Acho o Tamr incrivelmente eficaz em seu papel principal de gerenciamento de dados mestres. Ele se destaca nesse aspecto, permitindo-me consolidar e gerenciar dados sobre nossos clientes de forma perfeita. O que se destaca é a facilidade de uso e integração com nossos sistemas existentes, tornando o processo de integração de dados descomplicado. Essa facilidade de uso melhora nossa capacidade de reunir dados de uma variedade de fontes, tanto internas quanto externas, o que nos ajuda a obter uma compreensão abrangente de cada cliente. Essa compreensão é crucial, pois nos permite proporcionar uma melhor experiência para nossos clientes. Além disso, a configuração inicial foi simples, permitindo-me facilmente importar dados, mapeá-los e obter o resultado desejado. Essa configuração amigável significa que minha equipe pode apresentar dados rapidamente e de forma eficaz aos nossos usuários. A integração perfeita com o Snowflake também melhora nosso fluxo de trabalho, garantindo operações suaves junto com nossas outras ferramentas. No geral, o Tamr oferece uma funcionalidade robusta e facilidade de uso que beneficia significativamente minhas tarefas de trabalho específicas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Seria benéfico se pudéssemos personalizar o agrupamento de aprendizado de máquina para atender um pouco mais às nossas necessidades. Temos diferentes casos de uso que poderiam se beneficiar de um agrupamento mais agressivo ou conservador, dependendo do contexto, mas sei que a equipe da Tamr mantém-se próxima de seus clientes e há melhorias no roteiro para nos ajudar a atender essas necessidades. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Taner, obrigado por compartilhar sua experiência com o Tamr! Ficamos felizes em saber que a facilidade de uso da plataforma, as integrações perfeitas e a configuração simples ajudaram sua equipe a reunir dados e fornecer insights valiosos. Também agradecemos seu feedback sobre a personalização de modelos. Entendemos que diferentes casos de uso podem exigir comportamentos de agrupamento diferentes, e projetamos nossos produtos de dados com isso em mente enquanto continuamos a aprimorar sua adequação para diversos cenários.
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