Maschinelles Lernen Datenkataloge ermöglichen es Unternehmen, Unternehmensdaten aus mehreren Datenquellen zu kategorisieren, darauf zuzugreifen, sie zu interpretieren und zusammenzuarbeiten, während ein hohes Maß an Governance und Zugriffsmanagement aufrechterhalten wird. Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zu vielen Funktionen von maschinellen Lernendatenkatalogen und ermöglicht Funktionen wie maschinelle Lernempfehlungen, Abfragen in natürlicher Sprache und dynamische Datenmaskierung für verbesserte Sicherheitszwecke.
Unternehmen können maschinelle Lernendatenkataloge nutzen, um Datensätze an einem einzigen Ort zu pflegen, sodass die Suche und Entdeckung von Daten für alltägliche Geschäftsanwender und Analysten gleichermaßen einfach ist. Benutzer haben die Möglichkeit, Datensätze zu kommentieren, zu teilen und zu empfehlen, damit Kollegen sofort verstehen, was sie abfragen. Darüber hinaus können IT-Administratoren die Benutzerbereitstellung einrichten, um sicherzustellen, dass unbefugte Mitarbeiter keinen Zugriff auf sensible Daten haben.
Maschinelle Lernendatenkataloge werden am häufigsten von Unternehmen implementiert, die über mehrere Datenquellen verfügen, nach einer einzigen Quelle der Wahrheit suchen und versuchen, die Datennutzung unternehmensweit zu skalieren. Diese Produkte werden in der Regel von IT-Abteilungen verwaltet, die Organisation und Sicherheit aufrechterhalten können, aber Daten können von Datenwissenschaftlern oder Analysten und dem durchschnittlichen Geschäftsanwender abgerufen werden. Die Daten können dann entweder direkt im maschinellen Lernendatenkatalog oder durch eine Integration mit Business-Intelligence-Software transformiert, modelliert und visualisiert werden.
Es sollte beachtet werden, dass nicht alle maschinellen Lernendatenkataloge Datenvorbereitungsfunktionen bieten und möglicherweise eine Integration mit einer Business-Intelligence-Plattform erfordern. Darüber hinaus unterscheiden sich diese Tools von Master-Datenmanagement-Software aufgrund ihrer erweiterten Governance, Zusammenarbeit und maschinellen Lernfunktionalität.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Maschinelles Lernen Datenkatalog zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Daten aus allen Unternehmensquellen in einem einzigen Repository organisieren und konsolidieren
Benutzerzugriffsmanagement für Sicherheits- und Daten-Governance-Zwecke bereitstellen
Geschäftsanwendern ermöglichen, innerhalb des Katalogs nach Daten zu suchen und darauf zuzugreifen
Zusammenarbeitsfunktionen rund um Datensätze bieten, einschließlich Kategorisierung, Kommentierung und Teilen
Intelligente Empfehlungen basierend auf maschinellem Lernen für einen schnelleren Zugriff auf relevante Daten geben
