Trovo Tamr incredibilmente efficace nel suo ruolo principale di gestione dei dati master. Eccelle in questo aspetto, permettendomi di consolidare e gestire i dati sui nostri clienti senza problemi. Ciò che spicca è quanto sia facile da usare e integrare con i nostri sistemi esistenti, rendendo il processo di integrazione dei dati privo di complicazioni. Questa facilità d'uso migliora la nostra capacità di unire dati provenienti da una varietà di fonti, sia interne che esterne, il che ci aiuta a ottenere una comprensione completa di ogni cliente. Questa comprensione è cruciale poiché ci consente di fornire un'esperienza migliore ai nostri clienti. Inoltre, la configurazione iniziale è stata semplice, permettendomi di importare facilmente i dati, mapparli e ottenere il risultato desiderato. Questa configurazione user-friendly significa che il mio team può presentare rapidamente ed efficacemente i dati ai nostri utenti. L'integrazione senza soluzione di continuità con Snowflake migliora anche il nostro flusso di lavoro garantendo operazioni fluide insieme ai nostri altri strumenti. Nel complesso, Tamr offre una funzionalità robusta e una facilità d'uso che avvantaggia significativamente i miei compiti lavorativi specifici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Sarebbe utile se fossimo in grado di personalizzare il clustering del machine learning per soddisfare un po' meglio le nostre esigenze. Abbiamo diversi casi d'uso che potrebbero beneficiare di un clustering più aggressivo o conservativo a seconda del contesto, ma so che il team di Tamr rimane vicino ai loro clienti e ci sono miglioramenti sulla roadmap per aiutarci a soddisfare tali esigenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Taner, grazie per aver condiviso la tua esperienza con Tamr! Siamo felici di sapere che la facilità d'uso della piattaforma, le integrazioni senza soluzione di continuità e la configurazione semplice hanno aiutato il tuo team a unire i dati e fornire preziose intuizioni. Apprezziamo anche il tuo feedback sulla personalizzazione del modello. Comprendiamo che diversi casi d'uso possono richiedere comportamenti di clustering differenti e progettiamo i nostri prodotti di dati tenendo conto di questo mentre continuiamo a migliorarne l'adattamento a scenari diversi.
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