Übersicht über die Data Fabric-Lösung

Wenn Sie die Datenstrukturlösung in Cloud Pak for Dataimplementieren, können Sie die Herausforderungen des Datenzugriffs, der Datenqualität, der Datengovernance und der Verwaltung Ihrer Datenlebenszyklen bewältigen.

Die Datenstrukturlösung in Cloud Pak for Data bietet die folgenden Hauptfunktionen für die Verwaltung und Automatisierung Ihrer Datenlebenszyklen:

Datenzugriff

Greifen Sie auf Ihre Daten in mehreren Clouds und lokal in Ihrer vorhandenen Datenarchitektur zu.

Self-Service-Nutzung

Teilen und verwenden Sie Daten und andere Assets aus dem gesamten Unternehmen in Katalogen.

Aufgelaufenes Wissen

Machen Sie sich mit Ihren Daten über ein allgemeines Geschäftsvokabular vertraut. Vertrauen Sie Ihren Daten durch Protokoll-, Abstammungs-und Qualitätsanalyse.

Collaborative Innovation

Arbeiten Sie mit anderen zusammen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Bereiten Sie Daten vor und analysieren Sie sie mit einer Reihe integrierter Tools für alle Erfahrungsstufen.

Governance und Konformität

Definieren Sie Regeln zur Durchsetzung des Datenschutzes.

Einheitlicher Lebenszyklus

Automatisieren Sie das Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von Datenpipelines.

Die folgende Abbildung zeigt, wie das Datenfabric Anwendungsfälle auf der Plattform Cloud Pak for Data (sowohl in der Cloud als auch lokal) unterstützt, indem der Zugriff auf hybride Datenquellen (z. B. Data-Lakehouse, Data-Warehouse, Data-Lake, Datenbank oder Geschäftsanwendung) mit Funktionen in einer einzigen Benutzerschnittstelle integriert wird.

Der Wert von Assets

Mit dem Data Fabric können Sie Daten in Assets umwandeln, die Bedeutung und Wert ansammeln. Assets sind mehr als nur Daten. Wenn Sie zum ersten Mal eine Verbindung zu einer Datenquelle herstellen, erhalten Sie grundlegende Informationen zum Zugriff auf die Daten, Tabellen, Schemas und Datenwerte. Sie beginnen mit der Wertschöpfung, während Sie Daten durch Virtualisierung, Transformation oder Replikation in Arbeitsbereichen, die als Projekte bezeichnet werden, aufnehmen.

Wenn Sie die Daten kuratieren, fügen Sie Ihren Datenassets Metadaten hinzu. Sie erstellen ein Profil der Daten, um sie zu klassifizieren und Statistikdaten zu den Werten zu kompilieren. Sie erweitern Assets mit einem Geschäftsvokabular, das die semantische Bedeutung der Daten für Ihr Unternehmen beschreibt. Sie analysieren die Datenqualität. Die Metadaten, die Sie während der Kuration hinzufügen, gelten als aktive Metadaten, da sie automatisch über Machine Learning-Prozesse generiert werden. Wenn Sie die Kuratierung nach Ihren Datenänderungen erneut ausführen, werden die Metadaten basierend auf der automatisierten Datenanalyse aktualisiert.

Wenn Benutzer die Assets in Projekten verwenden, erstellen sie die dritte Bedeutungsebene, die den Verlauf der Assetverwendung und die Beziehungen zwischen Assets beschreibt. Benutzer können die Daten in Notebooks oder Dashboards analysieren oder Modelle für maschinelles Lernen trainieren.

Benutzer können auch Informationen zu Assets hinzufügen, wie z. B. Bewertungen und Berichte, Visualisierungen der Daten, Tags und andere Beziehungen.

Die folgende Abbildung zeigt, wie Datenassets den Wert in einem Datenfabric kumulieren, indem sie beschreibende Informationen (Datenprofil, Datenqualität und Geschäftsvokabular), Nutzungsinformationen (Aktionen für Daten und Beziehungen) und vom Benutzer hinzugefügte Informationen (Bewertungen und Überprüfungen, Visualisierungen und Beziehungen) zu den Basisinformationen (Datentyp, Format und Schema und Position der Daten) über das Datenasset hinzufügen.

Anwendungsfälle für Data Fabric

Cloud Pak for Data bietet mehrere Anwendungsfälle als Teil der Datenstrukturlösung. Sie implementieren das Data Fabric, wie in jedem Anwendungsfall dargestellt, indem Sie einen oder mehrere Services installieren, die Features und Tools bereitstellen. Einige Services sind in mehreren Anwendungsfällen enthalten.

Anwendungsfälle stellen Möglichkeiten dar, einen Teil der Datenstrukturlösung zu implementieren, damit Ihr Team mit der Arbeit beginnen kann, während Sie andere Teile erstellen. Sie können mit jedem Anwendungsfall beginnen und die anderen nach Bedarf hinzufügen:

• Wenn Sie ein ausgereifteres Datengovernance-Modell haben, beginnen Sie mit der Erstellung Ihres Geschäftsvokabulars, wie im Anwendungsfall 'Datengovernance' beschrieben.
• Wenn Sie eine schnellere Wertschöpfung wünschen, beginnen Sie mit der Datenvirtualisierung oder Datenreplikation, wie im Anwendungsfall Datenintegration beschrieben.
• Wenn Sie sicherstellen müssen, dass Ihre Benutzer und Systeme eine vollständige, vertrauenswürdige und einheitliche Ansicht Ihrer Kundendaten haben, beginnen Sie mit dem Abgleich und der Konsolidierung Ihrer Datensatzdaten in diskreten Entitäten, wie im Anwendungsfall für das Masterdatenmanagement beschrieben.

Untersuchen Sie jeden Anwendungsfall, um zu erfahren, was Sie erreichen können und welche Tools Sie verwenden können.

KI-Anwendungsfälle erstellen und steuern

Wenn Sie Build-und Governance-KI-Anwendungsfälle implementieren, können Sie die Herausforderungen bei der Erstellung von Modellen, KI-Governance und Verwaltung Ihrer KI-Lebenszyklen meistern.

Die Erstellung und Steuerung von KI-Anwendungsfällen in Cloud Pak for Data bieten die folgenden Hauptfunktionen für die Verwaltung und Automatisierung Ihrer KI-Lebenszyklen:

Collaborative Innovation

Arbeiten Sie mit anderen zusammen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Bereiten Sie Daten vor, analysieren Sie Daten und erstellen Sie Modelle mit einer Reihe integrierter Tools für alle Erfahrungsstufen.

Governance und Konformität

Verfolgen und dokumentieren Sie den detaillierten Verlauf von KI-Modellen, um Compliance sicherzustellen.

Einheitlicher Lebenszyklus

Automatisieren Sie das Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von KI-Modellen.

Cloud Pak for Data bietet zwei Anwendungsfälle für die Erstellung und Verwaltung von KI. Sie implementieren jeden Anwendungsfall, indem Sie eine oder mehrere Serviceinstanzen erstellen, die Features und Tools bereitstellen. Einige Services sind in mehreren Anwendungsfällen enthalten.

Sie können mit einem der beiden Anwendungsfälle beginnen und den anderen nach Bedarf hinzufügen:

• Wenn Sie eine schnellere Zeit bis zur Wertschöpfung wünschen, beginnen Sie mit Data-Science, wie im Anwendungsfall für Data Science und MLOps beschrieben.
• Wenn Sie sicherstellen müssen, dass Ihre Modelle den Zielen und Bestimmungen Ihres Unternehmens entsprechen, beginnen Sie mit der Verfolgung Ihrer Modelle, wie im KI-Governance-Anwendungsfall beschrieben.

Untersuchen Sie jeden Anwendungsfall, um zu erfahren, was Sie erreichen können und welche Tools Sie verwenden können.

Weitere Informationen

• Was ist ein Data Fabric?
• Anmeldung zu den Data-Fabric-Testversionen
• Anwendungsfall für Datengovernance
• Anwendungsfall für Datenintegration
• AnwendungsfallMaster Data Management
• KI-Governance-Anwendungsfall
• Anwendungsfall für Data Science und MLOps
• Was ist die Beobachtbarkeit von Daten?
• Lernprogramme für Anwendungsfälle

Übergeordnetes Thema: Übersicht über Cloud Pak for Data as a Service