카탈로그를 사용하여 데이터 및 기타 자산을 쉽게 찾고 공유할 수 있습니다. 카탈로그는 사용자 조직의 비공개 커뮤니티와 유사합니다. 이는 데이터 자산, 모델, 기타 유형의 자산 및 자산을 사용해야 하는 사용자와 같은 여러 데이터 과학 프로젝트에 대한 자원을 구성하는 방법입니다.
필요한 서비스
IBM Knowledge Catalog 또는 IBM watsonx.ai Studio
제한: watsonx.ai Studio는 있지만 IBM Knowledge Catalog 없는 경우, 카탈로그는 1개로 제한됩니다. 카탈로그는 50개이하의 자산과 50개이하의 협업자로 제한됩니다.
IBM Knowledge Catalog에 대해 알아보려면 이 짧은 비디오를 시청하십시오.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
다음과 같은 방법으로 데이터 거버넌스 및 AI 거버넌스에 카탈로그를 사용할 수 있습니다.
사용자의 ID및 기타 기준에 따라 카탈로그의 데이터 또는 마스크 데이터에 대한 액세스를 거부하는 데이터 보호 규칙으로 데이터를 통제할 수 있습니다.
기능 상점 역할을 하는 카탈로그의 기능과 데이터 자원을 공유할 수 있습니다.
모델 재고 역할을 하는 카탈로그에서 AI 모델을 추적하고 통제할 수 있습니다.
MANTA Automated Data Lineage 및 계보 기능을 활성화한 경우, 데이터의 출처와 데이터 이동 또는 변환 방법을 파악하려면 카탈로그 페이지에서 계보 보기 버튼을 클릭합니다. 자세한 내용은 데이터 계보 및 데이터 계보 활성화를 참조하세요.
카탈로그에 액세스하려면 협업자로 추가되어야 합니다. 카탈로그를 보려면 탐색 메뉴로 이동하여 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기를 선택하십시오. 작성된 이름 또는 날짜별로 카탈로그를 정렬할 수 있습니다.
카탈로그를 사용할 수 있는 방법은 카탈로그 내에서의 역할에 따라 다릅니다. 다른 카탈로그에서 다른 역할을 가질 수 있습니다. 역할을 보려면 카탈로그의 액세스 제어 탭으로 이동하여 사용자 이름을 찾으십시오.
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.
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.
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Data virtualization
Where you virtualize data.
> Data > Data virtualization
Master data
Where you consolidate data into a 360 degree view.
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