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サービスとしてのCloud Pak for Data 上の Watson Studio
説明
Watson Studio は、Cloud Pak for Data as a Service のコア・サービスの 1 つです。
Watson Studio には、ビジネス上の問題を解決するためにデータを共同で処理するための環境とツールが用意されています。 データの分析と視覚化、データのクレンジングとシェーピング、ストリーミング・データの取り込み、または、機械学習モデルの作成とトレーニングを行うために必要なツールを選択できます。
以下の図は、プロジェクトを中心としたWatson Studio のアーキテクチャーを示しています。 プロジェクトは、リソースを編成し、データを処理するワークスペースです。
プロジェクトには以下のタイプのリソースを含めることができます。
- コラボレーターは、データを処理するチームのメンバーです。データサイエンティスト・タスクには、データの分析とモデルの作成が含まれます。 データ・エンジニア・タスクには、データの準備と統合が含まれます。
- データ資産は、アップロードされたファイル内のデータ、またはデータ・ソースへの接続を介してアクセスされるデータを指します。
- 運用資産は、データに対してコードを実行するために作成するオブジェクト (スクリプトやモデルなど) です。
- ツールは、データから洞察を得るために使用するソフトウェアです。以下のツールが Watson Studio サービスに含まれています。
- Data Refinery: データを準備および視覚化します。
- Jupyter notebook エディター: Jupyter notebooks をコーディングします。
- RStudio: R および R Shiny アプリで Jupyter notebooks をコーディングします。
- SPSS Modeler: SPSS アルゴリズムを使用するモデルを介してデータのフローを自動化します。
-
Decision Optimization モデル・ビルダー: ビジネス上の問題を解決するシナリオを最適化します。
その他のプロジェクト・ツールを使用するには、追加のサービスが必要です。 補足のリストと
関連サービスを参照してください。
Watson Studio プロジェクトは、カタログおよびデプロイメント・スペースと完全に統合されています。
- カタログは Watson Knowledge Catalog サービスによって提供されます
- プロジェクトとカタログの間で資産を簡単に移動できます。
- カタログとプロジェクトは、同じタイプのデータ資産をサポートします。
- プロジェクトに追加したカタログ資産にデータ保護ルールが適用されます。
- デプロイメント・スペースは、Watson Machine Learning サービスによって提供されます。
- 資産は分析プロジェクトとデプロイメント・スペースの間で簡単に移動できます。
クイック・リンク
統合サービス
| サービス | 機能 |
|---|---|
| IBM Analytics Engine | 分析ジョブおよび機械学習ジョブを実行するための軽量な専用 Apache Spark クラスターを自動的に起動します。 |
| サービス | 機能 |
|---|---|
| Cognos Dashboard Embedded | プロジェクトで高度な視覚化を使用して、データ内のパターンを識別し、タイムリーかつ効果的な意思決定を行うことができます。 |
| Watson KnowledgeCatalog | データ・ガバナンス・フレームワークによってサポートされる、このセキュアなエンタープライズ・カタログ管理プラットフォームを使用して、キュレートされた資産のカタログを作成します。 |
| Watson Machine Learning | 幅広いツールを使用して、機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイします。 |
互換性のあるデータ・ソース
互換性のあるデータ・ソース・サービスのリストについては、接続タイプを参照してください。