# Melhor Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina

  *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




  
## How Many Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 90

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.38/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 10
- **Buyer Segments**: Pequeno negócio 44% │ Empresa 38% │ Mercado médio 19%
- **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina Products?

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 1,800+ Avaliações Autênticas
- 90+ 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.

  
## Which Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina Is Best for Your Use Case?

- **Líder:** [Atlan](https://www.g2.com/pt/products/atlan/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)

  
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### QuerySurge

O QuerySurge é uma plataforma de qualidade de dados de nível empresarial que utiliza IA para automatizar continuamente a validação de dados em todo o seu ecossistema - desde data warehouses e grandes lagos de dados até relatórios de BI e aplicações empresariais. Com a criação de testes impulsionada por IA, arquitetura escalável e a principal integração DevOps para Data CI/CD, o QuerySurge garante a integridade dos dados em cada estágio do pipeline. Casos de Uso de Validação de Dados Automatizada: O QuerySurge oferece uma solução inteligente, orientada por IA, para validação de dados e testes ETL para suas necessidades de testes automatizados. - Testes de Data Warehouse / ETL - Testes de Big Data - DevOps para Dados / Testes Contínuos - Testes de Migração de Dados - Testes de Relatórios de Business Intelligence (BI) - Testes de Dados de Aplicações Empresariais O que o QuerySurge Oferece: - Automação do seu processo manual de validação e teste de dados - Recursos de fácil uso, com pouco ou nenhum código - Capacidades de IA generativa para criação de testes - Testes em mais de 200 plataformas de dados - Integração no seu pipeline CI/CD DataOps - Aceleração da sua análise de dados - Garantia de conformidade regulatória Principais Funcionalidades: - O Assistente de Conexão de Dados oferece uma maneira fácil de conectar-se aos seus armazenamentos de dados - O Assistente de Consultas Visuais constrói testes de tabela para tabela e de coluna para coluna sem escrever SQL - O módulo de IA generativa cria automaticamente testes de transformação em massa - DevOps para Dados fornece uma API RESTful com mais de 110 chamadas e documentação Swagger e integra-se em pipelines CI/CD - Crie Testes Personalizados e modularize funções com snippets, defina limites, estagie dados, verifique tipos de dados e linhas duplicadas, pesquisa de texto completo e marcação de ativos - Agende testes para serem executados imediatamente, em uma data e hora predeterminadas, ou após qualquer evento de uma construção/liberação, CI/CD, DevOps ou solução de gerenciamento de testes - Suporte a múltiplos projetos em uma única instância, novo usuário Administrador Global, atribua usuários e agentes, importe e exporte projetos, e relatórios de log de atividades de usuários - Webhooks fornecem integrações em tempo real com ferramentas de DevOps, CI/CD, gerenciamento de testes e alertas - Pronto para Análises fornece integração perfeita com o QuerySurge e sua ferramenta de BI ou Metabase de código aberto para criar relatórios e dashboards personalizados e obter insights mais profundos e em tempo real sobre seus fluxos de trabalho de validação de dados e testes ETL - Dashboards de Análise de Dados e Relatórios de Inteligência de Dados rastreiam, analisam e comunicam a qualidade dos dados



[Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1383&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=108&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2686&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&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%2Fpt%2Fcategories%2Fmachine-learning-data-catalog&secure%5Btoken%5D=6ab30100f7a6c5f1fb6522e799aea92624f2b6b6966a5c85af0a714af733de7d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo)

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  ## What Are the Top-Rated Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina Products in 2026?
### 1. [Atlan](https://www.g2.com/pt/products/atlan/reviews)
  Atlan é a camada de contexto para IA empresarial. Ele lê continuamente seus armazéns, bancos de dados, pipelines, ferramentas de BI e sistemas de negócios para reconstruir um grafo de dados empresarial que captura ativos, linhagem, entidades, métricas, políticas e relacionamentos. Em cima desse grafo, ele enriquece e cura semânticas legíveis por máquina — descrições, junções populares, definições de KPI e métricas, ontologias e regras de negócios — e as organiza em repositórios de contexto governados e versionados: pacotes limitados de contexto que refletem como sua empresa define conceitos-chave e toma decisões. Esses repositórios de contexto são então expostos através de interfaces abertas (SQL, APIs, SDKs, protocolos estilo OSI/MCP) para que agentes, copilotos e aplicações de IA possam chamar o mesmo contexto confiável em tempo real, em vez de cada equipe codificar sua própria lógica. Fluxos de trabalho de governança com humanos no circuito para resolução de conflitos, descontinuação, feedback e certificação mantêm esse contexto confiável à medida que os negócios, dados e modelos evoluem.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 131
**How Do G2 Users Rate Atlan?**

- **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Atlan?**

- **Vendedor:** [Atlan](https://www.g2.com/pt/sellers/atlan)
- **Website da Empresa:** https://www.atlan.com
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Twitter:** @AtlanHQ (9,785 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (572 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 52% Médio Porte, 41% Empresa


#### What Are Atlan's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Recursos (6 reviews)
- Colaboração (5 reviews)
- Catalogação de Dados (5 reviews)
- Configuração Fácil (4 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Integração (4 reviews)
- Problemas de Dependência (3 reviews)
- Personalização Limitada (3 reviews)
- Problemas Técnicos (3 reviews)
- Problemas de Interface do Usuário (3 reviews)

### 2. [AWS Glue](https://www.g2.com/pt/products/aws-glue/reviews)
  AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que facilita para os usuários de análise descobrir, preparar, mover e integrar dados de múltiplas fontes para análise, aprendizado de máquina e desenvolvimento de aplicações. Você pode descobrir e conectar-se a mais de 70 fontes de dados diversas, gerenciar seus dados em um catálogo de dados centralizado e criar, executar e monitorar visualmente pipelines ETL para carregar dados em seus data lakes. Você pode imediatamente pesquisar e consultar dados catalogados usando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 194
**How Do G2 Users Rate AWS Glue?**

- **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind AWS Glue?**

- **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 49% Empresa, 29% Médio Porte


#### What Are AWS Glue's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (6 reviews)
- Integração de Dados (3 reviews)
- Soluções ETL (3 reviews)
- Recursos (3 reviews)
- Simples (3 reviews)

**Cons:**

- Desempenho lento (3 reviews)
- Dificuldade de Depuração (2 reviews)
- Depuração Difícil (2 reviews)
- Problemas de Desempenho (2 reviews)
- Demorado (2 reviews)

### 3. [Alation](https://www.g2.com/pt/products/alation/reviews)
  A Alation é a empresa de inteligência de dados. Fundada em 2012 e com sede em Redwood City, Califórnia — com escritórios globais em Londres e Sydney — a Alation atende a mais de 650 clientes empresariais em 34 indústrias. A empresa foi pioneira no catálogo de dados moderno ao combinar aprendizado de máquina com insights humanos para conectar pessoas com perguntas a pessoas com respostas. Hoje, mais de 40% das empresas da Fortune 100 confiam na Alation para impulsionar iniciativas de dados e IA em grande escala. A plataforma da Alation unifica catalogação, governança e qualidade de dados com novas capacidades nativas de IA construídas sobre uma base essencial: metadados. Os metadados fornecem o contexto que os modelos de IA não têm, entregando resultados que são precisos, explicáveis e confiáveis. Com capacidades como Agent Studio, CDE Manager e Data Quality Agent, as organizações podem construir agentes que entendem suas definições, regras e padrões de qualidade únicos. Verificações de prontidão incorporadas e avaliação contínua garantem que todo fluxo de trabalho de IA esteja fundamentado no contexto correto de metadados, tornando a IA empresarial confiável o suficiente para uso real em produção.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 89
**How Do G2 Users Rate Alation?**

- **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Alation?**

- **Vendedor:** [Alation](https://www.g2.com/pt/sellers/alation)
- **Website da Empresa:** https://alation.com
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Alation (3,570 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3231829/ (626 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 57% Empresa, 27% Médio Porte


#### What Are Alation's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (16 reviews)
- Descoberta de Dados (10 reviews)
- Experiência do Usuário (10 reviews)
- Catalogação de Dados (9 reviews)
- Interface do Usuário (9 reviews)

**Cons:**

- Desempenho lento (8 reviews)
- Recursos Faltantes (6 reviews)
- Funcionalidade Limitada (4 reviews)
- Limitações de Linhagem (4 reviews)
- Problemas de Interface do Usuário (4 reviews)

### 4. [Google Cloud Data Catalog](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-data-catalog/reviews)
  Um serviço de descoberta de dados e gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e altamente escalável.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 25
**How Do G2 Users Rate Google Cloud Data Catalog?**

- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud Data Catalog?**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador
  - **Company Size:** 46% Pequena Empresa, 29% Médio Porte


### 5. [Appen](https://www.g2.com/pt/products/appen/reviews)
  A Appen coleta e rotula imagens, texto, fala, áudio, vídeo e outros dados para criar dados de treinamento usados para construir e melhorar continuamente os sistemas de inteligência artificial mais inovadores do mundo. Oferecemos uma plataforma de anotação de dados licenciável e de última geração para anotar casos de uso de dados de treinamento em visão computacional e processamento de linguagem natural. Nossa plataforma melhora a precisão e a eficiência por meio de nossos recursos de Rotulagem Inteligente e Pré-Rotulagem, que utilizam Aprendizado de Máquina para facilitar as anotações humanas. Nossa experiência inclui ter uma multidão global de mais de 1 milhão de contratados qualificados que falam mais de 235 idiomas e dialetos, em mais de 70.000 locais e 170 países, e a plataforma de anotação de dados assistida por IA mais avançada do setor. Nossos dados de treinamento confiáveis dão aos líderes em tecnologia, serviços financeiros, varejo, saúde e governos a confiança para implantar produtos de IA de classe mundial. Fundada em 1996, a Appen possui clientes e escritórios globalmente.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 33
**How Do G2 Users Rate Appen?**

- **Facilidade de Uso:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Appen?**

- **Vendedor:** [Appen](https://www.g2.com/pt/sellers/appen)
- **Ano de Fundação:** 1996
- **Localização da Sede:** Kirkland, Washington, United States
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/appen (19,630 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** ASX:APX
- **Receita Total (USD mm):** $244,900

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 54% Pequena Empresa, 26% Empresa


#### What Are Appen's Pros and Cons?

**Pros:**

- Útil (2 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Flexibilidade (1 reviews)

**Cons:**

- Interrupções de Trabalho (3 reviews)
- Baixa Compensação (2 reviews)
- Complexidade (1 reviews)
- Problemas de Conectividade (1 reviews)
- Problemas de Interface do Usuário (1 reviews)

### 6. [Collibra](https://www.g2.com/pt/products/collibra/reviews)
  Experimente o Collibra gratuitamente em Collibra.com/tour Collibra é para organizações com desafios complexos de dados, ecossistemas de dados híbridos e grandes ambições para dados e IA. Ajudamos organizações que estão tentando acelerar casos de uso de dados e IA enquanto garantem conformidade, mas estão lutando com governança fragmentada e visibilidade em todo o ecossistema de dados híbrido. Collibra unifica a governança para dados e IA em todos os sistemas, fontes de dados e usuários—para criar autonomia segura e uma base para escalar casos de uso de IA e dados. Com o Collibra, você pode acelerar todos os seus casos de uso de dados e IA, de forma segura e com dados bem compreendidos. Isso é Confiança em Dados.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 99
**How Do G2 Users Rate Collibra?**

- **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Collibra?**

- **Vendedor:** [Collibra](https://www.g2.com/pt/sellers/collibra)
- **Website da Empresa:** https://www.collibra.com
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** New York, New York
- **Twitter:** @collibra (5,733 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/288365/ (1,082 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Bancário
  - **Company Size:** 72% Empresa, 19% Médio Porte


#### What Are Collibra's Pros and Cons?

**Pros:**

- Recursos (10 reviews)
- Gestão de Dados (9 reviews)
- Colaboração (7 reviews)
- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Integrações (7 reviews)

**Cons:**

- Questões de Complexidade (7 reviews)
- Funcionalidade Limitada (6 reviews)
- Complexidade (5 reviews)
- Problemas de Integração (5 reviews)
- Problemas de Interface do Usuário (5 reviews)

### 7. [decube](https://www.g2.com/pt/products/decube/reviews)
  Decube é uma plataforma de Camada de Contexto especificamente projetada para a era da IA, proporcionando às organizações a capacidade de dar significado, memória e confiança aos seus dados. Este sistema inovador integra vários componentes, como gerenciamento de metadados, rastreamento automatizado de linhagem, garantia de qualidade de dados e observabilidade para criar um mapa abrangente em tempo real das dinâmicas de dados. Ao entender como os dados operam, fluem e sua confiabilidade, Decube capacita as empresas a tomar decisões informadas e gerenciar efetivamente cargas de trabalho de IA. Voltado principalmente para empresas que dependem fortemente de decisões baseadas em dados, Decube aborda um desafio crítico enfrentado por muitas organizações: a falta de compreensão contextual de seus dados. Em uma era onde os dados são abundantes, a verdadeira questão reside na capacidade de interpretar e utilizar esses dados de forma eficaz. Decube fornece uma compreensão conectada de todo o ecossistema de dados, o que ajuda a eliminar pontos cegos e aprimorar a governança. Essa consciência contextual é essencial para organizações que buscam aproveitar as tecnologias de IA e garantir que seus modelos, painéis e agentes operem com maior inteligência e segurança. Os principais recursos do Decube incluem suas robustas capacidades de gerenciamento de metadados, que permitem aos usuários rastrear e gerenciar a linhagem de dados sem esforço. Este recurso garante que as organizações possam rastrear as origens e transformações de seus dados, aumentando assim a transparência e a responsabilidade. Além disso, o foco do Decube na qualidade dos dados significa que os usuários podem confiar nas informações com as quais estão trabalhando, reduzindo o risco de erros em processos críticos de tomada de decisão. O aspecto de observabilidade da plataforma permite ainda que as organizações monitorem os fluxos de dados em tempo real, garantindo que quaisquer problemas possam ser identificados e resolvidos prontamente. Os benefícios de usar o Decube vão além do mero gerenciamento de dados. Ao fornecer uma compreensão viva e interconectada dos dados, o Decube melhora a confiança operacional geral das organizações. Esta plataforma não apenas fortalece a governança, mas também facilita uma tomada de decisão mais inteligente, garantindo que todos os modelos baseados em dados sejam construídos sobre uma base de informações confiáveis e contextualizadas. À medida que as empresas dependem cada vez mais de dados confiáveis e infraestrutura pronta para IA, o Decube se destaca como uma ferramenta vital que as equipa com o contexto necessário para navegar nas complexidades do moderno cenário de dados.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 23
**How Do G2 Users Rate decube?**

- **Facilidade de Uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind decube?**

- **Vendedor:** [Decube Data](https://www.g2.com/pt/sellers/decube-data)
- **Website da Empresa:** https://decube.io
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** Kuala Lumpur
- **Twitter:** @decube_data (114 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/decube-data/ (44 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 39% Médio Porte, 35% Pequena Empresa


#### What Are decube's Pros and Cons?

**Pros:**

- Interface do Usuário (8 reviews)
- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Recursos (7 reviews)
- Qualidade dos Dados (6 reviews)
- Insights (6 reviews)

**Cons:**

- Funcionalidade Limitada (3 reviews)
- Configuração Complexa (2 reviews)
- Recursos Limitados (2 reviews)
- Recursos Faltantes (2 reviews)
- Suporte ao Cliente Ruim (2 reviews)

### 8. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/pt/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews)
  Na Cloudera, acreditamos que os dados podem tornar o que é impossível hoje, possível amanhã. Entregamos uma nuvem de dados empresarial para qualquer dado, em qualquer lugar, desde a borda até a IA. Permitimos que as pessoas transformem grandes quantidades de dados complexos em insights claros e acionáveis para melhorar seus negócios e superar suas expectativas. A Cloudera está liderando hospitais para melhores curas contra o câncer, protegendo instituições financeiras contra fraudes e crimes cibernéticos, e ajudando humanos a chegarem a Marte — e além. Impulsionada pela inovação incessante da comunidade de código aberto, a Cloudera avança a transformação digital para as maiores empresas do mundo.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131
**How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?**

- **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?**

- **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera)
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,548 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 funcionários no LinkedIn®)
- **Telefone:** 888-789-1488

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequena Empresa


#### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (22 reviews)
- Escalabilidade (17 reviews)
- Segurança (9 reviews)
- Gestão de Dados (8 reviews)
- Recursos (8 reviews)

**Cons:**

- Caro (16 reviews)
- Complexidade (7 reviews)
- Aprendizado Difícil (5 reviews)
- Documentação Ruim (4 reviews)
- Problemas de Acesso (3 reviews)

### 9. [Select Star](https://www.g2.com/pt/products/select-star/reviews)
  Select Star é uma plataforma moderna de governança de dados que ajuda as organizações a gerenciar e entender seus dados em escala, permitindo IA, análises e autoatendimento em toda a empresa. Ela cataloga automaticamente conjuntos de dados, rastreia a linhagem de ponta a ponta e constrói um glossário de negócios compartilhado e uma camada semântica, para que as equipes possam trabalhar com confiança com dados confiáveis. Com um portal de dados fácil de usar e automação integrada, a Select Star suporta casos de uso incluindo democratização de dados, governança de dados, camadas semânticas e migrações de dados em nuvem, servindo como uma camada fundamental para iniciativas de IA e dados empresariais.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 55
**How Do G2 Users Rate Select Star?**

- **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Select Star?**

- **Vendedor:** [Select Star](https://www.g2.com/pt/sellers/select-star)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @selectstarhq (391 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/selectstarhq/ (20 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Imóveis
  - **Company Size:** 51% Médio Porte, 38% Empresa


#### What Are Select Star's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (10 reviews)
- Linhas de Dados (9 reviews)
- Interface do Usuário (7 reviews)
- Descoberta de Dados (5 reviews)
- Catalogação de Dados (4 reviews)

**Cons:**

- Funcionalidade Limitada (2 reviews)
- Limitações de Linhagem (2 reviews)
- Configuração Complexa (1 reviews)
- Aprendizado Difícil (1 reviews)
- Especialização Necessária (1 reviews)

### 10. [Secoda](https://www.g2.com/pt/products/secoda/reviews)
  Secoda é uma plataforma de governança de dados impulsionada por IA, projetada para ajudar as organizações a explorar, entender e utilizar seus dados de forma eficaz. Ao fornecer uma plataforma abrangente que se conecta a mais de 75 fontes de dados, pipelines, armazéns e ferramentas de visualização, a Secoda visa criar uma fonte única de verdade para as empresas. Essa funcionalidade é particularmente valiosa para organizações que buscam aprimorar suas análises de autoatendimento, otimizar operações e melhorar a tomada de decisões. Voltada para equipes de dados, partes interessadas nos negócios e organizações de todos os tamanhos, a Secoda serve como uma ferramenta essencial para aqueles que precisam gerenciar e interpretar grandes volumes de dados. Sua interface amigável garante que indivíduos com diferentes níveis de expertise técnica possam aproveitar a plataforma para obter insights acionáveis. Empresas como Vanta, Cardinal Health, ID.me e Dialpad adotaram a Secoda para monitorar a saúde de seus ecossistemas de dados, aumentar a eficiência de suas equipes de dados e escalar a prontidão para IA. Uma das principais vantagens da Secoda é sua capacidade de unificar catalogação de dados, governança empresarial e observabilidade em uma única plataforma simplificada. Essa consolidação não só reduz os custos de gerenciamento de várias ferramentas, mas também alimenta a Secoda AI com um contexto rico e conectado, permitindo que as equipes se concentrem em insights em vez de infraestrutura. A Secoda automatiza tarefas chave de gerenciamento de dados, incluindo documentação, marcação, criação de termos de glossário e criação de políticas. Essa automação permite que os usuários descubram e acessem rapidamente dados e insights relevantes sem esforço manual extenso. Ao simplificar esses processos, a Secoda não só economiza tempo valioso, mas também capacita as equipes a tomarem decisões confiantes e baseadas em dados, com informações atuais e bem organizadas, impulsionando, em última análise, melhores resultados de negócios. No geral, a Secoda se destaca no cenário de gerenciamento de dados ao oferecer uma solução abrangente e impulsionada por IA que atende às necessidades de usuários técnicos e não técnicos. Sua capacidade de criar uma única fonte de verdade, juntamente com sua integração de múltiplas funcionalidades em uma plataforma, a posiciona como um ativo valioso para organizações que buscam aproveitar todo o potencial de seus dados.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 55
**How Do G2 Users Rate Secoda?**

- **Facilidade de Uso:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Secoda?**

- **Vendedor:** [Secoda](https://www.g2.com/pt/sellers/secoda)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Toronto, CA
- **Twitter:** @SecodaHQ (929 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secodahq/about (21 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 65% Médio Porte, 18% Pequena Empresa


#### What Are Secoda's Pros and Cons?

**Pros:**

- Linhas de Dados (7 reviews)
- Integração (7 reviews)
- Capacidades de Integração (6 reviews)
- Aprendendo (6 reviews)
- Gestão de Dados (5 reviews)

**Cons:**

- Dificuldade de Aprendizagem (4 reviews)
- Imaturidade do Produto (4 reviews)
- Melhoria Necessária (3 reviews)
- Funcionalidade Limitada (3 reviews)
- Problemas de Desempenho (3 reviews)

### 11. [IBM InfoSphere Information Governance Catalog](https://www.g2.com/pt/products/ibm-infosphere-information-governance-catalog/reviews)
  IBM® Information Governance Catalog é uma ferramenta interativa baseada na web que permite aos usuários explorar, entender e analisar informações. Os usuários podem criar, gerenciar e compartilhar uma linguagem de negócios comum, documentar e implementar políticas e regras e rastrear o uso e consumo de dados dentro de um relatório de linhagem, fornecendo informações confiáveis para conformidade e insights.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 16
**How Do G2 Users Rate IBM InfoSphere Information Governance Catalog?**

- **Facilidade de Uso:** 7.6/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind IBM InfoSphere Information Governance Catalog?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 53% Empresa, 26% Médio Porte


### 12. [Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)](https://www.g2.com/pt/products/castor-doc/reviews)
  O Coalesce Catalog é uma ferramenta colaborativa e automatizada de descoberta e catalogação de dados. Acreditamos que as pessoas que trabalham com dados gastam muito tempo tentando encontrar e entender seus dados. O Coalesce Catalog redesenha a forma como as pessoas que trabalham com dados colaboram. Ele fornece uma única fonte de verdade para referenciar e documentar todo o conhecimento relacionado aos dados dentro da sua empresa. Se você está procurando por uma tabela relacionada aos seus clientes, basta procurá-la como faria no Google, e o Coalesce Catalog fornecerá todo o contexto necessário para sua análise. Inspirado por ferramentas internas desenvolvidas por Uber, Airbnb, Lyft e Spotify, o Coalesce Catalog desenvolveu uma solução plug-and-play que é implantada em minutos para gerar valor para empresas de todos os tamanhos. Descubra e catalogue seus dados hoje com o Coalesce Catalog.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 63
**How Do G2 Users Rate Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?**

- **Facilidade de Uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 9.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 9.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)?**

- **Vendedor:** [Coalesce](https://www.g2.com/pt/sellers/coalesce)
- **Website da Empresa:** https://coalesce.io/
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coalesceio/ (127 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 59% Médio Porte, 27% Empresa


#### What Are Coalesce Catalog (formerly CastorDoc)'s Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Colaboração (2 reviews)
- Conectividade (2 reviews)
- Linhas de Dados (2 reviews)
- Útil (2 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Conector (1 reviews)
- Problemas de Integração (1 reviews)
- Limitações (1 reviews)

### 13. [data.world](https://www.g2.com/pt/products/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.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate data.world?**

- **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind data.world?**

- **Vendedor:** [data.world](https://www.g2.com/pt/sellers/data-world)
- **Ano de Fundação:** 2016
- **Localização da Sede:** Austin, Texas
- **Twitter:** @datadotworld (5,510 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data.world/ (107 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 25% Médio Porte


#### What Are data.world's Pros and Cons?

**Pros:**

- Análise (1 reviews)
- Descoberta de Dados (1 reviews)
- Gestão de Dados (1 reviews)
- Visualização de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)

**Cons:**

- Suporte ao Cliente Ruim (1 reviews)
- Serviços de Suporte Ruins (1 reviews)

### 14. [IBM watsonx.data intelligence](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-data-intelligence/reviews)
  A inteligência do IBM watsonx.data revoluciona a forma como as organizações curam, gerenciam e utilizam dados, aproveitando o poder da IA para simplificar a entrega de dados em ecossistemas híbridos. A inteligência do IBM watsonx.data é uma solução abrangente que integra capacidades como governança de dados (anteriormente IBM Knowledge Catalog), linhagem de dados (anteriormente IBM Manta Data Lineage), compartilhamento de dados e gerenciamento de qualidade de dados. Ela capacita as organizações a descobrir, confiar e acessar dados significativos, fornecendo aos consumidores produtos de dados confiáveis. Explore a Biblioteca de Demonstrações - https://www.ibm.com/products/watsonx-data-intelligence/demo-library Inicie seu teste gratuito - 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?**

- **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind IBM watsonx.data intelligence?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 38% Pequena Empresa, 34% Empresa


#### What Are IBM watsonx.data intelligence's Pros and Cons?

**Pros:**

- Automação (3 reviews)
- Linhas de Dados (3 reviews)
- Qualidade dos Dados (2 reviews)
- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Eficiência (2 reviews)

**Cons:**

- Implementação Complexa (3 reviews)
- Complexidade (2 reviews)
- Caro (2 reviews)
- Especialização Necessária (2 reviews)
- Custos Extras (2 reviews)

### 15. [Sifflet](https://www.g2.com/pt/products/sifflet/reviews)
  Sobre o Sifflet Sifflet é uma plataforma de observabilidade de dados consciente dos negócios que move as equipes de dados de um combate a incêndios reativo para uma inteligência de decisão proativa. Alimentado por um sistema inteligente de agentes de IA—Sentinel, Sage e Forge—Sifflet detecta autonomamente anomalias, diagnostica causas raízes e sugere resoluções de código. Ao enriquecer alertas técnicos com linhagem de pilha completa e uso comercial a jusante, o Sifflet permite que engenheiros de dados e líderes priorizem incidentes com base no risco comercial em vez da gravidade técnica. Confiado por líderes da indústria como Carrefour ou Penguin Random House, o Sifflet preenche a lacuna entre a qualidade dos dados e o impacto nos negócios, garantindo que seus dados estejam sempre seguros para decisões executivas e consumo de IA. Saiba mais em siffletdata.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 51
**How Do G2 Users Rate Sifflet?**

- **Facilidade de Uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind Sifflet?**

- **Vendedor:** [Sifflet](https://www.g2.com/pt/sellers/sifflet)
- **Website da Empresa:** https://www.siffletdata.com/
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Paris, Ile-de-France
- **Twitter:** @Siffletdata (390 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sifflet/ (48 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 75% Médio Porte, 21% Empresa


#### What Are Sifflet's Pros and Cons?

**Pros:**

- Melhoria de Eficiência (37 reviews)
- Facilidade de Uso (36 reviews)
- Monitoramento (36 reviews)
- Linhas de Dados (32 reviews)
- Sistema de Alerta (31 reviews)

**Cons:**

- Personalização Limitada (17 reviews)
- Configuração Complexa (11 reviews)
- Gerenciamento de Alertas (10 reviews)
- Integração Limitada (10 reviews)
- Questões de Linhagem (10 reviews)

### 16. [Common Voice dataset](https://www.g2.com/pt/products/common-voice-dataset/reviews)
  Cada entrada no conjunto de dados consiste em um arquivo MP3 único e um arquivo de texto correspondente. Muitas das 1.368 horas gravadas no conjunto de dados também incluem metadados demográficos como idade, sexo e sotaque que podem ajudar a treinar a precisão dos motores de reconhecimento de fala. O conjunto de dados atualmente consiste em 1.087 horas validadas em 18 idiomas, mas estamos sempre adicionando mais vozes e idiomas.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate Common Voice dataset?**

- **Facilidade de Uso:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 6.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 6.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Common Voice dataset?**

- **Vendedor:** [Mozilla](https://www.g2.com/pt/sellers/mozilla)
- **Ano de Fundação:** 2005
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @mozilla (262,146 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/13948/ (1,755 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 64% Pequena Empresa, 27% Médio Porte


### 17. [Oracle Enterprise Metadata Management](https://www.g2.com/pt/products/oracle-enterprise-metadata-management/reviews)
  Oracle Enterprise Metadata Management (OEMM) é uma plataforma abrangente de gerenciamento de metadados. OEMM pode coletar e catalogar metadados de praticamente qualquer fornecedor de metadados, incluindo relacional, Hadoop, ETL, BI, modelagem de dados e muitos mais.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 16
**How Do G2 Users Rate Oracle Enterprise Metadata Management?**

- **Facilidade de Uso:** 5.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 5.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 6.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 5.7/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Oracle Enterprise Metadata Management?**

- **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/pt/sellers/oracle)
- **Ano de Fundação:** 1977
- **Localização da Sede:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (828,755 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE:ORCL

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 44% Empresa, 38% Pequena Empresa


### 18. [Informatica Enterprise Data Catalog](https://www.g2.com/pt/products/informatica-enterprise-data-catalog/reviews)
  Um catálogo de dados baseado em aprendizado de máquina que permite classificar e organizar ativos de dados na nuvem, no local e em big data. Ele proporciona o máximo valor e reutilização de dados em toda a empresa.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 19
**How Do G2 Users Rate Informatica Enterprise Data Catalog?**

- **Facilidade de Uso:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 7.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Informatica Enterprise Data Catalog?**

- **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica)
- **Ano de Fundação:** 1993
- **Localização da Sede:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Informatica (99,782 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE: INFA

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 53% Empresa, 26% Médio Porte


### 19. [Coginiti](https://www.g2.com/pt/products/coginiti/reviews)
  Coginiti é uma plataforma de operações de dados colaborativa com foco em SQL que capacita equipes a construir, publicar e consumir produtos de dados de qualidade, simplificando o ciclo de vida da análise de dados desde a concepção até os insights. Integrando-se com a mais ampla variedade de plataformas e ferramentas de dados, Coginiti permite que analistas, engenheiros e cientistas de dados colaborem em tempo real, quebrando silos e promovendo a inovação. Sua interface intuitiva simplifica o gerenciamento de fluxos de trabalho de dados complexos, garantindo governança e consistência em todos os projetos. Recursos Principais: - Colaboração em Tempo Real - Modelagem de Dados Flexível - Teste de Qualidade de Dados - Visualizar Linhagem de Dados - Agendamento Nativo - APIs Poderosas - Assistente de IA Coginiti facilita uma transição perfeita da preparação de dados para a inteligência acionável. Não se trata apenas de refinar sua estratégia de dados ou escalar suas capacidades analíticas; trata-se de capacitar sua organização a aproveitar todo o potencial dos dados para a tomada de decisões informadas. Descubra o poder do Coginiti e transforme suas operações de dados. Coginiti oferece produtos para analistas individuais, equipes de dados e empresas.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate Coginiti?**

- **Facilidade de Uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Coginiti?**

- **Vendedor:** [Coginiti Corp](https://www.g2.com/pt/sellers/coginiti-corp)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Atlanta , GA
- **Twitter:** @coginiti (70 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coginiti (33 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 66% Empresa, 28% Médio Porte


### 20. [erwin Data Modeler](https://www.g2.com/pt/products/quest-software-erwin-data-modeler/reviews)
  Parte da Plataforma de Gerenciamento de Dados erwin, oferecendo modelagem de dados empresariais líder no setor. O erwin Data Modeler fornece os planos para dados confiáveis. Integrado com o erwin Data Intelligence, ele conecta modelos a metadados governados e contexto de negócios - garantindo que o que é entregue em produção corresponda ao design, para que os produtos de dados sejam precisos, governados e prontos para IA.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 59
**How Do G2 Users Rate erwin Data Modeler?**

- **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind erwin Data Modeler?**

- **Vendedor:** [Quest Software](https://www.g2.com/pt/sellers/quest-software)
- **Website da Empresa:** https://www.quest.com
- **Ano de Fundação:** 1987
- **Localização da Sede:** Austin, TX
- **Twitter:** @Quest (17,129 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2880/ (3,594 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 38% Médio Porte, 36% Pequena Empresa


#### What Are erwin Data Modeler's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Colaboração (2 reviews)
- Descoberta de Dados (1 reviews)
- Governança de Dados (1 reviews)
- Gestão de Dados (1 reviews)

**Cons:**

- Caro (2 reviews)
- Complexidade (1 reviews)
- Interface Difícil (1 reviews)
- Personalização Limitada (1 reviews)
- Design desatualizado (1 reviews)

### 21. [BMC AMI Data](https://www.g2.com/pt/products/bmc-ami-data/reviews)
  BMC AMI Data é um portfólio de soluções inteligentes de gerenciamento de dados e otimização de desempenho para ambientes IBM Z. Ele ajuda as empresas a otimizar, proteger e modernizar dados de mainframe críticos, incluindo Db2, IMS e VSAM, enquanto reduz custos, riscos e complexidade operacional. A solução automatiza a manutenção de dados, analisa o comportamento do sistema e fornece insights preditivos para reduzir o uso de CPU, minimizar o risco operacional e manter cargas de trabalho críticas funcionando sem interrupções. Ao modernizar a forma como os dados de mainframe são gerenciados, o BMC AMI Data permite que as empresas controlem o crescimento dos dados, otimizem custos e suportem aplicações de negócios de alto volume e sempre ativas.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 24
**How Do G2 Users Rate BMC AMI Data?**

- **Facilidade de Uso:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind BMC AMI Data?**

- **Vendedor:** [BMC Software](https://www.g2.com/pt/sellers/bmc-software)
- **Website da Empresa:** https://www.bmc.com
- **Ano de Fundação:** 1980
- **Localização da Sede:** Houston, TX
- **Twitter:** @BMCSoftware (48,007 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,951 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 25% Empresa


#### What Are BMC AMI Data's Pros and Cons?

**Pros:**

- Análise (1 reviews)
- Automação (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Integrações fáceis (1 reviews)
- Recursos (1 reviews)

**Cons:**

- Caro (1 reviews)
- Dificuldade de Instalação (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)
- Compatibilidade Limitada (1 reviews)
- Personalização Limitada (1 reviews)

### 22. [DataHub](https://www.g2.com/pt/products/datahub/reviews)
  DataHub é uma plataforma de contexto de dados e IA orientada por eventos, projetada para unificar a descoberta, governança e observabilidade em todo o patrimônio de dados de uma organização. Ao contrário dos catálogos de dados tradicionais, o DataHub Cloud oferece atualizações em tempo real, aplicação automática de políticas e integração perfeita com mais de 100 fontes de dados. Isso garante que as organizações possam manter a qualidade dos dados, conformidade e prontidão para IA em escala, abordando as complexidades da gestão de dados moderna. Voltado para equipes de dados, profissionais de governança e praticantes de IA, o DataHub atende a um público diversificado que inclui engenheiros de dados, analistas, administradores de dados e oficiais de conformidade. A plataforma é particularmente benéfica para organizações que necessitam de uma fonte centralizada de verdade para todos os metadados em vários ambientes, como data warehouses, lakes, plataformas de inteligência de negócios, sistemas de aprendizado de máquina e agentes de IA. Ao consolidar os processos de gestão de dados, o DataHub melhora a colaboração e a eficiência dentro das equipes de dados, permitindo que trabalhem de forma mais eficaz. Uma das características de destaque do DataHub é seu rastreamento automatizado de linhagem de dados, que opera até o nível de coluna. Essa capacidade permite que as equipes avaliem rapidamente o impacto de quaisquer mudanças a montante, facilitando a depuração mais rápida de problemas de qualidade e ajudando a evitar incidentes custosos antes que eles escalem para a produção. Além disso, a plataforma emprega funcionalidades impulsionadas por IA para gerenciar tarefas repetitivas associadas a metadados, como geração de documentação, classificação inteligente de glossário e marcação de dados sensíveis. Essa automação capacita os profissionais de dados a se concentrarem em atividades de maior valor, aumentando assim a produtividade geral. Para equipes de governança de dados e conformidade, o DataHub oferece ferramentas robustas para aplicação contínua de políticas, controles de acesso baseados em funções e detecção de informações pessoalmente identificáveis (PII). A plataforma é projetada para suportar padrões regulatórios como GDPR, HIPAA e PCI, tudo isso enquanto minimiza a supervisão manual. Isso garante que as organizações possam manter a conformidade sem o ônus de processos manuais extensivos. Além disso, para equipes de IA e ML, o DataHub fornece o contexto de dados confiável essencial para desenvolver agentes e modelos de IA confiáveis, promovendo a inovação e melhorando os resultados. Com o apoio de investidores proeminentes como Bessemer Venture Partners, LinkedIn e 8VC, o DataHub conquistou a confiança de organizações líderes, incluindo Netflix, Visa, Slack e Pinterest. Essa adoção generalizada destaca a eficácia da plataforma em transformar operações de dados e melhorar o cenário geral de gestão de dados. Para mais informações, visite datahub.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 8
**How Do G2 Users Rate DataHub?**

- **Facilidade de Uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind DataHub?**

- **Vendedor:** [DataHub](https://www.g2.com/pt/sellers/datahub)
- **Website da Empresa:** https://datahub.com/
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Palo Alto, California
- **Twitter:** @DataHubCloud (700 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datahub-cloud/ (18 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 63% Médio Porte, 25% Empresa


#### What Are DataHub's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Conectividade (2 reviews)
- Código Aberto (2 reviews)
- Precisão (1 reviews)
- Acessível (1 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Integração (2 reviews)
- Problemas de Dependência (1 reviews)
- Interface Difícil (1 reviews)
- Falta de Recursos (1 reviews)
- Gerenciamento de Grandes Dados (1 reviews)

### 23. [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/pt/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews)
  O Workflow Data Fabric é a base de dados preparada para IA da Plataforma de IA da ServiceNow. Ele se conecta a qualquer dado—estruturado, não estruturado e em streaming—contextualiza-o com significado e governança empresarial, e controla-o com linhagem e políticas para que funcionários e agentes de IA possam agir com confiança em informações em tempo real para prevenir interrupções, resolver solicitações mais rapidamente e otimizar operações—tudo em uma única plataforma. Como o Workflow Data Fabric transforma dados em ação instantânea Conectar Unifique dados de sistemas como Salesforce, SAP, Workday, data lakes e fluxos de eventos em tempo real sem duplicação ou integrações frágeis ponto a ponto. Com Zero Copy Connectors, Stream Connect, External Content Connectors e Integration Hub, o WDF simplifica a arquitetura e reduz o custo e o tempo de integração. Contextualizar Dê significado empresarial aos dados e torne-os confiáveis com um Catálogo de Dados ativo, governança embutida e linhagem. Use o Knowledge Graph para mapear relacionamentos (por exemplo, clientes, ativos, pedidos) para que agentes de IA e fluxos de trabalho entendam o contexto e tomem decisões precisas no fluxo de trabalho. Controlar Aplique políticas, permissões e guardas de conformidade em todas as fontes conectadas para que as pessoas certas e agentes de IA acessem os dados certos, no momento certo, com total auditabilidade e rastreabilidade—sem mais cópias ocultas ou pipelines opacos.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 134
**How Do G2 Users Rate ServiceNow Workflow Data Fabric?**

- **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 7.1/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind ServiceNow Workflow Data Fabric?**

- **Vendedor:** [ServiceNow](https://www.g2.com/pt/sellers/servicenow)
- **Website da Empresa:** https://www.servicenow.com/
- **Ano de Fundação:** 2004
- **Localização da Sede:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @servicenow (55,054 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (32,701 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 46% Empresa, 26% Médio Porte


#### What Are ServiceNow Workflow Data Fabric's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (37 reviews)
- Integrações (34 reviews)
- Automação (30 reviews)
- Melhoria de Eficiência (26 reviews)
- Gestão de Dados (25 reviews)

**Cons:**

- Configuração Complexa (23 reviews)
- Configuração Difícil (17 reviews)
- Caro (15 reviews)
- Desempenho lento (14 reviews)
- Complexidade (13 reviews)

### 24. [Talend Data Catalog](https://www.g2.com/pt/products/talend-data-catalog/reviews)
  O Catálogo de Dados rastreia, perfila, organiza, vincula e enriquece automaticamente todos os seus metadados. Até 80% das informações associadas aos dados são documentadas automaticamente e mantidas atualizadas por meio de relacionamentos inteligentes e aprendizado de máquina, entregando continuamente os dados mais significativos ao usuário.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Talend Data Catalog?**

- **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 9.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Talend Data Catalog?**

- **Vendedor:** [Qlik](https://www.g2.com/pt/sellers/qlik)
- **Ano de Fundação:** 1993
- **Localização da Sede:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,203 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 funcionários no LinkedIn®)
- **Telefone:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 42% Médio Porte, 33% Empresa


#### What Are Talend Data Catalog's Pros and Cons?

**Pros:**

- Catalogação de Dados (1 reviews)
- Descoberta de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Intuitivo (1 reviews)
- Uso Intuitivo (1 reviews)

**Cons:**

- Complexidade da Interface (1 reviews)
- Design de Interface Ruim (1 reviews)
- Design de UI ruim (1 reviews)
- Problemas de Interface do Usuário (1 reviews)
- Design de UX (1 reviews)

### 25. [Zeenea](https://www.g2.com/pt/products/zeenea/reviews)
  "Zeenea é a Plataforma de Descoberta de Dados construída para que todos possam encontrar, confiar e desbloquear o valor dos dados empresariais. A plataforma em nuvem apresenta duas experiências de usuário modernas: Zeenea Studio é o aplicativo projetado para especialistas em dados economizarem tempo gerenciando, documentando e governando dados com máxima automação; enquanto Zeenea Explorer permite que os usuários de negócios ganhem produtividade encontrando os ativos de dados de que precisam em todas as informações empresariais. Os scanners e APIs integrados da Zeenea permitem que as organizações coletem, consolidem e vinculem automaticamente metadados de seu ecossistema de dados. Com um poderoso grafo de conhecimento e um motor de busca inteligente, as equipes de dados podem ativar todos os metadados empresariais através de uma única fonte de verdade. Zeenea ajuda dezenas de organizações em todo o mundo a democratizar dados, incluindo BPCE Group, Club Med, Generali, Renault, Société Générale, Solactive e Stellantis. As soluções certificadas SOC 2 Tipo II da Zeenea incluem um Catálogo de Dados, um Glossário de Negócios, Linhagem de Dados, Qualidade de Dados, Governança de Dados, Administração de Dados, Privacidade de Dados, Conformidade Regulatória, Transformação em Nuvem."


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Zeenea?**

- **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Glossário de Negócios e Dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Gerenciamento de metadados:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Linhagem de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Zeenea?**

- **Vendedor:** [Zeenea](https://www.g2.com/pt/sellers/zeenea)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Paris, √éle-de-France
- **Twitter:** @ZeeneaSoftware (249 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/zeenea (26 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 25% Empresa



    ## What Is Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina?
  [Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure)
  ## What Software Categories Are Similar to Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina?
    - [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)

  
---

## How Do You Choose the Right Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina?

### 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.