Каталоги даних машинного навчання дозволяють організаціям організовувати, отримувати доступ, інтерпретувати та співпрацювати навколо даних із багатьох джерел, забезпечуючи надійне керування та контроль доступу. Штучний інтелект відіграє центральну роль у багатьох функціях цих каталогів, підтримуючи такі можливості, як рекомендації на основі машинного навчання, запити природною мовою та динамічне маскування даних для покращення безпеки. Ці каталоги дозволяють компаніям консолідувати набори даних в одному місці, що полегшує пошук і відкриття даних як для аналітиків, так і для звичайних користувачів. Користувачі можуть коментувати, ділитися та рекомендувати набори даних, забезпечуючи безпосередній контекст для колег, які запитують дані. ІТ-адміністратори можуть запровадити ініціалізацію користувачів, щоб запобігти несанкціонованому доступу до конфіденційної інформації. Каталоги даних машинного навчання особливо корисні для компаній із різноманітними джерелами даних, які шукають уніфіковане джерело істини та прагнуть масштабувати використання даних у всій організації. Хоча ІТ-відділи зазвичай керують цими платформами, щоб підтримувати організацію та безпеку, каталоги розроблено таким чином, щоб бути доступними для спеціалістів із обробки даних, аналітиків і навіть нетехнічних бізнес-користувачів. Дані можна трансформувати, моделювати та візуалізувати як у самому каталозі, так і за допомогою інтеграції з інструментами бізнес-аналітики. Важливо зауважити, що не всі каталоги даних машинного навчання містять функції підготовки даних і можуть потребувати інтеграції з платформами бізнес-аналітики для таких можливостей. Крім того, ці каталоги відрізняються від систем керування основними даними (MDM) тим, що вони зосереджені на розширеному управлінні, співпраці та функціях машинного навчання.
Appen
Appen - платформа для надання даних для навчання штучного інтелекту, включаючи анотацію даних та збори мовних записів.
data.world
Data.world - це платформа для каталогізації даних, що спрощує виявлення і управління даними в організаціях, забезпечуючи інтеграцію з існуючими системами.
Shaip
Shaip надає якісні набори даних різних типів для створення моделей AI/ML, забезпечуючи ліцензування, збір та анотацію даних у різних галузях.
Collibra
Collibra - це платформа для управління каталогами даних, яка допомагає організаціям розуміти, управляти та захищати свої дані.
TextQL
TextQL – особистий віртуальний аналітик даних, який використовує AI для аналізу бізнес-інсайтів через природні запити англійською мовою.
Sama AI
Sama AI - це додаток для анотації даних, що забезпечує високу точність для моделей штучного інтелекту в комп'ютерному зорі.
Denodo
Denodo - платформа віртуалізації даних, що забезпечує доступ, управління і інтеграцію різних джерел даних у режимі реального часу.
Dataland
Dataland - платформа для управління даними, яка спрощує організацію, аналіз та візуалізацію даних для бізнесу.
Secoda
Secoda - платформа для управління даними, що забезпечує централізований доступ, управління та моніторинг даних для організацій.
CastorDoc
CastorDoc - це інструмент для спільної роботи та автоматизації виявлення та каталогізації даних, допомагає організувати і зрозуміти дані в компанії.
Erisna
Erisna - платформа для управління даними, що допомагає аналітикам і інженерам автоматизувати виявлення даних і покращити управління даними.
Select Star
Select Star — це платформа для автоматичного аналізу та документування даних, що допомагає командам управляти даними, проводити їх міграцію та аналіз.
Traceye
Traceye — це платформа для індексації даних, що дозволяє створювати та розгортати субграфи для швидкого доступу до блокчейн-даних.
Decube
Decube - платформа для спостереження за даними, що включає моніторинг якості даних, виявлення метаданих та перевірку розбіжностей у даних.