了解如何发现、访问和共享可信数据
即刻解锁价值（约 1 分钟）
了解人工智能驱动的洞察如何帮助识别趋势、发现风险，并推动更主动、更数据驱动的治理方式。
观看 AI 智能体的实际操作——利用技能和 SDK 创建数据质量仪表板、整合目录资产并识别数据产品候选项。
了解 IBM® Bob 如何在 watsonx.data intelligence 中查询可信沿袭，从而在数分钟内提供准确的影响分析。
使用 Open MCP 提供 即时影响分析，直接在开发工作流中呈现下游依赖关系。
了解 AI 如何让数据管理和理解变得简单快捷。
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了解如何借助 AI 的强大能力，快速编制业务术语表。
了解如何配置 IBM watsonx.data Intelligence 的数据沿袭并将其导出到 Collibra。
见证 AI 如何挖掘企业所有数据中隐藏的关联。
探索 AI 如何自动化执行质量检查，确保数据可信度。
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全面了解您的数据如何在系统间移动和转换。
通过可信数据的便捷共享与获取促进团队协作。
快速连接资产、编校详情并发布即用型数据产品。
自定义属性与关系，隐藏无关字段——简化目录体系并强化治理。
以完整可见性筑牢数据信任根基。追踪每一次数据流动与变更，既能验证合规性，又能将数据转化为资产而非负担。。
行动前洞悉所有数据关联。映射管道关系、预测连锁效应，在确保数据与决策顺畅流转的前提下实施稳健更新。
秒级溯源定位数据错误。通过梳理所有数据依赖关系，快速解决问题，重拾数据可信度。
构建并执行 SQL 驱动的数据校验，追踪数据准确性、验证输出结果，确保可靠的数据产出。
了解工作原理（2-5 分钟）
了解 IBM 如何通过智能体数据管理帮助数据分析师发现、集成、分析和发布可信的数据产品，从而将简单的业务问题转化为可重复使用的组织智能。
利用 watsonx.data Intelligence 更快地发现数据问题的根本原因，使用沿袭驱动的分析来识别上游变化、评估影响并加快解决速度。
了解 watsonx.data Intelligence 如何通过 Open Lineage 和基于代码的沿袭将运行时事件合成关于数据如何移动的单一互联视图，从而适应诸如 Confluent 之类的平台。
了解 AI 智能体如何通过 MCP 服务器连接到 watsonx.data intelligence，以从业务问题生成精确的 SQL。
了解如何为数据治理工件启用版本控制和修订跟踪。
了解 Data Intelligence Agent 如何简化数据发现、沿袭分析和准备工作，将复杂的数据任务转化为简单的对话式工作流。
了解数据合约如何确保 Gold Zone 数据产品经过验证、可执行并可供企业使用。
使用 Open MCP 快速发现数据资产、分析沿袭、提高质量并发布产品——无论技术技能如何。
利用灵活的映射构建完整的端到端沿袭，以代表任何系统并连接环境中的数据流。
可视化完整的数据流及数据沿袭，以调查质量问题、追踪违规并识别根本原因。
从医疗保健、能源、保险、金融服务或跨行业术语中选择，以配合您的数据治理战略。
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了解如何自动监控和修复数据质量问题。
深入了解治理策略和访问控制如何确保合规性。
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通过自定义字段增强数据资产上下文，确保合规性。
借助自动化管理任务分配、审批流程与审计轨迹的工作流，让数据治理化繁为简。
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了解如何自动解释数据质量规则，帮助用户了解规则意图，而无需阅读技术逻辑。
深入了解非结构化数据整理如何通过自动分类和实体提取将文档转换为 AI 就绪数据。
了解 Text to SQL 如何支持完整生命周期（从自然语言查询到 Data Product Hub 中已发布的已治理数据产品）。
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导入、丰富并治理文档，确保质量可靠、血缘清晰，赋能可信 AI 洞察生成。
自动化处理元数据、政策规则与数据沿袭，实现大规模核心数据的安全防护、精准分类与可信治理。
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统一沿袭、合约和合成数据，大规模构建受治理的自助式数据产品。
支持发现、订阅和生命周期治理，将企业数据大规模转化为可操作的产品。