Meilleur Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique : Avis des utilisateurs de Octobre 2025

Un catalogue de données d'apprentissage automatique (MLDC) est un catalogue de données automatisé qui effectue des tâches telles que l'exploration des métadonnées, le catalogage et la classification des données à caractère personnel (PII). Les catalogues de données d'apprentissage automatique organisent l'inventaire des ensembles de données à l'aide de métadonnées.

Les catalogues de données aident les entreprises à savoir où les données sont stockées, réduisant ainsi le temps nécessaire pour identifier les données et les rendant facilement accessibles pour l'analyse. Ce sont des inventaires d'actifs tels que des tables, des schémas, des fichiers et des graphiques dans les organisations, aidant à résoudre les défis de découverte, de qualité et de gouvernance des données d'une entreprise.

Que signifie MLDC ?

MLDC est un acronyme pour Machine Learning Data Catalog.

Quelles sont les caractéristiques communes des catalogues de données d'apprentissage automatique ?

Les catalogues de données d'apprentissage automatique simplifient les fonctions manuelles d'un catalogue de données. Un catalogue de données est une partie essentielle de la stratégie de gestion des données de toute organisation. Certaines des caractéristiques des catalogues de données d'apprentissage automatique sont :

Ingestion et découverte de données : Les catalogues de données d'apprentissage automatique doivent avoir des adaptateurs préconstruits pour se connecter à différents systèmes d'entreprise tels que les applications, les bases de données, les fichiers et les API externes. Ces adaptateurs aident à découvrir les métadonnées des systèmes. Les métadonnées peuvent être des noms de tables, des noms d'attributs et des contraintes. La fonctionnalité aide à construire une connectivité native comme des intégrations pour les sources de données, les solutions de business intelligence (BI) et les outils de science des données.

Glossaire métier : Bien qu'une bonne quantité de données soit stockée dans le référentiel, il est également essentiel pour les utilisateurs de comprendre ce que signifient les données stockées. La fonctionnalité de glossaire relie ces données à des termes métier leur donnant plus de sens.

Étiquetage automatisé des données : L'étiquetage des données est une condition préalable pour les algorithmes d'apprentissage automatique. L'étiquetage automatisé des données est plus précis que le manuel car il élimine les erreurs humaines. L'étiquetage des données implique généralement que les annotateurs identifient des objets dans des images pour construire des données d'entraînement de qualité pour l'intelligence artificielle (IA). L'étiquetage automatisé élimine les défis posés par les cycles d'annotation fastidieux.

Traçabilité des données : La traçabilité des données est le processus qui aide les utilisateurs à savoir qui, pourquoi, quand et où des modifications sont apportées aux données. C'est une partie de la gestion des métadonnées. Les MLDC automatisent le processus de traçabilité des données. La traçabilité des données aide à déterminer quand de nouvelles données ou des données modifiées nécessitent un réentraînement des modèles d'apprentissage automatique. Les MLDC analysent généralement automatiquement les journaux de requêtes dans les lacs de données et d'autres sources de données pour créer une carte de traçabilité des données.

Surveillance de la qualité des données et détection des anomalies : La surveillance de la qualité des données aide les utilisateurs à comprendre si les données proviennent d'une source fiable. Le catalogue de données d'apprentissage automatique dispose également d'une fonctionnalité pour identifier les changements soudains dans les données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les utilisateurs sont immédiatement alertés de tout changement ou anomalie détecté.

Recherche sémantique pour les ensembles de données : Les catalogues de données d'apprentissage automatique fournissent aux utilisateurs des recherches visuelles et intuitives comme les moteurs de recherche. Presque tous les utilisateurs dans une organisation sont des utilisateurs de données, mais tout le monde ne peut pas utiliser des requêtes SQL pour utiliser les données. La fonctionnalité de recherche sémantique facilite la découverte des ensembles de données pour tous les utilisateurs.

Capacités de conformité : Cette fonctionnalité garantit que les données sensibles ne sont pas exposées et que l'utilisateur peut faire confiance aux données. Elle aide en outre à maintenir les politiques de gouvernance des données en place et à renforcer la gestion des données dans l'organisation. Les gestionnaires de données peuvent identifier les données de faible qualité et restreindre l'accès aux données sensibles, aidant ainsi à se conformer à des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD).

Profilage des données : Le profilage des données aide à vérifier les données de la source de données et à collecter des informations à leur sujet. Ce processus aide à mieux connaître les problèmes de qualité des données, rendant ainsi le processus de gestion des données plus efficace.

Quels sont les avantages des catalogues de données d'apprentissage automatique ?

Un catalogue de données d'apprentissage automatique offre plusieurs avantages à différents types d'utilisateurs dans l'organisation. Ceux-ci incluent :

Facilité de curation des données : La curation des données est un processus de collecte, d'organisation, d'étiquetage et de nettoyage des données. Les catalogues de données d'apprentissage automatique valident les métadonnées et organisent les informations dans les référentiels corrects à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Facilité de recherche : Grâce à la recherche sémantique, il devient plus facile pour les utilisateurs non techniques de rechercher et de découvrir des données à utiliser, car ils n'ont pas à utiliser des requêtes SQL à chaque fois pour accéder aux données.

Facilité de collaboration sur les données : Les catalogues de données d'apprentissage automatique aident les utilisateurs à collaborer, utiliser et partager des ensembles de données car les catalogues de données d'apprentissage automatique facilitent la recherche et le stockage des données cloisonnées.

Qui utilise les catalogues de données d'apprentissage automatique ?

Les catalogues de données d'apprentissage automatique centralisent les métadonnées pour divers actifs de données. En organisant les métadonnées, les MLDC aident les organisations à gouverner l'accès aux données.

Analystes de données : Les analystes de données utilisent les MLDC pour découvrir, classifier et manipuler les données pour leurs processus analytiques. Ils peuvent également découvrir des modèles d'IA ou d'apprentissage automatique, comprendre comment ils fonctionnent et les importer dans leurs outils de BI. Les catalogues de données aident les analystes de données à transformer les entreprises en organisations en libre-service. L'analyse en libre-service est importante pour toute organisation qui souhaite être guidée par les insights. Les catalogues de données d'apprentissage automatique aident les utilisateurs à savoir comment trouver, comprendre et faire confiance aux données.

Marketeurs : Les équipes marketing utilisent le catalogue de données d'apprentissage automatique de manière plus commerciale. Elles obtiennent des insights pour prendre de meilleures décisions en utilisant les catalogues de données.

Scientifiques des données : Les scientifiques des données publient généralement leurs modèles pour réutilisation. Les scientifiques des données recherchent toujours une plateforme qui centralise les données pour différents projets.

Défis avec les catalogues de données d'apprentissage automatique

Bien que les catalogues de données d'apprentissage automatique aident à résoudre les principaux défis des catalogues de données traditionnels tels que la découverte de données et la traçabilité des données, les MLDC présentent également des défis.

Évolutivité : Il est difficile pour tous les MLDC de prendre en charge un énorme volume de métadonnées. Parfois, les catalogues de données tombent en panne en raison de problèmes de performance lorsqu'ils sont surchargés de quantités énormes de métadonnées. Initialement, les données étaient stockées dans le centre de données principal de l'entreprise. Cependant, en raison des mégadonnées d'aujourd'hui, les catalogues de données d'apprentissage automatique doivent suivre les données à la fois dans le cloud et dans les lacs de données.

Fragmentation dans l'évaluation d'un produit : Si un catalogue de données est trop volumineux, il provoque une fragmentation dans le parcours de l'utilisateur pour évaluer un produit. Trop de données amènent les utilisateurs à utiliser trop d'outils, brisant ainsi une expérience fluide en fragments.

Comment acheter des catalogues de données d'apprentissage automatique

Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les catalogues de données d'apprentissage automatique

Le catalogue de données d'apprentissage automatique offre de nombreuses fonctionnalités pour aider les utilisateurs à identifier les données utilisables. Un acheteur peut choisir le bon logiciel MLDC en fonction des besoins de l'organisation. Les RFP/RFI aident l'organisation à rechercher les prix, les fonctionnalités du produit et les directives.

Comparer les produits de catalogues de données d'apprentissage automatique

Créer une liste longue

La première étape consiste à rechercher tous les acteurs possibles dans le domaine. Cela donne un avantage pour évaluer les fournisseurs en fonction du prix, des fonctionnalités du produit et du service client.

Créer une liste courte

Après avoir évalué les fournisseurs potentiels, l'entreprise peut réduire la liste à ceux qui répondent à tous leurs critères.

Réaliser des démonstrations

Les démonstrations aident à comprendre le produit dans son ensemble. Une équipe de professionnels de l'informatique et de scientifiques des données devrait participer à ces démonstrations pour comprendre la fonctionnalité du produit, tandis que l'équipe marketing peut y participer pour analyser l'utilisation commerciale du logiciel dans les projets.

Sélection des catalogues de données d'apprentissage automatique

Choisir une équipe de sélection

Une équipe de professionnels du marketing avec des scientifiques des données et des professionnels de l'informatique peut communiquer toutes les questions relatives au produit MLDC avec les fournisseurs. Un scientifique des données serait plus intéressé à connaître les fonctionnalités techniques du logiciel. Un responsable marketing serait curieux de savoir comment l'équipe marketing pourrait utiliser le MLDC pour un projet. Un professionnel de l'informatique voudrait comprendre la procédure d'installation du logiciel.

Négociation

Une fois que le fournisseur a proposé le prix, les négociations commencent. Le prix est fixé en fonction du coût d'autres produits similaires disponibles sur le marché et de la mesure dans laquelle le produit peut résoudre les défis.

Décision finale

La décision finale est basée sur les accords entre le fournisseur et l'acheteur.

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