# Meilleur Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique - Page 3 *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) --- **Sponsored** ### Huwise Huwise, anciennement connu sous le nom d'Opendatasoft, est une place de marché de produits de données SaaS développée par une entreprise française basée à Paris, avec plus de 15 ans d'expérience. Reconnu comme un acteur européen de premier plan dans les solutions de place de marché de données par des cabinets d'analystes indépendants, Huwise alimente plus de 3 000 places de marché de données dans 25 pays. La plateforme est largement adoptée dans des secteurs clés tels que la banque et l'assurance, les services publics et l'énergie, le transport, le commerce de détail, la fabrication et les administrations centrales et locales. Huwise est une place de marché de produits de données de premier plan conçue pour transformer les données brutes en produits de données prêts pour l'IA et les affaires. Contrairement aux catalogues de données traditionnels qui se concentrent principalement sur la gestion des métadonnées et la découverte de données, Huwise stimule activement l'utilisation des données au sein des organisations en convertissant les données en produits exploitables. La plateforme est conçue pour les utilisateurs professionnels, les propriétaires de produits de données, les équipes de données et les agents IA, offrant une expérience en libre-service, semblable à celle du commerce électronique, qui rend les données plus accessibles, compréhensibles et utilisables dans toute l'organisation. En permettant un accès sécurisé, gouverné et évolutif à des produits de données fiables, Huwise aide les Chief Data Officers (CDOs) et les Chief Data & AI Officers (CDAIOs) à accélérer leur stratégie de gouvernance des données, à augmenter l'adoption des données et à maximiser l'impact commercial des initiatives de données et d'IA. Ciblé sur les organisations cherchant à améliorer leur utilisation des données, Huwise se distingue des plateformes de données conventionnelles telles que les lacs de données et les entrepôts de données cloud. Alors que ces technologies se concentrent principalement sur le stockage et le traitement de grands volumes de données brutes, Huwise fonctionne au-dessus de la pile de données pour activer et distribuer les données. Il garantit que les données sont non seulement compréhensibles mais aussi gouvernées et directement utilisables dans toute l'organisation. En complétant les solutions de catalogues de données existantes, Huwise offre une couche d'accès orientée business qui s'intègre aux produits de données bruts, organisés et certifiés, en tirant parti des cadres de métadonnées et de gouvernance existants. La plateforme est construite sur des principes de produits de données, permettant aux organisations de publier et de gérer des produits de données fiables et prêts à l'emploi. Huwise facilite l'accès en libre-service aux données sans nécessiter d'expertise technique, garantissant que la gouvernance, la sécurité et la traçabilité sont maintenues dans toute utilisation des données. De plus, il promeut l'adoption des données grâce à la collaboration, aux retours d'expérience et aux analyses d'utilisation, qui sont essentielles pour stimuler l'engagement et maximiser la valeur des données au sein de l'organisation. Huwise accélère les cas d'utilisation de l'IA et de l'analytique en fournissant des données de haute qualité et contextualisées qui améliorent les processus de prise de décision. Huwise joue également un rôle crucial dans les architectures de données modernes en soutenant à la fois la couche sémantique et la couche de contexte émergente. La couche sémantique standardise les définitions de données en termes conviviaux pour les entreprises, tandis que la couche de contexte enrichit cette base avec l'intelligence d'utilisation, la traçabilité, la gouvernance et les interactions commerciales réelles. Cette approche à double couche permet à la fois aux humains et à l'IA d'interpréter et de faire confiance aux données avec précision, réduisant les risques associés à une mauvaise interprétation ou à un biais. À mesure que les organisations adoptent de plus en plus le maillage de données, les stratégies de produits de données et les opérations pilotées par l'IA, Huwise offre une approche moderne pour le partage de données dédiée à la valorisation des données et à l'amélioration des performances commerciales. Il propose une plateforme de place de marché de données qui non seulement organise les données mais les active également pour offrir une valeur commerciale mesurable. Pour les entreprises cherchant à maximiser le potentiel de leur écosystème de données, Huwise fournit une couche interopérable et pérenne qui relie le stockage, la gouvernance et la consommation, accélérant finalement l'adoption des données et le succès de l'IA à grande échelle. [Visiter le site web de l'entreprise](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=2387&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1661&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=82788&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%3Fpage%3D3&secure%5Btoken%5D=41e5736385a89205822e3e8ef3b7d281beeadbaf314d4ec7fd83915899a69088&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.huwise.com%2F&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Informatica Cloud Data Governance and Catalog](https://www.g2.com/fr/products/informatica-cloud-data-governance-and-catalog/reviews) Informatica Cloud Data Governance and Catalog est une solution complète et native du cloud conçue pour doter les organisations d'une intelligence prédictive des données. En intégrant les capacités de découverte, de catalogage, de gouvernance et de traçabilité des données, elle permet aux entreprises de trouver, comprendre, faire confiance et accéder efficacement à leurs actifs de données. Cette approche unifiée simplifie la collaboration entre les équipes techniques et commerciales, garantissant que les décisions basées sur les données reposent sur des informations précises et fiables. Grâce à l'automatisation alimentée par l'IA, la plateforme améliore la classification, la curation et la gestion de la qualité des données, facilitant des insights analytiques plus rapides et plus fiables. En fournissant une vue holistique des relations et de la traçabilité des données, Informatica Cloud Data Governance and Catalog aide les organisations à transformer leurs données en un avantage concurrentiel. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Découverte et classification automatisées des données : Utilise l'IA pour trouver, classer et inventorier automatiquement les données critiques dans les environnements cloud et sur site. - Catalogage complet des données : Crée un référentiel centralisé des actifs de données, reliant les métadonnées techniques au contexte commercial pour une meilleure compréhension. - Traçabilité des données de bout en bout : Fournit des représentations visuelles du flux et des transformations des données, permettant aux utilisateurs de retracer les origines des données et d'évaluer l'impact. - Gestion intégrée de la qualité des données : Surveille et assure la qualité des données grâce à des processus de profilage, de validation et de nettoyage. - Collaboration et curation sociale : Facilite le travail d'équipe en permettant aux utilisateurs de partager des insights, de certifier des actifs de données et de s'engager dans des discussions via des commentaires et des évaluations. - Gouvernance des modèles d'IA : Gère et gouverne les modèles d'IA aux côtés des données, garantissant la conformité et la confiance dans les décisions pilotées par l'IA. Valeur principale et problème résolu : Informatica Cloud Data Governance and Catalog répond au besoin crucial des organisations de gérer et de gouverner efficacement leurs actifs de données dans un paysage de données de plus en plus complexe. En fournissant une plateforme unifiée qui automatise la découverte, la classification et la gestion de la qualité des données, elle garantit que les entreprises peuvent faire confiance à leurs données pour la prise de décision. La solution améliore la collaboration entre les utilisateurs techniques et commerciaux, reliant les métadonnées techniques au contexte commercial pour fournir une vue holistique des actifs de données. Cette approche complète accélère non seulement la livraison d'insights analytiques fiables, mais assure également la conformité avec les politiques de gouvernance des données, transformant finalement les données en un atout stratégique qui stimule l'innovation et l'avantage concurrentiel. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Informatica](https://www.g2.com/fr/sellers/informatica) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 43% Petite entreprise ### 2. [Informatica Enterprise Data Preparation](https://www.g2.com/fr/products/informatica-enterprise-data-preparation/reviews) Informatica Enterprise Data Preparation permet aux data scientists et aux analystes de données de découvrir, d'enrichir, de nettoyer et de gouverner rapidement les pipelines de données pour obtenir des insights plus rapides. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.2/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Informatica](https://www.g2.com/fr/sellers/informatica) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 30% Petite entreprise ### 3. [LayerNext](https://www.g2.com/fr/products/layernext/reviews) LayerNext est une plateforme de CFO IA qui maintient vos finances précises, à jour et prêtes pour des décisions en temps réel. Nous catégorisons automatiquement les transactions, rapprochons les comptes et maintenons des livres propres en intégrant directement avec QuickBooks. En plus de données financières précises, LayerNext fournit des insights de niveau CFO, y compris le taux de consommation, la piste, les tendances de trésorerie, l'analyse des marges et des signaux financiers prospectifs. Pas de feuilles de calcul. Pas de travail manuel. Pas de délais. Notre plateforme combine une IA avancée avec une précision de niveau humain, offrant aux fondateurs et aux petites entreprises un moyen fiable de comprendre leur santé financière sans embaucher ou gérer du personnel de comptabilité. Ce que fait LayerNext : - Comptabilité automatisée - Rapprochement en temps réel - Insights sur la trésorerie et la piste - Analyse de la consommation et des dépenses - Rapports financiers instantanés LayerNext donne aux propriétaires d'entreprise clarté, contrôle et confiance, afin qu'ils puissent se concentrer sur la gestion de l'entreprise, et non sur la tenue des livres. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Lignage des données:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [LayerNext AI](https://www.g2.com/fr/sellers/layernext-ai) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/layernext/ (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 4. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/fr/products/phemi-health-datalab/reviews) Le PHEMI Trustworthy Health DataLab est un système de gestion de big data intégré et basé sur le cloud, qui permet aux organisations de santé d'améliorer l'innovation et de générer de la valeur à partir des données de santé en simplifiant l'ingestion et la désidentification des données avec une gouvernance, une confidentialité et une sécurité de niveau NSA/militaire intégrées. Les produits conventionnels se contentent de verrouiller les données, PHEMI va plus loin, résolvant les défis de confidentialité et de sécurité et répondant au besoin urgent de sécuriser, gouverner, organiser et contrôler l'accès aux informations personnelles de santé sensibles à la confidentialité (PHI). Cela améliore le partage de données et la collaboration à l'intérieur et à l'extérieur d'une entreprise—sans compromettre la confidentialité des informations sensibles ni augmenter la charge administrative. Construit sur des principes de confidentialité dès la conception, le logiciel offre aux chercheurs, scientifiques et cliniciens un accès plus rapide à plus d'informations tout en s'assurant qu'ils ne voient les données que sur une base de besoin de savoir. Le partage responsable des données et un cadre de gouvernance facilitent la conformité avec les réglementations sur la confidentialité. PHEMI Trustworthy Health DataLab peut s'adapter à toute taille d'organisation, est facile à déployer et à gérer, se connecte à des centaines de sources de données et s'intègre avec des outils populaires de science des données et d'analyse commerciale. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/fr/sellers/phemi-systems) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Vancouver, CA - **Twitter:** @PHEMIsystems (749 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Entreprise ### 5. [Precisely Data 360 Govern](https://www.g2.com/fr/products/precisely-data-360-govern/reviews) Désormais partie de la suite d'intégrité des données de Precisely, Data360 Govern est une solution de gouvernance des données d'entreprise, de catalogue et de gestion des métadonnées qui vous donne confiance dans la qualité, la valeur et la fiabilité de vos données. Elle automatise les tâches de gouvernance et de gestion pour vous aider à répondre aux questions essentielles sur la source, l'utilisation, la signification, la propriété et la qualité de vos données. Avec Data360 Govern, vous pouvez prendre des décisions plus rapides sur l'utilisation et la gestion des données, favoriser la collaboration dans l'ensemble de votre organisation et permettre aux utilisateurs d'obtenir les réponses dont ils ont besoin – quand ils en ont besoin. **Average Rating:** 3.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (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% Marché intermédiaire ### 6. [Rudol](https://www.g2.com/fr/products/rudol-rudol/reviews) Dans le paysage actuel axé sur les données, la qualité de vos données est primordiale. Une mauvaise qualité des données peut conduire à de mauvaises décisions commerciales, à des logiciels de mauvaise qualité ou à des formations d'IA biaisées, en raison d'informations inexactes, incomplètes ou peu fiables. Voici Rudol, votre partenaire en qualité des données, conçu pour élever votre jeu de qualité des données à de nouveaux sommets. Rudol est une plateforme complète de qualité des données qui permet aux organisations de maximiser la valeur de leurs données. Elle est conçue sur mesure pour les entreprises qui reconnaissent l'importance de la qualité des données, qu'il s'agisse d'améliorer la prise de décision, de se conformer aux réglementations, de former des modèles d'apprentissage automatique ou simplement de réduire les problèmes dans les logiciels publiés. Et cela pour toute votre organisation, car il ne nécessite aucune compétence technique ou de codage, il est entièrement en libre-service avec un support 24/7, et tous les comptes utilisateurs sont gratuits, car le coût de l'abonnement est déterminé par le volume de vos données, permettant à toute votre structure de faire partie du processus. La base de la qualité des données est la compréhension du paysage de vos actifs. Le catalogue de données de Rudol permet aux organisations de mettre de l'ordre dans leur pile, en ajoutant des sources de données provenant des technologies les plus populaires, qu'il s'agisse de bases de données SQL structurées, de feuilles de calcul, de tableaux de bord ou même de sources de streaming. Ensuite, les équipes peuvent effectuer des processus de gouvernance et définir des propriétaires, classer sous des domaines ou des étiquettes, mettre des étiquettes sensibles et aider les équipes à découvrir des sources inconnues pour leurs projets. Pour ceux qui ne veulent pas avoir un autre onglet de navigateur ouvert, Rudol propose des plugins Slack, Microsoft Teams et Google Chrome avec de vastes fonctionnalités, afin que vous puissiez trouver et partager des ressources tout en discutant avec un autre membre de l'équipe, ou dans votre navigateur en tant que barre latérale, tout en utilisant votre plateforme d'analyse préférée. Permettre la qualité des données est un processus fastidieux, les parties prenantes commerciales doivent intervenir pour essayer de traduire leur vision en exigences techniques, et les ingénieurs logiciels doivent interpréter ces exigences, pour coder des scripts ennuyeux, répétitifs et chronophages. Ce processus se fait avec friction, et il est très difficile à maintenir dans le temps, donc Rudol contourne ce processus en donnant aux parties prenantes commerciales des validations faciles à construire qui ne nécessitent aucune compétence en codage et sont extrêmement faciles à configurer. Choisissez parmi plus de 15 validations de règles commerciales ou laissez Rudol analyser vos données pour préconfigurer certaines d'entre elles, le processus prend moins de 3 minutes et vous pouvez configurer massivement des validations pour tous vos actifs en un instant. Libérer votre équipe de données de ces tâches répétitives est crucial pour optimiser leur travail et tirer plus de valeur de la pratique, c'est pourquoi Rudol propose également des validations IA pour détecter les anomalies là où aucune règle commerciale n'est définie. Utilisez l'un de nos 3 modèles pour détecter les incohérences là où même les parties prenantes commerciales ne peuvent pas les remarquer, et notifiez de manière proactive vos rôles intéressés pour identifier les problèmes cachés ou les faux positifs, car les modèles apprennent et s'améliorent avec vos retours. Rudol offre également une traçabilité au niveau de la lignée pour l'analyse des causes profondes et des impacts, vous permettant de tracer les données de la source à la destination à travers les pipelines de données. Comprenez les implications en amont et en aval de tout problème de données, en promouvant la responsabilité et la transparence, ou copiez les validations à travers votre flux de pipeline pour une couverture de qualité supérieure. Avec Rudol, la qualité des données devient accessible et facile à exécuter. Il est conçu pour tous les niveaux d'expertise technique, permettant à chacun dans votre organisation de participer au maintien de la qualité des données. Rudol améliore la prise de décision, réduit les coûts d'infrastructure et permet aux organisations de tirer le meilleur parti de leurs données. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Rudol](https://www.g2.com/fr/sellers/rudol) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 7. [Waterline Data Catalog](https://www.g2.com/fr/products/waterline-data-catalog/reviews) Waterline Data Fingerprinting fonctionne en analysant les valeurs de données dans chaque ensemble de données et en profilant les données. Waterline Data utilise ensuite ces informations pour créer une empreinte pour chaque colonne de données—en utilisant l'apprentissage automatique pour étiqueter et faire correspondre intelligemment et automatiquement les empreintes de données aux termes du glossaire et remplir le catalogue de données. Les utilisateurs peuvent ensuite affiner les termes correspondants, et les termes restants non appariés, par le biais du crowdsourcing. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Waterline Data](https://www.g2.com/fr/sellers/waterline-data) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, US - **Twitter:** @waterlinedata (1,702 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3752606 (5 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 8. [Zaloni Data Governance](https://www.g2.com/fr/products/zaloni-data-governance/reviews) Chez Zaloni, nous croyons au pouvoir inexploité des données. Notre logiciel de gestion des données, Arena, offre un catalogue augmenté qui permet l'enrichissement et la consommation de données en libre-service. Nous collaborons avec les plus grandes entreprises mondiales, offrant une gouvernance des données exceptionnelle construite sur une plateforme extensible et d'apprentissage automatique qui améliore et protège les actifs de données des entreprises. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Zaloni](https://www.g2.com/fr/sellers/zaloni) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Research Triangle Park, US - **Twitter:** @zaloni (1,292 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/859448 (62 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 9. [Accurity Software Suite](https://www.g2.com/fr/products/accurity-software-suite/reviews) Avec Accurity, la plateforme de renseignement de données tout-en-un, vous obtenez une compréhension à l'échelle de l'entreprise et une confiance totale dans vos données - accélérez la prise de décisions critiques pour l'entreprise, augmentez vos revenus, réduisez vos coûts et assurez la conformité des données de votre entreprise. Accurity prend en charge plusieurs solutions tout au long du cycle de vie du projet, de la définition des exigences de données aux vérifications de la qualité des données par les gestionnaires de données. Accurity offre des solutions complètes couvrant l'harmonisation, la qualité et la traçabilité des données, y compris le glossaire métier, le catalogue de données et la gestion des données de référence. Vous pouvez décrire et fournir un langage commun des termes commerciaux à l'échelle de l'entreprise et spécifique à l'entreprise et obtenir une vue d'ensemble complète de tous les métadonnées techniques liées à vos "projets" commerciaux qui couvrent toutes les couches de votre architecture de données. Et décomposez vos termes commerciaux en un modèle structuré, cohérent et plus granulaire qui vous permet d'atteindre la traçabilité des données. La plateforme Accurity est disponible sur site ou en tant que SaaS. Elle est conçue pour aider les débutants à commencer facilement à gérer leurs données avec la possibilité d'étendre la gamme de services selon vos besoins, jusqu'à des environnements d'entreprise à grande échelle avec des exigences spécialisées. Tout le monde peut commencer avec le SaaS Catalogue de Données et Glossaire Métier dès maintenant, absolument gratuitement. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Simplity](https://www.g2.com/fr/sellers/simplity) - **Année de fondation:** 2010 - **Emplacement du siège social:** Prague, CZ - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/simplity/ (25 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Accessibilité (1 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Collaboration (1 reviews) - Gestion de la conformité (1 reviews) - Précision des données (1 reviews) **Cons:** - Configuration difficile (1 reviews) - Difficulté d'adoption par les utilisateurs (1 reviews) ### 10. [Ataccama One](https://www.g2.com/fr/products/ataccama-one/reviews) Ataccama permet aux organisations de maximiser le potentiel transformateur des données et de l'IA avec Ataccama ONE, une plateforme de gestion des données unifiée et alimentée par l'IA pour la qualité des données automatisée, la gouvernance des données et la gestion des données de référence dans des environnements cloud et hybrides. Avec plus de 450 clients dans le monde, nous permettons aux équipes commerciales et de données de collaborer à la création de produits de données de haute qualité et réutilisables et de faire évoluer massivement l'innovation axée sur les données tout en maintenant l'exactitude, le contrôle et la gouvernance des données. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ataccama](https://www.g2.com/fr/sellers/ataccama) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.ataccama.com - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Toronto, Canada - **Twitter:** @ataccama (3,089 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ataccama (497 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 36% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Support client (1 reviews) - Personnalisation (1 reviews) - Options de personnalisation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Interface utilisateur (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Difficulté d'apprentissage (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Difficulté d'apprentissage (1 reviews) ### 11. [Binary Demand](https://www.g2.com/fr/products/binary-demand/reviews) Binary Demand fournit des solutions personnalisées pour prévenir le gaspillage de vos données en compensant leur dégradation naturelle. Ses solutions de données personnalisées incluent la standardisation, la déduplication, le nettoyage, la vérification, etc. Cela aide à créer une liste de clients probables basée sur des critères tels que la géographie, la taille de l'entreprise, les titres de poste, l'industrie, etc. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Binary Demand](https://www.g2.com/fr/sellers/binary-demand) - **Emplacement du siège social:** Dubai, AE - **Twitter:** @BinaryDemand (41 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/binary-demand/ (57 employés sur LinkedIn®) ### 12. [circlewise](https://www.g2.com/fr/products/datazone-circlewise/reviews) Discutez avec vos connaissances/données/documents d'entreprise Des politiques RH aux données de vente, offrez à votre équipe un accès constant aux informations de l'entreprise. Demandez simplement, notre IA trouve ce dont vous avez besoin, l'explique clairement et aide tout le monde à rester aligné. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Datazone](https://www.g2.com/fr/sellers/datazone) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datazoneco (10 employés sur LinkedIn®) ### 13. [Data Collection](https://www.g2.com/fr/products/sapien-data-collection/reviews) Les services de collecte de données de Sapien fournissent des ensembles de données structurés et de haute qualité, adaptés pour alimenter les projets d'IA et d'apprentissage automatique. Répondant aux défis de la recherche et de la préparation des données pour l'entraînement de l'IA, Sapien utilise des logiciels de collecte de données en temps réel et des techniques automatisées pour rassembler des données pertinentes pour les modèles d'entraînement supervisés et non supervisés. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Sapien](https://www.g2.com/fr/sellers/sapien) - **Emplacement du siège social:** New York City, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getsapien (8 employés sur LinkedIn®) ### 14. [Dataland](https://www.g2.com/fr/products/dataland/reviews) Dataland est un espace de travail de données unifié spécifiquement destiné aux utilisateurs opérationnels de première ligne – comme la chaîne d'approvisionnement, la logistique, les opérations et le support client. Dataland centralise toutes les données en un seul endroit, permettant aux utilisateurs professionnels de demander à l'IA, de rechercher, d'analyser et d'agir sur les données en un seul lieu. Les équipes commerciales utilisent Dataland pour obtenir une vue à 360 degrés de toutes les données dont elles ont besoin pour leurs flux de travail quotidiens. Voici comment fonctionne Dataland : Synchronisation des données en temps réel : Dataland dispose de connecteurs intégrés aux bases de données, entrepôts de données, API SaaS et sources personnalisées. Contrairement aux outils d'intégration de données traditionnels, Dataland se met à jour en temps réel à partir de ses systèmes sources, ce qui est nécessaire pour les cas d'utilisation opérationnels. Recherche universelle : Dataland indexe les données en temps réel et permet aux utilisateurs opérationnels de rechercher rapidement des informations à jour sur tous les attributs dans toutes les sources de données. Cela permet aux utilisateurs d'obtenir rapidement le contexte complet dont ils ont besoin sans avoir à savoir où chercher ou à utiliser des outils inflexibles qui ne peuvent rechercher des informations que de manière spécifique et prédéfinie. Vues à 360 degrés : Dataland combine des informations provenant de sources de données fragmentées en vues unifiées qui fournissent une image complète à 360 degrés de chaque entité commerciale. Cela élimine le besoin pour les utilisateurs de passer d'un outil à l'autre. Assistant de données IA : Les utilisateurs peuvent demander à l'IA d'analyser les données pour eux, sans connaître le SQL. Automatisations et alertes : Des actions commerciales personnalisées peuvent être mises à la disposition des utilisateurs opérationnels (par exemple, déclencher une automatisation Zapier, appeler une API interne, exécuter des mises à jour SQL, etc.) afin qu'ils puissent compléter des flux de travail de bout en bout dans Dataland sans jamais quitter la plateforme. Les utilisateurs peuvent également définir des alertes via une interface simple sans connaître le code. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dataland](https://www.g2.com/fr/sellers/dataland) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datalandio (8 employés sur LinkedIn®) ### 15. [DataMarket](https://www.g2.com/fr/products/datamarket/reviews) DataMarket is a data marketplace and data discovery solution within the RightData platform. It provides a centralized place where datasets and data products are organized, documented, and made available for use across teams, with defined access controls. Users can search and browse available data, view metadata, and understand what the data represents before requesting access. This helps them assess whether a dataset is relevant for their use case without relying on back-and-forth with data teams. Access requests follow approval workflows based on organizational policies, and records are maintained for audit and tracking purposes. DataMarket brings together data cataloging, data discovery, and access management in a single interface. Datasets are structured and categorized so they can be located and understood more easily. By standardizing how data is published and accessed, it reduces inconsistencies in how different teams interact with data. The platform supports data democratization by allowing more users across the organization to find and use data independently, while still operating within governance and security boundaries. This reduces dependency on data engineers for routine access and helps teams move faster on reporting and analysis tasks. DataMarket is used by business users, analysts, and data scientists who need access to data for reporting, analysis, and decision-making. It is also used by data engineers and data owners to publish, organize, and manage datasets so they can be accessed by others in a controlled manner. **Seller Details:** - **Vendeur:** [RightData](https://www.g2.com/fr/sellers/rightdata) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Atlanta, US - **Twitter:** @GetRightData (119 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getrightdata (82 employés sur LinkedIn®) ### 16. [Data World](https://www.g2.com/fr/products/data-world-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, dont quatre-vingt-dix pour cent des entreprises du Fortune 500. **Seller Details:** - **Vendeur:** [data.world](https://www.g2.com/fr/sellers/data-world) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld (5,515 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 employés sur LinkedIn®) ### 17. [Deasie](https://www.g2.com/fr/products/deasie/reviews) Deasie fournit un flux de travail d'étiquetage automatisé pour étiqueter, cataloguer et filtrer rapidement les données non structurées mieux que n'importe quel humain. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Deasie](https://www.g2.com/fr/sellers/deasie) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 18. [Dsense](https://www.g2.com/fr/products/dsense/reviews) Autonomise les utilisateurs non-techniques à converser avec les données en utilisant n'importe quel LLM, qu'il soit déployé dans un VPC ou via des API externes, garantissant une récupération rapide avec une vitesse, une précision et une exactitude exceptionnelles. Entièrement géré et fortifié avec des garde-fous de sécurité robustes pour exposer les données sur une base de besoin de savoir, respectant ainsi les protocoles de sécurité de l'information. Il permet aux organisations d'accélérer l'analytique et de construire des applications d'IA en toute sécurité avec leurs données d'entreprise tout en protégeant leurs actifs inestimables. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dview](https://www.g2.com/fr/sellers/dview) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Bengaluru East, IN - **Twitter:** @DviewTech (18 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dview-io/ (16 employés sur LinkedIn®) ### 19. [Enterprise Data Catalog Advanced Scanners](https://www.g2.com/fr/products/enterprise-data-catalog-advanced-scanners/reviews) Avec les scanners avancés du catalogue de données d'entreprise, vous pouvez extraire automatiquement les métadonnées les plus granulaires et suivre les dépendances des données à travers les sources de données. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Informatica](https://www.g2.com/fr/sellers/informatica) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE: INFA ### 20. [Entity Catalog](https://www.g2.com/fr/products/entity-catalog/reviews) Le Catalogue d'Entités est une base de données complète développée par Qloo, englobant plus de 575 millions d'entités dans divers domaines tels que le divertissement, la restauration, le voyage et les produits de consommation. Ce vaste répertoire inclut des informations détaillées sur les films, la musique, les livres, les restaurants, les hôtels, et plus encore, permettant aux entreprises d'obtenir des informations approfondies sur les préférences et les tendances des consommateurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Qloo](https://www.g2.com/fr/sellers/qloo) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qloo/ (56 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Erisna](https://www.g2.com/fr/products/erisna/reviews) Erisna est une plateforme de catalogue de données d'entreprise et de découverte qui permet aux analystes de données, ingénieurs de données, scientifiques de données et gestionnaires de données de tirer le meilleur parti de leurs données. Connectez Erisna à diverses sources de données telles qu'Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, Snowflake, PostgreSQL et SQL Server pour construire votre dictionnaire de données, détecter automatiquement les données sensibles, automatiser la découverte de données, rassembler les exigences du pipeline de données et améliorer la gouvernance des données, le tout en un seul endroit. Notre plateforme aide les organisations à augmenter leur productivité, réduire les risques réglementaires, prendre de meilleures décisions et réduire considérablement les coûts. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Erisna](https://www.g2.com/fr/sellers/erisna) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/erisna (5 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Forcepoint Data Classification](https://www.g2.com/fr/products/forcepoint-data-classification/reviews) Forcepoint Data Classification redéfinit la classification des données avec une précision et une automatisation pilotées par l'IA, éliminant les erreurs manuelles et améliorant l'efficacité de la prévention des pertes de données (DLP). Nous utilisons un maillage d'IA avancé pour offrir une classification des données très précise. Son architecture d'IA en réseau exploite un petit modèle de langage et des composants d'IA avancés pour améliorer l'efficacité et réduire les faux positifs. Grâce à un apprentissage et une amélioration continus, il fournit des recommandations confiantes, renforçant l'application des politiques et la conformité pour les organisations. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Forcepoint](https://www.g2.com/fr/sellers/forcepoint) - **Année de fondation:** 1994 - **Emplacement du siège social:** Austin, TX - **Twitter:** @Forcepointsec (65,480 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/forcepoint/ (1,658 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Foursquare Spatial H3 Hub](https://www.g2.com/fr/products/foursquare-spatial-h3-hub/reviews) Le FSQ Spatial H3 Hub élimine les barrières traditionnelles à l'adoption des données géospatiales dans les modèles de ML traditionnels en fournissant aux data scientists des ensembles de données prêts pour l'analyse qui ne nécessitent pas d'outils ou d'expertise géospatiale spécialisés. Les ensembles de données contenant des informations sous forme raster et vectorielle sont convertis en forme tabulaire et indexés sur des cellules H3. Cela permet aux data scientists d'enrichir facilement leurs propres ensembles de données, contenant des attributs tels que des coordonnées lat/long, des noms de ville ou des codes postaux, en les joignant sur un index H3 commun. Construit sur le système de gestion de métadonnées d'entreprise de DataHub, la plateforme assure le suivi de la lignée des données, la gestion des versions et les capacités de gouvernance requises par les équipes de données d'entreprise. Cette fondation permet la première offre du FSQ Spatial H3 Hub : un catalogue Iceberg qui propose plus de 20 ensembles de données ouverts pré-indexés sur des cellules H3 à la résolution 8, disponibles dans un aperçu gratuit. Les data scientists peuvent accéder à ce catalogue depuis leur cadre de travail préféré (Spark, Python, DuckDB) et enrichir leurs modèles de ML avec un riche éventail de fonctionnalités spatiales. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Foursquare](https://www.g2.com/fr/sellers/foursquare) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** New York, NY - **Twitter:** @foursquare (22,968 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/foursquare (517 employés sur LinkedIn®) ### 24. [IQ Metadata Manager](https://www.g2.com/fr/products/iq-metadata-manager/reviews) IQ Metadata Manager aide les entreprises à libérer leurs données en unissant les catégories de domaine de métadonnées en un seul endroit pour créer une vue en temps réel de toutes vos informations. Créez un glossaire standardisé et un catalogue de données. Améliorez la visibilité des données pour la préparation et l'analyse des données. **Seller Details:** - **Vendeur:** [InQuisient](https://www.g2.com/fr/sellers/inquisient) - **Année de fondation:** 2004 - **Emplacement du siège social:** Reston, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inquisient (8 employés sur LinkedIn®) ### 25. [Key Ward](https://www.g2.com/fr/products/key-ward/reviews) Key Ward est une entreprise de technologie de pointe spécialisée dans la gestion des données d'ingénierie et l'adoption de l'IA, en particulier dans les industries automobile et aérospatiale. Leurs produits phares, Key Ward HUB et Key Ward FLOW, exploitent l'intelligence artificielle pour rationaliser et améliorer les processus de conception d'ingénierie. Key Ward HUB automatise l'extraction et la conversion de données à partir de divers formats de fichiers CAE/CAD en ensembles de données prêts pour l'IA, éliminant ainsi le besoin de préparation manuelle des données. Key Ward FLOW utilise des modèles d'IA pré-entraînés pour prédire les évaluations de conception d'ingénierie, telles que les évaluations de dynamique des fluides computationnelle (CFD), permettant aux ingénieurs d'explorer plus de variations de conception en moins de temps. Cette approche accélère non seulement le cycle d'évaluation de la conception, mais fournit également des résultats plus précis par rapport aux méthodes de simulation traditionnelles. En intégrant ces outils, Key Ward permet aux équipes d'ingénierie d'optimiser les conceptions de manière efficace, de réduire le risque d'échecs en fin de cycle et d'améliorer la performance globale des produits sans nécessiter d'expertise préalable en science des données. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Key Ward](https://www.g2.com/fr/sellers/key-ward) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Berlin, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keyward (13 employés sur LinkedIn®) ## 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.