机器学习数据目录使组织能够围绕多个来源的数据进行组织、访问、解释和协作,同时确保强大的治理和访问控制。人工智能在这些目录的许多功能中发挥着核心作用,支持基于机器学习的推荐、自然语言查询和动态数据屏蔽等功能,以提高安全性。 这些目录允许企业将数据集整合到一个位置,使分析师和日常用户更容易搜索和发现数据。用户可以评论、共享和推荐数据集,为查询数据的同事提供即时上下文。 IT 管理员可以实施用户配置,以防止未经授权访问敏感信息。 机器学习数据目录对于拥有不同数据源、寻求统一事实来源并旨在扩大整个组织的数据使用量的公司特别有利。虽然 IT 部门通常管理这些平台以维护组织和安全,但这些目录旨在供数据科学家、分析师甚至非技术业务用户访问。数据可以在目录本身内或通过与商业智能工具集成进行转换、建模和可视化。 值得注意的是,并非所有机器学习数据目录都包含数据准备功能,并且可能需要与商业智能平台集成才能实现此类功能。此外,这些目录与主数据管理 (MDM) 系统的不同之处在于它们侧重于增强的治理、协作和机器学习驱动的功能。