Cloud Customer Architecture for Big Data and Analytics Version 0

Cognitive Actionable Insight 
The overall purpose of the Actionable Insight component is to analyze data from a variety of sources in a 
cohesive manner and derive insight that is meaningful and actionable for the business domain. A variety 
of techniques are used to derive this valuable insight: visualization of the data, intelligent querying of 
multi-dimensional data, utilization of statistical models, data mining, content analytics, optimization and 
cognition. Cognitive technologies can be applied here to automatically select the right analytics model, 
to interact with users in a more human friendly way. 
•
Visualization & Storyboarding:
Visualization capabilities help users in 
analyzing and reasoning about data by means of visual representation of 
the data. It makes complex data more accessible, understandable and 
usable. Storyboarding capability enables the user to organize a series of 
visualizations in sequence to effectively communicate an idea as a 
meaningful story. 
•
Reporting, Analysis & Content Analytics:
This capability refers to the use of 
business intelligence techniques and solutions to analyze both structured 
content and unstructured content. These solutions answer predefined 
business questions and utilize high end visualizations to represent results in 
tabular view, graphs, charts, scorecards, and assembled dashboards with 
key performance indicators (KPI). Further, the content analytics capability 
augments the above mentioned capability and enables business analysis of 
unstructured content, such as text, images and video by utilizing analytical 

---

Copyright © 2017 Cloud Standards Customer Council 
Page 12 
methods and techniques. 
•
Decision Management:
This capability improves the decision making process within 
organizations by generating actionable insight by using all available information to increase the 
precision, consistency and agility of decisions by taking known risks and constraints into 
consideration. Decision management makes use of business rules, statistical and optimization 
methods, and predictive analytics to automate the decision making process. 
•