IBM Knowledge Catalog su 'Cloud Pak for Data as a Service
Ultimo aggiornamento: 21 feb 2025
IBM Knowledge Catalog on Cloud Pak for Data as a Service
Descrizione
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IBM Knowledge Catalog, un servizio centrale di 'Cloud Pak for Data as a Service, mette in contatto le persone con i dati e le conoscenze di cui hanno bisogno. La piattaforma è supportata da un quadro di governance dei dati per garantire che l'accesso e la qualità dei dati siano conformi alle regole e agli standard aziendali. IBM Knowledge Catalog offre l'arricchimento automatico degli asset di dati con metadati aziendali per allineare le policy e i vocabolari aziendali ai dati a supporto di casi d'uso di AI, analisi e conformità.
IBM Knowledge Catalog fornisce le funzionalità di governance dei dati e di privacy dell'architettura del data fabric.
Si sviluppa un knowledge base curando gli asset di dati e arricchendoli con risorse di governance che ne descrivono le proprietà e il significato. Gli steward di dati e i data engineer curano i dati importando metadati, preparando gli asset di dati, arricchendo gli asset di dati assegnando le risorse di governance e pubblicando gli asset nei cataloghi. Alcune risorse utente di governance sono predefinite e vengono assegnate automaticamente agli asset di dati. I data steward possono creare o importare un vocabolario di business per arricchire ulteriormente gli asset di dati durante la data curation. Knowledge Accelerators fornisce set di vocabolari aziendali pronti all'uso per settori specifici. Utilizzare le categorie per controllare chi può creare e utilizzare le risorse utente di governance per quale scopo.
È possibile creare regole di protezione dei dati che definiscono come proteggere i dati. Le regole di protezione dei dati vengono applicate automaticamente in modo uniforme nei cataloghi gestiti. È possibile configurare le regole di protezione dei dati per mascherare i dati sensibili in base al contenuto, al formato o al significato dei dati o all'identità degli utenti che accedono ai dati. Quando si mascherano i dati, si sbloccano i dati per gli utenti che non sono autorizzati a visualizzare i dati sensibili ed evitare la necessità di conservare più copie dei dati.
Si fornisce un modo self-service per trovare e condividere gli asset nell'azienda con i cataloghi:
I collaboratori in un catalogo hanno accesso agli asset di dati senza la necessità di credenziali separate o la possibilità di visualizzare le credenziali. I collaboratori hanno ruoli che controllano le attività che possono eseguire nel catalogo.
Gli asset di dati contengono informazioni su come accedere ai dati, classificazioni di dati, termini di business assegnati e altre risorse utente di governance, relazioni con altri asset e valutazione e revisioni. Gli asset di dati possono essere dati relazionali o dati non strutturati, come documenti PDF o Microsoft Office.
Altri tipi di asset nei cataloghi includono asset operativi, che i data scientist creano con strumenti per gestire i dati, come modelli, notebook e dashboard.
La ricerca basata sui metadati e sulle proprietà degli asset di dati e le raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale aiutano gli utenti a trovare i dati di cui hanno bisogno.
Gli scienziati dei dati trovano le risorse nei cataloghi e poi le copiano nei progetti dove analizzano i dati e costruiscono modelli con gli strumenti " Watson Studio e " Watson
Machine Learning.
Se non diversamente indicato, i servizi supplementari e correlati possono essere utilizzati con tutte le edizioni di IBM Knowledge Catalog.
Tabella 1. Servizi supplementari. È possibile estendere la funzionalità di questo servizio con i seguenti servizi supplementari, che richiedono questo servizio.
Utilizzare 'IBM Manta Data
Lineage per l'importazione avanzata dei metadati.
Tabella 2. Servizi correlati. I seguenti servizi correlati sono spesso utilizzati con questo servizio e forniscono funzioni complementari, ma non sono richiesti.
Utilizzare la ricerca integrata, la propagazione automatica dei metadati e l'evidenziazione simultanea degli errori di compilazione per creare, modificare, caricare ed eseguire lavori che trasformano e personalizzano le informazioni per l'azienda.
Origini dati compatibili
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Consultare Connettori per un elenco di servizi di origine dati compatibili.
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Focus sentinel
Focus sentinel
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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.