Translation not up to date
Veri yöneltme yapısı çözümüne genel bakış
Cloud Pak for Dataüzerinde veri yöneltme yapısı çözümünü uyguladığınızda, veri erişimi, veri kalitesi, veri yönetişimi ve veri ve yapay zeka yaşam çevrimlerini yönetme zorluklarını çözebilirsiniz.
Cloud Pak for Data üzerindeki veri yöneltme yapısı çözümü, veri ve yapay zeka yaşam çevrimlerini yönetmek ve otomatikleştirmek için aşağıdaki temel yetenekleri sağlar:
- Veri Erişimi
- Var olan veri mimarinizde birden çok bulut ve şirket içi verilerinize erişin.
- Kendi kendine hizmet tüketimi
- Kataloglarda kuruluş genelinde verileri ve diğer varlıkları paylaşın ve kullanın.
- Toplanan bilgi
- Ortak bir iş söz varlığı aracılığıyla verilerinizi anlayın. Geçmiş, köken ve kalite analizi aracılığıyla verilerinize güvenin.
- İşbirliğine dayalı inovasyon
- Öngörüleri keşfetmek için başkalarıyla işbirliği yapın. Tüm deneyim düzeyleri için bir dizi bütünleştirilmiş araçla verileri hazırlayın, verileri analiz edin ve modeller oluşturun.
- Yönetişim ve uyumluluk
- Veri gizliliğini uygulamak için kuralları tanımlayın. Uyumluluğu sağlamak için yapay zeka modellerinin ayrıntılı geçmişini izleyin ve belgeleyin.
- Birleşik yaşam çevrimi
- Veri hatlarının ve yapay zeka modellerinin oluşturulmasını, test edilmesini, devreye alınmasını ve izlenmesini otomatikleştirin.
Aşağıdaki şekilde, veri yöneltme yapısının, tek bir kullanıcı arabirimi deneyimindeki yeteneklerle hibrit veri kaynaklarına erişimi bütünleştirerek Cloud Pak for Data platformunda kullanım senaryolarını nasıl desteklediği gösterilmektedir.
Varlıkların değeri
Veri yöneltme yapısıyla, verileri anlam ve değer biriken varlıklara dönüştürebilirsiniz. Varlıklar, verilerden daha fazladır. Bir veri kaynağına ilk kez bağlantı oluşturduğunuzda, verilere, tablolara, şemalara ve veri değerlerine nasıl erişileceğine ilişkin temel bilgilere sahip olmanız gerekir. Verileri işlerken, proje adı verilen çalışma alanlarında sanallaştırarak, dönüştürerek ya da eşleyerek değer eklemeye başlarsınız.
Verileri iyileştirdiğinizde, veri varlıklarınıza meta veri eklersiniz. Verileri sınıflandırmak ve değerlerle ilgili istatistikleri derlemek için verilerin tanıtımını oluşturmanız gerekir. Kuruluşunuz için verilerin anlamsal anlamını açıklayan iş sözlüğüyle varlıkları zenginleştirdiniz. Veri kalitesini analiz edebilirsiniz. Curation sırasında eklediğiniz meta veriler, otomatik olarak makine öğrenimi süreçleri aracılığıyla oluşturulduğundan etkin meta veriler olarak kabul edilir. Verileriniz değiştikten sonra düzenlemeyi yeniden çalıştırdığınızda, meta veriler otomatikleştirilmiş veri analizine dayalı olarak güncellenir.
Kullanıcılar projelerdeki varlıkları kullandıkça, varlığın nasıl kullanıldığına ve varlıklar arasındaki ilişkilere ilişkin geçmişi açıklayan üçüncü bir anlam düzeyi oluşturur. Kullanıcılar, dizüstü bilgisayarlardaki ya da gösterge panolarındaki verileri analiz edebilir ya da makine öğrenimi modellerini eğitebilir.
Kullanıcılar ayrıca, derecelendirmeler ve incelemeler, verilerin görselleştirmeleri, etiketler ve diğer ilişkiler gibi varlıklara bilgi ekleyebilir.
Aşağıdaki resim, veri varlıklarının bir veri yöneltme yapısında nasıl değer biriktirdiğini gösterir.
Modeller de varlıktır. Model için devreye alımları ve giriş verilerini, modeller arasındaki karşılaştırmaları, kurumsal iletişim kurallarıyla uyumluluğu ve diğer performans ölçümlerini izleyebilirsiniz.
Kullanım senaryoları
Cloud Pak for Data as a Service , veri yöneltme yapısı çözümünün parçaları olarak dört kullanım senaryosu sağlar. Özellik ve araç sağlayan bir ya da daha fazla hizmet eşgörünümü oluşturarak, her kullanım senaryoda gösterildiği gibi veri yöneltme yapısını uygulayabilirsiniz. Bazı hizmetler birden çok kullanım senaryolarında yer alır.
Kullanım senaryoları, siz diğer parçaları oluştururken ekiplerinizin çalışmaya başlayabilmesi için veri yöneltme yapısı çözümünün bir parçasını uygulama yollarını temsil eder. Herhangi bir kullanım senaryosıyla başlayabilir ve diğerlerini gereksinim duyduğunuz şekilde ekleyebilirsiniz:
- Daha olgun bir veri yönetişimi modeline sahipseniz, Veri yönetişimi kullanım senaryounda açıklandığı gibi, iş söz varlığının oluşturulmasıyla başlayın.
- Daha kısa değer elde etme süresi istiyorsanız, Veri bütünleştirme ve Veri Bilimi ve MLOps kullanım senaryolarında açıklandığı gibi veri sanallaştırma veya veri bilimi ile başlayın.
- Modellerinizin kuruluşunuzun hedefleri ve düzenlemeleriyle uyumlu olduğundan emin olmanız gerekiyorsa, yapay zeka yönetişimi kullanım senaryolarında açıklandığı gibi modellerinizi izlemeye başlayın.
Neleri gerçekleştirebileceğinizi ve kullanabileceğiniz araçları öğrenmek için her bir kullanım senaryounu keşfedin.
Veri yönetişimi
İş bilgisi sağlayan ve veri korumasını tanımlayan meta verilere dayalı yönetişimi uygulayın. Kendi kendine hizmet kataloglarında yüksek kaliteli veri varlıkları sağlayın. Mevzuata uygunluk için veri yönetişiminin uygulanmasını otomatikleştirin.
Bu kullanım senaryosu için hizmetler: Watson Knowledge Catalog ve IBM Match 360 with Watson.
Veri bütünleştirme
Taşımadan tüm verilerinize erişimi basitleştirin ve otomatikleştirin. Veri tüketicileri için anında kullanılabilir bilgi ağı oluşturmak üzere dağınık bir ortamda verileri koordine eder.
Bu kullanım senaryosu için hizmetler: Watson Query, DataStageve Watson Knowledge Catalog.
Veri Bilimi ve MLOps
Veri hazırlayan, oluşturan, devreye alan, izleyen ve yeniden eğitin modelleri hazırlayan otomatikleştirilmiş bir iş akışıyla veri analizini ve model oluşturmayı operasyonel hale getirir.
Bu kullanım senaryosu için hizmetler: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScaleve Watson Knowledge Catalog.
Yapay zeka yönetişimi
Modellerinizdeki adaleti, kaliteyi ve açıklanabilirliği uygulayan otomatikleştirilmiş bir iş akışıyla yapay zeka yönetişimini operasyonel hale getirme.
Bu kullanım senaryosu için hizmetler: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScaleve Watson Knowledge Catalog.
Daha fazla bilgi
- Veri yöneltme yapısı denemeleri için kaydolma
- Veri yönetişimi kullanım senaryosu
- Veri bütünleştirme kullanım senaryosu
- Yapay zeka yönetişimi kullanım senaryosu
- Veri Bilimi ve MLOps kullanım senaryosu
- Veri yöneltme yapısı eğitmenleri
- Veri yöneltme yapısı nedir?
Üst konu: Cloud Pak for Data as a Serviceürününe genel bakış