Melhor Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina
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.
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. Além disso, essas ferramentas diferem do software de gerenciamento de dados mestres 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 relevantesMelhor Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina Em Um Relance
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Saiba Mais Sobre Software de Catálogo de Dados de Aprendizado de Máquina
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.
