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Watson Analytics en la práctica: Así se utiliza la herramienta con capacidades cognitivas de IBM



Mostramos en este artículo cómo funciona la herramienta Watson Analytics y sus principales funcionalidades para sacar el máximo partido de los datos corporativos.

Muchos recordarán que la supercomputadora Watson, de IBM, se hizo famosa después de ganar Jeopardy en 2011, y desde entonces la máquina ha basado su inteligencia artificial para ir tan lejos como pueda, desde ayudar a médicos a diagnosticar el cáncer de pulmón, hasta hacer que una compañía pueda desarrollar nuevos productos y servicios, utilizando su gran procesamiento de datos y algoritmos.

Esta máquina cognitiva es capaz de tomar enormes cantidades de datos, y enseñar a sí misma a responder preguntas notables. Sus habilidades de procesamiento del lenguaje natural le permiten hacer visiones complejas, predictivas y dar apoyo para crear nuevas estrategias para el negocio.

Watson es ahora la columna vertebral de muchas aplicaciones de terceros como Sell Smart, una aplicación de formación para minoristas móviles; u OrangeHRM, una solución de recursos humanos de código abierto. Hay que señalar que las características básicas de Watson son gratuitas.

Existen diversas soluciones de IBM con el apellido de Watson que incorporan ciertas capacidades de la supermáquina, entre ellas Watson Analytics, con disposiciones afines a la inteligencia de negocio, como son la visualización, exploración, reporteo y predicción. Lo más importante es que incorpora el reconocimiento del lenguaje natural.

Gran plataforma

Para tener acceso a esta plataforma en internet, sólo necesitas registrarte. Recibirás un mes gratis, y después deberás pagar 35 dólares mensuales para seguir con los beneficios de este servicio.



Como irás viendo a través de su uso, Watson Analytics es una plataforma lo suficientemente sencilla de usar en tu negocio, y está diseñada para impulsar casi cualquier industria,

Luego de regístrarte y comenzar a cargar datos de tu organización desde una hoja de cálculo que provee la herramienta, comenzarás a tener los primeros resultados. Además, Watson Analytics te permite integrar otras fuentes de datos como Twitter.

Antes de profundizar más en la plataforma, es importante que sepas que el equipo de soporte al cliente de IBM Watson Analytics se puede contactar a través de chat en vivo, o a través de correos electrónicos de asistencia.



Los avisos de orientación de IBM Watson Analytics son muy útiles para los usuarios que son nuevos en el estudio de datos, y para los analistas de negocios experimentados que prefieren concentrarse en obtener fuentes rápidas de información, en lugar de saber “cómo se cocinan los datos”.

A trabajar

De inicio, el sistema es muy intuitivo, pero puede ser un poco intimidante para los principiantes. Sin embargo, independientemente del nivel de habilidad, se recomienda ver primero los tutoriales. La mayoría de los usuarios serán capaces de navegar y colocar información durante su travesía a través de la herramienta, pero el tutorial te pondrá más  rápido en marcha, sobre todo si nunca has utilizado una herramienta de este tipo. Aún con experiencia en análisis de datos, seguirá siendo un gran ahorro de tiempo ver los tutoriales de inicio.



Hay que señalar que esta solución empresarial es muy atractiva para usuarios que nunca antes habían podido hacer predicciones a partir de datos, ya que les permite seleccionar de inicio algunas tareas para explotar su análisis de procesamiento.



Lo primero que hay que hacer es cargar los datos para empezar a recibir información en tiempo real y poder hacer predicciones. Como se comentó anteriormente, esto se realiza a través de arrastrar y soltar un conjunto de datos de una hoja de cálculo o haciendo una selección de una fuente de terceros como Twitter. Un filtro rápido ayuda a ordenar las fuentes de datos a medida que se cargan en Watson.



Para comenzar a explorar, Watson Analytics automáticamente sugiere preguntas sobre los datos cargados, ofreciendo gráficos como respuesta. De esta manera, los usuarios tienen un punto de partida para hacer sus propios cuestionamientos y observar cómo la plataforma visualiza los datos.

Watson sugiere formas adicionales para mostrar la información arrojada y hacer comparaciones (por ejemplo, gráficos circulares, gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas o nubes de palabras). A continuación, pueden guardarse para un análisis posterior. Por ejemplo, puedes poner cuales son los productos más rentables por categoría, país, o región, y los datos aparecerán sólo unos segundos después de que se insertan.



Cuando los usuarios van a hacer una predicción sobre un conjunto de datos, pueden cambiar el nombre de los mismos y agregar hasta cinco objetivos en sus campos. Un diagrama proporciona las acciones predictivas y muestra visualizaciones que se rellenan en función de los objetivos que se requieren. Ello ayuda a guiar a través de ganancias y pérdidas para acciones futuras.

Un informe de calidad de datos también ayuda a que se muestre la información por campo y con valores atípicos. Estos datos también se pueden guardar y fijar para un análisis posterior. Siguiendo con los pasos para lograr una mejor estrategia al interior de la organización, hay que recordar que la plataforma nos ayuda a crear predicciones sobre rentas, precios y ventas para saber qué estrategia hemos de seguir, y tener en cuenta dónde es bueno invertir o qué cambiar para impulsar los ingresos.



Watson Analytics ofrece además a sus usuarios la capacidad de organizar los datos que se han cargado y guardarlos con diseños predeterminados. Al organizarlos de esta manera, se pueden crear cuadros de mando e infografías. Dentro de esta vista, se puede arrastrar y soltar cualquier visualización que se haya guardado anteriormente. También se pueden crear plantillas propias para presentar los datos de la forma que se desee.



Una de las cosas más útiles en esta plataforma digital, es que también puedes usar una herramienta para conocer de lo que se habla más en redes sociales como Twitter, y así analizar por región, país, estado o ciudad, o hasta por género, las tendencias para tener objetivos más claros sobre a dónde podrías dirigir tu próxima estrategia comercial y de marketing, lo cual es de gran ayuda en estos días.



Una vez que se ha aprendido lo básico de esta plataforma digital, el usuario puede pasar a la fase de descubrimiento (es decir, ejecutar el análisis) de dos maneras: haciendo clic en un conjunto de datos específico o escribiendo una duda en la barra de preguntas. Al hacer clic en un conjunto de datos específico, se proporcionan avisos denominados “Puntos de inicio”, que ofrecen información que IBM Watson Analytics ha calculado y que probablemente sea de tu interés.

Eso significa información instantánea entregada a través de algoritmos comúnmente utilizados y preconstruidos. Si escribe una pregunta en la barra, el sistema buscará esa información en todos los conjuntos de datos que ha cargado en la herramienta.



También se puede hacer clic en “Ayuda” para aprender a plantear una pregunta al sistema. Esta herramienta funciona muy bien con el lenguaje natural, lo que significa que podría escribir un cuestionamiento tal cual se le hace a un amigo o colega, y luego obtener ideas y sugerencias que encajan.



Asimismo  podría escribir una serie de palabras clave. Por ejemplo, “¿Qué tipos de productos son más populares en todo el periodo del Buen Fin?” Y luego “productos, noviembre”. En respuesta a ambos, el sistema levantará varias preguntas sugeridas y varios conjuntos de datos en orden de relevancia.

IBM Watson Analytics es muy intuitivo, es como conseguir un nuevo teléfono móvil inteligente y poco a poco averiguar los comandos, para después darse cuenta de los beneficios que se tienen con cada descubrimiento, y que al final no es tan difícil de usar.

Lo ideal, como cada equipo o software nuevo, es ir explorando, ver los tutoriales, y darse cuenta que tiene al alcance de sus manos una de las computadoras cognitivas más importante del mundo, y que su uso podría ayudarlo a diferenciarlo de la competencia y a crear esos desarrollos que van a cambiar el mundo.

Más herramientas

Para aquellos con habilidades más profundas en ciencias de datos, la plataforma es una gran experiencia. Más allá de pasar por alto las indicaciones y moverse directamente a inmersiones profundas y crear gráficos de decisión, le ayudará a crear esa línea fina para desarrollar un espectro de habilidades muy superiores que ayudan a diferenciarse de la competencia, y sobre todo a crear predicciones más completas para la modificación o desarrollo de nuevas estrategias comerciales.

Hay 32 conectores para facilitar el uso de datos. Un ejemplo de la lista es la inclusión de hojas de cálculo (CSV, XLS, TXT), así como otras plataformas amigables entre las que destacan Eventbrite, Hubspot, OneDrive, Paypal, SugarCRM, SurveyMonkey y Twitter.

Es interesante que un conector de Twitter se enumere para su uso en IBM Watson Analytics, ya que para el resto de las redes sociales es necesario acceder a ellas a través de IBM Watson Social Media. En esta última es donde se pueden encontrar numerosas conexiones a todos los medios sociales (incluyendo Facebook, Snapchat e Instagram), así como a blogs, comentarios, foros y videos.



IBM Watson Analytics también permite consultar directamente una variedad de bases de datos, incluyendo Cloudera Impala, Microsoft Azure, MySQL, Oracle, PostgreSQL, PostgreSQL en Compose, Servidor SQL (Structured Query Language), Sybase, Sybase IQ y Teradata.

La simplicidad de su usabilidad hace que la plataforma digital sea fácilmente infravalorada cuando se considera que la preparación de datos suele tardar más tiempo que cualquier otro paso en los procesos de análisis, pero aquí es cuestión de clics, y ya está.



Hay que tener en cuenta que Watson Analytics no realiza análisis de flujo continuo, como sucede con datos arrojados por equipos conectados entre sí, como ocurre en el Internet de las Cosas (IoT) y otras fuentes y sistemas donde la información es transmitida y el análisis debe ser instantáneo.

Sin embargo, los datos se pueden actualizar con frecuencia, cada cinco segundos aproximadamente, para una lectura casi en tiempo real. Eso será suficiente para muchos casos de uso y ciertamente para los que IBM apunta para crear una experiencia muy completa: visualización, patrones, análisis de los medios de comunicación social en el tiempo y predicciones. ¿Qué esperas para comenzar a usarlo?

Fuente: siliconweek.com
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