信頼できるデータの発見、アクセス、共有する方法を習得できます。
数秒（約1分）で価値を発見できます。
AI搭載のインサイトが、トレンドの特定、リスクの発見、ガバナンスに対するさらにプロアクティブでデータ駆動型のアプローチを実現するためにどのように役立つかをご覧ください。
AIエージェントがスキルとSDKを使用して、データ品質ダッシュボードを作成したり、カタログ資産を統合したり、データ・プロダクト候補を特定したりする実際の様子をご覧ください。
IBM Bobがどのようにwatsonx.data intelligenceで信頼できるリネージュを照会し、数分で正確な影響分析を提供するかをご覧ください。
Open MCPを使用して即時影響分析を行い、開発ワークフロー内で直接、ダウンストリームの依存関係を明らかにします。
AIによってデータの管理と理解がどのよう簡単かつ迅速になるかをご覧ください。
AIが適切なデータを即座に提示し、自信を持って行動できるようにします。
AIを活用して、ビジネス用語集を素早く作成する方法をご覧ください。
IBM watsonx.data intelligenceでデータ・リネージュを構成してCollbraにエクスポートする方法をご覧ください。
AIがあらゆる企業データから隠れた関連性をどのように発見するかをご覧ください。
AIが品質チェックを自動化して、信頼できるデータを確保する方法をご覧ください。
AIが信頼できる回答を即時に提供し、どのように意思決定を導くかをご覧ください。
システム間でデータがどのように移動、変換されるかを全体像で把握できます。
信頼できるデータを簡単に共有、アクセスできるようにすることで、共同作業を促進します。
資産を素早く接続し、詳細をキュレートして、すぐに使用できるデータ・プロダクトを公開します。
特性と関係をカスタマイズして無関係なフィールドを非表示にすることで、カタログを簡素化し、ガバナンスを強化します。
データの可視性を高めて、信頼を構築します。すべてのフローと変更を追跡してコンプライアンスを証明し、データを負債ではなく資産に変えます。
行動する前にすべての接続を確認します。パイプラインをマッピングし、波及効果を予測し、自信を持って更新することで、データと意思決定の流れを円滑に保ちます。
数秒でエラーの原因を追跡します。すべての依存関係をマッピングして、問題を迅速に解決し、データの信頼性を回復します。
SQLベースのチェック機能を構築、実行して、データの精度を追跡し、アウトプットを検証して、信頼できる結果を確保します。
仕組みを学びます。（2～5分）
IBMはエージェント・データ管理により、データ・アナリストが信頼できるデータ・プロダクトを発見、統合、分析、公開できるように支援しています。それによって、どのように単純なビジネス上の疑問が再利用可能な組織的インテリジェンスへと変換されるかをご覧ください。
watsonx.data intelligenceを使用し、リネージュを活用した分析によって、アップストリームの変更を特定し、影響を評価し、解決を加速することで、データにある問題の根本原因をより迅速に検出できます。
watsonx.data intelligenceが複数のランタイム・イベントを、コードベースのリネージュを使用するOpen Lineageによってデータの動きを示す単一の包括的なビューに統合することで、Confluentのようなプラットフォームにどのように対応できるようになるかをご覧ください。
AIエージェントがMCPサーバー経由でwatsonx.data intelligenceに接続し、どのようにビジネスに関する質問から正確なSQLを生成するかをご覧ください。
データ・ガバナンス成果物に対してバージョン管理やリビジョン追跡を有効化する方法をご覧ください。
Data Intelligence Agentがどのようにデータ検出、リネージュ分析、準備を合理化し、複雑なデータ・タスクをシンプルな対話型ワークフローに変えるかをご覧ください。
データ契約によって、ゴールド・ゾーンのデータ・プロダクトがどのように検証され、実行可能であり、エンタープライズでの使用に対応していると保証されるかをご覧ください。
Open MCPを使用すると、技術的なスキルに関係なく、データ資産を迅速に検出し、リネージュを分析し、品質を向上させ、プロダクトを公開できます。
あらゆるシステムを表現し、環境全体のデータ・フローを接続する柔軟なマッピングを使用して、完全なエンドツーエンドのリネージュを構築します。
データ・リネージュを使用してデータ・フロー全体を視覚化し、品質問題を調査し、違反を追跡し、根本原因を特定します。
医療、エネルギー、保険、金融サービス、または業界横断的な語彙から、自分のデータ・ガバナンス戦略に合うものを選択できます。
チームが1つのハブでデータ・プロダクトを公開、管理、共有する方法をご覧ください。
データの移動と変換が自動的にマッピングされる方法をご覧ください。
データ品質の問題を自動的に監視して修復する方法をご覧ください。
ガバナンス・ポリシーとアクセス制御によってコンプライアンスが確保される方法をご覧ください。
リネージュがデータ品質の問題の特定に役立つ方法をご覧ください。
カスタム・フィールドで成果物に必要なコンテキストを追加し、コンプライアンスを確保します。
タスク、承認、監査証跡を管理するワークフローを自動化することでガバナンスを簡素化します。
資産と接続を最適化してコンテキストを強化し、検出を効率化して、ガバナンスを調整します。
さまざまなデータ・ソースに接続して、メタデータをインポートし、資産を管理して効率的なデータ運用を実現します。
事前構築した品質ルールを使用して検証を標準化し、データの信頼性を強化して、信頼できる洞察を迅速に導き出します。
拡充、分類、キュレーションを自動化してメタデータの品質を改善し、データ・ガバナンスを強化します。
機能を詳細に調査します。 （6分以上）
IBM watsonx.data intelligenceが未加工データを、すべて単一のプラットフォームで実行可能なインサイトにどのように変えるかを体験してください。
豊富な視覚化から詳細な分析、迅速な意思決定に至るまで、データがどのようによりスマートに役割を果たし、大規模にインパクトを与えるかをご覧ください。
データ品質ルールが自動的に説明されるため、ユーザーは技術的なロジックを読み取る必要なくルールの意図を理解できるようになることをご覧ください。
非構造化データ・キュレーションが、自動化された分類とエンティティー抽出によってどのようにドキュメントをAI対応データに変換するかをご覧ください。
Data Product Hubで、自然言語クエリーから、公開された管理対象データ・プロダクトに至るまで、Text-to-SQLがライフサイクル全体をどのようにサポートするかをご覧ください。
再利用可能なデータ・プロダクトをパッケージ化し、チームで共有する方法をご覧ください。
データ資産全体にわたるポリシーの定義方法と管理方法を習得します。
文書をインポート、拡充、管理して、品質、リネージュ、信頼できるAIの洞察を確保します。
メタデータ、ポリシー、リネージュを自動化して、重要なデータを広範囲に保護、分類し、確実なガバナンスを実現します。
根本原因を追跡し、下流への影響を評価し、強化されたメタデータを活性化してデータ品質を大規模に維持します。
運用システム全体のポリシーの適用を自動化し、コンプライアンスとデータ保護を確保します。
非構造化データをインポートし、強化して追跡し、組み込みのリネージュとメタデータを活用してソースから洞察までを効率的に管理します。
リネージュ、契約、合成データを統合して、管理されたセルフサービス・データ・プロダクトを大規模に構築します。
検出、サブスクリプション、ライフサイクル・ガバナンスを有効にして、エンタープライズ・データを実行可能なプロダクトに大規模に変換します。