도구 선택
Cloud Pak for Data as a Service의 핵심 서비스는 초보자부터 전문가에 이르기까지 데이터 준비, 분석 및 모델링에 대한 모든 레벨의 경험이 있는 사용자에게 다양한 도구를 제공합니다. 올바른 도구는 가지고 있는 데이터의 유형, 수행하려는 태스크 및 원하는 자동화의 양에 따라 다릅니다.
프로젝트에서 사용하는 도구 및 해당 도구에 필요한 서비스를 보려면 도구 및 서비스 맵을 여십시오.
적절한 도구를 고르려면 이러한 요인을 고려하십시오.
사용자가 가지고 있는 데이터의 유형
- 구분된 파일의 표 형식 데이터 또는 원격 데이터 소스의 관계형 데이터
- 이미지 파일
- 문서의 텍스트 (구조화되지 않은) 데이터
수행해야 하는 태스크 유형
- 데이터 준비: 데이터를 정리하고 쉐이핑하고 시각화하고 구성하며 유효성 검증합니다.
- 데이터 분석: 데이터에서 패턴과 관계를 식별하고 인사이트를 표시합니다.
- 모델 빌드: 모델을 빌드, 훈련, 테스트 및 배치하여 예측을 하거나 의사결정을 최적화합니다.
얼마나 많은 자동화를 원하십니까
- 코드 편집기 도구: 모두 Spark를 사용하여 Python 또는 R로 코드를 작성하는 데 사용합니다.
- 그래픽 빌더 도구: 빌더에서 메뉴 및 끌어서 놓기 기능을 사용하여 시각적으로 프로그램을 프로그램합니다.
- 자동화된 빌더 도구: 제한된 사용자 입력이 필요한 자동 태스크를 구성하는 데 사용합니다.
적절한 도구를 찾으십시오.
표 형식 또는 관계형 데이터용 도구
태스크별 표 형식 또는 관계형 데이터용 도구:
| 도구 | 도구 유형 | 데이터 준비 | 데이터 분석 | 모델 빌드 |
|---|---|---|---|---|
| Jupyter 노트북 편집기 | 코드 편집기 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 연합 학습 | 코드 편집기 | ✓ | ||
| RStudio | 코드 편집기 | ✓ | ✓ | ✓ |
| Data Refinery | 그래픽 빌더 | ✓ | ✓ | |
| 마스킹 플로우 | 자동화된 빌더 | ✓ | ||
| Data Virtualization | 그래픽 빌더 | ✓ | ||
| DataStage | 그래픽 빌더 | ✓ | ||
| Data Replication | 그래픽 빌더 | ✓ | ||
| SPSS Modeler | 그래픽 빌더 | ✓ | ✓ | ✓ |
| Decision Optimization 모델 빌더 | 그래픽 빌더 및 코드 편집기 | ✓ | ✓ | |
| AutoAI | 자동화된 빌더 | ✓ | ✓ | |
| Metadata import | 자동화된 빌더 | ✓ | ||
| 메타데이터 강화 | 자동화된 빌더 | ✓ | ✓ | |
| 데이터 품질 규칙 | 자동화된 빌더 및 코드 편집기 | ✓ | ||
| IBM Match 360 with Watson(베타) | 자동화된 빌더 | ✓ | ||
| 오케스트레이션 파이프라인 | 그래픽 빌더 | ✓ | ✓ | ✓ |
텍스트 데이터용 도구
텍스트 데이터에 대해 작업하는 모델을 빌드하기 위한 도구:
| 도구 | 코드 편집기 | 그래픽 빌더 | 자동화된 빌더 |
|---|---|---|---|
| Jupyter 노트북 편집기 | ✓ | ||
| RStudio | ✓ | ||
| SPSS Modeler | ✓ | ||
| 오케스트레이션 파이프라인 | ✓ |
이미지 데이터용 도구
이미지를 분류하는 모델을 빌드하기 위한 도구:
| 도구 | 코드 편집기 | 그래픽 빌더 | 자동화된 빌더 |
|---|---|---|---|
| Jupyter 노트북 편집기 | ✓ | ||
| RStudio | ✓ | ||
| 오케스트레이션 파이프라인 | ✓ |
도구에 액세스
도구를 사용하려면 해당 도구와 관련된 자산을 작성하거나 해당 도구에 대한 기존 자산을 열어야 합니다. 자산을 작성하려면 새 자산 또는 자산 가져오기 를 클릭한 후 원하는 자산 유형을 선택하십시오. 이 표에는 각 도구에 대해 선택하는 자산 유형이 표시되어 있습니다.
| 사용하려는 도구 | 선택하는 자산 유형 |
|---|---|
| Jupyter 노트북 편집기 | Jupyter 노트북 편집기 |
| Data Refinery | Data Refinery 플로우 |
| 마스킹 플로우 | 마스킹 플로우 |
| DataStage | DataStage 플로우 |
| SPSS Modeler | 모델러 플로우 |
| Decision Optimization 모델 빌더 | Decision Optimization |
| AutoAI | AutoAI 실험 |
| 연합 학습 | 연합 학습 실험 |
| Metadata import | Metadata import |
| 메타데이터 강화 | 메타데이터 강화 |
| 데이터 품질 규칙 | 데이터 품질 규칙 |
| IBM Match 360 with Watson(베타) | 마스터 데이터 구성 |
RStudio로 노트북을 편집하려면 IDE > RStudio 실행을 클릭하십시오.
Jupyter 노트북 편집기
Jupyter 노트북 편집기를 사용하여 코드를 실행하여 데이터를 준비, 시각화 및 분석하거나 모델을 빌드 및 훈련시킬 수 있는 노트북을 작성하십시오.
- 필수 서비스
- watsonx.ai 스튜디오
- 데이터 형식
- 모두
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비하고 분석하거나 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 모두 Spark를 사용하여 Python 또는 R로 코드를 작성하십시오.
- 코드에 서식있는 텍스트와 매체를 포함합니다.
- 원하는 방법으로 모든 유형의 데이터 작업
- 사전 설치 사용 또는 다른 오픈 소스 및 IBM 라이브러리 및 패키지 설치
- 코드 실행 스케줄
- 파일, URL 또는 리소스 허브에서 노트북을 가져옵니다.
- 외부적으로 노트북의 읽기 전용 사본 공유.
- 시작하기
- 노트북을 만들려면 새 자산 > 데이터 및 모델 작업Python 또는 R 노트북 .
- 자세히 알아보기
- 노트북 관련 문서
- 노트북에 대한 동영상
- 샘플 노트북
동영상을 보고 Jupyter 노트북의 기본 사항을 배우세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
Data Refinery
Data Refinery를 사용하여 그래픽 플로우 편집기로 표 형식의 데이터를 준비하고 시각화하십시오. Data Refinery 플로우를 데이터에 대해 일련의 정렬된 오퍼레이션으로 작성한 다음 실행합니다.
- 필수 서비스
- watsonx.ai Studio 또는 IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
- 표 형식: Avro, CSV, JSON, Microsoft Excel (xls및 xlsx 형식. 연결 및 연결된 데이터 자산을 제외한 첫 번째 시트 전용.), Parquet, "sas7bdat" 확장자가 있는 SAS (읽기 전용), TSV (읽기 전용) 또는 구분된 텍스트 데이터 자산
- 관계형: 관계형 데이터 소스의 테이블
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 60개 이상의 오퍼레이션으로 데이터 정리, 쉐이핑, 구성
- 정제된 데이터를 새 데이터 세트로 저장하거나 원래 데이터 업데이트
- 데이터를 유효성 검증하기 위한 데이터 프로파일링
- 코드 오퍼레이션, 함수, 논리 연산자를 사용하여 데이터를 조작하기 위해 대화식 템플리트 사용
- 데이터에 대한 반복 오퍼레이션 스케줄
- 데이터를 분석할 수 있는 방법
- 여러 시각화 차트 내의 패턴, 연결, 관계 식별
- 시작하기
- Data Refinery 플로우를 작성하려면 새 자산 > 데이터 준비 및 시각화를 클릭하십시오.
- 자세히 알아보기
- Data Refinery에 대한 문서
- Data Refinery에 대한 동영상
데이터를 구체화하는 방법을 동영상으로 확인하세요
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Data Replication
데이터를 통합하고 동기화하려면 Data Replication을 사용하십시오. Data Replication은 소스에 대한 영향이 적은 거의 실시간 데이터 전달을 제공합니다.
- 필요한 서비스
Data Replication
- 관련 서비스
IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
Data Replication 일부 유형의 데이터 소스 및 형식에 대한 연결과 함께 작동합니다. 자세한 내용은 지원되는 Data Replication 연결을 참조하세요.
- 인증 정보
Data Replication IBM Cloud 자격 증명을 사용하여 서비스에 연결합니다.
- 시작하기
프로젝트에서 데이터 복제를 시작하려면 새 자산 > 데이터 복제를 클릭합니다.
- 자세히 알아보기
데이터를 복제하는 방법을 동영상으로 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
Data Virtualization
Data Virtualization을 사용하여 다중 데이터 소스를 데이터 소스나 데이터베이스의 단일 자체 밸런싱 콜렉션에 연결.
- 데이터 형식
- 관계형: 관계형 데이터 소스의 테이블
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 다중 데이터 소스에 대한 연결.
- 가상 테이블 작성.
- 시작하기
- 가상 테이블을 만들려면 데이터 > Data virtualization 클릭합니다. 서비스 메뉴에서 가상화 > 가상화 > 테이블을 클릭하십시오.
- 자세히 알아보기
- Data Virtualization 대한 문서
- Data Virtualization 대한 동영상
동영상을 통해 데이터 가상화 방법을 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
DataStage
그래픽 플로우 편집기로 표 형식의 데이터를 준비하고 시각화하려면 DataStage를 사용하십시오. 사용자는 데이터에 대한 순서 지정된 오퍼레이션의 세트로서 DataStage 플로우를 작성하고 실행합니다.
- 필요한 서비스
- DataStage
- 데이터 형식
- 표 형식: Avro, CSV, JSON, Parquet, TSV(읽기 전용) 또는 구분된 텍스트 파일
- 관계형: 관계형 데이터 소스의 테이블
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 고성능 DataStage 병렬 엔진에서 실행할 Orchestrate 코드를 생성하는 그래픽 데이터 상호작용 플로우를 디자인합니다.
- 결합, 퍼넬, 체크섬, 병합, 수정, 중복 제거 및 정렬과 같은 오퍼레이션을 수행합니다.
- 시작하기
- 생성하려면 DataStage 흐름, 클릭 새로운 자산 > 데이터 변환 및 통합. 그만큼 DataStage 타일이 들어있어요 그래픽 빌더 부분.
- 자세히 알아보기
- DataStage 관련 문서
- DataStage 대한 동영상
데이터를 변환하는 방법을 동영상으로 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
SPSS Modeler
SPSS Modeler 를 사용하여 데이터를 준비하고 그래픽 빌더에서 플로우 편집기를 사용하여 모델을 빌드 및 훈련하기 위한 플로우를 작성하십시오.
- 필수 서비스
- watsonx.ai 스튜디오
- 데이터 형식
- 관계형: 관계형 데이터 소스의 테이블
- 표 형식: Excel 파일(.xls 또는 .xlsx), CSV 파일 또는 SPSS 통계 파일(.sav)
- 텍스트: 지원되는 관계형 테이블 또는 파일
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 자동 데이터 준비 기능 사용
- 데이터를 조작하기 위한 SQL문 작성
- 데이터 정리, 쉐이핑, 샘플링, 정렬 및 파생
- 데이터를 분석할 수 있는 방법
- 40개 이상의 그래프로 데이터 시각화
- 텍스트 필드의 자연어 식별
- 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 예측 모델 빌드.
- 40개 이상의 모델링 알고리즘 중에서 선택.
- 자동 모델링 기능 사용
- 시계열 또는 지리공간 데이터 모델링
- 텍스트 데이터 분류
- 텍스트 데이터의 개념 간 관계 식별
- 시작하기
- 생성하려면SPSS Modeler 흐름, 클릭 새 자산 > 시각적 흐름으로 모델 구축 .
- 자세히 알아보기
- SPSS Modeler에 대한 문서
- SPSS Modeler 대한 동영상
동영상을 시청하여 SPSS Modeler 모델을 작성하는 방법을 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
Decision Optimization 모델 빌더(Decision Optimization model builder)
Decision Optimization을 사용하여 Decision Optimization 모델러 또는 Jupyter 노트북에서 최적화 모델을 빌드하고 실행합니다.
- 필수 서비스
- watsonx.ai 스튜디오
- 데이터 형식
- 표 형식: CSV 파일
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 관련 데이터를 시나리오로 가져와서 편집하십시오.
- 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 규범적 의사 결정 최적화 모델을 빌드하십시오.
- Python DOcplex, OPL 또는 자연어 표현식으로 모델을 작성하고 가져오고 편집하십시오.
- 노트북에서 모델을 작성하고 가져오고 편집하십시오.
- 모델을 해결하는 방법
- CPLEX 엔진을 사용하여 의사결정 최적화 모델을 실행하고 해결하십시오.
- 여러 시나리오에 대한 솔루션을 조사하고 비교하십시오.
- 하나 이상의 시나리오에 대한 데이터 및 솔루션을 시각화하도록 테이블, 차트 및 메모를 작성하십시오.
- 시작하기
- 생성하려면Decision Optimization 모델, 클릭 새 자산 > 최적화 문제 해결 , 또는 노트북의 경우 새 자산 > 데이터 및 모델 작업Python 또는 R 노트북 .
- 자세히 알아보기
- Decision Optimization에 대한 문서
- Decision Optimization
Decision Optimization 실험을 구축하는 방법을 동영상으로 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
AutoAI 도구
AutoAI 도구를 사용하여 표 형식 데이터를 자동으로 분석하고 예측 모델링 문제에 맞게 사용자 정의된 후보 모델 파이프라인을 생성하십시오.
- 필수 서비스
- watsonx.ai 런타임
- watsonx.ai 스튜디오
- 데이터 형식
- 표 형식: CSV 파일
- 데이터 크기
- 모델 유형에 따라 다릅니다. 세부사항은 AutoAI 개요 를 참조하십시오.
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 데이터를 자동으로 변환합니다 (예: 결측값 대치 및 텍스트를 스칼라 값으로 변환).
- 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 이진 분류, 다중 클래스 분류 또는 회귀 모델을 훈련합니다.
- AutoAI 훈련 스테이지 시퀀스를 보여주는 트리 인포그래픽을 봅니다.
- 교차 유효성 검증 점수로 순위가 매겨진 모델 파이프라인의 리더보드를 생성합니다.
- 파이프라인을 모델로 저장합니다.
- 시작하기
- 생성하려면AutoAI 실험, 클릭 새 자산 > 기계 학습 모델 자동 구축 .
- 자세히 알아보기
- AutoAI에 대한 문서
- AutoAI 대한 동영상
동영상을 통해 AutoAI 실험을 구축하는 방법을 알아보세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
연합 학습
분산 데이터를 사용하여 공통 모델을 훈련시키려면 연합 학습 도구를 사용하십시오. 데이터는 결합되거나 공유되지 않으므로 데이터 무결성을 유지하는 동시에 모든 참여 당사자에게 집계된 데이터를 기반으로 하는 모델을 제공합니다.
- 필수 서비스
- watsonx.ai 스튜디오
- watsonx.ai 런타임
- 데이터 형식
- 모두
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 훈련 프레임워크를 선택합니다.
- 공통 모델을 구성합니다.
- 공통 모델을 훈련하기 위한 파일을 구성합니다.
- 원격 당사자가 해당 데이터를 훈련합니다.
- 공통 모델을 배치합니다.
- 시작하기
- 실험을 만들려면 새 자산 > 분산 데이터에 대한 모델 학습 .
- 자세히 알아보기
- Federated Learning에 대한 문서
- 연합 학습에 대한 비디오
연합 학습 실험을 구축하는 방법을 알아보려면 비디오를 시청하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
Metadata import
데이터 자산에 대한 기술 및 프로세스 메타데이터를 자동으로 발견하고 프로젝트 또는 카탈로그로 가져오려면 메타데이터 가져오기 도구를 사용하십시오.
- 필요한 서비스
- IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
- 모두
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 연결로부터 데이터 소스로 데이터 자산을 가져옵니다.
- 시작하기
- 메타데이터를 가져오려면 새 자산 > 데이터 자산에 대한 메타데이터 가져오기.
- 자세히 알아보기
- 메타데이터 가져오기에 대한 문서
- IBM Knowledge Catalog에 대한 비디오
동영상에서 에셋 메타데이터 가져오기 방법을 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
메타데이터 강화
메타데이터 인리치먼트 도구를 사용하여 데이터 자산을 자동으로 프로파일링하고 프로젝트의 데이터 품질을 분석합니다.
- 필요한 서비스
- IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
- 관계형 및 구조화: 관계형 및 비관계형 데이터 소스의 테이블 및 파일
- 표 형식: Avro, CSV 또는 Parquet 파일
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 데이터를 준비하고 분석할 수 있는 방법
- 프로젝트의 데이터 자산 선택 세트를 프로파일링하고 분석합니다.
- 시작하기
- 데이터를 보강하려면 새 자산 > 메타데이터로 데이터 자산 강화.
- 자세히 알아보기
- 메타데이터 강화에 대한 문서
- IBM Knowledge Catalog에 대한 비디오
데이터 자산을 보강하는 방법을 동영상으로 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
데이터 품질 규칙
데이터 품질 도구를 사용하여 프로젝트의 데이터 품질을 분석하는 규칙을 작성하십시오.
- 필요한 서비스
- IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
- 관계형 및 구조화: 관계형 및 비관계형 데이터 소스의 테이블 및 파일
- 표 형식: Avro, CSV 또는 Parquet 파일
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 데이터를 준비하고 분석할 수 있는 방법
- 프로젝트에서 선택된 데이터 자산 세트의 품질을 분석합니다.
- 시작하기
- 데이터 품질 규칙을 생성하려면 새로운 자산 > 데이터 품질 측정 및 모니터링.
- 자세히 알아보기
- 데이터 품질 규칙에 대한 문서
IBM Match 360 with Watson
IBM Match 360 with Watson을 사용하여 고객의 디지털 트윈을 표시하는 마스터 데이터 엔티티를 작성합니다. 데이터를 모델링 및 맵핑한 다음 일치 알고리즘을 실행하여 마스터 데이터 엔티티를 작성합니다. 조직의 요구사항을 충족하도록 일치하는 알고리즘을 사용자 정의하고 조정하십시오.
- 필수 서비스
- IBM Match 360 with Watson IBM Knowledge Catalog
- 데이터 크기
- 최대 1,000,000개의 레코드(베타 릴리스 플랜의 경우)
- 데이터를 준비할 수 있는 방법
- 사용자 조직의 소스에서 데이터 모델링 및 맵핑합니다.
- 사용자 정의 가능한 일치 알고리즘을 실행하여 마스터 데이터 엔티티를 작성합니다.
- 마스터 데이터 엔티티와 연관된 레코드를 보고 편집합니다.
- 시작하기
- 생성하려면 IBM Match 360 구성 자산, 클릭 새 자산 > 데이터를 360도 뷰로 통합.
- 자세히 알아보기
- Documentation about IBM Match 360 with Watson
- IBM Match 360 대한 동영상
동영상을 통해 IBM Match 360 사용 방법 알아보기
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RStudio IDE
RStudio IDE를 사용하여 데이터를 분석하거나 R 코드를 작성하여 Shiny 애플리케이션을 작성하십시오.
- 필요한 서비스
- watsonx.ai 스튜디오
- 데이터 형식
- 모두
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 데이터를 준비하고 분석하며 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 코드를 R에 작성합니다.
- Shiny 앱을 작성합니다.
- 오픈 소스 라이브러리와 패키지를 사용합니다.
- 코드에 서식있는 텍스트와 매체를 포함합니다.
- 데이터를 준비합니다.
- 데이터를 시각화합니다.
- 데이터에서 인사이트를 발견합니다.
- 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 모델을 빌드하고 훈련합니다.
- Git 저장소에 Shiny 앱을 공유합니다.
- 시작하기
- RStudio 사용하려면, IDE 실행 > RStudio 클릭합니다.
- 자세히 알아보기
- RStudio에 대한 문서
- RStudio에 대한 동영상
RStudio 개요를 동영상으로 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
마스킹 플로우
마스킹된 사본 또는 마스크된 데이터 서브세트를 카탈로그에서 준비하려면 마스킹 플로우 도구를 사용하십시오. 데이터는 데이터 보호 규칙으로 고급 마스킹 옵션을 사용하여 익명화됩니다.
- 필요한 서비스
- IBM Knowledge Catalog
- 데이터 형식
- 관계형: 관계형 데이터 소스의 테이블
- 데이터 크기
- 모든 크기
- 데이터를 준비하고 분석하거나 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 관리되는 카탈로그에서 프로젝트로 데이터 자산을 가져옵니다.
- 마스킹 플로우 작업 정의를 작성하여 데이터 보호 규칙으로 마스킹할 데이터를 지정합니다.
- 복사된 데이터의 크기를 줄이도록 선택적으로 데이터를 서브세트 처리합니다.
- 마스킹 플로우 작업을 실행하여 마스킹된 사본을 대상 데이터베이스 연결로 로드합니다.
- 시작하기
- IBM Knowledge Catalog 의 전제조건 단계가 완료되었는지확인하십시오. 데이터를 개인화하려면 다음 태스크 중 하나를 수행하십시오.
- 딸깍 하는 소리 새 자산 > 데이터 복사 및 마스크.
- 개별 데이터 자산에 대한 메뉴 옵션을 클릭하여 해당 자산을 직접 마스킹하십시오.
동영상에서 마스킹 플로우를 만드는 방법을 확인하세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
오케스트레이션 파이프라인
파이프라인 캔버스 편집기를 사용하여 데이터를 준비, 시각화 및 분석하거나 모델을 빌드 및 훈련하기 위한 플로우를 작성하십시오.
- 데이터 형식
- 모두
- 데이터 크기
- 모두
- 데이터를 준비하고 분석하거나 모델을 빌드할 수 있는 방법
- 각각 자체 로그를 포함하는 다양한 노드를 사용하십시오.
- 노트북을 플로우에 통합하여 Python 또는 R 코드를 실행하십시오.
- 원하는 방법으로 모든 유형의 데이터 작업
- 플로우의 실행을 스케줄하십시오.
- 마운트된 PVC, 프로젝트에서 데이터를 가져오거나 Github에서 데이터를 수집하십시오.
- Python 코드를 사용하여 사용자 정의 구성요소를 작성하십시오.
- 원하는 데이터 품질을 모니터하도록 파이프라인을 조건화하십시오.
- 플로우의 상태를 최신 상태로 유지하기 위해 이메일 또는 메시지를 발송하려면 웹훅을 사용하십시오.
- 시작하기
- 새로운 파이프라인을 생성하려면, 신규 자산 > 모델 수명 주기 자동화를 클릭합니다.
- 자세히 알아보기
- 오케스트레이션 파이프라인에 대한 문서
- 오케스트레이션 파이프라인에 대한 동영상
동영상을 보고 파이프라인을 만드는 방법을 알아보세요
이 동영상은 이 설명서의 개념과 작업을 시각적으로 학습할 수 있는 방법을 제공합니다.
데이터 시각화
데이터 시각화를 사용하여 데이터에서 인사이트를 발견합니다. 시각화를 사용하여 다른 관점에서 데이터를 탐색함으로써 해당 데이터 내에서 패턴, 연결 및 관계를 식별하고 대량의 정보를 빠르게 이해할 수 있습니다.
- 데이터 형식
- 표 형식: Avro, CSV, JSON, Parquet, TSV, SAV, Microsoft Excel .xls 및 .xlsx 파일, SAS, 구분된 텍스트 파일 및 연결된 데이터. 지원되는 데이터 원본에 대한 자세한 정보는 커넥터를 참조하십시오.
- 데이터 크기
- 제한 없음
- 시작하기
- 시각화를 작성하려면 프로젝트의 자산 유형 목록에서 데이터 자산 을 클릭하고 데이터 자산을 선택하십시오. 시각화 탭을 클릭하고 차트 유형을 선택합니다.
- 자세히 알아보기
- 데이터 시각화
상위 주제: 프로젝트
