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Maschinelles Lernen Datenkataloge: Gut, aber nicht gut genug

Datenkatalog für maschinelles Lernen

Zusammenfassung

  • Maschinelles Lernen helfen dabei, Daten zu interpretieren, die Datenermittlung zu automatisieren und die Datennutzung zu beschleunigen.
  • Sie verknüpfen Datenbestände durch intelligente Erkenntnisse mit Geschäftsergebnissen.
  • Maschinelles Lernen nur ein Bestandteil eines wirklich „intelligenten“ Datenkatalog.
  • Ein intelligenter Datenkatalog auf fünf Säulen: Design, Nutzer , Bestandsaufnahme, Suche und Metadaten .
  • Die Kombination von maschinellem Lernen mit usability Governance ermöglicht eine effektive Demokratisierung von Daten.

Wie können Sie von einem Maschinelles Lernen Datenkatalog Nutzen ?

Mithilfe von Maschinelles Lernen (MLDCs) können Sie Daten interpretieren, die Datennutzung in Ihrem Unternehmen beschleunigen und Daten mit Geschäftsergebnissen verknüpfen.

Wir bieten Beispiele aus der Praxis für die intelligenten Funktionen eines Datenkatalog in unseren früheren Artikeln:

In diesem Dokument wird der Actian Data Intelligence-Plattform Datenkatalog einer der führendenDatenkatalog Maschinelles Lernen auf dem Markt genannt! Als Datenexperten wissen Sie jedoch, dass der „intelligente“ Aspekt eines Datenkatalog zwar eine gute Lösung Datenkatalog , für die Umsetzung Ihrer Mission der Datendemokratisierung jedoch nicht ausreicht.

Maschinelles Lernen Datenkatalog vs. Smart Data Catalogs: Was ist der Unterschied?

Der Begriff Datenkataloghat sich in den letzten Monaten zu einem Modewort entwickelt. Wenn jedoch von etwas als „smart“ die Rede ist, denken die meisten Menschen – zu Recht – automatisch an einen Datenkatalog ausschließlich Datenkatalog Fähigkeiten Maschinelles Lernen Datenkatalog .

Wir glauben nicht, dass sich ein intelligenter Datenkatalog nur auf ML-Funktionen beschränkt. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, "smart" zu sein. Wir beziehen uns gerne auf Maschinelles Lernen als einen Aspekt, neben anderen, eines intelligenten Datenkatalog.

Die 5 Säulen eines intelligenten Datenkatalog finden sich in seinem :

  • Gestaltung: Die Art und Weise, wie Benutzer den Katalog erkunden und Informationen konsumieren.
  • Nutzer Erfahrung: Wie es sich an verschiedene Nutzer anpasst.
  • Bestandsaufnahme: Bietet einen intelligenten und automatischen Weg zur Inventarisierung.
  • Suchmaschine: Erfüllt unterschiedliche Erwartungen und gibt intelligente Vorschläge.
  • Metadaten Management: Ein Katalog, der Daten mit ML-Funktionen markiert und miteinander verknüpft.

Diese Überzeugung wird in unserem Artikel näher erläutert: "Ein intelligenter Datenkatalog, ein Muss für Datenverantwortliche", der auch auf der Data Innovation 2020 von Guillaume Bodet gehalten wurde.