I cataloghi di dati di machine learning consentono alle organizzazioni di organizzare, accedere, interpretare e collaborare sui dati provenienti da più fonti garantendo al tempo stesso una solida governance e un controllo degli accessi. L'intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale in molte funzionalità di questi cataloghi, supportando funzionalità come raccomandazioni basate sull'apprendimento automatico, query in linguaggio naturale e mascheramento dinamico dei dati per una maggiore sicurezza. Questi cataloghi consentono alle aziende di consolidare i set di dati in un'unica posizione, rendendo più semplice sia per gli analisti che per gli utenti quotidiani la ricerca e il reperimento dei dati. Gli utenti possono commentare, condividere e consigliare set di dati, fornendo un contesto immediato ai colleghi che interrogano i dati. Gli amministratori IT possono implementare il provisioning degli utenti per impedire l'accesso non autorizzato alle informazioni sensibili. I cataloghi di dati di machine learning sono particolarmente utili per le aziende con diverse origini dati, che cercano una fonte di verità unificata e mirano a scalare l'utilizzo dei dati all'interno dell'organizzazione. Sebbene i dipartimenti IT in genere gestiscano queste piattaforme per mantenere l'organizzazione e la sicurezza, i cataloghi sono progettati per essere accessibili a data scientist, analisti e persino a utenti aziendali non tecnici. I dati possono essere trasformati, modellati e visualizzati all'interno del catalogo stesso o attraverso l'integrazione con strumenti di business intelligence. È importante notare che non tutti i cataloghi di dati di machine learning includono funzionalità di preparazione dei dati e potrebbero richiedere l'integrazione con piattaforme di business intelligence per tali funzionalità. Inoltre, questi cataloghi differiscono dai sistemi di gestione dei dati master (MDM) perché si concentrano su funzionalità avanzate di governance, collaborazione e apprendimento automatico.