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データ・ファブリック・ソリューションの概要
データ・ファブリック・ソリューションの概要

データ・ファブリック・ソリューションの概要

Cloud Pak for Dataにデータ・ファブリック・ソリューションを実装すると、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できます。

Cloud Pak for Data のデータ・ファブリック・ソリューションは、データと AI のライフサイクルを管理および自動化するための以下の主要な機能を提供します。

データ・アクセス
既存のデータ・アーキテクチャー内の複数のクラウドとオンプレミスのデータにアクセスします。

セルフサービス使用量
カタログ内の企業全体のデータやその他の資産を共有して使用します。

蓄積された知識
一般的なビジネス・ボキャブラリーを通じてデータを理解します。 履歴、リネージュ、品質分析を通じてデータを信頼します。

コラボレーションによるイノベーション
他者とコラボレーションして洞察を発見します。 あらゆるレベルのエクスペリエンスに対応した一連の統合ツールを使用して、データを準備し、データを分析し、モデルを構築します。

データ・ガバナンス、セキュリティー、およびコンプライアンス
プラットフォーム全体で統一されたデータ・プライバシーを自動的に適用します。

統合ライフサイクル
データ・パイプラインと AI モデルの作成、テスト、デプロイ、およびモニターを自動化します。

資産の価値

データ・ファブリックを使用すると、意味と価値を蓄積する資産にデータを変換できます。 資産は単なるデータではありません。 データ・ソースへの接続を初めて作成するときには、データ、表、スキーマ、およびデータ値にアクセスする方法に関する基本情報があります。 プロジェクトと呼ばれるワークスペースでデータを仮想化、変換、または複製することにより、データの取り込み中に値の追加を開始します。

データをキュレートするときに、データ資産にメタデータを追加します。 データのプロファイルを作成して分類し、値に関する統計を収集します。 組織のデータのセマンティック上の意味を記述するビジネス用語で資産をエンリッチします。 データ品質を分析します。 資産をカタログに公開して組織と共有すると、どのユーザーがどのデータにアクセスできるかを制御するために作成するルールによって資産が自動的に保護されます。

ユーザーがカタログでデータ資産を見つけ、プロジェクトでその資産を使用すると、資産の使用方法、データのリネージュ、および資産間の関係の履歴を記述する第 3 レベルの意味が作成されます。 ユーザーは、顧客の 360 ビューにデータを統合したり、ノートブックやダッシュボードでデータを分析したり、機械学習モデルをトレーニングしたりすることができます。

次の図は、データ・ファブリックによってデータ資産の価値がどのように向上するかを示しています。

データ資産がどのように価値を蓄積するかを示す画像

モデルも資産です。 モデルのデプロイメントと入力データ、モデル間の比較、および企業プロトコルへの準拠を追跡できます。

ユース・ケース

Cloud Pak for Data as a Service は、データ・ファブリック・ソリューションの一部として 4 つのユース・ケースを提供します。 フィーチャーおよびツールを提供する 1 つ以上のサービス・インスタンスを作成することにより、各ユース・ケースで表されるようにデータ・ファブリックを実装します。 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。

4 つのデータ・ファブリックのユース・ケースを示す画像

ユース・ケースは、データ・ファブリック・ソリューションの一部を実装する方法を表します。これにより、チームは他のパーツを作成しながら作業を開始できます。 任意のユース・ケースから開始し、必要に応じて他のユース・ケースを追加することができます。

  • より成熟したガバナンス・モデルがある場合は、データ・ガバナンスおよびプライバシーのユース・ケースで説明されているように、ガバナンス基盤を構築することから始めます。
  • 価値実現までの時間を短縮したい場合は、マルチクラウド・データ統合および MLOps and trustworthy AI ユース・ケースで説明されているように、データ仮想化またはデータ・サイエンスから開始します。
  • 顧客中心の変革に重点を置いている場合は、顧客 360 のユース・ケースで説明されているように、顧客データの統合を開始します。

それぞれのユース・ケースを検討して、達成できることと使用できるツールについて学習します。

Multicloud data integration

データを移動することなく、すべてのデータへのアクセスを簡素化および自動化します。 分散ランドスケープ全体のデータを調整して、データ・コンシューマーがすぐに使用できる情報のネットワークを作成します。

このユース・ケースのサービス: Watson Query、 DataStage、および Watson Knowledge Catalog。

Multicloud data integrationを参照してください。

Data governance and privacy

ビジネスに関する知識を提供し、データ保護を定義するメタデータに基づいてガバナンスを実装します。 セルフサービス・カタログで高品質のデータ資産を提供します。 規制準拠のためのデータ・ガバナンスの適用を自動化します。

このユース・ケースのサービス: Watson Knowledge Catalog。

Data governance and privacyを参照してください。

Customer 360

AI 主導の洞察によって強化された顧客の包括的なビューを作成して、よりスマートな顧客対話を実現します。

このユース・ケースのサービス: IBM Match 360 with Watson および Watson Knowledge Catalog。

Customer 360を参照してください。

MLOps and trustworthy AI

モデルの公平性、品質、説明可能性を強化する、自動化され、管理されたワークフローを使用して AI を構築し、運用可能にします。

このユース・ケースのサービス: Watson Studio、 Watson Machine Learning、 Watson OpenScale、および Watson Knowledge Catalog。

MLOps and trustworthy AIを参照してください。

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親トピック: Cloud Pak for Data as a Service