在2月28日，Pam Baker於PC Magazine上發表了關於Watson Analytics的評論，將Watson Analytics這款便捷智能的服務冠以“excellent”的殊榮。她從數據科學，智能數據發掘，便捷的操作以及數據的民主化等方面，全面考量了Watson Analytics，下文為該發表的重點概括。
數據科學指引
「這位智能的數據科學助手，既是用戶的僕人，又是用戶的老師。它的數據科學技能之廣泛，讓它勝任從商業分析師到數據科學家的任何一個角色。
它的提示是極其聰慧的，更指引一個新手前往智能方向，讓全公司實現公司範圍的數據民主化——幾乎公司中的每個人都能在工作中使用數據分析。即使用戶的數據科學技能有些不足，Watson Analytics也能順利地帶領用戶發掘更深刻的觀點。」
一個同時滿足商業客戶和數據科學家的工具
「IBM Watson Analytics中的指引提示，對於初來乍到，不熟悉數據分析的用戶是非常有幫助的。同時，對於那些老練的商業分析師來說，Watson Analytics也能如他們所願，讓他們專注於得到快速的視野和觀點，而非數據是如何被分析的。
然而，Watson Analytics也能滿足數據科學家們的需求，讓他們略過提示，直接深度挖掘數據，前往決策樹（decision trees）。
讓不同數據水平的用戶滿意的產品，自然是非常理想的，但Watson Analytics何止不負眾望，簡直超乎想象。」
Tutorials極度省時
「Watson Analytics的數據準備工作直接、便捷，符合普遍商業分析師的技能水平，也易於多數商業用戶學習。整個系統的操作是非常直覺性的，但依然有可能嚇住第一次使用的人。如果你之前沒有使用過商業智能工具，那麼tutorials一定能幫助你更快地上手。如果你掙扎在數據分析的路上，那麼一開始看一些tutorials絕對能省下許多時間。
使用Watson Analytics的經歷，可能就像你第一次使用智能手機（smartphone），笨拙地不知道哪些功能該如何實現，但很快你就會想不通剛開始為什麼覺得難。
經歷了一會兒搔頭抓耳，咕噥著他們把某某功能放哪裡了，Watson Analytics的使用就會變得簡單。是的，Watson Analytics不是盡善盡美的，但與其他產品比較起來，算是非常方便。」
高效發掘原本需要幾個小時才能看到的觀點
「用自然語言向Watson Analytics發問實在是太棒了，也就是說，如果你可以將原本想問同事的問題輸入Watson Analytics，然後你就能得到一些觀點和建議作為回答。一系列同類型的關鍵字會得到相同的回答。
而更複雜的詢問，輸入以“what drives X”（什麼驅動了X） “what predicts X”（什麼預測X）開頭的問題，會更易得到深刻的見解和複雜的決策樹（decision trees）。這個方法是很有效的，不然你可能得花很多時間想，該問Watson Analytics什麼問題。」
最終結論？
「總的來說，Watson Analytics設計得很美觀，UI（用戶界面）很友善，用戶體驗很簡化。經驗豐富的數據科學家可以避開多數“user-friendly”軟件的麻煩。當然這不是說，Watson Analytics是完美的，或者適用於一切實例。對於一些人來說，它不能處理流數據（streaming data）和動態數據，會成為一個主要缺點，但對另一些人來說，這不算什麼問題。
如果近乎實時的數據分析對你的例子已經足夠，你的僱員技能水平參差不齊，那麼Watson Analytics這個工具就已經是物超所值的選擇了。」
關於PC Magazine/Mag
PC Magazine/Mag是Ziff Davis出版的一本美國計算機雜誌，評估所有硬件、軟件產品，促進創新。紙版由1982年開始發行至2009年，電子版由1994年發行至今。
原文鏈接（需付費閱讀）：
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