Watson Analytics——IBM基于Watson任职计算平台的云分析服务，这个专业版允许多个用户在Watson Analytics中基于一个数据集进行工作。对于更多数据库互操作性，IBM增加了对DB2、IBM dbDash、IBM SQL Database for Bluemix以及Cognos 10的数据支持。
IBM推出了一个专业版的Watson Analytics——IBM基于Watson任职计算平台的云分析服务。
这个专业版本带有IBM自去年发布这项商业化分析服务时承诺的多个升级，包括增加协同能力、扩展数据库支持以及连接到云存储提供商的连接器。
在协同方面，IBM表示这个专业版允许多个用户在Watson Analytics中基于一个数据集进行工作。对于更多数据库互操作性，IBM增加了对DB2、IBM dbDash、IBM SQL Database for Bluemix以及Cognos 10的数据支持。
Watson Analytics专业版的用户还能够将来自Dropbox和Box云存储提供商的电子表格进行上传。IBM还在专业版本中扩大了Twitter数据内容，允许用户每个数据集访问到5万条推特内容。
Watson Analytics Pro的定价为每位用户每个月80美元，是目前现有三项可用分析选项中最贵的，但是仍然可以覆盖到小型企业。而100GB存储外加额外的功能，则是目前为止最强大的。
除了这款云分析软件的免费版本（带有500MB存储）之外，IBM还提供了Watson Analytics个人版本，支持2GB存储容量，每月30美元。
IBM表示，自从去年12月发布以来，已经有超过4万用户注册并且使用Watson Analytics。
关于Watson Analytics
2014年9月，IBM发布了Watson Analytics。Watson Analytics实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。Watson Analytics将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本(Freemium Version)，可在电脑及移动设备上使用。
Watson Analytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。
IBM Watson Analytics使用自然语言，凭借预测性分析进行交互，能够理解用户提出的问题，比如：哪些关键因素驱动了我们产品的销售？哪些福利能够最大程度地留住员工？哪些交易最有可能达成？
IBM Watson Analytics适合于企业营销、销售、运营、金融和人力资源等数据密集型部门，可以将企业专业人士的工作环节：数据准备、预测分析和可视化呈现等实现自动化。
图2：IBM Watson Analytics 首页——“欢迎使用Watson Analytics!”
以下三项创新可降低执行高级分析对于技能的需求：
• 单一商业分析体验–与如今适合不同种类分析和数据任务的分析工具不同，Watson Analytics能够在云环境中结合一组完整的自助式服务企业数据和分析功能。企业专业人士提出他们的问题，然后Watson Analytics帮助他们采集、提取并且精简数据，发现洞察，预测成果，执行可视化，创建报告或仪表板，并且实现协作。
• 引导式预测分析 - Watson Analytics包含预测分析功能，自动挖掘出相关度最高的事实，并且揭示无法预料的各种模式和关系。这种流程会激发新的问题和更好的洞察，指导用户留意自身业务中至关紧要的变化趋势。
• 自然语言对话 - Watson Analytics采用企业和员工使用的语言，人们简单输入他们想说的话即可；Watson Analytics得出的结果，能够解释事件发生的原因以及未来可能发生的趋势，这些会全部采用符合企业人士理解的语言描述。随着企业专业人士与这些结果的互动，他们可以持续对提出的问题加以微调，从而把握事件的关键。
IBM信息和分析集团高级副总裁Bob Picciano表示：“Watson Analytics为帮助企业人士而生。从在路上奔波的销售人员到公司的CEO，都需要了解模式、寻求创意、提高各方面决策能力。Watson Analytics消弭了获取洞察的阻碍，他们所寻求的答案、期待的分析、需要的数据形式尽在眼前。Watson驱动的分析能力可以放大人类的认知能力，结合大数据的潜力以及计算机、智能手机和其它设备的云规模交付能力，形成一次重大的转型。”
图3：哪些关键因素影响了购买行为？
Watson Analytics的企业用户能够即时获得根据其自身特定角色产生的个性化业务场景。现在，用户不用再遴选大量数据、搜索答案或者检验假设条件时无序摸索，可更专注于理解业务，与股东沟通这些结果。
大多数分析产品都会假设用户的数据已经做好分析的准备，对所需的分析类型、构建分析模型的技能和时间具有清晰的概念。然而，大部分企业用户对这些都一无所知。数据准备和加载工作在分析项目中会占用60%或更多的时间。然后企业用户会竭力理解相关的分析，并且思考如何用报告或图表来进行描述。Watson Analytics所做的，就是将这些步骤实现自动化处理，加快用户获得答案的速度。
IBM Watson Analytics还具有自然语言处理能力。当企业用户提出恰当的问题，Watson Analytics所给出的答案就是与业务相关、提问者可以读懂并且能够基于这轮回答继续进行交互的。随着用户与结果的交互，他们可以持续对问题和数据加以微调，从而挖掘出相关度最高的事实，并且揭示无法预料的各种模式和关系，从而为所有级别的用户提供预测式决策能力。
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