IBM Knowledge Catalog en Cloud Pak for Data as a Service
Última actualización: 21 feb 2025
IBM Knowledge Catalog on Cloud Pak for Data as a Service
Descripción
Copy link to section
IBM Knowledge Catalog, un servicio central de " Cloud Pak for Data as a Service, conecta a las personas con los datos y conocimientos que necesitan. La plataforma se apoya en un marco de gobernanza de datos para garantizar que el acceso a los datos y su calidad se ajustan a las normas y estándares de su empresa. IBM Knowledge Catalog " ofrece un enriquecimiento automatizado de los activos de datos con metadatos empresariales para alinear las políticas y vocabularios de la empresa con los datos en apoyo de casos de uso de IA, análisis y cumplimiento.
IBM Knowledge Catalog " proporciona las capacidades de gobernanza y privacidad de datos de la arquitectura de tejido de datos.
Desarrolle un núcleo de conocimientos ordenando los activos de datos y enriqueciéndolos con artefactos de gobernabilidad que describan las propiedades y el significado. Los representantes de datos y los ingenieros de datos ordenan los datos importando metadatos, preparando los activos de datos, enriqueciendo los activos de datos mediante la asignación de artefactos de gobernabilidad y publicando los activos en catálogos. Algunos artefactos de gobernabilidad están predefinidos y se asignan automáticamente a los activos de datos. Los representantes de datos pueden crear o importar un glosario empresarial para enriquecer más los activos de datos durante la conservación de datos. Knowledge Accelerators proporciona conjuntos de vocabulario empresarial listos para su uso en sectores específicos. Puede utilizar categorías para controlar quién puede crear y utilizar artefactos de gobernabilidad y con qué finalidad.
Puede crear reglas de protección de datos que definan cómo proteger los datos. Las reglas de protección de datos se aplican automáticamente de forma uniforme en los catálogos gobernados. Puede configurar reglas de protección de datos para enmascarar datos confidenciales basándose en el contenido, el formato o el significado de los datos, o la identidad de los usuarios que acceden a los datos. Cuando se enmascaran los datos, se desbloquean para los usuarios que no están autorizados a ver datos confidenciales y se evita la necesidad de mantener varias copias de los datos.
Se proporciona una forma de autoservicio para buscar y compartir activos en su empresa con catálogos:
Los colaboradores de un catálogo tienen acceso a los activos de datos sin necesidad de tener credenciales separadas o poder ver las credenciales. Los colaboradores tienen roles que controlan qué actividades pueden realizar en el catálogo.
Los activos de datos contienen información sobre cómo acceder a los datos, las clasificaciones de datos, los términos empresariales asignados y otros artefactos de gobernabilidad, las relaciones con otros activos y la calificación y revisiones. Los activos de datos pueden ser datos relacionales os datos no estructurados, como, por ejemplo, documentos PDF o de Microsoft Office.
Otros tipos de activos en catálogos incluyen activos operativos, que los científicos de datos crean con herramientas para trabajar con datos como, por ejemplo, modelos, cuadernos y paneles de control.
La búsqueda basada en metadatos y propiedades de los activos de datos y las recomendaciones basadas en IA ayudan a los usuarios a encontrar los datos que necesitan.
Los científicos de datos encuentran activos en catálogos y luego los copian en proyectos en los que analizan datos y construyen modelos con herramientas de " Watson Studio " y " Watson
Machine Learning ".
A menos que se indique lo contrario, los servicios suplementarios y relacionados se pueden utilizar con todas las ediciones de IBM Knowledge Catalog.
Tabla 1. Servicios suplementarios. Puede ampliar la funcionalidad de este servicio con los siguientes servicios suplementarios, que requieren este servicio.
Obtenga una visión consolidada y central de los principales hechos empresariales de su organización y gestione los datos a lo largo de su ciclo de vida.
Utilice " IBM Manta Data
Lineage " para la importación avanzada de metadatos.
Tabla 2. Servicios relacionados. Los siguientes servicios relacionados se utilizan a menudo con este servicio y proporcionan características complementarias, pero no son necesarios.
Utilice la búsqueda incorporada, la propagación automática de metadatos y el resaltado simultáneo de los errores de compilación para crear, editar, cargar y ejecutar trabajos que transforman y adaptan información para su empresa.
Orígenes de datos compatibles
Copy link to section
Consulte Conectores para obtener una lista de servicios de origen de datos que son compatibles.
¿Fue útil el tema?
Sí
No
Falta información
Información incorrecta
Información confusa
Enlace roto
Otros
Atrás
0/1000
Enviar comentario
Atrás
Focus sentinel
Focus sentinel
Focus sentinel
Focus sentinel
Focus sentinel
Cloud Pak for Data relationship map
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.