Cloud Pak for Data as a Service이(가) 있는 Watson Query

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.

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.

표 1. 필수 서비스. 이 서비스에는 다음 서비스가 필요합니다.
서비스	기능
IBM Knowledge Catalog	데이터 거버넌스 프레임워크에서 지원하는 이 보안 엔터프라이즈 카탈로그 관리 플랫폼을 사용하여 큐레이션된 자산의 카탈로그를 작성합니다.

표 2. 관련 서비스. 다음 관련 서비스는 종종 이 서비스와 함께 사용되며 보완적인 기능을 제공하지만 필수는 아닙니다.
서비스	기능
Watson Studio	데이터 과학자, 개발자 및 도메인 전문가용 도구를 사용하여 협업 환경에서 데이터를 준비, 분석 및 모델링합니다.

호환 가능한 데이터 소스 목록은 Watson Query에서 지원되는 데이터 소스 를 참조하십시오.