Een computer die je leert de juiste vragen te stellen

Een computer die je leert de juiste vragen te stellen
, IBM

De berg informatie die je aan het begin van de werkdag door moet nemen voordat je daadwerkelijk aan de slag kan, blijft voor velen een doorn in het oog. Waar moet je beginnen om tot de juiste inzichten te komen? En hoe verwerk je ze in je rapportages? Door de toenemende hoeveelheid data die vanuit allerlei bronnen tot onze beschikking staat, kost het doen van analyses steeds meer tijd. Verspilde tijd, als het aan de wetenschappers achter Watson Analytics ligt.

Over Watson

Watson is IBM’s zelflerende, cognitieve computersysteem dat in 2011 bekendheid verkreeg door het populaire Amerikaanse tv-spel Jeopardy te winnen. Inmiddels kan de technologie achter Watson menselijke taal in al zijn complexiteit begrijpen, miljoenen pagina´s aan gegevens doorspitten in enkele seconden en constant bij blijven leren. De toepassingen zijn eindeloos: zo wordt het systeem in de gezondheidszorg ingezet om artsen betere beslissingen te laten nemen over de behandelmethoden van patiënten. Maar ook in restaurants draagt Watson zijn steentje bij door ingrediënten op moleculair niveau te analyseren, met tientallen smaakcombinaties als resultaat waar sterrenkoks nooit op gekomen waren. Inmiddels is de zogeheten ‘Watson Foundation’ uitgegroeid tot een volwaardige dienstverlener binnen IBM en wordt de technologie langzaam uitgerold in een groeiend aantal sectoren. 

Stel je een normale werkdag bij een retailer voor: je wordt gevraagd uit te zoeken welke verkoopcijfers er de komende weken kunnen worden verwacht. Een enkele blik op je sales dashboard is niet voldoende, je moet een selectie maken van de juiste productcategorieën en maandresultaten, om die vervolgens weer af te zetten tegen de prognose die je een week eerder al gemaakt had. Vandaag lijken de dameslijnen het op het eerste gezicht beter te doen dan de herenlijnen.

Welke beïnvloeders hebben hier een rol in gespeeld? Hoe weet je zeker of de door jou gekozen factoren werkelijk invloed hebben gehad op de winst of verkoop? Dergelijke vraagstukken maken van analyses uitvoeren een urenvretende bezigheid.

Het probleem dat de meeste marketeers ervaren, is dat ze zelf moeten bepalen welke data ze gebruiken, welke grafieken ze in hun rapportages moeten gebruiken en in welke richting de analyses moeten verlopen. Veel beslissingen binnen het bedrijfsleven worden daarom nog steeds vanuit een gut feeling genomen, in plaats van de data voor zichzelf te laten spreken. Achter Watson Analytics schuilt technologie die mensentaal kan interpreteren en begrijpen. Ongeacht wat er in je sheets staan, Watson haalt er de relevante informatie voor je uit.

In plaats van zelf eindeloos te zoeken in gegevens en cijfers om antwoord te krijgen op belangrijke vragen, kun je Watson vragen stellen als: 'Met welke waardevolle klanten maak ik de meeste kans om een deal te sluiten de komende dertig dagen?’ of ‘Welke contracten zijn waarschijnlijk snel af te sluiten?’. Eén druk op de knop is genoeg voor Watson om zelfstandig door de data te gaan en terug te komen met het antwoord in de vorm van enkele aantrekkelijke visualisaties.

Watson maakt zo verbanden en patronen inzichtelijk en laat zien welke factoren een resultaat het sterkst hebben beïnvloed. Hierdoor kun je als bedrijf achterhalen of de aanbiedingen en campagnes van de afgelopen tijd effect hebben gehad of niet, plus de drivers die daarvoor gezorgd hebben. 

Ook kan Watson bijvoorbeeld aantonen dat vrouwen die online op zoek zijn naar kinderkleding en een hoog kortingspercentage aangeboden krijgen, 91 procent kans hebben om tot koop over te gaan. Mannen gaan volgens Watson juist overstag bij gemiddelde kortingspercentages op de accessoires. Op deze wijze identificeer je snel de beïnvloeders waar je als marketeer zo lang naar zoekt.

Het zijn bevindingen die jou of je bedrijf helpen te bepalen op welke productgroepen je moet focussen en welke acties je online moet opzetten. Watson Analytics helpt je met name ‘blind spots’ te ontdekken: de juiste vragen te stellen om tot inzichten te komen die je anders nooit ontdekt had.

Niet alleen in het bedrijfsleven, maar ook in andere vakgebieden heeft Watson zijn plek al gevonden. Zo adviseert Watson artsen bij het vaststellen van diagnoses en behandelplannen die hen helpen om geïnformeerde beslissingen te maken. In het onderwijs wordt Watson technologie ingezet om robots te ontwikkelen die leraren in de klas ondersteunen. Je werkdag ziet er totaal anders uit wanneer een assistent je helpt de juiste vragen te stellen. Experimenteer daarom zelf eens met de bètaversie van Watson Analytics.

Quick start guide Watson Analytics

1. Om te beginnen maak je gratis een account aan op de Watson Analytics website.

2. Om een nieuwe dataset toe te voegen klik je op ‘Add’ in het midden van de welkomstpagina. In de pop-up die vervolgens verschijnt klik je nogmaals op ‘Add’ en upload je een nieuwe dataset, zoals een Excelbestand. De Nederlandse taal wordt momenteel nog niet ondersteund in de bètaversie van Watson Analytics, waardoor je variabelen in het Engels gedefinieerd moeten zijn. Een header met ‘datum’ wordt door Watson niet als zodanig herkend, ‘date’ werkt daarentegen wel.

3. Watson Analytics beoordeelt je dataset automatisch op kwaliteit en de toepassing voor voorspellende analyses. Om ervoor te zorgen dat je dataset een hoge kwaliteit heeft, is het van belang om van tevoren:

  • Lege rijen uit je databestand te halen
  • Subtotalen en aggregaties te vermijden
  • Elke kolom van een header te voorzien
  • Geen lege kolommen voor de data te hebben staan
  • Geen tekst boven de rij met kopjes of onder de data hebben staan

4. Nadat je je dataset hebt toegevoegd, klik je op ‘Exploration’ om een werkmap te creëren. Ondertussen verwerkt Watson Analytics de gekozen data. Zodra je werkmap gecreëerd is, krijg je automatisch een aantal startpunten aangereikt om jouw data te verkennen. Mocht je een specifieke vraag hebben, dan kun je deze in de zoekbalk typen. 

Watson Analytics komt dan met een antwoord in de vorm van duidelijke, bondige termen en visualisaties. Door de visualisaties van de data te verkennen, kun je patronen en relaties ontdekken die jouw business beïnvloeden.

5. Om je visualisaties op te slaan, klik je links bovenaan de pagina op de menuknop, waar je je werkmap een naam kunt geven en kunt bewaren. Je kunt een nieuwe pagina invoegen door op een inzicht te klikken. Door op het plusteken (+) te klikken kom je terug bij je startpunt en kun je een nieuwe vraag invoeren.

Hopelijk kunnen jullie hier even mee vooruit! 

Credits afbeelding: Patrick Hoesly, licentie: CC BY (Commercieel hergebruik, inclusief aanpassing)

Delen

0
0


Er zijn 4 reacties op dit artikel

  • Dames, dit is een BI tool waar je gewoon tegen kunt praten, en met een hoge korting op kinderkleding. Watson Analytics.

    geplaatst op
  • Mooi spul.
    Aangezien de meeste Watson services nog Engels (of Spaans) vereisen voor alle content, zou dit product voor de Nederlandse markt een mooie eerste kennismaking zijn.

    Weet je of deze service ook via Bluemix te gebruiken is ?

    geplaatst op
  • Michel,

    Op het moment nog niet.

    Overigens, met Nederlandse datasets kun je hele mooie analyses maken. Een Nederlands kaartje (geo) is bijvoorbeeld zo gecreëerd door Watson Analytics.

    Succes!

    geplaatst op
  • bedankt voor het delen van deze informatie. Ik ga het zeker testen.

    geplaatst op

Plaats zelf een reactie

Log in zodat je (in het vervolg) nóg sneller kunt reageren

Vul jouw naam in.
Vul jouw e-mailadres in. Vul een geldig e-mailadres in.
Vul jouw reactie in.

Herhaal de tekens die je ziet in de afbeelding hieronder


Let op: je reactie blijft voor altijd staan. We verwijderen deze dus later niet als je op zoek bent naar een nieuwe werkgever (of schoonmoeder). Reacties die beledigend zijn of zelfpromotioneel daarentegen, verwijderen we maar al te graag. Door te reageren ga je akkoord met onze voorwaarden.