# Mejor Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático - Página 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Los catálogos de datos de aprendizaje automático permiten a las empresas categorizar, acceder, interpretar y colaborar en torno a los datos de la empresa a través de múltiples fuentes de datos, mientras mantienen un alto nivel de gobernanza y gestión de acceso. La inteligencia artificial es clave para muchas características de los catálogos de datos de aprendizaje automático, habilitando funcionalidades como recomendaciones de aprendizaje automático, consultas en lenguaje natural y enmascaramiento dinámico de datos para mejorar la seguridad. Las empresas pueden utilizar catálogos de datos de aprendizaje automático para mantener conjuntos de datos en una única ubicación, de modo que la búsqueda y el descubrimiento de datos sea sencillo tanto para los usuarios empresariales cotidianos como para los analistas. Los usuarios tienen la capacidad de comentar, compartir y recomendar conjuntos de datos para que los colegas puedan tener una comprensión inmediata de lo que están consultando. Además, los administradores de TI pueden implementar la provisión de usuarios para garantizar que los empleados no autorizados no accedan a datos sensibles. Los catálogos de datos de aprendizaje automático son implementados con mayor frecuencia por empresas que tienen múltiples fuentes de datos, están buscando una única fuente de verdad y están intentando escalar el uso de datos en toda la empresa. Estos productos son generalmente administrados por departamentos de TI, que pueden mantener la organización y la seguridad, pero los datos pueden ser accedidos por científicos de datos o analistas y el usuario empresarial promedio. Los datos pueden luego ser transformados, modelados y visualizados ya sea directamente en el catálogo de datos de aprendizaje automático o a través de una integración con [software de inteligencia empresarial](https://www.g2.com/categories/business-intelligence). Debe tenerse en cuenta que no todos los catálogos de datos de aprendizaje automático proporcionan capacidades de preparación de datos y pueden requerir una integración con una [plataforma de inteligencia empresarial](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). Además, estas herramientas difieren del [software de gestión de datos maestros](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm) debido a su mejorada gobernanza, colaboración y funcionalidad de aprendizaje automático. Para calificar para la inclusión en la categoría de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático, un producto debe: - Organizar y consolidar datos de todas las fuentes de la empresa en un único repositorio - Proporcionar gestión de acceso de usuarios para propósitos de seguridad y gobernanza de datos - Permitir a los usuarios empresariales buscar y acceder a los datos desde dentro del catálogo - Ofrecer características de colaboración en torno a conjuntos de datos, incluyendo categorización, comentarios y compartición - Dar recomendaciones inteligentes basadas en aprendizaje automático para un acceso más rápido a datos relevantes ## Category Overview **Total Products under this Category:** 89 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,700+ Reseñas auténticas - 89+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Best Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático At A Glance - **Líder:** [Alation](https://www.g2.com/es/products/alation/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Collibra](https://www.g2.com/es/products/collibra/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [AWS Glue](https://www.g2.com/es/products/aws-glue/reviews) - **Tendencia Principal:** [Atlan](https://www.g2.com/es/products/atlan/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Alation](https://www.g2.com/es/products/alation/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Informatica Cloud Data Governance and Catalog](https://www.g2.com/es/products/informatica-cloud-data-governance-and-catalog/reviews) Informatica Cloud Data Governance and Catalog es una solución integral y nativa de la nube diseñada para empoderar a las organizaciones con inteligencia de datos predictiva. Al integrar capacidades de descubrimiento de datos, catalogación, gobernanza y linaje, permite a las empresas encontrar, entender, confiar y acceder a sus activos de datos de manera eficiente. Este enfoque unificado simplifica la colaboración entre equipos técnicos y de negocio, asegurando que las decisiones basadas en datos se fundamenten en información precisa y confiable. Con la automatización impulsada por IA, la plataforma mejora la clasificación, curación y gestión de calidad de los datos, facilitando conocimientos analíticos más rápidos y confiables. Al proporcionar una visión holística de las relaciones y el linaje de los datos, Informatica Cloud Data Governance and Catalog ayuda a las organizaciones a convertir sus datos en una ventaja competitiva. Características y Funcionalidades Clave: - Descubrimiento y Clasificación de Datos Automatizados: Utiliza IA para encontrar, clasificar e inventariar automáticamente datos críticos en entornos en la nube y locales. - Catalogación de Datos Integral: Crea un repositorio centralizado de activos de datos, vinculando metadatos técnicos con contexto empresarial para una mejor comprensión. - Linaje de Datos de Extremo a Extremo: Proporciona representaciones visuales del flujo y las transformaciones de datos, permitiendo a los usuarios rastrear los orígenes de los datos y evaluar su impacto. - Gestión Integrada de Calidad de Datos: Monitorea y asegura la calidad de los datos a través de procesos de perfilado, validación y limpieza. - Colaboración y Curación Social: Facilita el trabajo en equipo permitiendo a los usuarios compartir conocimientos, certificar activos de datos y participar en discusiones a través de comentarios y calificaciones. - Gobernanza de Modelos de IA: Gestiona y gobierna modelos de IA junto con los datos, asegurando el cumplimiento y la confianza en las decisiones impulsadas por IA. Valor Principal y Problema Resuelto: Informatica Cloud Data Governance and Catalog aborda la necesidad crítica de las organizaciones de gestionar y gobernar sus activos de datos de manera efectiva en un panorama de datos cada vez más complejo. Al proporcionar una plataforma unificada que automatiza el descubrimiento, la clasificación y la gestión de calidad de los datos, asegura que las empresas puedan confiar en sus datos para la toma de decisiones. La solución mejora la colaboración entre usuarios técnicos y de negocio, vinculando metadatos técnicos con contexto empresarial para proporcionar una visión holística de los activos de datos. Este enfoque integral no solo acelera la entrega de conocimientos analíticos confiables, sino que también asegura el cumplimiento de las políticas de gobernanza de datos, convirtiendo finalmente los datos en un activo estratégico que impulsa la innovación y la ventaja competitiva. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glosario de negocios y datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestión de metadatos:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Linaje de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/es/sellers/informatica) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 43% Pequeña Empresa ### 2. [Informatica Enterprise Data Preparation](https://www.g2.com/es/products/informatica-enterprise-data-preparation/reviews) Informatica Enterprise Data Preparation empodera a los científicos de datos y a los analistas de datos para descubrir, enriquecer, limpiar y gobernar rápidamente las canalizaciones de datos para obtener conocimientos más rápidos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glosario de negocios y datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestión de metadatos:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Linaje de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/es/sellers/informatica) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 30% Pequeña Empresa ### 3. [LayerNext](https://www.g2.com/es/products/layernext/reviews) LayerNext es una plataforma de CFO impulsada por IA que mantiene tus finanzas precisas, actualizadas y listas para tomar decisiones en tiempo real. Clasificamos automáticamente las transacciones, conciliamos cuentas y mantenemos libros limpios integrándonos directamente con QuickBooks. Además de datos financieros precisos, LayerNext ofrece perspectivas a nivel de CFO, incluyendo tasa de quema, pista de aterrizaje, tendencias de flujo de caja, análisis de márgenes y señales financieras a futuro. Sin hojas de cálculo. Sin trabajo manual. Sin demoras. Nuestra plataforma combina IA avanzada con precisión a nivel humano, brindando a los fundadores y pequeñas empresas una forma confiable de entender su salud financiera sin contratar o gestionar personal de contabilidad. Lo que hace LayerNext: - Contabilidad automatizada - Conciliación en tiempo real - Perspectivas de flujo de caja y pista de aterrizaje - Análisis de quema y gasto - Informes financieros instantáneos LayerNext ofrece a los propietarios de negocios claridad, control y confianza, para que puedan centrarse en dirigir el negocio, no en mantener los libros. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Linaje de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [LayerNext AI](https://www.g2.com/es/sellers/layernext-ai) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/layernext/ (7 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 4. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/es/products/phemi-health-datalab/reviews) El PHEMI Trustworthy Health DataLab es un sistema único de gestión de big data integrado en la nube que permite a las organizaciones de salud mejorar la innovación y generar valor a partir de los datos de salud al simplificar la ingestión y desidentificación de datos con gobernanza, privacidad y seguridad de grado NSA/militar incorporadas. Los productos convencionales simplemente bloquean los datos, PHEMI va más allá, resolviendo desafíos de privacidad y seguridad y abordando la necesidad urgente de asegurar, gobernar, curar y controlar el acceso a la información personal de salud (PHI) sensible a la privacidad. Esto mejora el intercambio de datos y la colaboración dentro y fuera de una empresa, sin comprometer la privacidad de la información sensible ni aumentar la carga administrativa. Construido sobre principios de privacidad por diseño, el software ofrece a investigadores, científicos y clínicos un acceso más rápido a más información mientras asegura que solo vean datos en función de la necesidad de saber. El intercambio responsable de datos y un marco de gobernanza facilitan el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. PHEMI Trustworthy Health DataLab puede escalar a cualquier tamaño de organización, es fácil de implementar y gestionar, se conecta a cientos de fuentes de datos e integra con herramientas populares de ciencia de datos y análisis empresarial. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/es/sellers/phemi-systems) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Vancouver, CA - **Twitter:** @PHEMIsystems (749 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa ### 5. [Precisely Data 360 Govern](https://www.g2.com/es/products/precisely-data-360-govern/reviews) Ahora parte de la Suite de Integridad de Datos de Precisely, Data360 Govern es una solución empresarial de gobernanza de datos, catálogo y gestión de metadatos que te brinda confianza en la calidad, el valor y la confiabilidad de tus datos. Automatiza las tareas de gobernanza y administración para ayudarte a responder preguntas esenciales sobre el origen, uso, significado, propiedad y calidad de tus datos. Con Data360 Govern, puedes tomar decisiones más rápidas sobre el uso y la gestión de datos, fomentar la colaboración en toda tu organización y permitir que los usuarios obtengan las respuestas que necesitan, cuando las necesitan. **Average Rating:** 3.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/es/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Ubicación de la sede:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,970 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa ### 6. [Rudol](https://www.g2.com/es/products/rudol-rudol/reviews) Desbloquea el verdadero poder de tus Datos En el panorama actual impulsado por los datos, la calidad de tus datos es primordial. La mala calidad de los datos puede llevar a decisiones empresariales incorrectas, software de mala calidad o entrenamientos de IA sesgados, debido a información inexacta, incompleta o poco confiable. Entra Rudol, tu socio de calidad de datos, diseñado para elevar el nivel de calidad de tus datos a nuevas alturas. Rudol es una plataforma integral de calidad de datos que empodera a las organizaciones para maximizar el valor de sus datos. Está hecha a medida para empresas que reconocen la importancia de la calidad de los datos, desde mejorar la toma de decisiones hasta el cumplimiento normativo, el entrenamiento de aprendizaje automático o simplemente reducir problemas en el software publicado. Y lo hace para toda tu organización, porque no requiere conocimientos técnicos ni habilidades de codificación, es completamente autoservicio con soporte 24/7, y todas las cuentas de usuario son gratuitas, porque el costo de suscripción se determina por el volumen de tus Datos, permitiendo que toda tu estructura sea parte del proceso. La base de la calidad de los datos es entender el panorama de tus Activos. El Catálogo de Datos de Rudol permite a las organizaciones poner orden en su pila, añadiendo fuentes de datos de las tecnologías más populares, ya sean bases de datos SQL estructuradas, hojas de cálculo, paneles de control o incluso fuentes de transmisión. Luego, los equipos pueden realizar procesos de Gobernanza y definir Propietarios, clasificar bajo Dominios o Etiquetas, poner etiquetas sensibles y ayudar a los equipos a descubrir fuentes desconocidas para sus proyectos. Para aquellos que no quieren tener otra pestaña del navegador abierta, Rudol proporciona complementos para Slack, Microsoft Teams y Google Chrome con amplias funcionalidades, para que puedas encontrar y compartir recursos mientras chateas con otro miembro del equipo, o en tu navegador como una barra lateral, mientras usas tu plataforma de análisis favorita. Habilitar la Calidad de Datos es un proceso tedioso, los Interesados Empresariales tienen que intervenir tratando de traducir su visión en requisitos técnicos, y los Ingenieros de Software tienen que interpretar esos requisitos, para codificar scripts aburridos, repetitivos y que consumen tiempo. Este proceso se realiza con fricción, y es muy difícil de mantener con el tiempo, por lo que Rudol evita este proceso al dar a los Interesados Empresariales Validaciones fáciles de construir que no requieren conocimientos de codificación y son extremadamente fáciles de configurar. Elige entre más de 15 Validaciones de Reglas Empresariales o deja que Rudol analice tus Datos para preconfigurar algunas de ellas, el proceso toma menos de 3 minutos y puedes configurar masivamente Validaciones para todos tus Activos en un instante. Liberar a tu Equipo de Datos de estas tareas repetitivas es crucial para optimizar su trabajo y obtener más valor de la práctica, por eso Rudol también ofrece Validaciones de IA para detectar Anomalías donde no se definen reglas empresariales. Usa uno de nuestros 3 modelos para detectar inconsistencias donde ni siquiera los Interesados Empresariales pueden notar, y notifica proactivamente a tus roles interesados para identificar problemas ocultos o falsos positivos, porque los modelos aprenden y mejoran con tus comentarios. Rudol también ofrece trazabilidad a nivel de Linaje para Análisis de Causa Raíz e Impacto, permitiéndote rastrear datos desde la fuente hasta el destino a través de las canalizaciones de datos. Entiende las implicaciones aguas arriba y aguas abajo de cualquier problema de datos, promoviendo la responsabilidad y la transparencia, o copia Validaciones a lo largo de tu flujo de canalización para una mayor cobertura de calidad. Con Rudol, la Calidad de Datos se vuelve accesible y fácil de ejecutar. Está diseñado para todos los niveles de experiencia técnica, permitiendo que todos en tu organización participen en el mantenimiento de la calidad de los datos. Rudol mejora la toma de decisiones, reduce los costos de infraestructura y empodera a las organizaciones para aprovechar al máximo sus datos. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rudol](https://www.g2.com/es/sellers/rudol) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 7. [Waterline Data Catalog](https://www.g2.com/es/products/waterline-data-catalog/reviews) Waterline Data Fingerprinting funciona analizando los valores de datos en cada conjunto de datos y perfilando los datos. Waterline Data luego utiliza esa información para crear una huella digital para cada columna de datos, utilizando aprendizaje automático para etiquetar y emparejar de manera inteligente y automática las huellas digitales de datos con términos del glosario y poblar el catálogo de datos. Los usuarios pueden luego refinar los términos emparejados y los términos restantes no emparejados a través de la colaboración colectiva. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Waterline Data](https://www.g2.com/es/sellers/waterline-data) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, US - **Twitter:** @waterlinedata (1,702 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3752606 (5 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 8. [Zaloni Data Governance](https://www.g2.com/es/products/zaloni-data-governance/reviews) En Zaloni, creemos en el poder no realizado de los datos. Nuestro software de gestión de datos, Arena, proporciona un catálogo aumentado que permite el enriquecimiento y consumo de datos de autoservicio. Trabajamos con las principales empresas del mundo, ofreciendo una gobernanza de datos excepcional construida sobre una plataforma extensible de aprendizaje automático que tanto mejora como protege los activos de datos de las empresas. Para obtener más información, visite www.zaloni.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zaloni](https://www.g2.com/es/sellers/zaloni) - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** Research Triangle Park, US - **Twitter:** @zaloni (1,292 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/859448 (62 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 9. [Accurity Software Suite](https://www.g2.com/es/products/accurity-software-suite/reviews) Con Accurity, la plataforma de inteligencia de datos todo en uno, obtienes comprensión a nivel de empresa y completa confianza en tus datos: acelera la toma de decisiones críticas para el negocio, aumenta tus ingresos, reduce tus costos y asegura el cumplimiento de datos de tu empresa. Accurity apoya múltiples soluciones a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, desde la definición de requisitos de datos hasta las verificaciones de calidad de datos por parte de los administradores de datos. Accurity ofrece soluciones integrales que cubren la armonización, calidad y linaje de datos, incluyendo glosario de negocios, catálogo de datos y gestión de datos de referencia. Puedes describir y proporcionar un lenguaje común de términos de negocio a nivel de empresa y específico de la empresa y obtener una visión completa de todos los metadatos técnicos relacionados con tus "proyectos" de negocio que cubren todas las capas de tu arquitectura de datos. Y desglosa tus términos de negocio en un modelo estructurado, consistente y más detallado que te permite lograr el linaje de datos. La plataforma Accurity está disponible en las instalaciones o como SaaS. Está construida de manera que ayuda a los principiantes a comenzar fácilmente a gestionar sus datos con la capacidad de ampliar la gama de servicios según tus necesidades, hasta entornos empresariales a gran escala con requisitos especializados. Cualquiera puede comenzar con el Catálogo de Datos y el Glosario de Negocios SaaS ahora mismo, absolutamente gratis. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Simplity](https://www.g2.com/es/sellers/simplity) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Prague, CZ - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/simplity/ (25 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Accesibilidad (1 reviews) - Automatización (1 reviews) - Colaboración (1 reviews) - Gestión de Cumplimiento (1 reviews) - Precisión de los datos (1 reviews) **Cons:** - Configuración difícil (1 reviews) - Dificultad de adopción por parte del usuario (1 reviews) ### 10. [Ataccama One](https://www.g2.com/es/products/ataccama-one/reviews) Ataccama permite a las organizaciones maximizar el potencial transformador de los datos y la inteligencia artificial con Ataccama ONE, una plataforma unificada de gestión de datos impulsada por IA para la calidad de datos automatizada, la gobernanza de datos y la gestión de datos maestros en entornos de nube e híbridos. Con más de 450 clientes en todo el mundo, permitimos que los equipos de negocio y de datos colaboren en la creación de productos de datos de alta calidad y reutilizables y escalen masivamente la innovación impulsada por datos mientras mantienen la precisión, el control y la gobernanza de los datos. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidad de uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ataccama](https://www.g2.com/es/sellers/ataccama) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ataccama.com - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** Toronto, Canada - **Twitter:** @ataccama (3,089 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ataccama (497 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Pequeña Empresa, 36% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (1 reviews) - Personalización (1 reviews) - Opciones de personalización (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Interfaz de usuario (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Dificultad para aprender (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) ### 11. [Binary Demand](https://www.g2.com/es/products/binary-demand/reviews) Binary Demand proporciona soluciones personalizadas para prevenir el desperdicio de sus datos compensando su degradación natural. Sus soluciones de datos personalizadas incluyen estandarización, eliminación de duplicados, limpieza, verificación, etc. Esto ayuda a crear una lista de clientes probables basada en criterios como geografía, tamaño de la empresa, títulos de trabajo, industria, etc. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Binary Demand](https://www.g2.com/es/sellers/binary-demand) - **Ubicación de la sede:** Dubai, AE - **Twitter:** @BinaryDemand (41 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/binary-demand/ (57 empleados en LinkedIn®) ### 12. [circlewise](https://www.g2.com/es/products/datazone-circlewise/reviews) Chatea con tu conocimiento empresarial/bases de datos/documentos Desde políticas de recursos humanos hasta datos de ventas, proporciona a tu equipo acceso a información consistente de la empresa. Solo pregunta, nuestra IA encuentra lo que necesitas, lo explica claramente y ayuda a que todos se mantengan alineados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datazone](https://www.g2.com/es/sellers/datazone) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datazoneco (10 empleados en LinkedIn®) ### 13. [Data Collection](https://www.g2.com/es/products/sapien-data-collection/reviews) Los Servicios de Recolección de Datos de Sapien proporcionan conjuntos de datos estructurados de alta calidad, adaptados para impulsar proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Abordando los desafíos de obtener y preparar datos para el entrenamiento de IA, Sapien utiliza software de recolección de datos en tiempo real y técnicas automatizadas para recopilar datos relevantes tanto para modelos de entrenamiento supervisados como no supervisados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sapien](https://www.g2.com/es/sellers/sapien) - **Ubicación de la sede:** New York City, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getsapien (8 empleados en LinkedIn®) ### 14. [Dataland](https://www.g2.com/es/products/dataland/reviews) Dataland es un espacio de trabajo de datos unificado específicamente destinado a usuarios operativos de primera línea, como la cadena de suministro, logística, operaciones y soporte al cliente. Dataland centraliza todos los datos en un solo lugar, para que los usuarios empresariales puedan preguntar a la IA, buscar, analizar y tomar acciones sobre los datos en un solo lugar. Los equipos empresariales utilizan Dataland para obtener una vista de 360 grados de todos los datos que necesitan para sus flujos de trabajo diarios. Así es como funciona Dataland: Sincronización de Datos en Tiempo Real: Dataland tiene conectores integrados a bases de datos, almacenes de datos, APIs de SaaS y fuentes personalizadas. A diferencia de las herramientas tradicionales de integración de datos, Dataland se actualiza en tiempo real desde sus sistemas de origen, lo cual es necesario para casos de uso operativo. Búsqueda Universal: Dataland indexa los datos en tiempo real y permite a los usuarios operativos buscar rápidamente información actualizada en todos los atributos de todas las fuentes de datos. Esto permite a los usuarios obtener rápidamente el contexto completo que necesitan sin tener que saber dónde buscar o usar herramientas inflexibles que solo pueden buscar información de maneras específicas predefinidas. Vistas de 360 Grados: Dataland combina información de fuentes de datos fragmentadas en vistas unificadas que proporcionan la imagen completa de 360 grados de cada entidad empresarial. Esto elimina la necesidad de que los usuarios salten entre múltiples herramientas. Asistente de Datos de IA: Los usuarios pueden pedir a la IA que analice los datos por ellos, sin saber SQL. Automatizaciones y Alertas: Se pueden poner a disposición de los usuarios operativos acciones comerciales personalizadas (por ejemplo, activar una automatización de Zapier, acceder a una API interna, ejecutar actualizaciones de SQL, etc.) para que puedan completar flujos de trabajo de principio a fin en Dataland sin tener que salir de la plataforma. Los usuarios también pueden definir alertas a través de una interfaz simple sin saber código. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dataland](https://www.g2.com/es/sellers/dataland) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datalandio (8 empleados en LinkedIn®) ### 15. [DataMarket](https://www.g2.com/es/products/datamarket/reviews) DataMarket is a data marketplace and data discovery solution within the RightData platform. It provides a centralized place where datasets and data products are organized, documented, and made available for use across teams, with defined access controls. Users can search and browse available data, view metadata, and understand what the data represents before requesting access. This helps them assess whether a dataset is relevant for their use case without relying on back-and-forth with data teams. Access requests follow approval workflows based on organizational policies, and records are maintained for audit and tracking purposes. DataMarket brings together data cataloging, data discovery, and access management in a single interface. Datasets are structured and categorized so they can be located and understood more easily. By standardizing how data is published and accessed, it reduces inconsistencies in how different teams interact with data. The platform supports data democratization by allowing more users across the organization to find and use data independently, while still operating within governance and security boundaries. This reduces dependency on data engineers for routine access and helps teams move faster on reporting and analysis tasks. DataMarket is used by business users, analysts, and data scientists who need access to data for reporting, analysis, and decision-making. It is also used by data engineers and data owners to publish, organize, and manage datasets so they can be accessed by others in a controlled manner. **Seller Details:** - **Vendedor:** [RightData](https://www.g2.com/es/sellers/rightdata) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Atlanta, US - **Twitter:** @GetRightData (119 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getrightdata (82 empleados en LinkedIn®) ### 16. [Data World](https://www.g2.com/es/products/data-world-data-world/reviews) data.world es el catálogo de datos y plataforma de gobernanza más adoptado en el mercado. Construido sobre una base única de grafo de conocimiento, data.world se integra sin problemas con sus sistemas existentes. Establecemos el estándar para una gobernanza rápida y centrada en las personas. No solo gestionamos datos; desbloqueamos su potencial, allanando el camino para la adopción responsable de la IA y la toma de decisiones basadas en datos a gran escala. data.world es una Corporación B Certificada y una corporación de beneficio público y alberga la comunidad de datos abiertos colaborativa más grande del mundo con más de dos millones de miembros, incluyendo el noventa por ciento de las empresas Fortune 500. **Seller Details:** - **Vendedor:** [data.world](https://www.g2.com/es/sellers/data-world) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld (5,515 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 empleados en LinkedIn®) ### 17. [Deasie](https://www.g2.com/es/products/deasie/reviews) Deasie proporciona un flujo de trabajo de etiquetado automatizado para etiquetar, catalogar y filtrar datos no estructurados más rápido y mejor que cualquier humano. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deasie](https://www.g2.com/es/sellers/deasie) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 18. [Dsense](https://www.g2.com/es/products/dsense/reviews) Faculta a los usuarios no técnicos para conversar con datos utilizando cualquier LLM, ya sea implementado en VPC o a través de APIs externas, asegurando una recuperación rápida con velocidad, precisión y exactitud excepcionales. Totalmente gestionado y fortalecido con sólidas medidas de seguridad para exponer datos solo cuando sea necesario, cumpliendo así con los protocolos de seguridad de la información. Permite a las organizaciones acelerar el análisis y construir aplicaciones de IA de manera segura con sus datos empresariales mientras protegen sus activos invaluables. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dview](https://www.g2.com/es/sellers/dview) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Bengaluru East, IN - **Twitter:** @DviewTech (18 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dview-io/ (16 empleados en LinkedIn®) ### 19. [Enterprise Data Catalog Advanced Scanners](https://www.g2.com/es/products/enterprise-data-catalog-advanced-scanners/reviews) Con Enterprise Data Catalog Advanced Scanners, puedes extraer automáticamente el metadato más granular y rastrear las dependencias de datos a través de fuentes de datos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/es/sellers/informatica) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: INFA ### 20. [Entity Catalog](https://www.g2.com/es/products/entity-catalog/reviews) El Catálogo de Entidades es una base de datos integral desarrollada por Qloo, que abarca más de 575 millones de entidades en diversos dominios como entretenimiento, gastronomía, viajes y productos de consumo. Este extenso repositorio incluye información detallada sobre películas, música, libros, restaurantes, hoteles y más, permitiendo a las empresas obtener profundos conocimientos sobre las preferencias y tendencias de los consumidores. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qloo](https://www.g2.com/es/sellers/qloo) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qloo/ (56 empleados en LinkedIn®) ### 21. [Erisna](https://www.g2.com/es/products/erisna/reviews) Erisna es una plataforma de catálogo y descubrimiento de datos empresariales que permite a los analistas de datos, ingenieros de datos, científicos de datos y gestores de datos aprovechar al máximo sus datos. Conecta Erisna a diversas fuentes de datos como Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, Snowflake, PostgreSQL y SQL Server para construir tu diccionario de datos, detectar automáticamente datos sensibles, automatizar el descubrimiento de datos, recopilar requisitos de la canalización de datos y mejorar la gobernanza de datos, todo en un solo lugar. Nuestra plataforma ayuda a las organizaciones a aumentar la productividad, reducir los riesgos regulatorios, tomar mejores decisiones y reducir costos significativamente. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Erisna](https://www.g2.com/es/sellers/erisna) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/erisna (5 empleados en LinkedIn®) ### 22. [Forcepoint Data Classification](https://www.g2.com/es/products/forcepoint-data-classification/reviews) Forcepoint Data Classification redefine la clasificación de datos con precisión y automatización impulsadas por IA, eliminando errores manuales y mejorando la eficacia de DLP. Utilizamos una avanzada malla de IA para ofrecer una clasificación de datos altamente precisa. Su arquitectura de IA en red aprovecha un modelo de lenguaje pequeño y componentes avanzados de IA para mejorar la eficiencia y reducir falsos positivos. A través del aprendizaje y la mejora continuos, ofrece recomendaciones confiables, mejorando la aplicación de políticas y el cumplimiento para las organizaciones. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Forcepoint](https://www.g2.com/es/sellers/forcepoint) - **Año de fundación:** 1994 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Forcepointsec (65,480 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/forcepoint/ (1,658 empleados en LinkedIn®) ### 23. [Foursquare Spatial H3 Hub](https://www.g2.com/es/products/foursquare-spatial-h3-hub/reviews) FSQ Spatial H3 Hub elimina las barreras tradicionales para la adopción de datos geoespaciales en modelos de ML tradicionales al proporcionar a los científicos de datos conjuntos de datos listos para el análisis que no requieren herramientas o experiencia geoespacial especializada. Los conjuntos de datos que contienen información en formatos ráster y vectorial se convierten a forma tabular y se indexan en celdas H3. Esto permite a los científicos de datos enriquecer fácilmente sus propios conjuntos de datos, que contienen atributos como coordenadas lat/long, nombres de ciudades o códigos postales, uniéndolos en un índice H3 común. Construido sobre el sistema de gestión de metadatos empresariales de DataHub, la plataforma garantiza capacidades de seguimiento de linaje de datos, versionado y gobernanza que los equipos de datos empresariales requieren. Esta base permite la primera oferta en el FSQ Spatial H3 Hub: un Catálogo Iceberg que ofrece más de 20 conjuntos de datos abiertos preindexados a celdas H3 en resolución 8, disponibles en una vista previa gratuita. Los científicos de datos pueden acceder a este catálogo desde su marco de elección (Spark, Python, DuckDB) y aumentar sus modelos de ML con una rica variedad de características espaciales. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Foursquare](https://www.g2.com/es/sellers/foursquare) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** New York, NY - **Twitter:** @foursquare (22,968 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/foursquare (517 empleados en LinkedIn®) ### 24. [IQ Metadata Manager](https://www.g2.com/es/products/iq-metadata-manager/reviews) IQ Metadata Manager ayuda a las empresas a desbloquear sus datos al unir categorías de dominio de metadatos en un solo lugar para crear una vista en tiempo real de toda su información. Crear un glosario estandarizado y un catálogo de datos. Mejorar la visibilidad de los datos para la preparación y el análisis de datos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [InQuisient](https://www.g2.com/es/sellers/inquisient) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Reston, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inquisient (8 empleados en LinkedIn®) ### 25. [Key Ward](https://www.g2.com/es/products/key-ward/reviews) Key Ward es una empresa de tecnología avanzada especializada en la gestión de datos de ingeniería y la adopción de IA, particularmente en las industrias automotriz y aeroespacial. Sus productos estrella, Key Ward HUB y Key Ward FLOW, aprovechan la inteligencia artificial para agilizar y mejorar los procesos de diseño de ingeniería. Key Ward HUB automatiza la extracción y conversión de datos de varios formatos de archivos CAE/CAD en conjuntos de datos listos para IA, eliminando la necesidad de preparación manual de datos. Key Ward FLOW utiliza modelos de IA preentrenados para predecir evaluaciones de diseño de ingeniería, como evaluaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD), lo que permite a los ingenieros explorar más variaciones de diseño en menos tiempo. Este enfoque no solo acelera el ciclo de evaluación de diseño, sino que también ofrece resultados más precisos en comparación con los métodos de simulación tradicionales. Al integrar estas herramientas, Key Ward capacita a los equipos de ingeniería para optimizar diseños de manera eficiente, reducir el riesgo de fallos en etapas avanzadas y mejorar el rendimiento general del producto sin requerir experiencia previa en ciencia de datos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Key Ward](https://www.g2.com/es/sellers/key-ward) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Berlin, DE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keyward (13 empleados en LinkedIn®) ## Parent Category [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Herramientas de Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-governance-tools) - [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/es/categories/dataops-platforms) - [Software de Gestión Activa de Metadatos](https://www.g2.com/es/categories/active-metadata-management) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre el software de gestión de reclamaciones de atención médica ### ¿Qué es un Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático? Un catálogo de datos de aprendizaje automático (MLDC) es un catálogo de datos automatizado que realiza tareas como rastrear metadatos, catalogar y clasificar datos de información personal identificable (PII). Los catálogos de datos de aprendizaje automático organizan el inventario de conjuntos de datos utilizando metadatos. Los catálogos de datos ayudan a las empresas a saber dónde se almacenan los datos, reduciendo así el tiempo necesario para identificar datos y haciéndolos fácilmente accesibles para el análisis. Son inventarios de activos como tablas, esquemas, archivos y gráficos en las organizaciones, ayudando a resolver los desafíos de descubrimiento, calidad y gobernanza de datos de una empresa. ### ¿Qué significa MLDC? MLDC es un acrónimo de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático. ### ¿Cuáles son las Características Comunes de los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático? Los catálogos de datos de aprendizaje automático simplifican las funciones manuales de un catálogo de datos. Un catálogo de datos es una parte esencial de la estrategia de gestión de datos de cualquier organización. Algunas de las características de los catálogos de datos de aprendizaje automático son: **Ingesta y descubrimiento de datos:** Los catálogos de datos de aprendizaje automático deben tener adaptadores preconstruidos para conectarse a diferentes sistemas de la empresa como aplicaciones, bases de datos, archivos y APIs externas. Estos adaptadores ayudan a descubrir metadatos de los sistemas. Los metadatos pueden ser nombres de tablas, nombres de atributos y restricciones. La característica ayuda a construir conectividad nativa como integraciones para fuentes de datos, soluciones de inteligencia empresarial (BI) y herramientas de ciencia de datos. **Glosario de negocios:** Aunque una buena cantidad de datos se almacena en el repositorio, también es esencial que los usuarios comprendan qué significan los datos almacenados. La característica de glosario vincula estos datos a términos de negocio dándoles más significado. **Etiquetado automático de datos:** El etiquetado de datos es un requisito previo para los algoritmos de aprendizaje automático. El etiquetado automático de datos es más preciso que el manual ya que elimina errores humanos. El etiquetado de datos generalmente involucra a anotadores identificando objetos en imágenes para construir datos de entrenamiento de inteligencia artificial (IA) de calidad. El etiquetado automático elimina los desafíos planteados por los tediosos ciclos de anotación. **Linaje de datos:** El linaje de datos es el proceso que ayuda a los usuarios a saber quién, por qué, cuándo y dónde se realizan cambios en los datos. Es una parte de la gestión de metadatos. Los MLDCs automatizan el proceso de linaje de datos. El linaje de datos ayuda a determinar cuándo los datos nuevos o cambiados requieren reentrenar modelos de aprendizaje automático. Los MLDCs generalmente analizan registros de consultas en lagos de datos y otras fuentes de datos automáticamente para crear un mapa de linaje de datos. **Monitoreo de calidad de datos y detección de anomalías:** El monitoreo de calidad de datos ayuda a los usuarios a entender si los datos provienen de una fuente confiable. El catálogo de datos de aprendizaje automático también tiene una característica para identificar cambios repentinos en los datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Los usuarios son alertados inmediatamente de cualquier cambio o anomalía que se detecte. **Búsqueda semántica de conjuntos de datos:** Los catálogos de datos de aprendizaje automático proporcionan a los usuarios búsquedas visuales e intuitivas como los motores de búsqueda. Casi todos los usuarios en cualquier organización son usuarios de datos, pero no todos pueden usar consultas SQL para usar datos. La característica de búsqueda semántica facilita a todos los usuarios descubrir conjuntos de datos. **Capacidades de cumplimiento:** Esta característica asegura que los datos sensibles no se expongan y que el usuario pueda confiar en los datos. Además, ayuda a mantener las políticas de gobernanza de datos en su lugar y fortalece la gestión de datos en la organización. Los administradores de datos pueden identificar datos de baja calidad y restringir el acceso a datos sensibles, ayudando así a cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). **Perfilado de datos:** El perfilado de datos ayuda a verificar los datos de la fuente de datos y recopila información sobre ellos. Este proceso ayuda a conocer mejor los problemas de calidad de los datos, haciendo así el proceso de gestión de datos más eficiente. ### ¿Cuáles son los Beneficios de los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático? Un catálogo de datos de aprendizaje automático proporciona varios beneficios a diferentes tipos de usuarios en la organización. Estos incluyen: **Facilidad en la curación de datos:** La curación de datos es un proceso de recopilación, organización, etiquetado y limpieza de datos. Los catálogos de datos de aprendizaje automático validan metadatos y organizan ideas en repositorios correctos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. **Facilidad de búsqueda:** Debido a la búsqueda semántica, se vuelve más fácil para los usuarios no técnicos buscar y descubrir datos para su uso ya que no tienen que usar consultas SQL cada vez para acceder a los datos. **Facilidad en la colaboración de datos:** Los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a colaborar, usar y compartir conjuntos de datos porque los catálogos de datos de aprendizaje automático facilitan encontrar y almacenar datos aislados. ### ¿Quién Usa los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático? Los catálogos de datos de aprendizaje automático centralizan metadatos para varios activos de datos. Al organizar los metadatos, los MLDCs ayudan a las organizaciones a gobernar el acceso a los datos. **Analistas de datos:** Los analistas de datos usan MLDC para descubrir, clasificar y manipular datos para sus procesos analíticos. También pueden descubrir modelos de IA o aprendizaje automático, entender cómo funcionan e importarlos a sus herramientas de BI. Los catálogos de datos ayudan a los analistas de datos a convertir a las empresas en organizaciones de autoservicio. La analítica de autoservicio es importante para cualquier organización que quiera estar impulsada por ideas. Los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a conocer los medios para encontrar, entender y confiar en los datos. **Marketers:** Los equipos de marketing usan el catálogo de datos de aprendizaje automático de manera más comercial. Obtienen ideas para tomar mejores decisiones utilizando catálogos de datos. **Científicos de datos:** Los científicos de datos generalmente publican sus modelos para su reutilización. Los científicos de datos siempre buscan una plataforma que centralice los datos para diferentes proyectos. ### Desafíos con los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático Aunque los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a resolver desafíos importantes en los catálogos de datos tradicionales como el descubrimiento de datos y el linaje de datos, los MLDCs también presentan desafíos. **Escalabilidad:** Es complicado para todos los MLDCs soportar un gran volumen de metadatos. A veces, los catálogos de datos se descomponen debido a problemas de rendimiento cuando se sobrecargan con enormes cantidades de metadatos. Inicialmente, los datos solían almacenarse en el centro de datos principal de la empresa. Sin embargo, debido a los grandes datos de hoy, los catálogos de datos de aprendizaje automático deben realizar un seguimiento de los datos tanto en la nube como en los lagos de datos. **Fragmentación en la evaluación de un producto:** Si un catálogo de datos es demasiado voluminoso, causa fragmentación en el recorrido del usuario al evaluar un producto. Demasiados datos hacen que los usuarios utilicen demasiadas herramientas, rompiendo así una experiencia continua en fragmentos. ### Cómo Comprar Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático #### Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático El catálogo de datos de aprendizaje automático ofrece muchas características para ayudar a los usuarios a identificar datos utilizables. Un comprador puede elegir el software MLDC adecuado dependiendo de las necesidades de la organización. Los RFP/RFIs ayudan a la organización a buscar precios, características del producto y directrices. #### Comparar Productos de Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático **Crear una lista larga** El primer paso es buscar todos los posibles jugadores en el espacio. Esto da una ventaja de evaluar a los proveedores por el precio, las características del producto y el servicio al cliente. **Crear una lista corta** Después de evaluar a los proveedores potenciales, la empresa puede reducir la lista a aquellos que cumplen con todos sus requisitos. **Realizar demostraciones** Las demostraciones ayudan a entender el producto en su totalidad. Un equipo de profesionales de TI y científicos de datos debe unirse a estas demostraciones para entender la funcionalidad del producto, mientras que el equipo de marketing puede unirse para analizar el uso comercial del software en los proyectos. #### Selección de Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático **Elegir un equipo de selección** Un equipo de profesionales de marketing con científicos de datos y profesionales de TI puede comunicar cualquier consulta relacionada con el producto MLDC con los proveedores. Un científico de datos estaría más interesado en conocer las características técnicas del software. Un gerente de marketing estaría interesado en saber cómo el equipo de marketing podría usar MLDC para cualquier proyecto. Un profesional de TI querría entender el procedimiento de instalación del software. **Negociación** Una vez que el proveedor cotiza el precio, comienzan las negociaciones. El precio se fija en función del costo de otros productos similares disponibles en el mercado y la medida en que el producto puede resolver los desafíos. **Decisión final** La decisión final se basa en acuerdos entre el proveedor y el comprador.