Аналітична компанія Gartner у своєму звіті “Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms” за березень 2025 року вкотре визнала корпорацію IBM лідером ринку. Це визнання підкреслює стратегічну роль та ефективність платформи IBM, зокрема продуктів IBM SPSS Statistics та IBM SPSS Modeler, інтегрованих з інструментами штучного інтелекту IBM, у наданні комплексних можливостей для аналізу даних та розробки моделей машинного навчання.
Визнання з боку Gartner є свідченням успішної стратегії IBM, спрямованої на створення єдиної, гнучкої та потужної платформи для всіх етапів роботи з даними – від підготовки та дослідження до створення, валідації та впровадження складних аналітичних моделей. Інтеграція класичних інструментів, таких як SPSS, з сучасними розробками у сфері штучного інтелекту, зокрема з IBM Watson Studio та іншими компонентами платформи IBM Cloud Pak for Data, дозволяє компаніям прискорювати отримання цінних інсайтів та приймати обґрунтовані бізнес-рішення.
У звіті Gartner відзначено, що сильні сторони IBM полягають у комплексності її пропозицій, що задовольняють потреби широкого кола користувачів – від бізнес-аналітиків, які використовують візуальні інструменти SPSS Modeler, до досвідчених data scientist’ів, які працюють з кодом у середовищах на базі Python та R.
Ключові оновлення та функціональні можливості платформи IBM Data Science
Лідерство IBM у 2025 році багато в чому зумовлене суттєвим розширенням функціональності її аналітичних продуктів. Нижче наведено детальний огляд ключових нововведень, які лягли в основу високої оцінки Gartner.
1. Поглиблена інтеграція SPSS Statistics та SPSS Modeler з IBM Watson Studio
Одним із головних досягнень стало створення безшовного робочого середовища, що об’єднує потужності SPSS та хмарної платформи Watson Studio. Ця інтеграція дозволяє користувачам:
- Централізовано керувати проєктами: Усі артефакти – набори даних, потоки SPSS Modeler, ноутбуки Jupyter, моделі машинного навчання – тепер зберігаються та керуються в єдиному репозиторії в рамках проєкту Watson Studio. Це усуває проблему розрізненості інструментів та забезпечує прозорість і відтворюваність аналітичних процесів.
- Використовувати гібридні обчислювальні ресурси: Користувачі можуть виконувати ресурсомісткі завдання, такі як навчання моделей або обробка великих масивів даних, на потужних обчислювальних кластерах у хмарі (IBM Cloud) або локально (Cloud Pak for Data), ініціюючи процеси безпосередньо з інтерфейсів SPSS.
- Спростити розгортання моделей: Моделі, створені в SPSS Modeler, можуть бути легко зареєстровані в репозиторії моделей Watson Studio та розгорнуті як веб-сервіси (API) для інтеграції з бізнес-додатками всього за кілька кліків.
2. Розширені можливості візуального моделювання в SPSS Modeler
Інтерфейс “drag-and-drop” у SPSS Modeler завжди був його сильною стороною, роблячи складні аналітичні процеси доступними для бізнес-користувачів. Останні оновлення ще більше розширили ці можливості:
- Нові алгоритми машинного навчання: Додано підтримку сучасних ансамблевих методів (наприклад, XGBoost, LightGBM) та алгоритмів для роботи з незбалансованими даними (наприклад, SMOTE). Ці алгоритми доступні у вигляді нових вузлів (nodes) у візуальному конструкторі, що дозволяє застосовувати передові методи без написання коду.
- Інтеграція з AutoAI: Користувачі SPSS Modeler отримали доступ до інструменту IBM AutoAI безпосередньо зі свого робочого потоку. AutoAI автоматично виконує підготовку даних, вибір найкращої моделі та оптимізацію гіперпараметрів. Результатом роботи AutoAI є готовий потік SPSS Modeler, який можна далі доопрацьовувати та інтегрувати в існуючі процеси. Це значно прискорює початкові етапи розробки моделей.
- Покращений аналіз часових рядів: Впроваджено новий вузол для просторово-часового моделювання (Spatio-Temporal Causal Modeling), який дозволяє аналізувати складні взаємозв’язки між даними, що змінюються в часі та просторі. Це критично важливо для таких галузей, як ритейл (прогнозування попиту по магазинах), логістика та телекомунікації.
3. Розвиток функціоналу в IBM SPSS Statistics
Класичний інструмент для статистичного аналізу також отримав низку важливих оновлень, спрямованих на підвищення продуктивності та розширення аналітичних можливостей:
- Нові статистичні процедури:
- Аналіз потужності (Power Analysis): Додано нові процедури, що дозволяють дослідникам оцінити необхідний розмір вибірки для досягнення статистично значущих результатів. Це допомагає оптимізувати витрати на проведення досліджень та підвищує їхню надійність.
- Квантильна регресія (Quantile Regression): На відміну від класичної лінійної регресії, яка моделює середнє значення залежної змінної, квантильна регресія дозволяє моделювати її медіану або інші квантилі. Це надає більш повне уявлення про зв’язок між змінними, особливо за наявності викидів.
- ROC-аналіз: Процедури ROC-аналізу були розширені для порівняння кривих кількох моделей, що дозволяє більш об’єктивно оцінювати та вибирати найкращу модель для завдань класифікації.
- Покращення у візуалізації даних:
- “Bubble Plots”: Додано можливість створювати бульбашкові діаграми, які дозволяють візуалізувати дані у трьох вимірах (координати X, Y та розмір бульбашки), що є корисним для аналізу ринкових портфелів або демографічних даних.
- Покращені можливості налаштування графіків: Розширено опції для редагування графіків безпосередньо в вікні виводу, включаючи додавання анотацій, зміну колірних схем та експорт у нові формати високої роздільної здатності.
4. Управління життєвим циклом моделей (ModelOps) та відповідальний ШІ (Responsible AI)
IBM приділяє значну увагу питанням прозорості, справедливості та надійності моделей штучного інтелекту. Нові функції, інтегровані в платформу, відображають цей пріоритет:
- Моніторинг зміщення (Bias) та справедливості (Fairness): Платформа автоматично відстежує моделі, що знаходяться в експлуатації, на наявність етичних упереджень (наприклад, щодо статі, віку чи раси). Інструменти IBM AI Fairness 360, інтегровані в Watson Studio, дозволяють не тільки виявляти, але й пом’якшувати такі зміщення.
- Пояснюваність моделей (Explainable AI): Для “чорних скриньок” (складних моделей, таких як нейронні мережі або градієнтний бустинг) платформа надає інструменти для пояснення їхніх рішень. Для кожного окремого прогнозу система може генерувати звіт, який показує, які фактори найбільше вплинули на результат. Це критично важливо для регульованих галузей, таких як фінанси та охорона здоров’я.
- Моніторинг дрейфу моделей (Model Drift): Система автоматично відстежує зниження точності моделей з часом через зміну вхідних даних. При виявленні “дрейфу” вона надсилає сповіщення аналітикам про необхідність перенавчання моделі, забезпечуючи стабільну якість її роботи.
Висновок
Визнання IBM лідером у звіті Gartner Magic Quadrant 2025 року підтверджує правильність обраного компанією курсу на створення єдиної інтегрованої платформи для аналітики та машинного навчання. Завдяки глибокій інтеграції перевірених часом інструментів, як-от SPSS, із передовими розробками у сфері штучного інтелекту, IBM надає бізнесу потужний інструментарій для вирішення широкого спектра завдань – від традиційної статистичної звітності до розгортання та моніторингу складних моделей в промислових масштабах. Оновлення функціоналу, спрямовані на підвищення автоматизації, покращення візуального моделювання та забезпечення відповідального використання ШІ, роблять платформу IBM однією з найбільш комплексних та конкурентоспроможних на сучасному ринку.
