Novedades

Modelos Java de Decision Optimization

20 de septiembre de 2023

Los modelos Java de Decision Optimization ahora se pueden desplegar en Watson Machine Learning. Utilizando la API de trabajador de Java, puede crear modelos de optimización con las API de Java de OPL, CPLEX y CP Optimizer. Ahora puede crear fácilmente los modelos localmente, empaquetarlos y desplegarlos en Watson Machine Learning utilizando el contenedor modelo que se proporciona en el trabajador de Java GitHubpúblico. Para obtener más información, consulte Despliegue de modelos Java para Decision Optimization.

Recordatorio: la creación de perfiles de Watson Knowledge Catalog de datos no estructurados dejará de mantenerse

08 de septiembre de 2023

La creación de perfiles de activos de datos no estructurados ya no estará soportada a partir del 10 de octubre de 2023.

Desuso de comentarios en cuadernos

31 de agosto de 2023

A partir de hoy no es posible añadir comentarios a un cuaderno desde la barra de acciones del cuaderno. Se han eliminado los comentarios existentes.

Utilizar nueva variable de entorno en DataStage

28 de agosto de 2023

Ahora puede añadir la variable de entorno APT_SHOW_METRICS a los parámetros de flujo de los flujos de DataStage .

Búsqueda rápida de catálogos con clasificación de nombres y fechas

24 de agosto de 2023

Ahora puede encontrar catálogos ordenando la lista de catálogos en la página Ver todos los catálogos por nombre o fecha de creación. Pulse en la cabecera Nombre para ordenar los catálogos alfabéticamente por nombre. Pulse en la cabecera Fecha de creación para ordenar los catálogos por fechas ascendentes o descendentes.

La calidad de los datos de un vistazo en Watson Knowledge Catalog

22 de agosto de 2023

La información de calidad de datos tiene un nuevo hogar. Para cada activo de datos de un catálogo o proyecto, una página Calidad de datos se llena con información de calidad procedente de comprobaciones de calidad de datos predefinidas y reglas de calidad de datos. Puede ver las dimensiones de calidad de datos aplicables y los resultados de comprobaciones de calidad individuales. Puede detallar más en los resultados de cada comprobación o incluso en los resultados de cada columna.

Para obtener más información, consulte Calidad de datos.

Hay información similar disponible en los resultados de enriquecimiento de metadatos.

Todos los análisis de calidad de datos se ejecutan ahora en el contexto del enriquecimiento de metadatos o de las reglas de calidad de datos. Cuando ejecuta el perfilado desde la página Perfil en un proyecto o un catálogo, la calidad de los datos ya no se analiza y no se generan puntuaciones de calidad de datos.

Mejoras de memoria caché adicionales disponibles para Watson Pipelines

21 de agosto de 2023

Hay más opciones disponibles para personalizar los valores de flujo de conducto. Ahora puede ejercer un mayor control sobre cuándo se utiliza la memoria caché para las ejecuciones de interconexión. Para obtener detalles, consulte Gestión de valores predeterminados.

Actualizaciones de nombre de plan para el servicio Watson Machine Learning

18 de agosto de 2023

A partir de inmediato, los nombres de plan se actualizan para el servicio IBM Watson Machine Learning , como se indica a continuación:

• El plan estándar v2 es ahora el plan Essentials . El plan está diseñado para proporcionar a su organización los recursos necesarios para empezar a trabajar con modelos de base y activos de aprendizaje automático.

• El plan v2 Professional es ahora el plan Estándar . Este plan proporciona recursos diseñados para dar soporte a la mayoría de las organizaciones a través de la creación de activos para un uso productivo.

Los cambios en los nombres de plan no cambian los términos del servicio. Es decir, si está registrado para utilizar el plan estándar v2 , ahora se denominará Essentials, pero todos los detalles del plan permanecerán iguales. De forma similar, si está registrado para utilizar el plan Profesional v2 , no hay ningún cambio que no sea el cambio de nombre de plan a Estándar.

Para obtener detalles sobre lo que se incluye con cada plan, consulte Planes deWatson Machine Learning. Para obtener información sobre precios, busque su plan en la página del planWatson Machine Learning en el catálogo de IBM Cloud .

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

18 de agosto de 2023

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

• Cloudera Impala
• Presto

Para obtener la lista completa de conectores de DataStage , consulte Orígenes de datos soportados en DataStage.

Conéctese a los datos de Google BigQuery con ODBC (DataStage)

18 de agosto de 2023

La conexión ODBC ahora incluye el origen de datos Google BigQuery .

Para obtener la lista completa de orígenes de datos disponibles para la conexión ODBC en DataStage, consulte ConexiónODBC.

Utilizar nuevas funciones en la etapa DataStage Transformer

8 de agosto de 2023

• Ahora puede utilizar las funciones de enmascaramiento de datos, cifrado y expresión regular en la etapa Transformer como parte de los flujos de DataStage .
• Ahora puede arrastrar y soltar columnas en la pestaña Salida de la etapa Transformer.
• Ahora puede editar de forma masiva columnas en la etapa Transformer desde la pestaña Entrada.

Desuso de comentarios en cuadernos

7 de agosto de 2023

El 31 de agosto de 2023, ya no podrá añadir comentarios a un cuaderno desde la barra de acciones del cuaderno. Los comentarios existentes que se hayan añadido de esta forma se eliminarán.

Plantilla de análisis de texto personalizado (SPSS Modeler)

4 de agosto de 2023

Para SPSS Modeler, ahora puede cargar una plantilla de análisis de texto personalizada en un proyecto. Esto le proporciona más flexibilidad para capturar y extraer conceptos clave de una forma exclusiva para su contexto.

Prestaciones mejoradas para evaluar modelos con Watson OpenScale

25 de julio de 2023

Utilice estas nuevas características para supervisar y evaluar los despliegues de modelos e interpretar los resultados.

Gestionar relaciones de columnas de activos en un catálogo

14 de julio de 2023

Ahora los administradores pueden crear y gestionar relaciones de columnas de activos en un catálogo. Las relaciones de columna se pueden crear entre columnas y activos, columnas y artefactos, o entre columnas.

Para añadir una relación de columna, pulse una fila de columna en la página Visión general de un activo. En el panel lateral, pulse el menú de desbordamiento Elementos relacionados . Seleccione uno de los tipos de relación en el desplegable para añadir una relación.

Para obtener más información sobre la creación de relaciones, consulte Relaciones de activos en un catálogo.

Desuso del soporte de creación de perfiles para datos no estructurados en Watson Knowledge Catalog

12 de julio de 2023

La creación de perfiles de activos de datos que contienen datos no estructurados, como Microsoft Word, PDF, HTML y documentos de texto sin formato, está en desuso. El soporte se suspenderá el 10 de octubre de 2023. Hasta entonces, los activos de datos no estructurados de los tipos soportados seguirán perfilándose automáticamente cuando se añadan a un proyecto o a un catálogo. A partir del 11 de octubre de 2023, los activos de datos no estructurados recién añadidos ya no se perfilarán. Los perfiles existentes estarán disponibles mientras los activos de datos respectivos estén activos en el proyecto o catálogo.

La conexión de Microsoft Azure SQL Database da soporte a la autenticación de Azure Active Directory (Azure AD)

14 de julio de 2023

Ahora puede seleccionar Active Directory para la conexión Microsoft Azure SQL Database . La autenticación de Active Directory es una alternativa a la autenticación de SQL Server . Con esta mejora, los administradores pueden gestionar de forma centralizada los permisos de usuario para Azure. Para obtener más información, consulte Conexión deMicrosoft Azure SQL Database.

Actualizaciones de los planes de Watson Machine Learning

7 de julio de 2023

Todos los planes de Watson Machine Learning ahora incluyen la inferencia de modelos base. La inferencia de modelo de base solo está disponible en watsonx.ai. Puede conmutar a watsonx.ai y utilizar la nueva herramienta Prompt Lab o acceder a modelos base con un cuaderno. Utiliza la misma instancia de servicio de Watson Machine Learning en watsonx.ai que utiliza en Cloud Pak for Data as a Service.

Si tiene el plan Lite de Watson Machine Learning , puede utilizar hasta 25.000 señales para la inferencia de modelos base al mes.

Si tiene el plan Watson Machine Learning v2 Standard o v2 Professional, su cuenta incurrirá en cargos cuando los usuarios de la cuenta realicen la inferencia del modelo base en Prompt Lab o en cuadernos.

Para obtener detalles sobre cómo se realiza el seguimiento y la facturación de la inferencia del modelo de base, consulte el planWatson Machine Learning. Para conocer los precios de la inferencia de modelos base, busque su plan en la página del planWatson Machine Learning en el catálogo de IBM Cloud .

Prestaciones mejoradas de procesamiento de lenguaje natural en tiempo de ejecución 23.1

7 de julio de 2023

El tiempo de ejecución 23.1 contiene la biblioteca Watson Natural Language Processing 4.1 y un nuevo conjunto de modelos entrenados previamente. La biblioteca NLP contiene las siguientes mejoras y actualizaciones:

• Muchos modelos incluidos están ahora basados en transformadores. Estos modelos se han entrenado en el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), que ha creado IBM. Los modelos están disponibles en dos versiones:
  • Optimizado para entornos solo de CPU
  • Para entornos con GPU o CPU
• Muchos modelos incluidos para diferentes tareas de NLP están ahora basados en el flujo de trabajo en lugar de basados en bloques, por lo que puede aplicar los modelos directamente en el texto de entrada sin preocuparse por los pasos de preproceso.

NLP incluye un modelo de fundación de Slate que puede utilizar para ajustar las tareas de NLP. Puede utilizar el modelo Slate o cualquier modelo basado en transformadores de Hugging Face como base para crear sus propios modelos con Watson NLP.

Todos los modelos proporcionados por IBM están ahora entrenados exclusivamente en datos imparciales con filtrado de última generación para el odio, el sesgo y la blasfemia.

Estas prestaciones están disponibles actualmente en los entornos siguientes:

• Tiempo de ejecución de NLP 23.1 en Python 3.10
• GPU V100 Runtime 23.1 en Python 3.10
• GPU 2xV100 Runtime 23.1 en Python 3.10

Puede utilizar estos entornos para el proceso de NLP, pero no para el desarrollo de modelos generales. Las bibliotecas de ciencia de datos utilizadas en estos entornos todavía no están soportadas por Watson Machine Learning.

Para obtener más información, consulte Watson Natural Language Processing.

Se ha mejorado el contenido de Data Privacy en Knowledge Accelerators (Watson Knowledge Catalog)

28 de junio de 2023

Knowledge Accelerator for Cross Industry ahora tiene contenido de Data Privacy que incluye un conjunto de términos de negocio clasificados y clases de datos para acelerar el descubrimiento y el gobierno de la información personal. Además, las políticas y reglas de privacidad de datos de ejemplo están disponibles para describir las actividades relacionadas con el proceso de información personal.

Los términos empresariales y las clases de datos tienen clasificaciones para guiar la identificación de la información personal (PI) y la información personal sensible (SPI). Puede utilizar el enriquecimiento de metadatos en Watson Knowledge Catalog para asignar los términos empresariales a los activos de datos importados para identificar los activos que contienen datos personales.

Consulte IBM Knowledge Accelerator for Cross Industry.

Informes ahora disponibles para activos personalizados (Watson Knowledge Catalog)

28 de junio de 2023

Ahora puede crear consultas, informes y paneles de control basados en propiedades definidas personalizadas para cualquier activo de un proyecto o de un catálogo. Puede definir nuevas propiedades personalizadas para los activos para ampliar cualquier tipo de activo proporcionado o personalizado y, a continuación, crear informes basados en estas relaciones. Por ejemplo, puede crear un informe sobre las reglas de calidad de datos y las relaciones de artefacto para extrapolar la precisión de los datos. Para obtener más información, consulte Configuración de informes.

Mejoras en la creación de informes para reglas de calidad de datos (Watson Knowledge Catalog)

28 de junio de 2023

Ahora puede supervisar las reglas de calidad de datos de las siguientes maneras:

• Recibir y gestionar informes sobre problemas de calidad de datos para cada activo de datos de un catálogo o proyecto.
• Supervise la calidad de datos continua para activos de datos en proyectos y catálogos utilizando la creación de informes para puntuaciones de calidad de datos y puntuaciones de dimensiones de calidad de datos. La puntuación de calidad de datos se basa en un promedio ponderado de las puntuaciones de dimensión de calidad de datos. Las puntuaciones de las dimensiones de calidad de datos se basan en los resultados de las comprobaciones de calidad de datos relevantes.
• Para las reglas de calidad de datos que incluyen varias definiciones de reglas, consulte las estadísticas de comprobación de calidad de datos (resultados) por definición de regla en el esquema de elaboración de informes de BI.

Para obtener más información, consulte Modelo de datos.

Gobierne los modelos de forma más eficaz con mejoras para AI Factsheets

23 de junio de 2023

AI Factsheets ahora ofrece más formas de realizar un seguimiento de las soluciones para problemas de negocio, gobernar una gama más amplia de activos, capturar más información con archivos adjuntos de hoja de datos y generar informes mejorados.

Anuncio de soporte para el tiempo de ejecución de Python 3.10 Spark 3.3 para cuadernos (Watson Studio)

23 de junio de 2023

Python 3.10 Spark 3.3 ahora está soportado como tiempo de ejecución para cuadernos. Python 3.9 Spark 3.3 está en desuso y dejará de mantenerse el 20 de julio de 2023. A partir del 6 de julio de 2023, se le restringirá la creación de cuadernos con un entorno Python 3.9 Spark 3.3 , pero los cuadernos existentes continuarán ejecutándose hasta el 30 de julio de 2023. Cambie el entorno del cuaderno para que utilice Python 3.10 Spark 3.3 antes de que se elimine el entorno en desuso. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.

Próximamente: disponibilidad general de la predicción de anomalías de series temporales en experimentos de AutoAI

15 de junio de 2023

Cree un experimento de predicción de anomalías de serie temporal para entrenar un modelo que pueda detectar anomalías, o resultados inesperados, cuando el modelo predice resultados basados en nuevos datos. Esta prestación de AutoAI se ofrece actualmente en versión beta y no está soportada para producción. Una vez que la característica esté disponible de forma general y esté totalmente soportada, el entrenamiento para experimentos de predicción de anomalías de serie temporal consumirá horas de unidad de capacidad (CUH) como parte del plan de Watson Machine Learning . Para obtener más detalles, consulte:

• Creación de un experimento de predicción de anomalías de serie temporal
• Planes de Watson Machine Learning

Personalizar parámetros de motor para experimentos de Decision Optimization (Watson Studio)

15 de junio de 2023

Ahora puede añadir un archivo de valores de motor en el experimento de Decision Optimization . Con este archivo, puede ver y personalizar los parámetros del motor que se utilizan para resolver el modelo en un nuevo editor visual. También puede importar un archivo de valores de motor y buscar valores existentes.

Consulte Valores del motor del modeloPython.

Gestionar sucesos de ciclo de vida de IA con la herramienta cpdctl

2 de junio de 2023

Ahora puede gestionar y automatizar los activos alojados en Cloud Pak for Data as a Service utilizando la herramienta de interfaz de línea de mandatos Cloud Pak for Data (cpdctl). Utilice la configuración automática de IBM Cloud para conectarse fácilmente con los mandatos de la API cpdctl. Para obtener detalles y un ejemplo, consulte estos recursos:

• Documentación de Interfaz de línea de mandatos de IBM Cloud Pak for Data .
• Exportación de activos de espacio para un ejemplo de utilización de cpdctl para gestionar activos.
• IBM cpdctl CLI en IBM Cloud para obtener detalles sobre cómo conectarse a cpdctl desde Cloud Pak for Data as a Service.

Encuentre sus catálogos fácilmente con la búsqueda

1 de junio de 2023

Con la página Catálogos actualizada, ahora puede buscar un catálogo por nombre y ver más catálogos en la página para una exploración más fácil.

Recordatorio: Se acerca el fin del soporte para Runtime 22.1 en Python 3.9 y R 3.6

15 de mayo de 2023

Los entornos IBM Runtime 22.1 en Python 3.9 y R 3.6 se eliminarán el 15 de junio de 2023. Ya no puede crear nuevos cuadernos o crear entornos personalizados utilizando los tiempos de ejecución 22.1 o R 3.6, o entrenar nuevos modelos con especificaciones de software Python 3.9 . Actualice los activos y despliegues para utilizar IBM Runtime 22.2 en Python 3.10 o R 4.2 antes del 15 de junio de 2023.

• Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.
• Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.
• Para obtener información sobre cómo cambiar los entornos, consulte Cambio del entorno de un cuaderno.
• Para obtener detalles sobre las bibliotecas y los paquetes para las versiones R, consulte las notas del release de CRAN.

Introducción de la búsqueda de clave-valor para usuarios avanzados

18 de mayo de 2023

Utilizando los pares key:value en la barra de búsqueda, ahora puede buscar dentro de las propiedades de activo y artefacto, como por ejemplo la descripción, las etiquetas, las propiedades personalizadas, los nombres de columna y muchos más. Consulte Búsqueda de propiedades.

Cambio de nombre para la conexión de IBM Cloud Compose for MySQL

18 de mayo de 2023

La conexión de IBM Cloud Compose for MySQL se ha renombrado a IBM Cloud Databases for MySQL. Los valores anteriores para la conexión siguen siendo los mismos. Solo se ha cambiado el nombre de la conexión.

Conexiones discontinuadas

18 de mayo de 2023

Las conexiones siguientes se han dejado de mantener y se han eliminado de Cloud Pak for Data as a Service:

• IBM Db2 Event Store
• IBM Db2 Hosted

Cambiar el nombre de los activos de datos también cambia el nombre de los archivos adjuntos en los proyectos

19 de mayo de 2023

Cuando cambia el nombre de los activos de datos con archivos adjuntos que ha cargado en el proyecto, también se cambia el nombre de los archivos adjuntos. Sin embargo, cambiar el nombre de los activos de datos importados de los catálogos no cambia el nombre de los adjuntos. Debe actualizar las referencias al activo de datos en activos basados en código, como los cuadernos, al nuevo nombre de activo de datos; de lo contrario, el activo basado en código no se ejecutará. Consulte más información sobre Gestión de activos en proyectos.

Nuevas prestaciones de interfaz de usuario para crear activos personalizados y gestionar propiedades personalizadas para columnas

11 de mayo de 2023

Los colaboradores de catálogo con el rol de administrador o editor ahora pueden completar las tareas siguientes desde el cliente web:

• Cree elementos personalizados desde el catálogo. Para añadir un activo personalizado, seleccione Activo personalizado en el menú desplegable Añadir a catálogo.
• Gestionar propiedades personalizadas para columnas de activos de datos. Para gestionar propiedades personalizadas, seleccione una columna en la visión general de un activo y edite las propiedades en el panel lateral.

Para obtener más información sobre las propiedades personalizadas para activos de datos, consulte Tipos de activos personalizados, propiedades y relaciones.

Añadir código generado desde el panel Fragmentos de código

4 de mayo de 2023

Se ha añadido un nuevo icono de fragmentos de código a la barra de herramientas del cuaderno. Al pulsar el icono, se abre el panel Fragmentos de código desde donde puede leer datos de un archivo o conexión que se ha añadido al proyecto. La lógica de función "Insertar en código" existente para generar código que carga datos en una celda del cuaderno se ha movido bajo Leer datos. El panel Buscar y cargar datos anterior ahora sólo se puede utilizar para cargar datos en un proyecto. Consulte Cómo cargar y acceder a datos en un cuaderno.

Acceda a más datos con la nueva conexión Presto

27 de abril de 2023

Ahora puede trabajar con datos de orígenes de datos Presto. Para obtener información, consulte Presto connection.

Detallar más en los detalles de los resultados de la creación de perfiles (Watson Knowledge Catalog)

20 de abril de 2023

Ahora puede acceder a información detallada de perfilado desde dentro de un enriquecimiento de metadatos o desde la pestaña Perfil de un activo en un proyecto o un catálogo. Para cada columna, vea información estadística sobre los datos de columna, información sobre las clases de datos, los tipos y formatos de datos y la distribución de frecuencia de los valores de la columna. Para la información estadística, también puede elegir entre varios tipos de visualizaciones. Para llenar estas vistas para un perfil existente, actualice el perfil.

Para obtener detalles, consulte Detalles de perfil de nivel de columna.

Versiones predeterminadas de Python y CPLEX actualizadas (Decision Optimization)

13 de abril de 2023

El valor predeterminado de Python para los usuarios de Decision Optimization es ahora 3.10 y la versión predeterminada de CPLEX es 22.1. Estas versiones se utilizan de forma predeterminada al crear un nuevo experimento. Python 3.9 está en desuso y pronto se eliminará. Para actualizar el entorno, consulte Configuración de entornos. Para actualizar modelos desplegados existentes, consulte Despliegue de modelos.

Mejoras en las reglas de calidad de datos (Watson Knowledge Catalog)

13 de abril de 2023

Ahora también puede ejecutar reglas de calidad de datos en activos de datos desde estos orígenes de datos:

• Amazon S3 (solo archivos CSV)
• Apache Cassandra
• SAP ASE

Cuando configura una regla de calidad de datos con enlaces gestionados externamente, ahora puede seleccionar contenido adicional para los enlaces de salida en el flujo de DataStage asociado. Para obtener más información, consulte Creación de reglas a partir de definiciones de calidad de datos.

Novedad: Experimento de detección de anomalías de serie temporal (Beta)

7 de abril de 2023

Utilice AutoAI para entrenar un modelo de predicción de anomalías de serie temporal que puede detectar anomalías, o resultados inesperados, cuando el modelo predice resultados basados en datos nuevos. Las interconexiones candidatas de modelo generadas por el experimento se clasifican de acuerdo con el rendimiento medido por la métrica de optimización. Guarde un modelo como un cuaderno para revisar el código, o guarde y despliegue un modelo para detectar anomalías potenciales en datos nuevos. Para obtener detalles, consulte Creación de un modelo de predicción de anomalías de serie temporal (Beta). Esta característica se ofrece como beta y todavía no está soportada para su uso en entornos de producción.

Filtrar la actividad de activo en un proyecto

6 de abril de 2023

En el panel Activos de la pestaña Visión general de un proyecto, puede filtrar activos seleccionando Por usted o Por todos utilizando el desplegable. Por usted lista los activos editados por usted, ordenados por los más recientes en la parte superior. Por todos lista los activos editados por otros y también por usted, ordenados por los más recientes en la parte superior.

Actualización a Spark con R 4.2 en Watson Studio

3 de abril de 2023

Acción necesaria Spark R 3.6 para Watson Studio se han actualizado a R 4.2. Todos los entornos de Spark R 3.6 están ahora en desuso y se eliminarán el 15 de junio de 2023. A partir del 11 de mayo de 2023, ya no podrá crear nuevos cuadernos o nuevos flujos de Data Refinery con Spark R 3.6. Además, no podrá crear nuevos entornos personalizados de Spark R 3.6 . En ese momento, es posible que necesite actualizar algunas versiones de paquete y scripts para los cuadernos. Debe actualizar los activos y despliegues para utilizar Spark con R 4.2 antes del 15 de junio de 2023.

Consulte Cambio del entorno para un cuaderno. Para obtener detalles sobre las bibliotecas y los paquetes para las versiones R, consulte las notas del release de CRAN.

Nuevo entorno de Spark con R 4.2 para ejecutar trabajos de flujo de Data Refinery

3 de abril de 2023

Ahora puede seleccionar Spark predeterminado 3.3 & R 4.2 cuando seleccione un entorno para un trabajo de flujo de Data Refinery . El nuevo entorno utiliza la misma unidad de capacidad por horas (CUH) que los demás entornos predeterminados.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Acción necesaria El cambio de entorno afecta a dos operaciones de la GUI. Si tiene flujos de Data Refinery existentes que incluyen estas operaciones de GUI, debe actualizar el flujo de Data Refinery .

• Dividir
• Tokenizar

Para actualizar un flujo, ábralo, guárdelo. Para obtener detalles, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Crear elementos personalizados a partir de un catálogo

31 de marzo de 2023

Ahora los administradores y editores pueden crear activos personalizados dentro de la interfaz de usuario de catálogo. Para añadir un nuevo activo personalizado, seleccione Activo personalizado en el menú desplegable Añadir a catálogo . Para obtener más información sobre los activos personalizados, consulte Tipos de activos personalizados, propiedades y relaciones en Adición de activos a un catálogo (Watson Knowledge Catalog).

Mejoras y mejoras en Watson Query

29 de marzo de 2023

Watson Query se ha actualizado para proporcionar las prestaciones siguientes:

• Con la virtualización asíncrona, puede ver los detalles de estado de un trabajo de virtualización en cualquier momento en la página Datos virtualizados . Si las tablas virtualizadas son grandes y el trabajo tarda más tiempo, puede trabajar en otras tareas, como virtualizar más tablas, mientras finaliza el trabajo.
• Con la publicación asíncrona y las asignaciones en la página Datos virtualizados , puede trabajar en otras tareas mientras finalizan los trabajos de publicación y asignación.
• Puede utilizar trabajos en el cliente web para recopilar estadísticas sobre tablas virtualizadas. Para obtener más información, consulte Recopilación de estadísticas en el cliente web en Watson Query.
• Puede ver el historial de publicación o asignación de un objeto en la página Datos virutualizados . Pulse una fila de objeto de la lista para ver su historial de publicación y asignación en el panel derecho de la página Datos virutualizados .

Federated Learning se ejecuta en sistemas Mac con chips de la serie M

23 de marzo de 2023

Ejecute los experimentos de aprendizaje federado en los sistemas Mac M1 y M2 en el tiempo de ejecución más reciente. Para conocer los requisitos, consulte Configurar el sistema.

Definir claves compuestas en conjuntos de datos de referencia (Watson Knowledge Catalog)

17 de marzo de 2023

Ahora puede especificar varias columnas para crear una clave compuesta para los conjuntos de datos de referencia. Sin una clave compuesta, los valores de datos de referencia de un conjunto se identifican mediante una serie exclusiva en la columna de código. Una clave compuesta es una combinación de la columna de código y hasta 5 columnas personalizadas en un conjunto de datos de referencia. Se utiliza una clave compuesta para identificar de forma exclusiva cada valor de datos de referencia. Con una clave compuesta, ya no es necesario que los valores de la columna de código sean exclusivos. La exclusividad sólo se garantiza cuando se combinan los valores de todas las columnas especificadas. Para obtener detalles, consulte Diseño de conjuntos de datos de referencia.

Crear consultas, informes o paneles de control basados en relaciones personalizadas (Watson Knowledge Catalog)

9 de marzo de 2023

Cuando crea relaciones personalizadas entre activos y artefactos de gobernabilidad, puede sincronizarlas con Watson Knowledge Catalog Reporting Data Mart, para que pueda crear informes. Por ejemplo, puede utilizar la creación de informes de relaciones personalizadas para:

• Obtener análisis de calidad en varios niveles de granularidad (por dominio, por metadatos, por usuario, por equipo)
• Certificar la calidad de los datos
• Contar el número de activos que tienen una propiedad de privacidad específica

Para aprender a crear relaciones personalizadas, consulte Propiedades personalizadas y relaciones para artefactos de gobernabilidad y activos de catálogo (Watson Knowledge Catalog).

Para aprender a crear informes, consulte Configuración de informes para Watson Knowledge Catalog.

Tiempo de ejecución 22.1 en Python 3.9 en desuso para Watson Studio y Watson Machine Learning

9 de marzo de 2023

Acción necesaria IBM Runtime 22.1 en Python 3.9 está ahora en desuso y se eliminará el 15 de junio de 2023. A partir del 11 de mayo de 2023, ya no puede crear nuevos cuadernos ni crear entornos personalizados utilizando los tiempos de ejecución 22.1 . Tampoco podrá entrenar nuevos modelos con las especificaciones de software de Python 3.9 . Actualice los activos y despliegues para utilizar IBM Runtime 22.2 en Python 3.10 antes del 15 de junio de 2023:

• Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.
• Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.
• Para obtener información sobre cómo cambiar los entornos, consulte Cambio del entorno de un cuaderno.

Ejecutar reglas de calidad de datos en orígenes de datos adicionales (Watson Knowledge Catalog)

9 de marzo de 2023

Ahora puede ejecutar reglas de calidad de datos en activos de datos desde estos orígenes de datos:

• IBM Watson Query
• Microsoft Azure Data Lake Storage
• Snowflake

Nueva opción para enlazar variables en reglas de calidad de datos (Watson Knowledge Catalog)

9 de marzo de 2023

Ahora también puede utilizar parámetros de trabajo para enlazar variables de regla con columnas de datos y gestionar estos parámetros de forma centralizada en un proyecto. Por lo tanto, no es necesario actualizar las reglas cuando, por ejemplo, desea cambiar el enlace a una columna diferente. Consulte Creación de reglas a partir de definiciones de calidad de datos.

Mejoras para AI Factsheets (Watson Machine Learning)

3 de marzo de 2023

Ahora puede adjuntar archivos e imágenes a una hoja de datos. Para obtener detalles, consulte Personalización de detalles para una hoja de datos. Las hojas de datos también muestran métricas adicionales de Watson OpenScale de la explicabilidad y supervisores personalizados. Para obtener detalles, consulte Visualización de hojas de datos.

Crear, almacenar y compartir características de aprendizaje automático (Beta) (Watson Studio)

02 de marzo de 2023

Ahora puede acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje automático creando y compartiendo características. Puede añadir un grupo de características a un activo de datos en un proyecto para identificar las características de ese conjunto de datos. Puede compartir las características con su organización publicando el elemento de datos en un catálogo, que actúa como una tienda de características. Consulte Gestión de grupos de características.

Gestionar relaciones personalizadas (Watson Knowledge Catalog)

24 de febrero de 2023

Ahora, puede gestionar relaciones personalizadas entre activos de catálogo y artefactos de gobernabilidad en la página Visión general de un activo.

Para aprender a crear relaciones personalizadas, consulte Propiedades personalizadas y relaciones para artefactos de gobernabilidad y activos de catálogo (Watson Knowledge Catalog).

Data Refinery Calcula que la operación funciona en columnas de fecha

17 de febrero de 2023

Ahora puede utilizar la operación Calcular en columnas de tipo de datos Fecha para añadir o restar valores de día o mes.

Para obtener información sobre las operaciones de la GUI, consulte Operaciones de la GUI en Data Refinery.

Nueva biblioteca para acceder a activos de proyecto en Watson Studio

17 de febrero de 2023

La biblioteca de ibm-watson-studio-lib contiene un conjunto de funciones que le ayudan a interactuar con proyectos y activos de proyecto de Watson Studio . La biblioteca se puede utilizar en cuadernos que se crean en el editor de cuadernos y está disponible para Python y R. Es el sucesor de la biblioteca project_lib . Para obtener detalles, consulte Utilización de ibm-watson-studio-lib.

"Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 " entorno discontinuado (Data Refinery)

17 de febrero de 2023

El entorno Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 ya no estará disponible a partir del 17 de febrero de 2023.

Acción necesaria Si tiene algún trabajo de flujo de Data Refinery configurado con el entorno Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 o un entorno personalizado que utiliza Spark 3.0, los trabajos fallarán. Cambie el entorno a Default Spark 3.3 & R 3.6 o Default Data Refinery XS o a un entorno personalizado que no utilice Spark 3.0.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Nuevas características para las reglas de calidad de datos (Watson Knowledge Catalog)

16 de febrero de 2023

Estas nuevas prestaciones están disponibles:

• Utilice más de una definición de calidad de datos en una sola regla de calidad de datos. Además, puede incluir una definición individual más de una vez para aplicar la misma definición a distintas columnas. Para obtener detalles, consulte Creación de reglas a partir de definiciones de calidad de datos.
• Descargar salida de regla como archivo CSV. Si se define una tabla de salida para la regla, ahora también puede descargar la salida de regla como un archivo CSV del historial de ejecución de la regla, por ejemplo, para utilizarla en un programa de hoja de cálculo.
• Ejecutar reglas en los datos de los orígenes de datos Amazon Redshift y Greenplum . Consulte Orígenes de datos soportados para la importación de metadatos, el enriquecimiento de metadatos y las reglas de calidad de datos.
• Exportar e importar activos de calidad de datos. Cuando exporta un proyecto al escritorio, ahora puede incluir activos de calidad de datos. Consulte Exportación de un proyecto.

Importar activos de un proyecto o espacio en un espacio existente (Watson Machine Learning)

09 de febrero de 2023

Ahora puede importar un espacio de despliegue o un proyecto (en formato .zip) a un espacio de despliegue existente. Añadir activos o actualizar activos existentes a un espacio. Por ejemplo, puede sustituir un modelo por una versión más reciente. Para obtener detalles, consulte Importación de espacios y proyectos en espacios existentes.

Utilizar más macros en DataStage

10 de febrero de 2023

Puede añadir la macro DSJobController a las propiedades de transferencia o en las funciones de transformador.

La macro actúa como función de DataStage y genera datos sin necesidad de argumentos, simplificando la configuración de trabajos y flujos de DataStage .

Para obtener más información, consulte Macros.

Utilizar más macros en DataStage

6 de febrero de 2023

Puede añadir las macros siguientes a las propiedades de etapa o en las funciones de transformador:

• DSProjectId
• ID de DSJobRun
• DSJobId

Las macros actúan como funciones de DataStage y como datos de salida sin necesidad de argumentos, simplificando la configuración de flujos y trabajos de DataStage .

Para obtener más información, consulte Macros.

Editar columnas de entrada en etapas DataStage

20 de enero de 2023

Ahora puede editar columnas a través del separador de entrada de una etapa en DataStage. Los cambios se propagan a la etapa anterior del flujo.

Nuevas opciones para la importación de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

19 de enero de 2023

Para asegurarse de que el proyecto o catálogo de destino de la importación de metadatos no contiene datos obsoletos, ahora puede configurar la importación para limpiar los activos de datos que no se pueden volver a importar. Seleccione esta opción para suprimir activos que ya no están disponibles en el origen de datos, que se han eliminado del ámbito de importación o ambos del destino de importación cuando se vuelve a ejecutar la importación de metadatos. Consulte Importación de metadatos.

Exportar datos de experimentos de Decision Optimization a su proyecto

18 de enero de 2023

Ahora puede exportar tablas a su proyecto desde la vista Preparar datos o Explorar solución en el experimento de Decision Optimization . Esto le permite reutilizar los datos en otros modelos o servicios. También puede exportar datos utilizando el cliente Decision Optimization Python.

Consulte Exportación de datos de experimentos de Decision Optimization.

Casos de uso de entramado de datos actualizados

12 de enero de 2023

Los casos de uso del entramado de datos se actualizan para reflejar mejor cómo utiliza nuestros productos:

• Integración de datos: este caso de uso ahora incluye Pipelines.
• Gobierno de datos: este caso de uso ahora incluye Match 360.
• Gobierno de IA: este caso de uso se centra ahora en la supervisión, el mantenimiento, la automatización y el control de los modelos de IA en producción.
• Data Science y MLOps: Este nuevo caso de uso explica cómo operacionalizar el análisis de datos y la creación de modelos.

Consulte Casos de uso de entramado de datos.

Personalizar el navegador web para dar soporte a su marca

12 de enero de 2023

Como administrador, puede añadir nombres de productos personalizados, logotipos y otros gráficos para personalizar la marca del navegador web para Cloud Pak for Data as a Service.

Consulte Personalización de la personalización de marca del navegador web.

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

6 de enero de 2023

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

• Dremio
• SingleStoreDB

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Python nativo para scripts en SPSS Modeler

13 de diciembre de 2022

Ahora puede utilizar Python nativo para los scripts en los nodos de extensión. Invoque las API nativas de Python desde los scripts para interactuar con SPSS Modeler. Para obtener detalles, consulte la nueva documentación de las API de Native Python .

Las características de calidad de datos están activas en la región de Frankfurt

12 de diciembre de 2022

Las características de calidad de datos están ahora en nuestra región de Frankfurt, además de la región de Dallas.

Utilice la macro DSFlowName en DataStage

09 de diciembre de 2022

Puede añadir la macro DSSFlowName a las propiedades de la etapa o a las funciones del transformador. La macro actúa como una función de DataStage y genera datos sin necesidad de argumentos, simplificando la configuración de trabajos y flujos de DataStage . Si especifica esta macro, "DSFlowName" se sustituye por el nombre del flujo en tiempo de ejecución.

Para obtener más información, consulte Macros.

Los administradores de cuentas pueden unirse a cualquier proyecto y ver todos los proyectos con nuevos permisos de rol de gestor

09 de diciembre de 2022

Como administrador de cuentas, ahora puede unirse a cualquier proyecto como Admin y ver todos los proyectos de la cuenta. Debe asignarse el rol de Gestor en el servicio IBM Cloud Pak for Data en IBM Cloud IAM para obtener estos permisos. Para obtener detalles, consulte Gestión de todos los proyectos en la cuenta.

Configuración simplificada (Watson OpenScale)

08 de diciembre de 2022

Al configurar evaluaciones de equidad y explicabilidad en Watson OpenScale, puede ejecutar un cuaderno personalizado para generar archivos de configuración. Puede cargar los archivos de configuración en Watson OpenScale para especificar valores.

Para obtener más información, consulte Configuración de supervisores de modelo.

Cargar datos de carga útil (Watson OpenScale)

08 de diciembre de 2022

Para proporcionar detalles de modelo para configurar evaluaciones de modelo para despliegues de producción, ahora puede utilizar un archivo CSV para cargar datos de carga útil en Watson OpenScale. Para obtener más información, consulte Configuración de la evaluación de punto final.

Configurar métodos de explicabilidad (Watson OpenScale)

08 de diciembre de 2022

Cuando configura las evaluaciones de modelo en Watson OpenScale, ahora puede seleccionar distintos valores para generar explicaciones locales y globales:

• Para obtener explicaciones globales, puede utilizar el método SHAP (SHapley Additive exPlanations).
• Para las explicaciones locales, puede utilizar el método SHAP o el método LIME (explicaciones agnósticas del modelo interpretable local).

Para obtener más información, consulte Configuración de la explicabilidad.

Nuevas métricas de equidad (Watson OpenScale)

08 de diciembre de 2022

Ahora puede configurar las siguientes métricas de equidad en Watson OpenScale:

• Diferencia estadística de paridad
• Diferencia de probabilidad media
• Diferencia de probabilidad media absoluta
• Diferencia de tasa de falsos negativos
• Diferencia de tasa de falsos positivos
• Diferencia de tasa de falsos descubrimientos
• Diferencia de tasa de falsas omisiones
• Diferencia de tasa de error

Para obtener más información, consulte Visión general de métricas de equidad.

Los tiempos de ejecución del entorno RStudio utilizan R 4.2

08 de diciembre de 2022

Todas las plantillas de entorno de RStudio predeterminadas ahora utilizan R 4.2. Consulte Calcular opciones de recurso para RStudio en proyectos para obtener detalles.

Nuevas y amplias prestaciones de consulta Watson Knowledge Catalog

08 de diciembre de 2022

Ahora puede crear informes personalizados en:

• Datos de flujo de trabajo
• Importaciones de metadatos
• Creación de perfiles de usuario
• Enriquecimiento de metadatos

Por ejemplo, para garantizar la calidad de las asignaciones de términos automáticas para los conjuntos de datos y columnas descubiertos, puede generar un informe para listar los términos asignados y rechazados para los conjuntos de datos y las columnas.

Para obtener más información sobre la creación de informes personalizados, consulte Configuración de informes para Watson Knowledge Catalog.

Las reglas de calidad de datos llegan a Cloud Pak for Data as a Service (Watson Knowledge Catalog)

09 de diciembre de 2022

Las características de calidad de datos ahora están disponibles en la región de Dallas. Para poder trabajar con estas características, necesita el servicio DataStage así como el servicio Watson Knowledge Catalog .

Identifique problemas de calidad de datos evaluando los datos en las dimensiones de calidad de datos comunes. Las definiciones de calidad de datos y las reglas están ahora disponibles como activos en los proyectos:

• Diseñe y ejecute reglas de calidad de datos en datos de diversos orígenes.
• Automatice las comprobaciones de calidad para supervisar los cambios en la calidad de los datos a lo largo del tiempo.
• Identifique los registros de los datos que no cumplen los criterios de calidad definidos y requieren remediación.

Consulte Gestión de la calidad de datos.

Soporte de Python 3.10 y otras mejoras en Decision Optimization (Watson Studio)

08 de diciembre de 2022

Python 3.10 ahora está soportado en experimentos de Decision Optimization en Watson Studio y para el despliegue en Watson Machine Learning. La versión predeterminada sigue siendo Python 3.9. Consulte Configuración de entornos y Despliegue del modelo.

Para cuadernos DOcplex, el nuevo Runtime 22.2 con Python 3.10 y CPLEX 22.1 ya está disponible.

Ahora puede buscar valores de motor OPL en experimentos de Decision Optimization en Watson Studio utilizando las nuevas prestaciones de filtrado. Consulte Valores de OPL.

Nuevo permiso para gestionar artefactos de gobernabilidad

09 de diciembre de 2022

Puede otorgar el permiso gestionar artefactos de gobernabilidad para permitir a los usuarios ver todos los artefactos de gobernabilidad en todas las categorías, independientemente de si los usuarios son colaboradores en dichas categorías. Con este permiso, los usuarios también pueden ejecutar todas las llamadas de API para artefactos de gobernabilidad.

Cuando otorgue este nuevo permiso, también debe otorgar los permisos gestionar categorías y acceder a artefactos de gobernabilidad al mismo tiempo si desea que los usuarios controlen completamente la categoría y los artefactos de gobernabilidad.

Para obtener más información, consulte Roles de usuario y permisos para Watson Knowledge Catalog y Watson Studio.

Cifrado homomórfico para Federated Learning

07 de diciembre de 2022

Ahora puede aplicar Fully Homomorphic Encryption (FHE) en IBM Federated Learning para seleccionar infraestructuras de modelo y arquitectura de sistemas. Con FHE, puede añadir una capa adicional de seguridad y privacidad al utilizar Federated Learning para entrenar el modelo cifrando la información del modelo que se envía al agregador. Para obtener más información, consulte Aplicación de cifrado.

Consulte nuestro blog para obtener más información.

El conector JDBC se convierte automáticamente en conexión de plataforma cuando se migra a DataStage moderno

2 de diciembre de 2022

Al migrar un trabajo de DataStage tradicional a la versión moderna, el trabajo puede contener un origen o destino que tenga un conector JDBC . La etapa se convierte automáticamente a su conexión de plataforma respectiva en Cloud Pak for Data as a Service al migrar un trabajo de este tipo.

Para obtener más información, consulte Migración de trabajos de DataStage.

Soporte para IBM Cloud App ID para algunos servicios

1 de diciembre de 2022

Algunos servicios en Cloud Pak for Data as a Service dan soporte a IBM Cloud App ID para integrar los registros de usuarios del cliente para la autenticación de usuarios. Configure App ID en IBM Cloud y, a continuación, proporcione un alias a las personas de su organización para iniciar sesión en Cloud Pak for Data as a Service. Este release beta da soporte a Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Watson OpenScaley Watson Query. Otros servicios no han sido probados. Consulte Configuración de IBM Cloud App ID (beta).

Mejoras y mejoras en Watson Query

30 de noviembre de 2022

Watson Query se ha actualizado para proporcionar las prestaciones siguientes:

• En Data virtualization > Gestión de usuarios, ahora puede añadir un usuario de Watson Query utilizando su App ID y dirección de correo electrónico en lugar de un IBMid. Para obtener más información, consulte Configuración de IBM Cloud App ID (beta).
• Compartir los objetos virtualizados es más rápido y fácil. Al virtualizar objetos, puede asignar los objetos a varios proyectos y puede publicar los objetos en un catálogo, todo en un solo paso.
• Cuando el proceso de unión tarda mucho tiempo, puede cancelar la vista previa y mejorar el rendimiento de la consulta antes de unirse a las tablas virtuales. Para obtener más información, consulte Mejora del rendimiento de las consultas en Watson Query.
• Si el plan lite caduca pronto, Watson Query le avisa de cuántos días le quedan. Cuando caduca el plan, no puede utilizar el servicio Watson Query .

Nuevo release de Runtime 2022 para Python 3.10 y R 4.2

17 de noviembre de 2022

Ahora puede utilizar entornos de ejecución 22.2 , que incluyen las infraestructuras de ciencia de datos más recientes en Python 3.10 y R 4.2, para ejecutar cuadernos de Watson Studio Jupyter, entrenar modelos y ejecutar despliegues de Watson Machine Learning . Los entornos de cuaderno con R 3.6 están ahora en desuso. Actualice los activos y despliegues de R para utilizar Runtime 22.2 en consecuencia:

• Para obtener información sobre el release de tiempo de ejecución 22.2 y los entornos incluidos para Python 3.10 y R 4.2, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.
• Para obtener detalles sobre las infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.

Spark 3.3 sustituye a Spark 3.2 para Watson Studio y Watson Machine Learning

16 de noviembre de 2022

Spark 3.3 ahora está soportado para Watson Studio y Watson Machine Learning. Spark 3.2 está en desuso como infraestructura de aprendizaje de máquina, entorno de cuaderno y tiempo de ejecución de RStudio. Actualice los activos para utilizar Spark 3.3 en su lugar. El soporte para activos de formación con Spark 3.2 dejará de mantenerse el 4 de enero de 2023. El soporte para desplegar y puntuar modelos con Spark 3.2 se dejará de mantener el 16 de febrero de 2023 y se eliminarán los despliegues existentes que utilizan las especificaciones de Spark 3.2 . Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Refinar datos de una hoja de trabajo de Excel seleccionada en una conexión o un activo de datos conectado (Data Refinery)

18 de noviembre de 2022

Si tiene un archivo Excel con varias hojas de trabajo en una conexión o en un activo de datos conectado, puede seleccionar la hoja de trabajo individual de datos en Data Refinery. Anteriormente solo se leía la primera hoja de trabajo.

Gestionar valores para reglas de protección de datos (Watson Knowledge Catalog)

11 de noviembre de 2022

Ahora puede tener más control sobre cómo se aplican las reglas de protección de datos. Puede establecer el comportamiento siguiente:

• Establezca el convenio de acceso a datos de regla para controlar si el acceso a los datos se permite o se deniega de forma predeterminada.
• Establezca la acción de regla y la prioridad de enmascaramiento para determinar cómo varias reglas combinan distintas acciones y métodos de enmascaramiento en una única decisión.

Consulte Gestión de valores de regla.

Utilizar nuevas funciones en la etapa DataStage Transformer

11 de noviembre de 2022

Ahora puede utilizar las funciones UrlEncode y UrlDecode en la etapa Transformer como parte de los flujos de DataStage . Para obtener una lista completa de las funciones disponibles, consulte Funciones de transformación paralela.

Utilizar desencadenantes en la etapa DataStage Transformer

11 de noviembre de 2022

Ahora puede utilizar el separador Desencadenantes para elegir rutinas que se ejecutarán en puntos de ejecución específicos a medida que se ejecute la etapa Transformer en un trabajo de DataStage . Las rutinas incorporadas disponibles son SetCustomSummaryInfo y SetUserStatus. Para obtener más información, consulte Desencadenantes en la etapa Transformer.

Planificación para implementar el gobierno de datos (Watson Knowledge Catalog)

10 de noviembre de 2022

Ahora puede comprender cómo planificar la implementación de gobierno de datos con Watson Knowledge Catalog, incluidas las opciones que tiene, las implicaciones de esas opciones y cómo afectan esas opciones al orden de las tareas de implementación. Consulte Planificación para implementar el gobierno de datos.

Marcar un proyecto como sensible

10 de noviembre de 2022

Como Admin, puede marcar un proyecto como sensible al crear el proyecto. Cuando se marca un proyecto como confidencial se impide que los miembros de un proyecto puedan mover los activos de datos fuera del proyecto. No puede marcar el proyecto como sensible después de que se haya creado el proyecto. Para obtener detalles, consulte Marcar un proyecto como sensible.

La herramienta para la Data Privacy avanzada se ha renombrado como flujo de enmascaramiento (Watson Knowledge Catalog)

07 de noviembre de 2022

Para ejecutar flujos de enmascaramiento que crean activos de datos enmascarados permanentemente, seleccione la opción Flujo de enmascaramiento en la página Nuevo activo . Consulte Enmascaramiento de datos con flujo de enmascaramiento.

Nuevas opciones disponibles para el conector Apache HDFS (DataStage)

11 de noviembre de 2022

Utilice las nuevas propiedades de conector en el conector Apache HDFS que son específicas de DataStage. Estas propiedades proporcionan más características y un control granular de la ejecución del flujo, similar a los conectores "optimizados". Seleccione Utilizar propiedades de DataStage en el panel de propiedades.

Mejora del rendimiento para la operación de la GUI de la columna Dividir en flujos que utilizan activos de datos grandes (Data Refinery)

04 de noviembre de 2022

La operación Dividir columna se ha mejorado para trabajar más rápidamente en activos de datos de gran tamaño.
Acción necesaria Si tiene flujos de Data Refinery existentes que utilizan la operación Dividir columna , debe actualizar los flujos. Para actualizar un flujo, ábralo, guárdelo y ejecute un trabajo para el flujo. Para obtener detalles, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Importar por lotes activos de datos conectados

03 de noviembre de 2022

Ahora puede importar varios activos de datos conectados desde la misma conexión al mismo tiempo. Para obtener detalles, consulte Adición de datos desde una conexión a un proyecto.

Actualizaciones del entorno GPU para Watson Studio

27 de octubre de 2022

Nos complace anunciar que Watson Studio ahora da soporte a las GPU NVIDIA V100 para alimentar sus entornos de ejecución en la región de Dallas. La GPU V100 ofrece un rendimiento que es de orden de magnitud más rápido que las generaciones anteriores, lo que le permite dar soporte de forma eficiente a tareas avanzadas de IA y computación paralela. Los nuevos entornos de GPU se proporcionan en las dos configuraciones siguientes con cálculo y memoria acelerados:

• 40 vCPU + 186 GB + 1 NVIDIA V100 (1 GPU)
• 80 vCPU + 372 GB + 2 NVIDIA V100 (2 GPU)

Además, los entornos de GPU NVIDIA K80 están ahora en desuso. No podrá crear nuevos entornos K80 a partir del 18 de noviembre de 2022 y los entornos K80 se eliminarán por completo el 8 de diciembre de 2022. Consulte Cambio del entorno de un cuaderno para seleccionar otro entorno para el activo.

Mejoras en la gestión de los valores de notificación

27 de octubre de 2022

Ahora puede seleccionar No molestar para desactivar las notificaciones push que aparecen brevemente en la pantalla y seguir viendo el número de notificaciones en la campana. Para seleccionar No molestar, pulse el icono de campana de notificación y, a continuación, pulse el icono de valores. Consulte Gestión de los valores para obtener más detalles sobre los valores de notificación.

Nuevas prestaciones añadidas a Watson Natural Language Processing Library

27 de octubre de 2022

Dos nuevos componentes (bloques) que encapsulan la extracción de conceptos de DBPedia y las relaciones entre dos entidades a partir de datos de entrada se incluyen ahora en la biblioteca Watson Natural Language Processing. Además, la extracción de entidades ahora contiene la extracción de información PII. Para obtener detalles, consulte Watson Natural Language Processing.

Nuevo entorno de Spark 3.3 para ejecutar trabajos de flujo de Data Refinery

28 de octubre de 2022

Ahora puede seleccionar Spark predeterminado 3.3 & R 3.6 cuando seleccione un entorno para un trabajo de flujo de Data Refinery . El entorno Spark predeterminado 3.3 & R 3.6 incluye mejoras de Spark. El nuevo entorno utiliza la misma unidad de capacidad por horas (CUH) que los demás entornos predeterminados.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Interfaz de usuario de espacios mejorada para mejorar la productividad

Los espacios se han mejorado para alinearse más estrechamente con la organización de activos en los proyectos. Explore la organización de activos mejorada, el flujo de importación de activos, la navegación mejorada y la orientación integrada, todo ello diseñado para que sea más fácil y eficiente trabajar y colaborar en un espacio. Para obtener detalles, consulte Espacios de despliegue.

Personalizar plantillas de informe para AI Factsheets

20 de octubre de 2022

Si las plantillas de informe predeterminadas proporcionadas con AI Factsheets no satisfacen sus necesidades, puede descargar una plantilla de informe predeterminada, personalizarla según sus necesidades y cargar la nueva plantilla. Actualmente, debe utilizar la API de AI Factsheets para descargar la plantilla, pero puede cargarla desde la interfaz de usuario de inventario de modelo. Consulte Generación de informes para hojas de datos y entradas de modelo.

Soporte para secuencias de base de datos Oracle en DataStage

21 de octubre de 2022

Ahora puede utilizar secuencias de base de datos Oracle en los operadores Generador de claves suplentes, Dimensión que cambia lentamente y Transformer. La contraseña para la conexión Oracle debe ser un parámetro cifrado.

Para obtener más información, consulte Actualización del archivo de estado, Sustituir claves en una etapa DataStage Lentamente Cambiando Dimensión, Separador Sustituir clavey Creación y utilización de parámetros y conjuntos de parámetros.

Filtrar filas con reglas de protección de datos

21 de octubre de 2022

Ahora puede especificar que la acción para una regla de protección de datos filtra filas del activo de datos afectado. Puede incluir o excluir filas basadas en valores de una columna especificada en el mismo activo o en un activo de referencia. Para obtener detalles, consulte Filtrado de filas.

Personalizar el ámbito de aprendizaje para la asignación de términos basada en ML en el enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

21 de octubre de 2022

Ahora puede determinar a nivel de proyecto si los modelos para la asignación de términos basada en ML se entrenan a partir de activos del proyecto o de un catálogo de su elección.

Consulte Valores de enriquecimiento predeterminados.

Capturar mejor los cambios de datos mediante un muestreo mejorado en el enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

21 de octubre de 2022

Al configurar el muestreo personalizado para el enriquecimiento de metadatos, ahora puede elegir entre el muestreo secuencial y aleatorio. Además, puede seleccionar incluir un determinado porcentaje de las filas de tabla en la muestra en lugar de un número fijo de filas. El muestreo aleatorio sólo está disponible para activos de datos de orígenes de datos que dan soporte a dicho método de muestreo.

Para obtener más detalles, consulte Enriquecimiento de los activos de datos.

Cambio de nombre para la conexión de IBM Data Virtualization

21 de octubre de 2022

La conexión de IBM Data Virtualization se ha renombrado como IBM Watson Query. Los valores anteriores para la conexión siguen siendo los mismos. Solo se ha cambiado el nombre de la conexión.

Cambio de nombre para el conector de IBM Data Virtualization (DataStage)

21 de octubre de 2022

El IBM Data Virtualization en el lienzo de DataStage se ha renombrado a IBM Watson Query. Los valores anteriores para el conector siguen siendo los mismos. Sólo ha cambiado el nombre del conector.

Términos empresariales predefinidos para datos personales (Watson Knowledge Catalog)

21 de octubre de 2022

Para las nuevas cuentas en Cloud Pak for Data as a Service , los términos empresariales predefinidos de los planes Lite y Standard están disponibles en la categoría Datos personales de ejemplo de Knowledge Accelerator. Para obtener más información, consulte Términos de negocio predefinidos.

Las vistas previas de activos son más actuales

14 de octubre de 2022

Las vistas previas de activos ahora se renuevan con más frecuencia de forma predeterminada. Anteriormente, las vistas previas de activos se renovaban cada 10 días. Ahora, las vistas previas de activos se renuevan cada día. Puede renovar manualmente una vista previa de activo en cualquier momento. Consulte Vista previa de activos.

Personalizar parámetros de motor para experimentos de Decision Optimization (Watson Studio)

13 de octubre de 2022

Ahora puede añadir el archivo de valores del motor OPL en el experimento de Decision Optimization . Esto le permite ver y personalizar los parámetros del motor utilizados para resolver el modelo en un nuevo editor visual. También puede importar valores de OPL existentes.

Consulte Valores de motor.

Ver metadatos de activos bloqueados en catálogos

13 de octubre de 2022

Los usuarios a los que una regla de protección de datos deniega el acceso a los activos ahora pueden ver los metadatos de los activos. Por ejemplo, cuando los usuarios pulsan en un activo bloqueado en un catálogo, ahora pueden ver la descripción, los términos asignados, las propiedades personalizadas, las relaciones y los nombres de columna del activo bloqueado.

Céntrese en los catálogos que importan con ámbito de recursos

14 de octubre de 2022

Con el ámbito de recursos, limita los catálogos que ve a los que son de su propiedad y a los que se comparten con usted dentro de la cuenta del catálogo. Vaya a los valores de la cuenta para habilitar el ámbito de recursos para las cuentas existentes. Las cuentas nuevas utilizarán el ámbito de recursos de forma predeterminada. Para las cuentas de catálogo que tienen el ámbito de recursos habilitado, los usuarios federados solo pueden colaborar si están invitados por un administrador.

Conéctese a un nuevo origen de datos en DataStage: Elasticsearch

14 de octubre de 2022

Ahora puede incluir datos de un origen de datos Elasticsearch en los flujos de DataStage .

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Utilizar varios enlaces de entrada en el conector ODBC para DataStage

07 de octubre de 2022

Ahora puede utilizar varios enlaces de entrada en el conector ODBC y asignar una acción diferente a cada enlace.

Utilizar varios enlaces de entrada en el conector Apache Cassandra para DataStage

07 de octubre de 2022

Ahora puede utilizar varios enlaces de entrada en el conector Apache Cassandra .

Utilizar varios enlaces de rechazo en los conectores Db2, Oracley ODBC para DataStage

07 de octubre de 2022

Ahora puede utilizar varios enlaces de rechazo en los conectores Db2, Oracley ODBC .

Experimentos de AutoAI con datos unidos en desuso

6 de octubre de 2022

Acción necesaria La característica de experimento AutoAI para unir varios orígenes de datos para crear un único conjunto de datos de entrenamiento está en desuso. El soporte para unir datos en un experimento de AutoAI se eliminará el 7 de diciembre de 2022. Después del 7 de diciembre de 2022, los experimentos de AutoAI con datos unidos y despliegues de modelos resultantes ya no se ejecutarán. Para unir varios orígenes de datos, utilice una herramienta de preparación de datos como Data Refinery o DataStage para unir y preparar datos y, a continuación, utilice el conjunto de datos resultante para entrenar un experimento de AutoAI . Vuelva a desplegar el modelo resultante. Para obtener más detalles, consulte Unión de orígenes de datos.

Asignar a todos los usuarios acceso de visor a las conexiones en el catálogo de activos de Platform assets catalog

30 de septiembre de 2022

Al crear el Platform assets catalog, debe añadir colaboradores y asignarles roles. Ahora, en lugar de asignar a usuarios individuales el rol de Visor , puede añadir el grupo Acceso público como colaborador y asignar el rol de Visor al grupo. También puede añadir el grupo Acceso público como colaborador con el rol de Visor en un Platform assets catalog existente. El rol Visor permite a los usuarios encontrar conexiones y utilizarlas en proyectos. De forma predeterminada, todos los usuarios de la cuenta son miembros del grupo Acceso público. Consulte Creación del catálogo para conexiones de plataforma.

Nueva etapa Dimensión que cambia lentamente en DataStage

30 de septiembre de 2022

Ahora puede utilizar la etapa Lentamente Changing Dimension en los flujos de DataStage . Utilice la etapa Lentamente Changing Dimension para almacenar y gestionar los datos actuales e históricos a lo largo del tiempo. Para obtener más información, consulte Etapa Lentamente Changing Dimension.

Utilice la macro de servidor DStageName en DataStage

30 de septiembre de 2022

Puede añadir la macro DSStagename a las propiedades de etapa o en las funciones de transformador. La macro actúa como una función de DataStage y genera datos sin necesidad de argumentos, simplificando la configuración de trabajos y flujos de DataStage . Si especifica esta macro, "DSStageName" se sustituirá por el nombre de la etapa como parte de la compilación del trabajo.

Para obtener más información, consulte Macros.

Tipos de parámetros booleanos y de lista disponibles para trabajos de DataStage

30 de septiembre de 2022

En los trabajos de DataStage , puede utilizar los tipos de parámetro 'Boolean' y 'List'. Utilice el tipo de parámetro booleano para especificar un valor verdadero o falso y el tipo de parámetro Lista para especificar una lista de valores que están disponibles para su selección en un trabajo. Para obtener más información sobre los parámetros, consulte Creación y utilización de parámetros y conjuntos de parámetros.

Añadir y editar metadatos de columna para definiciones de datos en DataStage

30 de septiembre de 2022

En las definiciones de datos, puede añadir y editar propiedades de metadatos a nivel de columna. Por ejemplo, puede establecer propiedades como, por ejemplo, el nivel de campo, el delimitador, las comillas y el tipo de serie. Para obtener más información sobre las definiciones de datos, consulte Definición de definiciones de datos.

Copiar y pegar subflujos en DataStage

30 de septiembre de 2022

Puede copiar y pegar fácilmente subflujos compartidos dentro de un flujo de DataStage o entre distintos flujos de DataStage en el mismo proyecto. Un subflujo se puede copiar y pegar como parte de un flujo más grande o como solo el propio subflujo. Para obtener más información sobre los subflujos, consulte Subflujos.

Los conectores Oracle, Snowflake y Teradata ahora pueden tener varios enlaces de entrada, cada uno con una acción individual

30 de septiembre de 2022

Anteriormente, los conectores Oracle, Snowflake y Teradata solo tenían un enlace de entrada y especificaba las propiedades del enlace en las propiedades de la etapa. Ahora los conectores pueden tener varios enlaces de entrada y cada enlace puede tener una propiedad diferente. Esta mejora significa que cada enlace puede tener una acción individual, como leer, escribir y añadir. Puede ver las propiedades conmutando los enlaces en la pestaña Entrada .

IBM Watson Pipelines beta está en directo en la región de Frankfurt

26 de septiembre de 2022

IBM Watson Pipelines está ahora en directo en nuestra región de Frankfurt, además de en la región de Dallas. La herramienta proporciona una interfaz gráfica para orquestar una interconexión de extremo a extremo de activos desde la creación hasta el despliegue. Para obtener detalles, consulte IBM Watson Pipelines.

Desuso de entornos de cuaderno con Spark 3.2 en Watson Studio

23 de septiembre de 2022

Spark 3.2 está en desuso como tiempo de ejecución de entorno de cuaderno. Actualice los cuadernos para utilizar entornos Spark 3.3 en su lugar.

Para obtener más información, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.

Mejoras y mejoras en Watson Query

21 de septiembre de 2022

Watson Query se ha actualizado para proporcionar las prestaciones siguientes:

• Puede conectarse a bases de datos TM1 que almacenan datos en cubos OLAP multidimensionales utilizando el tipo de conexión deIBM Planning Analytics . No puede utilizar credenciales CAM como método de autenticación al crear una conexión con un origen de datos de IBM Planning Analytics en Watson Query. Para obtener más limitaciones, consulte Orígenes de datos soportados en Watson Query.
• Puede recopilar estadísticas sobre una tabla virtualizada utilizando el nuevo DVSYS.COLLECT_STATISTICS ProcedimientoCOLLECT_STATISTICS. Este procedimiento sustituye al procedimiento SYSPROC.NNSTAT e incorpora las mejoras siguientes:
  • Recopile estadísticas de orígenes de datos remotos que dén soporte a la recopilación de estadísticas.
  • Incluir cardinalidad de tabla, el número de valores nulos en una columna de una tabla.
• Puede virtualizar archivos de texto que contienen cabeceras de columna en orígenes de datos en Cloud Object Storage. Las cabeceras de columna ayudan a categorizar los datos en columnas para su legibilidad.
  • Para obtener más información, consulte Creación de una tabla virtualizada a partir de archivos en Cloud Object Storage en Watson Query.

La Documentation se traduce a más idiomas

19 de septiembre de 2022

Ahora puede ver la documentación de Cloud Pak for Data as a Service en estos idiomas:

• Portugués de Brasil
• Chino simplificado
• Chino tradicional
• Checo
• Francés
• Alemán
• Italiano
• Japonés
• Coreano
• Polaco
• Español
• Turco

Ahora la documentación se traduce automáticamente semanalmente. Consulte Soporte de idiomas.

Proporcionar comentarios sobre la documentación

16 de septiembre de 2022

Ahora puede proporcionar comentarios sobre el contenido de la documentación. Simplemente desplácese hasta la parte inferior de cualquier página y seleccione una opción.

Los procedimientos almacenados en los flujos de DataStage están soportados para más orígenes de datos

09 de septiembre de 2022

Ahora puede utilizar procedimientos almacenados en los conectores siguientes:

• Db2 for i
• Db2 for z/OS

Para obtener más detalles, consulte Utilización de procedimientos almacenados.

Conexiones en desuso

09 de septiembre de 2022

Las conexiones siguientes están en desuso:

• La conexión de IBM Cloud Databases for MySQL está en desuso por parte de IBM Cloud. Todas las instancias de IBM Cloud se eliminarán después del 1stde marzo de 2023.
• La conexión de IBM Db2 Event Store está en desuso y se eliminará en una futura actualización de Cloud Pak for Data as a Service.

Nueva guía de aprendizaje de gobierno de datos para la prueba de entramado de datos

02 de septiembre de 2022

Ahora puede experimentar cómo gobernar los datos que ha virtualizado con Watson Query para implementar una solución de entramado de datos con el caso de uso de gobierno de datos siguiendo esta nueva guía de aprendizaje: Gobernar datos virtualizados

Esta guía de aprendizaje es una continuación de otras tres guías de aprendizaje del caso de uso de gobierno de datos, que requiere Watson Knowledge Catalog y la guía de aprendizaje Virtualizar datos externos del caso de uso de integración de datos, que requiere el servicio Watson Query .

Para obtener más información sobre el tejido de datos, consulte La solución de tejido de datos de Cloud Pak for Data como servicio.

Para realizar esta guía de aprendizaje:

• Si es un usuario nuevo, regístrese para el caso de uso de gobierno de datosy, a continuación, siga la guía de aprendizaje Gobernar datos virtualizados .
• Si usted es un usuario existente de Cloud Pak for Data como Servicio, no es necesario que vuelva a registrarse. Puede probar la guía de aprendizaje Gobernar datos virtualizados suministrando los servicios necesarios y completando las guías de aprendizaje de requisito previo.

Soporte para migrar objetos de conexión de datos de tipo de servidor de Db2 desde DataStage tradicional

02 de septiembre de 2022

El DataStage tradicional da soporte a objetos de conexión de datos del tipo servidor Db2 . Al migrar estos objetos de conexión de datos a DataStagemodernos, se convierten automáticamente a objetos de conector de Db2 para que pueda seguir utilizándolos en los flujos y trabajos de DataStage .

Utilizar nuevas funciones en la etapa DataStage Transformer

2 de septiembre de 2022

• Ahora puede utilizar las funciones ConvertDatum, NextValidDate, Fold, Fmt y Rmunprint en la etapa Transformer como parte de los flujos de DataStage . Para obtener una lista completa de las funciones disponibles, consulte Funciones de transformación paralela.
• La etapa Transformer ahora da soporte a particiones.
• Ahora puede utilizar la búsqueda de escritura anticipada en la etapa Transformer para funciones, columnas y variables.

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

2 de septiembre de 2022

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

• Cognos Analytics
• IBM Match 360
• SAP IQ

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Orquestar flujos de DataStage con Watson™ Studio Pipelines

2 de septiembre de 2022

Ahora puede crear un conducto para ejecutar una secuencia de flujos de DataStage . Puede añadir condiciones, bucles, expresiones y scripts a una interconexión. Para obtener detalles, consulte Orquestación de flujos.

Soporte para migrar trabajos de secuencia en DataStage a Watson™ Studio Pipelines

2 de septiembre de 2022

Ahora puede migrar trabajos de secuencia de DataStage tradicional a DataStage moderno como flujos de interconexión. Para obtener detalles, consulte Migración de trabajos de DataStage.

Utilizar varios enlaces de entrada en el conector Db2 (optimizado) en DataStage

2 de septiembre de 2022

Ahora puede utilizar varios enlaces de entrada en el conector Db2 (optimizado) y asignar una acción individual a cada enlace.

Crear trabajos para ejecutar flujos de SPSS Modeler

1 de septiembre de 2022

Ahora puede crear trabajos para ejecutar flujos de SPSS Modeler . Consulte Creación y gestión de trabajos en un proyecto y Creación de trabajos en SPSS Modeler.

Añadir activos de catálogo desde un proyecto

18 de agosto de 2022

Ahora puede añadir activos de catálogo a un proyecto desde ese proyecto. Anteriormente, tenía que añadir activos de catálogo al proyecto desde dentro de un catálogo. Para obtener detalles, consulte Adición de activos de catálogo a un proyecto.

Migrar flujos de SPSS Modeler anteriores al 18 de noviembre de 2022

18 de agosto de 2022

Acción necesaria Si tiene flujos de SPSS Modeler que ha creado antes de enero de 2019, migrarlos abriéndolos antes del 18 de noviembre de 2022. De lo contrario, es posible que los flujos no estén disponibles.

Exportar informes para hojas de datos de modelo y entradas (Watson Knowledge Catalog)

19 de agosto de 2022

Genere un informe a partir de una hoja de datos o entrada de modelo en formato PDF, HTML y DOCX para poder compartir o imprimir los detalles sobre un modelo que se está rastreando en un inventario de modelo. Consulte Generación de informes para hojas de datos y entradas de modelo.

Watson Natural Language Processing es GA. (Watson Studio)

11 de agosto de 2022

La biblioteca Watson Natural Language Processing ahora está disponible a nivel general.

Utilice la biblioteca Watson Natural Language Processing para convertir datos no estructurados en datos estructurados, lo que hace que los datos sean más fáciles de comprender y utilizar en los cuadernos Python . Esta biblioteca premium le proporciona acceso instantáneo a modelos de análisis de texto preentrenados y de alta calidad en más de 20 idiomas. Estos modelos son creados, mantenidos y evaluados por expertos de IBM Research e IBM Software para cada idioma. La biblioteca Watson Natural Language Processing se incluye ahora con la biblioteca Decision Optimization en una plantilla de entorno premium. Para obtener detalles, consulte Watson.

Puede seguir utilizando la plantilla de entorno beta existente para Natural Language Processing, Default Python 3.8 + Watson NLP XS (beta), hasta el 31 de agosto. Cambie a la nueva plantilla de entorno, DO + NLP Runtime 22.1 on Python 3.9, para continuar trabajando. Consulte Cambio de entornos en cuadernos.

Eliminación del prefijo "IBM" de las plantillas de entorno de cuaderno (Watson Studio)

11 de agosto de 2022

El prefijo "IBM" se ha eliminado de todas las plantillas de entorno de IBM Runtime 22.1 . Por ejemplo, la plantilla IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS se denomina ahora Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS. De forma similar, cuando crea su propia plantilla, el prefijo "IBM" se ha descartado de la versión de software que puede seleccionar. Para obtener detalles, consulte Calcular opciones de recurso para el editor de cuadernos en proyectos.

Acceder a datos desde SingleStoreDB

11 de agosto de 2022

Utilice la nueva conexión SingleStoreDB para acceder a los datos desde su servicio de almacenamiento y análisis. Para obtener información, consulte ConexiónSingleStoreDB.

La asignación automática de términos ahora considera términos eliminados (Watson Knowledge Catalog)

11 de agosto de 2022

En los resultados de enriquecimiento de metadatos, los usuarios pueden eliminar términos de una columna que consideren imprecisos. Un nuevo modelo de aprendizaje automático que se entrena en estos comentarios negativos ahora contribuye a la puntuación de confianza global para la asignación automática de términos para reducir las imprecisiones. Consulte Asignación de términos.

Actualizaciones de Watson Query

11 de agosto de 2022

Watson Query tiene un nuevo menú de navegación que facilita la gestión de más de un conjunto de datos virtualizados a la vez. Inicie Watson Query para utilizar el nuevo menú lateral, las indicaciones de ruta actualizadas y una interfaz de escalado mejorada para los planes de empresa.

Ver vídeos utilizando imagen en imagen

05 de agosto de 2022

¡Los temas de Documentation con vídeos incluidos acaban de mejorar! Cuando el vídeo se está reproduciendo, puede desplazarse por el resto de la página y seguir viendo el vídeo en modo de imagen en imagen. Esto le permite ver el vídeo mientras está completando los pasos de un tutorial. Y puede hacer clic en las indicaciones de fecha y hora para ver una vista previa de la siguiente tarea en modo de imagen en imagen.

Pausar imagen animada

Reproducir imagen animada

Pruebe las guías de aprendizaje de tejido de datos para ver la imagen en vídeo en acción.

Nuevas prestaciones y comportamientos de la API

01 de agosto de 2022

La API de activos de datos de IBM Watson para asignar roles incluye las mejoras siguientes:

• Puede asignar grupos de usuarios como miembros de activos de forma masiva.
• Puede especificar roles de editor de activos y de visor de activos cuando asigne miembros de activo.
• Puede asignar varios propietarios de activos y un creador de activos a un activo.
• Cuando añade un activo a un proyecto o publica o promociona un activo, se convierte en el creador del activo y la lista de propietarios de activos en el activo de origen se conserva en el activo de destino.

Acceso más fácil a las novedades

26 de julio de 2022

Ahora puede saltar a las novedades del mosaico en el área de bienvenida de la página de inicio de Cloud Pak for Data as a Service .

Mayor flexibilidad para tablas de datos y extensiones de Python en experimentos de Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

28 de julio de 2022

Ahora puede cambiar los tipos de datos (número o serie) de columnas de tabla en la vista Preparar datos del experimento de Decision Optimization . Estos tipos se utilizarán cuando guarde el escenario como un modelo para el despliegue.

Consulte Preparación de la vista de datos.

Ahora puede añadir extensiones Python a los entornos de experimento de Decision Optimization para que pueda incluir bibliotecas Python adicionales.

Consulte Configuración de entornos.

Cambio de nombre para la conexión IBM SQL Query

22 de julio de 2022

La conexión IBM SQL Query se ha renombrado como IBM Cloud Data Engine. Los valores anteriores para la conexión siguen siendo los mismos. Solo se ha cambiado el nombre de la conexión.

Visualizar sus datos con visualizaciones de Dataview

22 de julio de 2022

Ahora puede utilizar las visualizaciones de Dataview para explorar los datos desde diferentes perspectivas para poder identificar patrones, conexiones y relaciones para comprender rápidamente grandes cantidades de información.

Para crear y trabajar con visualizaciones en el proyecto, seleccione un activo de datos en la pestaña Activos y pulse la pestaña Visualización . Seleccione un tipo de gráfico y cree y guarde la visualización. Las visualizaciones de Dataview guardadas se listan como activos de visualización en el proyecto. Los gráficos se generan basándose en un conjunto de datos de ejemplo de hasta 5000 registros.

Para obtener más detalles, consulte Visualización de los datos en Data Refinery.

Añadir relaciones entre activos más fácilmente

20 de julio de 2022

Cuando añade una relación entre activos en un catálogo, ahora puede encontrar fácilmente el activo de destino:

• Puede filtrar por el espacio de trabajo (catálogo, proyecto o espacio de despliegue) o por el tipo de activo.
• Puede buscar activos por nombre.
• En la página de activos de un catálogo, la sección de relaciones se denomina ahora Activos relacionados.

Para obtener detalles, consulte Adición de relaciones entre activos.

Crear relaciones entre activos entre catálogos, proyectos y espacios

20 de julio de 2022

Ahora puede crear y editar relaciones entre activos en distintos catálogos, proyectos y espacios a los que tiene acceso. Con la nueva hoja de relaciones de activos, puede buscar activos fuera del catálogo actual con filtros para el tipo de activo y la ubicación de activo.

Añadir características de soporte para mejorar las predicciones del modelo de serie temporal de AutoAI

15 de julio de 2022

Al crear un experimento de serie temporal de AutoAI , ahora puede especificar características de soporte (o exógenas) para mejorar la previsión. Por ejemplo, en un experimento de serie temporal que predice el uso de energía, puede entrenar el modelo para que considere características de soporte como, por ejemplo, las temperaturas diarias para que la previsión sea más precisa. Si conoce el valor futuro de una característica de soporte, puede proporcionarlo como entrada al desplegar el modelo. Por ejemplo, si está prediciendo ventas de camisetas, puede incluir datos futuros sobre ventas y promociones que podrían influir en la previsión. Para obtener detalles sobre cómo incluir características de soporte en el experimento de serie temporal, consulte Creación de un experimento de serie temporal.

Interfaz de prueba mejorada para despliegues en línea

15 de julio de 2022

Cuando crea un despliegue en línea para un modelo, ahora tiene métodos mejorados para proporcionar datos de entrada desde la pestaña Probar del despliegue. Estos incluyen:

• Especifique los datos directamente en el formulario
• Descargar una plantilla CSV, especificar valores y cargar los datos de entrada
• Cargar un archivo que contenga datos de entrada del sistema de archivos local o del espacio
• Cambie a la pestaña JSON y cargue o especifique los datos de entrada como código JSON

Para obtener detalles, consulte Creación de un despliegue en línea.

Active Directory soportado para la conexión de Microsoft SQL Server

11 de julio de 2022

Ahora puede seleccionar Active Directory para la autenticación de Microsoft SQL Server . Esta mejora significa que puede aprovechar las credenciales almacenadas en una base de datos de cuentas NTLM en lugar de en Microsoft SQL Server. Para obtener información, consulte Conexión deMicrosoft SQL Server.

Utilice la asistencia en la aplicación para encontrar información en la documentación

08 de julio de 2022

La nueva asistencia en la aplicación proporciona artículos recomendados en la documentación en función de la página que está viendo en el producto. No es necesario buscar la documentación en una pestaña o ventana separada. El sistema de asistencia lo hará automáticamente. Abra la ayuda desde el banner superior . Cierre y abra la asistencia cuando pase a una nueva página para ver los artículos recomendados actualizados. También puede especificar términos de búsqueda para buscar información rápidamente, iniciar visitas guiadas donde sea aplicable y acceder a enlaces para soporte adicional.

Actualizaciones más fáciles para los servicios de entramado de datos

7 de julio de 2022

Ahora puede actualizar rápidamente los servicios de Cloud Pak for Data que se incluyen en los casos de uso de entramado de datos. Simplemente pulse el botón Comprar en el panel de control y podrá ver una lista de los servicios de entramado de datos suministrados y su plan actual. Marque los servicios que desea actualizar y seleccione un plan. También puede ver un resumen de precios para cada servicio y, a continuación, actualizarlos todos en un solo paso. Para obtener instrucciones de actualización, consulte Compra de servicios de Cloud Pak for Data.

El entorno "Spark predeterminado 3.0 & R 3.6" se ha dejado de mantener (Data Refinery)

4 de julio de 2022

El entorno Spark predeterminado 3.0 & R 3.6 ya no estará disponible a partir del 07 de julio de 2022.

Acción necesaria Si tiene algún trabajo de flujo de Data Refinery configurado con el entorno Spark predeterminado 3.0 & R 3.6 o un entorno personalizado que utiliza Spark 3.0, los trabajos fallarán. Cambie el entorno a Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 o predeterminado Data Refinery XS o un entorno personalizado que no utilice Spark 3.0.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Más información sobre el entramado de datos

30 de junio de 2022

Ahora puede obtener más información sobre cómo implementar la solución de entramado de datos con Cloud Pak for Data as a Service. Consulte Visión general de la solución de entramado de datos. Para experimentar la implementación del entramado de datos, siga las guías de aprendizaje de entramado de datos.

Supervisar tareas de flujo de trabajo (Watson Knowledge Catalog)

30 de junio de 2022

El administrador de flujos de trabajo ahora puede ver métricas para las tareas activas. La página Estado de tarea incluye una visión general gráfica del estado de propiedad y la fecha de vencimiento de todas las tareas activas. También puede filtrar la lista de tareas y volver a establecer varias tareas en no reclamadas a la vez.

Consulte Gestión de tareas de flujo de trabajo.

Nuevo entorno de Spark 3.2 para ejecutar trabajos de flujo de Data Refinery

24 de junio de 2022

Ahora puede seleccionar Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 cuando seleccione un entorno para un trabajo de flujo de Data Refinery . El entorno Spark predeterminado 3.2 & R 3.6 incluye mejoras de Spark. El nuevo entorno utiliza la misma unidad de capacidad por horas (CUH) que los demás entornos predeterminados.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Nueva especificación de software PMML para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

23 de junio de 2022

Acción necesaria Los modelos PMML con spark-mllib_3.0 están en desuso pero no se eliminarán. Los despliegues de modelo con la especificación en desuso dejarán de funcionar el 7 de julio de 2022. Cree nuevos modelos PMML con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 o actualice los modelos pmml existentes con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 si no hay despliegues existentes. Para obtener detalles sobre el cambio de entornos de cuaderno para modelos PMML, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre la gestión de infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de especificaciones de software obsoletas.

¡Nuevas traducciones de la documentación!

22 de junio de 2022

La documentación de Cloud Pak for Data as a Service se acaba de traducir a los idiomas siguientes:

• Portugués de Brasil
• Francés
• Alemán
• Español
• Japonés
• Coreano

Ahora puede conmutar fácilmente entre idiomas cuando vea la documentación. Anteriormente, para ver la documentación en un idioma diferente, restableció las preferencias del navegador. Ahora puede seleccionar el idioma que desee en el selector de idioma en la parte inferior de cada página.

La publicación de los resultados de enriquecimiento es más fácil (Watson Knowledge Catalog)

23 de junio de 2022

Ahora puede publicar los resultados de enriquecimiento sin que se le redirija al flujo de publicación del proyecto. Después de publicar, está de nuevo en la interfaz de usuario de resultados de enriquecimiento y puede seguir trabajando allí. El Estado de publicación para cada activo se muestra en la pestaña Activos de los resultados de enriquecimiento.

Consulte Publicación de resultados de enriquecimiento.

Mejore el algoritmo de coincidencia de IBM Match 360 revisando los pares de registros

10 de junio de 2022

Revise los pares de registros para entrenar el algoritmo de coincidencia IBM Match 360 para decidir qué registros se comparan en entidades de datos maestros. Durante una revisión de pares, un encargado de datos compara registros para determinar si son una coincidencia.

Cuando se completa la revisión del par, IBM Match 360 analiza las respuestas y recomienda ajustes en las ponderaciones y los umbrales coincidentes del algoritmo de coincidencia. Cuantos más pares revise, mejor serán las recomendaciones de ajuste. A continuación, un ingeniero de datos puede decidir si aplica las recomendaciones.

Para obtener información sobre las revisiones de pares, consulte Personalización y fortalecimiento del algoritmo de coincidencia.

Definir y trabajar con relaciones entre los registros de IBM Match 360

10 de junio de 2022

Busque nuevas conexiones dentro de los datos maestros añadiendo información de relación a IBM Match 360. Ahora puede añadir tipos de relación a su modelo de datos y, a continuación, cargar de forma masiva activos de datos de relación o definir manualmente relaciones entre registros. Explore las relaciones entre sus registros para obtener nuevos conocimientos sobre sus datos.

Para obtener información sobre cómo trabajar con relaciones en los datos maestros, consulte Exploración de datos de relaciones.

Guardar y cargar instantáneas de la configuración de IBM Match 360

10 de junio de 2022

Ahora puede utilizar instantáneas de configuración para crear versiones puntuales de los valores de configuración de datos maestros, incluidos el modelo de datos y los valores coincidentes. Cargue una instantánea para devolver la configuración de datos maestros a una versión anterior, o comparta instantáneas entre instancias de servicio para garantizar la coherencia.

Para obtener información sobre cómo trabajar con instantáneas, consulte Guardar y cargar instantáneas de configuración de datos maestros.

Soporte para Spark 3.2 y en desuso de Spark 3.0 para Watson Studio y Watson Machine Learning

01 de junio de 2022

Spark 3.2 ahora está soportado y Spark 3.0 está en desuso como infraestructura de aprendizaje automático, entorno de cuaderno y tiempo de ejecución de RStudio. Actualice los activos para utilizar Spark 3.2 en su lugar. El apoyo a los activos de formación se suspenderá el 22 de junio de 2022. El soporte para el despliegue y puntuación de modelos se dejará de mantener el 7 de julio de 2022 y se eliminarán los despliegues existentes utilizando las especificaciones de Spark 3.0 . Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Actualizaciones de entorno para Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

25 de mayo de 2022

Acción necesaria Debe cambiar los entornos para los experimentos y modelos de Decision Optimization que se ejecutan en entornos Python 3.8 y CPLEX 12.10 :

• Ahora se ha eliminado Python 3.8 . Debe utilizar la versión predeterminada Python 3.9. Para cambiar el entorno predeterminado para los experimentos de Decision Optimization , consulte Selección de un entorno de ejecución diferente para un escenario determinado. Para los modelos desplegados que utilizan versiones anteriores, debe actualizar la versión de Python con la API REST, consulte Cambio de la versión de Python para un modelo desplegado existente con la API REST.
• CPLEX 12.10 ahora se ha eliminado y su tiempo de ejecución do_12.10 equivalente ya no está soportado. CPLEX 20.1 sigue siendo el valor predeterminado y CPLEX 22.1 con su nuevo tiempo de ejecución do_22.1 ahora está disponible. Si ya ha desplegado el modelo con un tiempo de ejecución de CPLEX que ya no está soportado, puede actualizar el modelo desplegado existente utilizando la API REST o la IU.

Enriquecimiento de metadatos: asignar o eliminar términos empresariales o clases de datos de activos seleccionados de una sola vez (Watson Knowledge Catalog)

26 mayo 2022

En los resultados de enriquecimiento, ahora puede asignar términos de negocio o eliminarlos de un conjunto seleccionado de activos o columnas a la vez. Para las columnas, también puede asignar clases de datos o desasignarlas de varias columnas de una sola vez. Consulte Realización de cambios masivos en asignaciones de términos y clases de datos.

Para añadir colaboradores o cambiar roles de colaborador, los administradores del proyecto deben pertenecer a la cuenta de IBM Cloud del creador del proyecto

26 mayo 2022

Si es un administrador de proyecto en una cuenta de IBM Cloud distinta de la del creador del proyecto, no tiene permiso para añadir colaboradores o cambiar roles de colaborador. Solicite a otro administrador del proyecto que añada colaboradores o realice el cambio.

Nuevas etapas en DataStage

26 mayo 2022

Las siguientes etapas están ahora disponibles para que las utilice en los flujos de DataStage:

• Archivo sin formato complejo (CFF)
• Etapa jerárquica: Paso REST
• Etapa Match Frequency
• Etapa One-source Match

Para obtener más información y la lista completa de etapas, consulte Etapas DataStage y Etapas QualityStage.

Descargar un flujo de DataStage y sus dependencias como un único archivo

26 mayo 2022

Puede descargar un flujo de DataStage individual y sus dependencias empaquetadas convenientemente como un archivo ZIP. A continuación, puede importar el archivo a otro proyecto. Las dependencias incluyen elementos como conexiones, subflujos y conjuntos de parámetros.

Para obtener detalles, consulte Descarga e importación de un flujo de DataStage y sus dependencias.

Generar nuevos nodos a partir de la salida de tabla en SPSS Modeler

16 de mayo de 2022

Al visualizar la salida de tabla, ahora puede seleccionar uno o más campos, pulsar Generary, a continuación, seleccionar un nodo para añadirlo al flujo.

Los nuevos "Valores de flujo" le ofrecen más opciones para los flujos de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Los valores de flujo de Data Refinery le proporcionan más propiedades que puede utilizar para controlar los datos en los flujos de Data Refinery y ofrecen una nueva capacidad para editar el tamaño de muestra de los datos mientras refina los datos.

Acceda a los valores de flujo de Data Refinery desde la barra de herramientas en Data Refinery.

Utilice los valores de flujo de Data Refinery para realizar las acciones siguientes:

Conjuntos de datos de origen:

• Edite el tamaño de la muestra: utilice esta nueva característica para ajustar el tamaño de la muestra mientras refina los datos. El ajuste del tamaño de la muestra puede ayudarle a ejecutar los flujos de Data Refinery más rápido cuando tiene un conjunto de datos grande.
• Edite las propiedades de origen: anteriormente solo podía especificar opciones de formato para CSV o archivos delimitados. Ahora hay opciones para más tipos de archivo y más opciones para datos de conexiones.
• Cambiar el origen de un flujo de Data Refinery : Ahora puede sustituir más de un conjunto de datos de origen en un lugar. (para operaciones de unión y unión)

Conjunto de datos de destino:

• Cambiar la ubicación de destino de un flujo de Data Refinery
• Edite las propiedades de destino: tiene más opciones para los distintos tipos de datos, incluidos los datos de las conexiones.
• Especifique una descripción de los datos de destino

Los flujos de Data Refinery existentes o los trabajos de flujo de Data Refinery no se ven afectados por estos cambios a menos que abra los valores de flujo y realice los cambios.

Para obtener información, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Las nuevas opciones de paso le proporcionan más control sobre el flujo de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Data Refinery presenta nuevas opciones para los pasos: Duplicar, Insertar paso antesy Insertar paso después. Estas opciones le proporcionan una mayor flexibilidad y control del flujo de Data Refinery .

Acceda a estas opciones desde el panel Pasos.

Para obtener información sobre todas las acciones que puede realizar con los pasos, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Controlar la colocación de una nueva columna en un flujo de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Cuando utiliza una operación que puede crear una nueva columna en el flujo Data Refinery y selecciona Crear una nueva columna para los resultados, ahora puede seleccionar colocar la nueva columna a la derecha de la columna original.

Esta nueva selección está disponible para estas operaciones:

• Calcular
• Sustitución condicional
• Convertir tipo de columna
• Convertir valor de columna en valor que falta
• Extraer valor de fecha o de hora
• Matemática
• Sustituir valores que faltan
• Sustituir subserie
• Texto
• Tokenizar

Para obtener información sobre las operaciones de la GUI, consulte Operaciones de la GUI en Data Refinery.

El enriquecimiento de metadatos ahora también proporciona sugerencias para las clases de datos (Watson Knowledge Catalog)

20 de mayo de 2022

Cuando ejecuta el enriquecimiento de metadatos, la creación de perfiles ahora también proporciona sugerencias de clase de datos para las columnas. Puede verlos en los detalles de gobierno de una columna. Las clases de datos asignadas y sugeridas se seleccionan en función de los nuevos umbrales que puede establecer en los valores del proyecto para el enriquecimiento de metadatos. Consulte Valores de asignación de clases de datos.

Mejoras para conectores de DataStage

20 de mayo de 2022

Determinados conectores ahora proporcionan una forma más rápida de probar y añadir metadatos desde sus conexiones asociadas.

Al crear la conexión, el botón Probar conexión de la página Añadir conexión ahora funciona para estas conexiones. (Anteriormente no tenía ninguna forma de probar la conexión en la interfaz de usuario.)

• Apache Kafka
• Db2 (optimizado)
• Netezza Performance Server (optimizado)
• ODBC
• Oracle (optimizado)
• Salesforce.com (optimizado)
• Teradata (optimizado)

Después de crear la conexión, en DataStage puede arrastrar el navegador Activo al lienzo, seleccionar una conexión y detallar más para añadir u obtener una vista previa de los datos para estos conectores. (Anteriormente, la única opción era arrastrar un conector al lienzo, efectuar una doble pulsación en él para abrir su tarjeta Detalles y, a continuación, ir a Propiedades > Conexión y seleccionar la conexión.)

• Db2 (optimizado)
• Netezza Performance Server (optimizado)
• ODBC

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

SPSS Modeler: Mejoras en Text Analytics

12 mayo de 2022

SPSS Modeler proporciona nodos especializados para manejar texto. Desde un nodo de Minería de textos, puede optar por iniciar el entorno de trabajo de Text Analytics recién mejorado (anteriormente conocido como el entorno de trabajo interactivo). Después de una amplia investigación del usuario, el entorno de trabajo se ha rediseñado. La documentación también se ha actualizado para reflejar el nuevo diseño, incluyendo un nuevo vídeo y tutorial actualizado. Consulte Análisis de texto.

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

13 de mayo de 2022

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

• S3 genérico
• Teradata (optimizado)

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Ejecución fácil de la mejora de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

13 de mayo de 2022

Ahora puede ejecutar el enriquecimiento desde los resultados del enriquecimiento de metadatos directamente en lugar de volver a ejecutar el trabajo desde la página Trabajos . Además, puede seleccionar ejecutar el enriquecimiento para todo el ámbito de activos o sólo para un subconjunto seleccionado. Consulte Ejecución manual de enriquecimientos.

Pruebe más características de Watson Knowledge Catalog con nuevos planes

05 de mayo de 2022

Ahora puede probar casi todas las características de Watson Knowledge Catalog de forma gratuita con el plan Lite actualizado, o pagar solo por lo que utilice con el nuevo plan Estándar.

Puede elegir entre los siguientes planes de oferta de Watson Knowledge Catalog :

• El nuevo plan estándar carga por activo de catálogo y por uso de cálculo, en función de las tarifas de hora de unidad de capacidad (CUH) al ejecutar perfiles, herramientas y trabajos. El plan no incluye tarifas de instancia mensuales ni tarifas de usuario autorizado.
• El nuevo plan Enterprise Bundle cobra una tarifa de instancia mensual para 100.000 activos de catálogo y 2500 CUH al mes. Paga por más activos de catálogo y más uso de cálculo. El plan no incluye tarifas de usuario autorizado.

Si tiene el plan Lite, el plan se actualiza automáticamente. Ahora tiene acceso a la mayoría de las características de Watson Knowledge Catalog . Se han aumentado muchos de los límites para activos y artefactos de gobernabilidad. Sin embargo, el límite de uso de cálculo mensual se reduce a 25 CUH.

Si anteriormente ha suministrado el plan Standard, Professional o Enterprise, puede mantener su plan heredado para el próximo año. Si desea cambiar al nuevo plan Standard o Enterprise Bundle, puede seguir los pasos de Gestión de servicios.

Consulte Planes de servicio de Watson Knowledge Catalog.

Nuevo inicio para actividades de activos (Watson Knowledge Catalog)

05 de mayo de 2022

En catálogos y proyectos, la información sobre las actividades de activos ahora está disponible en un panel lateral. Abra un activo en un catálogo o un proyecto y acceda a sus actividades pulsando . Consulte Actividades.

Datos de control basados en la ubicación (Experimental) (Watson Knowledge Catalog)

04 de mayo de 2022

Ahora puede probar la característica experimental de controlar el acceso a los activos de datos basándose en la ubicación. Puede crear reglas de ubicación de datos para asegurarse de que la privacidad de los datos y las normativas que tienen en cuenta la ubicación se aplican al mover datos de una ubicación física o soberana a otra.

Para probar esta característica experimental, responda a esta publicación para obtener una guía de aprendizaje de ejemplo e información adicional sobre la API.

Consulte Reglas de ubicación de datos.

Nuevo límite de uso de cálculo para planes Lite de Watson Studio

29 de abril de 2022

Los planes Lite de Watson Studio ahora tienen un límite de uso de cálculo mensual de 10 CUH para ejecutar trabajos y herramientas. Este límite se aplica a todos los planes Lite existentes y nuevos. Mayo de 2022 es el primer mes completo con el límite inferior de CUH.

Si usa más de 10 CUH al mes, tiene estas opciones:

• Actualice al plan Professional. Puesto que el plan Professional sólo cobra por el CUH que utilice, puede actualizar sin incurrir en otros cargos.
• Puede prolongar el uso de cálculo actualizando los activos para utilizar entornos con tasas CUH más bajas. Por ejemplo, puede cambiar el entorno del cuaderno.

Guardar una interconexión de modelo de serie temporal de AutoAI como cuaderno (Watson Studio, Watson Machine Learning)

29 de abril de 2022

Ahora puede guardar una interconexión desde un experimento de serie temporal de AutoAI como un cuaderno para poder revisar el código y los algoritmos utilizados para generar la interconexión. Para obtener detalles, consulte Creación de un experimento de serie temporal.

Enriquecimiento de metadatos: nuevo servicio para la asignación automática de términos (Watson Knowledge Catalog)

29 de abril de 2022

La coincidencia de nombres lingüísticos ahora también está disponible como servicio para la asignación automática de términos. Cuando este servicio está habilitado, los términos se pueden asignar basándose en la similitud entre el término y el nombre del activo o columna. De forma predeterminada, este servicio está habilitado para todos los proyectos existentes y nuevos. Consulte Valores predeterminados de enriquecimiento de metadatos.

Nuevos planes de precios para Watson Query (a partir del 1 de mayo de 2022)

29 de abril de 2022

Los precios empresariales han cambiado para eliminar cargos por instancia de Watson Query y para reducir los cargos por horas de núcleo de procesador virtual (VPC) para el servicio Watson Query . El servicio se medirá y se consumirá cuando se suministre, incluso cuando no esté trabajando en el servicio. Las 250 horas de núcleo de procesador virtual gratuitas al mes se han dejado de mantener. Consulte Planes de oferta deWatson Query.

El cambio en el nombre de servicio de despliegue requiere acción (Watson Machine Learning)

21 de abril de 2022

Acción necesaria A partir del 4 de mayo de 2022, los nombres de servicio que los usuarios asignan a los despliegues en línea deben ser exclusivos por región. Puede comprobar si un nombre de servicio existente es exclusivo utilizando la llamada de API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Si la llamada GET devuelve un código de estado de 204, el nombre es exclusivo y está disponible para su uso. Si la llamada devuelve un código de estado de 409, el nombre de servicio ya existe o puede tener un conflicto. Revise la respuesta y realice una acción para actualizar el nombre de servicio utilizando la API dePATCH si es necesario. A partir del 4 de mayo de 2022, las solicitudes de predicción asociadas con nombres de servicio donde el nombre de servicio existe más de una vez fallarán con un error que requiere que el usuario actualice el nombre. Para obtener detalles sobre los nombres de servicio, consulte Creación de un despliegue en línea. Para obtener detalles sobre cómo utilizar el mandato PATCH , consulte Actualizar los metadatos de despliegue. Si necesita ayuda con la actualización, póngase en contacto con el soporte de IBM.

Ver los datos de Data Refinery en un archivo CSV sin ejecutar un trabajo de flujo de Data Refinery

22 de abril de 2022

Ahora puede exportar los datos en el paso actual del flujo de Data Refinery a un archivo CSV sin guardar ni ejecutar un trabajo de flujo de Data Refinery . Esta mejora le ofrece la posibilidad de guardar y ver rápidamente los datos que están en curso. Pulse el texto bajo el icono Exportar de la barra de herramientas.

Para obtener más información, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Mejora de metadatos de un vistazo

22 de abril de 2022

Un nuevo panel lateral proporciona un resumen de la información relevante sobre un enriquecimiento de metadatos como, por ejemplo, las opciones de enriquecimiento y muestreo, el trabajo asociado y su planificación.

Actualizaciones para DataStage

15 de abril de 2022

Los enlaces de rechazo ahora están soportados para los conectores MQ, Teradatay ODBC . Ahora se da soporte a los procedimientos almacenados en el conector de SQL Server . Ahora puede inhabilitar la compilación al importar flujos de DataStage . Puede importar y descargar flujos individuales junto con dependencias en la interfaz de usuario.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Mejoras de scripts en SPSS Modeler

13 de abril de 2022

Un nuevo icono de scripts está disponible en la barra de herramientas que abre un panel de scripts rediseñado. Consulte Visión general de scripts.

Actualizaciones de Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

13 de abril de 2022

Puede ver las siguientes actualizaciones en Decision Optimization:

• El valor predeterminado de Python para los usuarios de Decision Optimization ahora es 3.9. Python 3.8 ahora está en desuso y Python 3.7 se eliminará pronto. Para obtener más detalles, consulte los cuadernos de Decision Optimization.
• Ahora puede ejecutar y suprimir varios escenarios en un experimento de Decision Optimization. Para obtener más detalles, consulte Vistas y escenarios de Decision Optimization.

La nueva interfaz de usuario de proyectos sustituye a la interfaz de usuario existente

7 de abril de 2022

La nueva interfaz de usuario de proyectos ha sustituido a la interfaz de usuario existente y su trabajo no se ha visto afectado. La experiencia de los proyectos se ha actualizado para que sea más fácil y eficiente trabajar y colaborar en un proyecto. Experimente una mejor organización de activos, relaciones con activos, una navegación mejorada y orientación incorporada.

Encuentre lo que necesita rápidamente con la nueva experiencia de búsqueda

7 de abril de 2022

Ahora puede evaluar rápidamente los resultados cuando busque activos o artefactos de gobernabilidad con el campo de búsqueda global. La nueva experiencia de resultados de búsqueda muestra el contexto del término de búsqueda y proporciona muchos filtros basados en más propiedades.

También obtienes mejores resultados. Se buscan más propiedades de activos y artefactos. Al buscar frases en inglés, el análisis de lenguaje natural prioriza frases comunes y descarta palabras sin importancia.

Ahora puede incluir una frase entrecomillada dentro de una serie de búsqueda más larga.

Consulte Búsqueda de activos y artefactos en la plataforma.

Desuso y eliminación de los planes clásicos de IBM Analytics Engine y Amazon EMR

7 de abril de 2022

A partir del 7 de abril de 2022, los nuevos usuarios no podrán crear instancias de IBM Analytics Engine utilizando los planes Lite, Estándar por horas o Estándar por meses o cualquier instancia de Amazon Elastic Map Reduce (EMR) en la que ejecutar cuadernos.

Los usuarios existentes todavía pueden crear instancias clásicas de IBM Analytics Engine y cualquier instancia de Amazon EMR hasta el 30 de junio de 2022. Posteriormente, todos los cuadernos asociados deben reasignarse a los entornos de ejecución de Spark soportados disponibles en Watson Studio.

Los planes clásicos de IBM Analytics Engine y Amazon EMR se eliminarán el 9 de noviembre de 2022.

La nueva experiencia de artefactos de gobierno sustituye a la experiencia existente (Watson Knowledge Catalog)

08 de abril de 2022

Si estaba utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, el 7 de abril de 2022 cambió automáticamente a la nueva experiencia de artefactos de gobierno. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia.

Esto es lo que ha pasado durante el traslado:

• Todos los términos empresariales, políticas y reglas de protección de datos existentes se han suprimido de forma permanente. No se puede revertir a la experiencia existente.
• Todas las asignaciones de términos de negocio, clases de datos y clasificación en los activos de datos han dejado de ser válidas.
• Se ha eliminado cualquier enmascaramiento de datos que haya configurado con las reglas de protección de datos.
• Los perfiles de los activos de datos se han actualizado para que los resultados de la clasificación utilicen las nuevas clases de datos.

Acción necesaria Esto es lo que debe hacer ahora:

• Vuelva a crear sus términos empresariales, clasificaciones y reglas de protección de datos.
• Elimine los términos de negocio no válidos y la asignación de clasificación de activos en catálogos.
• Asigne sus nuevos términos de negocio y clasificación a activos en catálogos.
• Asigne roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios. Consulte Asignar roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Próximos cambios en los planes de Watson Knowledge Catalog

7 de abril de 2022

A partir del 2 de mayo de 2022, puede elegir entre los siguientes nuevos planes de oferta de Watson Knowledge Catalog:

• El nuevo plan Standard cobrará por activo de catálogo y por uso de cálculo, en función de las tasas de unidad de capacidad-hora (CUH) al ejecutar la creación de perfiles, herramientas y trabajos. No incluirá las tarifas de instancia o de usuario autorizado.
• El nuevo plan de paquetes Enterprise cobrará una tarifa de instancia mensual por 100.000 activos de catálogo y 2500 CUH al mes. Paga por más activos de catálogo y más uso de cálculo. No incluirá tarifas de usuario autorizado.

Si tiene el plan Lite, su plan se actualizará automáticamente. Tendrá acceso a todas las características de Watson Knowledge Catalog, excepto Knowledge Accelerators. Muchos de los límites para activos y artefactos de gobierno se incrementan, sin embargo, el límite de uso de cálculo mensual se reduce a 25 CUH.

Si tiene el plan Standard, Professional o Enterprise, puede conservar el plan para el año siguiente. Si desea cambiar al nuevo plan de paquete Standard o Enterprise, puede seguir los pasos para la Gestión de servicios, a partir del 2 de mayo de 2022.

Ver los tipos de datos del primer paso automático en la operación de Data Refinery "Convertir tipo de columna"

08 de abril de 2022

Cuando se abre un archivo en Data Refinery, la operación Convertir tipo de columna se aplica automáticamente como primer paso si detecta algún tipo de datos que no sea de serie en los datos. Los tipos de datos se convierten automáticamente a tipos de datos inferidos. Ahora puede confirmar el tipo de datos al que se han convertido los datos de cada columna. La información incluye el formato de datos de fecha o indicación de fecha y hora. Pulse Editar en el menú de desbordamiento para ver los tipos de datos.

Para obtener información, consulte Operaciones de GUI.

Cambios en "Convertir tipo de columna" de Data Refinery para datos de fecha e indicación de fecha y hora

08 de abril de 2022

El siguiente tipo de datos ya no se convierte automáticamente:

• Series de fecha e indicación de fecha y hora que utilizan dos dígitos para el año

Las conversiones automáticas en los flujos de Data Refinery existentes no se ven afectadas.

Actualizaciones de enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

7 de abril de 2022

Los resultados de enriquecimiento de metadatos ahora incluyen el estado del enriquecimiento para cada activo en el enriquecimiento. Además, ahora puede cambiar el estado de revisión de varios activos o columnas a la vez. Consulte Resultados de enriquecimiento de metadatos.

Además, ahora recibirá notificaciones para sucesos de ejecución de trabajos de enriquecimiento como, por ejemplo, inicio o finalización.

Planes de Watson Studio simplificados

01 de abril de 2022

El nuevo plan Professional para Watson Studio ya está disponible. Los cambios en el plan Lite llegarán a finales de este mes.

Watson Studio ahora tiene un plan de pago único, llamado plan Professional, que sustituye a los planes estándar y Enterprise. El plan Professional sólo se cobra por el uso de cálculo, basado en las tasas de hora de unidad de capacidad (CUH) al ejecutar herramientas y trabajos. No incluye las tarifas de instancia y de usuario autorizado. A partir del 1 de abril de 2022, el plan Professional es la única opción de plan de pago que puede seleccionar. Para obtener más información sobre el plan Professional de Watson Studio, consulte Planes de servicio de Watson Studio. También puede consultar el catálogo de IBM Cloud : Watson Studio.

Si actualmente tiene el plan Standard o Enterprise, puede mantener dicho plan indefinidamente. Si desea cambiar al plan Professional, siga los pasos para la Gestión de servicios.

A partir del 29 de abril de 2022, todos los planes Lite nuevos y existentes de Watson Studio tendrán un límite mensual de 10 CUH para ejecutar trabajos y herramientas. Debido a que el plan Professional sólo se cobra por el CUH que utiliza, puede actualizar a un plan de pago sin incurrir en otros cargos. Mayo de 2022 es el primer mes completo con el límite inferior de CUH. Si desea prolongar el uso de tiempo de ejecución, puede actualizar los activos para que utilicen entornos con tasas CUH inferiores. Por ejemplo, puede cambiar el entorno del cuaderno.

Fin de soporte para despliegues de Core ML para iOS

1 de abril de 2022

Los despliegues de Core ML, o virtuales, para su uso con iOS están en desuso. El soporte para este tipo de despliegue finalizará el 4 de mayo de 2022.

Nueva especificación de software PMML para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

1 de abril de 2022

Acción necesaria Los modelos PMML con spark-mllib_2.4 están en desuso pero no se eliminarán. Los despliegues de modelos con la especificación en desuso dejarán de funcionar el 4 de mayo de 2022. Cree nuevos modelos PMML con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 o actualice los modelos pmml existentes con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 si no hay despliegues existentes. Para obtener detalles sobre el cambio de entornos de cuaderno para modelos PMML, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre la gestión de infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de especificaciones de software obsoletas.

Recordatorio: cambiar de la experiencia de artefactos de gobierno existente (Watson Knowledge Catalog)

24 de marzo de 2022

Si está utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, se cambiará a la experiencia de nuevos artefactos de gobierno el 4 de abril de 2022. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia. La nueva experiencia de artefacto de gobierno se convirtió en la experiencia predeterminada en abril de 2021.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Los trabajos de flujo de Data Refinery que utilizan una plantilla de entorno con Spark 2.4 deben actualizarse

24 de marzo de 2022

Acción necesaria Si tiene un trabajo de flujo Data Refinery que utiliza Spark 2.4, por ejemplo, la plantilla de entorno "Spark predeterminado 2.4 & R 3.6", el trabajo fallará. Cambie la plantilla de entorno a "Default Spark 3.0 & R 3.6," "Default Data Refinery XS," o cree su propia plantilla de entorno "Spark 3.0 & R 3.6". Para obtener información, consulte Calcular opciones de recursos para Data Refinery en proyectos.

Cambios en la especificación de infraestructura y software para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

17 de marzo de 2022

Acción necesaria Los siguientes cambios en las especificaciones de infraestructura y software pueden requerir la acción del usuario para actualizar los activos.

• El tipo de modelo CPLEX 12.10 está en desuso en Watson Studio y Watson Machine Learning. El soporte para CPLEX 12.10 finalizará el 18 de mayo de 2022. Migre a la última versión, CPLEX 20.1. Para obtener detalles sobre los tipos de modelo de optimización de decisiones, consulte Despliegue de modelos.
• Python 3.8 está en desuso y se eliminará el 18 de mayo de 2022. Actualice los activos y los despliegues para utilizar IBM Runtime 22.1, basado en Python 3.9, con entornos de cuaderno asociados y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno soportados para IBM Runtime 22.1, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre las infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.

Nuevo conector para DataStage: Microsoft Azure Cosmos DB

11 de marzo de 2022

Ahora puede incluir datos de un origen de datos de Microsoft Azure Cosmos DB en los flujos de DataStage.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

El aprendizaje federado ahora da soporte a Python 3.9

10 de marzo de 2022

Utilice Python 3.9 para sus experimentos de aprendizaje federado con estas infraestructuras:

• Tensorflow 2.7
• PyTorch 1.10
• Scikit-learn 1.0.2

Python 3.8 y todas las infraestructuras asociadas están en desuso. Actualice sus experimentos de aprendizaje federado a Python 3.9 e implemente infraestructuras totalmente soportadas. Para obtener más información, consulte Compatibilidad de infraestructuras y versión de Python.

Nuevo conector para DataStage: Microsoft Azure SQL Database

04 de marzo de 2022

Ahora puede incluir datos de un origen de datos Microsoft Azure SQL Database en los flujos de DataStage.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Nuevas características de DataStage

04 de marzo de 2022

Ahora puede utilizar las funciones UniChar y UniSeq para convertir los valores decimales en unicode en la etapa de Transformador. Consulte Etapa de Transformador.

Fin del soporte para el aprendizaje profundo como servicio (Watson Machine Learning)

2 de marzo de 2022

El soporte para Deep Learning as a Service y el creador de experimentos de Deep Learning está en desuso y se dejará de mantener el 2 de abril de 2022. No se ha planificado ningún reemplazo en Cloud Pak for Data como servicio, pero el soporte para los experimentos de Aprendizaje profundo continuará recibiendo soporte en Cloud Pak for Data, con Watson Machine Learning Accelerator. Tenga en cuenta que esta interrupción no afecta a los cuadernos de GPU Watson Studio k80. Puede continuar ejecutando los cuadernos de GPU, pero no se soportarán los cuadernos, modelos y despliegues de Aprendizaje profundo que se basan en las API REST de Watson Machine Learning.

Características de DataStage

25 de febrero de 2022

Las siguientes etapas están ahora disponibles para que las utilice en los flujos de DataStage:

• Combinar registros
• Crear subregistros
• Crear vector
• Promover subregistros
• Dividir subregistro
• Dividir vector

Para obtener más información, consulte Etapas DataStage.

Soporte para Python 3.9 y desuso de Python 3.7 (Watson Studio y Watson Machine Learning)

25 de febrero de 2022

Acción necesaria Ahora puede utilizar IBM Runtime 22.1, que incluye las últimas infraestructuras de ciencia de datos en Python 3.9, para ejecutar cuadernos Jupyter de Watson Studio, modelos de entrenamiento y ejecutar despliegues de Watson Machine Learning. Python 3.7 ya está en desuso y se eliminará el 14 de abril de 2022. Actualice los activos y los despliegues para utilizar IBM Runtime 22.1 en su lugar. De forma similar, los entornos XL Python en Watson Studio y Watson Machine Learning ya están en desuso y también se eliminarán el 14 de abril de 2022. Vuelva a asignar los activos asociados a las configuraciones soportadas en consecuencia.

• Para obtener información sobre el release de IBM Runtime 22.1 y los entornos incluidos para Python 3.9, consulte Cambio de entornos de cuaderno.
• Para obtener detalles sobre las infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.
• Para obtener detalles sobre la selección de una versión de Python para los experimentos de Decision Optimization, consulte panel Configuración de ejecución y Parámetros de resolución

Anuncios de Aprendizaje federado (Watson Machine Learning)

24 de febrero de 2022

Hay varias mejoras de características nuevas para el aprendizaje federado.

• El módulo de aprendizaje federado ahora forma parte del cliente Python para Watson Machine Learning. Se eliminarán todas las funciones de la API que contengan ibmfl. Actualice a la última versión del módulo Watson Machine Learning y del script del conector de la parte. Para obtener más detalles, consulte Creación del experimento de aprendizaje federado.
• Python 3.7 está en desuso desde versiones anteriores. Actualice al menos a Python 3.8 para continuar con el uso en el aprendizaje federado.
• Scikit-learn 1.0 ahora es compatible con Python 3.9.

Crear restricciones personalizadas en el asistente de modelado de Decision Optimization

24 de febrero de 2022

El asistente de modelado le proporciona muchas sugerencias de restricciones para el dominio de problemas que se pueden personalizar. Sin embargo, es posible que desee expresar restricciones más allá de las que están predefinidas para los dominios dados. Ahora puede conseguirlo utilizando restricciones personalizadas más avanzadas que utilizan Python DOcplex. Consulte Restricciones personalizadas avanzadas para ver un ejemplo que ilustra cómo puede crearlas.

Configurar fácilmente el entorno para el experimento de Decision Optimization

25 de febrero de 2022

Cuando se crean modelos en un experimento, el panel Parámetros de ejecución de la vista Modelo de creación ahora contiene una pestaña Entorno. Aquí puede ver el entorno de ejecución predeterminado que se utiliza para la resolución al pulsar Ejecutar en la vista Modelo de creación. Puede crear entornos utilizando la pestaña Entorno en el panel Información de la Visión general. Para obtener más detalles, consulte Configuración de hardware y software.

Importar metadatos de más orígenes de datos (Watson Knowledge Catalog)

24 de febrero de 2022

Ahora puede ejecutar la importación de metadatos también para los orígenes de datos Apache Cassandra y Teradata.

Acceder a datos de orígenes de datos de compatibles con S3

18 de febrero de 2022

Utilice la nueva conexión S3 genérica para acceder a los datos desde un servicio de almacenamiento que sea compatible con la API de Amazon S3. Para obtener información, consulte Conexión de S3 genérica.

La conexión Snowflake da soporte a la autenticación federada proporcionada por Okta para mejorar la seguridad

18 de febrero de 2022

Si su empresa utiliza el inicio de sesión único (SSO) con autenticación nativa de Okta, la interfaz de usuario tiene un nuevo campo en el que puede especificar el punto final de URL de Okta para su cuenta de Okta.

Para obtener información sobre la conexión Snowflake, consulte Conexión Snowflake.

DataStage admite la creación de manejadores de mensajes.

11 de febrero de 2022

Los mensajes de error y los avisos se graban en el registro cuando se ejecuta un trabajo. Puede ver mensajes y alertas en el panel Registros. Puede elegir manejar errores específicos de forma diferente creando manejadores de mensajes.

Los manejadores de mensajes son reglas que definen cómo se expresan los mensajes. Puede utilizarlos para suprimir mensajes del registro o determinar si un mensaje de error debe ser un aviso o un mensaje informativo.

Pruebe esta característica expandiendo un mensaje de registro, seleccionando los puntos suspensivos junto al ID de mensaje y promoviendo o disminuyendo para que el mensaje sea un aviso o un mensaje informativo. También puede optar por suprimir de los registros. Esta opción no está disponible para errores.

PostgreSQL es una base de datos soportada para utilizar con informes de datos de Watson Knowledge Catalog

4 feb 2022

Cuando envía los datos de Watson Knowledge Catalog a una base de datos externa para generar informes, ahora puede elegir una base de datos PostgreSQL además de una base de datos Db2. Para obtener detalles, consulte Informes sobre datos de Watson Knowledge Catalog.

Prepárese para el cambio de la experiencia de artefactos de gobierno existente (Watson Knowledge Catalog)

4 feb 2022

Si está utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, se cambiará a la experiencia de nuevos artefactos de gobierno el 4 de abril de 2022. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia. La nueva experiencia de artefacto de gobierno se convirtió en la experiencia predeterminada en abril de 2021.

La nueva experiencia de artefactos de gobierno incluye estas nuevas características:

• Más tipos de artefactos de gobierno, como conjuntos de datos de referencia y reglas de gobierno
• Más relaciones entre artefactos y activos
• Control preciso de los permisos de usuario para ver y gestionar artefactos de gobierno con categorías

Acción necesaria Antes del traslado, anote los detalles de sus términos empresariales, clasificaciones personalizadas y reglas de protección de datos.

Esto es lo que sucede durante el traslado:

• Todos los términos empresariales, políticas y reglas de protección de datos existentes se suprimen de forma permanente. No se puede revertir a la experiencia existente.
• Todas las asignaciones de términos empresariales, clases de datos y clasificación en activos de datos han dejado de ser válidas.
• Se elimina cualquier enmascaramiento de datos que haya configurado con las reglas de protección de datos.
• Los perfiles de los activos de datos se han actualizado para que los resultados de la clasificación utilicen las nuevas clases de datos.

Esto es lo que debe hacer después del traslado:

• Vuelva a crear sus términos empresariales, clasificaciones y reglas de protección de datos.
• Elimine los términos de negocio no válidos y la asignación de clasificación de activos en catálogos.
• Asigne sus nuevos términos de negocio y clasificación a activos en catálogos.
• Asigne roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios. Consulte Asignar roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Nueva documentación de scripts

4 feb 2022

Aunque los scripts no son necesarios para utilizar SPSS Modeler, puede ser una potente herramienta para automatizar procesos en la interfaz de usuario. Los scripts pueden realizar los mismos tipos de acciones que se realizan con el ratón o el teclado y se utilizan para automatizar tareas que resultarían extremadamente repetitivas o llevarían mucho tiempo si se realizaran manualmente.

Una nueva guía de scripts y automatización describe esta funcionalidad en detalle.

Data Refinery da soporte a archivos SAS con la extensión "sas7bdat"

4 feb 2022

Ahora puede refinar los activos de datos SAS que utilizan la extensión .sas7bdat. Los archivos SAS sólo están soportados como archivos de origen. No puede utilizar archivos SAS como destino de un flujo de Data Refinery.

Para ver la lista completa de tipos de archivo soportados por Data Refinery, consulte Refinado de datos.

Los flujos de Data Refinery con conjuntos de datos grandes se deben actualizar al utilizar determinadas operaciones de la GUI

4 feb 2022

Acción necesaria Para ejecutar trabajos de Data Refinery con activos de datos grandes, las siguientes operaciones de la GUI tienen mejoras de rendimiento que requieren que actualice los flujos de Data Refinery que los utilicen:

• Convertir tipo de columna a Integer cuando se especifica un símbolo de agrupación de miles (coma, punto o valor personalizado)
• Convertir tipo de columna a Decimal con un marcador decimal con coma o cuando se especifica un símbolo de agrupación de miles (coma, punto o valor personalizado)
• Texto > Recortar comillas

Para mejorar el rendimiento del trabajo de un flujo de Data Refinery que utiliza estas operaciones, actualice el flujo de Data Refinery abriéndolo y guardándolo y, a continuación, ejecutando un trabajo para él. Los flujos de Data Refinery nuevos tienen automáticamente las mejoras de rendimiento. Para obtener instrucciones, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Nuevo conector para DataStage

4 feb 2022

DataStage ahora da soporte al conector Box. Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Los modelos de Decision Optimization se mueven a Python 3.8

4 feb 2022

Para los modelos Decision Optimization, la versión predeterminada para los modelos Python ahora es Python 3.8. Si tiene modelos de Decision Optimization en Python 3.7, vuelva a crear o vuelva a desplegar el modelo con Python 3.8 para evitar posibles problemas.

Consulte Cuadernos de Decision Optimization y Parámetros de resolución.

Mantenimiento de nombres de catálogo exclusivos

28 de enero de 2022

Al crear un catálogo en la página Crear un catálogo, ahora debe utilizar un nombre exclusivo. Los nombres de catálogo exclusivos evitarán problemas de ambigüedad y errores de sincronización. Si necesita utilizar un nombre duplicado para un catálogo, utilice la API para renombrar o crear un catálogo.

El rol de científico de datos tiene permiso de artefactos de gobierno de acceso (Watson Knowledge Catalog)

28 de enero de 2022

Con el permiso de Artefactos de gobierno de acceso, los científicos de datos pueden ver los detalles de los artefactos de gobierno que se asignan a los activos para comprender mejor los datos.

Desuso de Spark 2.4 para Watson Studio y Watson Machine Learning

27 de enero de 2022

Spark 2.4 está en desuso como infraestructura de aprendizaje automático, entorno de cuaderno y tiempo de ejecución de RStudio. Actualice sus activos para utilizar Spark 3.0 en su lugar. El 16 de febrero de 2022 se interrumpirá el soporte para activos de entrenamiento. El soporte para el despliegue y la puntuación de modelos se interrumpirá el 10 de marzo de 2022 y se eliminarán los despliegues existentes que utilizan especificaciones de Spark 2.4. Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Soporte para la especificación de hardware de gran tamaño para Decision Optimization (Watson Machine Learning)

27 de enero de 2022

Ahora puede utilizar una especificación de hardware de gran tamaño (8 vCPU y 32 GB) con trabajos de Decision Optimization. Además, el número de trabajos que se pueden ejecutar en paralelo se ha aumentado a 100. Para obtener detalles, consulte Ejecución de trabajos.

Nuevos conectores para DataStage

21 de enero de 2022

DataStage incluye estos nuevos conectores:

• Amazon RDS for Oracle
• Compose for MySQL

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Enriquecimiento de metadatos: asignación automática de términos y más (Watson Knowledge Catalog)

20 de enero de 2022

La asignación automática de términos ahora puede formar parte del enriquecimiento de metadatos y puede elegir entre más opciones de muestreo. Los resultados de enriquecimiento en el nivel de columna y también es una novedad una gran variedad de conocimientos adicionales en el nivel de activo. Además, puede publicar activos y resultados directamente en cualquier catálogo al que tenga acceso. Para obtener detalles, consulte Enriquecer sus datos.

Watson Natural Language Processing para cuadernos

20 de enero de 2022

La biblioteca de Watson Natural Language Processing (release beta) para cuadernos proporciona funciones básicas de proceso de lenguaje natural para el análisis de sintaxis y modelos entrenados previamente listos para ser usados con los que puede convertir datos no estructurados en datos estructurados, lo que le permite trabajar con una combinación de datos estructurados y no estructurados. Ejemplos de datos son registros de centros de llamadas, reclamaciones de clientes, publicaciones en redes sociales o informes de problemas. Para obtener detalles, consulte Biblioteca de Watson Natural Language Processing (beta).

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

14 de enero de 2022

Está disponible un nuevo acelerador del sector como activos predefinidos que puede utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

Soporte completo para probar los experimentos de IA automática para la equidad (Watson Machine Learning)

12 de enero de 2022

Evalúe un experimento de equidad para garantizar que sus resultados no estén sesgados a favor de un grupo sobre otro. Ahora puede evaluar experimentos con datos unidos, así como experimentos con un único origen de datos. No se puede evaluar un experimento de series temporales para la equidad. Para obtener detalles sobre pruebas de equidad, consulte Aplicación de pruebas de equidad a experimentos de IA automática.

Conectarse de forma segura a orígenes de datos con IBM Cloud Satellite

7 de enero de 2022

Con IBM Cloud Satellite, utiliza su propia infraestructura de cálculo que está en su centro de datos local o en otro proveedor de nube para crear una ubicación de Satellite. A continuación, utilice las funciones de Satellite para ejecutar los servicios de IBM Cloud en la infraestructura y desplegar, gestionar y controlar de forma coherente las cargas de trabajo de aplicaciones.

Para Cloud Pak for Data como servicio, configure una ubicación de Satellite para el origen de datos y, a continuación, seleccione Enlace Satellite en la sección Conectividad privada de la página Crear conexión.

Todos los orígenes de datos que dan soporte a Secure Gateway ahora dan soporte al Enlace de Satellite. Para obtener instrucciones, consulte Protección de conexiones.