IBM WATSON STUDIO LOCAL 提供一個協同合作的環境，可共同分享分析所用資料，以及企業分析資產，並且達到跨組織分析資產監測與管理。
提供擅長撰寫程式語言或熟悉資料分析的資料科學家們一個完整的開發平台，具有整合SPSS Modeler功能以及如Juypter notebook 的開發平台。

1. 資料科學家與其團隊必須使用最先進的分析技術，將原始資料轉換成有意義的洞察。他們必須具備最卓越的工具，例如開放原始碼創新技術，以及分享與協作等社群功能。
2.為資料科學團隊提供一站式資料服務，輔佐他們瞭解最新工具與趨勢、運用開放原始碼與最卓越的技術開創價值，以及與其他專案成員和資料科學社群進行協作。

1. Juypter note book 提供擅長程式撰寫的資料科學家可透過R, Python 和 Scala 等語言，達到Machine learning 或deep learning 等資料分析需求。
2.Cognitive Assistant for Data Scientists (CADS) 提供友善的資料分析精靈，從資料源的選擇到資料分析前處理與轉換，到模型建置的選擇以及評估，透過點擊式使用方式輔助資料科學家分析需求。
3.與SPSS Modeler 整合，可直接匯入SPSS Modeler的分析串流檔案，於DSX 中的Flow 功能區內做到拖拉式的分析。
4. 可選購 IBM WATSON MACHINE LEARNING LOCAL 提供資料科學家對於開發完的模型做定時監測以及模型健康度管理，並提供模型偏差警示功能以協助資料科學家對於模型達到統一的管理能力。
5. 可以Project 的形式管理各種分析資料來源或者分析資產，並且可設定各種角色權限以對其達到協同合作的目標。
6. 擁有豐富的資料分析範例，如各種開放資料、文章、教學、或分析步驟範例，甚至使用者也可將自我分析經驗分享於DSX中。

硬體規格: 主機為 LINUX / Windows 2003以上 32GB RAM/ 500GB HD
7. IBM WATSON STUDIO LOCAL建立在Apache Sparks的可擴充性架構上，可以快速的擴充其運算能力，另外可透過Data Connect APIs 連接各種資料來源。
8. 可透過 IBM WATSON MACHINE LEARNING LOCAL上的分析模型部屬，經由 Restful API 快速的與應用程式端連接，達到快速部屬與易於修改的效果。