Mejor Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático
Los catálogos de datos de aprendizaje automático permiten a las empresas categorizar, acceder, interpretar y colaborar en torno a los datos de la empresa a través de múltiples fuentes de datos, mientras mantienen un alto nivel de gobernanza y gestión de acceso. La inteligencia artificial es clave para muchas características de los catálogos de datos de aprendizaje automático, habilitando funcionalidades como recomendaciones de aprendizaje automático, consultas en lenguaje natural y enmascaramiento dinámico de datos para mejorar la seguridad.
Las empresas pueden utilizar catálogos de datos de aprendizaje automático para mantener conjuntos de datos en una única ubicación, de modo que la búsqueda y el descubrimiento de datos sea sencillo tanto para los usuarios empresariales cotidianos como para los analistas. Los usuarios tienen la capacidad de comentar, compartir y recomendar conjuntos de datos para que los colegas puedan tener una comprensión inmediata de lo que están consultando. Además, los administradores de TI pueden implementar la provisión de usuarios para garantizar que los empleados no autorizados no accedan a datos sensibles.
Los catálogos de datos de aprendizaje automático son implementados con mayor frecuencia por empresas que tienen múltiples fuentes de datos, están buscando una única fuente de verdad y están intentando escalar el uso de datos en toda la empresa. Estos productos son generalmente administrados por departamentos de TI, que pueden mantener la organización y la seguridad, pero los datos pueden ser accedidos por científicos de datos o analistas y el usuario empresarial promedio. Los datos pueden luego ser transformados, modelados y visualizados ya sea directamente en el catálogo de datos de aprendizaje automático o a través de una integración con software de inteligencia empresarial.
Debe tenerse en cuenta que no todos los catálogos de datos de aprendizaje automático proporcionan capacidades de preparación de datos y pueden requerir una integración con una plataforma de inteligencia empresarial. Además, estas herramientas difieren del software de gestión de datos maestros debido a su mejorada gobernanza, colaboración y funcionalidad de aprendizaje automático.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático, un producto debe:
Organizar y consolidar datos de todas las fuentes de la empresa en un único repositorio Proporcionar gestión de acceso de usuarios para propósitos de seguridad y gobernanza de datos Permitir a los usuarios empresariales buscar y acceder a los datos desde dentro del catálogo Ofrecer características de colaboración en torno a conjuntos de datos, incluyendo categorización, comentarios y compartición Dar recomendaciones inteligentes basadas en aprendizaje automático para un acceso más rápido a datos relevantesBest Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático At A Glance
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Más Información Sobre Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático
¿Qué es un Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático?
Un catálogo de datos de aprendizaje automático (MLDC) es un catálogo de datos automatizado que realiza tareas como rastrear metadatos, catalogar y clasificar datos de información personal identificable (PII). Los catálogos de datos de aprendizaje automático organizan el inventario de conjuntos de datos utilizando metadatos.
Los catálogos de datos ayudan a las empresas a saber dónde se almacenan los datos, reduciendo así el tiempo necesario para identificar datos y haciéndolos fácilmente accesibles para el análisis. Son inventarios de activos como tablas, esquemas, archivos y gráficos en las organizaciones, ayudando a resolver los desafíos de descubrimiento, calidad y gobernanza de datos de una empresa.
¿Qué significa MLDC?
MLDC es un acrónimo de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático.
¿Cuáles son las Características Comunes de los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático?
Los catálogos de datos de aprendizaje automático simplifican las funciones manuales de un catálogo de datos. Un catálogo de datos es una parte esencial de la estrategia de gestión de datos de cualquier organización. Algunas de las características de los catálogos de datos de aprendizaje automático son:
Ingesta y descubrimiento de datos: Los catálogos de datos de aprendizaje automático deben tener adaptadores preconstruidos para conectarse a diferentes sistemas de la empresa como aplicaciones, bases de datos, archivos y APIs externas. Estos adaptadores ayudan a descubrir metadatos de los sistemas. Los metadatos pueden ser nombres de tablas, nombres de atributos y restricciones. La característica ayuda a construir conectividad nativa como integraciones para fuentes de datos, soluciones de inteligencia empresarial (BI) y herramientas de ciencia de datos.
Glosario de negocios: Aunque una buena cantidad de datos se almacena en el repositorio, también es esencial que los usuarios comprendan qué significan los datos almacenados. La característica de glosario vincula estos datos a términos de negocio dándoles más significado.
Etiquetado automático de datos: El etiquetado de datos es un requisito previo para los algoritmos de aprendizaje automático. El etiquetado automático de datos es más preciso que el manual ya que elimina errores humanos. El etiquetado de datos generalmente involucra a anotadores identificando objetos en imágenes para construir datos de entrenamiento de inteligencia artificial (IA) de calidad. El etiquetado automático elimina los desafíos planteados por los tediosos ciclos de anotación.
Linaje de datos: El linaje de datos es el proceso que ayuda a los usuarios a saber quién, por qué, cuándo y dónde se realizan cambios en los datos. Es una parte de la gestión de metadatos. Los MLDCs automatizan el proceso de linaje de datos. El linaje de datos ayuda a determinar cuándo los datos nuevos o cambiados requieren reentrenar modelos de aprendizaje automático. Los MLDCs generalmente analizan registros de consultas en lagos de datos y otras fuentes de datos automáticamente para crear un mapa de linaje de datos.
Monitoreo de calidad de datos y detección de anomalías: El monitoreo de calidad de datos ayuda a los usuarios a entender si los datos provienen de una fuente confiable. El catálogo de datos de aprendizaje automático también tiene una característica para identificar cambios repentinos en los datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Los usuarios son alertados inmediatamente de cualquier cambio o anomalía que se detecte.
Búsqueda semántica de conjuntos de datos: Los catálogos de datos de aprendizaje automático proporcionan a los usuarios búsquedas visuales e intuitivas como los motores de búsqueda. Casi todos los usuarios en cualquier organización son usuarios de datos, pero no todos pueden usar consultas SQL para usar datos. La característica de búsqueda semántica facilita a todos los usuarios descubrir conjuntos de datos.
Capacidades de cumplimiento: Esta característica asegura que los datos sensibles no se expongan y que el usuario pueda confiar en los datos. Además, ayuda a mantener las políticas de gobernanza de datos en su lugar y fortalece la gestión de datos en la organización. Los administradores de datos pueden identificar datos de baja calidad y restringir el acceso a datos sensibles, ayudando así a cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
Perfilado de datos: El perfilado de datos ayuda a verificar los datos de la fuente de datos y recopila información sobre ellos. Este proceso ayuda a conocer mejor los problemas de calidad de los datos, haciendo así el proceso de gestión de datos más eficiente.
¿Cuáles son los Beneficios de los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático?
Un catálogo de datos de aprendizaje automático proporciona varios beneficios a diferentes tipos de usuarios en la organización. Estos incluyen:
Facilidad en la curación de datos: La curación de datos es un proceso de recopilación, organización, etiquetado y limpieza de datos. Los catálogos de datos de aprendizaje automático validan metadatos y organizan ideas en repositorios correctos utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
Facilidad de búsqueda: Debido a la búsqueda semántica, se vuelve más fácil para los usuarios no técnicos buscar y descubrir datos para su uso ya que no tienen que usar consultas SQL cada vez para acceder a los datos.
Facilidad en la colaboración de datos: Los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a colaborar, usar y compartir conjuntos de datos porque los catálogos de datos de aprendizaje automático facilitan encontrar y almacenar datos aislados.
¿Quién Usa los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático?
Los catálogos de datos de aprendizaje automático centralizan metadatos para varios activos de datos. Al organizar los metadatos, los MLDCs ayudan a las organizaciones a gobernar el acceso a los datos.
Analistas de datos: Los analistas de datos usan MLDC para descubrir, clasificar y manipular datos para sus procesos analíticos. También pueden descubrir modelos de IA o aprendizaje automático, entender cómo funcionan e importarlos a sus herramientas de BI. Los catálogos de datos ayudan a los analistas de datos a convertir a las empresas en organizaciones de autoservicio. La analítica de autoservicio es importante para cualquier organización que quiera estar impulsada por ideas. Los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a los usuarios a conocer los medios para encontrar, entender y confiar en los datos.
Marketers: Los equipos de marketing usan el catálogo de datos de aprendizaje automático de manera más comercial. Obtienen ideas para tomar mejores decisiones utilizando catálogos de datos.
Científicos de datos: Los científicos de datos generalmente publican sus modelos para su reutilización. Los científicos de datos siempre buscan una plataforma que centralice los datos para diferentes proyectos.
Desafíos con los Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático
Aunque los catálogos de datos de aprendizaje automático ayudan a resolver desafíos importantes en los catálogos de datos tradicionales como el descubrimiento de datos y el linaje de datos, los MLDCs también presentan desafíos.
Escalabilidad: Es complicado para todos los MLDCs soportar un gran volumen de metadatos. A veces, los catálogos de datos se descomponen debido a problemas de rendimiento cuando se sobrecargan con enormes cantidades de metadatos. Inicialmente, los datos solían almacenarse en el centro de datos principal de la empresa. Sin embargo, debido a los grandes datos de hoy, los catálogos de datos de aprendizaje automático deben realizar un seguimiento de los datos tanto en la nube como en los lagos de datos.
Fragmentación en la evaluación de un producto: Si un catálogo de datos es demasiado voluminoso, causa fragmentación en el recorrido del usuario al evaluar un producto. Demasiados datos hacen que los usuarios utilicen demasiadas herramientas, rompiendo así una experiencia continua en fragmentos.
Cómo Comprar Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático
El catálogo de datos de aprendizaje automático ofrece muchas características para ayudar a los usuarios a identificar datos utilizables. Un comprador puede elegir el software MLDC adecuado dependiendo de las necesidades de la organización. Los RFP/RFIs ayudan a la organización a buscar precios, características del producto y directrices.
Comparar Productos de Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático
Crear una lista larga
El primer paso es buscar todos los posibles jugadores en el espacio. Esto da una ventaja de evaluar a los proveedores por el precio, las características del producto y el servicio al cliente.
Crear una lista corta
Después de evaluar a los proveedores potenciales, la empresa puede reducir la lista a aquellos que cumplen con todos sus requisitos.
Realizar demostraciones
Las demostraciones ayudan a entender el producto en su totalidad. Un equipo de profesionales de TI y científicos de datos debe unirse a estas demostraciones para entender la funcionalidad del producto, mientras que el equipo de marketing puede unirse para analizar el uso comercial del software en los proyectos.
Selección de Catálogos de Datos de Aprendizaje Automático
Elegir un equipo de selección
Un equipo de profesionales de marketing con científicos de datos y profesionales de TI puede comunicar cualquier consulta relacionada con el producto MLDC con los proveedores. Un científico de datos estaría más interesado en conocer las características técnicas del software. Un gerente de marketing estaría interesado en saber cómo el equipo de marketing podría usar MLDC para cualquier proyecto. Un profesional de TI querría entender el procedimiento de instalación del software.
Negociación
Una vez que el proveedor cotiza el precio, comienzan las negociaciones. El precio se fija en función del costo de otros productos similares disponibles en el mercado y la medida en que el producto puede resolver los desafíos.
Decisión final
La decisión final se basa en acuerdos entre el proveedor y el comprador.