IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive

Startseite:

Auf der Startseite von Cloud Pak for Data sind alle Funktionen erreichbar. In Kacheln werden übersichtlich nicht nur die letzten genutzten Projekte/Kataloge/Daten dargestellt, sondern auch auf offene Aufgaben hingewiesen.

Alle Tätigkeiten oder Verweise auf Daten sind zentral in Katalogen erfasst. Datenverbindungen zu externen Quellen werden entweder zentral vorgegeben oder im Projekt neu definiert. Projekte organisieren verschiedene Use Cases,  Assets, Analysen und weitere Objekte sowie Jobs, die zum Ergebnis geführt haben. Kataloge organisieren die technisch verfügbaren Assets (wenn gewünscht) zentral.

Projekte

In Projekten werden alle Objekte zusammengefasst, die zur Umsetzung eines analytischen Use Cases notwendig sind: Daten Assets repräsentieren hochgeladene Dateien oder Verbindungen zu externen Quellen (siehe auch am rechten Bildschirmrand die Möglichkeit, direkt aus dem zentralen Katalog Elemente einzufügen). In Notebooks werden beispielsweise in Python statistische Analysen durchgeführt.

Projekt-Assets

Ergänzend zur manuellen Analyse von Datenstruktur und -analyse bietet Cloud Pak for Data fertige Funktionen, die z. B. Statistiken über den Datenbestand erstellen oder mit einfachen Mitteln Datentransformationen durchführen. So wird die Grundlage von Datenbeständen schnell und effizient bestimmt.

AutoAI:

Ergänzend zur manuellen Entwicklung analytischer Modelle und Analysen in Python können in Cloud Pak for Data mit der Funktion „AutoAI“ gleich mehrere Aufbereitungsmethoden und Analysen durchgeführt werden. AutoAI führt durch, vergleicht und schlägt den besten Kandidaten vor. Wenn gewünscht, kann dieser manuell nachbearbeitet werden.

Katalog:

Alle technischen Assets finden sich zentral in einem Datenkatalog. Dieser organisiert die Verantwortlichkeit, den Zugriff, die Verknüpfung zu fachlichen Begriffen, die Sichtbarkeit und vieles mehr.

Geschäftsbegriffe:

Technische Assets und deren Informationen sind fachlichen Fragestellungen und Begriffen zuzuordnen. Geschäftsbegriffe werden mit technischen Assets, anderen Geschäftsbegriffen, Regeln oder Datenklassen verknüpft. In diesem Beispiel startet alles mit dem Geschäftsbegriff „Person“, der mit einer Tabelle „PERSON“ verknüpft ist. Diese verfügt über 24 Spalten und liegt im Schema „Admin“. Der Geschäftsbegriff „Person“ wird aus den weiteren Begriffen „Vorname“ und „Nachname“ zusammengesetzt und ist vom Typ „Klasse_Person“.

Intelligent Document Understanding: Korpus

Grundfunktion für die intelligente Dokumentenverarbeitung ist das Verständnis der KI für ihre Domäne, die sich in Fachbegriffen und besonderen Wortstellungen ausdrückt. Mit der Erstellung eines „Korpus'“ beginnt die Anlernphase der AI. In Zusammenarbeit mit den „Domain-Experts“ entsteht ohne spezielle IT-Kenntnisse in einer übersichtlichen Oberfläche der Korpus.

„Intelligent Document Understanding“: Intelligente Suche

Die intelligente Suche umfasst den eigentlichen Prozess der Quellenanbindung mit der automatisierten Suche nach Schlagworten, Beziehungen, Kriterien und Facetten in den Daten. Der Prozess endet mit der Ausgabe eines oder mehrerer Treffer und der Übergabe in den Geschäftsprozess.