IBM Data Platform

Продукт
Название базовой системы (платформы): IBM Watson
Разработчики: IBM
Дата премьеры системы: 2016/11/08
Дата последнего релиза: 2017/12/18
Технологии: BI,  Data Mining,  Интернет вещей Internet of Things (IoT)

Содержание

2017

Платформа модернизирована

18 декабря 2017 года IBM представила решения платформы Watson Data Platform, включая каталогизацию и очистку данных.

Дополнения ориентированы на разработчиков и специалистов по обработке информации. Они смогут проанализировать и подготовить корпоративные данные, независимо от их структуры и локации, для использования в приложениях с элементами искусственного интеллекта. Упрощенный доступ и обеспечение политики безопасности позволят подключаться и обмениваться информацией в публичных и частных облачных средах.

IBM расширила функциональность Watson Data Platform, интегрированного пакета инструментов, сервисов и данных на основе IBM Cloud. Платформа позволяет специалистам по обработке данных, разработчикам и бизнес-командам получать ценные сведения, которые наиболее важны в их работе. Кроме того, решение обеспечивает упрощенный доступ к таким сервисам, как машинное обучение, ИИ и аналитика.

В составе расширения:

  • технологии Data Catalog и Data Refinery, они объединяют массивы информации, хранящиеся в различных форматах в облаке, как в существующих системах, так и сторонних источниках. Они также используют машинное обучение для обработки и очистки этих данных для внедрения в ИИ-приложения.
  • возможность использовать метаданные из Data Catalog и Data Refinery для разметки и контроля за политикой управления данными заказчика. Таким образом, рабочие команды могут легче идентифицировать риски в процессе обмена конфиденциальной информацией.
  • Доступ к Analytics Engine для отделения хранилища данных от содержащейся в нем информации. Такой подход позволяет анализировать данные и загружать их в приложения с максимальной скоростью. В результате разработчики и специалисты по обработке данных могут обмениваться и использовать большие объемы информации.

Технологии для внедрения ИИ

В начале ноября 2017 года IBM представила технологии для когнитивной платформы Watson — Data Catalog и Data Refinery, призванные упростить внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративное программное обеспечение.[1]

IBM Watson упростит внедрение ИИ в корпоративное ПО

С помощью представленных решений, нашедших применение в Watson Data Platform, специалисты по обработке данных могут анализировать и готовить информацию, которой пользуются компании, для использования в ИИ-приложениях. При этом неважно, какова структура эти данных и где они хранятся, утверждают разработчики.

Как пояснили в IBM, Data Catalog и Data Refinery объединяют данные разного формата, которые размещены в облаке, локальных или сторонних системах. Благодаря применению механизмов машинного обучения эти данные обрабатываются и «очищаются» для дальнейшего внедрения в ИИ-программы.Российский рынок CRM-систем: оценки, тренды, крупнейшие поставщики и перспективы. Обзор TAdviser 148.8 т

По прогнозам аналитиков IDC, к 2018 году около 75% разработчиков будут встраивать элементы искусственного интеллекта в свои приложения. Работая в этом направлении, программистам приходится решать проблемы с пониманием данных, которые усложняются и хранятся в различных местах. Такие сведения должны постоянно и безопасно обрабатываться для нормальной работы ПО. Представленные технологии IBM как раз предназначены для помощи разработчикам в выполнении таких задач.

2016: Project DataWorks

Project DataWorks - платформа интеграции данных любых типов для систем принятия решений на базе ИИ.

8 ноября 2016 года IBM сообщила о запуске Project DataWorks - проекта направления Watson, представляющего собой первую в индустрии облачную платформу обработки и анализа данных, объединяющей все типы данных и поддерживающей принятие решений с использованием искусственного интеллекта.

Project DataWorks делает проще процессы сбора данных для руководителей и специалистов по анализу информации, систематизации, управления и обеспечения безопасности данных. Это, в свою очередь, позволит им получить необходимые инсайты с целью когнитивной трансформации бизнеса компаний.

Скриншот окна ПО, (2016)

Project DataWorks поддерживает интеллектуальное разворачивание в IBM Cloud продуктов на основе данных с использованием машинного обучения и платформы Apache Spark.

Платформа обеспечивает вычислительное окружение для совместной работы в IBM Cloud специалистов по обработке данных и бизнес-пользователей любого профиля.

Представители бизнеса и высококвалифицированные профессионалы в области обработки данных используют несвязанные инструменты и сервисы для работы с данными, что в итоге сложно контролировать, интегрировать и регулировать. И поскольку информация не статична, предприятия должны постоянно и часто вручную модернизировать свои модели и продукты для обработки данных, чтобы получать наиболее релевантные ценные сведения.

Project DataWorks объединяет на единой платформе все данные и инсайты. Специалисты по обработке данных смогут работать сообща на интегрированной платформе в режиме самообслуживания, обмениваясь общими наборами данных и моделями в безопасном режиме.

Project DataWorks доступен на Bluemix, облачной платформе IBM Cloud. Он поможет пересмотреть модель совместной работы специалистов по обработке данных посредством ряда ключевых инноваций, таких как Apache Spark, IBM Watson Analytics и IBM Data Science Experience.

Используя проект организации смогут: автоматизировать развертывание информационных активов и устройств обработки данных с использованием когнитивного машинного обучения и Apache Spark; собирать данные со всех источников со скоростью от 50 Гбит/с:

    • корпоративных баз данных,
    • интернета вещей,
    • источников потоковой передачи,
    • метеорологических данных
    • социальных сетей;

  • эффективно использовать открытую экосистему, в составе которой более 20 партнеров и технологии Confluent, Continuum Analytics, Galvanize, Alation, NumFOCUS, RStudio, Skymind и другие.

Project DataWorks опирается на базовые когнитивные способности - когнитивное машинное обучение. Это позволяет ускорить процессы, начиная с обнаружения данных до разворачивания моделей, и поможет пользователям получить недоступные им ранее инсайты.

«
Мы переживаем переломный момент в области обработки данных и аналитики. Мы знаем, что заказчики тратят до 80% своего времени на подготовку данных, вне зависимости от поставленной задачи. То же самое происходит, даже когда они готовы воспользоваться преимуществами современного ИИ и машинного обучения. Project DataWorks поможет справиться с этой задачей, объединив при помощи когнитивных возможностей все источники данных на единой платформе, благодаря чему пользователи смогут более оперативно подготовить данные для извлечения инсайтов и принятия решений.

Боб Пичиано, старший вице-президент IBM Analytics
»

Платформа разработана на основе подхода, использованного компанией The Weather Company (IBM). Этот подход призван помочь пользователю получить ценные сведения, оказывающие влияние на повседневное принятие решений, как для бизнеса, так и для покупателей. В составе платформы гибкая архитектура данных, быстрая обработка множественных источников информации, в том числе интернет-источников.



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (59, 464)
  Форсайт (19, 330)
  SAP SE (70, 301)
  Oracle (65, 267)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 236)
  Другие (1081, 1514)

  SAP SE (6, 13)
  Qlik (QlikTech) (2, 8)
  Форсайт (2, 8)
  Microsoft (2, 6)
  Доверенная среда (1, 5)
  Другие (47, 73)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год