Funzionalità Shaip Cloud

Governance dei dati (3)

Cerca: Offre semplici capacità di ricerca per scoprire set di dati specifici
Qualità dei dati e pulizia: Consente agli utenti e agli amministratori di pulire facilmente i dati per mantenere la qualità e l'integrità
Trasformazione dei dati: Converte i formati dei dati della sorgente nel formato richiesto per il sistema di reportistica senza errori
Modellazione dei dati: Strumenti per (ri)strutturare i dati in modo da consentire l'estrazione di informazioni rapidamente e con precisione

Commentando: Consenti agli utenti di commentare i set di dati per aiutare gli utenti futuri a interagire meglio e interpretare i dati.
Profilazione e Classificazione: Consente la profilazione dei set di dati per una maggiore organizzazione, sia da parte degli utenti che del machine learning.
Glossario di Business e Dati: Crea un glossario aziendale per una comprensione più rapida da parte dell'utente medio aziendale
Gestione dei Metadati: Indicizza le descrizioni dei metadati per una ricerca più facile e approfondimenti migliorati

Pseudonimizzazione statica: Offre una de-identificazione statica tradizionale (nota anche come sostituzione coerente), in cui i dati pseudonimizzati utilizzano gli stessi pseudonimi su più set di dati. Ad esempio, John Smith viene sostituito con Robert Fox e il nome Robert Fox viene utilizzato più volte. Questo tipo di pseudonimizzazione comporta alcuni rischi di re-identificazione se abbinato a un numero sufficiente di set di dati.
Pseudonimizzazione dinamica: Offre una de-identificazione dinamica (nota anche come sostituzione casuale), in cui i dati pseudonimizzati utilizzano pseudonimi diversi in più set di dati. Ad esempio, John Smith viene sostituito con Robert Fox una volta, e poi la volta successiva che i dati vengono utilizzati il nome cambia in Michael Jones. Questo tipo di pseudonimizzazione comporta un rischio minore di re-identificazione se abbinato a molti set di dati.
De-identificazione batch: Offre metodi per de-identificare grandi volumi di dati utilizzando file batch.

Qualità dell'etichettatore: Fornisce all'utente una metrica per determinare la qualità degli etichettatori di dati, basata su punteggi di coerenza, conoscenza del dominio, verità di base dinamica e altro ancora.
Qualità del compito: Garantisce che i compiti di etichettatura siano accurati attraverso il consenso, la revisione, il rilevamento delle anomalie e altro ancora.
Qualità dei dati: Garantisce che i dati siano di alta qualità rispetto al benchmark.
Umano-nel-Ciclo: Dà all'utente la possibilità di rivedere e modificare le etichette.

Pre-etichettatura con apprendimento automatico: Utilizza modelli per prevedere l'etichetta corretta per un dato input (immagine, video, audio, testo, ecc.).
Instradamento automatico dell'etichettatura: Instrada automaticamente l'input al miglior etichettatore o servizio di etichettatura in base alla velocità e al costo previsti.

Segmentazione delle Immagini: Ha la capacità di posizionare scatole o poligoni immaginari attorno a oggetti o pixel in un'immagine.
Rilevamento Oggetti: ha la capacità di rilevare oggetti all'interno delle immagini.
Tracciamento degli oggetti: Traccia gli ID univoci degli oggetti attraverso più fotogrammi video
Tipi di dati: Supporta una gamma di diversi tipi di immagini (satellitari, termiche, ecc.).

Esecuzione Autonoma dei Compiti: Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante
Pianificazione a più fasi: Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi
Integrazione tra sistemi: Funziona su più sistemi software o database
Apprendimento Adattivo: Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza
Prendere decisioni: Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi