IBM Knowledge Catalog auf ' Cloud Pak for Data as a Service
Letzte Aktualisierung: 21. Feb. 2025
IBM Knowledge Catalog on Cloud Pak for Data as a Service
Beschreibung
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IBM Knowledge Catalog, ein Kerndienst von " Cloud Pak for Data as a Service, verbindet Menschen mit den Daten und dem Wissen, das sie benötigen. Die Plattform wird von einem Data-Governance-Rahmenwerk unterstützt, um sicherzustellen, dass der Datenzugriff und die Datenqualität mit Ihren Geschäftsregeln und -standards übereinstimmen. IBM Knowledge Catalog ermöglicht die automatische Anreicherung von Datenbeständen mit geschäftlichen Metadaten, um Unternehmensrichtlinien und Vokabulare mit Daten abzugleichen und so KI-, Analyse- und Compliance-Anwendungsfälle zu unterstützen.
IBM Knowledge Catalog stellt die Datenverwaltungs- und Datenschutzfunktionen der Data-Fabric-Architektur bereit.
Sie entwickeln einen Knowledge-Core, indem Sie Datenressourcen kuratieren und sie mit Governance-Artefakten bereichern, die ihre Eigenschaften und Bedeutung beschreiben. Data Stewards und Data Engineers kuratieren Daten, indem sie Metadaten importieren, die Datenressourcen vorbereiten, die Datenressourcen bereichern, indem sie Governance-Artefakte zuordnen, und die Assets in Katalogen veröffentlichen. Einige Governance-Artefakte sind vordefiniert und werden automatisch den Datenressourcen zugeordnet. Data-Stewards können ein Geschäftsvokabular erstellen oder importieren, um Datenressourcen während der Datenfluktuation weiter zu bereichern. Knowledge Accelerators bietet einsatzbereite Sätze von Geschäftsvokabular für bestimmte Branchen. Sie verwenden Kategorien, um zu steuern, wer Governance-Artefakte zu welchem Zweck erstellen und verwenden kann.
Sie können Datenschutzregeln erstellen, die definieren, wie Daten geschützt werden. Datenschutzregeln werden in regulierten Katalogen automatisch einheitlich umgesetzt. Sie können Datenschutzregeln konfigurieren, um sensible Daten basierend auf dem Inhalt, dem Format oder der Bedeutung der Daten oder der Identität der Benutzer, die auf die Daten zugreifen, zu maskieren. Wenn Sie Daten maskieren, entsperren Sie die Daten für Benutzer, die nicht berechtigt sind, sensible Daten anzuzeigen, und vermeiden Sie die Notwendigkeit, mehrere Kopien der Daten zu verwalten.
Sie bieten einen Self-Service-Weg, um Assets in Ihrem Unternehmen mit Katalogen zu suchen und gemeinsam zu nutzen:
Mitbearbeiter verfügen in einem Katalog über Zugriff auf Datenassets, ohne dafür separate Berechtigungsnachweise zu benötigen oder die Berechtigungsnachweise anzeigen zu können. Mitarbeiter verfügen über Rollen, mit denen gesteuert werden kann, welche Aktivitäten sie im Katalog ausführen können.
Datenressourcen enthalten Informationen zum Zugriff auf die Daten, Datenklassifikationen, zugeordnete Geschäftsbegriffe und andere Governance-Artefakte, Beziehungen zu anderen Assets sowie Bewertung und Rezensionen. Datenressourcen können relationale Daten oder unstrukturierte Daten sein, wie z. B. PDF-oder Microsoft Office-Dokumente.
Zu anderen Arten von Assets in Katalogen gehören Betriebsressourcen, die Data-Scientists mit Tools erstellen, um mit Daten zu arbeiten, wie z. B. Modelle, Notebooks und Dashboards.
Die Suche auf der Grundlage von Metadaten und Eigenschaften von Datenbeständen sowie KI-gestützte Empfehlungen helfen den Nutzern, die benötigten Daten zu finden.
Datenwissenschaftler finden Assets in Katalogen und kopieren diese dann in Projekte, in denen sie Daten analysieren und Modelle mit den Tools " Watson Studio und " Watson
Machine Learning erstellen.
Sofern nicht anders angegeben, können die ergänzenden und zugehörigen Services mit allen Editionen von IBM Knowledge Catalogverwendet werden.
Tabelle 1. Ergänzende Services. Sie können die Funktionalität dieses Service mit den folgenden ergänzenden Services erweitern, die diesen Service erfordern.
Integrieren Sie Datenquellen verschiedener Typen und mit unterschiedlichen
Speicherpositionen und kombinieren Sie sie in einer einzelnen logischen Datenansicht.
Erhalten Sie eine konsolidierte, zentrale Ansicht der wichtigsten Geschäftsfakten Ihres Unternehmens und verwalten Sie Daten während des gesamten Lebenszyklus.
Verwenden Sie " IBM Manta Data
Lineage für den erweiterten Metadatenimport.
Tabelle 2. Zugehörige Services. Die folgenden zugehörigen Services werden häufig mit diesem Service verwendet und bieten ergänzende Funktionen, sind aber nicht erforderlich.
Bereiten Sie Daten in einer Umgebung für die Onlinezusammenarbeit vor, analysieren und modellieren Sie sie mit Tools für Datenwissenschaftler, Entwickler und Fachleute.
Verwenden Sie die integrierte Suchfunktion, die automatische Metadatenweitergabe und die simultane Hervorhebung
aller Kompilierungsfehler, um Jobs zu erstellen, zu bearbeiten, zu laden und auszuführen, mit denen Informationen
transformiert und an Ihr Unternehmen angepasst werden.
Kompatible Datenquellen
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Eine Liste der kompatiblen Datenquellenservices finden Sie unter Connectors .
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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.
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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.
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Catalog data
Governance
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Metadata enrichment
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Catalog data
Governance
Enrich imported asset metadata with business context, data profiling, and quality assessment.
Data quality rules
Prepare data
Governance
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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.
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Governance
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Governance
Monitor models
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DataStage flow
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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
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Monitor models
Measure outcomes from your AI models and help ensure the fairness, explainability, and compliance of all your models.
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Replicate data to target systems with low latency, transactional integrity and optimized data capture.
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Services add features and tools to the platform.
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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
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Create ETL and data pipeline services for real-time, micro-batch, and batch data orchestration.
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Data Replication
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