IBM的Watson Data Platform旨在成为数据科学操作系统 原创

至顶网软件频道消息：IBM意图在未来几个月内，使Watson Data Platform成为数据科学事实上的操作系统，它已经汇集了各种功能和部件，并将其结合到基于云的工作中，让数据变得更易于使用。

今天，Watson Data Platform是用于准备、存储、摄取并分析数据的服务的集合，然后允许客户在其上构建应用程序。这些由IBM Bluemix构建以及通过收购得来的各个部分结合在一起，使数据科学食品链中的各种玩家能够在解决商业问题上发挥作用。

IBM Watson Data Platform的总经理Derek Schoettle表示，到10月或11月，IBM可能会将Watson Data Platform拼接成一个紧密结合的操作系统。他表示：“目前我们的工作已经完成了大约85％至90％。”

Watson作为数据操作系统潜力的前辈是IBM的Data Science Experience，这是一系列旨在提供见解的工具。

事实上，Watson Data Platform一直在围绕着编目数据和了解它的状态方面增加新功能。编目工作是从共同的工作流程到进行治理以及分析必需的规则在内的一切事情的关键。简而言之，IBM让企业将数据迁移到Watson Data Platform中并让其变得可使用的工作变得越容易，这个平台能够成为数据科学操作系统的速度就越快。

Schoettle在接受采访时谈到了Watson作为数据操作系统的话题。IBM的赌注是，最有助于企业从其主要自然资源——数据——中获益的公司将是在未来十年中获胜的公司。

Schoettle的观点很难与之争论。今天的数据科学是部件和角色以及零碎应用程序的集合。由于数据科学本身是从商业智能和分析到数据科学，再到数学和统计学等学科的结合，所以这个状态是有道理的。简化数据科学的移动技术部分将使企业领导者更容易地转变其业务。

IBM希望使Watson Data Platform成为一个动态目录，可以建模并在所有团队和功能中共享。创建数据科学操作系统的公司很可能也会在人工智能中发挥重要作用。Schoettle表示，“人工智能需要一个常见的操作系统。”

该数据操作系统的设计可能会与IBM现有的Data Science Experience一脉相承。

Schoettle补充表示，Watson作为可以当成云服务使用的操作系统的想法受到了好评。他补充表示：“操作系统是比自己来做更好的选择，并提高了讨论的水平。”

Watson数据科学操作系统的一个大的不确定因素是导入企业数据。让我们面对现实：许多公司——如果不是绝大多数公司的话——都在和自己的数据鼠笼搏斗。如果企业没有自己数据仓库，那么技术就不会成为魔术子弹了。你不会用技术解决一个傻瓜秀。

另一个不确定因素则是定价和包装。历史上，操作系统是一次性购买的。功能是自助餐。 然而，云模型允许客户购买功能和特定服务。同时，IBM的客户已经有了Cloudant、SPSS和Cognos等应用程序。Watson Data Platform的包装、定价、外观和观感至关重要。

IBM能否成功地使Watson成为数据科学操作系统？有可能。该公司拥有所有的关键部件。 Gartner认为IBM是数据科学平台的领导者，并表示其优势包括强大的客户群、对开源技术的支持，强大的模式管理，以及对广泛数据类型的治理和支持。

根据Gartner的说法，IBM的数据科学平台障碍包括克服其混乱的产品、令人困惑的路线图和客户支持，Gartner指出，IBM的Data Science Experience（DSx）可以解决这些问题。

这是Gartner Data Science Platform的四分图，它表明IBM可以像任何人一样形成数据科学操作系统。