資料の 英語版 に戻るIBM
Match 360ONCloud Pak for Data as a Service
最終更新: 2025年2月21日
IBM Match 360、Cloud Pak for Data as a Serviceについて
説明
Copy link to section
IBM
Match 360 on IBM Cloud Pak for Data は、異種ソースからのデータをシームレスに統合し、記録データの信頼できる 360 度の単一ビューを確立します。 IBM
Match 360 は、マルチドメインの運用および分析のマスター・データ管理 (MDM) サービスです。これには、ビジネスに関する洞察を提供するクラウド・ネイティブのセルフサービス・アナリティクスおよびマッチング・ツールが含まれます。
IBM
Match 360 は Cloud Pak for Data as a Service の一部であり、データ・ファブリック・アーキテクチャーのデータ・マッチング機能を提供します。
IBM
Match 360 の中核は、そのワールド・クラス・マッチング・エンジンです。 データ・エンジニアは、非コード構成ツールを使用してマッチング・アルゴリズムを構成および調整し、組織の特定のニーズを満たすことができます。 マッチング・エンジンは、確率的マッチング、決定論的マッチング、ルール・ベース・マッチング、またはマッチング・スタイルの組み合わせを使用するようにセットアップできます。 機械学習を採用し、機械学習を活用することで、個別のマッチングの重みとしきい値を定義して、システム内のデータのタイプごとにマッチング・アルゴリズムを調整することもできます。
データ・エンジニアは、企業全体のさまざまなシステムから IBM
Match 360 にデータを収集して、強化されたマスター・データ・エンティティーを作成できます。 データ・エンジニアが新しいデータ・ソースを取り込むと、 IBM
Match 360 、カスタマイズ可能なデータ・モデルが自動的に生成されます。プロファイリングと自動マッピング機能を使用すれば、何千もの属性を手作業でマッピングする必要がなくなります。 データが IBM
Match 360にロードされた後、データ・エンジニアは、インテリジェントなマッチング・エンジンを構成して実行し、データの 360 度の統一ビューを提供することができます。
マッチング・エンジンがマスター・データ・エンティティーを作成すると、データ・スチュワードに権限が付与され、データ品質を向上させる意思決定を支援します。 データ・スチュワードは、各資産の全体的なデータ品質スコアを確認および分析し、マスター・データ・エンティティーに対するシステムの信頼性の詳細ビューを表示できます。 IBM
Match 360機械学習によって強化されたスチュワードシップ・ツールを使用することで、潜在的なデータ品質の問題を特定し、ガバナンス・タスクを作成し、問題を解決するために修復することができます。
ビジネス・ユーザーおよびシステムは、 IBM
Match 360 にアクセスして、マスター・データ・エンティティーの検索、表示、および分析を行うことができます。 IBM
Match 360 on Cloud Pak for Dataを使用すると、ユーザーとシステムがデータの全体像を把握できるようになります。 シームレスに統合されたクロスソリューション・クラウド・エクスペリエンスにより、ユーザーは、マスター・データを利用する予定のスペースでマスター・データを直接検出できます。 IBM
Match 360 には、ビジネス・アプリケーションが信頼できるマスター・データに直接アクセスするために使用できる豊富な API も含まれています。
IBMの強力かつスケーラブルな MDM システムの履歴を基に、 IBM
Match 360 は、既存の IBM InfoSphere Master Data Management デプロイメントからマスター・データを取り込み、それを Cloud Pak for Data に取り込むことができます。Cloud Pak for Data では、AI およびデータ・ファブリックのユース・ケースについて、データの形成、分析、および処理を行うことができます。
Use this interactive map to learn about the relationships between your tasks, the tools you need, the services that provide the tools, and where you use the tools.
Select any task, tool, service, or workspace
You'll learn what you need, how to get it, and where to use it.
Some tools perform the same tasks but have different features and levels of automation.
Jupyter notebook editor
Prepare data
Visualize data
Build models
Deploy assets
Create a notebook in which you run Python, R, or Scala code to prepare, visualize, and analyze data, or build a model.
AutoAI
Build models
Automatically analyze your tabular data and generate candidate model pipelines customized for your predictive modeling problem.
SPSS Modeler
Prepare data
Visualize data
Build models
Create a visual flow that uses modeling algorithms to prepare data and build and train a model, using a guided approach to machine learning that doesn’t require coding.
Decision Optimization
Build models
Visualize data
Deploy assets
Create and manage scenarios to find the best solution to your optimization problem by comparing different combinations of your model, data, and solutions.
Data Refinery
Prepare data
Visualize data
Create a flow of ordered operations to cleanse and shape data. Visualize data to identify problems and discover insights.
Orchestration Pipelines
Prepare data
Build models
Deploy assets
Automate the model lifecycle, including preparing data, training models, and creating deployments.
RStudio
Prepare data
Build models
Deploy assets
Work with R notebooks and scripts in an integrated development environment.
Federated learning
Build models
Create a federated learning experiment to train a common model on a set of remote data sources. Share training results without sharing data.
Deployments
Deploy assets
Monitor models
Deploy and run your data science and AI solutions in a test or production environment.
Catalogs
Catalog data
Governance
Find and share your data and other assets.
Metadata import
Prepare data
Catalog data
Governance
Import asset metadata from a connection into a project or a catalog.
Metadata enrichment
Prepare data
Catalog data
Governance
Enrich imported asset metadata with business context, data profiling, and quality assessment.
Data quality rules
Prepare data
Governance
Measure and monitor the quality of your data.
Masking flow
Prepare data
Create and run masking flows to prepare copies of data assets that are masked by advanced data protection rules.
Governance
Governance
Create your business vocabulary to enrich assets and rules to protect data.
Data lineage
Governance
Track data movement and usage for transparency and determining data accuracy.
AI factsheet
Governance
Monitor models
Track AI models from request to production.
DataStage flow
Prepare data
Create a flow with a set of connectors and stages to transform and integrate data. Provide enriched and tailored information for your enterprise.
Data virtualization
Prepare data
Create a virtual table to segment or combine data from one or more tables.
OpenScale
Monitor models
Measure outcomes from your AI models and help ensure the fairness, explainability, and compliance of all your models.
Data replication
Prepare data
Replicate data to target systems with low latency, transactional integrity and optimized data capture.
Master data
Prepare data
Consolidate data from the disparate sources that fuel your business and establish a single, trusted, 360-degree view of your customers.
Services you can use
Services add features and tools to the platform.
watsonx.ai Studio
Develop powerful AI solutions with an integrated collaborative studio and industry-standard APIs and SDKs. Formerly known as Watson Studio.
watsonx.ai Runtime
Quickly build, run and manage generative AI and machine learning applications with built-in performance and scalability. Formerly known as Watson Machine Learning.
IBM Knowledge Catalog
Discover, profile, catalog, and share trusted data in your organization.
DataStage
Create ETL and data pipeline services for real-time, micro-batch, and batch data orchestration.
Data Virtualization
View, access, manipulate, and analyze your data without moving it.
Watson OpenScale
Monitor your AI models for bias, fairness, and trust with added transparency on how your AI models make decisions.
Data Replication
Provide efficient change data capture and near real-time data delivery with transactional integrity.
Match360 with Watson
Improve trust in AI pipelines by identifying duplicate records and providing reliable data about your customers, suppliers, or partners.
Manta Data Lineage
Increase data pipeline transparency so you can determine data accuracy throughout your models and systems.
Where you'll work
Collaborative workspaces contain tools for specific tasks.
Project
Where you work with data.
> Projects > View all projects
Catalog
Where you find and share assets.
> Catalogs > View all catalogs
Space
Where you deploy and run assets that are ready for testing or production.
> Deployments
Categories
Where you manage governance artifacts.
> Governance > Categories
Data virtualization
Where you virtualize data.
> Data > Data virtualization
Master data
Where you consolidate data into a 360 degree view.