エンタープライズ・データ・カタログが必要とされる理由

エンタープライズ・データ・カタログにより、データ全体をより深く把握できます。また、共通の業界用語を共有し、情報を検索、把握、分析できます。

この動画では、IBM Watson® Knowledge Catalogによるマルチクラウド環境へのデータ・カタログの導入について詳しく説明しています。

データ・カタログとは何か、またなぜ必要とされるかについての詳細は、こちらのブログ記事をご確認ください。

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主な利点

データの柔軟性

ユーザー・データをオンプレミスにもクラウドにも保管でき、データの保管場所を柔軟に選択できます。

生産性の向上

データを短時間で検索できるようになり、分析者などのデータ利用者データ利用者の生産性が向上します。

データ価値の拡大

データに共同で取り組み、タグや注釈を付けてデータを強化し、他のデータ利用者に対してデータの価値を高めることができます。

技術メタデータとビジネス・メタデータの整合

ビジネス用語集により、データ利用者がビジネス用語を定義し、技術資産に対応付けることができます。機械学習を活用した機能によって、用語の自動割り当て、メタデータ検出、インテリジェントな問題解決が可能となり、対応付けの速度が向上します。

データとその関係の探索

データおよび他のデータ資産との関係を視覚的に表示できます。

データの信頼性の向上

高度なデータ・リネージュ機能によって、データ利用者は情報環境におけるデータの流れを把握して、データがどこで調達されて消費されているかを追跡できます。これにより、データに対するデータ利用者の信頼を築くことができます。

データ・ガバナンスの強化

アクティブなポリシー管理とポリシー・ルールによって、情報をどのように構造化し、保管し、変換し、移動するかを規定できます。

使いやすさ

データだけでなくあらゆる資産(ダッシュボード、データ・サイエンスと機械学習のモデル、接続、ノートブックなど)がサポートされ、すべての資産にセルフサービスでアクセスできます。

データの安全性の向上

標準装備のポリシー適用エンジンを利用して、データ資産に関するカテゴリー、ポリシー、ルールを設定できます。アクティブなポリシー適用エンジンにより、アクセス時点でデータがリアルタイムにマスクまたは保護されます。

簡素化によるコスト削減

IT導入コストが発生しないフル・マネージドのサービス・オファリングを利用することで、時間とコストを節約できます。

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機械学習とAIを駆使してデータを分析することができます。データをカタログ化することにより、データの検索と利用が容易になります。

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