ユース・ケースのチュートリアル
ユース・ケース・チュートリアルを利用して、 Cloud Pak for Dataを使用してソリューションを実装する方法を示すために結合された 1 つ以上のユース・ケースを体験します。 このチュートリアルは、データ・アクセス、データ品質、データ・ガバナンス、およびデータと AI のライフサイクルの管理に関する課題を解決する必要がある主要な住宅ローン・プロバイダーであるゴールデン・バンクのストーリーに従っています。
データの精製やモデルの作成など、特定のタスクを実行する方法を学習する場合は、 クイック・スタート・チュートリアルを受講することを検討してください。 クイック・スタート・チュートリアルは、特定のタスクまたは一連の関連タスクを実行する方法を素早く学習するのに役立ちます。
ユース・ケース・チュートリアルは、タイプ別に分類されています。
- データ・ファブリックのチュートリアル では、データ・ファブリックのユース・ケースの 1 つを実装する方法を示します。
- AI チュートリアルの作成と管理 では、管理対象環境でモデルを作成、デプロイ、およびモニターする方法を説明します。
データ・ファブリックのチュートリアル
データ・ファブリックは、さまざまなソースからのデータと一連の統合ツールにアクセスするための安全で一貫性のある方法を提供するアーキテクチャーです。これにより、組織は効率的にコラボレーションしてデータを使用し、ビジネスを向上させることができます。
データ・ファブリックの動作を確認するには、このビデオをご覧ください。
このビデオは、この資料の概念とタスクを学習するための視覚的な方法を提供します。
データ・ファブリックは、それぞれが特定の目標を表すユース・ケースに分割されます。 IBM Cloud Pak for Dataでは、サービスによって機能とツールが提供されます。 各ユース・ケースには、1 つ以上のサービス・インスタンスが必要です。 一部のサービスは、複数のユース・ケースに含まれています。
チュートリアルは、ユース・ケース別にグループ化されています。 どのユース・ケースからでも開始できます。 チュートリアルの各グループは、チュートリアルを完了するために必要なリソースを含むサンプル・プロジェクトに基づいています。 リソース・ハブからサンプル・プロジェクトをインポートします。
各チュートリアルのタグは、専門知識のレベル (、 、または )、必要なコーディングの量 ( または )、およびチュートリアルが 1 つ以上の他のチュートリアルの継続であるかどうか () について説明します。
データ統合
データを移動することなく、すべてのデータにアクセスできるようにします。
シナリオ: ゴールデン・バンクは、貸し手が意思決定を行えるように、すべての住宅ローン申込者に関する簡潔なデータ、前処理されたデータ、および最新のデータを提供するデータ・パイプラインを必要としています。
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- データの統合
データの抽出、フィルタリング、結合、および変換を行います。 説明を参照してください
- 外部データの仮想化
外部ソースからのデータ表の仮想化および結合。 説明を参照してください
- データの複製
ソース・データベースとターゲット・データベースの間のほぼリアルタイムの連続レプリケーションをセットアップします。 説明を参照してください
- データ統合による AI パイプラインのオーケストレーション
データを準備し、モデルをトレーニングするエンドツーエンド・パイプラインを作成します。 説明を参照してください
データ・ガバナンス
データを移動することなく、すべてのデータにアクセスできるようにします。
シナリオ: ゴールデン・バンクは、貸し手が意思決定を行えるように、すべての住宅ローン申込者に関する簡潔なデータ、前処理されたデータ、および最新のデータを提供するデータ・パイプラインを必要としています。
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- 高品質データのキュレート
データをエンリッチしてデータ品質分析を実行することで、高品質データ資産を作成します。 説明を参照してください
- データの保護
カタログ内のデータへのアクセスを制御します。 説明を参照してください
- データを推測
データを評価、共有、シェーピング、および分析します。 説明を参照してください
- 仮想化データの管理
仮想化データを強化し、仮想データが確実に保護されるようにします。 説明を参照してください
Master Data Management
データの単一の信頼できる 360 度ビューを提供します。
シナリオ: ゴールデン・バンクは、住宅ローン金利を下げるキャンペーンを実施したいと考えています。 データ・エンジニアは、 IBM Match 360 を使用して、お客様の 360 度ビューのためにデータをセットアップ、マップ、およびモデル化する必要があります。
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- 360 度ビューの構成
顧客の 360 度ビューを作成するために、データをセットアップ、マップ、およびモデル化します。 説明を参照してください
AI チュートリアルの構築と管理
これらの Cloud Pak for Data ユース・ケースでは、AI を構築して管理するためのツールについて説明します。 どのユース・ケースからでも開始できます。 チュートリアルの各グループは、チュートリアルを完了するために必要なリソースを含むサンプル・プロジェクトに基づいています。 リソース・ハブからサンプル・プロジェクトをインポートします。
各チュートリアルのタグは、専門知識のレベル (、 、または )、必要なコーディングの量 ( または )、およびチュートリアルが 1 つ以上の他のチュートリアルの継続であるかどうか () について説明します。
AIガバナンス
AI の構築、運用可能化、管理を行います。
シナリオ: ゴールデン・バンクには、銀行のアプリケーション処理コストを削減するために、顧客が住宅ローンを受ける資格があるかどうかを識別するモデルが必要です。
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- モデルのビルドとデプロイ
モデルをトレーニングし、デプロイメント・スペースにプロモートし、モデルをデプロイします。 説明を参照してください
- モデルの検定と検証
正確度、公平性、および説明性についてモデルを評価します。 説明を参照してください
データ・サイエンスと MLOps
モデルをビルド、デプロイ、およびモニターします。
シナリオ: ゴールデン・バンクは、すべての住宅ローン申請者に関する最新データを提供するデータ・パイプラインを自動化する必要があります。このデータ・パイプラインは、意思決定に使用できます。
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- モデル・モニターを使用して AI パイプラインを調整する
データを準備し、モデルをトレーニングしてからモデルを検証するエンドツーエンド・パイプラインを作成します。 説明を参照してください
- データ統合による AI パイプラインのオーケストレーション
データを変換し、モデルをトレーニングするエンドツーエンド・パイプラインを作成します。 説明を参照してください
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親トピック: 入門