# Migliori Piattaforme di Data Science e Machine Learning - Pagina 6 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le piattaforme di data science e machine learning (DSML) forniscono strumenti per costruire, distribuire e monitorare algoritmi di machine learning (ML) combinando dati con modelli intelligenti di decisione per supportare soluzioni aziendali. Queste piattaforme possono offrire algoritmi predefiniti e flussi di lavoro visivi per utenti non tecnici o richiedere competenze di sviluppo più avanzate per la creazione di modelli complessi. Capacità principali del software di data science e machine learning (DSML) Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle piattaforme di Data Science e Machine Learning (DSML), un prodotto deve: - Presentare un modo per i sviluppatori di collegare i dati agli algoritmi affinché possano apprendere e adattarsi - Consentire agli utenti di creare algoritmi ML e offrire algoritmi predefiniti per utenti principianti - Fornire una piattaforma per distribuire l'IA su larga scala Come il software DSML si differenzia da altri strumenti Le piattaforme DSML si differenziano dalle offerte tradizionali di platform-as-a-service (PaaS) fornendo funzionalità specifiche per ML, come algoritmi predefiniti, flussi di lavoro di addestramento dei modelli e funzionalità automatizzate che riducono la necessità di un'ampia competenza in data science. Approfondimenti dalle recensioni di G2 sul software DSML Secondo i dati delle recensioni di G2, gli utenti evidenziano il valore dello sviluppo di modelli semplificato, la facilità di distribuzione e le opzioni che supportano sia i praticanti non tecnici che quelli avanzati attraverso interfacce visive o flussi di lavoro basati su codice. ## How Many Piattaforme di Data Science e Machine Learning Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 823 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 171 - **Buyer Segments**: Mercato Medio 40% │ Piccola Impresa 35% │ Impresa 25% - **Top Trending Product**: Myriade (+0.5) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Piattaforme di Data Science e Machine Learning Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 13,200+ Recensioni autentiche - 823+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Piattaforme di Data Science e Machine Learning Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Miglior performer:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/it/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Più facile da usare:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - **Più in voga:** [Hex](https://www.g2.com/it/products/hex-tech-hex/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### ThoughtSpot ThoughtSpot è l'azienda di Agentic Analytics Platform per le imprese. Con il linguaggio naturale e l'IA, ThoughtSpot consente a tutti in un'organizzazione di porre domande sui dati, ottenere risposte e agire. Progettato per i team di dati con codice e per gli utenti aziendali senza codice, ThoughtSpot è abbastanza intuitivo per chiunque, ma costruito per gestire grandi e complessi dati cloud su larga scala. Clienti come Coca-Cola, Hilton Worldwide e Capital One stanno sbloccando il pieno potenziale dei loro dati con ThoughtSpot. [Visita il sito web](https://www.g2.com/it/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2437&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6232&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fit%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D6&secure%5Btoken%5D=a0118bb8c00c287d70e5b3267e5ec2180e16175e68da365aabd2f9d1bf299cac&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.thoughtspot.com%2Fdemo%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Daggregatorads%26utm_term%3Dcompete%26utm_content%3Dtext_ads%26utm_campaign%3Dppc_g2compete26&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## What Are the Top-Rated Piattaforme di Data Science e Machine Learning Products in 2026? ### 1. [DeepDetect](https://www.g2.com/it/products/deepdetect/reviews) DeepDetect è un'API e un server di deep learning scritto in C++11 per rendere il deep learning facile da utilizzare e integrare nelle applicazioni esistenti. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind DeepDetect?** - **Venditore:** [JoliBrain](https://www.g2.com/it/sellers/jolibrain) - **Sede centrale:** Toulouse, - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 2. [Fireflai](https://www.g2.com/it/products/fireflai/reviews) Fireflai® è una piattaforma dati SaaS B2B che sfrutta la Scienza dei Dati proprietaria, il Machine Learning e l'Intelligenza Artificiale Generativa per trasformare le operazioni sui dati dei prodotti. Fireflai® consente l'ingestione, la gestione e l'arricchimento senza soluzione di continuità di cataloghi complessi e dati master dei prodotti - accelerando l'onboarding, l'attivazione e il miglioramento continuo degli SKU per Produttori, Distributori e Rivenditori. Fireflai può: - Ingerire estratti PIM/ERP come elenchi di prodotti e parti, tassonomie ed elenchi di valori - Arricchire gli elenchi di prodotti con dati convalidati, documenti e immagini da file di fornitori non strutturati, cataloghi, metadati, persino dal web - Generare contenuti come descrizioni, slogan, caratteristiche e benefici, tag SEO - Pulire, abbinare e unire set di dati per creare un 'dataset prodotto d'oro' - Classificare e trasformare i dati dei prodotti in tassonomie richieste per un semplice import ERP/PIM - Tradurre set di dati in più lingue **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Fireflai?** - **Comprensione del linguaggio naturale:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Fireflai?** - **Venditore:** [Fireflai](https://www.g2.com/it/sellers/fireflai) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** Manchester , GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fireflai-ai (8 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Enterprise, 20% Mid-Market #### What Are Fireflai's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (4 reviews) - Time-Saving (4 reviews) - Speed (3 reviews) - Implementation Ease (2 reviews) - Automation (1 reviews) **Cons:** - Bug Issues (1 reviews) - Inaccuracy (1 reviews) - Inaccuracy Issues (1 reviews) - Software Bugs (1 reviews) ### 3. [Forwrd](https://www.g2.com/it/products/forwrd/reviews) Fai fatica a mantenere aggiornati i tuoi modelli di scoring ogni volta che vengono lanciate campagne di marketing o nuove funzionalità di prodotto? Incontra Forwrd, il modo più semplice per costruire modelli di scoring accurati che letteralmente diventano più intelligenti ogni giorno, apprendendo dai nuovi dati in tempo reale. Costruisci un modello di scoring auto-apprendente che identifica automaticamente nuovi fattori che impattano sulla conversione nei tuoi dati e si aggiorna da solo, senza alcun lavoro manuale. I punteggi possono essere inviati alle app aziendali che i dipendenti usano quotidianamente (ad es., SFDC, HubSpot, Slack) per permettere ai dipendenti in prima linea di concentrarsi sui loro migliori potenziali clienti e clienti. ✅ Niente più aggiornamenti manuali al tuo metodo di scoring mentre il tuo marketing evolve. ✅ Il tuo modello diventa più intelligente ogni giorno apprendendo da dati freschi. ✅ Uno scoring accurato significa concentrarsi sui tuoi lead AAA. ✅ Connetti il tuo CRM, HubSpot, analisi di prodotto, sistema di ticketing e altro ancora! ✅ Nessun bisogno di analisti o team di dati. C'è un motivo per cui i leader SaaS B2B come Jasper.ai, AppsFlyer e WalkMe usano Forwrd per concentrarsi sui loro migliori lead, MQL, PQL, SQL e clienti. – "4X più PQL", PowToon – "48% più opportunità", AppsFlyer – "21% più pipeline qualificata", Totango – "31% migliore ritenzione", WalkMe **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 32 **How Do G2 Users Rate Forwrd?** - **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Forwrd?** - **Venditore:** [Forwrd](https://www.g2.com/it/sellers/forwrd) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 66% Mid-Market, 16% Piccola impresa #### What Are Forwrd's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (6 reviews) - Machine Learning (6 reviews) - Features (5 reviews) - Intuitive (4 reviews) - Automation (3 reviews) **Cons:** - Learning Difficulty (1 reviews) ### 4. [Graphext](https://www.g2.com/it/products/graphext/reviews) Analisi Esplorativa dei Dati e Modellazione Predittiva. Intuizioni più rapide e potenti senza codice. In missione per costruire il miglior strumento di analisi dei dati senza codice. Più potente dei dashboard e più intuitivo dei notebook. Permettiamo alle persone non tecniche di esplorare i loro dati e aiutiamo le persone tecniche a risparmiare tempo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Graphext?** - **Applicazione:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind Graphext?** - **Venditore:** [Graphext](https://www.g2.com/it/sellers/graphext) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Madrid, ES - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/graphext (23 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 5. [Harumi](https://www.g2.com/it/products/harumi/reviews) Harumi.io è una piattaforma AI per la Ricerca Operativa. La nostra AI traduce le regole aziendali di aziende dell'economia reale (manifatturiero, vendita al dettaglio, logistica) in modelli matematici e scrive il codice che verrà utilizzato per simulare scenari dei clienti e trovare quello in cui le risorse sono utilizzate nel modo più efficiente possibile. Scopri di più su https://harumi.io/. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Harumi?** - **Applicazione:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind Harumi?** - **Venditore:** [Harumi](https://www.g2.com/it/sellers/harumi) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/harumi-io (11 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 6. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/it/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews) HyperAspect Cognitive Cloud è una piattaforma aziendale di analisi e automazione AI che consente agli utenti di sfruttare i big data per guidare decisioni strategiche ed efficienti in tutti i dipartimenti. Portiamo l'AI responsabile e l'elaborazione del linguaggio naturale nei processi fondamentali di un'organizzazione con i necessari framework di conformità alla sicurezza all'interno di settori ad alta intensità di dati come sanità, finanza, assicurazioni, legale, marketing, vendita al dettaglio, servizi digitali professionali. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate HyperAspect Cognitive Cloud?** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind HyperAspect Cognitive Cloud?** - **Venditore:** [HyperAspect](https://www.g2.com/it/sellers/hyperaspect) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Washinghton , US - **Pagina LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Mid-Market, 33% Piccola impresa #### What Are HyperAspect Cognitive Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (3 reviews) - AI Integration (3 reviews) - Cloud Computing (3 reviews) - Customer Support (3 reviews) - Easy Integrations (3 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Pricing Issues (1 reviews) ### 7. [Hypersonix](https://www.g2.com/it/products/hypersonix/reviews) Hypersonix AI è una soluzione sofisticata su misura per l'industria del retail, progettata per assistere gli utenti nella navigazione del complesso panorama dell'analisi dei concorrenti, delle strategie di prezzo, dell'efficacia promozionale, della gestione dell'inventario e della previsione della domanda. Sfruttando algoritmi avanzati sviluppati specificamente per l'industria del commercio, Hypersonix AI consente ai rivenditori di prendere decisioni informate che migliorano la loro efficienza operativa e la competitività sul mercato. Questo prodotto serve principalmente i commercianti al dettaglio che cercano di ottenere una comprensione più profonda delle dinamiche del loro mercato e di ottimizzare le loro strategie aziendali per massimizzare i margini di prodotto. Con l'ambiente retail che diventa sempre più complesso, la necessità di un'intelligenza azionabile è critica. Hypersonix AI funge da strumento vitale per i rivenditori che cercano di analizzare le attività dei loro concorrenti, comprendere le tendenze dei prezzi e valutare l'efficacia delle loro promozioni. Sfruttando la potenza dei dati, i rivenditori possono identificare opportunità di crescita e prendere decisioni strategiche che si allineano con i loro obiettivi aziendali. Le caratteristiche chiave di Hypersonix AI includono l'analisi dei concorrenti in tempo reale, raccomandazioni di prezzo dinamiche e previsioni complete dell'inventario. La piattaforma fornisce agli utenti informazioni aggiornate sui prezzi dei concorrenti e sulle strategie promozionali, consentendo ai rivenditori di adeguare di conseguenza i propri approcci. Inoltre, il sistema offre analisi predittive che assistono i commercianti nella previsione delle esigenze di inventario basate su dati storici e tendenze di mercato, garantendo che possano soddisfare la domanda dei clienti senza sovraccaricare le scorte. I benefici dell'utilizzo di Hypersonix AI vanno oltre la semplice analisi dei dati; promuove una cultura di decisioni basate sui dati all'interno delle organizzazioni. I rivenditori possono accelerare i loro processi decisionali, consentendo loro di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, capitalizzare le tendenze emergenti e trasformare le loro strategie di commercio. Massimizzando i margini di profitto e migliorando la crescita dei ricavi, Hypersonix AI posiziona i rivenditori per essere più competitivi in un ambiente di mercato in rapida evoluzione. L'integrazione di intuizioni azionabili da ProfitGPT arricchisce ulteriormente l'esperienza utente, generando raccomandazioni GPT su misura che si allineano con obiettivi aziendali specifici. In sostanza, Hypersonix AI si distingue nella categoria dell'analisi retail offrendo una suite completa di funzionalità che affrontano le sfide uniche affrontate dai commercianti. La sua attenzione alle intuizioni azionabili e agli algoritmi avanzati su misura per l'industria del commercio lo rende uno strumento essenziale per i rivenditori che mirano a prosperare in un panorama sempre più competitivo. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Hypersonix?** - **Applicazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Hypersonix?** - **Venditore:** [Hypersonix](https://www.g2.com/it/sellers/hypersonix) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** San Jose, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hypersonix-ai/ (104 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Vendita al dettaglio - **Company Size:** 42% Mid-Market, 42% Piccola impresa ### 8. [IBM Watson Machine Learning Accelerator](https://www.g2.com/it/products/ibm-watson-machine-learning-accelerator/reviews) Watson Machine Learning Accelerator Enterprise rende il deep learning e il machine learning più accessibili al tuo personale, e i benefici dell'IA più raggiungibili per la tua azienda. Combina popolari framework open source di deep learning, strumenti di sviluppo IA efficienti e server accelerati IBM Power Systems. Ora la tua organizzazione può implementare una piattaforma IA completamente ottimizzata e supportata che offre prestazioni fulminee, affidabilità e resilienza comprovate. IBM PowerAI Enterprise è un ambiente completo per la data science come servizio, che consente alla tua organizzazione di portare in produzione nuove applicazioni di IA applicata. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IBM Watson Machine Learning Accelerator?** - **Applicazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind IBM Watson Machine Learning Accelerator?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 9. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/it/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews) Per le organizzazioni che guidano i progressi nell'IA tradizionale e nell'IA generativa, iMerit offre soluzioni complete, fornite tramite software, che comprendono annotazione dati di alta qualità, arricchimento e messa a punto dei modelli su dataset multimodali, inclusi testo, immagini, audio, video e dati sensoriali. Combinando tecnologia all'avanguardia con l'esperienza umana, iMerit consente alle aziende di sviluppare modelli di IA precisi, dai sistemi di apprendimento supervisionato tradizionali alle applicazioni di IA generativa all'avanguardia. A differenza dei fornitori di servizi generici, iMerit si specializza in soluzioni sicure, scalabili e specifiche per dominio, permettendo innovazione e prestazioni nelle iniziative di IA e apprendimento automatico più esigenti. Per gli sviluppatori di applicazioni di IA tradizionale, iMerit fornisce strumenti di annotazione dati di classe superiore, automazione del flusso di lavoro e una forza lavoro altamente qualificata all'interno di una soluzione end-to-end unica. La combinazione unica di tecnologia, talento e tecniche produce i dati di più alta qualità nel settore per l'apprendimento automatico. Per gli sviluppatori di applicazioni di IA generativa, iMerit fornisce strumenti, automazione ed esperti di dominio per una valutazione accurata dei modelli e una messa a punto precisa. La soluzione combina la tecnologia e gli esperti di dominio umani nel ciclo per tutte le forme di apprendimento per rinforzo supervisionato. I servizi includono creazione di corpus, aumento dei dati, RLHF, messa a punto RAG, ragionamento a catena di pensiero e red-teaming per una maggiore precisione del modello. Visita www.imerit.net per saperne di più. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?** - **Venditore:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/it/sellers/imerit-technology) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** San Jose, US - **Twitter:** @iMeritDigital (1,634 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 25% Enterprise #### What Are iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform's Pros and Cons? **Pros:** - AI Integration (1 reviews) - Annotation Efficiency (1 reviews) - Customization (1 reviews) - Data Accuracy (1 reviews) - Machine Learning (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Steep Learning Curve (1 reviews) ### 10. [Infoveave](https://www.g2.com/it/products/infoveave/reviews) Infoveave è una piattaforma dati unificata alimentata dall'AI che aiuta le imprese ad automatizzare i flussi di dati, migliorare la qualità dei dati, abilitare l'analisi predittiva e trasformare le intuizioni in azioni aziendali misurabili, tutto all'interno di un unico ambiente. A differenza degli strumenti BI tradizionali o delle piattaforme ETL autonome, Infoveave connette l'intero ciclo di vita dei dati dall'ingestione e trasformazione alla governance, analisi ed esecuzione operativa. Infoveave è costruito su una solida base di governance e sicurezza dei dati, garantendo una gestione dei dati coerente, conformità e protezione. Con funzionalità come il tracciamento della provenienza dei dati, la gestione dei metadati, la sicurezza a livello di riga e i registri di controllo, la piattaforma aiuta a mantenere l'integrità e il controllo dei dati. Caratteristiche principali Fovea - Assistente AgenticAI L'AgenticAI di Infoveave, Fovea, è integrato in tutta la piattaforma. Fovea assiste nella costruzione di trasformazioni dei dati, suggerendo intuizioni, automatizzando i flussi di lavoro e semplificando l'analisi avanzata, riducendo la dipendenza tecnica e migliorando l'adozione tra i team. Automazione e Integrazione dei Dati • Oltre 50 connettori nativi (app cloud, database, magazzini dati) • Ingestione e trasformazione dei dati automatizzata • Orchestrazione dei flussi di lavoro con monitoraggio e avvisi • Visibilità in tempo reale dei flussi Analisi e Modellazione Predittiva Alimentate dall'AI • AutoML per intuizioni predittive • Pianificazione di scenari "what-if" • Integrazione Python per modellazione avanzata • Endpoint analitici accessibili tramite API Dashboard Conversazionali e BI Self-Service • Query in linguaggio naturale • Oltre 100 visualizzazioni interattive • Esplorazione drill-down • Reportistica programmata e automatizzata Qualità dei Dati e Governance Integrate • Validazione automatizzata e rilevamento anomalie • Catalogo dati e tracciamento della provenienza • Controllo degli accessi basato sui ruoli • Registri di controllo e flussi di lavoro di governance App Dati e Flussi di Lavoro Operativi • Applicazioni a basso codice • Moduli di acquisizione dati integrati • Attivatori di decisioni automatizzati • Flussi di lavoro da intuizione ad azione Valore Aziendale • Implementazione più rapida dei flussi di dati • Migliorata accuratezza e fiducia nei dati • Ridotta dipendenza da strumenti scollegati • Cicli decisionali più rapidi • Efficienza operativa misurabile Infoveave unifica l'automazione dei dati, l'analisi alimentata dall'AI, la governance e i flussi di lavoro operativi in un'unica piattaforma intelligente, trasformando i dati aziendali in decisioni affidabili e azionabili. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 9 **How Do G2 Users Rate Infoveave?** - **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Infoveave?** - **Venditore:** [Noesys Software](https://www.g2.com/it/sellers/noesys-software) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @infoveave (15 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infoveave-pty-ltd/ (3 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 44% Piccola impresa, 22% Enterprise #### What Are Infoveave's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Easy Integrations (3 reviews) - Features (3 reviews) - Community Support (2 reviews) - Customer Support (2 reviews) **Cons:** - Poor Customer Support (2 reviews) - Dashboard Issues (1 reviews) - Data Cleaning (1 reviews) - Data Inaccuracy (1 reviews) - Data Integration (1 reviews) ### 11. [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/it/products/jarvis-video-analytics-solution/reviews) Staqu è un'azienda di ricerca sull'IA con più di 7 anni di esperienza nel trovare soluzioni a processi aziendali complessi. Molte aziende private e agenzie di forze dell'ordine utilizzano i nostri prodotti quotidianamente in tutto il mondo. Molte organizzazioni hanno scelto la nostra soluzione di analisi video JARVIS perché è versatile e modulare. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate JARVIS Video Analytics Solution?** - **Applicazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind JARVIS Video Analytics Solution?** - **Venditore:** [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/it/sellers/jarvis-video-analytics-solution) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** London, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/staqu-technologies (100 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 12. [Kaskada](https://www.g2.com/it/products/kaskada/reviews) Kaskada è un'azienda innovativa di machine learning con sede a Seattle che sta elevando i settori della data science e del machine learning. Siamo l'azienda che ha risolto per prima i join temporali in streaming, consentendo l'esecuzione di modelli predittivi a partire da dati basati su eventi. Utilizzare Kaskada permette ai clienti di ottenere più valore dai dati basati su eventi. Ora, gli utenti possono costruire modelli che prima non erano possibili, che funzioneranno effettivamente una volta messi in produzione, senza perdite. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Kaskada?** - **Applicazione:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kaskada?** - **Venditore:** [Kaskada](https://www.g2.com/it/sellers/kaskada) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Seattle, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18939102 (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 13. [Kepler](https://www.g2.com/it/products/kepler/reviews) Piattaforma avanzata di AI self-service e AutoML. Non è richiesta esperienza in Machine Learning (ML). La piattaforma Kepler ti consente di portare i progetti di AI e Machine Learning (ML) sul mercato più velocemente con i tuoi team e investimenti tecnologici esistenti. Lo fa combinando ML avanzato — incluso il Deep Learning — con un design intuitivo, tutto all'interno di un framework self-service costruito per aiutarti a creare, addestrare e distribuire progetti di AI, rapidamente. Questo aiuta ad accelerare l'adozione dell'AI automatizzando il processo ML end-to-end, consentendo efficacemente agli utenti senza esperienza in ML di sfruttare le capacità ML all'avanguardia per risolvere centinaia di casi d'uso critici per il business, tra cui: Previsione della domanda, Predizione del tasso di abbandono, Predizione del valore a vita, Manutenzione predittiva, Analisi del sentimento, Rilevamento delle anomalie, Ottimizzazione delle sessioni / UX e Predizione dell'intento dell'utente. I flussi di lavoro di Data Science automatizzati all'interno della piattaforma Kepler automatizzano i passaggi complessi e dispendiosi in termini di tempo della data science che esistono nel processo ML in modo che gli utenti possano produrre modelli di AI per prevedere con precisione, fare previsioni con precisione e illuminare nuove intuizioni. Le capacità ML della piattaforma Kepler sono costantemente ottimizzate e si integrano perfettamente con gli ambienti di produzione chiave. È ottimizzata per Azure e sfrutta Azure Kubernetes Services (AKS) e la piattaforma di calcolo di Microsoft. Caratteristiche principali della piattaforma Kepler: - Automazione end-to-end: Approfitta dei nostri flussi di lavoro avanzati e automatizzati in modo che tutto ciò di cui hai bisogno per sfruttare la potenza del ML siano i dati e una sfida aziendale per iniziare. - Ampia libreria di flussi di lavoro: Dalla previsione della domanda alla manutenzione predittiva alla segmentazione dei clienti, Kepler genera risultati di impatto per una gamma di casi d'uso. I flussi di lavoro di Data Science automatizzati della piattaforma Kepler includono: Classificazione tabellare, Previsione delle serie temporali, Regressione tabellare, Clustering, Rilevamento delle anomalie, Raccomandatore utente-articolo, Classificazione del testo e Classificazione delle immagini. - Più tipi di dati: Sfrutta i tuoi dati tabellari, testuali e di immagine per generare soluzioni, ottenendo più valore dai tuoi dati e permettendoti di affrontare più problemi aziendali. - Distribuzione rapida e sicura: Ottieni ritorni misurabili dal tuo investimento in ML distribuendo rapidamente i modelli Kepler nei tuoi ambienti chiave tramite API RESTful. Chi beneficia dell'uso della piattaforma Kepler? - Leader aziendale: Scala l'AI e accelera il time-to-value con una piattaforma che cresce con il tuo business utilizzando il team e le competenze già presenti nella tua organizzazione. - Utente aziendale: Aumenta la tua produttività e affronta problemi aziendali complessi con capacità avanzate di AI e ML senza la necessità di esperienza tecnica in ML. - Data Scientist e IT: Sfrutta l'automazione all'avanguardia end-to-end, un'ampia libreria di algoritmi AI e la capacità di distribuire rapidamente modelli di machine learning. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Kepler?** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kepler?** - **Venditore:** [Stradigi AI](https://www.g2.com/it/sellers/stradigi-ai) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Montreal, CA - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/stradigiai (8 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 14. [Kleene](https://www.g2.com/it/products/kleene/reviews) Kleene.ai unifica i dati aziendali in un unico luogo per alimentare reportistica in tempo reale, analisi e decisioni guidate dall'IA. Vai in diretta in settimane, non mesi — senza costruire un team di dati. Kleene.ai offre alle aziende di medie dimensioni e alle imprese una piattaforma unica e intelligente per comprendere cosa guida la crescita. Si connette a oltre 200 fonti di dati — dai CRM e ERP agli strumenti di marketing e finanza — e pulisce, combina e modella automaticamente i tuoi dati per reportistica, analisi e previsioni. Al centro della piattaforma c'è KAI: uno strato di analisi potenziato dall'IA che mette in evidenza le intuizioni in tutta la tua azienda, e un assistente AI conversazionale che permette ai team di interrogare i loro dati in linguaggio semplice — senza SQL, senza analisti, senza attese. Che tu stia indagando sul churn, sui margini o sul valore a vita del cliente, KAI mette le risposte direttamente nelle mani delle persone che ne hanno bisogno. Kleene.ai è costruito per le organizzazioni che vogliono prendere decisioni più rapide e basate sui dati senza la complessità di gestire strumenti disparati o grandi team di ingegneria. Ogni implementazione è adattata al tuo ambiente dati esistente — con prezzi trasparenti e un percorso chiaro verso il valore. Perché Kleene: 1️⃣ Veloce da implementare — si adatta a qualsiasi architettura dati e va in diretta in settimane, non mesi. 2️⃣ Nessun sovraccarico ingegneristico — una piattaforma completamente gestita che elimina la necessità di un grande team di dati, riducendo i costi infrastrutturali fino all'80%. 3️⃣ Potenziato dall'IA fin dal primo giorno — lo strato di analisi di KAI e l'assistente LLM trasformano dati complessi in risposte chiare e azionabili in finanza, marketing e operazioni. 4️⃣ Adattato al tuo business — ogni configurazione si allinea con il tuo ambiente e obiettivi esistenti, supportato da prezzi trasparenti e supporto pratico. Kleene.ai sostituisce l'approccio frammentato e manuale ai dati con una piattaforma unica che pensa insieme al tuo team. Il risultato: intuizioni più rapide, decisioni più precise e un impatto aziendale misurabile. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Kleene?** - **Facilità di amministrazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kleene?** - **Venditore:** [kleene.ai](https://www.g2.com/it/sellers/kleene-ai) - **Sito web dell'azienda:** https://kleene.ai/ - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** London, London - **Twitter:** @Kleene_ai (33 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kleeneai/ (35 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 54% Mid-Market, 32% Piccola impresa #### What Are Kleene's Pros and Cons? **Pros:** - Automation (2 reviews) - Business Value (2 reviews) - Customer Support (2 reviews) - Customization (2 reviews) - Ease of Use (2 reviews) ### 15. [Macky](https://www.g2.com/it/products/macky/reviews) Macky è la prima piattaforma di consulenza aziendale basata su AI che offre a qualsiasi organizzazione risposte AI facili e non basate su prompt per qualsiasi domanda aziendale utilizzando la tecnologia OpenAI. Le aziende possono ridurre i loro costi di consulenza di base del 90% utilizzando Macky. I piani partono da soli $10 al mese. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Macky?** - **Venditore:** [Kinetic Consultancy Services](https://www.g2.com/it/sellers/kinetic-consultancy-services) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Dubai, AE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6640547 (8 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 16. [MainlyAI platform](https://www.g2.com/it/products/mainlyai-platform/reviews) Piattaforma AI tuttofare per Gen AI e oltre. È ideale per il rapido prototipazione, ma offre scalabilità a livello Enterprise. Soluzione basata su nodi a basso codice/codice completo, il che significa che puoi lavorare e creare soluzioni AI con una codifica minima, ma avere la flessibilità di modificare, adattare e costruire i tuoi nodi. Possibilità infinite! **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate MainlyAI platform?** - **Applicazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind MainlyAI platform?** - **Venditore:** [MainlyAI](https://www.g2.com/it/sellers/mainlyai) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Stockholm , SE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mainly-ai/ (7 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are MainlyAI platform's Pros and Cons? **Pros:** - Customer Support (1 reviews) - Flexibility (1 reviews) - Model Variety (1 reviews) **Cons:** - Insufficient Learning Resources (1 reviews) ### 17. [Nivaris](https://www.g2.com/it/products/nivaris/reviews) Nirvaris Host è un gruppo di programmatori, amministratori di sistema, web designer e sviluppatori web che si sono stancati di tutti i servizi di hosting NONSENSE e non performanti che ci sono in giro per il mondo. Hanno una vasta esperienza nello sviluppo di siti web e applicazioni web, oltre che nel consumo di servizi di hosting. Lavorare con un team che può davvero comprendere i problemi e le esigenze dei clienti fin dalla prima email che invii, senza fare domande insensate. Avendo vissuto alcune esperienze molto negative, il fondatore di Nirvaris Host, l'ingegnere del software e sviluppatore full-stack Juliano Binder, ha deciso di avviare un servizio di Web Hosting da solo con l'obiettivo di offrire un servizio come nessun altro. L'azienda utilizza server con unità SSD solo con le specifiche migliori che possiamo ottenere, limitando i dati di hosting e il numero di account per ciascun server, il che garantisce prestazioni superiori per i tuoi servizi. I piani di hosting sono progettati per soddisfare le esigenze di sviluppatori professionisti, webmaster, blogger, proprietari di aziende e simili. Come clienti apprezzati, avrai un CPanel completo e ben noto, un'area clienti amichevole per gestire le tue fatture e tutto illimitato. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Nivaris?** - **Applicazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind Nivaris?** - **Venditore:** [Nirvaris HOST](https://www.g2.com/it/sellers/nirvaris-host) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** London, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nirvaris/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 18. [Olostep](https://www.g2.com/it/products/olostep/reviews) Costruito per alimentare il secondo utente del Web, Olostep (olostep.com) è la migliore API per la ricerca web, lo scraping e il crawling per l'IA. Olostep alimenta le principali startup e agenti di IA del mondo. Trasforma siti web complessi e ricchi di JavaScript in dati puliti, strutturati e pronti per LLM. L'API restituisce formati come Markdown, JSON, HTML, PDF e screenshot. Olostep è la soluzione più affidabile ed economica sul mercato, adatta alle esigenze aziendali scalabili. Olostep è una delle poche soluzioni sul mercato che non richiede strettamente un abbonamento mensile. Puoi acquistare crediti una tantum validi per 6 mesi. Ottieni dati puliti per la tua IA da qualsiasi sito web con Olostep. Provalo gratuitamente. Nessuna carta di credito richiesta. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Olostep?** - **Venditore:** [Olostep](https://www.g2.com/it/sellers/olostep) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** Dover, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/olostep/ (5 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 19. [OPUS](https://www.g2.com/it/products/vroc-opus/reviews) OPUS è una piattaforma industriale leader di intelligenza artificiale senza codice che consente agli utenti di modellare processi e attrezzature per identificare opportunità di ottimizzazione e manutenzione predittiva. Gli approfondimenti in tempo reale di OPUS permettono al tuo team di prendere decisioni aziendali informate in ogni fase. Senza alcuna esperienza di programmazione o codifica, i team possono costruire modelli per: - Prevedere quando si verificherà il prossimo guasto o evento indesiderato, - Prevedere quale sarà un valore in futuro, - Identificare la causa principale di un evento, - Identificare quando un'attrezzatura o un processo si sta degradando o non funziona correttamente, - Prevedere quando è necessaria la manutenzione delle attrezzature, - Identificare opportunità per ridurre il consumo di energia, - Identificare opportunità per migliorare la produttività, - Ottimizzare le impostazioni per migliorare i risultati operativi. Approfondisci i dati dei tuoi asset come mai prima d'ora. Scopri correlazioni inaspettate che esistevano inosservate e analisi delle cause principali fino al livello dei singoli componenti, in modo da poter concentrare i tuoi sforzi di manutenzione. Progettato come una soluzione aziendale, per una visione olistica attraverso tutti gli impianti e le strutture. Gli utenti possono costruire i propri dashboard, impostare avvisi e rimanere aggiornati in ogni momento, tanto macro quanto micro desiderano. OPUS può essere implementato entro quattro settimane e non ci sono limitazioni al numero di modelli che puoi sviluppare, o costi individuali per utente. I modelli possono essere costruiti e implementati in pochi minuti, aggiornati continuamente in base ai dati operativi in tempo reale. Queste caratteristiche ti permettono di liberare la potenza dei tuoi dati operativi e di sperimentare un ROI in pochissimo tempo. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate OPUS?** - **Applicazione:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 3.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind OPUS?** - **Venditore:** [VROC](https://www.g2.com/it/sellers/vroc) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** East Perth, AU - **Twitter:** @vrocai (61 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 20. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/it/products/paddlepaddle/reviews) Una piattaforma di deep learning open-source con un'API semplice, fidata dai principali team di intelligenza artificiale del mondo **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate PaddlePaddle?** - **Servizio gestito:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Who Is the Company Behind PaddlePaddle?** - **Venditore:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/it/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @PaddleHQ (17,920 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 21. [papAI](https://www.g2.com/it/products/papai/reviews) Una piattaforma AI collaborativa e scalabile per la gestione end-to-end dei tuoi progetti di dati. Raccogli, pulisci, analizza e distribuisci i tuoi modelli predittivi. **Average Rating:** 2.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind papAI?** - **Venditore:** [Datategy](https://www.g2.com/it/sellers/datategy) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Puteaux, FR - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10789282 (40 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 22. [Qwak](https://www.g2.com/it/products/qwak/reviews) Qwak è una piattaforma AI completamente gestita, accessibile e affidabile che contiene tutto ciò di cui tu e il tuo team avete bisogno per costruire applicazioni AI di alta qualità in modo semplice. La piattaforma offre un approccio focalizzato sulla produzione che consente agli ingegneri ML e ai professionisti della data science di portare i modelli in produzione più velocemente che mai. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Qwak?** - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilità di amministrazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qwak?** - **Venditore:** [Qwak](https://www.g2.com/it/sellers/qwak) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @Qwak_ai (208 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 23. [Rayven](https://www.g2.com/it/products/rayven/reviews) Rayven progetta e fornisce i sistemi operativi su cui le aziende industriali e ad alta intensità di asset fanno affidamento giorno per giorno. Prendiamo dati operativi disordinati e isolati da sistemi, OT, IoT, file e fogli di calcolo e li trasformiamo in automazione e applicazioni operative su misura, tutto funzionante in un unico posto. Rayven collega ciò che hai già senza sostituire e rimuovere, in modo che i team lavorino sempre con informazioni attuali e utilizzabili su siti, asset e processi. Su questa base, forniamo visibilità in tempo reale, flussi di lavoro automatizzati e soluzioni operative complete che funzionano effettivamente in ambienti industriali. Tutto è fornito end-to-end, inclusa la tecnologia sottostante. Lavoriamo direttamente con i clienti e tramite partner attraverso soluzioni white-label e co-branded. Basato in ANZ, operante a livello globale. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 29 **Who Is the Company Behind Rayven?** - **Venditore:** [Rayven](https://www.g2.com/it/sellers/rayven) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Sydney, AU - **Twitter:** @RayvenIOT (56 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rayveniot/ (29 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Vendita al dettaglio - **Company Size:** 67% Mid-Market, 50% Piccola impresa #### What Are Rayven's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (61 reviews) - Features (49 reviews) - Automation (44 reviews) - Customization (42 reviews) - Data Management (36 reviews) **Cons:** - Learning Curve (32 reviews) - Difficult Learning (30 reviews) - Learning Difficulty (25 reviews) - Complex Setup (21 reviews) - Setup Complexity (19 reviews) ### 24. [Razorthink AI Platform](https://www.g2.com/it/products/razorthink-ai-platform/reviews) Razorthink AI Studio ti consente di costruire visivamente ricette di trasformazione dei dati, modelli DL/ML/Ibridi e pipeline end-to-end che acquisiscono dati dal tuo ambiente aziendale e creano intelligenza che alimenta i tuoi sistemi aziendali. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Razorthink AI Platform?** - **Venditore:** [Razorthink](https://www.g2.com/it/sellers/razorthink) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Redwood City, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/razorthink/ (40 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Enterprise #### What Are Razorthink AI Platform's Pros and Cons? **Pros:** - AI Integration (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Intuitive (1 reviews) - Machine Learning (1 reviews) - Training (1 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (1 reviews) - Steep Learning Curve (1 reviews) ### 25. [Sage AI](https://www.g2.com/it/products/sage-ai/reviews) Sage AI è una soluzione avanzata di intelligenza artificiale progettata per migliorare le operazioni finanziarie e contabili automatizzando le attività di routine, rilevando errori e fornendo approfondimenti utili. Costruito su oltre 40 anni di esperienza contabile, Sage AI si integra perfettamente nei flussi di lavoro aziendali, consentendo alle organizzazioni di aumentare la produttività, stimolare la crescita e prendere decisioni informate. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Automazione delle Attività di Routine: Sage AI semplifica i processi come l'elaborazione delle fatture e le attività di chiusura di fine mese, riducendo significativamente lo sforzo manuale e il tempo di elaborazione. - Rilevamento degli Errori: Il sistema identifica proattivamente anomalie ed errori nei dati finanziari, garantendo accuratezza e conformità. - Approfondimenti in Tempo Reale: Monitorando continuamente i dati finanziari, Sage AI fornisce approfondimenti aziendali in tempo reale e suggerimenti proattivi per stimolare la crescita. - Sage Copilot: Un assistente finanziario alimentato dall'IA che accelera i cicli di chiusura, riconcilia i registri istantaneamente, individua tendenze e variazioni e fornisce risposte rapide e accurate alle domande finanziarie. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Sage AI consente ai team finanziari di migliorare l'efficienza e l'accuratezza automatizzando le attività ripetitive e fornendo approfondimenti basati sui dati. Questo permette alle aziende di concentrarsi su iniziative strategiche, prendere decisioni più rapide e intelligenti e stimolare la crescita complessiva. Integrando l'IA nei flussi di lavoro finanziari, Sage AI aiuta le organizzazioni a ridurre gli errori manuali, migliorare la conformità e raggiungere una maggiore produttività. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Sage AI?** - **Venditore:** [Sage Software](https://www.g2.com/it/sellers/sage-software-d61a780c-4fb3-4781-9519-baa772f5ea91) - **Anno di Fondazione:** 1981 - **Sede centrale:** Newcastle - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2802/ (15,471 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SGE.L - **Telefono:** +1 (866) 996-7243 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 200% Mid-Market #### What Are Sage AI's Pros and Cons? **Pros:** - Automation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Insights (1 reviews) - Problem Solving (1 reviews) **Cons:** - Filtering Issues (1 reviews) - Slow Performance (1 reviews) ## What Is Piattaforme di Data Science e Machine Learning? [Software di Intelligenza Artificiale](https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Piattaforme di Data Science e Machine Learning? - [Software di analisi predittiva](https://www.g2.com/it/categories/predictive-analytics) - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) - [Software di analisi dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-analytics) - [Piattaforme MLOps](https://www.g2.com/it/categories/mlops-platforms) - [Software di infrastruttura AI generativa](https://www.g2.com/it/categories/generative-ai-infrastructure) - [Piattaforme Software di Machine Learning a Basso Codice](https://www.g2.com/it/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Piattaforme di Data Science e Machine Learning? ### Cosa Dovresti Sapere sulle Piattaforme di Data Science e Machine Learning ### Cosa sono le piattaforme di data science e machine learning (DSML)? La quantità di dati prodotti all'interno delle aziende sta aumentando rapidamente. Le imprese stanno realizzando la loro importanza e stanno sfruttando questi dati accumulati per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende stanno trasformando i loro dati in insight per guidare le decisioni aziendali e migliorare le offerte di prodotti. Con la data science, di cui [l'intelligenza artificiale (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) è una parte, gli utenti possono estrarre grandi quantità di dati. Che siano strutturati o non strutturati, scopre modelli e fa previsioni basate sui dati. Un aspetto cruciale della data science è lo sviluppo di modelli di machine learning. Gli utenti sfruttano le piattaforme di ingegneria della data science e del machine learning che facilitano l'intero processo, dall'integrazione dei dati alla gestione dei modelli. Con questa singola piattaforma, data scientist, ingegneri, sviluppatori e altri stakeholder aziendali collaborano per garantire che i dati siano gestiti e estratti correttamente per ottenere significato. ### Tipi di piattaforme DSML Non tutte le piattaforme software di data science e machine learning sono progettate allo stesso modo. Questi strumenti consentono a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire [modelli di machine learning](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Tuttavia, differiscono in termini di tipi di dati supportati e metodo e modalità di distribuzione.  **Piattaforme di data science e machine learning su cloud** Con la possibilità di archiviare dati su server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come trarne insight sia per garantirne la qualità. Le piattaforme DSML basate su cloud offrono loro la possibilità di addestrare e distribuire i modelli nel cloud. Questo aiuta anche quando questi modelli vengono integrati in varie applicazioni, poiché fornisce un accesso più facile per modificare e regolare i modelli distribuiti. **Piattaforme di data science e machine learning on-premises** Il cloud non è sempre la risposta, poiché non è sempre una soluzione praticabile. Non tutti gli esperti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per diversi motivi, tra cui la sicurezza dei dati e problemi legati alla latenza. In casi come l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi, come [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni DSML on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e governativo, dove la conformità alla privacy è rigorosa e talvolta necessaria. **Piattaforme edge** Alcuni strumenti e software DSML consentono di avviare algoritmi sull'edge, costituito da una rete mesh di [data center](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) che elaborano e memorizzano i dati localmente prima di essere inviati a un centro di archiviazione centralizzato o al cloud. [L'edge computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) ottimizza i sistemi di cloud computing per evitare interruzioni o rallentamenti nell'invio e ricezione dei dati. ** ** ### Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di data science e machine learning? Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle piattaforme di data science e machine learning che possono aiutare gli utenti a preparare i dati e addestrare, gestire e distribuire modelli. **Preparazione dei dati:** Le funzionalità di ingestione dei dati consentono agli utenti di integrare e ingerire dati da varie fonti interne o esterne, come applicazioni aziendali, database o dispositivi Internet of Things (IoT). Dati sporchi (cioè dati incompleti, inaccurati o incoerenti) sono un punto di partenza negativo per la costruzione di modelli di machine learning. Un cattivo addestramento AI genera cattivi modelli, che a loro volta generano cattive previsioni che possono essere utili al meglio e dannose al peggio. Pertanto, le capacità di preparazione dei dati consentono la [pulizia dei dati](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e l'augmentazione dei dati (in cui set di dati correlati vengono applicati ai dati aziendali) per garantire che il percorso dei dati inizi nel modo giusto. **Addestramento del modello:** L'ingegneria delle caratteristiche trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante ai modelli predittivi. È un passaggio chiave nella costruzione di un modello e migliora l'accuratezza del modello su dati non visti. Costruire un modello richiede di addestrarlo fornendogli dati. L'addestramento di un modello è il processo di determinazione dei valori corretti per tutti i pesi e il bias dai dati inseriti. Due metodi chiave utilizzati a questo scopo sono [l'apprendimento supervisionato e non supervisionato](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Il primo è un metodo in cui l'input è etichettato, mentre il secondo si occupa di dati non etichettati. **Gestione del modello:** Il processo non termina una volta che il modello è stato rilasciato. Le aziende devono monitorare e gestire i loro modelli per garantire che rimangano accurati e aggiornati. Il confronto dei modelli consente agli utenti di confrontare rapidamente i modelli con un punto di riferimento o con un risultato precedente per determinare la qualità del modello costruito. Molte di queste piattaforme dispongono anche di strumenti per il monitoraggio delle metriche, come l'accuratezza e la perdita. **Distribuzione del modello:** La distribuzione dei modelli di machine learning è il processo di renderli disponibili in ambienti di produzione, dove forniscono previsioni ad altri sistemi software. I metodi di distribuzione includono API REST, GUI per analisi su richiesta e altro. ### Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme di ingegneria DSML? Attraverso l'uso di piattaforme di data science e machine learning, i data scientist possono ottenere visibilità sull'intero percorso dei dati, dall'ingestione all'inferenza. Questo li aiuta a comprendere meglio cosa funziona e cosa no e fornisce loro gli strumenti necessari per risolvere i problemi se e quando si presentano. Con questi strumenti, gli esperti preparano e arricchiscono i loro dati, sfruttano le librerie di machine learning e distribuiscono i loro algoritmi in produzione. **Condividere gli insight sui dati:** Gli utenti possono condividere dati, modelli, dashboard o altre informazioni correlate con strumenti basati sulla collaborazione per promuovere e facilitare il lavoro di squadra. **Semplificare e scalare la data science:** Molte piattaforme stanno aprendo questi strumenti a un pubblico più ampio con funzionalità facili da usare e capacità di trascinamento e rilascio. Inoltre, modelli pre-addestrati e pipeline pronte all'uso su misura per compiti specifici aiutano a semplificare il processo. Queste piattaforme aiutano facilmente a scalare gli esperimenti su molti nodi per eseguire l'addestramento distribuito su grandi set di dati. **Sperimentazione:** Prima che un modello venga spinto in produzione, i data scientist trascorrono una quantità significativa di tempo lavorando con i dati e sperimentando per trovare una soluzione ottimale. I fornitori di data science e machine learning facilitano questa sperimentazione attraverso strumenti di visualizzazione dei dati, augmentazione dei dati e preparazione dei dati. Diversi tipi di strati e ottimizzatori per [deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), che sono algoritmi o metodi utilizzati per cambiare gli attributi delle reti neurali, come pesi e tasso di apprendimento, per ridurre le perdite, sono anche utilizzati nell'esperimentazione. ### Chi utilizza i prodotti di data science e machine learning? I data scientist sono molto richiesti, ma i professionisti qualificati sono scarsi. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere vari algoritmi, matematica avanzata, competenze di programmazione e altro). Pertanto, tali professionisti sono difficili da trovare e richiedono una compensazione elevata. Per affrontare questo problema, le piattaforme includono sempre più funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come capacità di trascinamento e rilascio e algoritmi predefiniti. Inoltre, affinché i progetti di data science possano iniziare, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso li supporti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che aiutano gli utenti non tecnici a comprendere i modelli, i dati coinvolti e gli aspetti dell'azienda che sono stati impattati. **Ingegneri dei dati:** Con capacità di integrazione dei dati robuste, gli ingegneri dei dati incaricati della progettazione, integrazione e gestione dei dati utilizzano queste piattaforme per collaborare con i data scientist e altri stakeholder all'interno dell'organizzazione. **Citizen data scientist:** Con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist, che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati, si rivolgono sempre più alle piattaforme di data science e machine learning per portare l'AI nelle loro organizzazioni. **Data scientist professionisti:** I data scientist esperti utilizzano queste soluzioni per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo dall'esperimentazione alla distribuzione e accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, nonché lo sviluppo e l'addestramento dei modelli. **Stakeholder aziendali:** Gli stakeholder aziendali utilizzano questi strumenti per ottenere chiarezza sui modelli di machine learning e comprendere meglio come si collegano con l'azienda nel suo complesso e le sue operazioni. ### Quali sono le alternative alle piattaforme di data science e machine learning? Le alternative alle soluzioni di data science e machine learning possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente: [Software di operationalization AI & machine learning](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare il software di operationalization AI e machine learning. Questo software non fornisce una piattaforma per lo sviluppo completo end-to-end di modelli di machine learning, ma può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi. Questo include il monitoraggio della salute, delle prestazioni e dell'accuratezza dei modelli. [Software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Le piattaforme di data science e machine learning sono ottime per lo sviluppo su larga scala di modelli, che si tratti di [computer vision](https://learn.g2.com/computer-vision), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro. Tuttavia, in alcuni casi, le aziende potrebbero desiderare una soluzione più facilmente disponibile pronta all'uso, che possano utilizzare in modo plug-and-play. In tal caso, possono considerare il software di machine learning, che richiederà meno tempo di configurazione e costi di sviluppo. Esistono molti tipi diversi di algoritmi di machine learning che svolgono una varietà di compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in altri più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, [reti bayesiane](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), clustering, apprendimento degli alberi decisionali, algoritmi genetici, sistemi di classificazione dell'apprendimento e macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni a cercare soluzioni puntuali. ### **Software e servizi correlati alle piattaforme di ingegneria della data science e machine learning** Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle piattaforme DSML includono: [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene le piattaforme di data science e machine learning offrano funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato. [Software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La maggior parte delle aziende ha molte fonti di dati disparate e per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, il che consente agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati ingeriti dalle piattaforme di data science e machine learning. [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Per avviare l'apprendimento supervisionato, è fondamentale avere dati etichettati. Mettere in atto uno sforzo di etichettatura sistematico e sostenuto può essere facilitato dal software di etichettatura dei dati, che fornisce un set di strumenti per le aziende per trasformare i dati non etichettati in dati etichettati e costruire algoritmi AI corrispondenti. [Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) consente alle applicazioni di interagire con il linguaggio umano utilizzando un algoritmo di deep learning. Gli algoritmi NLP inseriscono il linguaggio e forniscono una varietà di output basati sul compito appreso. Gli algoritmi NLP forniscono [riconoscimento vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [generazione del linguaggio naturale (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzi dell'NLP includono [chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots), applicazioni di traduzione e [strumenti di monitoraggio dei social media](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) che scansionano le reti sociali per menzioni. ### Sfide con le piattaforme DSML Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide.  **Requisiti dei dati:** È necessaria una grande quantità di dati per la maggior parte degli algoritmi AI per apprendere ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente. **Carenza di competenze:** C'è anche una carenza di persone che comprendono come costruire questi algoritmi e addestrarli per eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare un software AI e far sì che risolva tutti i loro problemi. **Bias algoritmico:** Sebbene la tecnologia sia efficiente, non è sempre efficace ed è segnata da vari tipi di bias nei dati di addestramento, come bias razziali o di genere. Ad esempio, poiché molti algoritmi di riconoscimento facciale sono addestrati su set di dati con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi. ### Quali aziende dovrebbero acquistare piattaforme di ingegneria DSML? L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi: **Servizi finanziari:** L'AI è ampiamente utilizzata nei servizi finanziari, con le banche che la utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con le soluzioni software di data science e machine learning, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli a applicazioni interne ed esterne. **Sanità:** Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in ospedale e sviluppare sistemi che possano abbinare le persone a studi clinici rilevanti. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando la data science per accelerare il processo, utilizzando dati da studi precedenti, articoli di ricerca e altro. **Retail:** Nel retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è fondamentale. I principali rivenditori stanno sfruttando queste piattaforme per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il machine learning in atto, queste aziende possono mostrare materiale altamente rilevante e catturare l'attenzione dei potenziali clienti.  ### Come scegliere la migliore piattaforma di data science e machine learning (DSML) #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per le piattaforme DSML Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la sua prima piattaforma di data science e machine learning, o ovunque si trovi nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare l'opzione migliore. Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi dei dati dell'azienda. Poiché una parte fondamentale del percorso di data science coinvolge l'ingegneria dei dati (cioè la raccolta e l'analisi dei dati), le aziende devono garantire che la qualità dei loro dati sia alta e che la piattaforma in questione possa gestire adeguatamente i loro dati, sia in termini di formato che di volume. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti critici e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro. A seconda dell'ambito di distribuzione, produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science potrebbe essere utile. #### Confrontare i prodotti DSML **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre demo** Per garantire un confronto approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nella lista corta utilizzando lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare in modo simile e vedere come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione delle piattaforme DSML **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano gli interessi, le competenze e il tempo giusti per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti, multitasking e assumendo più responsabilità. **Negoziazione** Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda non significa che sia fisso (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o a raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Costo delle piattaforme di data science e machine learning Come accennato in precedenza, le piattaforme di data science e machine learning sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra i due potrebbero differire, con il primo che spesso richiede più costi infrastrutturali iniziali.  Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti di utilizzo. I fornitori DSML potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta impostate, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuite nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarle a trarre insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire piattaforme di data science e machine learning con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati. Come accennato in precedenza, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-distribuzione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Implementazione delle piattaforme di data science e machine learning **Come vengono implementati gli strumenti software DSML?** L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che si tratti di uno specialista di implementazione del fornitore o di una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace. **Chi è responsabile dell'implementazione della piattaforma DSML?** Potrebbe essere necessario molte persone o team per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come accennato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, una persona o anche un team raramente ha una comprensione completa di tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i suoi dati e iniziare il percorso della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati. **Qual è il processo di implementazione per i prodotti di data science e machine learning?** In termini di implementazione, è tipico che la piattaforma venga distribuita in modo limitato e successivamente distribuita in modo più ampio. Ad esempio, un marchio retail potrebbe decidere di testare A/B l'uso di un algoritmo di personalizzazione per un numero limitato di visitatori del suo sito per comprendere meglio come sta funzionando. Se la distribuzione ha successo, il team di data science può presentare i loro risultati al team di leadership (che potrebbe essere il CTO, a seconda della struttura dell'azienda). Se la distribuzione non ha successo, il team può tornare al tavolo da disegno per determinare cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento e degli algoritmi utilizzati. Se provano di nuovo, ma nulla sembra avere successo (cioè, il risultato è errato o non c'è miglioramento nelle previsioni), l'azienda potrebbe dover tornare alle basi e rivedere i loro dati. **Quando dovresti implementare gli strumenti DSML?** Come accennato in precedenza, l'ingegneria dei dati, che coinvolge la preparazione e la raccolta dei dati, è una caratteristica fondamentale dei progetti di data science. Pertanto, le aziende devono fare della messa in ordine dei loro dati la loro massima priorità, garantendo che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input risulteranno in dati errati come output.  ### Tendenze delle piattaforme di data science e machine learning **AutoML** AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro. **AI incorporata** La funzionalità di machine e deep learning è sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automazione del marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluzioni di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ci consente di semplificare i processi, automatizzare determinati compiti e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede nei prossimi anni e potrebbe farlo nello stesso modo in cui la distribuzione cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dal machine learning poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Machine learning come servizio (MLaaS)** L'ambiente software si è spostato verso una struttura di microservizi più granulare, in particolare per le esigenze delle operazioni di sviluppo. Inoltre, il boom dei servizi di infrastruttura cloud pubblica ha permesso alle grandi aziende di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use. Il software AI non è diverso, poiché le stesse aziende forniscono [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) per altre imprese. Gli sviluppatori sfruttano rapidamente questi algoritmi e soluzioni predefiniti fornendo loro i loro dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende di livello enterprise aiuta le piccole imprese a risparmiare tempo, risorse e denaro eliminando la necessità di assumere sviluppatori di machine learning qualificati. MLaaS crescerà ulteriormente man mano che le aziende continueranno a fare affidamento su questi microservizi e la necessità di AI aumenterà. **Spiegabilità** Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente deep learning, può essere difficile spiegare come siano giunti a determinate conclusioni. L'AI spiegabile, nota anche come XAI, è il processo mediante il quale il processo decisionale degli algoritmi viene reso trasparente e comprensibile agli esseri umani. La trasparenza è il principio più prevalente nella letteratura attuale sull'etica dell'AI, e quindi la spiegabilità, un sottoinsieme della trasparenza, diventa cruciale. Le piattaforme di data science e machine learning stanno includendo sempre più strumenti per la spiegabilità, che aiutano gli utenti a costruire la spiegabilità nei loro modelli e a soddisfare i requisiti di spiegabilità dei dati nella legislazione come la legge sulla privacy dell'Unione Europea e il GDPR.