Beste Maschinelles Lernen Datenkatalog Software
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 gebenBeste Maschinelles Lernen Datenkatalog Software auf einen Blick
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Was ist ein Machine Learning Data Catalog?
Ein Machine Learning Data Catalog (MLDC) ist ein automatisierter Datenkatalog, der Aufgaben wie das Crawlen von Metadaten, das Katalogisieren und Klassifizieren von personenbezogenen Daten (PII) durchführt. Machine Learning Data Catalogs organisieren das Datenbestandsverzeichnis mithilfe von Metadaten.
Datenkataloge helfen Unternehmen zu wissen, wo die Daten gespeichert sind, wodurch die Zeit zur Identifizierung von Daten reduziert wird und sie leicht für Analysen zugänglich gemacht werden. Sie sind Bestandsverzeichnisse von Assets wie Tabellen, Schemata, Dateien und Diagrammen in Organisationen und helfen, die Herausforderungen der Datenentdeckung, -qualität und -verwaltung eines Unternehmens zu lösen.
Wofür steht MLDC?
MLDC ist ein Akronym für Machine Learning Data Catalog.
Was sind die häufigsten Merkmale von Machine Learning Data Catalogs?
Machine Learning Data Catalogs vereinfachen die manuellen Funktionen eines Datenkatalogs. Ein Datenkatalog ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenmanagementstrategie jeder Organisation. Einige der Merkmale von Machine Learning Data Catalogs sind:
Datenaufnahme und -entdeckung: Machine Learning Data Catalogs müssen vorgefertigte Adapter haben, um sich mit verschiedenen Unternehmenssystemen wie Anwendungen, Datenbanken, Dateien und externen APIs zu verbinden. Diese Adapter helfen bei der Entdeckung von Metadaten aus Systemen. Metadaten können Tabellennamen, Attributnamen und Einschränkungen sein. Das Merkmal hilft beim Aufbau nativer Konnektivität wie Integrationen für Datenquellen, Business-Intelligence-Lösungen (BI) und Data-Science-Tools.
Geschäftsglossar: Obwohl eine große Menge an Daten im Repository gespeichert ist, ist es auch wichtig, dass die Benutzer verstehen, was die gespeicherten Daten bedeuten. Das Glossar-Merkmal verknüpft diese Daten mit Geschäftstermini und verleiht ihnen mehr Bedeutung.
Automatisierte Datenkennzeichnung: Datenkennzeichnung ist eine Voraussetzung für maschinelle Lernalgorithmen. Automatisierte Datenkennzeichnung ist genauer als manuelle, da sie menschliche Fehler eliminiert. Datenkennzeichnung beinhaltet normalerweise, dass Annotatoren Objekte in Bildern identifizieren, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten für künstliche Intelligenz (KI) zu erstellen. Automatisierte Kennzeichnung beseitigt die Herausforderungen, die durch die mühsamen Annotationszyklen entstehen.
Datenherkunft: Datenherkunft ist der Prozess, der den Benutzern hilft zu wissen, wer, warum, wann und wo Änderungen an den Daten vorgenommen werden. Es ist ein Teil des Metadatenmanagements. MLDCs automatisieren den Datenherkunftsprozess. Datenherkunft hilft zu bestimmen, wann neue oder geänderte Daten ein erneutes Training von maschinellen Lernmodellen erfordern. MLDCs durchforsten normalerweise automatisch Abfragelogs in Data Lakes und anderen Datenquellen, um eine Datenherkunftskarte zu erstellen.
Datenqualitätsüberwachung und Anomalieerkennung: Die Datenqualitätsüberwachung hilft Benutzern zu verstehen, ob die Daten aus einer vertrauenswürdigen Quelle stammen. Der Machine Learning Data Catalog hat auch ein Merkmal, um plötzliche Änderungen in den Daten mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen zu identifizieren. Die Benutzer werden sofort über alle erkannten Änderungen oder Anomalien informiert.
Semantische Suche nach Datensätzen: Machine Learning Data Catalogs bieten Benutzern visuelle und intuitive Suchmöglichkeiten wie Suchmaschinen. Fast jeder Benutzer in einer Organisation ist ein Datenbenutzer, aber nicht jeder kann SQL-Abfragen verwenden, um Daten zu nutzen. Das semantische Suchmerkmal erleichtert es allen Benutzern, Datensätze zu entdecken.
Compliance-Fähigkeiten: Dieses Merkmal stellt sicher, dass sensible Daten nicht offengelegt werden und dass der Benutzer den Daten vertrauen kann. Es hilft weiter, Datenverwaltungspolitiken aufrechtzuerhalten und das Datenmanagement in der Organisation zu stärken. Datenverwalter können minderwertige Daten identifizieren und den Zugriff auf sensible Daten einschränken, wodurch die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unterstützt wird.
Datenprofilierung: Die Datenprofilierung hilft, die Daten aus der Datenquelle zu überprüfen und Informationen darüber zu sammeln. Dieser Prozess hilft, Datenqualitätsprobleme viel besser zu erkennen, wodurch der Datenmanagementprozess effizienter wird.
Was sind die Vorteile von Machine Learning Data Catalogs?
Ein Machine Learning Data Catalog bietet verschiedene Vorteile für unterschiedliche Benutzertypen in der Organisation. Dazu gehören:
Erleichterung bei der Datenkuratierung: Datenkuratierung ist ein Prozess des Sammelns, Organisierens, Kennzeichnens und Bereinigens von Daten. Machine Learning Data Catalogs validieren Metadaten und organisieren Erkenntnisse mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen in die richtigen Repositories.
Erleichterung der Suche: Dank der semantischen Suche wird es für nicht-technische Benutzer einfacher, Daten zu suchen und zu entdecken, da sie nicht jedes Mal SQL-Abfragen verwenden müssen, um auf Daten zuzugreifen.
Erleichterung der Datenzusammenarbeit: Machine Learning Data Catalogs helfen den Benutzern, zusammenzuarbeiten, Datensätze zu nutzen und zu teilen, da Machine Learning Data Catalogs das Auffinden und Speichern von isolierten Daten erleichtern.
Wer nutzt Machine Learning Data Catalogs?
Machine Learning Data Catalogs zentralisieren Metadaten für verschiedene Datenassets. Durch die Organisation der Metadaten helfen MLDCs Organisationen, den Datenzugriff zu verwalten.
Datenanalysten: Datenanalysten nutzen MLDC, um Daten für ihre Analyseprozesse zu entdecken, zu klassifizieren und zu manipulieren. Sie können auch KI- oder maschinelle Lernmodelle entdecken, verstehen, wie sie funktionieren, und sie in ihre BI-Tools importieren. Datenkataloge helfen Datenanalysten, Unternehmen in Self-Service-Organisationen zu verwandeln. Self-Service-Analysen sind wichtig für jede Organisation, die von Erkenntnissen getrieben werden möchte. Machine Learning Data Catalogs helfen den Benutzern, die Mittel zu finden, zu verstehen und den Daten zu vertrauen.
Vermarkter: Marketingteams nutzen den Machine Learning Data Catalog kommerzieller. Sie erhalten Erkenntnisse, um bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Datenkataloge verwenden.
Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler veröffentlichen normalerweise ihre Modelle zur Wiederverwendung. Datenwissenschaftler suchen immer nach einer Plattform, die Daten für verschiedene Projekte zentralisiert.
Herausforderungen mit Machine Learning Data Catalogs
Obwohl Machine Learning Data Catalogs helfen, große Herausforderungen in traditionellen Datenkatalogen wie Datenentdeckung und Datenherkunft zu lösen, bringen MLDCs auch Herausforderungen mit sich.
Skalierbarkeit: Es ist schwierig für alle MLDCs, ein großes Metadatenvolumen zu unterstützen. Manchmal brechen die Datenkataloge aufgrund von Leistungsproblemen zusammen, wenn sie mit enormen Mengen an Metadaten überlastet sind. Ursprünglich wurden Daten im Mainframe-Rechenzentrum des Unternehmens gespeichert. Aufgrund der heutigen Big Data müssen Machine Learning Data Catalogs jedoch Daten sowohl in der Cloud als auch in Data Lakes verfolgen.
Fragmentierung bei der Bewertung eines Produkts: Wenn ein Datenkatalog zu umfangreich ist, verursacht er eine Fragmentierung im Benutzererlebnis bei der Bewertung eines Produkts. Zu viele Daten führen dazu, dass Benutzer zu viele Tools verwenden, wodurch ein nahtloses Erlebnis in Fragmente zerbricht.
Wie kauft man Machine Learning Data Catalogs
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Machine Learning Data Catalogs
Der Machine Learning Data Catalog bietet viele Funktionen, um Benutzern zu helfen, nutzbare Daten zu identifizieren. Ein Käufer kann die richtige MLDC-Software je nach den Bedürfnissen der Organisation auswählen. RFP/RFIs helfen der Organisation, nach Preisen, Produktmerkmalen und Richtlinien zu suchen.
Vergleich von Machine Learning Data Catalog-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Der erste Schritt besteht darin, nach allen möglichen Anbietern in diesem Bereich zu suchen. Dies gibt den Vorteil, die Anbieter hinsichtlich Preis, Produktmerkmalen und Kundenservice zu bewerten.
Erstellen Sie eine Shortlist
Nach der Bewertung der potenziellen Anbieter kann das Unternehmen die Liste auf diejenigen eingrenzen, die alle ihre Anforderungen erfüllen.
Führen Sie Demos durch
Demos helfen, das Produkt als Ganzes zu verstehen. Ein Team von IT-Profis und Datenwissenschaftlern sollte an diesen Demos teilnehmen, um die Funktionalität des Produkts zu verstehen, während das Marketingteam teilnehmen kann, um den geschäftlichen Nutzen der Software in den Projekten zu analysieren.
Auswahl von Machine Learning Data Catalogs
Wählen Sie ein Auswahlteam
Ein Team von Marketingfachleuten mit Datenwissenschaftlern und IT-Profis kann alle Fragen zum MLDC-Produkt mit den Anbietern klären. Ein Datenwissenschaftler wäre mehr daran interessiert, die technischen Merkmale der Software zu kennen. Ein Marketingmanager wäre neugierig zu wissen, wie das Marketingteam MLDC für ein Projekt nutzen könnte. Ein IT-Profi möchte das Installationsverfahren der Software verstehen.
Verhandlung
Sobald der Anbieter den Preis nennt, beginnen die Verhandlungen. Der Preis wird basierend auf den Kosten anderer ähnlicher Produkte auf dem Markt und dem Ausmaß, in dem das Produkt die Herausforderungen lösen kann, festgelegt.
Endgültige Entscheidung
Die endgültige Entscheidung basiert auf Vereinbarungen zwischen dem Anbieter und dem Käufer.
