Expertenbeitrag

Dr. Dietmar Müller

Dr. Dietmar Müller

Journalist

Künstliche Intelligenz aus der Cloud

Die spannendsten Watson-Apps im Überblick

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Bessere Vorhersagen

Mit SPSS hat IBM vor einigen Jahren ein ausgeklügeltes Tool für Predictive Analytics eingekauft. Die kognitiven Eigenschaften von Watson machen es noch besser, zum Beispiel in Form von IBM SPSS Amos. Die App testet mithilfe der Strukturgleichungsmodellierung Hypothesen zu komplexen Variablenbeziehungen und gewinnt so neue Erkenntnisse. Pfaddiagramme von Analysen können in der App mittels Zeichen-Tools erstellt werden, statt Gleichungen zu schreiben oder Befehle einzugeben. Die App umfasst zudem Explorationsverfahren, zum Beispiel die Suche nach Spezifikationen von Strukturgleichungsmodellen, die bei der Auswahl eines Modells aus einer großen Zahl in Frage kommender Modelle unterstützen. SPSS Amos dient aber vor allem dazu, Einstellungs- und Verhaltensmodelle zu erstellen, die komplexe Beziehungen abbilden.

Eine weitere SPSS-Erweiterungs-App ist SPSS Statistics. Die Anwendung deckt Planung, Datenerfassung, Analyse und Berichterstellung der statistischen Analyse ab und ermöglicht so bessere Entscheidungen. Aus mehr als einem Dutzend voll integrierter Module können spezialisierte Funktionen für eine verbesserte Betriebswirtschaft ausgewählt werden. Dafür stehen unter anderem Programmieroptionen wie Befehlssyntax und externe Programmiersprachen wie R, Python und andere zur Verfügung. Konfidenzintervalle werden durch präsentationsfertige Berichte, Visualisierungen und georäumliche Analysen verbessert.

Das alles wird getoppt von der IBM SPSS Modeler-App. Die vergleichsweise exklusive, da sündteure Anwendung ist eine Predictive-Analytics-Plattform, die Einzelpersonen, Gruppen, Systemen und Unternehmen Entscheidungen auf der Basis von Vorhersagen erlaubt. Sie extrahiert Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten in Dateien, relationalen Datenbanken, Hadoop-Distributionen und mehr. Sie kann Daten in einem visuellen, intuitiven Ablauf kombinieren, transformieren und für die Analyse aufbereiten.

Dafür hält sie eine breite Palette an Analysefunktionen vorrätig, darunter maschinelles Lernen, automatische Modellierung, Ensemble-Modellierung, Simulation, georäumliche Analyse und Big-Data-Algorithmen. Scripting-Sprachen wie Python und R können zur Erweiterung nativer Funktionen herangezogen werden. Mit R können Anwender neue Features und Funktionen für Business-Analysten erstellen und die kostenlosen Erweiterungen der IBM Predictive Analytics Community verwenden.

Watson für die Personalabteilung

Nicht nur Märkte und Statistiken lassen sich mit Watson gut analysieren, auch Menschen können genauer unter die Lupe genommen werden: Mit der Personality Insights-Lösung für HR können Personalabteilungen auf Basis von IBM Watson Analytics beliebige Personaldaten genauer zu untersuchen. Es können ganz einfach Fragen eingegeben werden, um die Auswirkungen von Personalentscheidungen besser zu verstehen und zu prognostizieren. Verantwortliche können also ganz einfach fragen: „Würde dieser Bewerber in unser Team passen?“ oder „Hat dieser Bewerber die Persönlichkeit für einen Führungsjob?“

Die Lösung nutzt transaktionsorientierte Daten und Social-Media-Daten, um psychologische Charaktermerkmale zu identifizieren, die Absichten, Verhaltensmuster und auch Kaufentscheidungen bestimmen. Seine Fähigkeiten hat Personality Insight entsprechend bereits in den Bereichen Online-Marketing und E-Commerce unter Beweis gestellt, nun soll es auch in HR-Abteilungen zum Einsatz kommen.

Sie können die Anwendung ebenfalls testen, und zwar jetzt sofort: Auf der Webseite von Personality Insights lässt sich eigenhändig ein Text eingeben, den Watson dann für eine detaillierte Persönlichkeitsanalyse des Verfassers nutzt. Ziemlich spannend, versuchen Sie es selbst. Der Text muss aktuell allerdings noch in Englisch verfasst sein. IBM Personality Insights wird übrigens über die Bluemix-Plattform bereit gestellt, ein Marktplatz für Cloud-Services aller Art.

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