三年前，伍德赛德石油公司发起了一项倡议，以确定它是否可以使用分析技术来预测某一特定设备的故障。
由于一个廉价和快速的测试是有希望的，伍德赛德对分析的探索从那里“爆炸”，成立了一个由工程师、资产专家和其他人组成的内部团队，专注于提供的机会数据科学。对于公司来说，重要的是由商业领袖而不是技术专家组成团队。
伍德赛德的首席数字官汤姆·里兹迪尔-史密斯周一在黄金海岸Gartner研讨会/ITxpo上告诉记者，该团队立即转向开源工具，以及在数据驱动平台上表现出色的合作伙伴，因为伍德赛德意识到了自己的能力。
伍德赛德（Woodside）与IBM Watson合作，开发了一个定制的工具，使员工能够为高度具体的问题找到详细的答案，即使是在偏远的石油和天然气设施。沃森摄入了相当于3.8万份伍德赛德的文件，这一举措很快就演变成了柳树。
柳树的想法是创建一个单一的聊天一样的界面，工作在伍德赛德的所有系统。
由Watson在IBM Cloud上提供动力，Ridsdill-Smith解释说，Woodside的员工可以用自然语言问Willow问题，比如：“直升机降落在平台上的最大重量是多少？”“薇罗会做出相应的反应。
他解释说：“我们发现建立数据科学工具的最快、最有效的方法是解决一个非常明确的商业问题，并围绕这个问题建立一个工具。“柳树对我们来说是一个原型，我们已经尝试过不同形式的柳树。”
以其目前的形式，柳传志自几周前推出以来，已拥有大约500个用户，尽管它只发布了大约200个。
他说：“它逃过了——它已经到野外去了。“对我们来说，这是一个成功，这意味着它很有价值，人们希望能够使用这个工具。”
伍德赛德以模块化的方式建造了柳树，但里兹迪尔-史密斯说，一旦该组织对其业绩将达到规模感到满意，伍德赛德还将建造几十个部件。
他补充说：“威洛实际上是一个围绕我们的愿景建立的工具，为组织建立最好的认知智能。”“我们做技术不是为了技术。”
“最终，它所做的是帮助推动伍德赛德的创新文化，但最重要的是，它帮助我们解决了一些商业问题。”
伍德赛德围绕数据科学的愿景是，到2018年，它将为整个组织提供一个集体智能解决方案。
披露：AshaMc Lean作为Gartner的客人前往Gartner研讨会/ITxpo。
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