IBM Knowledge Catalog を使用して、ビジネスにすぐ役立つデータを AI と分析に活用する方法を学びます。
IBM DataOpsコミュニティのディスカッションに参加しましょう。
IBMでビジネスはデータ駆動型に変わります。実際に確かめてみましょう。
Forrester社は2022年第2四半期レポートのエンタープライズ・データ・ファブリック部門でこの部門のソリューションにおけるリーダーとしてIBMを選出しました。その理由をお読みください。
IBM データ・カタログが、2022年Gartner Magic Quadrantデータ品質ソリューション部門のリーダーに位置付けられた理由をお読みください。
データの可観測性について学び、IBMがデータ可観測性ソリューションの主要プロバイダー、Databand.aiを買収した理由を究明しましょう。
国際連合環境計画は、IBMのテクノロジーを利用して、世界の海洋ゴミデータを結合・分析し、海岸の清掃を加速しています。その詳細をご覧ください。
IBMとMANTAは、データの来歴に関する課題を解決するために、IBM Cloud Pak® for Data向けMANTA Automated Data Lineageを開発しました。その理由をご覧ください。
機械学習カタログを通じて堅牢なガバナンスを実現する結果、信頼できるビジネス対応データを取得する方法について説明しています。
データの保護・セキュリティ手順によってデータ駆動型の意思決定を下す能力を向上する方法を学びましょう。
新たな収益源やコスト削減につながるDataOpsの実践を活かす3つの戦略をご覧ください。
Standard Bankの情報管理責任者が、DataOpsに取り組む過程と経験した利点について説明します。
効果的なDataOpsを実践することで、Standard Bankはビジネスの回復力という課題に対応できるようになっています。その方法をご覧ください。
データ・カタログをマルチクラウド環境に移行する詳細な方法をご覧ください。
資産カタログに対する先端的アプローチをAI実務の効率化促進に活用する方法をIBMがご紹介します。
データ・レイクのガバナンスによりデータの検出、アクセス、管理、保護を簡易化する方法をご覧ください。
Knowledge Catalogを簡単な数ステップで作成する方法をこのビデオでご覧ください。
このウェビナーでは、IBMとGartner社が考慮すべきデータ・ファブリックとコア・コンポーネントの重要性について説明しています。
この電子書籍を読むと、スケーラビリティ、組織全体への基準の導入、データ・リネージュ、追跡可能性などの問題に関するインサイトが得られます。
IBMのDataOpsを利用すると、データを活用してスケーラブルで俊敏にビジネスに対応する企業文化を構築できます。その方法をご覧ください。
企業が統合データ・カタログを備えたデータ・ガバナンス・プラットフォームをデータの検索、キュレーション、分析、準備、共有に役立てる方法をご覧ください。