# Migliori Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico per le imprese *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* I prodotti classificati nella categoria generale Catalogo Dati di Apprendimento Automatico sono simili sotto molti aspetti e aiutano le aziende di tutte le dimensioni a risolvere i loro problemi aziendali. Tuttavia, le caratteristiche, i prezzi, l'installazione e la configurazione per le grandi imprese differiscono da quelle di altre dimensioni aziendali, motivo per cui abbiniamo gli acquirenti al giusto Enterprise Business Catalogo Dati di Apprendimento Automatico per soddisfare le loro esigenze. Confronta le valutazioni dei prodotti basate sulle recensioni degli utenti aziendali o connettiti con uno dei consulenti di acquisto di G2 per trovare le soluzioni giuste nella categoria Enterprise Business Catalogo Dati di Apprendimento Automatico. Oltre a qualificarsi per l'inclusione nella categoria Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico, per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Enterprise Business Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico, un prodotto deve avere almeno 10 recensioni lasciate da un revisore di un'azienda di grandi dimensioni. ## How Many Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 90 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.38/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 15 - **Buyer Segments**: Impresa 45% │ Piccola Impresa 36% │ Mercato Medio 18% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Sifflet (+0.57%) - Among all products in this category, Sifflet recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,800+ Recensioni autentiche - 90+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. --- **Sponsored** ### Cloudera Cloudera è l'unica azienda di piattaforme dati e AI ibride che le grandi organizzazioni si fidano per portare l'AI ai loro dati ovunque essi si trovino. A differenza di altri fornitori, Cloudera offre un'esperienza cloud coerente che converge cloud pubblici, data center on-premise e l'edge, sfruttando una solida base open-source. Come pioniere nel big data, Cloudera consente alle aziende di applicare l'AI e di avere il controllo su 100% dei loro dati, in tutte le forme, migliorando la sicurezza, la governance e gli insight in tempo reale e predittivi. I più grandi marchi del mondo in tutti i settori si affidano a Cloudera per trasformare il processo decisionale e, in ultima analisi, aumentare i profitti, proteggere dalle minacce e salvare vite. La piattaforma dati e AI di Cloudera include: Cloudera AI: Distribuisci e scala qualsiasi modello AI, ovunque. Cloudera porta il calcolo ai dati governati dove essi si trovano per un'AI privata ovunque per design. Controllo completo, sicurezza e governance dei dati, modelli, agenti e inferenze critici per la missione assicurano implementazioni AI sovrane più rapide. Cloudera Data-in-Motion: Prendi decisioni rapide dai dati in tempo reale ovunque. Sposta i dati con qualsiasi struttura da qualsiasi fonte a qualsiasi destinazione senza soluzione di continuità attraverso ambienti ibridi, consentendo decisioni aziendali critiche nel momento elaborando e analizzando dati in tempo reale ovunque, dall'edge all'AI, mentre il business accade. Cloudera Open Data Lakehouse: Elabora qualsiasi dato, ovunque, per insight azionabili. Prendi decisioni intelligenti con un data lakehouse aperto alimentato da Apache Iceberg che fornisce dati affidabili, sicuri e unificati per alimentare agenti, applicazioni AI e analisi, migliorando la collaborazione, rompendo i silos e semplificando la condivisione. Cloudera Unified Data Fabric: Unifica sicurezza e governance in tutto il patrimonio dati. Vai oltre la gestione dati frammentata: abbatti i silos e collega fonti di dati disparate in modo intelligente e sicuro per fornire una visione unificata di tutti i dati organizzativi e un controllo centralizzato end-to-end attraverso ambienti dati ibridi complessi. [Visita il sito web](https://www.g2.com/it/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=1383&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1383&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1886&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%2Fit%2Fcategories%2Fmachine-learning-data-catalog%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=c4100c8afc3f24e674e91110a0a3e02779b156a5a8beaf69a02dace88221b479&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.cloudera.com%2Fproducts%2Fcloudera-data-platform%2Fcdp-demos.html%3Finternal_link%3Dp18%23get-started&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico Products in 2026? ### 1. [Atlan](https://www.g2.com/it/products/atlan/reviews) Atlan è il livello di contesto per l'AI aziendale. Legge continuamente i tuoi magazzini, database, pipeline, strumenti BI e sistemi aziendali per costruire al contrario un grafo di dati aziendali che cattura asset, lineage, entità, metriche, politiche e relazioni. Su questo grafo, arricchisce e cura semantiche leggibili dalle macchine — descrizioni, join popolari, definizioni di KPI e metriche, ontologie e regole aziendali — e le organizza in repository di contesto governati e versionati: pacchetti delimitati di contesto che riflettono come la tua azienda definisce concetti chiave e prende decisioni. Questi repository di contesto sono poi esposti attraverso interfacce aperte (SQL, API, SDK, protocolli stile OSI/MCP) in modo che agenti, copiloti e applicazioni AI possano chiamare lo stesso contesto fidato in tempo reale, piuttosto che ogni team codifichi la propria logica. I flussi di lavoro di governance human-on-the-loop per la risoluzione dei conflitti, la deprecazione, il feedback e la certificazione mantengono quel contesto affidabile mentre l'azienda, i dati e i modelli evolvono. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Atlan?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Atlan?** - **Venditore:** [Atlan](https://www.g2.com/it/sellers/atlan) - **Sito web dell'azienda:** https://www.atlan.com - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @AtlanHQ (9,803 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (572 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servizi finanziari, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 52% Mid-Market, 41% Enterprise #### What Are Atlan's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (18 reviews) - User Interface (12 reviews) - Features (11 reviews) - Data Lineage (10 reviews) - Easy Setup (10 reviews) **Cons:** - Learning Curve (5 reviews) - Limited Functionality (5 reviews) - User Interface Issues (5 reviews) - Difficult Learning (4 reviews) - Integration Issues (4 reviews) ### 2. [AWS Glue](https://www.g2.com/it/products/aws-glue/reviews) AWS Glue è un servizio di integrazione dati senza server che facilita agli utenti di analisi la scoperta, la preparazione, lo spostamento e l'integrazione dei dati da più fonti per l'analisi, l'apprendimento automatico e lo sviluppo di applicazioni. Puoi scoprire e connetterti a oltre 70 fonti di dati diverse, gestire i tuoi dati in un catalogo dati centralizzato e creare, eseguire e monitorare visivamente pipeline ETL per caricare dati nei tuoi data lake. Puoi immediatamente cercare e interrogare i dati catalogati utilizzando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 194 **How Do G2 Users Rate AWS Glue?** - **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind AWS Glue?** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,231,239 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 49% Enterprise, 29% Mid-Market #### What Are AWS Glue's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (6 reviews) - Data Integration (3 reviews) - ETL Solutions (3 reviews) - Features (3 reviews) - Simple (3 reviews) **Cons:** - Slow Performance (3 reviews) - Debugging Difficulty (2 reviews) - Difficult Debugging (2 reviews) - Performance Issues (2 reviews) - Time-Consuming (2 reviews) ### 3. [Alation](https://www.g2.com/it/products/alation/reviews) Alation è l'azienda di intelligenza dei dati. Fondata nel 2012 e con sede a Redwood City, California, con uffici globali a Londra e Sydney, Alation serve più di 650 clienti aziendali in 34 settori. L'azienda ha aperto la strada al moderno catalogo dei dati combinando l'apprendimento automatico con l'intuizione umana per connettere persone con domande a persone con risposte. Oggi, più del 40% delle aziende Fortune 100 si affida ad Alation per alimentare iniziative di dati e AI su larga scala. La piattaforma di Alation unifica catalogazione, governance e qualità dei dati con nuove capacità native di AI costruite su un fondamento essenziale: i metadati. I metadati forniscono il contesto che i modelli di AI mancano, offrendo risultati che sono accurati, spiegabili e affidabili. Con capacità come Agent Studio, CDE Manager e Data Quality Agent, le organizzazioni possono costruire agenti che comprendono le loro definizioni uniche, regole e standard di qualità. Controlli di prontezza incorporati e valutazioni continue assicurano che ogni flusso di lavoro AI sia basato sul giusto contesto di metadati, rendendo l'AI aziendale abbastanza affidabile per un uso reale in produzione. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 89 **How Do G2 Users Rate Alation?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Alation?** - **Venditore:** [Alation](https://www.g2.com/it/sellers/alation) - **Sito web dell'azienda:** https://alation.com - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Alation (3,566 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3231829/ (621 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 57% Enterprise, 27% Mid-Market #### What Are Alation's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (16 reviews) - Data Discovery (10 reviews) - User Experience (10 reviews) - Data Cataloging (9 reviews) - User Interface (9 reviews) **Cons:** - Slow Performance (8 reviews) - Missing Features (6 reviews) - Limited Functionality (4 reviews) - Lineage Limitations (4 reviews) - User Interface Issues (4 reviews) ### 4. [Collibra](https://www.g2.com/it/products/collibra/reviews) Prova Collibra gratuitamente su Collibra.com/tour Collibra è per le organizzazioni con sfide complesse relative ai dati, ecosistemi di dati ibridi e grandi ambizioni per i dati e l'IA. Aiutiamo le organizzazioni che cercano di accelerare i casi d'uso di dati e IA garantendo al contempo la conformità, ma che stanno lottando con una governance frammentata e una visibilità limitata in tutto l'ecosistema di dati ibrido. Collibra unifica la governance per i dati e l'IA in ogni sistema, fonte di dati e utente, per creare un'autonomia sicura e una base per scalare i casi d'uso di IA e dati. Con Collibra, puoi accelerare tutti i tuoi casi d'uso di dati e IA, in modo sicuro e con dati ben compresi. Questa è la Fiducia nei Dati. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 99 **How Do G2 Users Rate Collibra?** - **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Collibra?** - **Venditore:** [Collibra](https://www.g2.com/it/sellers/collibra) - **Sito web dell'azienda:** https://www.collibra.com - **Anno di Fondazione:** 2008 - **Sede centrale:** New York, New York - **Twitter:** @collibra (5,752 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/288365/ (1,082 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servizi finanziari, Bancario - **Company Size:** 72% Enterprise, 19% Mid-Market #### What Are Collibra's Pros and Cons? **Pros:** - Features (10 reviews) - Data Management (9 reviews) - Collaboration (7 reviews) - Ease of Use (7 reviews) - Integrations (7 reviews) **Cons:** - Complexity Issues (7 reviews) - Limited Functionality (6 reviews) - Complexity (5 reviews) - Integration Issues (5 reviews) - User Interface Issues (5 reviews) ### 5. [Select Star](https://www.g2.com/it/products/select-star/reviews) Select Star è una moderna piattaforma di governance dei dati che aiuta le organizzazioni a gestire e comprendere i loro dati su larga scala, abilitando l'IA, l'analisi e il self-service in tutta l'azienda. Catalogando automaticamente i dataset, tracciando la lineage end-to-end e costruendo un glossario aziendale condiviso e un livello semantico, i team possono lavorare con fiducia con dati affidabili. Con un portale dati facile da usare e automazione integrata, Select Star supporta casi d'uso tra cui democratizzazione dei dati, governance dei dati, livelli semantici e migrazioni di dati nel cloud, fungendo da strato fondamentale per iniziative aziendali di IA e dati. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Select Star?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Select Star?** - **Venditore:** [Select Star](https://www.g2.com/it/sellers/select-star) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @selectstarhq (389 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/selectstarhq/ (17 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Immobiliare - **Company Size:** 51% Mid-Market, 38% Enterprise #### What Are Select Star's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (10 reviews) - Data Lineage (9 reviews) - User Interface (7 reviews) - Data Discovery (5 reviews) - Data Cataloging (4 reviews) **Cons:** - Limited Functionality (2 reviews) - Lineage Limitations (2 reviews) - Complex Setup (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Expertise Required (1 reviews) ### 6. [Cloudera](https://www.g2.com/it/products/cloudera/reviews) Cloudera è l'unica azienda di piattaforme dati e AI ibride che le grandi organizzazioni si fidano per portare l'AI ai loro dati ovunque essi si trovino. A differenza di altri fornitori, Cloudera offre un'esperienza cloud coerente che converge cloud pubblici, data center on-premise e l'edge, sfruttando una solida base open-source. Come pioniere nel big data, Cloudera consente alle aziende di applicare l'AI e di avere il controllo su 100% dei loro dati, in tutte le forme, migliorando la sicurezza, la governance e gli insight in tempo reale e predittivi. I più grandi marchi del mondo in tutti i settori si affidano a Cloudera per trasformare il processo decisionale e, in ultima analisi, aumentare i profitti, proteggere dalle minacce e salvare vite. La piattaforma dati e AI di Cloudera include: Cloudera AI: Distribuisci e scala qualsiasi modello AI, ovunque. Cloudera porta il calcolo ai dati governati dove essi si trovano per un'AI privata ovunque per design. Controllo completo, sicurezza e governance dei dati, modelli, agenti e inferenze critici per la missione assicurano implementazioni AI sovrane più rapide. Cloudera Data-in-Motion: Prendi decisioni rapide dai dati in tempo reale ovunque. Sposta i dati con qualsiasi struttura da qualsiasi fonte a qualsiasi destinazione senza soluzione di continuità attraverso ambienti ibridi, consentendo decisioni aziendali critiche nel momento elaborando e analizzando dati in tempo reale ovunque, dall'edge all'AI, mentre il business accade. Cloudera Open Data Lakehouse: Elabora qualsiasi dato, ovunque, per insight azionabili. Prendi decisioni intelligenti con un data lakehouse aperto alimentato da Apache Iceberg che fornisce dati affidabili, sicuri e unificati per alimentare agenti, applicazioni AI e analisi, migliorando la collaborazione, rompendo i silos e semplificando la condivisione. Cloudera Unified Data Fabric: Unifica sicurezza e governance in tutto il patrimonio dati. Vai oltre la gestione dati frammentata: abbatti i silos e collega fonti di dati disparate in modo intelligente e sicuro per fornire una visione unificata di tutti i dati organizzativi e un controllo centralizzato end-to-end attraverso ambienti dati ibridi complessi. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Cloudera?** - **Venditore:** [Cloudera](https://www.g2.com/it/sellers/cloudera) - **Sito web dell'azienda:** https://www.cloudera.com - **Anno di Fondazione:** 2008 - **Sede centrale:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @cloudera (106,452 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 42% Enterprise, 32% Piccola impresa #### What Are Cloudera's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (22 reviews) - Scalability (17 reviews) - Security (9 reviews) - Data Management (8 reviews) - Features (8 reviews) **Cons:** - Expensive (16 reviews) - Complexity (7 reviews) - Difficult Learning (5 reviews) - Poor Documentation (4 reviews) - Access Issues (3 reviews) ### 7. [Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)](https://www.g2.com/it/products/castor-doc/reviews) Coalesce Catalog è uno strumento collaborativo e automatizzato per la scoperta e il catalogo dei dati. Crediamo che le persone che lavorano con i dati trascorrano troppo tempo cercando di trovare e comprendere i loro dati. Coalesce Catalog ridisegna il modo in cui le persone che lavorano con i dati collaborano. Fornisce una singola fonte di verità per fare riferimento e documentare tutte le conoscenze relative ai dati all'interno della tua azienda. Se stai cercando una tabella relativa ai tuoi clienti, cercala come faresti su Google, e Coalesce Catalog ti fornirà tutto il contesto di cui avrai bisogno per la tua analisi. Ispirato da strumenti interni sviluppati da Uber, Airbnb, Lyft e Spotify, Coalesce Catalog ha sviluppato una soluzione plug-and-play che si implementa in pochi minuti per generare valore per aziende di tutte le dimensioni. Scopri e cataloga i tuoi dati oggi con Coalesce Catalog. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 63 **How Do G2 Users Rate Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?** - **Facilità d'uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 9.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?** - **Venditore:** [Coalesce](https://www.g2.com/it/sellers/coalesce) - **Sito web dell'azienda:** https://coalesce.io/ - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coalesceio/ (118 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 59% Mid-Market, 27% Enterprise #### What Are Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)'s Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Collaboration (2 reviews) - Connectivity (2 reviews) - Data Lineage (2 reviews) - Useful (2 reviews) **Cons:** - Connector Issues (1 reviews) - Integration Issues (1 reviews) - Limitations (1 reviews) ### 8. [Coginiti](https://www.g2.com/it/products/coginiti/reviews) Coginiti è una piattaforma collaborativa di operazioni sui dati incentrata su SQL che consente ai team di costruire, pubblicare e consumare prodotti di dati di qualità, semplificando il ciclo di vita dell'analisi dei dati dall'inizio agli approfondimenti. Integrandosi con la più ampia varietà di piattaforme e strumenti di dati, Coginiti permette ad analisti, ingegneri e data scientist di collaborare in tempo reale, abbattendo i silos e promuovendo l'innovazione. La sua interfaccia intuitiva semplifica la gestione di flussi di lavoro complessi sui dati, garantendo governance e coerenza tra i progetti. Caratteristiche principali: - Collaborazione in tempo reale - Modellazione dei dati flessibile - Test di qualità dei dati - Visualizzazione della provenienza dei dati - Pianificazione nativa - API potenti - Assistente AI Coginiti facilita una transizione senza soluzione di continuità dalla preparazione dei dati all'intelligenza azionabile. Non si tratta solo di affinare la tua strategia sui dati o di scalare le tue capacità analitiche; si tratta di dare potere alla tua organizzazione di sfruttare tutto il potenziale dei dati per prendere decisioni informate. Scopri il potere di Coginiti e trasforma le tue operazioni sui dati. Coginiti offre prodotti per analisti individuali, team di dati e imprese. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Coginiti?** - **Facilità d'uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossario di Business e Dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Gestione dei Metadati:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Tracciabilità dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind Coginiti?** - **Venditore:** [Coginiti Corp](https://www.g2.com/it/sellers/coginiti-corp) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Atlanta , GA - **Twitter:** @coginiti (71 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coginiti (35 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 66% Enterprise, 28% Mid-Market ## What Is Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico? [Software per l'infrastruttura IT](https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico? - [Strumenti di Governance dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-governance-tools) - [Piattaforme DataOps](https://www.g2.com/it/categories/dataops-platforms) - [Software di gestione attiva dei metadati](https://www.g2.com/it/categories/active-metadata-management) --- ## How Do You Choose the Right Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Gestione dei Reclami Sanitari ### 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.