IBM watsonx – Komponenten im Überblick & Zusammenspiel mit Cognos Analytics

IBM watsonx – Komponenten im Überblick

Watsonx ist IBMs Portfolio für KI-Produkte, das generative KI, Datenmanagement und Governance integriert. Nachfolgend sind die Hauptkomponenten watsonx.ai, watsonx.data, watsonx.governance sowie Watsonx BI beschrieben – jeweils mit direkten Links zu den offiziellen IBM-Seiten.

watsonx.ai – Studio für Foundation Models & Agenten

Zweck: Entwicklung, Feinabstimmung und Betrieb von KI-/LLM-Modellen, inklusive Agent-Entwicklung.

watsonx.data – Offenes, hybrides Data-Lakehouse

Zweck: Vereinheitlichte Datenbasis und Dienste für KI & Analytics – von Erfassung/Integration über Governance bis Bereitstellung.

watsonx.governance – AI Governance & Compliance

Zweck: Durchgängige Steuerung, Überwachung und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen (generative KI & klassisches ML), inkl. Agent-Monitoring.

Watsonx BI – Generative Business Intelligence

Zweck: KI-gestützter BI-Assistent für konversationelle Analysen, erklärbare Antworten und konsistente Metriken (governed semantic layer & metrics catalog).

Gesamtüberblick Watsonx

Die Übersicht mit allgemeinen Informationen zu watsonx ist hier zu finden:

ibm.com/products/watsonx

Beziehung zwischen IBM watsonx und Cognos Analytics

Watsonx und Cognos Analytics gehören inzwischen zur gleichen IBM-Familie für Daten- und KI-basierte Unternehmensanalysen. Cognos Analytics bleibt dabei das etablierte Reporting- und Dashboard-Werkzeug, während Watsonx die moderne KI-, Daten- und Governance-Ebene bildet. Beide Lösungen greifen ineinander und ergänzen sich funktional.

Watsonx BI und Cognos Analytics

Watsonx BI nutzt eine ähnliche semantische Grundlage wie Cognos Analytics – das heißt: Datenmodelle, Kennzahlen und Metadaten aus Cognos können in Watsonx BI eingebunden werden. Dies erfolgt über den Cognos Analytics Connector (FM-Package-Import) oder über Satellite Connector bei On-Premises-Installationen. Damit lassen sich vorhandene Framework-Modelle und deren Business-Logiken direkt in Watsonx BI verwenden.

  • Import von Cognos Framework Manager Packages in Watsonx BI
  • Automatische Erstellung von Metrikdefinitionen aus Cognos-Faktentabellen
  • Generative Abfragen („Was war der Umsatz 2024?“) auf Basis bestehender Cognos-Modelle
  • Nahtloser Zugriff auf dieselben Datenquellen und Sicherheitsstrukturen (CAM-Authentifizierung)

Dadurch wird Watsonx BI zur generativen KI-Erweiterung von Cognos Analytics. Cognos liefert weiterhin kontrolliertes Reporting, während Watsonx BI interaktive, KI-gestützte Einblicke in dieselben Daten ermöglicht.

watsonx.data im Zusammenspiel mit Cognos Analytics

watsonx.data dient als moderne Datenbasis, auf die sowohl Watsonx BI als auch Cognos Analytics zugreifen können. Cognos kann über JDBC/ODBC- oder Presto-Connectoren direkt auf die in watsonx.data gespeicherten Tabellen oder Views zugreifen. Somit kann watsonx.data auch als Data Lakehouse hinter Cognos eingesetzt werden – z. B. für umfangreiche Data-Warehouse- oder KI-Datenquellen.

  • Zentrale, skalierbare Datenplattform für beide Systeme
  • Governance- und Sicherheitskontrolle durch IBM Cloud IAM
  • Einheitliche Datenbasis für Berichte (Cognos) und KI-Analysen (Watsonx)

watsonx.governance und Cognos Analytics

watsonx.governance erweitert die Governance-Funktionen von Cognos um KI-spezifische Nachvollziehbarkeit, z. B. durch Modell-Inventare, Bias-Monitoring und Audit-Trails. Während Cognos bereits Daten- und Benutzer-Governance abdeckt, ergänzt watsonx.governance diese um Richtlinien und Compliance für KI-Modelle, Datenklassifikationen und Metriken.

  • Integration über IBM Cloud IAM und Watsonx Project Governance
  • Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Berichten
  • Compliance-Erweiterung für Organisationen mit DORA-, VAIT- oder EU-AI-Act-Anforderungen

watsonx.ai und Cognos Analytics

watsonx.ai kann als Backend für generative Erweiterungen in Cognos dienen – z. B. bei der automatischen Berichtserstellung, Textzusammenfassungen oder Erklärungen von Kennzahlen. Über APIs oder die IBM Cloud-Integration kann Cognos Inhalte von Foundation Models (z. B. IBM Granite, Llama 3) anfordern und in Dashboards einbinden.

  • Generierung erklärender Texte in Cognos Dashboards
  • Automatische KPI-Interpretationen über Foundation Models
  • Technische Integration über REST-API oder Watsonx.ai Service Connector

Fazit: Cognos Analytics bleibt das Werkzeug für strukturierte BI- und Reportingszenarien. Watsonx erweitert dieses Ökosystem um generative KI, Data-Governance und semantische Automatisierung – zusammen bilden beide eine vollständig integrierte IBM-Analytics-Plattform für klassische und generative Analysen.

Watsonx On-Premises: Voraussetzungen und Checkliste

Watsonx kann nicht nur als Cloud-Service, sondern auch vollständig On-Premises in Unternehmensrechenzentren betrieben werden. Die lokale Installation erfolgt über den IBM Software Hub (früher Cloud Pak for Data) auf einer Kubernetes-basierten Containerplattform. Nachfolgend sind die zentralen Anforderungen und Schritte zur Einrichtung beschrieben. Quellen sind direkt bei IBM verlinkt.

1. Plattformvoraussetzungen

  • Container-Plattform: Red Hat OpenShift Container Platform ist zwingend erforderlich (mind. Version 4.12).
  • Software Hub: Watsonx wird als Service auf dem IBM Software Hub installiert, der zentrale Plattformdienste bereitstellt (User Management, Storage, Monitoring).
  • Cluster: mindestens 3 Worker-Nodes + 1 Control-Plane Node.
  • Betriebssystem: RHEL-basiert (x86-64 oder Power-Architektur).

2. Hardwareanforderungen

  • CPU: mindestens 8 vCPUs pro Node (empfohlen: 16+).
  • RAM: 64 GB Minimum, empfohlen 128 GB pro Node.
  • Storage: 300–500 GB pro Node für Container-Images, plus persistenter Speicher (z. B. Ceph oder OpenShift Data Foundation).
  • GPU (speziell für Watsonx.ai): dedizierte NVIDIA A100 oder H100 GPUs mit mind. 80 GB RAM für Foundation-Modelle.
    Quelle: IBM Docs – Installing Foundation Models
  • Load-Balancer: mindestens 2 Knoten für Hochverfügbarkeit.

3. Netzwerk & Sicherheit

  • Private Container Registry: erforderlich, wenn kein Internet-Zugang vorhanden ist (Air-Gap Deployment).
    Quelle: IBM Docs – Installing watsonx.governance
  • Zugriff: gesicherte Verbindungen über TLS (HTTPS) und IAM-Integration.
  • Ports: alle internen Kommunikationsports zwischen Software-Hub-Services müssen freigegeben sein (siehe IBM-Netzwerkleitfaden).
  • Sicherheitsrichtlinien: OpenShift-Security-Context Constraints (z. B. restricted-v2).

4. Software & Rollen

  • Plattformdienste: Vor der Watsonx-Installation muss der Software Hub installiert sein.
  • Benutzerrollen: Platform Administrator, Cluster Administrator und Service Administrator werden benötigt.
    Quelle: IBM Docs – Implementing watsonx.ai on-premises
  • Image-Management: Zugriff auf IBM Container Registry oder lokales Mirror-Repository.
  • Kompatibilität: Die Versionen von Software Hub und Watsonx-Modulen müssen übereinstimmen.

5. Module & Installation

6. Lizenzierung

  • Erforderlich sind entsprechende Watsonx-Entitlements (pro Modul): AI, Data, Governance und BI.
  • Lizenzschlüssel werden über IBM Passport Advantage oder Container Licensing Operator verwaltet.
  • Einige Funktionen sind nur in der Cloud- oder Software-Variante verfügbar.
    Quelle: IBM Docs – Feature Differences Between Deployments

7. Checkliste (Kurzfassung)

  • [ ] OpenShift-Cluster (?4.12) bereitgestellt
  • [ ] IBM Software Hub installiert und konfiguriert
  • [ ] Genügend CPU, RAM, Storage und GPU-Ressourcen
  • [ ] Private Container-Registry verfügbar
  • [ ] Administrative Rollen und Zugriffsrechte eingerichtet
  • [ ] Passende Watsonx-Module lizenzrechtlich abgedeckt
  • [ ] Verbindung zu Datenquellen (Cloud oder on-prem) hergestellt
  • [ ] Sicherheitsrichtlinien und TLS-Zertifikate konfiguriert

Offizielle IBM-Quellen:
IBM Software Hub Overview | Hardware Requirements | Installing watsonx.ai | Installing watsonx.governance | Deploying watsonx.data Capabilities | Watsonx BI Produktseite

Watsonx „On-Prem“ auf AWS oder Azure betreiben – geht das?

Ja. Watsonx (als Software-Deployment) läuft auf Red Hat OpenShift – und OpenShift kann sowohl auf AWS (ROSA) als auch auf Azure (ARO) bereitgestellt werden. Auf dieser Basis wird der IBM Software Hub (ehemals Cloud Pak for Data) installiert, der anschließend die gewünschten Watsonx-Services wie watsonx.ai, watsonx.data und watsonx.governance hostet. Offizielle IBM-Quellen und Deployment-Guides sind unten verlinkt.

Grundprinzip (AWS & Azure)

Spezifika pro Cloud

Hinweis zu Watsonx BI: Aktuell (Stand 2025) primär als IBM-Cloud-Service positioniert. Prüfe die Produktseite für den jeweils neuesten Bereitstellungsstatus: ibm.com/products/watsonx-bi.

Weitere Links zur Installation und Systemanforderungen

Software Hub – Installing watsonx BI

//www.ibm.com/docs/en/software-hub/5.2.x?topic=bi-installing

Software Hub – GPU requirements

//www.ibm.com/docs/en/software-hub/5.2.x?topic=requirements-gpu-models#model-reqs-bi__title__1

Foundation Models

//www.ibm.com/docs/en/software-hub/5.2.x?topic=install-foundation-models

Software Hub – Hardware Requirements

//www.ibm.com/docs/en/software-hub/5.2.x?topic=requirements-hardware

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Jens Bäumler (Apparo Group)

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