Visión general de solución de entramado de datos
Cuando implemente la solución de entramado de datos en Cloud Pak for Data, puede resolver los retos del acceso a datos, la calidad de los datos, el gobierno de datos y la gestión de los ciclos de vida de datos e IA.
La solución de entramado de datos en Cloud Pak for Data proporciona estas prestaciones principales para gestionar y automatizar los ciclos de vida de datos e IA:
- Acceso a los datos
- Acceda a sus datos a través de varias nubes y en local en su arquitectura de datos existente.
- Consumo de autoservicio
- Compartir y utilizar datos y otros activos de toda la empresa en catálogos.
- Conocimientos acumulados
- Comprenda sus datos a través de un vocabulario empresarial común. Confíe en sus datos a través del historial, el linaje y el análisis de calidad.
- Innovación colaborativa
- Colabore con otros para descubrir información de valor. Prepare datos, analice datos y cree modelos con un conjunto de herramientas integradas para todos los niveles de experiencia.
- Gobierno y conformidad
- Defina reglas para imponer la privacidad de los datos. Realice un seguimiento y documente el historial detallado de los modelos de IA para garantizar la conformidad.
- Ciclo de vida unificado
- Automatice la creación, las pruebas, el despliegue y la supervisión de interconexiones de datos y modelos de IA.
El valor de los activos
Con el entramado de datos, puede transformar los datos en activos que acumulen significado y valor. Los activos son algo más que datos. Cuando crea por primera vez una conexión con un origen de datos, tiene información básica sobre cómo acceder a los datos, las tablas, los esquemas y los valores de datos. Puede empezar a añadir valor mientras ingiere datos virtualizándolos, transformándolos o replicándolos en espacios de trabajo denominados proyectos.
Cuando se conservan los datos, se añaden metadatos a los activos de datos. Los datos se perfilan para clasificarlos y compilar estadísticas sobre los valores. Enriquece los activos con vocabulario de negocio que describe el significado semántico de los datos para su organización. Analiza la calidad de los datos. Los metadatos que añada durante la ordenación se consideran metadatos activos, porque se generan automáticamente mediante procesos de aprendizaje automático. Cuando vuelve a ejecutar la ordenación después de que los datos cambien, los metadatos se actualizan basándose en el análisis de datos automatizado.
A medida que los usuarios utilizan los activos en proyectos, crean el tercer nivel de significado que describe el historial de cómo se utiliza el activo y las relaciones entre activos. Los usuarios pueden analizar los datos en cuadernos o paneles de control, o entrenar modelos de aprendizaje automático.
Los usuarios también pueden añadir información a activos como, por ejemplo, evaluaciones y revisiones, visualizaciones de los datos, etiquetas y otras relaciones.
La imagen siguiente muestra cómo los activos de datos acumulan valor en un entramado de datos.
Los modelos también son activos. Puede realizar un seguimiento de los despliegues y los datos de entrada para el modelo, las comparaciones entre modelos, la conformidad con los protocolos corporativos y otras métricas de rendimiento.
Casos de uso
Cloud Pak for Data as a Service proporciona cuatro casos de uso como partes de la solución de entramado de datos. Puede implementar el entramado de datos tal como se representa en cada caso de uso creando una o más instancias de servicio que proporcionan características y herramientas. Algunos servicios se incluyen en varios casos de uso.
Los casos de uso representan formas de implementar parte de la solución de entramado de datos para que los equipos puedan empezar a trabajar mientras crea otras partes. Puede empezar con cualquier caso de uso y añadir los demás según sea necesario:
- Si tiene un modelo de gobierno de datos más maduro, empiece estableciendo su vocabulario empresarial, tal como se describe en el caso de uso de gobierno de datos.
- Si desea un tiempo de generación de valor más rápido, empiece con la virtualización de datos o la ciencia de datos, tal como se describe en los casos de uso de Integración de datos y Ciencia de datos y MLOps.
- Si necesita asegurarse de que los modelos cumplen los objetivos y las normativas de su organización, empiece a realizar el seguimiento de los modelos, tal como se describe en el caso de uso de gobierno de IA.
Explore cada caso de uso para obtener información sobre lo que puede lograr y las herramientas que puede utilizar.
Gobierno de datos
Implemente el gobierno basado en metadatos que proporcionan conocimientos empresariales y definen la protección de datos. Proporcione activos de datos de alta calidad en catálogos de autoservicio. Automatice la aplicación del gobierno de datos para la conformidad normativa.
Servicios para este caso de uso: Watson Knowledge Catalog e IBM Match 360 with Watson.
Consulte Caso de uso de gobierno de datos.
Integración de datos
Simplifique y automatice el acceso a todos sus datos, sin moverlos. Orquesta los datos en un entorno distribuido para crear una red de información disponible al instante para los consumidores de datos.
Servicios para este caso de uso: Watson Query, DataStagey Watson Knowledge Catalog.
Consulte Caso de uso de integración de datos.
Ciencia de datos y MLOps
Operacionalice el análisis de datos y la creación de modelos con un flujo de trabajo automatizado que prepara datos, compila, despliega, supervisa y vuelve a entrenar modelos.
Servicios para este caso de uso: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScaley Watson Knowledge Catalog.
Consulte Caso de uso de Data Science y MLOps.
Gobierno de IA
Operacionalice el gobierno de IA con un flujo de trabajo automatizado que aplique equidad, calidad y explicabilidad en sus modelos.
Servicios para este caso de uso: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScaley Watson Knowledge Catalog.