# Meilleur Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Les catalogues de données d'apprentissage automatique permettent aux entreprises de catégoriser, accéder, interpréter et collaborer autour des données de l'entreprise à partir de multiples sources de données, tout en maintenant un haut niveau de gouvernance et de gestion des accès. L'intelligence artificielle est essentielle à de nombreuses fonctionnalités des catalogues de données d'apprentissage automatique, permettant des fonctionnalités telles que les recommandations d'apprentissage automatique, les requêtes en langage naturel et le masquage dynamique des données à des fins de sécurité renforcée. Les entreprises peuvent utiliser les catalogues de données d'apprentissage automatique pour maintenir des ensembles de données en un seul endroit afin que la recherche et la découverte de données soient simples pour les utilisateurs professionnels quotidiens et les analystes. Les utilisateurs ont la possibilité de commenter, partager et recommander des ensembles de données afin que les collègues puissent avoir une compréhension immédiate de ce qu'ils interrogent. De plus, les administrateurs informatiques peuvent mettre en place une gestion des utilisateurs pour s'assurer que les employés non autorisés n'accèdent pas aux données sensibles. Les catalogues de données d'apprentissage automatique sont le plus souvent mis en œuvre par des entreprises qui ont plusieurs sources de données, recherchent une source unique de vérité et tentent de généraliser l'utilisation des données à l'échelle de l'entreprise. Ces produits sont généralement administrés par les départements informatiques, qui peuvent maintenir l'organisation et la sécurité, mais les données peuvent être accessibles par les data scientists ou les analystes et l'utilisateur professionnel moyen. Les données peuvent ensuite être transformées, modélisées et visualisées soit directement dans le catalogue de données d'apprentissage automatique, soit par une intégration avec un [logiciel de business intelligence](https://www.g2.com/categories/business-intelligence). Il convient de noter que tous les catalogues de données d'apprentissage automatique ne fournissent pas de capacités de préparation des données et peuvent nécessiter une intégration avec une [plateforme de business intelligence](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). De plus, ces outils diffèrent des [logiciels de gestion des données de référence](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm) en raison de leur gouvernance améliorée, de leur collaboration et de leur fonctionnalité d'apprentissage automatique. Pour être inclus dans la catégorie des catalogues de données d'apprentissage automatique, un produit doit : - Organiser et consolider les données de toutes les sources de l'entreprise dans un seul référentiel - Fournir une gestion des accès utilisateurs à des fins de sécurité et de gouvernance des données - Permettre aux utilisateurs professionnels de rechercher et d'accéder aux données depuis le catalogue - Offrir des fonctionnalités de collaboration autour des ensembles de données, y compris la catégorisation, le commentaire et le partage - Donner des recommandations intelligentes basées sur l'apprentissage automatique pour un accès plus rapide aux données pertinentes ## How Many Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 90 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 (↓0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 14 - **Buyer Segments**: Entreprise 43% │ Petite entreprise 38% │ Marché intermédiaire 19% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Sifflet (+0.025) - Among all products in this category, Sifflet recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 01, 2026* ## How Does G2 Rank Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,800+ Avis authentiques - 90+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [Atlan](https://www.g2.com/fr/products/atlan/reviews) - **Meilleur performeur :** [Collibra](https://www.g2.com/fr/products/collibra/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [AWS Glue](https://www.g2.com/fr/products/aws-glue/reviews) - **Tendance :** [Atlan](https://www.g2.com/fr/products/atlan/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Alation](https://www.g2.com/fr/products/alation/reviews) --- **Sponsored** ### QuerySurge QuerySurge est une plateforme de qualité des données de niveau entreprise qui exploite l'IA pour automatiser en continu la validation des données dans l'ensemble de votre écosystème - des entrepôts de données et des lacs de données volumineux aux rapports BI et aux applications d'entreprise. Avec la création de tests alimentée par l'IA, une architecture évolutive et l'intégration DevOps pour Data CI/CD leader, QuerySurge assure l'intégrité des données à chaque étape du pipeline. Cas d'utilisation de la validation automatisée des données : QuerySurge fournit une solution intelligente, pilotée par l'IA, de validation des données et de test ETL pour vos besoins de tests automatisés. - Test d'entrepôt de données / ETL - Test de Big Data - DevOps pour les données / Tests continus - Test de migration de données - Test de rapports de Business Intelligence (BI) - Test de données d'applications d'entreprise Ce que QuerySurge fournit : - Automatisation de votre processus manuel de validation et de test des données - Facilité d'utilisation, fonctionnalités low-code/no-code - Capacités d'IA générative pour la création de tests - Tests sur plus de 200 plateformes de données - Intégration dans votre pipeline CI/CD DataOps - Accélération de votre analyse de données - Assurance de la conformité réglementaire Caractéristiques clés : - L'assistant de connexion de données fournit un moyen facile de se connecter à vos magasins de données - L'assistant de requête visuelle construit des tests de table à table et de colonne à colonne sans écrire de SQL - Le module d'IA générative crée automatiquement des tests de transformation en masse - DevOps pour les données fournit une API RESTful avec plus de 110 appels et une documentation Swagger et s'intègre dans les pipelines CI/CD - Créez des tests personnalisés et modularisez les fonctions avec des extraits, définissez des seuils, mettez en scène des données, vérifiez les types de données et les lignes en double, effectuez une recherche en texte intégral et étiquetez les actifs - Planifiez des tests pour qu'ils s'exécutent immédiatement, à une date et une heure prédéterminées, ou après tout événement d'une solution de gestion de build/release, CI/CD, DevOps ou de test - Prise en charge multi-projets dans une seule instance, nouvel utilisateur administrateur global, affectez des utilisateurs et des agents, importez et exportez des projets, et rapports de journal d'activité des utilisateurs - Les webhooks fournissent des intégrations en temps réel avec les outils DevOps, CI/CD, de gestion des tests et d'alerte - Ready-for-Analytics fournit une intégration transparente avec QuerySurge et votre outil BI ou Metabase open-source pour créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés et obtenir des informations plus approfondies et en temps réel sur vos flux de travail de validation des données et de test ETL - Les tableaux de bord d'analyse de données et les rapports d'intelligence des données suivent, analysent et communiquent la qualité des données [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1383&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=108&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2686&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=1383&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fmachine-learning-data-catalog&secure%5Btoken%5D=98bba2064e783bb4a4b5134d2eddeb20de9d9dbd0f9d079ba2b45cdd857f1fac&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## What Are the Top-Rated Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique Products in 2026? ### 1. [Atlan](https://www.g2.com/fr/products/atlan/reviews) Atlan est la couche de contexte pour l'IA d'entreprise. Il lit en continu vos entrepôts, bases de données, pipelines, outils de BI et systèmes d'entreprise pour reconstruire à l'envers un graphe de données d'entreprise qui capture les actifs, la lignée, les entités, les métriques, les politiques et les relations. Sur ce graphe, il enrichit et organise des sémantiques lisibles par machine — descriptions, jointures populaires, définitions de KPI et de métriques, ontologies et règles commerciales — et les organise en dépôts de contexte gouvernés et versionnés : des ensembles limités de contexte qui reflètent comment votre entreprise définit les concepts clés et prend des décisions. Ces dépôts de contexte sont ensuite exposés à travers des interfaces ouvertes (SQL, API, SDK, protocoles de style OSI/MCP) afin que les agents, copilotes et applications d'IA puissent appeler le même contexte de confiance en temps réel, plutôt que chaque équipe code en dur sa propre logique. Les workflows de gouvernance avec humain dans la boucle pour la résolution de conflits, la dépréciation, les retours et la certification maintiennent ce contexte digne de confiance à mesure que l'entreprise, les données et les modèles évoluent. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Atlan?** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Atlan?** - **Vendeur:** [Atlan](https://www.g2.com/fr/sellers/atlan) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.atlan.com - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Twitter:** @AtlanHQ (9,787 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (572 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Services financiers, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 52% Marché intermédiaire, 41% Entreprise #### What Are Atlan's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Caractéristiques (6 reviews) - Collaboration (5 reviews) - Catalogage des données (5 reviews) - Configuration facile (4 reviews) **Cons:** - Problèmes d'intégration (4 reviews) - Problèmes de dépendance (3 reviews) - Personnalisation limitée (3 reviews) - Problèmes techniques (3 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (3 reviews) ### 2. [AWS Glue](https://www.g2.com/fr/products/aws-glue/reviews) AWS Glue est un service d'intégration de données sans serveur qui facilite la découverte, la préparation, le déplacement et l'intégration de données provenant de multiples sources pour l'analyse, l'apprentissage automatique et le développement d'applications. Vous pouvez découvrir et vous connecter à plus de 70 sources de données diverses, gérer vos données dans un catalogue de données centralisé, et créer, exécuter et surveiller visuellement des pipelines ETL pour charger des données dans vos lacs de données. Vous pouvez immédiatement rechercher et interroger les données cataloguées en utilisant Amazon Athena, Amazon EMR et Amazon Redshift Spectrum. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 194 **How Do G2 Users Rate AWS Glue?** - **Facilité d’utilisation:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind AWS Glue?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,229,319 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 49% Entreprise, 29% Marché intermédiaire #### What Are AWS Glue's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (6 reviews) - Intégration de données (3 reviews) - Solutions ETL (3 reviews) - Caractéristiques (3 reviews) - Simple (3 reviews) **Cons:** - Performance lente (3 reviews) - Difficulté de débogage (2 reviews) - Débogage difficile (2 reviews) - Problèmes de performance (2 reviews) - Chronophage (2 reviews) ### 3. [Alation](https://www.g2.com/fr/products/alation/reviews) Alation est l'entreprise d'intelligence des données. Fondée en 2012 et ayant son siège à Redwood City, Californie, avec des bureaux mondiaux à Londres et Sydney, Alation sert plus de 650 clients d'entreprise dans 34 industries. L'entreprise a été pionnière dans le catalogue de données moderne en combinant l'apprentissage automatique avec l'intuition humaine pour connecter les personnes ayant des questions à celles ayant des réponses. Aujourd'hui, plus de 40 % des entreprises du Fortune 100 s'appuient sur Alation pour alimenter des initiatives de données et d'IA à grande échelle. La plateforme d'Alation unifie le catalogage, la gouvernance et la qualité des données avec de nouvelles capacités natives de l'IA construites sur une fondation essentielle : les métadonnées. Les métadonnées fournissent le contexte qui manque aux modèles d'IA, délivrant des résultats précis, explicables et dignes de confiance. Avec des capacités comme Agent Studio, CDE Manager et Data Quality Agent, les organisations peuvent créer des agents qui comprennent leurs définitions, règles et normes de qualité uniques. Des vérifications de préparation intégrées et une évaluation continue garantissent que chaque flux de travail d'IA est ancré dans le bon contexte de métadonnées, rendant l'IA d'entreprise suffisamment fiable pour une utilisation réelle en production. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 89 **How Do G2 Users Rate Alation?** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Alation?** - **Vendeur:** [Alation](https://www.g2.com/fr/sellers/alation) - **Site Web de l'entreprise:** https://alation.com - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Alation (3,568 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3231829/ (626 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 57% Entreprise, 27% Marché intermédiaire #### What Are Alation's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (16 reviews) - Découverte de données (10 reviews) - Expérience utilisateur (10 reviews) - Catalogage des données (9 reviews) - Interface utilisateur (9 reviews) **Cons:** - Performance lente (8 reviews) - Fonctionnalités manquantes (6 reviews) - Fonctionnalité limitée (4 reviews) - Limitations de l'ascendance (4 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (4 reviews) ### 4. [Google Cloud Data Catalog](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-data-catalog/reviews) Un service de découverte de données et de gestion des métadonnées entièrement géré et hautement évolutif. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **How Do G2 Users Rate Google Cloud Data Catalog?** - **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud Data Catalog?** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,920,059 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 46% Petite entreprise, 29% Marché intermédiaire ### 5. [Appen](https://www.g2.com/fr/products/appen/reviews) Appen collecte et étiquette des images, du texte, de la parole, de l'audio, de la vidéo et d'autres données pour créer des données d'entraînement utilisées pour construire et améliorer continuellement les systèmes d'intelligence artificielle les plus innovants au monde. Nous offrons une plateforme d'annotation de données de pointe et sous licence pour annoter des cas d'utilisation de données d'entraînement en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel. Notre plateforme améliore la précision et l'efficacité grâce à nos fonctionnalités d'étiquetage intelligent et de pré-étiquetage qui utilisent l'apprentissage automatique pour faciliter les annotations humaines. Vous choisissez le niveau de service et de sécurité que vous souhaitez pour la collecte et l'annotation des données, allant du service géré haut de gamme au libre-service flexible. Notre expertise inclut une foule mondiale de plus de 1 million de contractants qualifiés qui parlent plus de 235 langues et dialectes, dans plus de 70 000 lieux et 170 pays, et la plateforme d'annotation de données assistée par IA la plus avancée de l'industrie. Nos données d'entraînement fiables donnent aux leaders de la technologie, de l'automobile, des services financiers, de la vente au détail, de la santé et des gouvernements la confiance nécessaire pour déployer des produits d'IA de classe mondiale. Fondée en 1996, Appen a des clients et des bureaux dans le monde entier. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate Appen?** - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Appen?** - **Vendeur:** [Appen](https://www.g2.com/fr/sellers/appen) - **Année de fondation:** 1996 - **Emplacement du siège social:** Kirkland, Washington, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/appen (19,630 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** ASX:APX - **Revenu total (en MM USD):** $244,900 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 26% Entreprise #### What Are Appen's Pros and Cons? **Pros:** - Utile (2 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Flexibilité (1 reviews) **Cons:** - Interruptions de travail (3 reviews) - Faible rémunération (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes de connectivité (1 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (1 reviews) ### 6. [Collibra](https://www.g2.com/fr/products/collibra/reviews) Essayez Collibra gratuitement sur Collibra.com/tour Collibra est destiné aux organisations confrontées à des défis complexes en matière de données, des écosystèmes de données hybrides et de grandes ambitions pour les données et l'IA. Nous aidons les organisations qui tentent d'accélérer les cas d'utilisation des données et de l'IA tout en garantissant la conformité, mais qui luttent avec une gouvernance fragmentée et une visibilité à travers tout l'écosystème de données hybride. Collibra unifie la gouvernance des données et de l'IA à travers chaque système, source de données et utilisateur, pour créer une autonomie sécurisée et une base pour l'extension des cas d'utilisation de l'IA et des données. Avec Collibra, vous pouvez accélérer tous vos cas d'utilisation de données et d'IA, en toute sécurité et avec des données bien comprises. C'est la Confiance en les Données. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 99 **How Do G2 Users Rate Collibra?** - **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Collibra?** - **Vendeur:** [Collibra](https://www.g2.com/fr/sellers/collibra) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.collibra.com - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** New York, New York - **Twitter:** @collibra (5,739 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/288365/ (1,082 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Services financiers, Banque - **Company Size:** 72% Entreprise, 19% Marché intermédiaire #### What Are Collibra's Pros and Cons? **Pros:** - Caractéristiques (10 reviews) - Gestion des données (9 reviews) - Collaboration (7 reviews) - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Intégrations (7 reviews) **Cons:** - Problèmes de complexité (7 reviews) - Fonctionnalité limitée (6 reviews) - Complexité (5 reviews) - Problèmes d'intégration (5 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (5 reviews) ### 7. [erwin Data Modeler](https://www.g2.com/fr/products/quest-software-erwin-data-modeler/reviews) Faisant partie de la plateforme de gestion de données erwin, offrant une modélisation de données d'entreprise de premier plan. erwin Data Modeler fournit les plans pour des données fiables. Intégré à erwin Data Intelligence, il connecte les modèles à des métadonnées gouvernées et au contexte commercial - garantissant que ce qui est livré en production correspond à la conception, afin que les produits de données soient précis, gouvernés et prêts pour l'IA. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 60 **How Do G2 Users Rate erwin Data Modeler?** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind erwin Data Modeler?** - **Vendeur:** [Quest Software](https://www.g2.com/fr/sellers/quest-software) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.quest.com - **Année de fondation:** 1987 - **Emplacement du siège social:** Austin, TX - **Twitter:** @Quest (17,126 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2880/ (3,594 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 37% Marché intermédiaire, 37% Petite entreprise #### What Are erwin Data Modeler's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Collaboration (2 reviews) - Découverte de données (1 reviews) - Gouvernance des données (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) **Cons:** - Cher (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Interface difficile (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) - Conception dépassée (1 reviews) ### 8. [decube](https://www.g2.com/fr/products/decube/reviews) Decube est une plateforme de couche contextuelle spécialement conçue pour l'ère de l'IA, offrant aux organisations la capacité de donner du sens, de la mémoire et de la confiance à leurs données. Ce système innovant intègre divers composants tels que la gestion des métadonnées, le suivi automatisé de la lignée, l'assurance qualité des données et l'observabilité pour créer une carte complète en temps réel des dynamiques de données. En comprenant comment les données fonctionnent, circulent et leur fiabilité, Decube permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de gérer efficacement les charges de travail de l'IA. Principalement ciblé sur les entreprises qui dépendent fortement de la prise de décision basée sur les données, Decube répond à un défi critique auquel sont confrontées de nombreuses organisations : le manque de compréhension contextuelle de leurs données. À une époque où les données sont abondantes, le véritable problème réside dans la capacité à interpréter et à utiliser ces données efficacement. Decube offre une compréhension connectée de l'ensemble de l'écosystème de données, ce qui aide à éliminer les angles morts et à améliorer la gouvernance. Cette conscience contextuelle est essentielle pour les organisations cherchant à tirer parti des technologies de l'IA et à s'assurer que leurs modèles, tableaux de bord et agents fonctionnent avec une intelligence et une sécurité accrues. Les caractéristiques clés de Decube incluent ses capacités robustes de gestion des métadonnées, qui permettent aux utilisateurs de suivre et de gérer la lignée des données sans effort. Cette fonctionnalité garantit que les organisations peuvent retracer les origines et les transformations de leurs données, améliorant ainsi la transparence et la responsabilité. De plus, l'accent mis par Decube sur la qualité des données signifie que les utilisateurs peuvent faire confiance aux informations avec lesquelles ils travaillent, réduisant le risque d'erreurs dans les processus décisionnels critiques. L'aspect observabilité de la plateforme permet en outre aux organisations de surveiller les flux de données en temps réel, garantissant que tout problème peut être identifié et résolu rapidement. Les avantages de l'utilisation de Decube vont au-delà de la simple gestion des données. En fournissant une compréhension vivante et interconnectée des données, Decube améliore la confiance opérationnelle globale des organisations. Cette plateforme renforce non seulement la gouvernance mais facilite également une prise de décision plus intelligente en s'assurant que tous les modèles basés sur les données sont construits sur une base d'informations fiables et contextualisées. À mesure que les entreprises dépendent de plus en plus de données fiables et d'une infrastructure prête pour l'IA, Decube se distingue comme un outil essentiel qui les équipe du contexte nécessaire pour naviguer dans les complexités du paysage moderne des données. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate decube?** - **Facilité d’utilisation:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind decube?** - **Vendeur:** [Decube Data](https://www.g2.com/fr/sellers/decube-data) - **Site Web de l'entreprise:** https://decube.io - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Kuala Lumpur - **Twitter:** @decube_data (114 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/decube-data/ (44 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 39% Marché intermédiaire, 35% Petite entreprise #### What Are decube's Pros and Cons? **Pros:** - Interface utilisateur (8 reviews) - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Caractéristiques (7 reviews) - Qualité des données (6 reviews) - Aperçus (6 reviews) **Cons:** - Fonctionnalité limitée (3 reviews) - Configuration complexe (2 reviews) - Fonctionnalités limitées (2 reviews) - Fonctionnalités manquantes (2 reviews) - Mauvais service client (2 reviews) ### 9. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/fr/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) Chez Cloudera, nous croyons que les données peuvent rendre possible demain ce qui est impossible aujourd'hui. Nous fournissons un cloud de données d'entreprise pour toutes les données, partout, de l'Edge à l'IA. Nous permettons aux gens de transformer de vastes quantités de données complexes en informations claires et exploitables pour améliorer leurs entreprises et dépasser leurs attentes. Cloudera conduit les hôpitaux vers de meilleurs traitements contre le cancer, sécurise les institutions financières contre la fraude et la cybercriminalité, et aide les humains à arriver sur Mars — et au-delà. Propulsé par l'innovation incessante de la communauté open-source, Cloudera fait progresser la transformation numérique pour les plus grandes entreprises mondiales. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?** - **Vendeur:** [Cloudera](https://www.g2.com/fr/sellers/cloudera) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,539 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 888-789-1488 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Entreprise, 32% Petite entreprise #### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (22 reviews) - Évolutivité (17 reviews) - Sécurité (9 reviews) - Gestion des données (8 reviews) - Caractéristiques (8 reviews) **Cons:** - Cher (16 reviews) - Complexité (7 reviews) - Apprentissage difficile (5 reviews) - Documentation médiocre (4 reviews) - Problèmes d'accès (3 reviews) ### 10. [Select Star](https://www.g2.com/fr/products/select-star/reviews) Select Star est une plateforme moderne de gouvernance des données qui aide les organisations à gérer et comprendre leurs données à grande échelle, permettant l'IA, l'analytique et l'auto-service à travers l'entreprise. Elle catalogue automatiquement les ensembles de données, trace la lignée de bout en bout, et construit un glossaire d'entreprise partagé ainsi qu'une couche sémantique, afin que les équipes puissent travailler en toute confiance avec des données fiables. Avec un portail de données convivial et une automatisation intégrée, Select Star prend en charge des cas d'utilisation incluant la démocratisation des données, la gouvernance des données, les couches sémantiques, et les migrations de données vers le cloud, servant de couche fondamentale pour les initiatives d'IA et de données d'entreprise. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Select Star?** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Select Star?** - **Vendeur:** [Select Star](https://www.g2.com/fr/sellers/select-star) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @selectstarhq (391 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/selectstarhq/ (20 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Immobilier - **Company Size:** 51% Marché intermédiaire, 38% Entreprise #### What Are Select Star's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (10 reviews) - Traçabilité des données (9 reviews) - Interface utilisateur (7 reviews) - Découverte de données (5 reviews) - Catalogage des données (4 reviews) **Cons:** - Fonctionnalité limitée (2 reviews) - Limitations de l'ascendance (2 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Expertise requise (1 reviews) ### 11. [Secoda](https://www.g2.com/fr/products/secoda/reviews) Secoda est une plateforme de gouvernance des données alimentée par l'IA, conçue pour aider les organisations à explorer, comprendre et utiliser efficacement leurs données. En fournissant une plateforme complète qui se connecte à plus de 75 sources de données, pipelines, entrepôts et outils de visualisation, Secoda vise à créer une source unique de vérité pour les entreprises. Cette fonctionnalité est particulièrement précieuse pour les organisations cherchant à améliorer leurs analyses en libre-service, rationaliser leurs opérations et améliorer leur prise de décision. Ciblant les équipes de données, les parties prenantes commerciales et les organisations de toutes tailles, Secoda sert d'outil essentiel pour ceux qui ont besoin de gérer et d'interpréter de grands volumes de données. Son interface conviviale garantit que les individus avec des niveaux variés d'expertise technique peuvent exploiter la plateforme pour obtenir des informations exploitables. Des entreprises telles que Vanta, Cardinal Health, ID.me et Dialpad ont adopté Secoda pour surveiller la santé de leurs écosystèmes de données, améliorer l'efficacité de leurs équipes de données et accroître leur préparation à l'IA. L'un des principaux avantages de Secoda est sa capacité à unifier le catalogage des données, la gouvernance d'entreprise et l'observabilité en une seule plateforme rationalisée. Cette consolidation réduit non seulement les frais généraux de gestion de plusieurs outils, mais alimente également Secoda AI avec un contexte riche et connecté, permettant aux équipes de se concentrer sur les insights plutôt que sur l'infrastructure. Secoda automatise les tâches clés de gestion des données, y compris la documentation, le balisage, la création de termes de glossaire et la création de politiques. Cette automatisation permet aux utilisateurs de découvrir et d'accéder rapidement aux données et aux insights pertinents sans effort manuel important. En rationalisant ces processus, Secoda non seulement économise un temps précieux, mais permet également aux équipes de prendre des décisions confiantes et basées sur les données actuelles et bien organisées, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats commerciaux. Dans l'ensemble, Secoda se distingue dans le paysage de la gestion des données en offrant une solution complète et pilotée par l'IA qui répond aux besoins des utilisateurs techniques et non techniques. Sa capacité à créer une source unique de vérité, couplée à son intégration de multiples fonctionnalités en une seule plateforme, en fait un atout précieux pour les organisations cherchant à exploiter pleinement le potentiel de leurs données. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Secoda?** - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Secoda?** - **Vendeur:** [Secoda](https://www.g2.com/fr/sellers/secoda) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Toronto, CA - **Twitter:** @SecodaHQ (923 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secodahq/about (21 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services financiers - **Company Size:** 65% Marché intermédiaire, 18% Petite entreprise #### What Are Secoda's Pros and Cons? **Pros:** - Traçabilité des données (7 reviews) - Intégration (7 reviews) - Capacités d'intégration (6 reviews) - Apprentissage (6 reviews) - Gestion des données (5 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (4 reviews) - Immaturité du produit (4 reviews) - Amélioration nécessaire (3 reviews) - Fonctionnalité limitée (3 reviews) - Problèmes de performance (3 reviews) ### 12. [IBM InfoSphere Information Governance Catalog](https://www.g2.com/fr/products/ibm-infosphere-information-governance-catalog/reviews) IBM® Information Governance Catalog est un outil interactif basé sur le web qui permet aux utilisateurs d'explorer, de comprendre et d'analyser l'information. Les utilisateurs peuvent créer, gérer et partager un langage commercial commun, documenter et mettre en œuvre des politiques et des règles, et suivre l'utilisation et la consommation des données dans un rapport de lignage fournissant des informations fiables pour la conformité et les insights. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 16 **How Do G2 Users Rate IBM InfoSphere Information Governance Catalog?** - **Facilité d’utilisation:** 7.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind IBM InfoSphere Information Governance Catalog?** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,760 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 53% Entreprise, 26% Marché intermédiaire ### 13. [Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)](https://www.g2.com/fr/products/castor-doc/reviews) Coalesce Catalog est un outil collaboratif et automatisé de découverte et de catalogage de données. Nous croyons que les professionnels des données passent beaucoup trop de temps à essayer de trouver et de comprendre leurs données. Coalesce Catalog redéfinit la manière dont les professionnels des données collaborent. Il fournit une source unique de vérité pour référencer et documenter toutes les connaissances liées aux données au sein de votre entreprise. Si vous cherchez une table liée à vos clients, cherchez-la simplement comme vous le feriez sur Google, et Coalesce Catalog vous fournira tout le contexte dont vous aurez besoin pour votre analyse. Inspiré par les outils internes développés par Uber, Airbnb, Lyft et Spotify, Coalesce Catalog a développé une solution plug-and-play qui se déploie en quelques minutes pour apporter de la valeur aux entreprises de toutes tailles. Découvrez et cataloguez vos données dès aujourd'hui avec Coalesce Catalog. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 63 **How Do G2 Users Rate Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?** - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?** - **Vendeur:** [Coalesce](https://www.g2.com/fr/sellers/coalesce) - **Site Web de l'entreprise:** https://coalesce.io/ - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coalesceio/ (127 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 59% Marché intermédiaire, 27% Entreprise #### What Are Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)'s Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Collaboration (2 reviews) - Connectivité (2 reviews) - Traçabilité des données (2 reviews) - Utile (2 reviews) **Cons:** - Problèmes de connecteur (1 reviews) - Problèmes d'intégration (1 reviews) - Limitations (1 reviews) ### 14. [data.world](https://www.g2.com/fr/products/data-world/reviews) data.world est le catalogue de données et la plateforme de gouvernance la plus adoptée sur le marché. Construit sur une base unique de graphe de connaissances, data.world s'intègre parfaitement à vos systèmes existants. Nous établissons la norme pour une gouvernance rapide et centrée sur les personnes. Nous ne faisons pas que gérer les données ; nous libérons leur potentiel, ouvrant la voie à une adoption responsable de l'IA et à une prise de décision basée sur les données à grande échelle. data.world est une société certifiée B Corporation et une société d'intérêt public, et abrite la plus grande communauté collaborative de données ouvertes au monde avec plus de deux millions de membres, y compris quatre-vingt-dix pour cent des entreprises du Fortune 500. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate data.world?** - **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind data.world?** - **Vendeur:** [data.world](https://www.g2.com/fr/sellers/data-world) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld (5,508 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### What Are data.world's Pros and Cons? **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Découverte de données (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) - Visualisation des données (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) **Cons:** - Mauvais service client (1 reviews) - Mauvais services de support (1 reviews) ### 15. [IBM watsonx.data intelligence](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-data-intelligence/reviews) IBM watsonx.data intelligence révolutionne la manière dont les organisations organisent, gèrent et utilisent les données en exploitant la puissance de l'IA pour simplifier la livraison des données à travers des écosystèmes hybrides. IBM watsonx.data intelligence est une solution complète qui intègre des capacités telles que la gouvernance des données (anciennement IBM Knowledge Catalog), la traçabilité des données (anciennement IBM Manta Data Lineage), le partage des données et la gestion de la qualité des données. Elle permet aux organisations de découvrir, de faire confiance et d'accéder à des données significatives, fournissant aux consommateurs des produits de données fiables. Explorez la bibliothèque de démonstrations - https://www.ibm.com/products/watsonx-data-intelligence/demo-library Commencez votre essai gratuit - https://dataplatform.cloud.ibm.com/registration/stepone?context=df&apps=all&uucid=1227cc9e37cb9292&preselect\_region=true **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 24 **How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data intelligence?** - **Facilité d’utilisation:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind IBM watsonx.data intelligence?** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,760 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 38% Petite entreprise, 34% Entreprise #### What Are IBM watsonx.data intelligence's Pros and Cons? **Pros:** - Automatisation (3 reviews) - Traçabilité des données (3 reviews) - Qualité des données (2 reviews) - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) **Cons:** - Mise en œuvre complexe (3 reviews) - Complexité (2 reviews) - Cher (2 reviews) - Expertise requise (2 reviews) - Coûts supplémentaires (2 reviews) ### 16. [Sifflet](https://www.g2.com/fr/products/sifflet/reviews) À propos de Sifflet Sifflet est une plateforme de surveillance des données consciente des affaires qui fait passer les équipes de données de la lutte contre les incendies réactives à l'intelligence décisionnelle proactive. Alimenté par un système intelligent d'agents IA—Sentinel, Sage et Forge—Sifflet détecte de manière autonome les anomalies, diagnostique les causes profondes et suggère des résolutions de code. En enrichissant les alertes techniques avec une lignée complète et une utilisation commerciale en aval, Sifflet permet aux ingénieurs et aux dirigeants de données de prioriser les incidents en fonction du risque commercial plutôt que de la gravité technique. Fiable par des leaders de l'industrie comme Carrefour ou Penguin Random House, Sifflet comble le fossé entre la qualité des données et l'impact commercial, garantissant que vos données sont toujours sûres pour les décisions exécutives et la consommation par l'IA. Apprenez-en plus sur siffletdata.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 51 **How Do G2 Users Rate Sifflet?** - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Sifflet?** - **Vendeur:** [Sifflet](https://www.g2.com/fr/sellers/sifflet) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Paris, Ile-de-France - **Twitter:** @Siffletdata (390 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sifflet/ (48 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 75% Marché intermédiaire, 21% Entreprise #### What Are Sifflet's Pros and Cons? **Pros:** - Amélioration de l'efficacité (37 reviews) - Facilité d'utilisation (36 reviews) - Surveillance (36 reviews) - Traçabilité des données (32 reviews) - Système d'alerte (31 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (17 reviews) - Configuration complexe (11 reviews) - Gestion des alertes (10 reviews) - Intégration limitée (10 reviews) - Problèmes de lignée (10 reviews) ### 17. [Common Voice dataset](https://www.g2.com/fr/products/common-voice-dataset/reviews) Chaque entrée dans le jeu de données se compose d'un fichier MP3 unique et d'un fichier texte correspondant. Beaucoup des 1 368 heures enregistrées dans le jeu de données incluent également des métadonnées démographiques comme l'âge, le sexe et l'accent qui peuvent aider à entraîner la précision des moteurs de reconnaissance vocale. Le jeu de données se compose actuellement de 1 087 heures validées dans 18 langues, mais nous ajoutons toujours plus de voix et de langues. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Common Voice dataset?** - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 6.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 6.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Common Voice dataset?** - **Vendeur:** [Mozilla](https://www.g2.com/fr/sellers/mozilla) - **Année de fondation:** 2005 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @mozilla (262,070 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/13948/ (1,755 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 27% Marché intermédiaire ### 18. [Oracle Enterprise Metadata Management](https://www.g2.com/fr/products/oracle-enterprise-metadata-management/reviews) Oracle Enterprise Metadata Management (OEMM) est une plateforme de gestion de métadonnées complète. OEMM peut collecter et cataloguer des métadonnées de pratiquement n'importe quel fournisseur de métadonnées, y compris relationnel, Hadoop, ETL, BI, modélisation de données, et bien d'autres. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 16 **How Do G2 Users Rate Oracle Enterprise Metadata Management?** - **Facilité d’utilisation:** 5.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 5.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 5.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Oracle Enterprise Metadata Management?** - **Vendeur:** [Oracle](https://www.g2.com/fr/sellers/oracle) - **Année de fondation:** 1977 - **Emplacement du siège social:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (829,062 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE:ORCL **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 44% Entreprise, 38% Petite entreprise ### 19. [Informatica Enterprise Data Catalog](https://www.g2.com/fr/products/informatica-enterprise-data-catalog/reviews) Un catalogue de données basé sur l'apprentissage automatique qui permet de classer et d'organiser les actifs de données à travers le cloud, sur site et les grandes données. Il offre une valeur maximale et une réutilisation des données à travers l'entreprise. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate Informatica Enterprise Data Catalog?** - **Facilité d’utilisation:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 7.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Informatica Enterprise Data Catalog?** - **Vendeur:** [Informatica](https://www.g2.com/fr/sellers/informatica) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,764 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE: INFA **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 53% Entreprise, 26% Marché intermédiaire ### 20. [Coginiti](https://www.g2.com/fr/products/coginiti/reviews) Coginiti est une plateforme collaborative de gestion des données axée sur SQL qui permet aux équipes de créer, publier et consommer des produits de données de qualité, rationalisant le cycle de vie de l'analyse des données de l'inception aux insights. En s'intégrant à la plus grande variété de plateformes et d'outils de données, Coginiti permet aux analystes, ingénieurs et scientifiques des données de collaborer en temps réel, brisant les silos et favorisant l'innovation. Son interface intuitive simplifie la gestion des flux de travail de données complexes, assurant la gouvernance et la cohérence à travers les projets. Caractéristiques clés : - Collaboration en temps réel - Modélisation de données flexible - Test de qualité des données - Visualiser la lignée des données - Planification native - APIs puissantes - Assistant IA Coginiti facilite une transition fluide de la préparation des données à l'intelligence exploitable. Ce n'est pas seulement affiner votre stratégie de données ou étendre vos capacités analytiques ; c'est permettre à votre organisation de tirer pleinement parti du potentiel des données pour une prise de décision éclairée. Découvrez la puissance de Coginiti et transformez vos opérations de données. Coginiti propose des produits pour les analystes individuels, les équipes de données et les entreprises. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Coginiti?** - **Facilité d’utilisation:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Coginiti?** - **Vendeur:** [Coginiti Corp](https://www.g2.com/fr/sellers/coginiti-corp) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Atlanta , GA - **Twitter:** @coginiti (71 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coginiti (33 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 66% Entreprise, 28% Marché intermédiaire ### 21. [BMC AMI Data](https://www.g2.com/fr/products/bmc-ami-data/reviews) BMC AMI Data est un portefeuille de solutions intelligentes de gestion des données et d'optimisation des performances pour les environnements IBM Z. Il aide les entreprises à optimiser, protéger et moderniser les données critiques des mainframes, y compris Db2, IMS et VSAM, tout en réduisant les coûts, les risques et la complexité opérationnelle. La solution automatise la maintenance des données, analyse le comportement du système et fournit des informations prédictives pour réduire l'utilisation du CPU, minimiser les risques opérationnels et maintenir les charges de travail critiques en fonctionnement sans interruption. En modernisant la gestion des données des mainframes, BMC AMI Data permet aux entreprises de contrôler la croissance des données, d'optimiser les coûts et de soutenir des applications commerciales à haut volume et toujours disponibles. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 25 **How Do G2 Users Rate BMC AMI Data?** - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind BMC AMI Data?** - **Vendeur:** [BMC Software](https://www.g2.com/fr/sellers/bmc-software) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.bmc.com - **Année de fondation:** 1980 - **Emplacement du siège social:** Houston, TX - **Twitter:** @BMCSoftware (47,998 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,951 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 24% Entreprise #### What Are BMC AMI Data's Pros and Cons? **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Intégrations faciles (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) - Difficulté d'installation (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Compatibilité limitée (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) ### 22. [DataHub](https://www.g2.com/fr/products/datahub/reviews) DataHub est une plateforme contextuelle de données et d'IA axée sur les événements, conçue pour unifier la découverte, la gouvernance et l'observabilité à travers l'ensemble du patrimoine de données d'une organisation. Contrairement aux catalogues de données traditionnels, DataHub Cloud offre des mises à jour en temps réel, une application automatique des politiques et une intégration transparente avec plus de 100 sources de données. Cela garantit que les organisations peuvent maintenir la qualité des données, la conformité et la préparation à l'IA à grande échelle, en répondant aux complexités de la gestion moderne des données. Ciblé sur les équipes de données, les professionnels de la gouvernance et les praticiens de l'IA, DataHub sert un public diversifié qui comprend des ingénieurs de données, des analystes, des gestionnaires de données et des responsables de la conformité. La plateforme est particulièrement bénéfique pour les organisations qui nécessitent une source centralisée de vérité pour tous les métadonnées à travers divers environnements, tels que les entrepôts de données, les lacs de données, les plateformes de business intelligence, les systèmes d'apprentissage automatique et les agents d'IA. En consolidant les processus de gestion des données, DataHub améliore la collaboration et l'efficacité au sein des équipes de données, leur permettant de travailler plus efficacement. L'une des caractéristiques remarquables de DataHub est son suivi automatisé de la lignée des données, qui fonctionne jusqu'au niveau de la colonne. Cette capacité permet aux équipes d'évaluer rapidement l'impact de tout changement en amont, facilitant un débogage plus rapide des problèmes de qualité et aidant à éviter des incidents coûteux avant qu'ils n'atteignent la production. De plus, la plateforme utilise des fonctionnalités alimentées par l'IA pour gérer les tâches répétitives associées aux métadonnées, telles que la génération de documentation, la classification intelligente des glossaires et le marquage des données sensibles. Cette automatisation permet aux professionnels des données de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, augmentant ainsi la productivité globale. Pour les équipes de gouvernance et de conformité des données, DataHub offre des outils robustes pour l'application continue des politiques, les contrôles d'accès basés sur les rôles et la détection des informations personnellement identifiables (PII). La plateforme est conçue pour soutenir les normes réglementaires telles que le RGPD, HIPAA et PCI, tout en minimisant la supervision manuelle. Cela garantit que les organisations peuvent maintenir la conformité sans le fardeau de processus manuels étendus. En outre, pour les équipes d'IA et de ML, DataHub fournit le contexte de données fiable essentiel pour développer des agents et des modèles d'IA dignes de confiance, favorisant l'innovation et améliorant les résultats. Avec le soutien d'investisseurs de renom tels que Bessemer Venture Partners, LinkedIn et 8VC, DataHub a gagné la confiance d'organisations leaders, y compris Netflix, Visa, Slack et Pinterest. Cette adoption généralisée souligne l'efficacité de la plateforme dans la transformation des opérations de données et l'amélioration du paysage global de la gestion des données. Pour plus d'informations, visitez datahub.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 8 **How Do G2 Users Rate DataHub?** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind DataHub?** - **Vendeur:** [DataHub](https://www.g2.com/fr/sellers/datahub) - **Site Web de l'entreprise:** https://datahub.com/ - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, California - **Twitter:** @DataHubCloud (704 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datahub-cloud/ (18 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 63% Marché intermédiaire, 25% Entreprise #### What Are DataHub's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Connectivité (2 reviews) - Open Source (2 reviews) - Précision (1 reviews) - Abordable (1 reviews) **Cons:** - Problèmes d'intégration (2 reviews) - Problèmes de dépendance (1 reviews) - Interface difficile (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Gestion des grandes données (1 reviews) ### 23. [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/fr/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) Workflow Data Fabric est la base de données prête pour l'IA de la plateforme AI de ServiceNow. Elle se connecte à n'importe quelle donnée—structurée, non structurée et en streaming—la contextualise avec une signification et une gouvernance d'entreprise, et la contrôle avec la traçabilité et les politiques afin que les employés et les agents IA puissent agir en toute confiance sur des informations en temps réel pour prévenir les perturbations, résoudre les demandes plus rapidement et optimiser les opérations—tout cela sur une seule plateforme. Comment Workflow Data Fabric transforme les données en actions instantanées Connecter Unifiez les données de systèmes comme Salesforce, SAP, Workday, des lacs de données et des flux d'événements en temps réel sans duplication ni intégrations point à point fragiles. Avec les connecteurs Zero Copy, Stream Connect, les connecteurs de contenu externe et Integration Hub, WDF simplifie l'architecture et réduit le coût et le temps d'intégration. Contextualiser Donnez aux données une signification d'entreprise et rendez-les fiables avec un catalogue de données actif, une gouvernance intégrée et une traçabilité. Utilisez le Knowledge Graph pour cartographier les relations (par exemple, clients, actifs, commandes) afin que les agents IA et les flux de travail comprennent le contexte et prennent des décisions précises dans le flux de travail. Contrôler Appliquez des politiques, des permissions et des gardes de conformité à travers les sources connectées afin que les bonnes personnes et les agents IA accèdent aux bonnes données, au bon moment, avec une auditabilité et une traçabilité complètes—plus de copies fantômes ou de pipelines opaques. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 134 **How Do G2 Users Rate ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Vendeur:** [ServiceNow](https://www.g2.com/fr/sellers/servicenow) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.servicenow.com/ - **Année de fondation:** 2004 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @servicenow (55,218 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (32,701 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 46% Entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are ServiceNow Workflow Data Fabric's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (37 reviews) - Intégrations (34 reviews) - Automatisation (30 reviews) - Amélioration de l'efficacité (26 reviews) - Gestion des données (25 reviews) **Cons:** - Configuration complexe (23 reviews) - Configuration difficile (17 reviews) - Cher (15 reviews) - Performance lente (14 reviews) - Complexité (13 reviews) ### 24. [Talend Data Catalog](https://www.g2.com/fr/products/talend-data-catalog/reviews) Le catalogue de données explore, profile, organise, lie et enrichit automatiquement tous vos métadonnées. Jusqu'à 80 % des informations associées aux données sont documentées automatiquement et maintenues à jour grâce à des relations intelligentes et à l'apprentissage automatique, fournissant continuellement les données les plus significatives à l'utilisateur. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Talend Data Catalog?** - **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Talend Data Catalog?** - **Vendeur:** [Qlik](https://www.g2.com/fr/sellers/qlik) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,193 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 42% Marché intermédiaire, 33% Entreprise #### What Are Talend Data Catalog's Pros and Cons? **Pros:** - Catalogage des données (1 reviews) - Découverte de données (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Intuitif (1 reviews) - Utilisation intuitive (1 reviews) **Cons:** - Complexité de l'interface (1 reviews) - Mauvaise conception d'interface (1 reviews) - Mauvaise conception de l'interface utilisateur (1 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (1 reviews) - Conception UX (1 reviews) ### 25. [Zeenea](https://www.g2.com/fr/products/zeenea/reviews) "Zeenea est la plateforme de découverte de données conçue pour que tout le monde puisse trouver, faire confiance et libérer la valeur des données d'entreprise. La plateforme cloud propose deux expériences utilisateur modernes : Zeenea Studio est l'application conçue pour les experts en données afin de gagner du temps dans la gestion, la documentation et la gouvernance des données avec une automatisation maximale ; tandis que Zeenea Explorer permet aux utilisateurs métier de gagner en productivité en trouvant les actifs de données dont ils ont besoin à travers toutes les informations de l'entreprise. Les scanners intégrés et les API de Zeenea permettent aux organisations de collecter, consolider et lier automatiquement les métadonnées de leur écosystème de données. Avec un puissant graphe de connaissances et un moteur de recherche intelligent, les équipes de données peuvent activer toutes les métadonnées d'entreprise à travers une source unique de vérité. Zeenea aide des dizaines d'organisations dans le monde à démocratiser les données, y compris le Groupe BPCE, Club Med, Generali, Renault, Société Générale, Solactive et Stellantis. Les solutions certifiées SOC 2 Type II de Zeenea incluent un catalogue de données, un glossaire métier, la traçabilité des données, la qualité des données, la gouvernance des données, la gestion des données, la confidentialité des données, la conformité réglementaire, la transformation cloud." **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Zeenea?** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Lignage des données:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Zeenea?** - **Vendeur:** [Zeenea](https://www.g2.com/fr/sellers/zeenea) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Paris, √éle-de-France - **Twitter:** @ZeeneaSoftware (248 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/zeenea (26 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 25% Entreprise ## What Is Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique? [Logiciel d'infrastructure informatique](https://www.g2.com/fr/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique? - [Outils de gouvernance des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-governance-tools) - [Plateformes DataOps](https://www.g2.com/fr/categories/dataops-platforms) - [Logiciel de gestion active des métadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/active-metadata-management) --- ## How Do You Choose the Right Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de gestion des réclamations de soins de santé ### Qu'est-ce qu'un catalogue de données d'apprentissage automatique ? Un catalogue de données d'apprentissage automatique (MLDC) est un catalogue de données automatisé qui effectue des tâches telles que l'exploration des métadonnées, le catalogage et la classification des données à caractère personnel (PII). Les catalogues de données d'apprentissage automatique organisent l'inventaire des ensembles de données à l'aide de métadonnées. Les catalogues de données aident les entreprises à savoir où les données sont stockées, réduisant ainsi le temps nécessaire pour identifier les données et les rendant facilement accessibles pour l'analyse. Ce sont des inventaires d'actifs tels que des tables, des schémas, des fichiers et des graphiques dans les organisations, aidant à résoudre les défis de découverte, de qualité et de gouvernance des données d'une entreprise. ### Que signifie MLDC ? MLDC est un acronyme pour Machine Learning Data Catalog. ### Quelles sont les caractéristiques communes des catalogues de données d'apprentissage automatique ? Les catalogues de données d'apprentissage automatique simplifient les fonctions manuelles d'un catalogue de données. Un catalogue de données est une partie essentielle de la stratégie de gestion des données de toute organisation. Certaines des caractéristiques des catalogues de données d'apprentissage automatique sont : **Ingestion et découverte de données :** Les catalogues de données d'apprentissage automatique doivent avoir des adaptateurs préconstruits pour se connecter à différents systèmes d'entreprise tels que les applications, les bases de données, les fichiers et les API externes. Ces adaptateurs aident à découvrir les métadonnées des systèmes. Les métadonnées peuvent être des noms de tables, des noms d'attributs et des contraintes. La fonctionnalité aide à construire une connectivité native comme des intégrations pour les sources de données, les solutions de business intelligence (BI) et les outils de science des données. **Glossaire métier :** Bien qu'une bonne quantité de données soit stockée dans le référentiel, il est également essentiel pour les utilisateurs de comprendre ce que signifient les données stockées. La fonctionnalité de glossaire relie ces données à des termes métier leur donnant plus de sens. **Étiquetage automatisé des données :** L'étiquetage des données est une condition préalable pour les algorithmes d'apprentissage automatique. L'étiquetage automatisé des données est plus précis que le manuel car il élimine les erreurs humaines. L'étiquetage des données implique généralement que les annotateurs identifient des objets dans des images pour construire des données d'entraînement de qualité pour l'intelligence artificielle (IA). L'étiquetage automatisé élimine les défis posés par les cycles d'annotation fastidieux. **Traçabilité des données :** La traçabilité des données est le processus qui aide les utilisateurs à savoir qui, pourquoi, quand et où des modifications sont apportées aux données. C'est une partie de la gestion des métadonnées. Les MLDC automatisent le processus de traçabilité des données. La traçabilité des données aide à déterminer quand de nouvelles données ou des données modifiées nécessitent un réentraînement des modèles d'apprentissage automatique. Les MLDC analysent généralement automatiquement les journaux de requêtes dans les lacs de données et d'autres sources de données pour créer une carte de traçabilité des données. **Surveillance de la qualité des données et détection des anomalies :** La surveillance de la qualité des données aide les utilisateurs à comprendre si les données proviennent d'une source fiable. Le catalogue de données d'apprentissage automatique dispose également d'une fonctionnalité pour identifier les changements soudains dans les données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les utilisateurs sont immédiatement alertés de tout changement ou anomalie détecté. **Recherche sémantique pour les ensembles de données :** Les catalogues de données d'apprentissage automatique fournissent aux utilisateurs des recherches visuelles et intuitives comme les moteurs de recherche. Presque tous les utilisateurs dans une organisation sont des utilisateurs de données, mais tout le monde ne peut pas utiliser des requêtes SQL pour utiliser les données. La fonctionnalité de recherche sémantique facilite la découverte des ensembles de données pour tous les utilisateurs. **Capacités de conformité :** Cette fonctionnalité garantit que les données sensibles ne sont pas exposées et que l'utilisateur peut faire confiance aux données. Elle aide en outre à maintenir les politiques de gouvernance des données en place et à renforcer la gestion des données dans l'organisation. Les gestionnaires de données peuvent identifier les données de faible qualité et restreindre l'accès aux données sensibles, aidant ainsi à se conformer à des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). **Profilage des données :** Le profilage des données aide à vérifier les données de la source de données et à collecter des informations à leur sujet. Ce processus aide à mieux connaître les problèmes de qualité des données, rendant ainsi le processus de gestion des données plus efficace. ### Quels sont les avantages des catalogues de données d'apprentissage automatique ? Un catalogue de données d'apprentissage automatique offre plusieurs avantages à différents types d'utilisateurs dans l'organisation. Ceux-ci incluent : **Facilité de curation des données :** La curation des données est un processus de collecte, d'organisation, d'étiquetage et de nettoyage des données. Les catalogues de données d'apprentissage automatique valident les métadonnées et organisent les informations dans les référentiels corrects à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. **Facilité de recherche :** Grâce à la recherche sémantique, il devient plus facile pour les utilisateurs non techniques de rechercher et de découvrir des données à utiliser, car ils n'ont pas à utiliser des requêtes SQL à chaque fois pour accéder aux données. **Facilité de collaboration sur les données :** Les catalogues de données d'apprentissage automatique aident les utilisateurs à collaborer, utiliser et partager des ensembles de données car les catalogues de données d'apprentissage automatique facilitent la recherche et le stockage des données cloisonnées. ### Qui utilise les catalogues de données d'apprentissage automatique ? Les catalogues de données d'apprentissage automatique centralisent les métadonnées pour divers actifs de données. En organisant les métadonnées, les MLDC aident les organisations à gouverner l'accès aux données. **Analystes de données :** Les analystes de données utilisent les MLDC pour découvrir, classifier et manipuler les données pour leurs processus analytiques. Ils peuvent également découvrir des modèles d'IA ou d'apprentissage automatique, comprendre comment ils fonctionnent et les importer dans leurs outils de BI. Les catalogues de données aident les analystes de données à transformer les entreprises en organisations en libre-service. L'analyse en libre-service est importante pour toute organisation qui souhaite être guidée par les insights. Les catalogues de données d'apprentissage automatique aident les utilisateurs à savoir comment trouver, comprendre et faire confiance aux données. **Marketeurs :** Les équipes marketing utilisent le catalogue de données d'apprentissage automatique de manière plus commerciale. Elles obtiennent des insights pour prendre de meilleures décisions en utilisant les catalogues de données. **Scientifiques des données :** Les scientifiques des données publient généralement leurs modèles pour réutilisation. Les scientifiques des données recherchent toujours une plateforme qui centralise les données pour différents projets. ### Défis avec les catalogues de données d'apprentissage automatique Bien que les catalogues de données d'apprentissage automatique aident à résoudre les principaux défis des catalogues de données traditionnels tels que la découverte de données et la traçabilité des données, les MLDC présentent également des défis. **Évolutivité :** Il est difficile pour tous les MLDC de prendre en charge un énorme volume de métadonnées. Parfois, les catalogues de données tombent en panne en raison de problèmes de performance lorsqu'ils sont surchargés de quantités énormes de métadonnées. Initialement, les données étaient stockées dans le centre de données principal de l'entreprise. Cependant, en raison des mégadonnées d'aujourd'hui, les catalogues de données d'apprentissage automatique doivent suivre les données à la fois dans le cloud et dans les lacs de données. **Fragmentation dans l'évaluation d'un produit :** Si un catalogue de données est trop volumineux, il provoque une fragmentation dans le parcours de l'utilisateur pour évaluer un produit. Trop de données amènent les utilisateurs à utiliser trop d'outils, brisant ainsi une expérience fluide en fragments. ### Comment acheter des catalogues de données d'apprentissage automatique #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les catalogues de données d'apprentissage automatique Le catalogue de données d'apprentissage automatique offre de nombreuses fonctionnalités pour aider les utilisateurs à identifier les données utilisables. Un acheteur peut choisir le bon logiciel MLDC en fonction des besoins de l'organisation. Les RFP/RFI aident l'organisation à rechercher les prix, les fonctionnalités du produit et les directives. #### Comparer les produits de catalogues de données d'apprentissage automatique **Créer une liste longue** La première étape consiste à rechercher tous les acteurs possibles dans le domaine. Cela donne un avantage pour évaluer les fournisseurs en fonction du prix, des fonctionnalités du produit et du service client. **Créer une liste courte** Après avoir évalué les fournisseurs potentiels, l'entreprise peut réduire la liste à ceux qui répondent à tous leurs critères. **Réaliser des démonstrations** Les démonstrations aident à comprendre le produit dans son ensemble. Une équipe de professionnels de l'informatique et de scientifiques des données devrait participer à ces démonstrations pour comprendre la fonctionnalité du produit, tandis que l'équipe marketing peut y participer pour analyser l'utilisation commerciale du logiciel dans les projets. #### Sélection des catalogues de données d'apprentissage automatique **Choisir une équipe de sélection** Une équipe de professionnels du marketing avec des scientifiques des données et des professionnels de l'informatique peut communiquer toutes les questions relatives au produit MLDC avec les fournisseurs. Un scientifique des données serait plus intéressé à connaître les fonctionnalités techniques du logiciel. Un responsable marketing serait curieux de savoir comment l'équipe marketing pourrait utiliser le MLDC pour un projet. Un professionnel de l'informatique voudrait comprendre la procédure d'installation du logiciel. **Négociation** Une fois que le fournisseur a proposé le prix, les négociations commencent. Le prix est fixé en fonction du coût d'autres produits similaires disponibles sur le marché et de la mesure dans laquelle le produit peut résoudre les défis. **Décision finale** La décision finale est basée sur les accords entre le fournisseur et l'acheteur.