষণিক অন্তর্দৃষ্টি।

আপনি যদি পরিবর্তে প্রশ্ন বারে কোনও প্রশ্ন টাইপ করেন তবে সিস্টেমটি সেই তথ্যটি আপনার নির্বাচিত একটি ডেটা সেটের পরিবর্তে যুক্ত করা / লোড হওয়া সমস্ত ডেটা সেটে অনুসন্ধান করে। সিস্টেমে কীভাবে প্রশ্ন উত্থাপন করতে হয় তা জানতে আপনি সহায়তা সরঞ্জামটি ক্লিক করতে পারেন।

আমি দেখতে পেলাম যে এই সরঞ্জামটি জিজ্ঞাসা করা প্রাকৃতিক ভাষার সাথে খুব ভাল কাজ করে, যার অর্থ আমি কোনও সহকর্মীকে জিজ্ঞাসা করব এবং তারপরে উপযুক্ত অন্তর্দৃষ্টি এবং পরামর্শ পেতে চাইলে আমি একটি প্রশ্ন টাইপ করতে পারি। আমি একটি সিরিজ টাইপ করতে পারে মূল শব্দ এবং একই জিনিস ফিরে পেতে।

উদাহরণস্বরূপ, আমি টাইপ করেছি "ব্ল্যাক ফ্রাইডে পিরিয়ডের চারপাশে কী ধরণের পণ্য বেশি জনপ্রিয়?" এবং তারপরে একটি পৃথক প্রশ্ন হিসাবে টাইপ করা হয়েছে "পণ্য, নভেম্বর"। উভয়ের উত্তরে, সিস্টেমটি প্রাসঙ্গিকতার জন্য বিভিন্ন প্রস্তাবিত প্রশ্ন এবং ডেটা সেট টেনে নিয়েছিল। তারপরে আমি সেরা ফিটের পরামর্শটি ক্লিক করে অন্তর্দৃষ্টিগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারি। আমি আমার অবসর সময়ে প্রতিটি প্রস্তাবিত সূচনার বিন্দুও অন্বেষণ করতে পারি যার মধ্যে আমি ভিজ্যুয়ালাইজড অন্তর্দৃষ্টি এবং দ্রুত ব্যবহারের জন্য একটি স্ক্রোলযোগ্য ইনফোগ্রাফিক খুঁজে পেতে পারি। এমনকি আপনি কয়েকটি ক্লিক দিয়ে ভিজ্যুয়ালাইজেশন ফর্মটিও পরিবর্তন করতে পারেন।

এটি এখানে ভিজ্যুয়ালাইজেশন ড্রিল ডাউন-এ রয়েছে যে আমি কিছুটা হোঁচট খেয়েছি এবং কেন আমি প্রথমে টিউটোরিয়ালগুলি দেখার পরামর্শ দিই। আমি ভেবেছিলাম আমাকে ফিরে যেতে হবে এবং আরও একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে, পুরো প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করতে হবে, কেবল আমার প্রশ্নের সাথে আরও একটি ফ্যাক্টর (ইনপুট) যুক্ত করতে হবে। কোনও কোম্পানির প্রতিনিধি আমাকে ডেমো দিয়ে হাঁটানোর পরে আমি জানতে পেরেছিলাম যে "রঙের মান" ফাংশনের মাধ্যমে আমি এটি করতে পারি - যা ভিজ্যুয়ালাইজের নীচের অংশে পাওয়া যায়। বড় "দুহ মুহুর্ত" সেখানে, তবে এটি আমাকে মনে করিয়ে দিয়েছে যে আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিকস অত্যন্ত স্বজ্ঞাত হলেও এটি একটি নতুন মোবাইল ফোন পাওয়ার মতো এবং উদ্বেগজনকভাবে কমান্ডগুলি সন্ধান করার মতোই পরে আশ্চর্য হওয়ার জন্য কেন আপনি কোনও অসুবিধা পেয়েছিলেন। হ্যাঁ, এটি ঠিক এমন ছিল। স্বজ্ঞাত এবং সহজ তবে কেবল আমি কিছু মাথা আঁচড়ানোর পরে এবং জোরে চিত্কার করেছিলাম, "আশ্চর্য যে তারা XYZ করার সরঞ্জামটি কোথায় রেখেছিল?" তবুও, এর বেশিরভাগ প্রতিযোগীদের তুলনায় আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্সটি ব্যবহারের জন্য একটি হাওয়া।

আরও জটিল অনুসন্ধানের জন্য, "হোয়াট ড্রাইভ এক্স" বা "কী এক্স এর পূর্বাভাস দেয়", দিয়ে শুরু হওয়া প্রশ্নগুলি টাইপ করুন যা আপনাকে আরও গভীর গভীর ডাইভ এবং জটিল জটিল সিদ্ধান্ত নেবে। আমি অন্তর্দৃষ্টিগুলি আবিষ্কার করতে এটি অত্যন্ত কার্যকর বলে মনে করেছি যা অন্যথায় ডেটা জিজ্ঞাসা করতে হবে তা নির্ধারণ করতে এমনকি আমাকে আরও অনেক বেশি সময় নিয়েছে।

ডিসপ্লে ফাংশন - এই সিস্টেমের প্রক্রিয়ার তৃতীয় ধাপ you আপনাকে ভিজ্যুয়ালাইজেশন বাছাই করতে পারে, সেভ করতে পারে এবং / অথবা ড্যাশবোর্ডে প্রকাশ করতে দেয় বা একটি ইনফোগ্রাফিক যা আপনি কয়েকটি ক্লিক বা বিল্ডিং এ তৈরি করেন or ড্র্যাগ এবং ড্রপ । এটি অন্যদের সাথে আপনি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি পেয়েছেন তা সহজেই ভাগ করে নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাতে আপনি পরবর্তী পদক্ষেপ গ্রহণের ক্ষেত্রে, বা বিশ্লেষণে করা বিস্তৃতকরণ বা সংশোধনগুলিতে সহযোগিতা করতে পারেন।

মূল্য নির্ধারণ এবং সংস্করণ

সীমিত বৈশিষ্ট্য উপলব্ধ একটি বিনামূল্যে পরীক্ষা এবং একটি বিনামূল্যে সংস্করণ উভয়ই আছে। যেগুলি সিস্টেমটি পরীক্ষা করছে তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রায়াল সংস্করণে চালিত হয়, যা 1 মেগাবাইট (এমবি) স্টোরেজ সরবরাহ করে। ব্যবহারকারীরা ট্রায়াল পিরিয়ড শেষে আরও সীমিত ফ্রি সংস্করণ কেনার বা সরিয়ে নেওয়ার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। প্লাস সংস্করণ, যা আমি পরীক্ষা করেছিলাম তা প্রতি মাসে প্রতি 30 ডলার এবং বৃহত্তর ডেটা সেট লোড করতে সক্ষম বোনাসের সাথে 2 গিগাবাইট (জিবি) স্টোরেজ সহ মূলত বিনামূল্যে ট্রায়াল সংস্করণ। পেশাদার সংস্করণটি এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং অন্যান্য সংস্করণের তুলনায় একাধিক ব্যবহারকারী, আরও জটিল সহযোগিতা এবং আরও ডেটা সংযোগকারীগুলিকে সমন্বিত করতে পারে। পেশাদার সংস্করণের জন্য প্রতি মাসে ব্যবহারকারী প্রতি user 80 বা 100 গিগাবাইট স্টোরেজ সহ প্রতি বছর ব্যবহারকারী প্রতি 960 ডলার।

আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্স অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে যা খুচরা থেকে শুরু করে স্বাস্থ্যসেবা পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পের ব্যবসায়গুলিকে সহায়তা করতে পারে। কোনও সন্দেহ নেই যে কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটাতে লুকানো প্রবণতা এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করা মূল্যবান হতে পারে। সংস্থাগুলি ব্যবসায়িক ইভেন্টগুলি চালনার পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে এবং ভবিষ্যতের সিদ্ধান্তগুলি জানাতে ডেটা ব্যবহার করতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিকাগুলি একটি অত্যন্ত স্বজ্ঞাত UI এবং একটি সরলীকৃত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা (ইউএক্স) সরবরাহ করার জন্য সুন্দরভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। প্রম্পটগুলি প্রকৃতপক্ষে বুদ্ধিমান এবং এমনকি স্মার্ট দিকের সূচনাকারীদের দিকনির্দেশনা দেয়, যা সংস্থার প্রায় সমস্ত লোক ডেটা অ্যানালিটিক্সকে তাদের কাজে ডেটা অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলিতে লক্ষ্য করে companies এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতা কিছুটা সীমাবদ্ধ থাকলেও আরও গভীর অন্তর্দৃষ্টি নিয়ে যেতে এ এটি খুব মসৃণ। তবুও, অত্যন্ত অভিজ্ঞ ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রম্পটগুলি এড়িয়ে সরাসরি জটিল অনুসন্ধান এবং সিদ্ধান্তের গাছগুলিতে যেতে পারেন এবং "ব্যবহারকারী-বান্ধব" সফ্টওয়্যারটির সাথে সম্পর্কিত হতাশার বেশিরভাগ অংশ এড়াতে পারেন।

এর অর্থ এই নয় যে আইবিএম ওয়াটসন অ্যানালিটিক্স সমস্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত বা উপযুক্ত। ফ্লাইয়ে স্ট্রিমিং ডেটা এবং বিশ্লেষণগুলি পরিচালনা করতে অক্ষমতা হ'ল কারও কাছে একটি বড় অসুবিধা হবে (তবে অনেকের কাছে এটি ইস্যু নয়)। যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে নিকট-রিয়েল-টাইম যথেষ্ট এবং আপনার কর্মীদের দক্ষতার স্তরের মিশ্রণ থাকে তবে আপনি এই সরঞ্জামটি টাস্কের চেয়েও বেশি পাবেন।