# Meilleur Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique - Page 6 *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 ## 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** ### QuerySurge QuerySurge est une plateforme de qualité des données de niveau entreprise qui exploite l'IA pour automatiser en continu la validation des données dans l'ensemble de votre écosystème - des entrepôts de données et des lacs de données volumineux aux rapports BI et aux applications d'entreprise. Avec la création de tests alimentée par l'IA, une architecture évolutive et l'intégration DevOps pour Data CI/CD leader, QuerySurge assure l'intégrité des données à chaque étape du pipeline. Cas d'utilisation de la validation automatisée des données : QuerySurge fournit une solution intelligente, pilotée par l'IA, de validation des données et de test ETL pour vos besoins de tests automatisés. - Test d'entrepôt de données / ETL - Test de Big Data - DevOps pour les données / Tests continus - Test de migration de données - Test de rapports de Business Intelligence (BI) - Test de données d'applications d'entreprise Ce que QuerySurge fournit : - Automatisation de votre processus manuel de validation et de test des données - Facilité d'utilisation, fonctionnalités low-code/no-code - Capacités d'IA générative pour la création de tests - Tests sur plus de 200 plateformes de données - Intégration dans votre pipeline CI/CD DataOps - Accélération de votre analyse de données - Assurance de la conformité réglementaire Caractéristiques clés : - L'assistant de connexion de données fournit un moyen facile de se connecter à vos magasins de données - L'assistant de requête visuelle construit des tests de table à table et de colonne à colonne sans écrire de SQL - Le module d'IA générative crée automatiquement des tests de transformation en masse - DevOps pour les données fournit une API RESTful avec plus de 110 appels et une documentation Swagger et s'intègre dans les pipelines CI/CD - Créez des tests personnalisés et modularisez les fonctions avec des extraits, définissez des seuils, mettez en scène des données, vérifiez les types de données et les lignes en double, effectuez une recherche en texte intégral et étiquetez les actifs - Planifiez des tests pour qu'ils s'exécutent immédiatement, à une date et une heure prédéterminées, ou après tout événement d'une solution de gestion de build/release, CI/CD, DevOps ou de test - Prise en charge multi-projets dans une seule instance, nouvel utilisateur administrateur global, affectez des utilisateurs et des agents, importez et exportez des projets, et rapports de journal d'activité des utilisateurs - Les webhooks fournissent des intégrations en temps réel avec les outils DevOps, CI/CD, de gestion des tests et d'alerte - Ready-for-Analytics fournit une intégration transparente avec QuerySurge et votre outil BI ou Metabase open-source pour créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés et obtenir des informations plus approfondies et en temps réel sur vos flux de travail de validation des données et de test ETL - Les tableaux de bord d'analyse de données et les rapports d'intelligence des données suivent, analysent et communiquent la qualité des données [Réserver une démo](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1383&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=108&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=74&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=1383&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fmachine-learning-data-catalog%3Fpage%3D6%26source%3Dsearch&secure%5Btoken%5D=822d9708942e127af2ca05a1661b92cdfb4edfe6500e0472bf527cce929f5115&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## Parent Category [Logiciel d'infrastructure informatique](https://www.g2.com/fr/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Outils de qualité des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-quality) - [Outils de gouvernance des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-governance-tools) - [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.