# Meilleur Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique - Page 2 *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 ## Category Overview **Total Products under this Category:** 89 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,700+ Avis authentiques - 89+ 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. ## Best Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique At A Glance - **Leader :** [Alation](https://www.g2.com/fr/products/alation/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) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [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:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 49 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **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 (17,156 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2880/ (3,594 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 42% Marché intermédiaire, 28% Entreprise #### Pros & 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) ### 2. [Sama](https://www.g2.com/fr/products/sama/reviews) Sama est un leader mondialement reconnu dans les solutions d'annotation de données pour la vision par ordinateur d'entreprise et les modèles d'IA générative qui nécessitent la plus haute précision. En tant que pionnier de l'industrie avec 15 ans d'expérience, l'expertise et les solutions de Sama sont de confiance pour des entreprises de premier plan telles que GM, Ford, Continental, Google, et bien d'autres. Sama se spécialise dans les services d'annotation de données pour l'IA générative, et les images et vidéos 2D et 3D (y compris LiDAR et fusion de capteurs). Nous validons également des algorithmes d'apprentissage automatique complexes. En tant que leader de l'IA éthique et B-Corp certifié, nous avons été pionniers d'un modèle d'impact qui exploite le pouvoir des marchés pour le bien social. Nous avons amélioré de manière significative les résultats en matière d'emploi et de revenus pour ceux qui rencontrent les plus grands obstacles au travail formel (validé par une étude indépendante du MIT). Jusqu'à présent, nous avons aidé plus de 60 000 personnes à sortir de la pauvreté. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Sama](https://www.g2.com/fr/sellers/sama) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @SamaAI (228,974 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/410136 (4,307 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Petite entreprise, 36% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Catalogage des données (1 reviews) - Traçabilité des données (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) - Manque de formation (1 reviews) - Formation requise (1 reviews) ### 3. [Anzo](https://www.g2.com/fr/products/anzo/reviews) Altair® Graph Studio™ (anciennement Anzo) est un ensemble d'outils complet de découverte et d'intégration de données qui applique une couche de tissu de données sémantique basée sur des graphes sur diverses sources de données d'entreprise. Cette couche sémantique ajoute une signification réelle aux données – structurées et non structurées – rendant les insights plus clairs et les connexions auparavant invisibles explicites. Graph Studio crée une vue unifiée des données d'une entreprise, élimine les silos de données, active les données inutilisées et permet de nouveaux niveaux passionnants d'insights commerciaux à la demande. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Cambridge Semantics](https://www.g2.com/fr/sellers/cambridge-semantics) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Boston, Massachusetts - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202709 (24 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 36% Marché intermédiaire ### 4. [Denodo](https://www.g2.com/fr/products/denodo/reviews) Denodo est un leader dans la gestion des données. La plateforme primée Denodo est la principale plateforme de gestion logique des données pour transformer les données en informations et résultats fiables pour toutes les initiatives liées aux données à travers l'entreprise, y compris l'IA et l'auto-service. Les clients de Denodo dans toutes les industries du monde entier ont livré des données prêtes pour l'IA et prêtes pour les affaires en un tiers du temps et avec une performance 10 fois meilleure qu'avec les lacs de données et autres plateformes de données grand public seules. La plateforme Denodo inclut les capacités suivantes : - Une couche sémantique, avec recherche sémantique et préparation de données intégrée dans un catalogue de données en libre-service. - Vues de données unifiées, mises à jour en temps réel sans réplication ou copie coûteuse de données. - Connecteurs natifs à plus de 200 systèmes sources, à la fois dans le cloud et sur site. - Un SDK IA qui implémente la génération augmentée par récupération (RAG) basée sur les métadonnées pour fournir des données fiables aux agents IA. - Accélération des requêtes, améliorant la performance des lacs de données par 10x tout en réduisant les coûts de calcul et de stockage. - Gouvernance fédérée à l'échelle de l'entreprise et conformité à la confidentialité. - Plus grande automatisation des tâches courantes d'ingénierie des données, avec l'assistant Denodo alimenté par l'IA. Les entreprises du monde entier dans chaque grande industrie ont utilisé Denodo pour atteindre une plus grande auto-service et agilité commerciale, améliorer la visibilité et l'efficacité opérationnelles, optimiser la performance et le coût de l'infrastructure de données moderne telle que les lacs de données, et assurer le succès de leurs initiatives IA. Denodo propose désormais deux options pour répondre à ces besoins : la plateforme Denodo, déployable dans tous les Clouds (AWS, Azure, GCP et Alibaba) et sur site pour un contrôle total, et Agora, notre service cloud entièrement géré disponible sur AWS, offrant une expérience entièrement gérée avec les mêmes capacités riches en données. Denodo offre une approche unique de l'intégration et de la gestion des données que l'on ne trouve sur aucune autre plateforme. Les clients de Denodo ont rapporté : Augmentation de 83 % de la productivité des utilisateurs métier Réduction de 67 % du temps nécessaire pour préparer les données pour l'IA Diminution de 65 % du temps de livraison des données par rapport à l'ETL Amélioration de 10x de la performance des requêtes sur les lacs de données par rapport à l'exécution directe des requêtes résultant en un bénéfice moyen sur trois ans de 6,8 millions de dollars, un retour sur investissement de 408 % et un remboursement en six mois pour les clients. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Denodo](https://www.g2.com/fr/sellers/denodo) - **Année de fondation:** 1999 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @denodo (5,548 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/32150/ (777 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Services financiers, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 47% Entreprise, 30% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Fonctionnalité (3 reviews) - Connecteurs (2 reviews) - Catalogage des données (2 reviews) - Intégration de données (2 reviews) - Facilité d'utilisation (2 reviews) **Cons:** - Cher (2 reviews) - Problèmes de bogues (1 reviews) - Insectes (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 5. [Shaip Cloud](https://www.g2.com/fr/products/shaip-cloud/reviews) Shaip Data est une plateforme moderne conçue pour rassembler des données de haute qualité et éthiques pour l'entraînement des modèles d'IA. Elle se compose de trois parties principales : Shaip Manage, Shaip Work et Shaip Intelligence. La plateforme simplifie les flux de travail, réduit les problèmes avec une équipe mondiale et offre une meilleure visibilité ainsi que des contrôles de qualité en temps réel. Shaip Data aide à collecter, traiter et étiqueter rapidement de grandes quantités de données (texte, audio, images et vidéo) pour entraîner et améliorer les modèles d'IA et de ML. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Shaip](https://www.g2.com/fr/sellers/shaip) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Louisville, Kentucky - **Twitter:** @weareShaip (227 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/66611098 (351 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 41% Entreprise, 36% Petite entreprise ### 6. [Solidatus](https://www.g2.com/fr/products/solidatus/reviews) Solidatus vous donne confiance en vos données et assurance dans vos décisions. Obtenez des insights rapides avec une découverte dynamique, une visualisation révolutionnaire et la capacité de gouverner durablement votre paysage de données complexe. En révélant des opportunités cachées, des menaces et l'impact du changement, votre plan de données Solidatus vous aidera à rendre l'inconnu connu, afin que vous puissiez optimiser votre infrastructure, fonctionner plus efficacement et minimiser les risques. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Solidatus](https://www.g2.com/fr/sellers/solidatus) - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Twitter:** @Solidatus_com (338 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/solidatus/ (70 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire ### 7. [Validio](https://www.g2.com/fr/products/validio/reviews) Validio aide les entreprises du Fortune 2000 et les grandes entreprises technologiques comme Nordea, AllianceBernstein, Walden, Point Predictive et Truecaller à améliorer la fiabilité de leurs données analytiques et opérationnelles. La plateforme alimentée par l'IA de Validio surveille et valide automatiquement à la fois les données et les indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise, mettant en évidence les problèmes en temps réel. Cela permet une prise de décision basée sur les données en toute confiance dans des domaines d'activité tels que les expériences utilisateur, la personnalisation, la croissance et le développement de produits. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Validio](https://www.g2.com/fr/sellers/validio) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Stockholm, SE - **Twitter:** @Validio_Data (65 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/validio-ab/ (38 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 59% Marché intermédiaire, 29% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (5 reviews) - Configuration facile (4 reviews) - Configurer la facilité (3 reviews) - Alertes (2 reviews) - Support client (2 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (4 reviews) - Rapport insuffisant (2 reviews) - Problèmes de filtrage (1 reviews) - Documentation médiocre (1 reviews) ### 8. [DQLabs](https://www.g2.com/fr/products/dqlabs/reviews) DQLabs redéfinit la gestion des données avec une plateforme moderne de qualité des données alimentée par la sémantique et l'intelligence artificielle générative, permettant aux organisations de transformer des données brutes en informations fiables et exploitables. Notre plateforme axée sur l'automatisation et l'auto-apprentissage intègre de manière transparente l'observabilité des données, la qualité des données augmentée, la découverte des données et la sémantique, favorisant la prise de décision collaborative dans votre écosystème de données. Transformez les données en actions plus rapidement, plus facilement, de manière plus rentable et plus fiable avec DQLabs - votre passerelle vers des résultats commerciaux transformateurs. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 43 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [DQLabs](https://www.g2.com/fr/sellers/dqlabs) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Pasadena, California - **Twitter:** @DQLABSAI (245 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dqlabsai/ (95 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 20% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Qualité des données (28 reviews) - Facilité d'utilisation (24 reviews) - Amélioration de l'efficacité (24 reviews) - Automatisation (20 reviews) - Caractéristiques (20 reviews) **Cons:** - Documentation médiocre (7 reviews) - Immaturité du produit (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Qualité des données (1 reviews) ### 9. [Infogix Data360 Govern®](https://www.g2.com/fr/products/infogix-data360-govern/reviews) Data3Sixty facilite les réponses aux questions fondamentales sur les données, telles que la source, l'utilisation, la signification, la propriété et la qualité grâce à une suite robuste de solutions de gouvernance, y compris le glossaire métier, le dictionnaire de données, le catalogue de données, la traçabilité des données et la gestion des métadonnées. Des tableaux de bord personnalisables et des flux de travail sans code garantissent que les utilisateurs peuvent exploiter les données rapidement et facilement pour un avantage maximal. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Precisely](https://www.g2.com/fr/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Emplacement du siège social:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,970 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Entreprise, 25% Marché intermédiaire ### 10. [Promethium](https://www.g2.com/fr/products/promethium/reviews) Promethium offre des données en libre-service à l'échelle de l'IA grâce à son révolutionnaire Instant Data Fabric™ — la première plateforme agentique conçue spécialement pour les entreprises modernes. Contrairement aux architectures de données traditionnelles qui nécessitent des pipelines ETL complexes et le déplacement de données, Promethium fournit un accès en temps réel et sans copie aux données distribuées à travers les plateformes cloud, sur site et SaaS. Le moteur de contexte à 360° de la plateforme agrège les métadonnées techniques et commerciales pour garantir des réponses précises et contextuelles, tandis que Mantra™, notre agent de réponse aux données, permet aux équipes de créer et de partager instantanément des produits de données réutilisables. Promethium permet aux équipes de données de répondre 10 fois plus rapidement aux questions commerciales tout en maintenant une gouvernance et une sécurité de niveau entreprise. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Promethium](https://www.g2.com/fr/sellers/promethium) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Menlo Park, US - **Twitter:** @PromethiumI (365 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pm61data/ (38 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 46% Marché intermédiaire, 31% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Aperçus (4 reviews) - Analytique (3 reviews) - Collaboration (2 reviews) - Gestion des données (2 reviews) - Visualisation des données (2 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Usage complexe (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Caractéristiques manquantes (1 reviews) - Fonctionnalités limitées (1 reviews) ### 11. [sidecar](https://www.g2.com/fr/products/sidecar-data-sidecar/reviews) Le catalogue de données Sidecar est un outil moderne, intuitif et complet pour découvrir, classer et enrichir tous vos actifs de données. Indexez automatiquement tous les métadonnées dans un référentiel centralisé et fournissez une vue claire des environnements de gestion de données complexes et fragmentés à votre consommateur de données. Avec les capacités de Glossaire d'Affaires, vous pouvez facilement enrichir tous vos actifs de données avec un contexte commercial, des définitions claires, des règles et des transformations. Favorisez le travail d'équipe parmi la communauté d'utilisateurs en échangeant des idées sur les actifs de données avec l'outil de collaboration. Ajoutez des étiquettes et des classifications personnalisées pour organiser vos actifs et gérez vos données sensibles pour vous conformer au RGPD, HIPAA, CPRA, etc. Les consommateurs de données passeront moins de temps à chercher les bonnes données et se concentreront sur la fourniture d'informations plus rapides. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [sidecar-data](https://www.g2.com/fr/sellers/sidecar-data) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Geneva, CH - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sidecar-data-catalog/ (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 12. [DataHawk](https://www.g2.com/fr/products/we-bridge-datahawk/reviews) Une solution de gestion de la traçabilité des données qui collecte et analyse automatiquement la traçabilité des données critiques, visualisant le flux de données et la règle de dérivation de la source de données à la cible. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [We-Bridge Worlds, LLC.](https://www.g2.com/fr/sellers/we-bridge-worlds-llc) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Roseville, California - **Twitter:** @webridge1 (10 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/we-bridge (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 33% Entreprise ### 13. [Datameer](https://www.g2.com/fr/products/datameer/reviews) Datameer révolutionne la transformation des données avec une approche low-code, approuvée par les grandes entreprises mondiales. Transformez et publiez des données de manière transparente sans code et SQL, simplifiant les tâches complexes d'ingénierie des données. Donnez à vos équipes de données les moyens de prendre des décisions éclairées en toute confiance tout en réduisant les coûts et en garantissant des analyses en libre-service responsables. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 24 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Datameer](https://www.g2.com/fr/sellers/datameer) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @datameer (11,236 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/972396/ (165 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 63% Entreprise, 21% Marché intermédiaire ### 14. [Intel Machine Learning Scaling Library](https://www.g2.com/fr/products/intel-machine-learning-scaling-library/reviews) La bibliothèque Intel(R) Machine Learning Scaling Library (Intel(R) MLSL) est une bibliothèque offrant une implémentation efficace des modèles de communication utilisés dans l'apprentissage profond. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Intel Corporation](https://www.g2.com/fr/sellers/intel-corporation) - **Année de fondation:** 1968 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @intel (4,470,309 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1053/ (109,417 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:INTC **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 15. [Spectrum Discovery](https://www.g2.com/fr/products/spectrum-discovery/reviews) Spectrum Discovery, une solution puissante d'analytique prédictive, aide à créer une image claire de votre client et à identifier les domaines riches en opportunités - et elle le fait en 3D. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Precisely](https://www.g2.com/fr/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Emplacement du siège social:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,970 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 42% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Gestion des données (1 reviews) - Qualité des données (1 reviews) ### 16. [ThinkData Works](https://www.g2.com/fr/products/thinkdata-works/reviews) ThinkData Works propose une plateforme de catalogue de données conçue pour améliorer le processus de connexion, de gestion et de partage des données. Réduisez les coûts et améliorez la productivité avec des fonctionnalités uniques pour virtualiser des entrepôts de données entiers, gérer des métadonnées et des modèles personnalisés, et surveiller la santé des données en temps réel. Le résultat est une vue centralisée des données raffinées qui peuvent être mieux exploitées pour stimuler les résultats commerciaux — avec des contrôles d'accès et de gouvernance qui soutiennent l'observabilité et la conformité. - Gérez, observez et gouvernez les données sur une plateforme aussi conviviale que puissante - Partagez facilement et en toute sécurité des données avec n'importe quels utilisateurs, organisations ou applications **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [ThinkData Works](https://www.g2.com/fr/sellers/thinkdata-works) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Toronto, CA - **Twitter:** @thinkdataworks (1,212 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9217518 (17 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Marché intermédiaire, 36% Petite entreprise ### 17. [Binah.AI](https://www.g2.com/fr/products/binah-ai/reviews) La plateforme de données de santé de Binah.ai est une solution logicielle uniquement, basée sur l'IA et la vidéo, qui transforme les smartphones, tablettes ou ordinateurs personnels en un outil de surveillance de la santé et du bien-être – simplement en regardant la caméra de l'appareil, pendant moins d'une minute. La technologie primée de Binah.ai élimine les frictions associées aux appareils portables (maintenance, expédition, mises à niveau, formation) et permet l'extraction à distance ou sur site d'une grande variété de paramètres de santé, y compris la pression artérielle, la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV SDNN et données brutes RRI), la saturation en oxygène, le taux de respiration, le stress sympathique, l'activité parasympathique et le quotient pouls-respiration (PRQ). **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [binah.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/binah-ai) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Boston, US - **Twitter:** @binah_ai (689 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/binah.ai/ (54 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 18. [Dataedo](https://www.g2.com/fr/products/dataedo/reviews) Dataedo est un outil de catalogue de données et de documentation de données sur site conçu pour les organisations axées sur les données. Nous aidons les entreprises à libérer tout le potentiel de leurs données et à favoriser la démocratisation des données et l'analytique en libre-service. Notre ensemble puissant de fonctionnalités, y compris un dictionnaire de données, un glossaire métier, une traçabilité des données et une communauté de données interactive, permet aux organisations de créer une source de connaissance complète sur leurs données, accessible à tous au sein de l'organisation. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dataedo](https://www.g2.com/fr/sellers/dataedo) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Raleigh, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataedo (40 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise ### 19. [SelectZero](https://www.g2.com/fr/products/selectzero/reviews) SelectZero est une plateforme d'observabilité des données qui aide les organisations à comprendre, valider et surveiller leurs données à travers les systèmes pour garantir fiabilité, cohérence et utilisabilité. Être axé sur les données est un objectif stratégique pour de nombreuses entreprises, car cela ouvre de nouvelles opportunités commerciales, améliore la prise de décision et accroît l'efficacité. Mais ces gains ne sont réalisables que lorsque les données sous-jacentes sont précises, opportunes et fiables. Sans visibilité continue sur la façon dont les données changent et se déplacent à travers les systèmes, les équipes risquent des retards, de mauvaises analyses et des erreurs coûteuses. SelectZero fournit une plateforme collaborative pour l'observabilité et la gestion des données de bout en bout. Elle permet une supervision centralisée de la qualité des données, automatise les flux de travail de validation et offre une transparence sur le comportement des données. Les fonctionnalités clés incluent le profilage des données, la validation des règles métier, les tests unitaires et de régression, la réconciliation, la détection d'anomalies et les tests de pipeline ETL. La plateforme est conçue pour les utilisateurs techniques et métiers. Elle est rapide à déployer, facile à naviguer et inclut des modèles de validation préconstruits pour accélérer l'adoption. Les ingénieurs de données, analystes et gestionnaires peuvent créer et gérer la logique de validation, surveiller les tendances des données et générer des insights qui améliorent la confiance dans les actifs de données. SelectZero est approuvé par les grandes entreprises dans les secteurs bancaire, de la vente au détail, des télécommunications et du secteur public à travers les pays nordiques et baltes. Notre développement est axé sur le client, avec des fonctionnalités façonnées par des besoins et des cas d'utilisation réels. Pour en savoir plus, visitez SelectZero.com ou contactez-nous à info@selectzero.com. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [SelectZero](https://www.g2.com/fr/sellers/selectzero) - **Site Web de l'entreprise:** https://selectzero.com/ - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Estonia - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/selectzero/ (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Services financiers - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 17% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Support client (10 reviews) - Facilité d'utilisation (10 reviews) - Caractéristiques (8 reviews) - Expérience utilisateur (7 reviews) - Amélioration de l'efficacité (6 reviews) **Cons:** - Problèmes d'interface utilisateur (3 reviews) - Limitations (2 reviews) - Personnalisation limitée (2 reviews) - Fonctionnalité limitée (2 reviews) - Difficulté de l'utilisateur (2 reviews) ### 20. [Tree Schema Data Catalog](https://www.g2.com/fr/products/tree-schema-data-catalog/reviews) La description longue de Tree Schema démocratise l'accès à la gestion des métadonnées pour toutes les entreprises, en fournissant les capacités essentielles nécessaires pour gérer efficacement vos données et permettre à votre équipe de collaborer. La traçabilité des données, la découverte automatisée des données, des conversations textuelles riches et plus encore sont mis à profit pour que le catalogue de données de votre équipe soit entièrement rempli en quelques minutes et pour permettre à votre équipe de collaborer efficacement. Tree Schema offre l'intégration la plus rapide avec de nombreux clients remplissant automatiquement leur catalogue en 10 minutes après la création de leur compte. Tous les plans ont accès à une API REST et à un client Python qui permet de gérer la traçabilité des données en tant que code. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Tree Schema](https://www.g2.com/fr/sellers/tree-schema) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tree-schema/ (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise ### 21. [Alex Solutions](https://www.g2.com/fr/products/alex-solutions/reviews) Alex est une plateforme de gestion des métadonnées conçue pour permettre à chacun de trouver, comprendre, protéger et utiliser de manière éthique les données mondiales en toute sécurité. Reconnu par Gartner comme un leader dans le Magic Quadrant pour les solutions de gestion des métadonnées. Alex Solutions est une start-up australienne qui apporte innovation et idées disruptives à la manière dont les organisations gèrent et exploitent leurs actifs informationnels. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Alex Solutions](https://www.g2.com/fr/sellers/alex-solutions) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Carlton, Victoria, Australia - **Twitter:** @alex_solutions_ (89 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/alex-solutions (108 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Gouvernance des données (1 reviews) - Sécurité des données (1 reviews) **Cons:** - Configuration complexe (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) - Problèmes d'intégration (1 reviews) ### 22. [BigID](https://www.g2.com/fr/products/bigid/reviews) La plateforme d'intelligence des données de BigID permet aux organisations de connaître leurs données d'entreprise et d'agir pour la confidentialité, la protection et la perspective. Les clients déploient BigID pour découvrir, gérer, protéger et tirer plus de valeur de leurs données réglementées, sensibles et personnelles à travers leur paysage de données. En appliquant l'apprentissage automatique avancé et une connaissance approfondie des données, BigID transforme la découverte des données et l'intelligence des données pour relever les défis de la confidentialité des données, de la sécurité des données et de la gouvernance des données sur tous les types de données, à l'échelle du pétaoctet, sur site et dans le cloud. Obtenez une intelligence des données exploitable avec BigID : une plateforme, des possibilités infinies. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [BigID](https://www.g2.com/fr/sellers/bigid) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** New York, New York - **Twitter:** @bigidsecure (2,760 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bigid/ (693 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Marketing et publicité, Logiciels informatiques - **Company Size:** 44% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Gestion des cookies (1 reviews) **Cons:** - Problèmes de bannière (1 reviews) - Gestion des cookies (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Fonctionnalité limitée (1 reviews) ### 23. [eQube® Analytics Suite](https://www.g2.com/fr/products/eqube-analytics-suite/reviews) La suite eQube® Analytics est une plateforme d'analytique et d'intelligence d'affaires conçue pour doter les utilisateurs finaux de capacités analytiques. Elle traite les données en streaming, le Big Data et les Data Lakes, offrant une vue unifiée à travers diverses sources de données et systèmes d'affaires principaux (PLM, ERP, MRO, gestion des actifs de la chaîne d'approvisionnement, logistique, ALM, etc.) pour obtenir des insights critiques. La plateforme intègre des analyses avancées, y compris l'apprentissage automatique et des techniques statistiques avancées, ainsi que la découverte automatisée de données, pour accélérer la découverte de données, identifier des motifs, des similitudes et améliorer la qualité des données. La suite eQube® Analytics se compose de 3 offres de produits : eQube®-BI (Business Intelligence), eQube®-ADA (Augmented Data Analytics) et eQube®-DP (Data Profiler). **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossaire des activités et des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gestion des métadonnées:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [eQ Technologic](https://www.g2.com/fr/sellers/eq-technologic) - **Année de fondation:** 2000 - **Emplacement du siège social:** Costa Mesa, US - **Twitter:** @1eQTechnologic (57 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/eq-technologic (916 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 50% Marché intermédiaire ### 24. [Global IDs Data Governance Platform](https://www.g2.com/fr/products/global-ids-data-governance-platform/reviews) Global IDs est une entreprise de logiciels innovante offrant des solutions conçues pour les organisations axées sur les données. Global IDs s'engage à aider les organisations de toute taille à résoudre des problèmes commerciaux avec des techniques de gestion des métadonnées de base dans une approche automatisée et évolutive. Notre plateforme intégrée offre des capacités clés qui permettent la transparence, la confiance et la traçabilité de vos actifs de données. Une approche hautement automatisée pour mettre en œuvre une méthodologie de gouvernance des données qui favorise l'optimisation des coûts et la croissance des revenus en révélant des informations et des opportunités cachées. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Global IDs](https://www.g2.com/fr/sellers/global-ids) - **Année de fondation:** 2001 - **Emplacement du siège social:** Princeton, US - **Twitter:** @GlobalIDs (3,968 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/global-ids (90 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Marché intermédiaire, 33% Entreprise ### 25. [Immuta](https://www.g2.com/fr/products/immuta/reviews) Immuta permet aux organisations de libérer la valeur de leurs données cloud en les protégeant et en fournissant un accès sécurisé. La plateforme de sécurité des données Immuta offre la découverte de données sensibles, la sécurité et le contrôle d'accès, la surveillance des activités de données, et dispose d'intégrations approfondies avec les principales plateformes de données cloud. Immuta est désormais de confiance pour les entreprises du Fortune 500 et les agences gouvernementales du monde entier pour sécuriser leurs données. Fondée en 2015, Immuta a son siège à Boston, MA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Immuta](https://www.g2.com/fr/sellers/immuta) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Boston, Massachusetts - **Twitter:** @immuta (38,198 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/immuta/ (196 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 67% Entreprise, 20% Marché intermédiaire ## Parent Category [Logiciel d'infrastructure informatique](https://www.g2.com/fr/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [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) --- ## Buyer Guide ### 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.