BI-Daten­analyse mit IBM Watson Analytics

Mit Cognos bietet IBM eine mächtige BI-Plattform, die klassisch über die Unternehmens-IT implementiert und zentral verwaltet wird. Fachanwender sind mit solchen Lösungen zunehmend unzufrieden und wenden sich Tools zu, die sich ohne Beteiligung der IT-Abteilung implementieren und nutzen lassen. IBM spürt diesen Wettbewerbsdruck und steuert der Abwanderung von Kunden mit einem eigenen Selfservice-BI-Produkt gegen, der cloudbasierten Plattform Watson Analytics.

Die Plattform will es dem Anwender so einfach wie möglich machen, relevante Strukturen in seinen Daten zu finden. Weder vertiefte Statistikkenntnisse noch Programmierfähigkeiten oder das Wissen um die richtige Strukturierung von Abfragen sind nötig. Stattdessen können Fragen in natürlicher Sprache gestellt werden. Watson könnte damit den Data Scientist im Unternehmen wenn nicht überflüssig machen, so doch entlasten. (Zum Berufsbild des Data Scientist siehe den Artikel „Der Data Scientist und die Nadel im Heuhaufen“)

Wer angesichts der Datenmengen gar nicht weiß, wo er anfangen soll, dem schlägt Watson Analysen vor, die das System aufgrund der Datenstruktur für sinnvoll hält. Für Vorhersagen kann die Plattform geeignete Prädiktoren erkennen und Prognosen erstellen. Wie für die meisten BI-Tools, die auf Fachanwender abzielen, ist auch in Watson Analytics die Visualisierung von Daten eine wichtige Funktion. IBM geht noch einen Schritt weiter und will Zusammenhänge nicht nur anschaulich machen, sondern es dem Nutzer ermöglichen, eine „Story“ zu erzählen. Die Lösung empfiehlt von sich aus, welche grafische Darstellung der Nutzer wählen soll, um seine Geschichte am besten zu illustrieren und seine Argumente am überzeugendsten darstellen zu können.

Watson Analytics ist in einer kostenlosen Variante nutzbar. Diese ist unter anderem auf 500 MByte Speicher, maximal 50 Spalten und 100.000 Datenreihen beschränkt und lässt sich nicht erweitern.

Die Edition Personal erlaubt mit einer Million Datenreihen in 256 Spalten die Analyse erheblich größerer Projekte. Der im Paketpreis enthaltene Speicherplatz von 2 GByte lässt sich in 10-GByte-Schritten aufstocken. Mit der Personal-Variante kann man außerdem deutlich mehr Datenquellen anzapfen, so die IBM-Datenbanken DB2, dashDB und SQL Database for Bluemix oder Twitter-Feeds.

Die Professional-Edition schließlich unterstützt 500 Spalten mit 10 Millionen Datenreihen, enthält 100 GByte Speicher, der sich in 50-GByte-Schritten erweitern lässt, und ermöglicht zusätzlich die Integration in Cognos und das Teilen von Daten, Analysen, Vorhersagen und Ansichten mit anderen Anwendern.

Nach einer Registrierung für die Free-Variante bietet der Startbildschirm in einer an Windows erinnernden Kachel­oberfläche direkte Einstiegsmöglichkeiten sowie eine Vielzahl von Tutorials und Beispielvideos. Watson Analytics ist derzeit allerdings nicht lokalisiert, alle Inhalte und Bedien­elemente sind auf Englisch. Zudem werden die Tutorial-Filme in einem Fenster abgespielt, das sich über die Bedienoberfläche von Watson Analytics legt, sodass man die gezeigten Beispiele nicht direkt nachverfolgen kann. Die für die Tutorials verwendeten Beispieldateien sind nicht hinterlegt, lassen sich aber schnell per Internetsuche finden.

Bei der Arbeit mit Watson Analytics ist an vielen Stellen erkennbar, dass der Hersteller großen Wert auf einen möglichst niedrigschwelligen Einstieg gelegt hat. Die BI-Plattform nimmt den Nutzer an die Hand und bietet zahlreiche Einstiegsmöglichkeiten in Analyse, Prognosenbildung und Visualisierung. So bietet Watson unter „Explore“ beispielsweise nach Auswahl des Datensatzes gleich eine Reihe von Fragen an, die man auf Basis dieser Daten sinnvollerweise stellen könnte. Der Nutzer kann auch frei formulierte Fragen eingeben, eine Antwort bekommt man allerdings nur, wenn die Spaltenüberschriften wörtlich in der Frage vorkommen. Versteht Watson die Frage nicht so recht, bietet das Programm sinnverwandte Fragestellungen zur Auswahl an. Ähnlich an die Hand genommen wird man auch in den Bereichen „Predict“ (Vorhersagen treffen), „Assemble“ (Dashboards und Infografiken erstellen) und „Refine“ (Daten verbessern und Muster erkennen).