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데이터 패브릭 솔루션 개요
데이터 패브릭 솔루션 개요

데이터 패브릭 솔루션 개요

Cloud Pak for Data에서 데이터 패브릭 솔루션을 구현할 때 데이터 액세스, 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 및 AI 라이프사이클의 관리 문제를 해결할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data 의 데이터 패브릭 솔루션은 데이터 및 AI 라이프사이클을 관리하고 자동화하는 데 필요한 기본 기능을 제공합니다.

데이터 액세스
기존 데이터 아키텍처의 여러 클라우드 및 사내 구축 환경에서 데이터에 액세스합니다.

셀프 서비스 소비
엔터프라이즈에서 카탈로그에 있는 데이터 및 기타 자산을 공유하고 사용합니다.

누적된 지식
공통 비즈니스 어휘를 통해 데이터를 이해합니다. 히스토리, 계보 및 품질 분석을 통해 데이터를 신뢰할 수 있습니다.

협업 혁신
다른 사람과 협업하여 통찰력을 발견합니다. 데이터를 준비하고 데이터를 분석하며 모든 레벨의 경험을 위해 통합 도구 세트를 사용하여 모델을 작성합니다.

통제 및 준수
데이터 개인정보 보호정책을 적용하는 규칙을 정의합니다. 준수를 확인하기 위해 AI 모델의 세부 히스토리를 추적하고 문서화합니다.

통합 라이프사이클
데이터 파이프라인 및 AI 모델의 빌드, 테스트, 배치 및 모니터링을 자동화합니다.

자산의 가치

데이터 패브릭을 사용하면 의미 및 값을 누적하는 자산으로 데이터를 변환할 수 있습니다. 자산은 단순한 데이터 이상입니다. 데이터 소스에 대한 연결을 처음 작성할 때 데이터, 테이블, 스키마 및 데이터 값에 액세스하는 방법에 대한 기본 정보가 있습니다. 프로젝트라고 하는 작업공간에서 이를 가상화, 변환 또는 복제하여 데이터를 수집하는 동안 값을 추가하기 시작합니다.

데이터를 큐레이트할 때 데이터 자산에 메타데이터를 추가합니다. 데이터를 프로파일하여 이를 분류하고 값에 대한 통계를 컴파일합니다. 조직에 대한 데이터의 시맨틱 의미를 설명하는 비즈니스 어휘가 있는 자산이 풍부합니다. 데이터 품질을 분석합니다.

사용자가 프로젝트에서 자산을 사용할 때 자산이 사용되는 방법의 히스토리와 자산 간의 관계를 설명하는 세 번째 레벨의 의미를 작성합니다. 사용자는 노트북 또는 대시보드의 데이터를 분석하거나 기계학습 모델을 교육할 수 있습니다.

사용자는 자산에 정보 (예: 평가 및 검토, 데이터의 시각화, 태그 및 기타 관계) 를 추가할 수도 있습니다.

다음 이미지는 데이터 패브릭에서 데이터 자산이 값을 누적하는 방법을 보여줍니다.

데이터 자산이 값을 누적하는 방법을 표시하는 이미지입니다.

모델도 자산입니다. 모델의 배치 및 입력 데이터, 모델 간 비교, 회사 프로토콜 준수 및 기타 성능 지표를 추적할 수 있습니다.

사용 사례

Cloud Pak for Data as a Service 은 데이터 패브릭 솔루션의 일부로 네 가지 유스 케이스를 제공합니다. 기능 및 도구를 제공하는 하나 이상의 서비스 인스턴스를 작성하여 각 유스 케이스에 표시된 대로 데이터 패브릭을 구현합니다. 일부 서비스는 여러 유스 케이스에 포함되어 있습니다.

4개의 데이터 패브릭 유스 케이스를 표시하는 이미지

유스 케이스는 다른 파트를 빌드하는 동안 팀이 작업을 시작할 수 있도록 데이터 패브릭 솔루션의 일부를 구현하는 방법을 나타냅니다. 유스 케이스로 시작하여 필요에 따라 다른 케이스를 추가할 수 있습니다.

  • 보다 성숙한 데이터 통제 모델이 있는 경우, 데이터 통제 유스 케이스에 설명된 대로 비즈니스 어휘를 설정하여 시작하십시오.
  • 데이터 통합 및 데이터 과학 및 MLOps 유스 케이스에서 설명한 바와 같이, 더 빠른 시간 대 가치를 원하는 경우 데이터 가상화 또는 데이터 과학으로 시작하십시오.
  • 모델이 조직의 목표 및 규정을 준수하는지 확인해야 하는 경우, AI 통제 유스 케이스에 설명된 대로 모델 추적을 시작하십시오.

각 유스 케이스를 탐색하여 수행할 수 있는 작업과 사용할 수 있는 도구에 대해 학습합니다.

데이터 거버넌스

비즈니스 지식을 제공하고 데이터 보호를 정의하는 메타데이터를 기반으로 거버넌스를 구현합니다. 셀프 서비스 카탈로그에 고품질 데이터 자산을 제공합니다. 규제 준수를 위한 데이터 거버넌스의 적용을 자동화합니다.

이 유스 케이스의 서비스: Watson Knowledge Catalog 및 IBM Match 360 with Watson.

데이터 거버넌스를 참조하십시오.

데이터 통합

이동하지 않고 모든 데이터에 대한 액세스를 단순화하고 자동화합니다. 분산된 환경에서 데이터를 조정하여 데이터 소비자에게 즉시 사용 가능한 정보의 네트워크를 생성합니다.

이 유스 케이스의 서비스: Watson Query, DataStage및 Watson Knowledge Catalog.

데이터 통합을 참조하십시오.

AI 거버넌스

모델에서 공정성, 품질 및 설명을 강제하는 자동화된 워크플로우를 사용하여 AI 통제를 운영합니다.

이 유스 케이스의 서비스: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale및 Watson Knowledge Catalog.

AI 통제를 참조하십시오.

데이터 사이언스 및 MLOps

데이터, 빌드, 배치, 모니터 및 모델을 준비하는 자동화된 워크플로우로 데이터 분석 및 모델 작성을 수행합니다.

이 유스 케이스의 서비스: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale및 Watson Knowledge Catalog.

데이터 과학 및 MLOps 유스 케이스를 참조하십시오.

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