IBM 宣称要提供世界最快的数据采集引擎和机器学习服务，加速商务人工智能。

今天，IBM 宣布推出 IBM Watson 数据平台，旨在帮助其他公司从数据中获得更有价值的信息。该平台向数据人员提供了世界上最快的数据采集引擎和认知决策，使他们能够在 IBM Cloud 中与他们想要的服务进行协作。IBM 同时启动了 IBM Watson 机器学习服务，通过直观的自助服务界面使机器学习变得简单。

大数据是让技术人员梦想成真的基础。随着科技巨头间竞争的不断升级，这项技术已经进入每个人的手中，成为了生产力工具。在大数据普及之后，更多想法和创造性的解决方案将不断涌现。在目前「数据第一」的风潮之下，Watson 数据平台的出现让未来变得触手可及。

「机器学习已经变得前所未有的强大，开奖，但是目前的数据专业人员缺乏将之充分利用的能力，」IBM 分析师，高级副总裁 Bob Picciano 说道。「Watson 数据平台应用认知辅助来创建机器学习模型，让数据分析的速度更快。它还提供一个访问机器学习服务和语言的接口，使任何人，从应用开发者到首席数据官，可以无缝协作。我们的平台能让数据更有意义，提出更好的问题，做出更有效的决策。」

IBM 副总裁 Rob Thomas 则使用保险公司做了一个简单的例子，向我们解释企业如何通过机器学习变得「更聪明」。「大多数保险公司根据历史数据评价风险，」Thomas 说道。「而我们启用了实时评分系统，使得保险公司编写的每个条款，每个外部因素——所有数据都可以进入模型，同时这个模型实时更新。不同的保险公司会要求不同的保费，一切取决于数据的分析。这是机器学习的本质，也宣告了机器学习的核心技术已能被人们掌握。」

基于 Apache Spark，Watson 机器学习可以从结构化和非结构化数据以及开放式机器学习库中自动构建模型，同时将模型快速部署，为业务运营助力。其专利的数据科学认知辅助技术根据获得的数据对每个机器学习算法进行评分，为满足需求作出最佳匹配。它还包括业界最全面的算法集。

通过协作扩大人工智能在商务领域的影响

根据最近的《哈佛商业评论》调查，80％的组织认为团队无法在共有数据上合作是高效完成业务目标的障碍。数据专业人员在工作时互相独立，使用不同的编程语言，没有相同的关注点，并且不得不将时间浪费在数据收集和清理上。Watson 数据平台有助于解决所有这些问题。

Watson 数据平台可以使不同专业的数据人员通力合作——如数据科学家，数据工程师，商业分析师和开发者，允许他们在数据集中协同工作，使用他们各自使用的语言，服务和工具。此外，该平台使数据专业人员能够轻松地在整个企业中分享可视化的分析成果。

Watson 数据平台利用 IBM 在 Apache Spark，IBM Cloud，认知计算和 The Weather Company 等项目中的成果，并应用了 IBM 研究院开发的多种技术。令数据专业人员有能力：

以创纪录的速度（大于每秒 1000 亿字节）将大量不同数据导入云中

清理，编辑和塑造数据，以方便建模

在版本维护时根据需要添加和删除协作者

将服务拖放到分析薄中，以提高效率，开奖，节约时间

通过基于 IBM Cloud 的 Watson 数据平台，公司可以将自己的数据与外部数据结合使用，利用内置管理来解决流程，隐私和法规要求，同时保持对数据的控制。

Watson 数据平台正在构建一个不断扩大的技术服务生态系统，使数据专业人员能够自由使用自己喜欢的语言和他们需要的服务。IBM 已将 SQL，Python，R，Java 和 Scala 纳入 Watson 数据平台，同时已发展了二十多个合作伙伴，以扩展平台服务，包括：

Qubole——使 IBM Data Science Experience 的用户能够使用 Spark 在他们选择的公共云设备上处理数据；

RStudio——支持 R 软件包的开发，集成了 R 的现有工具，包括 Shiny 和用于 Apache Spark，sparklyr 的新 R 接口，可快速将数据科学工作流用于生产；

Keen IO——提供了强大的 API 集合，允许数据科学家收集，分析和可视化任何存在于网络中的事件。

「数据专业人员使用各种不同的工具和语言，他们可以在处理数据时自由选择，无论 R，Python 还是 Scala，——他们同时可以使用多种机器学习和可视化服务，他们可以使用任何已知的方式随时随地处理数据」，IDC 分析和信息管理集团副总裁 Dan Vesset 评论道。」IBM Watson 数据平台为数据专业人员提供了一个开放，强大的生态系统，为人们提供了一个易于使用的平台，鼓励人们协同工作。」

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