Migliori Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico
I cataloghi di dati di machine learning consentono alle aziende di categorizzare, accedere, interpretare e collaborare attorno ai dati aziendali provenienti da più fonti, mantenendo un alto livello di governance e gestione degli accessi. L'intelligenza artificiale è fondamentale per molte funzionalità dei cataloghi di dati di machine learning, abilitando funzionalità come raccomandazioni di machine learning, interrogazioni in linguaggio naturale e mascheramento dinamico dei dati per scopi di sicurezza avanzata.
Le aziende possono utilizzare i cataloghi di dati di machine learning per mantenere i set di dati in un'unica posizione, in modo che la ricerca e la scoperta dei dati siano semplici sia per gli utenti aziendali quotidiani che per gli analisti. Gli utenti hanno la possibilità di commentare, condividere e raccomandare set di dati affinché i colleghi possano avere una comprensione immediata di ciò che stanno interrogando. Inoltre, gli amministratori IT possono mettere in atto la fornitura di utenti per garantire che i dipendenti non autorizzati non accedano a dati sensibili.
I cataloghi di dati di machine learning sono più frequentemente implementati da aziende che hanno più fonti di dati, sono alla ricerca di un'unica fonte di verità e stanno tentando di scalare l'uso dei dati a livello aziendale. Questi prodotti sono generalmente gestiti dai dipartimenti IT, che possono mantenere l'organizzazione e la sicurezza, ma i dati possono essere accessibili da data scientist o analisti e dall'utente aziendale medio. I dati possono quindi essere trasformati, modellati e visualizzati direttamente nel catalogo di dati di machine learning o tramite un'integrazione con software di business intelligence.
Va notato che non tutti i cataloghi di dati di machine learning forniscono capacità di preparazione dei dati e potrebbero richiedere un'integrazione con una piattaforma di business intelligence. Inoltre, questi strumenti differiscono dal software di gestione dei dati master a causa della loro governance avanzata, collaborazione e funzionalità di machine learning.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Cataloghi di Dati di Machine Learning, un prodotto deve:
Organizzare e consolidare i dati da tutte le fonti aziendali in un unico repository Fornire gestione degli accessi utente per scopi di sicurezza e governance dei dati Consentire agli utenti aziendali di cercare e accedere ai dati all'interno del catalogo Offrire funzionalità di collaborazione attorno ai set di dati, inclusi categorizzazione, commento e condivisione Fornire raccomandazioni intelligenti basate su machine learning per un accesso più rapido ai dati rilevantiIl miglior Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico a colpo d'occhio
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Cos'è un Catalogo Dati di Machine Learning?
Un catalogo dati di machine learning (MLDC) è un catalogo dati automatizzato che svolge compiti come la scansione dei metadati, la catalogazione e la classificazione dei dati personali identificabili (PII). I cataloghi dati di machine learning organizzano l'inventario dei dataset utilizzando i metadati.
I cataloghi dati aiutano le aziende a sapere dove sono memorizzati i dati, riducendo così il tempo necessario per identificare i dati e rendendoli facilmente accessibili per l'analisi. Sono inventari di risorse come tabelle, schemi, file e grafici nelle organizzazioni, aiutando a risolvere le sfide di scoperta, qualità e governance dei dati di un'azienda.
Cosa Significa MLDC?
MLDC è un acronimo per Machine Learning Data Catalog.
Quali sono le Caratteristiche Comuni dei Cataloghi Dati di Machine Learning?
I cataloghi dati di machine learning semplificano le funzioni manuali di un catalogo dati. Un catalogo dati è una parte essenziale della strategia di gestione dei dati di qualsiasi organizzazione. Alcune delle caratteristiche dei cataloghi dati di machine learning sono:
Ingestione e scoperta dei dati: I cataloghi dati di machine learning devono avere adattatori predefiniti per connettersi a diversi sistemi aziendali come applicazioni, database, file e API esterne. Questi adattatori aiutano a scoprire i metadati dai sistemi. I metadati possono essere nomi di tabelle, nomi di attributi e vincoli. La caratteristica aiuta a costruire connettività nativa come integrazioni per fonti di dati, soluzioni di business intelligence (BI) e strumenti di data science.
Glossario aziendale: Sebbene una buona quantità di dati sia memorizzata nel repository, è anche essenziale che gli utenti comprendano cosa significano i dati memorizzati. La funzione di glossario collega questi dati ai termini aziendali dando loro più significato.
Etichettatura automatizzata dei dati: L'etichettatura dei dati è un prerequisito per gli algoritmi di machine learning. L'etichettatura automatizzata dei dati è più accurata di quella manuale poiché elimina gli errori umani. L'etichettatura dei dati di solito coinvolge annotatori che identificano oggetti nelle immagini per costruire dati di addestramento di intelligenza artificiale (AI) di qualità. L'etichettatura automatizzata elimina le sfide poste dai cicli di annotazione tediosi.
Lineage dei dati: Il lineage dei dati è il processo che aiuta gli utenti a sapere chi, perché, quando e dove vengono apportate modifiche ai dati. È una parte della gestione dei metadati. Gli MLDC automatizzano il processo di lineage dei dati. Il lineage dei dati aiuta a determinare quando nuovi dati o dati modificati richiedono il riaddestramento dei modelli di machine learning. Gli MLDC di solito analizzano automaticamente i log delle query nei data lake e in altre fonti di dati per creare una mappa del lineage dei dati.
Monitoraggio della qualità dei dati e rilevamento delle anomalie: Il monitoraggio della qualità dei dati aiuta gli utenti a capire se i dati provengono da una fonte affidabile. Il catalogo dati di machine learning ha anche una funzione per identificare cambiamenti improvvisi nei dati utilizzando algoritmi di machine learning. Gli utenti vengono immediatamente avvisati di eventuali cambiamenti o anomalie rilevate.
Ricerca semantica per set di dati: I cataloghi dati di machine learning forniscono agli utenti ricerche visive e intuitive come i motori di ricerca. Quasi ogni utente in qualsiasi organizzazione è un utente di dati, ma non tutti possono utilizzare query SQL per utilizzare i dati. La funzione di ricerca semantica rende più facile per tutti gli utenti scoprire set di dati.
Capacità di conformità: Questa funzione garantisce che i dati sensibili non siano esposti e che l'utente possa fidarsi dei dati. Aiuta inoltre a mantenere in vigore le politiche di governance dei dati e a rafforzare la gestione dei dati nell'organizzazione. I responsabili dei dati possono identificare dati di bassa qualità e limitare l'accesso ai dati sensibili, aiutando così a rispettare regolamenti come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).
Profilazione dei dati: La profilazione dei dati aiuta a controllare i dati dalla fonte e raccoglie informazioni su di essi. Questo processo aiuta a conoscere meglio i problemi di qualità dei dati, rendendo così il processo di gestione dei dati più efficiente.
Quali sono i Benefici dei Cataloghi Dati di Machine Learning?
Un catalogo dati di machine learning fornisce diversi benefici a diversi tipi di utenti nell'organizzazione. Questi includono:
Facilità nella cura dei dati: La cura dei dati è un processo di raccolta, organizzazione, etichettatura e pulizia dei dati. I cataloghi dati di machine learning convalidano i metadati e organizzano le intuizioni nei repository corretti utilizzando algoritmi di machine learning.
Facilità di ricerca: Grazie alla ricerca semantica, diventa più facile per gli utenti non tecnici cercare e scoprire dati da utilizzare poiché non devono utilizzare query SQL ogni volta per accedere ai dati.
Facilità nella collaborazione sui dati: I cataloghi dati di machine learning aiutano gli utenti a collaborare, utilizzare e condividere set di dati perché i cataloghi dati di machine learning facilitano la ricerca e l'archiviazione dei dati isolati.
Chi Utilizza i Cataloghi Dati di Machine Learning?
I cataloghi dati di machine learning centralizzano i metadati per varie risorse di dati. Organizzando i metadati, gli MLDC aiutano le organizzazioni a governare l'accesso ai dati.
Analisti dei dati: Gli analisti dei dati utilizzano gli MLDC per scoprire, classificare e manipolare i dati per i loro processi analitici. Possono anche scoprire modelli di AI o machine learning, capire come funzionano e importarli nei loro strumenti di BI. I cataloghi dati aiutano gli analisti dei dati a trasformare le aziende in organizzazioni self-service. L'analisi self-service è importante per qualsiasi organizzazione che voglia essere guidata dalle intuizioni. I cataloghi dati di machine learning aiutano gli utenti a sapere come trovare, comprendere e fidarsi dei dati.
Marketer: I team di marketing utilizzano il catalogo dati di machine learning in modo più commerciale. Ottengono intuizioni per prendere decisioni migliori utilizzando i cataloghi dati.
Data scientist: I data scientist di solito pubblicano i loro modelli per il riutilizzo. I data scientist cercano sempre una piattaforma che centralizzi i dati per diversi progetti.
Sfide con i Cataloghi Dati di Machine Learning
Sebbene i cataloghi dati di machine learning aiutino a risolvere le principali sfide nei cataloghi dati tradizionali come la scoperta dei dati e il lineage dei dati, gli MLDC presentano anche delle sfide.
Scalabilità: È difficile per tutti gli MLDC supportare un enorme volume di metadati. A volte, i cataloghi dati si bloccano a causa di problemi di prestazioni quando sovraccaricati con enormi quantità di metadati. Inizialmente, i dati venivano memorizzati nel data center principale dell'azienda. Tuttavia, a causa dei big data di oggi, i cataloghi dati di machine learning devono tenere traccia dei dati sia nel cloud che nei data lake.
Frammentazione nella valutazione di un prodotto: Se un catalogo dati è troppo ingombrante, causa frammentazione nel percorso dell'utente nella valutazione di un prodotto. Troppi dati fanno sì che gli utenti utilizzino troppi strumenti, rompendo così un'esperienza senza soluzione di continuità in frammenti.
Come Acquistare Cataloghi Dati di Machine Learning
Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per Cataloghi Dati di Machine Learning
Il catalogo dati di machine learning offre molte funzionalità per aiutare gli utenti a identificare i dati utilizzabili. Un acquirente può scegliere il software MLDC giusto a seconda delle esigenze dell'organizzazione. Gli RFP/RFI aiutano l'organizzazione a cercare prezzi, caratteristiche del prodotto e linee guida.
Confrontare i Prodotti dei Cataloghi Dati di Machine Learning
Creare una lista lunga
Il primo passo è cercare tutti i possibili attori nello spazio. Questo dà un vantaggio nel valutare i fornitori per il prezzo, le caratteristiche del prodotto e il servizio clienti.
Creare una lista corta
Dopo aver valutato i potenziali fornitori, l'azienda può restringere la lista a quelli che soddisfano tutti i loro criteri.
Condurre dimostrazioni
Le dimostrazioni aiutano a comprendere il prodotto nel suo insieme. Un team di professionisti IT e data scientist dovrebbe partecipare a queste dimostrazioni per comprendere la funzionalità del prodotto, mentre il team di marketing può partecipare per analizzare l'uso commerciale del software nei progetti.
Selezione dei Cataloghi Dati di Machine Learning
Scegliere un team di selezione
Un team di professionisti del marketing con data scientist e professionisti IT può comunicare eventuali domande relative al prodotto MLDC con i fornitori. Un data scientist sarebbe più interessato a conoscere le caratteristiche tecniche del software. Un responsabile marketing sarebbe curioso di sapere come il team di marketing potrebbe utilizzare l'MLDC per qualsiasi progetto. Un professionista IT vorrebbe comprendere la procedura di installazione del software.
Negoziazione
Una volta che il fornitore ha quotato il prezzo, iniziano le negoziazioni. Il prezzo è fissato in base al costo di altri prodotti simili disponibili sul mercato e all'estensione con cui il prodotto può risolvere le sfide.
Decisione finale
La decisione finale si basa sugli accordi tra il fornitore e l'acquirente.
