Encuentro que Tamr es increíblemente efectivo en su función principal de gestión de datos maestros. Sobresale en este aspecto, permitiéndome consolidar y gestionar datos sobre nuestros clientes sin problemas. Lo que destaca es lo fácil que es de usar e integrar con nuestros sistemas existentes, haciendo que el proceso de integración de datos sea sin complicaciones. Esta facilidad de uso mejora nuestra capacidad para reunir datos de una variedad de fuentes, tanto internas como externas, lo que nos ayuda a obtener una comprensión completa de cada cliente. Esta comprensión es crucial ya que nos permite ofrecer una mejor experiencia a nuestros clientes. Además, la configuración inicial fue sencilla, permitiéndome fácilmente importar datos, mapearlos y obtener el resultado deseado. Esta configuración fácil de usar significa que mi equipo puede presentar datos a nuestros usuarios de manera rápida y efectiva. La integración sin problemas con Snowflake también mejora nuestro flujo de trabajo al asegurar operaciones fluidas junto con nuestras otras herramientas. En general, Tamr proporciona una funcionalidad robusta y facilidad de uso que beneficia significativamente mis tareas de trabajo específicas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Sería beneficioso si pudiéramos personalizar la agrupación de aprendizaje automático para satisfacer un poco más nuestras necesidades. Tenemos diferentes casos de uso que podrían beneficiarse de una agrupación más agresiva o conservadora dependiendo del contexto, pero sé que el equipo de Tamr se mantiene cerca de sus clientes y hay mejoras en la hoja de ruta para ayudarnos a satisfacer esas necesidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¡Taner, gracias por compartir tu experiencia con Tamr! Nos alegra saber que la facilidad de uso de la plataforma, las integraciones sin problemas y la configuración sencilla han ayudado a tu equipo a reunir datos y ofrecer valiosas ideas. También agradecemos tus comentarios sobre la personalización del modelo. Entendemos que diferentes casos de uso pueden requerir comportamientos de agrupamiento diferentes, y diseñamos nuestros productos de datos teniendo esto en cuenta mientras continuamos mejorando su adecuación para diversos escenarios.
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