# Melhor Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina - Página 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Os catálogos de dados de aprendizado de máquina permitem que as empresas categorizem, acessem, interpretem e colaborem em torno dos dados da empresa a partir de várias fontes de dados, mantendo um alto nível de governança e gerenciamento de acesso. A inteligência artificial é fundamental para muitos recursos dos catálogos de dados de aprendizado de máquina, possibilitando funcionalidades como recomendações de aprendizado de máquina, consultas em linguagem natural e mascaramento dinâmico de dados para fins de segurança aprimorada. As empresas podem utilizar catálogos de dados de aprendizado de máquina para manter conjuntos de dados em um único local, de modo que a busca e descoberta de dados seja simples tanto para usuários de negócios do dia a dia quanto para analistas. Os usuários têm a capacidade de comentar, compartilhar e recomendar conjuntos de dados para que os colegas possam ter uma compreensão imediata do que estão consultando. Além disso, os administradores de TI podem implementar o provisionamento de usuários para garantir que funcionários não autorizados não acessem dados sensíveis. Os catálogos de dados de aprendizado de máquina são mais frequentemente implementados por empresas que possuem múltiplas fontes de dados, estão em busca de uma única fonte de verdade e estão tentando escalar o uso de dados em toda a empresa. Esses produtos são geralmente administrados por departamentos de TI, que podem manter a organização e a segurança, mas os dados podem ser acessados por cientistas de dados ou analistas e pelo usuário médio de negócios. Os dados podem então ser transformados, modelados e visualizados diretamente no catálogo de dados de aprendizado de máquina ou por meio de uma integração com [software de inteligência de negócios](https://www.g2.com/categories/business-intelligence). Deve-se notar que nem todos os catálogos de dados de aprendizado de máquina fornecem capacidades de preparação de dados e podem exigir uma integração com uma [plataforma de inteligência de negócios](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms). Além disso, essas ferramentas diferem do [software de gerenciamento de dados mestres](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm) devido à sua governança aprimorada, colaboração e funcionalidade de aprendizado de máquina. Para se qualificar para inclusão na categoria de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina, um produto deve: - Organizar e consolidar dados de todas as fontes da empresa em um único repositório - Fornecer gerenciamento de acesso de usuários para fins de segurança e governança de dados - Permitir que usuários de negócios busquem e acessem os dados de dentro do catálogo - Oferecer recursos de colaboração em torno de conjuntos de dados, incluindo categorização, comentários e compartilhamento - Dar recomendações inteligentes baseadas em aprendizado de máquina para acesso mais rápido a dados relevantes ## Category Overview **Total Products under this Category:** 89 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 1,700+ Avaliações Autênticas - 89+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Best Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina At A Glance - **Líder:** [Alation](https://www.g2.com/pt/products/alation/reviews) - **Melhor Desempenho:** [Collibra](https://www.g2.com/pt/products/collibra/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [AWS Glue](https://www.g2.com/pt/products/aws-glue/reviews) - **Mais Tendência:** [Atlan](https://www.g2.com/pt/products/atlan/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Alation](https://www.g2.com/pt/products/alation/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Informatica Cloud Data Governance and Catalog](https://www.g2.com/pt/products/informatica-cloud-data-governance-and-catalog/reviews) Informatica Cloud Data Governance and Catalog é uma solução abrangente e nativa da nuvem, projetada para capacitar organizações com inteligência de dados preditiva. Ao integrar capacidades de descoberta de dados, catalogação, governança e linhagem, permite que as empresas encontrem, compreendam, confiem e acessem seus ativos de dados de forma eficiente. Esta abordagem unificada simplifica a colaboração entre equipes técnicas e de negócios, garantindo que as decisões baseadas em dados sejam fundamentadas em informações precisas e confiáveis. Com automação impulsionada por IA, a plataforma aprimora a classificação, curadoria e gestão de qualidade de dados, facilitando insights analíticos mais rápidos e confiáveis. Ao fornecer uma visão holística das relações e linhagens de dados, o Informatica Cloud Data Governance and Catalog ajuda as organizações a transformar seus dados em uma vantagem competitiva. Principais Funcionalidades e Recursos: - Descoberta e Classificação de Dados Automatizada: Utiliza IA para encontrar, classificar e inventariar automaticamente dados críticos em ambientes de nuvem e locais. - Catalogação de Dados Abrangente: Cria um repositório centralizado de ativos de dados, vinculando metadados técnicos com contexto de negócios para um entendimento aprimorado. - Linhagem de Dados de Ponta a Ponta: Fornece representações visuais do fluxo e transformações de dados, permitindo que os usuários rastreiem origens de dados e avaliem impactos. - Gestão Integrada de Qualidade de Dados: Monitora e assegura a qualidade dos dados através de processos de perfilagem, validação e limpeza. - Colaboração e Curadoria Social: Facilita o trabalho em equipe permitindo que os usuários compartilhem insights, certifiquem ativos de dados e participem de discussões através de comentários e avaliações. - Governança de Modelos de IA: Gerencia e governa modelos de IA juntamente com dados, garantindo conformidade e confiança em decisões impulsionadas por IA. Valor Principal e Problema Resolvido: O Informatica Cloud Data Governance and Catalog aborda a necessidade crítica das organizações de gerenciar e governar seus ativos de dados de forma eficaz em um cenário de dados cada vez mais complexo. Ao fornecer uma plataforma unificada que automatiza a descoberta, classificação e gestão de qualidade de dados, garante que as empresas possam confiar em seus dados para a tomada de decisões. A solução aprimora a colaboração entre usuários técnicos e de negócios, vinculando metadados técnicos com contexto de negócios para fornecer uma visão holística dos ativos de dados. Esta abordagem abrangente não só acelera a entrega de insights analíticos confiáveis, mas também garante conformidade com políticas de governança de dados, transformando, em última análise, os dados em um ativo estratégico que impulsiona a inovação e a vantagem competitiva. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossário de Negócios e Dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gerenciamento de metadados:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 43% Pequena Empresa ### 2. [Informatica Enterprise Data Preparation](https://www.g2.com/pt/products/informatica-enterprise-data-preparation/reviews) Informatica Enterprise Data Preparation capacita cientistas de dados e analistas de dados a descobrir, enriquecer, limpar e governar rapidamente pipelines de dados para obter insights mais rápidos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Glossário de Negócios e Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Gerenciamento de metadados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 30% Pequena Empresa ### 3. [LayerNext](https://www.g2.com/pt/products/layernext/reviews) LayerNext é uma plataforma de CFO com IA que mantém suas finanças precisas, atualizadas e prontas para decisões em tempo real. Nós categorizamos automaticamente as transações, reconciliamos contas e mantemos livros contábeis limpos integrando diretamente com o QuickBooks. Além de dados financeiros precisos, o LayerNext oferece insights de nível CFO, incluindo taxa de queima, pista, tendências de fluxo de caixa, análise de margem e sinais financeiros prospectivos. Sem planilhas. Sem trabalho manual. Sem atrasos. Nossa plataforma combina IA avançada com precisão em nível humano, oferecendo a fundadores e pequenas empresas uma maneira confiável de entender sua saúde financeira sem contratar ou gerenciar equipe de contabilidade. O que o LayerNext faz: - Contabilidade automatizada - Reconciliação em tempo real - Insights de fluxo de caixa e pista - Análise de queima e gastos - Relatórios financeiros instantâneos O LayerNext dá aos proprietários de negócios clareza, controle e confiança, para que possam se concentrar em administrar o negócio, não em manter os livros contábeis. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [LayerNext AI](https://www.g2.com/pt/sellers/layernext-ai) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/layernext/ (7 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 4. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/pt/products/phemi-health-datalab/reviews) O PHEMI Trustworthy Health DataLab é um sistema único de gerenciamento de big data baseado em nuvem e integrado, que permite que organizações de saúde aprimorem a inovação e gerem valor a partir de dados de saúde, simplificando a ingestão e a desidentificação de dados com governança, privacidade e segurança de nível NSA/militar embutidos. Produtos convencionais simplesmente bloqueiam dados, o PHEMI vai além, resolvendo desafios de privacidade e segurança e abordando a necessidade urgente de proteger, governar, curar e controlar o acesso a informações pessoais de saúde sensíveis à privacidade (PHI). Isso melhora o compartilhamento de dados e a colaboração dentro e fora de uma empresa—sem comprometer a privacidade de informações sensíveis ou aumentar a carga administrativa. Construído com base em princípios de privacidade por design, o software oferece a pesquisadores, cientistas e clínicos acesso mais rápido a mais informações, garantindo que eles vejam apenas os dados que precisam saber. O compartilhamento responsável de dados e uma estrutura de governança facilitam a conformidade com as regulamentações de privacidade. O PHEMI Trustworthy Health DataLab pode se adaptar a qualquer tamanho de organização, é fácil de implantar e gerenciar, conecta-se a centenas de fontes de dados e integra-se com ferramentas populares de ciência de dados e análise de negócios. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/pt/sellers/phemi-systems) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Vancouver, CA - **Twitter:** @PHEMIsystems (749 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa ### 5. [Precisely Data 360 Govern](https://www.g2.com/pt/products/precisely-data-360-govern/reviews) Agora parte do Precisely's Data Integrity Suite, o Data360 Govern é uma solução de governança de dados empresarial, catálogo e gerenciamento de metadados que lhe dá confiança na qualidade, valor e confiabilidade dos seus dados. Ele automatiza tarefas de governança e administração para ajudá-lo a responder perguntas essenciais sobre a origem, uso, significado, propriedade e qualidade dos seus dados. Com o Data360 Govern, você pode tomar decisões mais rápidas sobre o uso e gerenciamento de dados, construir colaboração em toda a sua organização e permitir que os usuários obtenham as respostas de que precisam – quando precisarem delas. **Average Rating:** 3.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/pt/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Localização da Sede:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,970 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Médio Porte ### 6. [Rudol](https://www.g2.com/pt/products/rudol-rudol/reviews) No cenário atual orientado por dados, a qualidade dos seus dados é primordial. A má qualidade dos dados pode levar a decisões de negócios erradas, software de baixa qualidade ou treinamentos de IA tendenciosos, devido a informações imprecisas, incompletas ou não confiáveis. Apresentamos Rudol, seu parceiro de qualidade de dados, projetado para elevar o nível da qualidade dos seus dados a novos patamares. Rudol é uma plataforma abrangente de qualidade de dados que capacita as organizações a maximizar o valor de seus dados. É feita sob medida para empresas que reconhecem a importância da qualidade dos dados, desde a melhoria na tomada de decisões até a conformidade regulatória, treinamento de aprendizado de máquina ou simplesmente a redução de problemas em software publicado. E faz isso para toda a sua organização, pois não requer nenhum conhecimento técnico ou habilidades de codificação, é completamente autoatendimento com suporte 24/7, e todas as contas de usuário são gratuitas, porque o custo da assinatura é determinado pelo volume dos seus dados, permitindo que toda a sua estrutura faça parte do processo. A base da qualidade dos dados é entender o cenário dos seus ativos. O Catálogo de Dados da Rudol permite que as organizações organizem sua pilha, adicionando fontes de dados das tecnologias mais populares, sejam bancos de dados SQL estruturados, planilhas, painéis ou até mesmo fontes de streaming. Em seguida, as equipes podem realizar processos de Governança e definir Proprietários, classificar sob Domínios ou Tags, colocar rótulos sensíveis e ajudar as equipes a descobrir fontes desconhecidas para seus projetos. Para aqueles que não querem ter outra aba do navegador aberta, a Rudol fornece plugins para Slack, Microsoft Teams e Google Chrome com vastas funcionalidades, para que você possa encontrar e compartilhar recursos enquanto conversa com outro membro da equipe, ou no seu navegador como uma barra lateral, enquanto usa sua plataforma de análise favorita. Habilitar a Qualidade de Dados é um processo tedioso, os Stakeholders de Negócios têm que intervir tentando traduzir sua visão em requisitos técnicos, e os Engenheiros de Software têm que interpretar esses requisitos, para codificar scripts chatos, repetitivos e demorados. Este processo é feito com atrito, e é muito difícil de manter ao longo do tempo, então a Rudol contorna esse processo dando aos Stakeholders de Negócios Validações fáceis de construir que não requerem conhecimento de codificação e são extremamente fáceis de configurar. Escolha entre mais de 15 Validações de Regras de Negócio ou deixe a Rudol analisar seus Dados para pré-configurar algumas delas, o processo leva menos de 3 minutos e você pode configurar massivamente Validações para todos os seus Ativos em um instante. Liberar sua Equipe de Dados dessas tarefas repetitivas é crucial para otimizar seu trabalho e obter mais valor da prática, por isso a Rudol também oferece Validações de IA para detectar Anomalias onde nenhuma regra de negócio está definida. Use um dos nossos 3 modelos para detectar inconsistências onde nem mesmo os Stakeholders de Negócios podem notar, e notifique proativamente seus papéis interessados para identificar problemas ocultos ou falsos positivos, pois os modelos aprendem e melhoram com seu feedback. A Rudol também oferece rastreabilidade em nível de Linhagem para Análise de Causa Raiz e Impacto, permitindo que você rastreie dados da fonte ao destino através de pipelines de dados. Entenda as implicações a montante e a jusante de qualquer problema de dados, promovendo responsabilidade e transparência, ou copie Validações ao longo do fluxo do seu pipeline para uma cobertura de qualidade superior. Com a Rudol, a Qualidade de Dados se torna acessível e fácil de executar. É projetada para todos os níveis de expertise técnica, permitindo que todos em sua organização participem da manutenção da qualidade dos dados. A Rudol melhora a tomada de decisões, reduz os custos de infraestrutura e capacita as organizações a tirar o máximo proveito de seus dados. Não deixe que a má qualidade dos dados impeça seu sucesso. Escolha a Rudol e habilite o verdadeiro poder dos seus Dados. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rudol](https://www.g2.com/pt/sellers/rudol) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 7. [Waterline Data Catalog](https://www.g2.com/pt/products/waterline-data-catalog/reviews) Waterline Data Fingerprinting funciona analisando os valores de dados em cada conjunto de dados e perfilando os dados. Waterline Data então usa essa informação para criar uma impressão digital para cada coluna de dados—usando aprendizado de máquina para marcar e combinar de forma inteligente e automática as impressões digitais de dados com termos do glossário e preencher o catálogo de dados. Os usuários podem então refinar os termos correspondentes, e os termos restantes não correspondentes, através de crowdsourcing. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Waterline Data](https://www.g2.com/pt/sellers/waterline-data) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Mountain View, US - **Twitter:** @waterlinedata (1,702 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3752606 (5 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 8. [Zaloni Data Governance](https://www.g2.com/pt/products/zaloni-data-governance/reviews) Na Zaloni, acreditamos no poder não realizado dos dados. Nosso software de gerenciamento de dados, Arena, fornece um catálogo aumentado que permite o enriquecimento e consumo de dados de autoatendimento. Trabalhamos com as principais empresas do mundo, oferecendo uma governança de dados excepcional construída em uma plataforma extensível de aprendizado de máquina que tanto melhora quanto protege os ativos de dados das empresas. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zaloni](https://www.g2.com/pt/sellers/zaloni) - **Ano de Fundação:** 2007 - **Localização da Sede:** Research Triangle Park, US - **Twitter:** @zaloni (1,292 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/859448 (62 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 9. [Accurity Software Suite](https://www.g2.com/pt/products/accurity-software-suite/reviews) Com a Accurity, a plataforma de inteligência de dados tudo-em-um, você obtém compreensão em toda a empresa e total confiança em seus dados - acelere a tomada de decisões críticas para os negócios, aumente sua receita, reduza seus custos e garanta a conformidade dos dados da sua empresa. A Accurity suporta múltiplas soluções ao longo de todo o ciclo de vida do projeto, desde a definição de requisitos de dados até verificações de qualidade de dados por administradores de dados. A Accurity oferece soluções abrangentes que cobrem harmonização, qualidade e linhagem de dados, incluindo glossário de negócios, catálogo de dados e gestão de dados de referência. Você pode descrever e fornecer uma linguagem comum de termos de negócios em toda a empresa e específica da empresa e obter uma visão completa de todos os metadados técnicos relacionados aos seus "projetos" de negócios que cobrem todas as camadas da sua arquitetura de dados. E desmembrar seus termos de negócios em um modelo estruturado, consistente e mais detalhado que permite alcançar a linhagem de dados. A plataforma Accurity está disponível no local ou como SaaS. É construída de forma a ajudar iniciantes a começar facilmente a gerenciar seus dados com a capacidade de expandir a gama de serviços de acordo com suas necessidades, até ambientes empresariais de grande escala com requisitos especializados. Qualquer pessoa pode começar a usar o Catálogo de Dados e o Glossário de Negócios SaaS agora mesmo, absolutamente grátis. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Simplity](https://www.g2.com/pt/sellers/simplity) - **Ano de Fundação:** 2010 - **Localização da Sede:** Prague, CZ - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/simplity/ (25 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Acessibilidade (1 reviews) - Automação (1 reviews) - Colaboração (1 reviews) - Gestão de Conformidade (1 reviews) - Precisão dos Dados (1 reviews) **Cons:** - Configuração Difícil (1 reviews) - Dificuldade de Adoção pelo Usuário (1 reviews) ### 10. [Ataccama One](https://www.g2.com/pt/products/ataccama-one/reviews) A Ataccama permite que as organizações maximizem o potencial transformador de dados e IA com o Ataccama ONE, uma plataforma unificada de gerenciamento de dados impulsionada por IA para qualidade de dados automatizada, governança de dados e gerenciamento de dados mestres em ambientes de nuvem e híbridos. Com mais de 450 clientes ao redor do mundo, capacitamos equipes de negócios e dados a colaborarem na criação de produtos de dados de alta qualidade e reutilizáveis e a escalarem massivamente a inovação orientada por dados, mantendo a precisão, controle e governança dos dados. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de Uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ataccama](https://www.g2.com/pt/sellers/ataccama) - **Website da Empresa:** https://www.ataccama.com - **Ano de Fundação:** 2007 - **Localização da Sede:** Toronto, Canada - **Twitter:** @ataccama (3,089 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ataccama (497 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Pequena Empresa, 36% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Personalização (1 reviews) - Opções de Personalização (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Interface do Usuário (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) ### 11. [Binary Demand](https://www.g2.com/pt/products/binary-demand/reviews) A Binary Demand oferece soluções personalizadas para evitar o desperdício dos seus dados, compensando sua degradação natural. Suas soluções de dados personalizadas incluem padronização, eliminação de duplicatas, limpeza, verificação, etc. Isso ajuda a criar uma lista de clientes prováveis com base em critérios como geografia, tamanho da empresa, cargos, setor, etc. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Binary Demand](https://www.g2.com/pt/sellers/binary-demand) - **Localização da Sede:** Dubai, AE - **Twitter:** @BinaryDemand (41 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/binary-demand/ (57 funcionários no LinkedIn®) ### 12. [circlewise](https://www.g2.com/pt/products/datazone-circlewise/reviews) Converse com seu Conhecimento/ Bancos de Dados/ Documentos Empresariais De políticas de RH a dados de vendas, forneça à sua equipe acesso a informações consistentes da empresa. Basta perguntar que nossa IA encontra o que você precisa, explica claramente e ajuda todos a se manterem alinhados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datazone](https://www.g2.com/pt/sellers/datazone) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** London, GB - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datazoneco (10 funcionários no LinkedIn®) ### 13. [Data Collection](https://www.g2.com/pt/products/sapien-data-collection/reviews) Os Serviços de Coleta de Dados da Sapien fornecem conjuntos de dados estruturados e de alta qualidade, adaptados para impulsionar projetos de IA e aprendizado de máquina. Abordando os desafios de obtenção e preparação de dados para o treinamento de IA, a Sapien utiliza software de coleta de dados em tempo real e técnicas automatizadas para reunir dados relevantes para modelos de treinamento supervisionados e não supervisionados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sapien](https://www.g2.com/pt/sellers/sapien) - **Localização da Sede:** New York City, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getsapien (8 funcionários no LinkedIn®) ### 14. [Dataland](https://www.g2.com/pt/products/dataland/reviews) Dataland é um espaço de trabalho de dados unificado especificamente destinado a usuários operacionais de linha de frente – como cadeia de suprimentos, logística, operações e suporte ao cliente. Dataland centraliza todos os dados em um só lugar, para que os usuários de negócios possam perguntar à IA, pesquisar, analisar e tomar ações contra os dados em um único local. As equipes de negócios usam o Dataland para obter uma visão de 360 graus de todos os dados de que precisam para seus fluxos de trabalho diários. Veja como o Dataland funciona: Sincronização de Dados em Tempo Real: Dataland possui conectores integrados para bancos de dados, data warehouses, APIs SaaS e fontes personalizadas. Ao contrário das ferramentas tradicionais de integração de dados, o Dataland atualiza em tempo real a partir de seus sistemas de origem, o que é necessário para casos de uso operacional. Pesquisa Universal: Dataland indexa os dados em tempo real e permite que os usuários operacionais pesquisem rapidamente informações atualizadas em todos os atributos de todas as fontes de dados. Isso permite que os usuários obtenham rapidamente o contexto completo de que precisam sem ter que saber onde procurar ou usar ferramentas inflexíveis que só podem buscar informações de maneiras específicas e predefinidas. Visões de 360 Graus: Dataland combina informações de fontes de dados fragmentadas em visões unificadas que fornecem a imagem completa de 360 graus de cada entidade de negócios. Isso elimina a necessidade de os usuários alternarem entre várias ferramentas. Assistente de Dados com IA: Os usuários podem pedir à IA para analisar dados para eles, sem precisar saber SQL. Automatizações e Alertas: Ações comerciais personalizadas podem ser disponibilizadas para usuários operacionais (por exemplo, acionar uma automação do Zapier, acessar uma API interna, executar atualizações SQL, etc.) para que possam completar fluxos de trabalho de ponta a ponta no Dataland sem nunca precisar sair da plataforma. Os usuários também podem definir alertas através de uma interface simples sem precisar saber código. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dataland](https://www.g2.com/pt/sellers/dataland) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datalandio (8 funcionários no LinkedIn®) ### 15. [DataMarket](https://www.g2.com/pt/products/datamarket/reviews) DataMarket is a data marketplace and data discovery solution within the RightData platform. It provides a centralized place where datasets and data products are organized, documented, and made available for use across teams, with defined access controls. Users can search and browse available data, view metadata, and understand what the data represents before requesting access. This helps them assess whether a dataset is relevant for their use case without relying on back-and-forth with data teams. Access requests follow approval workflows based on organizational policies, and records are maintained for audit and tracking purposes. DataMarket brings together data cataloging, data discovery, and access management in a single interface. Datasets are structured and categorized so they can be located and understood more easily. By standardizing how data is published and accessed, it reduces inconsistencies in how different teams interact with data. The platform supports data democratization by allowing more users across the organization to find and use data independently, while still operating within governance and security boundaries. This reduces dependency on data engineers for routine access and helps teams move faster on reporting and analysis tasks. DataMarket is used by business users, analysts, and data scientists who need access to data for reporting, analysis, and decision-making. It is also used by data engineers and data owners to publish, organize, and manage datasets so they can be accessed by others in a controlled manner. **Seller Details:** - **Vendedor:** [RightData](https://www.g2.com/pt/sellers/rightdata) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Atlanta, US - **Twitter:** @GetRightData (119 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getrightdata (82 funcionários no LinkedIn®) ### 16. [Data World](https://www.g2.com/pt/products/data-world-data-world/reviews) data.world é o catálogo de dados e plataforma de governança mais adotado no mercado. Construído sobre uma base única de grafo de conhecimento, data.world integra-se perfeitamente com seus sistemas existentes. Nós estabelecemos o padrão para uma governança rápida e centrada nas pessoas. Não apenas gerenciamos dados; desbloqueamos seu potencial, abrindo caminho para a adoção responsável de IA e tomada de decisões orientadas por dados em grande escala. data.world é uma Certified B Corporation e uma corporação de benefício público e abriga a maior comunidade colaborativa de dados abertos do mundo, com mais de dois milhões de membros, incluindo noventa por cento das empresas da Fortune 500. **Seller Details:** - **Vendedor:** [data.world](https://www.g2.com/pt/sellers/data-world) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @datadotworld (5,515 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 funcionários no LinkedIn®) ### 17. [Deasie](https://www.g2.com/pt/products/deasie/reviews) Deasie fornece um fluxo de trabalho de rotulagem automatizado para rotular, catalogar e filtrar dados não estruturados mais rapidamente e melhor do que qualquer humano. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deasie](https://www.g2.com/pt/sellers/deasie) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 18. [Dsense](https://www.g2.com/pt/products/dsense/reviews) Capacita usuários não técnicos a conversarem com dados usando qualquer LLM, seja implantado em VPC ou através de APIs externas, garantindo recuperação rápida com velocidade, precisão e exatidão excepcionais. Totalmente gerenciado e fortalecido com barreiras de segurança robustas para expor dados com base na necessidade de conhecimento, cumprindo assim os protocolos de segurança da informação. Permite que as organizações acelerem a análise e construam aplicativos de IA de forma segura com seus dados empresariais, enquanto protegem seus ativos inestimáveis. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dview](https://www.g2.com/pt/sellers/dview) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Bengaluru East, IN - **Twitter:** @DviewTech (18 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dview-io/ (16 funcionários no LinkedIn®) ### 19. [Enterprise Data Catalog Advanced Scanners](https://www.g2.com/pt/products/enterprise-data-catalog-advanced-scanners/reviews) Com o Enterprise Data Catalog Advanced Scanners, você pode extrair automaticamente os metadados mais granulares e rastrear dependências de dados entre fontes de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,880 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE: INFA ### 20. [Entity Catalog](https://www.g2.com/pt/products/entity-catalog/reviews) O Catálogo de Entidades é um banco de dados abrangente desenvolvido pela Qloo, englobando mais de 575 milhões de entidades em vários domínios, como entretenimento, gastronomia, viagens e produtos de consumo. Este repositório extenso inclui informações detalhadas sobre filmes, música, livros, restaurantes, hotéis e mais, permitindo que as empresas obtenham insights profundos sobre as preferências e tendências dos consumidores. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qloo](https://www.g2.com/pt/sellers/qloo) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** New York, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qloo/ (56 funcionários no LinkedIn®) ### 21. [Erisna](https://www.g2.com/pt/products/erisna/reviews) Erisna é uma plataforma de catálogo e descoberta de dados empresariais que permite que analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados e gerentes de dados aproveitem ao máximo seus dados. Conecte o Erisna a várias fontes de dados, como Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse, Snowflake, PostgreSQL e SQL Server para construir seu dicionário de dados, detectar automaticamente dados sensíveis, automatizar a descoberta de dados, reunir requisitos de pipeline de dados e melhorar a governança de dados, tudo em um só lugar. Nossa plataforma ajuda as organizações a aumentar a produtividade, reduzir riscos regulatórios, tomar melhores decisões e reduzir custos significativamente. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Erisna](https://www.g2.com/pt/sellers/erisna) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** London, GB - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/erisna (5 funcionários no LinkedIn®) ### 22. [Forcepoint Data Classification](https://www.g2.com/pt/products/forcepoint-data-classification/reviews) Forcepoint Data Classification redefine a classificação de dados com precisão e automação impulsionadas por IA, eliminando erros manuais e melhorando a eficácia do DLP. Usamos uma avançada Malha de IA para fornecer uma classificação de dados altamente precisa. Sua arquitetura de IA em rede aproveita um Pequeno Modelo de Linguagem e componentes avançados de IA para melhorar a eficiência e reduzir falsos positivos. Através de aprendizado e melhoria contínuos, oferece recomendações confiantes, aprimorando a aplicação de políticas e a conformidade para as organizações. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Forcepoint](https://www.g2.com/pt/sellers/forcepoint) - **Ano de Fundação:** 1994 - **Localização da Sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Forcepointsec (65,480 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/forcepoint/ (1,658 funcionários no LinkedIn®) ### 23. [Foursquare Spatial H3 Hub](https://www.g2.com/pt/products/foursquare-spatial-h3-hub/reviews) O FSQ Spatial H3 Hub elimina barreiras tradicionais para a adoção de dados geoespaciais em modelos de ML tradicionais, fornecendo aos cientistas de dados conjuntos de dados prontos para análise que não exigem ferramentas ou expertise geoespacial especializada. Conjuntos de dados contendo informações em formatos raster e vetor são convertidos para forma tabular e indexados em células H3. Isso permite que os cientistas de dados enriqueçam facilmente seus próprios conjuntos de dados, contendo atributos como coordenadas lat/long, nomes de cidades ou códigos postais, ao unir em um índice H3 comum. Construído sobre o sistema de gerenciamento de metadados empresariais do DataHub, a plataforma garante rastreamento de linhagem de dados, versionamento e capacidades de governança que as equipes de dados empresariais exigem. Esta base possibilita a primeira oferta no FSQ Spatial H3 Hub: um Catálogo Iceberg que oferece mais de 20 conjuntos de dados abertos pré-indexados em células H3 na resolução 8, disponibilizados em uma pré-visualização gratuita. Os cientistas de dados podem acessar este catálogo a partir de sua estrutura de escolha (Spark, Python, DuckDB) e aumentar seus modelos de ML com uma rica gama de características espaciais. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Foursquare](https://www.g2.com/pt/sellers/foursquare) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** New York, NY - **Twitter:** @foursquare (22,968 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/foursquare (517 funcionários no LinkedIn®) ### 24. [IQ Metadata Manager](https://www.g2.com/pt/products/iq-metadata-manager/reviews) O IQ Metadata Manager ajuda as empresas a desbloquear seus dados unindo categorias de domínio de metadados em um único lugar para criar uma visão em tempo real de todas as suas informações. Crie um glossário padronizado e um catálogo de dados. Melhore a visibilidade dos dados para preparação e análise de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [InQuisient](https://www.g2.com/pt/sellers/inquisient) - **Ano de Fundação:** 2004 - **Localização da Sede:** Reston, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inquisient (8 funcionários no LinkedIn®) ### 25. [Key Ward](https://www.g2.com/pt/products/key-ward/reviews) A Key Ward é uma empresa de tecnologia avançada especializada em gestão de dados de engenharia e adoção de IA, particularmente nas indústrias automotiva e aeroespacial. Seus produtos principais, Key Ward HUB e Key Ward FLOW, utilizam inteligência artificial para otimizar e aprimorar os processos de design de engenharia. O Key Ward HUB automatiza a extração e conversão de dados de vários formatos de arquivos CAE/CAD em conjuntos de dados prontos para IA, eliminando a necessidade de preparação manual de dados. O Key Ward FLOW utiliza modelos de IA pré-treinados para prever avaliações de design de engenharia, como avaliações de dinâmica de fluidos computacional (CFD), permitindo que os engenheiros explorem mais variações de design em menos tempo. Essa abordagem não só acelera o ciclo de avaliação de design, mas também oferece resultados mais precisos em comparação com métodos de simulação tradicionais. Ao integrar essas ferramentas, a Key Ward capacita as equipes de engenharia a otimizar designs de forma eficiente, reduzir o risco de falhas em estágios avançados e melhorar o desempenho geral do produto sem exigir conhecimento prévio em ciência de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Key Ward](https://www.g2.com/pt/sellers/key-ward) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Berlin, DE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keyward (13 funcionários no LinkedIn®) ## Parent Category [Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Ferramentas de Governança de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-governance-tools) - [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/pt/categories/dataops-platforms) - [Software de Gerenciamento Ativo de Metadados](https://www.g2.com/pt/categories/active-metadata-management) --- ## Buyer Guide ### O que você deve saber sobre o software de gestão de sinistros de saúde ### O que é um Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina? Um catálogo de dados de aprendizado de máquina (MLDC) é um catálogo de dados automatizado que realiza tarefas como rastreamento de metadados, catalogação e classificação de dados de informações pessoalmente identificáveis (PII). Os catálogos de dados de aprendizado de máquina organizam o inventário de conjuntos de dados usando metadados. Os catálogos de dados ajudam as empresas a saber onde os dados estão armazenados, reduzindo assim o tempo necessário para identificar dados e tornando-os facilmente acessíveis para análises. Eles são inventários de ativos como tabelas, esquemas, arquivos e gráficos em organizações, ajudando a resolver os desafios de descoberta, qualidade e governança de dados de uma empresa. ### O que significa MLDC? MLDC é uma sigla para Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina. ### Quais são os Recursos Comuns dos Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina? Os catálogos de dados de aprendizado de máquina simplificam as funções manuais de um catálogo de dados. Um catálogo de dados é uma parte essencial da estratégia de gerenciamento de dados de qualquer organização. Alguns dos recursos dos catálogos de dados de aprendizado de máquina são: **Ingestão e descoberta de dados:** Os catálogos de dados de aprendizado de máquina devem ter adaptadores pré-construídos para se conectar a diferentes sistemas da empresa, como aplicativos, bancos de dados, arquivos e APIs externas. Esses adaptadores ajudam na descoberta de metadados dos sistemas. Metadados podem ser nomes de tabelas, nomes de atributos e restrições. O recurso ajuda a construir conectividade nativa, como integrações para fontes de dados, soluções de inteligência de negócios (BI) e ferramentas de ciência de dados. **Glossário de negócios:** Embora uma boa quantidade de dados seja armazenada no repositório, também é essencial que os usuários entendam o que os dados armazenados significam. O recurso de glossário vincula esses dados a termos de negócios, dando-lhes mais significado. **Rotulagem automatizada de dados:** A rotulagem de dados é um pré-requisito para algoritmos de aprendizado de máquina. A rotulagem automatizada de dados é mais precisa do que a manual, pois elimina erros humanos. A rotulagem de dados geralmente envolve anotadores identificando objetos em imagens para construir dados de treinamento de inteligência artificial (IA) de qualidade. A rotulagem automatizada elimina os desafios impostos pelos ciclos tediosos de anotação. **Linhas de dados:** Linhas de dados é o processo que ajuda os usuários a saber quem, por que, quando e onde as alterações são feitas nos dados. É uma parte do gerenciamento de metadados. Os MLDCs automatizam o processo de linhas de dados. Linhas de dados ajudam a determinar quando novos dados ou dados alterados exigem o re-treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Os MLDCs geralmente analisam logs de consultas em data lakes e outras fontes de dados automaticamente para criar um mapa de linhas de dados. **Monitoramento de qualidade de dados e detecção de anomalias:** O monitoramento de qualidade de dados ajuda os usuários a entender se os dados vieram de uma fonte confiável. O catálogo de dados de aprendizado de máquina também possui um recurso para identificar mudanças súbitas nos dados usando algoritmos de aprendizado de máquina. Os usuários são imediatamente alertados sobre quaisquer mudanças ou anomalias detectadas. **Pesquisa semântica para conjuntos de dados:** Os catálogos de dados de aprendizado de máquina fornecem aos usuários pesquisas visuais e intuitivas, como motores de busca. Quase todos os usuários em qualquer organização são usuários de dados, mas nem todos podem usar consultas SQL para usar dados. O recurso de pesquisa semântica facilita a descoberta de conjuntos de dados para todos os usuários. **Capacidades de conformidade:** Este recurso garante que dados sensíveis não sejam expostos e que o usuário possa confiar nos dados. Além disso, ajuda a manter as políticas de governança de dados em vigor e a fortalecer o gerenciamento de dados na organização. Os administradores de dados podem identificar dados de baixa qualidade e restringir o acesso a dados sensíveis, ajudando assim a cumprir regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). **Perfil de dados:** O perfil de dados ajuda a verificar os dados da fonte de dados e a coletar informações sobre eles. Este processo ajuda a conhecer melhor os problemas de qualidade dos dados, tornando assim o processo de gerenciamento de dados mais eficiente. ### Quais são os Benefícios dos Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina? Um catálogo de dados de aprendizado de máquina oferece vários benefícios para diferentes tipos de usuários na organização. Estes incluem: **Facilidade na curadoria de dados:** A curadoria de dados é um processo de coleta, organização, rotulagem e limpeza de dados. Os catálogos de dados de aprendizado de máquina validam metadados e organizam insights em repositórios corretos usando algoritmos de aprendizado de máquina. **Facilidade de busca:** Devido à pesquisa semântica, torna-se mais fácil para usuários não técnicos buscar e descobrir dados para uso, pois eles não precisam usar consultas SQL toda vez para acessar dados. **Facilidade na colaboração de dados:** Os catálogos de dados de aprendizado de máquina ajudam os usuários a colaborar, usar e compartilhar conjuntos de dados, pois os catálogos de dados de aprendizado de máquina facilitam a localização e o armazenamento de dados isolados. ### Quem Usa Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina? Os catálogos de dados de aprendizado de máquina centralizam metadados para vários ativos de dados. Ao organizar os metadados, os MLDCs ajudam as organizações a governar o acesso aos dados. **Analistas de dados:** Os analistas de dados usam MLDC para descobrir, classificar e manipular dados para seus processos analíticos. Eles também podem descobrir modelos de IA ou aprendizado de máquina, entender como funcionam e importá-los para suas ferramentas de BI. Os catálogos de dados ajudam os analistas de dados a transformar empresas em organizações de autoatendimento. A análise de autoatendimento é importante para qualquer organização que deseja ser orientada por insights. Os catálogos de dados de aprendizado de máquina ajudam os usuários a saber os meios para encontrar, entender e confiar nos dados. **Profissionais de marketing:** As equipes de marketing usam o catálogo de dados de aprendizado de máquina de forma mais comercial. Elas obtêm insights para tomar melhores decisões usando catálogos de dados. **Cientistas de dados:** Os cientistas de dados geralmente publicam seus modelos para reutilização. Os cientistas de dados sempre procuram uma plataforma que centralize dados para diferentes projetos. ### Desafios com Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina Embora os catálogos de dados de aprendizado de máquina ajudem a resolver grandes desafios em catálogos de dados tradicionais, como descoberta de dados e linhas de dados, os MLDCs também apresentam desafios. **Escalabilidade:** É complicado para todos os MLDCs suportar um grande volume de metadados. Às vezes, os catálogos de dados falham devido a problemas de desempenho quando sobrecarregados com enormes quantidades de metadados. Inicialmente, os dados costumavam ser armazenados no data center principal da empresa. No entanto, devido ao big data de hoje, os catálogos de dados de aprendizado de máquina devem acompanhar os dados tanto na nuvem quanto em data lakes. **Fragmentação na avaliação de um produto:** Se um catálogo de dados for muito volumoso, ele causa fragmentação na jornada do usuário ao avaliar um produto. Muitos dados fazem com que os usuários usem muitas ferramentas, quebrando assim uma experiência contínua em fragmentos. ### Como Comprar Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina #### Coleta de Requisitos (RFI/RFP) para Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina O catálogo de dados de aprendizado de máquina oferece muitos recursos para ajudar os usuários a identificar dados utilizáveis. Um comprador pode escolher o software MLDC certo dependendo das necessidades da organização. RFP/RFIs ajudam a organização a procurar preços, recursos do produto e diretrizes. #### Comparar Produtos de Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina **Crie uma lista longa** O primeiro passo é procurar todos os possíveis players no espaço. Isso dá uma vantagem de avaliar os fornecedores pelo preço, recursos do produto e serviço ao cliente. **Crie uma lista curta** Após avaliar os fornecedores potenciais, a empresa pode reduzir a lista para aqueles que atendem a todos os seus critérios. **Conduza demonstrações** As demonstrações ajudam a entender o produto como um todo. Uma equipe de profissionais de TI e cientistas de dados deve participar dessas demonstrações para entender a funcionalidade do produto, enquanto a equipe de marketing pode participar para analisar o uso comercial do software nos projetos. #### Seleção de Catálogos de Dados de Aprendizado de Máquina **Escolha uma equipe de seleção** Uma equipe de profissionais de marketing com cientistas de dados e profissionais de TI pode comunicar quaisquer dúvidas relacionadas ao produto MLDC com os fornecedores. Um cientista de dados estaria mais interessado em conhecer os recursos técnicos do software. Um gerente de marketing estaria curioso para saber como a equipe de marketing poderia usar o MLDC para qualquer projeto. Um profissional de TI gostaria de entender o procedimento de instalação do software. **Negociação** Uma vez que o fornecedor cita o preço, as negociações começam. O preço é fixado com base no custo de outros produtos similares disponíveis no mercado e na medida em que o produto pode resolver os desafios. **Decisão final** A decisão final é baseada em acordos entre o fornecedor e o comprador.