IBM Knowledge Catalog ' Cloud Pak for Data as a Service
마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 21일
IBM Knowledge Catalog on Cloud Pak for Data as a Service
설명
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' Cloud Pak for Data as a Service'의 핵심 서비스인 IBM Knowledge Catalog'은 사람들을 필요한 데이터와 지식에 연결합니다. 이 플랫폼은 데이터 거버넌스 프레임워크의 지원을 받아 데이터 액세스 및 데이터 품질이 비즈니스 규칙과 표준을 준수하도록 보장합니다. IBM Knowledge Catalog 은 비즈니스 메타데이터로 데이터 자산을 자동으로 보강하여 회사의 정책과 어휘를 데이터에 맞춰 AI, 분석 및 규정 준수 사용 사례를 지원합니다.
IBM Knowledge Catalog 데이터 패브릭 아키텍처의 데이터 거버넌스 및 개인정보 보호 기능을 제공합니다.
데이터 자산을 큐레이트하고 특성 및 의미를 설명하는 거버넌스 아티팩트로 자산을 강화해서 지식 코어를 개발합니다. 데이터 스튜어드 및 데이터 엔지니어는
메타데이터를 가져오고, 데이터 자산을 준비하고, 거버넌스 아티팩트를 지정해서 데이터 자산을 강화한 후 카탈로그에 자산을 공개해서 데이터를
큐레이트합니다. 일부 거버넌스 아티팩트는 사전 정의되어 있으며 데이터 자산에 자동으로 지정됩니다. 데이터 스튜어드는 데이터 큐레이트 중에 데이터 자산을
추가로 강화하기 위해 비즈니스 어휘를 작성하거나 가져올 수 있습니다. Knowledge Accelerators 특정 산업에 대해 바로 사용할 수 있는 비즈니스 어휘 세트를 제공합니다. 카테고리를 사용하여 누가 어떤 용도로 거버넌스 아티팩트를 작성하고 사용할 수 있는지 제어 가능합니다.
데이터 보호 방법을 정의하는 데이터 보호 규칙을 작성할 수 있습니다. 데이터 보호 규칙은 통제된 카탈로그에서 동일한 방식으로 자동 적용됩니다. 데이터의 컨텐츠, 형식 또는 의미 또는 데이터에 액세스하는 사용자의 ID를 기반으로 민감한 데이터를 마스크하도록 데이터 보호 규칙을 구성할 수 있습니다. 데이터를 마스킹할 때
민감한 데이터를 볼 수 있는 권한이 없는 사용자에 대한 데이터를 잠금 해제하고 데이터의 여러 사본을 유지하지 않아도 되게 합니다.
엔터프라이즈에서 카탈로그로 자산을 찾고 공유하기 위해 셀프 서비스 방식을 제공합니다.
카탈로그의 협업자는 별도의 인증 정보가 필요하지 않거나 인증 정보를 볼 수 없는 데이터 자산에 액세스할 수 있습니다. 협업자에게는 카탈로그에서 수행할 수 있는 활동을 제어하는 역할이 있습니다.
데이터 자산은 데이터에 액세스하는 방법, 데이터 분류, 지정된 비즈니스 용어 및 기타 거버넌스 아티팩트, 다른 자산과의 관계 및 등급과 검토에 대한 정보를
포함합니다. 데이터 자산은 PDF 또는 Microsoft Office 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터나 관계형 데이터일 수 있습니다.
카탈로그의 다른 유형의 자산으로는 데이터 과학자가 모델, 노트북 및 대시보드와 같이 데이터에 대해
작업하기 위한 도구로 작성하는 운영 자산이 있습니다.
데이터 자산 메타데이터 및 속성을 기반으로 한 검색과 AI 기반 추천을 통해 사용자는 필요한 데이터를 찾을 수 있습니다.
데이터 과학자는 카탈로그에서 자산을 찾은 다음 ' Watson Studio ' 및 ' Watson
Machine Learning ' 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 프로젝트에 자산을 복사합니다.
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.
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