IBM kunngjorde onsdag en ny plattform for forretningsanalyse og beslutningsstøtte, kalt Analytical Decision Management.
Forretningsanalyse og beslutningsstøtte er et av IBMs største satsningsområder. De har satt seg som mål å hente 16 milliarder dollar i omsetning innen dette feltet innen 2015. Over 30 ulike selskaper er kjøpt opp, blant dem SPSS i 2009 og Vivisimo i april i år.
Egen forskning og utvikling har blant annet gitt den Jeopardy-vinnende superklyngen Watson som kan oppfatte nyanserte problemstillinger uttrykt på naturlig språk, saumfare 200 millioner sider med informasjon på få sekunder, formulere et hensiktsmessig antall mulige svar, beregne sannsynligheter knyttet til hvert mulige svar, og avgjøre hvorvidt det er verdt å satse på at det mest sannsynlige faktisk er korrekt.
Satsningen omfatter i dag 9000 konsulenter og 400 forskere. IBM har opprettet kompetansesentre innen feltet i Berlin, Beijing, Dallas, London, New York, Tokyo, Washington og Zurich.
Den nye plattformen gjenspeiler denne brede satsningen. Funksjonaliteten til den nye plattformen formuleres slik: «Ny programvare for forutsigende analyse som automatisk korrelerer og analyserer ‘big data’ slik at kunder kan legge hyperintelligens bak hver eneste forretningsavgjørelse. Programvaren gir innsikt i interne data i løpet av sekunder. Samtidig måler den påvirkninger fra sosiale kanaler og legger denne informasjonen inn i organisasjonens beslutningsprosesser.»
IBM sier videre at plattformen gir brukerne evnen til å anvende automatisert analyse i sanntid på alle slags operative data fra enhver kilde, og straks avdekke trender og hittil ukjente forretningsmuligheter. Plattformen kombinerer forretningsregler, forutsigende analyse og optimaliseringsteknikker. Den gjør bruk av IBM-produktet InfoSphere Streams for å trekke inn «big data», altså alle mulige strukturerte og ustrukturerte data fra egne og åpne kilder.
Analytical Decision Management er også IBMs første produkt for beslutningsstøtte som integreres med teknologi for entitetsanalyse («Entity Analytics»).
Poenget med entitetsanalyse er å kunne gå gjennom ustrukturert data og identifisere alle unike entiteter og forbindelsene mellom dem. En entitet kan være en person, et sted eller en ting.
En åpenbar anvendelse av entitetsanalyse er at man i mengder ustrukturerte data fra åpne kilder kan identifisere sine egne kunder, kartlegge hvem som har kontakt med hverandre, og avdekke hva denne kontakten gjelder.
IBM sier at de går et skritt videre: De avdekker ikke bare hva kundene snakker om, men er også i stand til å skille ut de som har innflytelse, og som andre lytter til.
– Evnen til å legge sosial nettverksanalyse inn i de forutsigende modellene til Analytical Decision Management hjelper organisasjoner til å identifisere sosiale ledere som kan påvirke andres atferd, heter det i IBMs beskrivelse av plattformen.
Pilotkunden C Spire, en leverandør av mobile tjenester, sier den ga dem evnen til «å framføre rett budskap for rett kunde til rett tid i rett kanal». Kunden opplever «ekte personlig tilrettelegging», hvilket gir økt salg og større kundelojalitet for selskapet.
Poenget er altså at IBMs teknologi gjør det mulig for markedsførere å identifisere trendsettere gjennom analyser av ytringer i sosiale fora. Neste skritt er å finpusse budskapet til nettopp disse, gjennom kanalene som beslutningsstøtteverktøyet identifiserer som de mest effektive.
Plumpe sponsoravtaler med rosabloggere er med andro ord passé. De viker for en ny type intimitet, skapt gjennom automatisk analyse av ytringer man ikke skulle tro hadde noen som helst interesse for andre. Man kan bare forestille seg hva kombinasjonen av denne nye teknologien fra IBM og hele Facebook-basen kan gi av innsikt i hvordan enkeltindivider faktisk fungerer.
