Ich finde Tamr unglaublich effektiv in seiner Hauptrolle des Stammdatenmanagements. Es glänzt in diesem Aspekt, da es mir ermöglicht, Daten über unsere Kunden nahtlos zu konsolidieren und zu verwalten. Was besonders auffällt, ist, wie einfach es zu bedienen und in unsere bestehenden Systeme zu integrieren ist, was den Prozess der Datenintegration mühelos macht. Diese Benutzerfreundlichkeit verbessert unsere Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen, sowohl intern als auch extern, zusammenzuführen, was uns hilft, ein umfassendes Verständnis jedes Kunden zu erlangen. Dieses Verständnis ist entscheidend, da es uns ermöglicht, unseren Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Darüber hinaus war die anfängliche Einrichtung unkompliziert, sodass ich Daten leicht einziehen, zuordnen und das gewünschte Ergebnis erzielen konnte. Diese benutzerfreundliche Einrichtung bedeutet, dass mein Team Daten schnell und effektiv unseren Nutzern präsentieren kann. Die nahtlose Integration mit Snowflake verbessert auch unseren Arbeitsablauf, indem sie reibungslose Abläufe neben unseren anderen Tools gewährleistet. Insgesamt bietet Tamr robuste Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit, die meine spezifischen Arbeitsaufgaben erheblich begünstigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es wäre vorteilhaft, wenn wir die Möglichkeit hätten, das maschinelle Lernen Clustering ein wenig mehr an unsere Bedürfnisse anzupassen. Wir haben verschiedene Anwendungsfälle, die je nach Kontext von einer aggressiveren oder konservativeren Clusterbildung profitieren könnten, aber ich weiß, dass das Tamr-Team eng mit seinen Kunden zusammenarbeitet und es Verbesserungen auf der Roadmap gibt, die uns helfen werden, diese Bedürfnisse zu erfüllen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Taner, danke, dass du deine Erfahrungen mit Tamr geteilt hast! Wir freuen uns zu hören, dass die Benutzerfreundlichkeit der Plattform, die nahtlosen Integrationen und die unkomplizierte Einrichtung deinem Team geholfen haben, Daten zusammenzuführen und wertvolle Einblicke zu liefern. Wir schätzen auch dein Feedback zur Modellanpassung. Wir verstehen, dass unterschiedliche Anwendungsfälle unterschiedliche Clusterverhalten erfordern können, und wir gestalten unsere Datenprodukte mit diesem Gedanken, während wir ihre Eignung für verschiedene Szenarien weiter verbessern.
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