# Best Machine Learning Data Catalog Software ## How Many Machine Learning Data Catalog Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 89 ### Category Stats (Jul 2026) - **Average Rating:** 4.37/5 (↑0.01 vs Jun 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product:** BMC AMI Data (+0.23%) - Among all products in this category, BMC AMI Data recorded the largest rating increase compared to last month _Last updated: July 29, 2026_ ## How Does G2 Rank Machine Learning Data Catalog Software Products? **Why You Can Trust G2's Software Rankings:** - 30 Analysts and Data Experts - 1,800+ Authentic Reviews - 89+ Products - Unbiased Rankings G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category. ## G2 Grid® for Machine Learning Data Catalog Software ![G2 Grid® for Machine Learning Data Catalog Software plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog/grids.png?focus%5B%5D=108031&focus%5B%5D=40849&focus%5B%5D=35126&focus%5B%5D=113991&focus%5B%5D=111980&focus%5B%5D=91379&focus%5B%5D=39669&focus%5B%5D=1886) Highlighted products: Atlan, AWS Glue, Alation, Google Cloud Data Catalog, erwin Data Modeler, Appen, Collibra, and Cloudera. Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog/grids.json?focus%5B%5D=atlan&focus%5B%5D=aws-glue&focus%5B%5D=alation&focus%5B%5D=google-cloud-data-catalog&focus%5B%5D=quest-software-erwin-data-modeler&focus%5B%5D=appen&focus%5B%5D=collibra&focus%5B%5D=cloudera) **Sponsored** ### SAP Business Data Cloud SAP Business Data Cloud is a fully managed software-as-a-service (SaaS) solution that unifies and governs SAP data and connects with third-party data. As an evolution of the company's data, planning, and analytics solutions, SAP Business Data Cloud brings together SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, and SAP Business Warehouse with a unified experience that delivers insights across all lines of business. In addition, SAP Databricks is natively available in Business Data Cloud - bringing the power of Databricks Data Intelligence Platform capabilities to the product. SAP Business Data Cloud connects data by leveraging business data fabric principles, making it easier to discover, share, govern, and model this data. It includes SAP Databricks as a first-party data service. The platform combines prebuilt applications and data products across all lines of business. It provides fully managed, curated data products across all lines of business and eliminate the costs of data extracts. Users can build on SAP’s curated data products with their domain expertise, and deliver Intelligent Applications through the Business Data Cloud ecosystem. These intelligent applications are adaptive, AI-powered applications that learn from your data, understand business context, and act on your behalf to transform business outcomes. [Visit website](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1383&secure%5Bchosen_at%5D=2026-07-29T21%3A02%3A41Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1661&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1661&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1434713&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%2Fcategories%2Fmachine-learning-data-catalog&secure%5Btoken%5D=97bb65224773d068d7f41a2874d444bb5acb74ed42a28f100e1f6bc0f5323a46&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.sap.com%2Fdocuments%2F2026%2F03%2Fbc3a8c27-447f-0010-bca6-c68f7e60039b.rc.html%3Fcampaigncode%3DCRM-YD25-BDC-406625%26source%3DBDC-click-campaign-G2&secure%5Burl_type%5D=custom_url) ### [Atlan](https://www.g2.com/de/products/atlan/reviews) Atlan ist die Kontextschicht für Unternehmens-KI. Es liest kontinuierlich Ihre Lagerhäuser, Datenbanken, Pipelines, BI-Tools und Geschäftssysteme, um einen Unternehmens-Datengraphen rückwärts zu konstruieren, der Assets, Abstammung, Entitäten, Metriken, Richtlinien und Beziehungen erfasst. Auf diesem Graphen bereichert und kuratiert es maschinenlesbare Semantiken — Beschreibungen, beliebte Verknüpfungen, KPI- und Metrikdefinitionen, Ontologien und Geschäftsregeln — und organisiert sie in verwaltete, versionierte Kontext-Repos: begrenzte Bündel von Kontext, die widerspiegeln, wie Ihr Unternehmen Schlüsselkonzepte definiert und Entscheidungen trifft. Diese Kontext-Repos werden dann über offene Schnittstellen (SQL, APIs, SDKs, OSI/MCP-ähnliche Protokolle) bereitgestellt, sodass Agenten, Co-Piloten und KI-Anwendungen denselben vertrauenswürdigen Kontext in Echtzeit abrufen können, anstatt dass jedes Team seine eigene Logik hart codiert. Mensch-in-der-Schleife-Governance-Workflows für Konfliktlösung, Außerkraftsetzung, Feedback und Zertifizierung halten diesen Kontext vertrauenswürdig, während sich das Geschäft, die Daten und die Modelle weiterentwickeln. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 132 #### How Do G2 Users Rate Atlan? - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Atlan? - **Verkäufer:** [Atlan](https://www.g2.com/de/sellers/atlan) - **Unternehmenswebsite:** www.atlan.com - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @AtlanHQ 9,804 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [in.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=76bdd8566f32b170e53cfee476c7ff510e111497aa6c737d48bedd8b767b15e1&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fin.linkedin.com%2Fcompany%2Fatlan-hq&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 558 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 52% Medium, 42% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Atlan? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer loben Atlan für seine **Benutzerfreundlichkeit** , die eine reibungslose Datenzusammenarbeit ermöglicht und das Datenmanagement für alle zugänglich macht. - Benutzer schätzen Atlans **leistungsstarke Funktionen zur Datenentdeckung und Zusammenarbeit** , die die Datenqualität, Governance und Zugänglichkeit verbessern. - Benutzer schätzen die **nahtlose Zusammenarbeit** mit Atlan, die das Datenverständnis und die Effizienz des Teams in Organisationen verbessert. - Benutzer schätzen die **überlegenen Datenkatalogisierungs** fähigkeiten von Atlan, die die Datenentdeckung und Zusammenarbeit mühelos verbessern. - Benutzer schätzen die **einfache Einrichtung** von Atlan, die die Zusammenarbeit verbessert und Arbeitsabläufe mühelos optimiert. ##### Cons - Benutzer stehen vor **Integrationsproblemen** mit Atlan, insbesondere mit Teams und nicht-nativen Datenbankeinrichtungen, die komplexe Konfigurationen erfordern. - Benutzer erleben erhebliche **Abhängigkeitsprobleme** in Atlan, die die Funktionalität behindern und automatisierte Updates und Integrationen komplizieren. - Benutzer bemerken die **begrenzte Anpassungsmöglichkeit** von Atlan und wünschen sich mehr Flexibilität, um den unterschiedlichen Arbeitsabläufen der Teams gerecht zu werden. - Benutzer erleben **langsamen technischen Support** und Ungenauigkeiten in den Lösungen, was ihre allgemeine Zufriedenheit mit Atlan beeinträchtigt. - Benutzer erleben **begrenzte Anpassungsmöglichkeiten und technische Komplexität** in Atlans Benutzeroberfläche, was es für nicht-technische Benutzer schwierig macht. #### What Are Recent G2 Reviews of Atlan? **["Herausragende KI-Funktionen, einfache Benutzeroberfläche und ein wirklich reaktionsschnelles Atlan-Team"](https://www.g2.com/de/survey_responses/atlan-review-12721177)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Verifizierter Benutzer in Bekleidung und Mode_ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/atlan-review-12721177) **["Atlan als zentrales Metadaten-Hub mit leistungsstarker Abstammung und KI-unterstützter Dokumentation"](https://www.g2.com/de/survey_responses/atlan-review-12758713)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Keith G._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/atlan-review-12758713) ### [AWS Glue](https://www.g2.com/de/products/aws-glue/reviews) AWS Glue ist ein serverloser Datenintegrationsdienst, der es Analysebenutzern erleichtert, Daten aus mehreren Quellen für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung zu entdecken, vorzubereiten, zu verschieben und zu integrieren. Sie können mehr als 70 verschiedene Datenquellen entdecken und verbinden, Ihre Daten in einem zentralisierten Datenkatalog verwalten und ETL-Pipelines visuell erstellen, ausführen und überwachen, um Daten in Ihre Data Lakes zu laden. Sie können sofort katalogisierte Daten mit Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift Spectrum durchsuchen und abfragen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 194 #### How Do G2 Users Rate AWS Glue? - **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind AWS Glue? - **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Gründungsjahr:** 2006 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud 2,232,483 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=072881eee28a2afe24f8d1bda9f20e3e146b9fb4b214f216411ce2ed6898b31e&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Famazon-web-services%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 147,094 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 49% Large, 29% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About AWS Glue? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von AWS Glue und finden es einfach und effektiv für ETL-Operationen. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationsmöglichkeiten** von AWS Glue, die die Effizienz der Datenbewegung und -analyse verbessern. - Benutzer schätzen den **vollständig verwalteten ETL-Dienst** von AWS Glue und genießen die nahtlose Integration und Benutzerfreundlichkeit. - Benutzer lieben AWS Glue für seine **vereinfachte Datenvorbereitung und umfangreichen Funktionen** , die Analytik- und maschinelle Lernprozesse verbessern. - Benutzer schätzen die **einfache Implementierung** in AWS Glue, was ihre Erfahrung beim Erstellen von Datenintegrations-Frameworks verbessert. ##### Cons - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit AWS Glue und bemerken lange Startzeiten sowie komplexe Debugging-Herausforderungen. - Benutzer finden **Debugging schwierig** aufgrund unklarer Fehlermeldungen und einer steilen Lernkurve mit AWS Glue. - Benutzer stehen vor **schwierigen Debugging** -Problemen mit AWS Glue aufgrund unklarer Fehlermeldungen und komplexer Prozesse während der Jobausführung. - Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit AWS Glue und bemerken langsame Startzeiten sowie schwierige Debugging-Prozesse. - Benutzer stehen vor **zeitaufwändigen Start- und Debugging-Prozessen** mit AWS Glue, was die Effizienz und Benutzererfahrung beeinträchtigt. #### What Are Recent G2 Reviews of AWS Glue? **["Serverloses ETL leicht gemacht mit AWS Glue"](https://www.g2.com/de/survey_responses/aws-glue-review-12864874)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— mani s._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/aws-glue-review-12864874) **["AWS Glue macht ETL einfach mit serverloser Skalierbarkeit und tiefer AWS-Integration"](https://www.g2.com/de/survey_responses/aws-glue-review-12380790)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Pradip G._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/aws-glue-review-12380790) #### What Are G2 Users Discussing About AWS Glue? - [Was ist AWS Glue und wie funktioniert es?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-aws-glue-and-how-it-works) - 1 comment - [Was macht AWS Glue?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-aws-glue-do) - 2 comments - [Was sind die Hauptkomponenten von AWS Glue?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-main-components-of-aws-glue) - 2 comments - [Was sind die Eigenschaften von Klebstoff?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-features-of-glue) - 1 comment ### [Alation](https://www.g2.com/de/products/alation/reviews) Alation ist der Schöpfer von AIOS™, dem offenen, regulierten, sich selbst verbessernden Intelligenz-Betriebssystem für Unternehmen, die es sich nicht leisten können, bei KI Fehler zu machen. Als Pionier des Datenkatalogmarktes hilft Alation Organisationen, Vertrauen in die Agenten, Daten und den Kontext zu schaffen, die KI-gesteuerte Entscheidungen antreiben. Das Ergebnis ist eine KI, der Organisationen vertrauen können – sie ermöglicht es ihnen, regulatorische Komplexität zu navigieren, Datenintegrität zu wahren, operative Ergebnisse zu beschleunigen und KI-Ambitionen in vertrauenswürdige Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Alation arbeitet mit den weltweit führenden Unternehmen zusammen, um bessere Daten zu nutzen, um ihre kritischsten Herausforderungen zu lösen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 89 #### How Do G2 Users Rate Alation? - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Alation? - **Verkäufer:** [Alation](https://www.g2.com/de/sellers/alation) - **Unternehmenswebsite:** alation.com - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Alation 3,567 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=a7f7e9ccd16e7165128a966e9428e0691e7330918523a3dc7e2519043fe9a497&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3231829%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 608 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 57% Large, 27% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Alation? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Alation, die eine effiziente Navigation und intuitive Datenentdeckung ermöglicht. - Benutzer schätzen die **intuitiven Datenentdeckungs** fähigkeiten von Alation, die ihre Fähigkeit verbessern, Daten zu finden und zu verstehen. - Benutzer schätzen die **intuitive Navigation** von Alation, die die Produktivität steigert und den Zugriff auf wichtige Projektdokumentationen vereinfacht. - Benutzer schätzen die **intuitive Katalogstruktur** von Alation, die die Datenentdeckung und -verwaltung durch effektive Zusammenarbeit verbessert. - Benutzer schätzen Alations **intuitive Benutzeroberfläche** , die die Navigation vereinfacht und die Produktivität bei der Datenentdeckung und -dokumentation steigert. ##### Cons - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Alation, insbesondere bei der Suche mit größeren Datensätzen und Problemen mit der Aktualität der Metadaten. - Benutzer sind frustriert über **fehlende Funktionen** wie Datenqualitätstools und das Fehlen visueller Indikatoren für versteckte Assets. - Benutzer bemerken die **eingeschränkte Funktionalität** in Alation, insbesondere in Bezug auf Datenqualität und benutzerdefinierte Workflows. - Benutzer berichten von **erheblichen Abstammungsbeschränkungen** in Alation, wobei sie auf Bugs und inkonsistenten Support stoßen, die die Datenverfolgungsaufgaben erschweren. - Benutzer finden die **Benutzeroberfläche mangelhaft** und schlagen Verbesserungen für eine bessere Organisation und Intuition in Alation vor. #### What Are Recent G2 Reviews of Alation? **["Außergewöhnliches Werkzeug und Team, Erweiterung unserer Datenverwaltung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/alation-review-12007948)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Eric N._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alation-review-12007948) **["Ein solides Produkt mit Bereichen zur Verfeinerung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/alation-review-11980120)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Melissa B._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alation-review-11980120) #### What Are G2 Users Discussing About Alation? - [Is Alation a database?](https://www.g2.com/de/discussions/is-alation-a-database) - [Which three are capabilities of Oracle Cloud Infrastructure data catalog service?](https://www.g2.com/de/discussions/which-three-are-capabilities-of-oracle-cloud-infrastructure-data-catalog-service) - 1 comment - [Is Alation good?](https://www.g2.com/de/discussions/is-alation-good) - [What does Alation software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-alation-software-do) ### [Google Cloud Data Catalog](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-data-catalog/reviews) Ein vollständig verwalteter und hoch skalierbarer Dienst zur Datenentdeckung und Metadatenverwaltung. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 #### How Do G2 Users Rate Google Cloud Data Catalog? - **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Google Cloud Data Catalog? - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 341,888 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 46% Small, 29% Medium #### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud Data Catalog? **["Beste zentralisierte Herangehensweise für GCP-Projekte"](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-data-catalog-review-7589215)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Nirav D._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-data-catalog-review-7589215) **["Der Google Cloud Data Catalog ist ein fantastisches Angebot."](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-data-catalog-review-7586462)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Pranav R._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-data-catalog-review-7586462) ### [erwin Data Modeler](https://www.g2.com/de/products/quest-software-erwin-data-modeler/reviews) Teil der Quest erwin Data Management Platform, die branchenführendes Enterprise-Datenmodellierung bietet. erwin Data Modeler liefert die Blaupausen für vertrauenswürdige Daten. Integriert mit erwin Data Intelligence verbindet es Modelle mit verwaltetem Metadaten und Geschäftskontext - und stellt sicher, dass das, was in der Produktion geliefert wird, dem Design entspricht, sodass Datenprodukte genau, verwaltet und KI-bereit sind. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 110 #### How Do G2 Users Rate erwin Data Modeler? - **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind erwin Data Modeler? - **Verkäufer:** [Quest Software](https://www.g2.com/de/sellers/quest-software) - **Unternehmenswebsite:** www.quest.com - **Gründungsjahr:** 1987 - **Hauptsitz:** Austin, TX - **Twitter:** @Quest 17,109 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ed19918b4e18facf79def69484660a2b3831e7c0b692c78c8af06464252d5f38&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F2880%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 3,569 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Dateningenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 40% Small, 37% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About erwin Data Modeler? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** des erwin Data Modeler, der die Datenvisualisierung vereinfacht und die Zusammenarbeit verbessert. - Benutzer schätzen die **Zusammenarbeitsverbesserungen** von erwin Data Modeler, die eine klarere Kommunikation zwischen technischen und geschäftlichen Teams erleichtern. - Benutzer schätzen die **Klarheit beim Entwerfen und Visualisieren von Datenmodellen** , was die Zusammenarbeit verbessert und Designfehler reduziert. - Benutzer schätzen die **effektiven Datenverwaltungsfähigkeiten** von erwin Data Modeler, die die Zusammenarbeit und Klarheit in Teams verbessern. - Benutzer schätzen die **robusten Datenverwaltungsmöglichkeiten** des erwin Data Modeler für nahtlose Integration und Modellierung. ##### Cons - Benutzer finden die **Lizenzkosten** des erwin Data Modeler als unerschwinglich hoch, was zu einem Wechsel zu anderen Tools führt. - Benutzer finden die **Komplexität** von erwin Data Modeler herausfordernd, insbesondere für neue Benutzer oder große Modelle. - Benutzer finden die **schwierige Benutzeroberfläche** von erwin Data Modeler veraltet und herausfordernd, insbesondere für Neulinge. - Benutzer finden **begrenzte Anpassungsoptionen** im erwin Data Modeler, was ihre Fähigkeit beeinträchtigen könnte, das Tool effektiv anzupassen. - Benutzer finden die Oberfläche von erwin Data Modeler **veraltet** , was es neuen Benutzern erschwert, sich effektiv anzupassen. #### What Are Recent G2 Reviews of erwin Data Modeler? **["Leistungsstarke Reverse-Engineering für die Synchronisierung von logischen und physischen Modellen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/erwin-data-modeler-review-13149297)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Brendan M._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/erwin-data-modeler-review-13149297) **["Intuitive Datenmodellierung mit leistungsstarkem Vorwärts-/Rückwärts-Engineering"](https://www.g2.com/de/survey_responses/erwin-data-modeler-review-13077571)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Prerak S._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/erwin-data-modeler-review-13077571) #### What Are G2 Users Discussing About erwin Data Modeler? - [How much does Erwin Data Modeler cost?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-does-erwin-data-modeler-cost) - [What software is used for data Modelling?](https://www.g2.com/de/discussions/what-software-is-used-for-data-modelling) - [What does a data modeler program do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-a-data-modeler-program-do) - [What is Erwin Data Modeler used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-erwin-data-modeler-used-for) ### [Appen](https://www.g2.com/de/products/appen/reviews) Appen sammelt und kennzeichnet Bilder, Text, Sprache, Audio, Video und andere Daten, um Trainingsdaten zu erstellen, die zur Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung der innovativsten KI-Systeme der Welt verwendet werden. Wir bieten eine hochmoderne, lizenzierbare Datenannotationsplattform an, um Anwendungsfälle für Trainingsdaten in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu annotieren. Unsere Plattform verbessert die Genauigkeit und Effizienz durch unsere Smart Labeling- und Pre-Labeling-Funktionen, die maschinelles Lernen nutzen, um menschliche Annotationen zu erleichtern. Sie wählen das gewünschte Niveau an Service und Sicherheit für die Datensammlung und Annotation, von einem umfassenden Managed Service bis hin zu einem flexiblen Self-Service. Unsere Expertise umfasst eine globale Crowd von über 1 Million qualifizierten Auftragnehmern, die über 235 Sprachen und Dialekte sprechen, in über 70.000 Standorten und 170 Ländern, sowie die fortschrittlichste KI-unterstützte Datenannotationsplattform der Branche. Unsere zuverlässigen Trainingsdaten geben Führungskräften in Technologie, Automobilindustrie, Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Regierungen das Vertrauen, erstklassige KI-Produkte einzusetzen. Gegründet im Jahr 1996, hat Appen Kunden und Büros weltweit. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 33 #### How Do G2 Users Rate Appen? - **Einfache Bedienung:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Appen? - **Verkäufer:** [Appen](https://www.g2.com/de/sellers/appen) - **Gründungsjahr:** 1996 - **Hauptsitz:** Kirkland, Washington, United States - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=b0931c0a7f2c53197a2b59e80de4a7fdfa27c61180c1a3b6c615dca728909c73&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fappen&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 20,647 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® - **Eigentum:** ASX:APX - **Gesamterlös (USD Mio):** $244,900 #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 54% Small, 26% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Appen? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Flexibilität** von Appen, die es ihnen ermöglicht, sich von ihren Handys aus an vielfältigen und interessanten Projekten zu beteiligen. - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Appen, die es ermöglicht, Aufgaben mühelos über ihre Handys zu erledigen. - Benutzer schätzen die **Flexibilität** von Appen, die ansprechende und vielfältige Projekte ermöglicht, die ihre Arbeitserfahrung verbessern. ##### Cons - Benutzer erleben häufige **Arbeitsunterbrechungen** und stehen vor Herausforderungen wie inkonsistenter Verfügbarkeit und langwierigen Qualifikationsprozessen. - Benutzer erleben **niedrige Vergütung** aufgrund inkonsistenter Arbeitsverfügbarkeit und monatlicher Zahlungen, was die Einkommensstabilität beeinträchtigt. - Benutzer finden die **Navigations verwirrend** und erleben häufige Verbindungsabbrüche, was zu Frustration bei der Nutzung von Appen führt. - Benutzer haben oft **Verbindungsprobleme** , erleben Verwirrung beim Navigieren und häufige Verbindungsabbrüche von der App. - Benutzer finden die **Navigations verwirrend** , was oft zu unerwarteten Abmeldungen führt, die ihre Erfahrung mit Appen stören. #### What Are Recent G2 Reviews of Appen? **["Ideal für Freiberufler, Einfachheit mit Raum für Verbesserungen im Support"](https://www.g2.com/de/survey_responses/appen-review-12550258)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Ashish S._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/appen-review-12550258) **["Robuste Crowdsourcing-Plattform für KI- und Sprachaufgaben"](https://www.g2.com/de/survey_responses/appen-review-12769449)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Sina A._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/appen-review-12769449) ### [Collibra](https://www.g2.com/de/products/collibra/reviews) Probieren Sie Collibra kostenlos aus unter Collibra.com/tour Collibra ist für Organisationen mit komplexen Datenherausforderungen, hybriden Datenökosystemen und großen Ambitionen für Daten und KI. Wir helfen Organisationen, die versuchen, Daten- und KI-Anwendungsfälle zu beschleunigen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, aber mit fragmentierter Governance und Sichtbarkeit im gesamten hybriden Datenökosystem zu kämpfen haben. Collibra vereinheitlicht die Governance für Daten und KI über jedes System, jede Datenquelle und jeden Benutzer hinweg, um eine sichere Autonomie und eine Grundlage für die Skalierung von KI- und Datenanwendungsfällen zu schaffen. Mit Collibra können Sie alle Ihre Daten- und KI-Anwendungsfälle sicher und mit gut verstandenen Daten beschleunigen. Das ist Datenvertrauen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 99 #### How Do G2 Users Rate Collibra? - **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Collibra? - **Verkäufer:** [Collibra](https://www.g2.com/de/sellers/collibra) - **Unternehmenswebsite:** www.collibra.com - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** New York, New York - **Twitter:** @collibra 5,756 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fcd053a42a3c664461e0d84dcd30ce00a076bf85f5efcb48a6ef76db774cc0d1&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F288365%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 1,095 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Bankwesen - **Company Size:** 72% Large, 19% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Collibra? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer lieben die **einheitliche Datenintelligenzplattform** von Collibra, die die Zusammenarbeit und Sichtbarkeit für CDO-Teams verbessert. - Benutzer schätzen die **umfassenden Datenmanagement** -Fähigkeiten von Collibra, die die Einhaltung von Vorschriften verbessern und die Abstimmung zwischen Teams fördern. - Benutzer schätzen die **Zusammenarbeitsfähigkeiten** von Collibra, die die Abstimmung zwischen Business und IT über die Plattform hinweg verbessern. - Benutzer finden Collibra **intuitiv und leicht konfigurierbar** , was ihre Datenmanagement- und Governance-Erfahrung verbessert. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** mit verschiedenen Tools, die Datenökosysteme verbessern und Governance-Prozesse optimieren. ##### Cons - Benutzer stehen vor **Komplexitätsproblemen** mit Collibra, was zu Frustrationen bei der Einführung und Konfiguration sowie zu Engpässen führt. - Benutzer kämpfen mit **eingeschränkter Funktionalität** aufgrund komplexer Navigation und unintuitiver Sprache, was die effektive Nutzung von Collibra behindert. - Benutzer finden **Collibra komplex** , mit Herausforderungen bei der Einarbeitung, unklaren Rollen, übermäßigen Benachrichtigungen und technischen Problemen, die die Effizienz beeinträchtigen. - Benutzer stehen vor **Integrationsproblemen** mit Collibra, was zu Engpässen und inkonsistenten Verbindungen mit anderen Werkzeugen führt. - Benutzer kämpfen mit **Benutzeroberflächenproblemen** in Collibra, da Navigationsprobleme und unklare Sprache die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen. #### What Are Recent G2 Reviews of Collibra? **["Leistungsstarke Plattform für Datenverwaltung und -qualität"](https://www.g2.com/de/survey_responses/collibra-review-12128662)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Katerina V._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/collibra-review-12128662) **["Collibra Datenqualitätsmodul"](https://www.g2.com/de/survey_responses/collibra-review-7563210)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Frank L._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/collibra-review-7563210) #### What Are G2 Users Discussing About Collibra? - [What is Collibra data governance tool?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-collibra-data-governance-tool) - [Is Collibra a good tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-collibra-a-good-tool) - [What can Collibra do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-can-collibra-do) - [What are the features of Collibra?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-features-of-collibra) ### [Cloudera](https://www.g2.com/de/products/cloudera/reviews) Cloudera ist das einzige Unternehmen für hybride Daten- und KI-Plattformen, dem große Organisationen vertrauen, um KI zu ihren Daten zu bringen, egal wo diese sich befinden. Im Gegensatz zu anderen Anbietern bietet Cloudera ein konsistentes Cloud-Erlebnis, das öffentliche Clouds, lokale Rechenzentren und den Edge zusammenführt und dabei auf eine bewährte Open-Source-Basis setzt. Als Pionier im Bereich Big Data befähigt Cloudera Unternehmen, KI anzuwenden und die Kontrolle über 100 % ihrer Daten in allen Formen zu übernehmen, wodurch Sicherheit, Governance sowie Echtzeit- und prädiktive Einblicke verbessert werden. Die größten Marken der Welt in allen Branchen verlassen sich auf Cloudera, um Entscheidungsprozesse zu transformieren und letztendlich die Gewinnspannen zu steigern, sich gegen Bedrohungen zu schützen und Leben zu retten. Die Cloudera Daten- und KI-Plattform umfasst: Cloudera AI: Setze und skaliere jedes KI-Modell überall. Cloudera bringt Rechenleistung zu den verwalteten Daten, wo sie für Private AI überall von Grund auf konzipiert sind. Vollständige Kontrolle, Sicherheit und Governance von geschäftskritischen Daten, Modellen, Agenten und Inferenz gewährleisten schnellere souveräne KI-Bereitstellungen. Cloudera Data-in-Motion: Triff schnelle Entscheidungen aus Echtzeitdaten überall. Bewege Daten mit jeder Struktur von jeder Quelle zu jedem Ziel nahtlos über hybride Umgebungen hinweg, um geschäftskritische Entscheidungen im Moment zu ermöglichen, indem Echtzeitdaten überall verarbeitet und analysiert werden, vom Edge bis zur KI, während das Geschäft passiert. Cloudera Open Data Lakehouse: Verarbeite beliebige Daten, überall, für umsetzbare Einblicke. Triff kluge Entscheidungen mit einem offenen Data Lakehouse, das von Apache Iceberg betrieben wird und vertrauenswürdige, zuverlässige und einheitliche Daten liefert, um Agenten, KI-Anwendungen und Analysen zu unterstützen, die Zusammenarbeit zu verbessern, Silos aufzubrechen und das Teilen zu vereinfachen. Cloudera Unified Data Fabric: Vereinheitliche Sicherheit und Governance über den gesamten Datenbestand. Gehe über fragmentiertes Datenmanagement hinaus: Baue Silos ab und verbinde unterschiedliche Datenquellen intelligent und sicher, um eine einheitliche Sicht auf alle organisatorischen Daten und eine zentralisierte End-to-End-Kontrolle über komplexe hybride Datenumgebungen zu bieten. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 #### How Do G2 Users Rate Cloudera? - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Cloudera? - **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera) - **Unternehmenswebsite:** www.cloudera.com - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @cloudera 106,442 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=4b6b5c58818dc39001f93594864d8d88fc876550d3da9306b76f69639a789f14&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F229433%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 3,446 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 42% Large, 32% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Cloudera? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **brillante und benutzerfreundliche Oberfläche** von Cloudera, die ihre Datenanalyse-Erfahrung verbessert. - Benutzer schätzen die **nahtlose Skalierbarkeit** von Cloudera, die große Datenmengen mühelos bewältigt. - Benutzer schätzen die **starken Sicherheitsmerkmale** von Cloudera, die eine zuverlässige Datenverwaltung und -schutz gewährleisten. - Benutzer schätzen Cloudera für seine **umfassenden Big-Data-Management-Tools** , die ihre Datenverarbeitung und Skalierbarkeitserfahrung verbessern. - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit** von Cloudera, was das Datenmanagement und die Berichterstellung mühelos macht. ##### Cons - Benutzer bemerken, dass die Plattform von Cloudera **teuer** in der Wartung sein kann und insbesondere für Anfänger schwierig einzurichten ist. - Benutzer finden die **Komplexität** von Cloudera herausfordernd, insbesondere bei der Verwaltung von SQL-Abfragen und Anpassungen. - Benutzer finden die **Lernkurve steil** bei Cloudera, was die Einrichtung und Navigation für Anfänger herausfordernd macht. - Benutzer finden, dass Clouderas **schlechte Dokumentation** das Navigieren durch komplexe Datenkonfigurationen erschwert und die Fehlerbehebung kompliziert macht. - Benutzer stehen vor erheblichen **Zugangsproblemen** mit Cloudera, einschließlich Autorisierungsfehlern und begrenzter Dokumentationsunterstützung. #### What Are Recent G2 Reviews of Cloudera? **["Zuverlässige Plattform zur Verwaltung von groß angelegten Datenpipelines"](https://www.g2.com/de/survey_responses/cloudera-review-11455117)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Paritosh C._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/cloudera-review-11455117) **["Einfach zu bedienen, zuverlässig und großartig für die Zusammenarbeit im Team"](https://www.g2.com/de/survey_responses/cloudera-review-12695378)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Verifizierter Benutzer in Computersoftware_ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/cloudera-review-12695378) #### What Are G2 Users Discussing About Cloudera? - [Wofür wird Cloudera verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-cloudera-used-for) - 1 comment - [Wofür wird die Hortonworks Data Platform verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-hortonworks-data-platform-used-for) - [Wofür wird Cloudera Data Flow verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-cloudera-data-flow-used-for) - [Wofür wird Cloudera Navigator verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-cloudera-navigator-used-for) - [Wofür wird Cloudera Data Engineering verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-cloudera-data-engineering-used-for) ### [decube](https://www.g2.com/de/products/decube/reviews) Decube ist eine Context Layer Plattform, die speziell für das KI-Zeitalter entwickelt wurde und Organisationen die Möglichkeit bietet, ihren Daten Bedeutung, Gedächtnis und Vertrauen zu verleihen. Dieses innovative System integriert verschiedene Komponenten wie Metadatenmanagement, automatisierte Abstammungsverfolgung, Datenqualitätsicherung und Beobachtbarkeit, um eine umfassende Echtzeitkarte der Datenbewegungen zu erstellen. Durch das Verständnis, wie Daten funktionieren, fließen und wie zuverlässig sie sind, befähigt Decube Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und KI-Workloads effektiv zu verwalten. Decube richtet sich in erster Linie an Unternehmen, die stark auf datengetriebene Entscheidungsfindung angewiesen sind, und adressiert eine kritische Herausforderung, der viele Organisationen gegenüberstehen: das Fehlen eines kontextuellen Verständnisses ihrer Daten. In einem Zeitalter, in dem Daten im Überfluss vorhanden sind, liegt das eigentliche Problem in der Fähigkeit, diese Daten effektiv zu interpretieren und zu nutzen. Decube bietet ein vernetztes Verständnis des gesamten Datenökosystems, das hilft, blinde Flecken zu beseitigen und die Governance zu verbessern. Dieses kontextuelle Bewusstsein ist entscheidend für Organisationen, die KI-Technologien nutzen möchten und sicherstellen wollen, dass ihre Modelle, Dashboards und Agenten mit größerer Intelligenz und Sicherheit arbeiten. Zu den Hauptmerkmalen von Decube gehören seine robusten Metadatenmanagement-Fähigkeiten, die es den Nutzern ermöglichen, die Datenherkunft mühelos zu verfolgen und zu verwalten. Diese Funktion stellt sicher, dass Organisationen die Ursprünge und Transformationen ihrer Daten nachvollziehen können, wodurch Transparenz und Verantwortlichkeit verbessert werden. Darüber hinaus bedeutet Decubes Fokus auf Datenqualität, dass die Nutzer den Informationen, mit denen sie arbeiten, vertrauen können, was das Risiko von Fehlern in kritischen Entscheidungsprozessen verringert. Der Aspekt der Beobachtbarkeit der Plattform ermöglicht es Organisationen zudem, Datenflüsse in Echtzeit zu überwachen, sodass Probleme schnell identifiziert und behoben werden können. Die Vorteile der Nutzung von Decube gehen über das bloße Datenmanagement hinaus. Durch das Bereitstellen eines lebendigen, vernetzten Verständnisses von Daten verbessert Decube das gesamte operationelle Vertrauen von Organisationen. Diese Plattform stärkt nicht nur die Governance, sondern erleichtert auch intelligentere Entscheidungen, indem sie sicherstellt, dass alle datengetriebenen Modelle auf einer Grundlage von zuverlässigen und kontextualisierten Informationen aufgebaut sind. Da Unternehmen zunehmend auf vertrauenswürdige Daten und KI-bereite Infrastrukturen angewiesen sind, hebt sich Decube als ein wichtiges Werkzeug hervor, das sie mit dem notwendigen Kontext ausstattet, um die Komplexitäten der modernen Datenlandschaft zu navigieren. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 23 #### How Do G2 Users Rate decube? - **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind decube? - **Verkäufer:** [Decube Data](https://www.g2.com/de/sellers/decube-data) - **Unternehmenswebsite:** decube.io - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Kuala Lumpur - **Twitter:** @decube\_data 113 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=61c6c620c5b0ad99fb778aafdcb0a070031cb73ca380f3342b3b61feada3041f&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdecube-data%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 44 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 39% Medium, 35% Small #### What Do G2 Reviewers Say About decube? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** von Decube, die die Datenüberwachung vereinfacht und die Gesamteffizienz steigert. - Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von Decube bemerkenswert, dank seiner intuitiven Benutzeroberfläche und nahtlosen Datenintegrationsfunktionen. - Benutzer schätzen die **echte Sichtbarkeit in Datenpipelines** , die Decube bietet, was die frühzeitige Erkennung von Problemen und das Verständnis verbessert. - Benutzer schätzen die **Echtzeit-Transparenz und proaktive Überwachung** der von Decube angebotenen Datenqualität, die das Datenmanagement verbessert. - Benutzer lieben die **einfache Datenüberwachung und klaren Einblicke** , die durch Decubes intuitive Benutzeroberfläche und das Dashboard bereitgestellt werden. ##### Cons - Benutzer finden die **eingeschränkte Funktionalität** von Decube frustrierend, insbesondere das Fehlen von Massentests und fortgeschrittenen Datenanalysen. - Benutzer finden die **komplexe Einrichtung** von Decube herausfordernd, da sie Zeit und Mühe erfordert, um effektiv konfiguriert zu werden. - Benutzer finden **begrenzte Funktionen** in Decube, was zusätzlichen Aufwand erfordert, um tiefere Datenanalysen und Konfigurationen zu erreichen. - Benutzer finden, dass die **fehlenden Funktionen** von Decube, wie API-Überwachung und Gruppierungsoptionen, seine Effektivität einschränken. - Benutzer stehen oft vor Herausforderungen aufgrund von **schlechtem Kundensupport** , was es schwierig macht, rechtzeitig Hilfe zu erhalten, wenn sie benötigt wird. #### What Are Recent G2 Reviews of decube? **["Mühelose Datenqualität und Vertrauen mit Decube"](https://www.g2.com/de/survey_responses/decube-review-11920093)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ahsan Y._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/decube-review-11920093) **["Umfassende Datenvertrauensplattform mit leistungsstarken Funktionen, aber der Support muss verbessert werden."](https://www.g2.com/de/survey_responses/decube-review-11833181)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Sivani V._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/decube-review-11833181) ### [Select Star](https://www.g2.com/de/products/select-star/reviews) Select Star ist eine moderne Daten-Governance-Plattform, die Organisationen dabei hilft, ihre Daten in großem Maßstab zu verwalten und zu verstehen, wodurch KI, Analysen und Self-Service im gesamten Unternehmen ermöglicht werden. Sie katalogisiert automatisch Datensätze, verfolgt die End-to-End-Abstammung und erstellt ein gemeinsames Geschäftsglossar und eine semantische Schicht, sodass Teams mit vertrauenswürdigen Daten sicher arbeiten können. Mit einem benutzerfreundlichen Datenportal und integrierter Automatisierung unterstützt Select Star Anwendungsfälle wie Daten-Demokratisierung, Daten-Governance, semantische Schichten und Cloud-Datenmigrationen und dient als grundlegende Schicht für Unternehmens-KI- und Dateninitiativen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 #### How Do G2 Users Rate Select Star? - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Select Star? - **Verkäufer:** [Select Star](https://www.g2.com/de/sellers/select-star) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @selectstarhq 389 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=50f3d04e78469fdf3907cd995a11aa9452d5bf67d28b688ef6d0888bf6225b34&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fselectstarhq%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 17 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Immobilien - **Company Size:** 51% Medium, 38% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Select Star? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Select Star und finden es einfach und effizient für tägliche Datenverwaltungsaufgaben. - Benutzer schätzen das **robuste Datenherkunftsmerkmal** in Select Star, das die Datennavigation und das Verständnis vereinfacht. - Benutzer schätzen die **saubere und intuitive Benutzeroberfläche** von Select Star, die die Benutzerfreundlichkeit verbessert und komplexe Datenaufgaben vereinfacht. - Benutzer schätzen die **einfache Datenentdeckung** von Select Star, die die Navigation in komplexen Datenarchitekturen vereinfacht. - Benutzer schätzen die **einfache Auffindbarkeit von Datenfeldern** mit Select Star, was die Datenentdeckung und Zusammenarbeit verbessert. ##### Cons - Benutzer empfinden die **eingeschränkte Funktionalität** von Select Star als hinderlich für den Zugang zu Erkenntnissen und umfassenden Berichtsfunktionen. - Benutzer finden **Abstammungsbeschränkungen** in Select Star, was es schwierig macht, Abhängigkeiten effektiv zu visualisieren und zu filtern. - Benutzer finden die **komplexe Einrichtung** für ein dbt-Mesh-Ökosystem herausfordernd, da sie erheblichen Aufwand für die Projektvereinheitlichung erfordert. - Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** von Select Star, die es herausfordernd macht, schnell Nutzen aus dem Produkt zu ziehen. - Benutzer verspüren das Bedürfnis nach **klareren Anleitungen** mit Select Star, um den Wert ohne umfangreiche Fachkenntnisse zu maximieren. #### What Are Recent G2 Reviews of Select Star? **["Nahtlose Integration, solider Support"](https://www.g2.com/de/survey_responses/select-star-review-11904733)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Steve K._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/select-star-review-11904733) **["Intuitive Datenerkennung mühelos gemacht"](https://www.g2.com/de/survey_responses/select-star-review-11919348)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Clara C._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/select-star-review-11919348) ### [Secoda](https://www.g2.com/de/products/secoda/reviews) Secoda ist eine KI-gestützte Daten-Governance-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu helfen, ihre Daten effektiv zu erkunden, zu verstehen und zu nutzen. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Plattform, die sich mit über 75 Datenquellen, Pipelines, Datenlagern und Visualisierungstools verbindet, zielt Secoda darauf ab, eine einheitliche Quelle der Wahrheit für Unternehmen zu schaffen. Diese Funktionalität ist besonders wertvoll für Organisationen, die ihre Self-Service-Analysen verbessern, Abläufe optimieren und die Entscheidungsfindung verbessern möchten. Zielgruppen sind Datenteams, Geschäftsinteressenten und Organisationen jeder Größe. Secoda dient als unverzichtbares Werkzeug für diejenigen, die große Datenmengen verwalten und interpretieren müssen. Die benutzerfreundliche Oberfläche stellt sicher, dass Personen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen die Plattform nutzen können, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen wie Vanta, Cardinal Health, ID.me und Dialpad haben Secoda übernommen, um die Gesundheit ihrer Datenökosysteme zu überwachen, die Effizienz ihrer Datenteams zu steigern und die KI-Bereitschaft zu skalieren. Einer der Hauptvorteile von Secoda ist seine Fähigkeit, Datenkatalogisierung, Unternehmens-Governance und Beobachtbarkeit in einer einzigen, optimierten Plattform zu vereinen. Diese Konsolidierung reduziert nicht nur den Aufwand für die Verwaltung mehrerer Tools, sondern versorgt Secoda AI auch mit reichhaltigem, verbundenem Kontext, sodass Teams sich auf Erkenntnisse statt auf Infrastruktur konzentrieren können. Secoda automatisiert wichtige Datenmanagementaufgaben, einschließlich Dokumentation, Tagging, Erstellung von Glossarbegriffen und Richtlinienerstellung. Diese Automatisierung ermöglicht es den Nutzern, schnell relevante Daten und Erkenntnisse zu entdecken und darauf zuzugreifen, ohne umfangreiche manuelle Anstrengungen. Durch die Optimierung dieser Prozesse spart Secoda nicht nur wertvolle Zeit, sondern befähigt Teams auch, fundierte, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage aktueller, gut organisierter Informationen zu treffen, was letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen führt. Insgesamt sticht Secoda in der Datenmanagement-Landschaft hervor, indem es eine umfassende, KI-gesteuerte Lösung bietet, die sowohl den Bedürfnissen technischer als auch nicht-technischer Nutzer gerecht wird. Seine Fähigkeit, eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen, gepaart mit der Integration mehrerer Funktionen in eine Plattform, positioniert es als wertvolles Asset für Organisationen, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen möchten. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 #### How Do G2 Users Rate Secoda? - **Einfache Bedienung:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Secoda? - **Verkäufer:** [Secoda](https://www.g2.com/de/sellers/secoda) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Toronto, CA - **Twitter:** @SecodaHQ 923 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=8f1837632c4ab80c8e59891b62d653832890bc68b79a494f0d793f7a5eb73e02&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fsecodahq%2Fabout&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 19 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 65% Medium, 18% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Secoda? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen das **Datenherkunft** -Feature von Secoda zur Verbesserung der Metadatenintegration und zur einfachen Entdeckung über Teams hinweg. - Benutzer schätzen das **Selbstbedienungs-Onboarding** von Secoda, da es einfach ist, Teams mit Datenverwaltung zu befähigen. - Benutzer schätzen die **Integrationsfähigkeiten** von Secoda, die nahtlos mit Plattformen wie Looker Studio und Salesforce verbinden. - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Secoda, was es sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich macht. - Benutzer finden die **Datenverwaltungsfunktionen** in Secoda unschätzbar für den Wissensaustausch und die Vereinfachung des Datenverständnisses. ##### Cons - Benutzer finden die **Lernschwierigkeiten** mit Secodas Einstellungen und Integrationen frustrierend, insbesondere für nicht-technische Teammitglieder. - Benutzer bemerken die **Unreife des Produkts** von Secoda, wobei Bugs und fehlende Funktionen Herausforderungen für ihre Erfahrung darstellen. - Benutzer heben die Notwendigkeit einer erheblichen **Verbesserung** der Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit hervor, um echten Nutzen aus Secoda zu ziehen. - Benutzer bemerken die **eingeschränkte Funktionalität** von Secoda und geben an, dass es an wesentlichen Funktionen fehlt und mit der Benutzerfreundlichkeit zu kämpfen hat. - Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit Secoda, sie haben mit Synchronisierungsproblemen und kleineren Fehlern zu kämpfen, die die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen. #### What Are Recent G2 Reviews of Secoda? **["Echte Fortschritte mit Metadaten, Herkunft, Dokumentation und KI-Anwendungsfällen machen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/secoda-review-11392959)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen_ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/secoda-review-11392959) **["Secoda bietet eine großartige Integration mit Snowflake, dbt, Tableau für Datenkatalogisierung und KI-Unterstützung."](https://www.g2.com/de/survey_responses/secoda-review-11049626)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Surya Kant M._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/secoda-review-11049626) ### [Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)](https://www.g2.com/de/products/castor-doc/reviews) Coalesce Catalog ist ein kollaboratives, automatisiertes Datenentdeckungs- und Katalogisierungstool. Wir glauben, dass Datenexperten viel zu viel Zeit damit verbringen, ihre Daten zu finden und zu verstehen. Coalesce Catalog gestaltet die Zusammenarbeit von Datenexperten neu. Es bietet eine einzige Quelle der Wahrheit, um alle mit Daten in Ihrem Unternehmen verbundenen Kenntnisse zu referenzieren und zu dokumentieren. Wenn Sie nach einer Tabelle suchen, die mit Ihren Kunden zu tun hat, suchen Sie einfach danach, wie Sie es bei Google tun würden, und Coalesce Catalog liefert Ihnen den gesamten Kontext, den Sie für Ihre Analyse benötigen. Inspiriert von internen Tools, die von Uber, Airbnb, Lyft und Spotify entwickelt wurden, hat Coalesce Catalog eine Plug-and-Play-Lösung entwickelt, die in wenigen Minuten bereitgestellt wird, um Unternehmen jeder Größe einen Mehrwert zu bieten. Entdecken und katalogisieren Sie Ihre Daten noch heute mit Coalesce Catalog. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 63 #### How Do G2 Users Rate Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)? - **Einfache Bedienung:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 9.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 9.9/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)? - **Verkäufer:** [Coalesce](https://www.g2.com/de/sellers/coalesce) - **Unternehmenswebsite:** coalesce.io - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=8cad3d021ee68b3fe6029419b441f3415268c9bec4a8ae062757ce5b35d316cd&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fcoalesceio%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 118 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 59% Medium, 27% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** des Coalesce-Katalogs und finden ihn intuitiv und leistungsstark für die Datenverwaltung. - Benutzer schätzen die **einfache Zusammenarbeit** Funktionen des Coalesce-Katalogs, die Teamarbeit und Wissensaustausch effektiv verbessern. - Benutzer schätzen die **nahtlose Konnektivität** des Coalesce-Katalogs, die den Datenzugriff und die Integration über mehrere Quellen hinweg vereinfacht. - Benutzer schätzen die **Datenherkunftsfunktion** , da sie die Datenentdeckung vereinfacht und die Konnektivität zwischen Quellen verbessert. - Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** des Coalesce-Katalogs, die die Datenverwaltung verbessert und die Datenentdeckung vereinfacht. ##### Cons - Benutzer finden die **Verbindungsprobleme** einschränkend, da eine direkte Integration von KI-Agenten mit dem Katalogwissen nicht verfügbar ist. - Benutzer stehen vor **Integrationsproblemen** , die die Verbindung anderer KI-Agenten mit dem Coalesce-Katalog verhindern und die Funktionalität und Flexibilität einschränken. - Benutzer stehen vor einer **Einschränkung in der KI-Konnektivität** , da die Integration anderer KI-Agenten mit dem Katalogwissen weiterhin nicht verfügbar ist. #### What Are Recent G2 Reviews of Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)? **["Benutzerfreundlich und einfache Einführung für alle unsere Datennutzer"](https://www.g2.com/de/survey_responses/coalesce-catalog-formerly-castordoc-review-11753164)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Théo C._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coalesce-catalog-formerly-castordoc-review-11753164) **["Ein großartiges Werkzeug, um Ihren Daten-Hub zu organisieren und zu erklären."](https://www.g2.com/de/survey_responses/coalesce-catalog-formerly-castordoc-review-10622007)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Verifizierter Benutzer in Computersoftware_ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coalesce-catalog-formerly-castordoc-review-10622007) ### [IBM InfoSphere Information Governance Catalog](https://www.g2.com/de/products/ibm-infosphere-information-governance-catalog/reviews) IBM® Information Governance Catalog ist ein interaktives, webbasiertes Tool, das es Benutzern ermöglicht, Informationen zu erkunden, zu verstehen und zu analysieren. Benutzer können eine gemeinsame Geschäftssprache erstellen, verwalten und teilen, Richtlinien und Regeln dokumentieren und umsetzen sowie die Nutzung und den Verbrauch von Daten innerhalb eines Abstammungsberichts verfolgen, um vertrauenswürdige Informationen für Compliance und Einblicke bereitzustellen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 16 #### How Do G2 Users Rate IBM InfoSphere Information Governance Catalog? - **Einfache Bedienung:** 7.6/10 (Category avg: 8.6/10) #### Who Is the Company Behind IBM InfoSphere Information Governance Catalog? - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 328,202 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® - **Eigentum:** SWX:IBM #### Who Uses This Product? - **Company Size:** 53% Large, 26% Medium #### What Are Recent G2 Reviews of IBM InfoSphere Information Governance Catalog? **["Das Suchen nach Assets im Information Governance Catalog ist einfach."](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-infosphere-information-governance-catalog-review-4368588)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Gyuzel Z._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-infosphere-information-governance-catalog-review-4368588) **["Verwendung von IGC zum Aufbau unseres Business-Metadaten-Glossars"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-infosphere-information-governance-catalog-review-1744120)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Verifizierter Benutzer in Bankwesen_ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-infosphere-information-governance-catalog-review-1744120) ### [data.world](https://www.g2.com/de/products/data-world/reviews) data.world ist der am häufigsten angenommene Datenkatalog und Governance-Plattform auf dem Markt. Auf einer einzigartigen Wissensgraph-Basis aufgebaut, integriert sich data.world nahtlos in Ihre bestehenden Systeme. Wir setzen den Standard für schnelle, menschenzentrierte Governance. Wir verwalten nicht nur Daten; wir erschließen ihr Potenzial und ebnen den Weg für verantwortungsvolle KI-Einführung und datengetriebene Entscheidungsfindung im großen Maßstab. data.world ist eine zertifizierte B Corporation und ein Unternehmen mit öffentlichem Nutzen und beherbergt die weltweit größte kollaborative Open-Data-Community mit mehr als zwei Millionen Mitgliedern, darunter neunzig Prozent der Fortune 500. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 #### How Do G2 Users Rate data.world? - **Einfache Bedienung:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind data.world? - **Verkäufer:** [data.world](https://www.g2.com/de/sellers/data-world) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld 5,498 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=d19982232df68ef1af170e44e37c5437a701e25d9bb373912f55a29c911c86f7&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdata.world%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 100 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Company Size:** 67% Small, 25% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About data.world? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit in der Datenanalyse** , was die Datenentdeckung angenehm und zugänglich macht. - Benutzer finden die **Datenentdeckungs- und Analysefunktionen** von data.world benutzerfreundlich und effektiv. - Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** bei der Entdeckung von Daten und der Durchführung von Analysen mit data.world. - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit in der Datenanalyse** , was ihre Fähigkeit verbessert, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. - Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von data.world verbessert ihre Erfahrung beim effektiven Entdecken und Analysieren von Daten. ##### Cons - Benutzer berichten von **schlechtem Kundensupport** , was es schwierig macht, Probleme zu lösen, wenn sie auftreten. - Benutzer erleben **schlechte Supportdienste** bei data.world, was zu Schwierigkeiten bei der Lösung von Problemen und Anfragen führt. #### What Are Recent G2 Reviews of data.world? **["Einer der erstaunlichsten Venture-Informationsindizes"](https://www.g2.com/de/survey_responses/data-world-review-8236137)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Rahul V._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/data-world-review-8236137) **["Sehr attraktiv und informativ"](https://www.g2.com/de/survey_responses/data-world-review-9974366)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— AASIM I._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/data-world-review-9974366) #### What Are G2 Users Discussing About data.world? - [Wofür wird data.world verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-data-world-used-for) - 1 comment ### [IBM watsonx.data intelligence](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-data-intelligence/reviews) IBM watsonx.data intelligence revolutioniert die Art und Weise, wie Organisationen Daten kuratieren, verwalten und nutzen, indem es die Kraft der KI nutzt, um die Datenbereitstellung über hybride Ökosysteme hinweg zu vereinfachen. IBM watsonx.data intelligence ist eine umfassende Lösung, die Funktionen wie Datenverwaltung (ehemals IBM Knowledge Catalog), Datenherkunft (ehemals IBM Manta Data Lineage), Datenaustausch und Datenqualitätsmanagement integriert. Es befähigt Organisationen, bedeutende Daten zu entdecken, ihnen zu vertrauen und darauf zuzugreifen, und bietet Verbrauchern zuverlässige Datenprodukte. Erkunden Sie die Demo-Bibliothek - https://www.ibm.com/products/watsonx-data-intelligence/demo-library Starten Sie Ihre kostenlose Testversion - https://dataplatform.cloud.ibm.com/registration/stepone?context=df&apps=all&uucid=1227cc9e37cb9292&preselect\_region=true **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 24 #### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data intelligence? - **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Business- und Daten-Glossar:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Metadaten-Management:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Datenherkunft:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) #### Who Is the Company Behind IBM watsonx.data intelligence? - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 Twitter-Follower - **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 328,202 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn® - **Eigentum:** SWX:IBM #### Who Uses This Product? - **Company Size:** 38% Small, 34% Large #### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data intelligence? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Benutzer schätzen die **Automatisierungsfunktionen** von IBM watsonx.data intelligence, die das Verständnis des Datenflusses vereinfachen und manuelle Anstrengungen reduzieren. - Benutzer schätzen die **automatisierte Datenherkunftsvisualisierung** von IBM watsonx.data intelligence für ein besseres Verständnis und die Governance von Datenflüssen. - Benutzer schätzen die **Fähigkeiten zur Datenherkunft** von IBM Watsonx.data Intelligence, die die Datenverwaltung und Visualisierung über Systeme hinweg verbessern. - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von IBM Manta Data Lineage, was das Verständnis und die Governance von Datenflüssen verbessert. - Benutzer schätzen die **Effizienz** der IBM watsonx.data-Intelligenz, die das Datenmanagement rationalisiert und die Governance-Prozesse erheblich verbessert. ##### Cons - Benutzer stehen vor **komplexen Implementierungs** herausforderungen aufgrund komplizierter Setups und Integrationsprobleme, die spezielles Fachwissen erfordern. - Benutzer erleben **Einrichtungs-Komplexität** mit IBM watsonx.data intelligence, was spezielles Fachwissen erfordert und potenziell hohe Implementierungskosten mit sich bringen kann. - Benutzer finden die **Implementierungskosten hoch** , was sie für viele Organisationen möglicherweise unerschwinglich macht. - Benutzer finden, dass **spezialisiertes Fachwissen erforderlich ist** für die ordnungsgemäße Implementierung von IBM watsonx.data intelligence, was den Einrichtungsprozess kompliziert macht. - Benutzer finden die mit IBM watsonx.data intelligence verbundenen **zusätzlichen Kosten** als eine bedeutende Zugangshürde. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data intelligence? **["Intuitive Datenherkunftslösung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-intelligence-review-10653356)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— srikanth c._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-intelligence-review-10653356) **["Gutes Datenverwaltungstool!"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-intelligence-review-10711565)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Rahul C._ [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-intelligence-review-10711565) - ‹ Prev‹ Prev - 1 - [2](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=2#product-list) - [3](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=3#product-list) - [4](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=4#product-list) - [5](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=5#product-list) - [6](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=6#product-list) - [Next ›Next ›](/categories/machine-learning-data-catalog?order=g2_score&page=2#product-list) Spotlight Categories [Chatbots Software](https://www.g2.com/categories/chatbots) [Identity and Access Management (IAM) Software](https://www.g2.com/categories/identity-and-access-management-iam) [Relational Databases](https://www.g2.com/categories/relational-databases) [Cloud Infrastructure Monitoring Tools and Software](https://www.g2.com/categories/cloud-infrastructure-monitoring) [Fleet Management Software](https://www.g2.com/categories/fleet-management) Similar Categories - [Infrastructure as a Service (IaaS)](/categories/infrastructure-as-a-service-iaas) - [Active Metadata Management](/categories/active-metadata-management) - [Address Verification](/categories/address-verification) - [AIOps Platforms](/categories/aiops-platforms) - [Application Server](/categories/application-server) - [Blockchain](/categories/blockchain) - [Cloud File Storage](/categories/cloud-file-storage) - [Database Software](/categories/database-software) - [Data Center Infrastructure Management (DCIM)](/categories/data-center-infrastructure-management-dcim) - [Data Center Networking](/categories/data-center-networking) - [Data Exchange Platforms](/categories/data-exchange-platforms) - [Data Fabric](/categories/data-fabric) - [Data Integration Tools](/categories/data-integration-tools) - [Data Management Software](/categories/data-management-software) - [Data Mapping](/categories/data-mapping) [Browse Machine Learning Data Catalog Themes](/categories/machine-learning-data-catalog/themes) ![Shalaka Joshi](/assets/transparent-ad5be28fbcd25b7b08d2cebe1d957125437fb5407d75ee717965ad22c8808791.gif "Shalaka Joshi") SJ Researched and written by [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi) Updated October 3, 2024 Machine learning data catalogs allow companies to categorize, access, interpret, and collaborate around company data across multiple data sources, while maintaining a high level of governance and access management. Artificial intelligence is key to many features of machine learning data catalogs, enabling functionality such as machine learning recommendations, natural language querying, and dynamic data masking for enhanced security purposes. Companies can utilize machine learning data catalogs to maintain data sets in a single location so that searching for and discovering data is simple for everyday business users and analysts alike. Users have the ability to comment on, share, and recommend data sets so colleagues can have an immediate understanding of what they are querying. Additionally, IT administrators can put into place user provisioning to ensure unauthorized employees are not accessing sensitive data. Machine learning data catalogs are most frequently implemented by companies that have multiple data sources, are searching for one source of truth, and are attempting to scale data usage company-wide. These products are generally administered by IT departments, who can maintain organization and security, but data can be accessed by data scientists or analysts and the average business user. The data can then be transformed, modeled, and visualized either directly in the machine learning data catalog or through an integration with [business intelligence software](https://www.g2.com/categories/business-intelligence). It should be noted that not all machine learning data catalogs provide data preparation capabilities and may require an integration with a [business intelligence platform](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). Additionally, these tools differ from [master data management software](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm) due to their enhanced governance, collaboration, and machine learning functionality. To qualify for inclusion in the Machine Learning Data Catalog category, a product must: - Organize and consolidate data from all company sources in a single repository - Provide user access management for security and data governance purposes - Allow business users to search and access the data from within the catalog - Offer collaboration features around data sets, including categorizing, commenting, and sharing - Give intelligent recommendations based on machine learning for quicker access to relevant data Show More * * * ## How Do You Choose the Right Machine Learning Data Catalog Software? ### What You Should Know About Healthcare Claims Management Software ### What is a Machine Learning Data Catalog? Machine learning data catalog (MLDC) is an automated data catalog that carries out tasks like crawling metadata, cataloging, and classifying personally identifiable information (PII) data. Machine learning data catalogs organize the dataset inventory using metadata. Data catalogs help companies know where the data is stored, thus reducing the time taken to identify data and making it easily accessible for analytics. They are inventories of assets like tables, schema, files, and charts in organizations, aiding in solving a company's data discovery, quality, and governance challenges. ### What does MLDC Stand For? MLDC is an acronym for Machine Learning Data Catalog.  ### What are the Common Features of Machine Learning Data Catalogs? Machine learning data catalogs simplify the manual functions of a data catalog. A data catalog is an essential part of the data management strategy of any organization. Some of the features of machine learning data catalogs are: **Data ingestion and discovery:** Machine learning data catalogs must have prebuilt adapters to connect to different company systems like applications, databases, files, and external APIs. These adapters help in discovering metadata from systems. Metadata can be table names, attribute names, and constraints. The feature helps build native connectivity like integrations for data sources, business intelligence (BI) solutions, and data science tools. **Business glossary:** Although a good amount of data is stored in the repository, it is also essential for the users to understand what the stored data means. The glossary feature links this data to business terms giving it more meaning.  **Automated data labeling:** Data labeling is a prerequisite for machine learning algorithms. Automated data labeling is more accurate than manual since it eliminates human errors. Data labeling usually involves annotators identifying objects in images to build quality artificial intelligence (AI) training data. Automated labeling eliminates the challenges posed by the tedious annotation cycles. **Data lineage:** Data lineage is the process that helps the users know who, why, when, and where changes are made to the data. It is a part of metadata management. MLDCs automate the data lineage process. Data lineage helps determine when new or changed data require retraining machine learning models. MLDCs usually parse through query logs into data lakes and other data sources automatically to create a data lineage map. **Data quality monitoring and anomaly detection:** Data quality monitoring helps users understand if the data came from a trusted source. The machine learning data catalog also has a feature to identify sudden changes in data using machine learning algorithms. The users are immediately alerted to any changes or anomalies that are detected.  **Semantic search for data sets:** Machine learning data catalogs provide users with visual and intuitive searches like search engines. Almost every user in any organization is a data user, but not everyone can use SQL queries to use data. The semantic search feature makes it easier for all users to discover data sets. **Compliance capabilities:** This feature ensures that sensitive data is not exposed and that the user can trust the data. It further helps keep data governance policies in place and strengthen data management in the organization. Data stewards can identify low-quality data and restrict access to sensitive data, thus helping comply with regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR). **Data profiling:** Data profiling helps check the data from the data source and collects information about it. This process helps in knowing data quality issues much better, thus making the data management process more efficient. ### What are the Benefits of Machine Learning Data Catalogs? A machine learning data catalog provides several benefits to different types of users in the organization. These include: **Ease in data curation:** Data curation is a process of collecting, organizing, labeling, and cleaning data. Machine learning data catalogs validate metadata and organize insights into correct repositories using machine learning algorithms. **Ease of search:** Because of semantic search, it becomes easier for non-technical users to search and discover data for use since they do not have to use SQL queries every time to access data. **Ease in data collaboration:** Machine learning data catalogs help the users collaborate, use, and share data sets because machine learning data catalogs ease finding and storing siloed data. ### Who Uses Machine Learning Data Catalogs? Machine learning data catalogs centralize metadata for various data assets. By organizing the metadata, MLDCs help organizations to govern data access. **Data analysts:** Data analysts use MLDC to discover, classify, and manipulate data for their analytics processes. They can also discover AI or machine learning models, understand how they work, and import them into their BI tools. Data catalogs help data analysts make companies into self-service organizations. Self-service analytics is important for any organization that wants to be driven by insights. Machine learning data catalogs help the users know the means to find, understand, and trust data. **Marketers:** Marketing teams use the machine learning data catalog more commercially. They obtain insights for making better decisions using data catalogs. **Data scientists:** Data scientists usually publish their models for reuse. Data scientists always look for one platform that centralizes data for different projects.  ### Challenges with Machine Learning Data Catalogs Although machine learning data catalogs help solve major challenges in traditional data catalogs like data discovery and data lineage, MLDCs also come with challenges.   **Scalability:** It is tricky for all MLDCs to support a huge metadata volume. Sometimes, the data catalogs break down due to performance issues when overloaded with enormous amounts of metadata. Initially, data used to be stored in the company's mainframe data center. However, due to today's big data, machine learning data catalogs must keep track of data in both cloud and data lakes. **Fragmentation in evaluating a product:** If a data catalog is too bulky, it causes fragmentation in the user's journey of evaluating a product. Too much data makes users use too many tools, thus breaking a seamless experience into fragments. ### How to Buy Machine Learning Data Catalogs #### Requirements Gathering (RFI/RFP) for Machine Learning Data Catalogs The machine learning data catalog offers many features to help users identify usable data. A buyer can choose the right MLDC software depending on the organization's needs. RFP/RFIs help the organization look for pricing, product features, and guidelines. #### Compare Machine Learning Data Catalog Products **Create a long list** The first step is to look for all the possible players in the space. This gives an advantage of evaluating the vendors for the price, product features, and customer service.  **Create a short list** After evaluating the potential vendors, the company can narrow the list to those who check all their boxes. **Conduct demos** Demos help in understanding the product as a whole. A team of IT professionals and data scientists should join these demos to understand the product's functionality, whereas the marketing team can join in to analyze the business use of the software in the projects. #### Selection of Machine Learning Data Catalogs **Choose a selection team** A team of marketing professionals with data scientists and IT professionals can communicate any queries related to the MLDC product with the vendors. A data scientist would be more interested in knowing the technical features of the software. A marketing manager would be curious to know how the marketing team could use MLDC for any project. An IT professional would want to understand the software installation procedure. **Negotiation** Once the vendor quotes the price, the negotiations begin. The price is fixed based on the cost of other similar products available in the market and the extent to which the product can solve the challenges. **Final decision** The final decision is based on agreements between the vendor and the buyer.