Watson QueryでCloud Pak for Data as a Service

説明

Watson Query を使用すると、さまざまなソースから仮想的な方法で物理データにアクセスできるため、データの移動やコピーを行うことなく、物理的な形式や場所を把握することなく、1 つの中央の場所からデータにアクセスしたり、データを操作したり、データを分析したりすることができます。

Watson Query は、データ・ファブリックの一部として IBM Cloud 上の Cloud Pak for Data as a Service に完全に統合されています。 Watson Query は、データ・ファブリック・アーキテクチャーの仮想化機能を提供します。

開始するには、 Watson Query のサービス・インスタンスを作成し、それを Cloud Pak for Data as a Serviceで起動します。次に、組織のすべてのデータのビューを素早く作成できるように、データ・ソースへの接続を作成します。

Watson Query を使用すると、企業は以下の目標を達成できます。

ソースで最新のデータを照会するため、分析を簡素化し、より正確にします。
リアルタイム分析を効率的に使用して、データ・センターの外部にデータを保管する必要なしに、分散データ・ソースの最新の分析を取得します。
データ・ノードを自動的にコラボレーション・ネットワークに編成して計算効率を向上させることで、処理時間を短縮する。
SQL アプリケーションが接続して実行できる単一のデータ・リポジトリーで、R、Spark、Python、Jupyter Notebook などの一般的なインターフェースを介して標準 SQL を活用します。
プライベート・データベースの資格情報がローカル・デバイスで暗号化された状態で保管され、そのデバイス専用であるようなトラステッド環境で、データ・ソースの認証と許可を集中化する。

このサービスは、ワークスペースを Cloud Pak for Data as a Serviceに追加します。

ユース・ケース

以下の表は、 Watson Query が組織の重要なニーズにどのように対応するかを示しています。

問題の記述	Watson Query が使用可能にするもの	値
さまざまな場所や形式で大量のデータを利用することは困難であり、複雑なデータ・パイプラインにつながります。	ユーザーがさまざまなデータ・ソースや形式をリアルタイムで照会できるようにする、データ・スプロールの上にあるセマンティック・レイヤー。	データ・コンシューマーがセルフサービスを利用できるようにします。
エンドツーエンドのデータ・パイプラインを作成するためにシームレスに連携しないソフトウェアとシステムを使用して、さまざまなクラウドとオンプレミスのロケーション間でデータを保管します。	データ・エンジニアは、セキュリティーとガバナンスを使用して、仮説や「what-if」シナリオを検証するためのアドホック・データ統合要求を迅速に実行できます。	データ・ライフサイクルを加速し、ビジネス上の質問に対応するための価値実現までの時間を短縮します。
ガバナンスを管理し、プライバシー規制を大規模に適用することができない。	データ・ガバナンスを抽象化し、1 つのレイヤーですべてのデータ・ソースにデータ・ポリシーを適用します。	アクセス制御を大規模に管理するオーバーヘッドを削減しながら、データ保護規制への準拠を強化します。

クイック・リンク

セットアップ: サービスのセットアップ
管理: サービスの管理と保守
使用: サービスの処理
開発: コードの作成とアプリケーションの作成
新機能: 各週の新機能について
作成: サービス・インスタンスの作成

必須サービス

表 1. 必要なサービス。このサービスには、以下のサービスが必要です。
サービス	機能
IBM Knowledge Catalog	データ・ガバナンス・フレームワークによってサポートされる、このセキュアなエンタープライズ・カタログ管理プラットフォームを使用して、キュレートされた資産のカタログを作成します。

統合サービス

表 2. 関連サービス。以下の関連サービスは、多くの場合、このサービスと一緒に使用され、補完機能を提供しますが、必須ではありません。
サービス	機能
Watson Studio	データ・サイエンティスト、開発者、および対象分野の専門家向けのツールを使用して、コラボレーション環境でデータを準備、分析、およびモデル化します。

互換性のあるデータ・ソース

互換性のあるデータ・ソースのリストについては、 Watson Queryでサポートされるデータ・ソースを参照してください。