IBM watsonx.data Funktionen

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.

Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).

Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud

Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen

Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen.

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus

Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern.

Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.

Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.

Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen.

Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Analysiert Daten, um die wertvollsten Kundensegmentierungen zu finden und zu empfehlen.

Tools zum Erstellen und Anpassen von Workflows, um Konsistenz zu gewährleisten.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Unterstützt die Einhaltung von PII, DSGVO, HIPPA, PCI und anderen regulatorischen Standards.

Bietet Richtlinien oder Schulungen im Zusammenhang mit den Anforderungen an die Einhaltung sensibler Daten,

Administratoren können Richtlinien für Sicherheit und Data Governance festlegen

Überwacht die Datenqualität und sendet Warnmeldungen bei Verstößen oder Missbrauch

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Stellen Sie Daten aus allen Systemen zusammen, damit Benutzer relevante Informationen einfach einsehen können.

Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.

Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.

Ermöglicht es Benutzern, ein Glossar mit Geschäftsbegriffen, Vokabular und Definitionen über mehrere Tools hinweg zu erstellen.

Bietet einen integrierten Datenkatalog, der es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen einfach zu finden.

Überwacht und bereinigt Daten mit Hilfe von Geschäftsregeln und analytischen Algorithmen.

Visualisieren Sie Datenflüsse und Herkunft, um die Compliance mit Berichten und Dashboards über eine einzige Konsole nachzuweisen.

Bietet eine automatisierte Datenherkunftsfunktion, die Transparenz über die gesamte Datenverschiebung von der Datenentstehung bis zum Ziel bietet.

Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien.

Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.

Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.

Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich).

Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.

Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.

Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.

SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.

Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.

Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Ermöglicht das Verschieben von Daten von einem Ort zu einem anderen.

Bietet eine Gesamtstrategie für Data Governance.

Hilft bei der Bereitstellung sicherer Speicherlösungen für extrahierte Daten.

Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.

Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten.

Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.

Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.

Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung

Authentifiziert und autorisiert Personen für den Zugriff auf die Daten, die sie sehen und verwenden dürfen.

Hilft bei der Identifizierung und Verwaltung der Rollen von Besitzern und Verwaltern von Daten.

Hilft bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und -normen.

Definiert, validiert und überwacht Geschäftsregeln, um die Bereitschaft der Stammdaten sicherzustellen.

Ermöglicht es Benutzern, Datenrichtlinien zu erstellen und zu überprüfen, um sie in der gesamten Organisation konsistent zu machen.

Bietet Spezialisierung auf datengestützte Erkenntnisse durch direkten Zugriff auf Datenanalysten oder Endbenutzer.

Stellt Daten in strukturierten und lesbaren Formaten bereit.

Hilft bei der Einrichtung einer Data Fabric mit einem Netzwerk verschiedener Tools zur Operationalisierung von Daten.

Bietet Benutzern Architekturoptionen wie zentralisiert oder dezentral.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.