Компания IBM представила обновленную версию своей ключевой платформы для визуального моделирования и анализа данных — IBM SPSS Modeler 18.6. Новая версия предоставляет бизнес-пользователям расширенные возможности по работе с данными, улучшенную производительность и более глубокую интеграцию с актуальными экосистемами данных. В данном релизе основной упор сделан на повышение эффективности аналитических процессов, расширение функционала для работы с различными источниками данных и предоставление более гибких инструментов для аналитиков и специалистов по данным.
Этот выпуск укрепляет позиции SPSS Modeler как мощного средства для создания прогностических моделей без глубокого программирования, одновременно расширяя инструментарий для опытных пользователей, работающих с R и Python. Новые функции ориентированы на решение ключевых задач, с которыми сталкиваются компании при преобразовании необработанных данных в ценные бизнес-инсайты.
Интеграция с IBM watsonx.data: Прямой доступ к озеру данных
Одним из основных обновлений в IBM SPSS Modeler 18.6 стала нативная интеграция с платформой хранения данных нового поколения — IBM watsonx.data. Эта интеграция реализована посредством высокопроизводительного движка запросов PrestoSQL, что открывает перед бизнес-пользователями новые горизонты в анализе крупных массивов данных.
Ранее для анализа данных, хранящихся в облачных или гибридных средах, часто требовалось их предварительное извлечение, трансформация и загрузка (ETL), что отнимало время и ресурсы. Благодаря новой интеграции, пользователи SPSS Modeler могут выполнять запросы напрямую к данным, хранящимся в watsonx.data, используя преимущества технологии SQL pushback.
Это означает, что значительная часть вычислений, связанных с обработкой и агрегацией данных, переносится на сторону источника данных. Вместо того чтобы перемещать огромные объемы данных в Modeler для обработки, платформа “проталкивает” SQL-запросы в watsonx.data, где они выполняются с помощью оптимизированного движка Presto. Такой подход имеет ряд существенных преимуществ для бизнеса:
- Повышение производительности: Анализ крупных наборов данных происходит значительно быстрее, поскольку время на передачу данных минимизируется. Это позволяет аналитикам быстрее получать результаты и принимать решения на их основе.
- Снижение нагрузки на сеть: Уменьшение объемов передаваемых данных освобождает сетевые ресурсы компании для других задач.
- Актуальность данных: Аналитики работают с самыми актуальными данными, которые находятся в озере данных, без необходимости ожидать завершения процессов репликации или ETL.
- Оптимизация затрат: Эффективное использование ресурсов источника данных может привести к снижению общих затрат на инфраструктуру для аналитики.
Для бизнес-пользователя это означает возможность строить сложные модели на основе данных со всего предприятия в единой среде, не беспокоясь о технических сложностях, связанных с доступом к данным.
Расширенные возможности для работы с R и Python
IBM SPSS Modeler 18.6 продолжает следовать тенденции интеграции с инструментами с открытым исходным кодом, предоставляя аналитикам и специалистам по данным еще больше гибкости. Новая версия поддерживает последние стабильные версии языков программирования, являющиеся стандартом в области анализа данных:
- Поддержка R 4.4.0: Позволяет пользователям применять новейшие пакеты и библиотеки, созданные сообществом R, для решения специфических аналитических задач. Это означает доступ к передовым алгоритмам и методам визуализации непосредственно в среде Modeler.
- Поддержка Python 3.10.7: Обеспечивает совместимость с актуальными библиотеками для машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) и обработки данных (pandas, NumPy).
Эта расширенная поддержка позволяет создавать гибридные процессы, где визуальное моделирование в IBM SPSS Modeler сочетается с мощью и гибкостью R и Python. Бизнес-аналитики могут использовать привычный drag-and-drop интерфейс для большей части задач по подготовке данных и моделированию, а для специфических задач (например, применение уникального алгоритма или сложной трансформации данных) — интегрировать узлы с кодом на R или Python.
Такой подход демократизирует аналитику в компании: бизнес-пользователи могут самостоятельно создавать модели, а специалисты по данным — расширять их возможности с помощью кода, работая в единой коллаборативной среде.
Повышение производительности и обновления платформы
В дополнение к основным функциональным обновлениям, в IBM SPSS Modeler 18.6 был внесен ряд важных технических улучшений, направленных на повышение стабильности и производительности платформы.
- Улучшенная производительность для Azure Synapse Analytics: Аналогично интеграции с watsonx.data, была оптимизирована работа с облачным хранилищем данных от Microsoft. Благодаря улучшенной поддержке SQL pushback, пользователи, работающие с данными в Azure Synapse, ощутят существенное ускорение выполнения запросов и построения моделей.
- Обновление среды выполнения Java: Платформа теперь функционирует на базе IBM Semeru JRE 17, что обеспечивает повышенную безопасность, стабильность и производительность работы приложения.
- Поддержка новых операционных систем: Добавлена официальная поддержка Ubuntu 24 и Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.4, что предоставляет компаниям больше гибкости в выборе инфраструктуры для развертывания SPSS Modeler Server.
Эти, на первый взгляд, технические детали, оказывают прямое влияние на бизнес-процессы. Повышение производительности сокращает время ожидания результатов, а поддержка современных операционных систем гарантирует совместимость и безопасность в долгосрочной перспективе.
Восстановление поддержки текстовой аналитики для японского языка
В версии 18.6 компания IBM восстановила полноценную поддержку текстовой аналитики для японского языка. Это стратегически важное обновление для компаний, которые работают на японском рынке или анализируют данные, полученные от японских клиентов, партнеров либо из японских источников.
Модуль Text Analytics в SPSS Modeler — это мощный инструмент для извлечения ценных инсайтов из неструктурированных текстовых данных, таких как отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях, записи колл-центров, электронные письма и открытые ответы в опросах. Сложность японского языка, с его иероглифической письменностью и отсутствием четких пробелов между словами, делает его анализ особенно трудной задачей для стандартных алгоритмов.
Обновленный функционал предлагает лингвистические ресурсы и алгоритмы, специально адаптированные для японского языка, что позволяет бизнесу:
- Анализировать тональность (Sentiment Analysis): Автоматически определять эмоциональную окраску текстов (позитивную, негативную, нейтральную), что критически важно для мониторинга репутации бренда, оценки удовлетворенности клиентов и анализа эффективности маркетинговых кампаний.
- Извлекать ключевые темы и понятия: Понимать, о чем говорят клиенты, выявлять главные проблемы, с которыми они сталкиваются, и находить новые идеи для развития продуктов и услуг.
- Классифицировать обращения: Автоматически распределять входящие обращения по категориям (например, жалобы, запросы на информацию, предложения), что позволяет оптимизировать работу службы поддержки и ускорить время реакции.
Для компаний, стремящихся глубже понять японский рынок, это обновление открывает возможность преобразовывать огромные массивы текстовой информации в структурированные данные, которые можно использовать для построения точных прогностических моделей и принятия обоснованных бизнес-решений.
Заключение
Выпуск IBM SPSS Modeler 18.6 является логичным шагом в развитии платформы, направленным на удовлетворение потребностей современного бизнеса, функционирующего в условиях гибридных и мультиоблачных сред. Углубленная интеграция с ключевыми платформами данных, такими как IBM watsonx.data и Azure Synapse, восстановление важного функционала для анализа текстовых данных и расширенная поддержка инструментов с открытым исходным кодом делают Modeler еще более мощным и универсальным средством. Новая версия позволяет компаниям не только ускорить процессы анализа данных, но и повысить качество бизнес-решений, принимаемых на их основе. Таким образом, обновление до версии IBM SPSS Modeler 18.6 становится стратегической инвестицией в аналитическую зрелость и конкурентоспособность компании на быстро меняющемся рынке.
