영어 버전 문서로 돌아가기
Watson Query on Cloud Pak for Data as a Service
Watson Query on Cloud Pak for Data as a Service
설명
Watson Query 를 사용하면 가상 방식으로 다양한 소스의 실제 데이터에 액세스할 수 있으므로 데이터를 이동하거나 복사할 필요 없이 하나의 중앙 위치에서 데이터를 액세스, 조작 및 분석할 수 있습니다.
Watson Query 는 데이터 패브릭의 일부로 IBM Cloud 의 Cloud Pak for Data as a Service 에 완전히 통합됩니다. Watson Query 는 데이터 패브릭 아키텍처의 가상화 기능을 제공합니다.
시작하려면 Watson Query 의 서비스 인스턴스를 작성하고 Cloud Pak for Data as a Service에서 실행하십시오. 그런 다음 모든 조직의 데이터에서 보기를 빠르게 작성할 수 있도록 데이터 소스에 대한 연결을 작성하십시오.
Watson Query을(를) 사용하면 회사에서 다음 목표를 달성할 수 있습니다.
- 소스에서 최신 데이터를 쿼리하므로 분석을 간소화하고 더 정확하게 만들 수 있습니다.
- 실시간 분석을 효율적으로 사용하고 데이터 센터 외부에 데이터를 저장할 필요가 없는 분산 데이터 소스에 대한 현재 분석을 가져오십시오.
- 컴퓨팅 효율성을 위해 데이터 노드를 협업 네트워크에 자동으로 구성하여 처리 시간을 단축합니다.
- SQL 애플리케이션이 연결하고 실행할 수 있는 단일 데이터 저장소에 있는 R, Spark, Python 및 Jupyter 노트북과 같은 공통 인터페이스를 통해 표준 SQL을 활용하십시오.
- 개인 데이터베이스에 대한 인증 정보가 로컬 디바이스에 암호화되어 저장되며 해당 디바이스 전용인 신뢰할 수 있는 환경에서 데이터 소스에 대한 인증 및 권한 부여를 중앙 집중화합니다.
이 서비스는 Cloud Pak for Data as a Service에 작업공간을 추가합니다.
유스 케이스
다음 표에서는 Watson Query 가 조직의 중요한 요구사항을 처리하는 방법을 설명합니다.
| 문제점 규정 | Watson Query 의 기능 | 값 |
|---|---|---|
| 서로 다른 위치 및 형식에서 많은 데이터를 사용하는 것은 어려운 일이며 복잡한 데이터 파이프라인으로 이어집니다. | 사용자가 서로 다른 데이터 소스 및 형식을 실시간으로 조회할 수 있도록 하는 데이터 스프롤의 맨 위에 있는 시맨틱 계층입니다. | 데이터 소비자가 셀프 서비스를 수행할 수 있도록 지원합니다. |
엔드-투-엔드 데이터 파이프라인을 작성하기 위해 함께 원활하게 작동하지 않는 소프트웨어 및 시스템을 사용하여 서로 다른 클라우드 및 온프레미스 위치에 데이터를 저장합니다. |
데이터 엔지니어는 임시 데이터 통합 요청을 신속하게 이행하여 가설 또는 "what-if" 시나리오를 보안 및 통제를 통해 검증할 수 있습니다. | 데이터 라이프사이클을 가속화하고 비즈니스 질문을 처리하기 위한 가치 실현 시간을 단축합니다. |
| 거버넌스를 관리하지 못하고 규모에 따라 개인정보 보호 규정을 시행할 수 없습니다. | 데이터 거버넌스를 추상화하고 단일 계층을 통해 모든 데이터 소스에서 데이터 정책을 적용합니다. | 데이터 보호 규정을 준수하는 동시에 규모에 따라 액세스 제어를 관리하는 오버헤드를 줄입니다. |
빠른 링크
필수 서비스
| 서비스 | 기능 |
|---|---|
| IBM Knowledge Catalog | 데이터 거버넌스 프레임워크에서 지원하는 이 보안 엔터프라이즈 카탈로그 관리 플랫폼을 사용하여 큐레이션된 자산의 카탈로그를 작성합니다. |
통합 서비스
| 서비스 | 기능 |
|---|---|
| Watson Studio | 데이터 과학자, 개발자 및 도메인 전문가용 도구를 사용하여 협업 환경에서 데이터를 준비, 분석 및 모델링합니다. |
호환 가능한 데이터 소스
호환 가능한 데이터 소스 목록은 Watson Query에서 지원되는 데이터 소스 를 참조하십시오.