IBM Knowledge Catalog sur " Cloud Pak for Data as a Service
Dernière mise à jour : 21 févr. 2025
IBM Knowledge Catalog on Cloud Pak for Data as a Service
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IBM Knowledge Catalog, un service essentiel de Cloud Pak for Data as a Service, relie les personnes aux données et aux connaissances dont elles ont besoin. La plateforme est soutenue par un cadre de gouvernance des données qui garantit que l'accès aux données et la qualité des données sont conformes aux règles et aux normes de votre entreprise. IBM Knowledge Catalog permet d'enrichir automatiquement les données avec des métadonnées d'entreprise afin d'aligner les politiques et les vocabulaires de l'entreprise sur les données pour soutenir l'IA, l'analyse et les cas d'utilisation de la conformité.
le IBM Knowledge Catalog fournit les capacités de gouvernance des données et de protection de la vie privée de l'architecture du tissu de données.
Vous développez un coeur de connaissances en organisant les actifs de données et en les enrichissant avec des artefacts de gouvernance qui décrivent leurs propriétés et leur signification. Les intendants de données et les ingénieurs en traitement de données organisent les données en important des métadonnées, en préparant les actifs de données,
en les enrichissant par l'affectation d'artefacts de gouvernance, et en publiant les actifs dans des catalogues. Certains artefacts de gouvernance sont prédéfinis et sont affectés automatiquement aux actifs de données. Les intendants de données peuvent créer ou importer un vocabulaire métier pour enrichir encore les actifs de données lors de l'organisation des données. le Knowledge Accelerators fournit des ensembles de vocabulaire commercial prêts à l'emploi pour des secteurs spécifiques. Vous utilisez des catégories pour contrôler qui peut créer et utiliser les artefacts de gouvernance et à quelle fin.
Vous pouvez créer des règles de protection des données qui définissent comment protéger les données. Les règles de protection des données sont appliquées automatiquement de manière uniforme dans les catalogues gouvernés. Vous pouvez configurer des règles de protection des données pour masquer les données sensibles en fonction du contenu, du format ou de la signification des données ou de l'identité des utilisateurs qui accèdent aux données. Lorsque vous masquez des données, vous les verrouillez pour les utilisateurs qui ne sont pas autorisés à voir les données sensibles,
ce qui vous évite d'avoir à en gérer différentes versions.
Vous fournissez un moyen en libre-service de rechercher et de partager des actifs dans toute votre entreprise avec des catalogues :
Les collaborateurs d'un catalogue ont accès aux actifs de données sans avoir besoin de données d'identification distinctes ou d'être en mesure de voir les données d'identification. Les collaborateurs ont des rôles qui contrôlent les activités qu'ils peuvent effectuer dans le catalogue.
Les actifs de données contiennent des informations sur la façon d'accéder aux données, des classifications de données,
des termes métier et d'autres artefacts de gouvernance affectés, des relations avec d'autres actifs, et une évaluation et des avis. Il peut s'agir de données relationnelles ou de données non structurées, comme des documents PDF ou Microsoft Office.
Les autres types d'actifs dans les catalogues incluent les actifs opérationnels, que les spécialistes des données créent avec des outils pour travailler avec des données,
tels que des modèles, des blocs-notes et des tableaux de bord.
La recherche basée sur les métadonnées et les propriétés des actifs de données et les recommandations alimentées par l'IA aident les utilisateurs à trouver les données dont ils ont besoin.
Les scientifiques des données trouvent des actifs dans les catalogues et les copient ensuite dans des projets où ils analysent les données et construisent des modèles avec les outils " Watson Studio et " Watson
Machine Learning
Sauf mention contraire, les services supplémentaires et connexes peuvent être utilisés avec toutes les éditions d' IBM Knowledge Catalog.
Tableau 1. Services supplémentaires. Vous pouvez étendre les fonctionnalités de ce service avec les services supplémentaires suivants, qui nécessitent ce service.
Utilisez le " IBM Manta Data
Lineage pour l'importation avancée de métadonnées.
Tableau 2. Services connexes. Les services connexes suivants sont souvent utilisés avec ce service et fournissent des fonctions complémentaires, mais ils ne sont pas requis.
Préparez, analysez et modélisez des données dans un environnement collaboratif avec des outils destinés aux scientifiques des données, aux développeurs et aux experts du domaine.
Utilisez la recherche intégrée, la propagation automatique des métadonnées et la mise en évidence simultanée des erreurs de compilation pour créer, modifier, charger et exécuter des travaux qui transforment et adaptent les informations pour votre entreprise.
Sources de données compatibles
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Voir Connecteurs pour obtenir la liste des services de source de données compatibles.
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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.
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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.
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.
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