Je trouve Tamr incroyablement efficace dans son rôle principal de gestion des données maîtres. Il excelle dans cet aspect, me permettant de consolider et de gérer les données sur nos clients de manière transparente. Ce qui ressort, c'est la facilité d'utilisation et d'intégration avec nos systèmes existants, rendant le processus d'intégration des données sans tracas. Cette facilité d'utilisation améliore notre capacité à rassembler des données provenant de diverses sources, tant internes qu'externes, ce qui nous aide à obtenir une compréhension complète de chaque client. Cette compréhension est cruciale car elle nous permet d'offrir une meilleure expérience à nos clients. De plus, la configuration initiale était simple, me permettant de facilement importer des données, les mapper et obtenir le résultat souhaité. Cette configuration conviviale signifie que mon équipe peut rapidement et efficacement présenter des données à nos utilisateurs. L'intégration transparente avec Snowflake améliore également notre flux de travail en assurant des opérations fluides aux côtés de nos autres outils. Dans l'ensemble, Tamr offre une fonctionnalité robuste et une facilité d'utilisation qui bénéficient considérablement à mes tâches de travail spécifiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Il serait bénéfique si nous pouvions personnaliser le regroupement d'apprentissage automatique pour mieux répondre à nos besoins. Nous avons différents cas d'utilisation qui pourraient bénéficier d'un regroupement plus agressif ou plus conservateur selon le contexte, mais je sais que l'équipe de Tamr reste proche de ses clients et qu'il y a des améliorations prévues sur la feuille de route pour nous aider à répondre à ces besoins. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Taner, merci d'avoir partagé votre expérience avec Tamr ! Nous sommes ravis d'apprendre que la facilité d'utilisation de la plateforme, ses intégrations transparentes et sa configuration simple ont aidé votre équipe à rassembler les données et à fournir des informations précieuses. Nous apprécions également vos commentaires sur la personnalisation des modèles. Nous comprenons que différents cas d'utilisation peuvent nécessiter des comportements de regroupement différents, et nous concevons nos produits de données en tenant compte de cela alors que nous continuons à améliorer leur adéquation pour divers scénarios.
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