# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 14

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) fornecem ferramentas para construir, implantar e monitorar algoritmos de aprendizado de máquina (ML) combinando dados com modelos inteligentes de tomada de decisão para apoiar soluções de negócios. Essas plataformas podem oferecer algoritmos pré-construídos e fluxos de trabalho visuais para usuários não técnicos ou exigir habilidades de desenvolvimento mais avançadas para a criação de modelos complexos.

Capacidades principais do software de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)

Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML), um produto deve:

- Apresentar uma maneira para os desenvolvedores conectarem dados a algoritmos para que eles possam aprender e se adaptar
- Permitir que os usuários criem algoritmos de ML e ofereçam algoritmos pré-construídos para usuários iniciantes
- Fornecer uma plataforma para implantar IA em escala

Como o software DSML difere de outras ferramentas

As plataformas DSML diferem das ofertas tradicionais de plataforma como serviço (PaaS) ao fornecer funcionalidades específicas de ML, como algoritmos pré-construídos, fluxos de trabalho de treinamento de modelos e recursos automatizados que reduzem a necessidade de ampla expertise em ciência de dados.

Insights das avaliações do G2 sobre software DSML

De acordo com os dados de avaliação do G2, os usuários destacam o valor do desenvolvimento de modelos simplificado, facilidade de implantação e opções que suportam tanto praticantes não técnicos quanto avançados através de interfaces visuais ou fluxos de trabalho baseados em codificação.




  
## How Many Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina 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**: Mercado médio 40% │ Pequeno negócio 35% │ Empresa 25%
- **Top Trending Product**: Myriade (+0.5)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Products?

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 13,100+ Avaliações Autênticas
- 823+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.

  
## Which Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Is Best for Your Use Case?

- **Líder:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/pt/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Mais Tendência:** [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)

  
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### ILUM

Ilum: Uma Plataforma de Dados Criada por Engenheiros de Dados, para Engenheiros de Dados Ilum é uma plataforma Data Lakehouse que unifica a gestão de dados, processamento distribuído, análises e fluxos de trabalho de IA para engenheiros de IA, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Pertence às categorias de software de Plataforma de Dados, Data Lakehouse e Engenharia de Dados e suporta implantação flexível em ambientes de nuvem, on-premise e híbridos. Ilum permite que equipes técnicas construam, operem e escalem infraestrutura de dados moderna usando padrões abertos. Integra ferramentas para processamento em lote, processamento de fluxo, exploração baseada em notebooks, orquestração de fluxos de trabalho e inteligência de negócios, tudo em uma única plataforma. Ilum suporta formatos de tabela abertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Também oferece integração nativa com Apache Spark e Trino para computação, com suporte para Apache Flink atualmente em desenvolvimento. Principais características incluem: - Editor SQL: Consulte Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL com autocompletar, pré-visualizações de resultados e inspeção de metadados. - Linhagem de Dados & Catálogo: Visualize o fluxo de dados usando OpenLineage e explore conjuntos de dados através de um Catálogo de Dados pesquisável. - Integração com Notebooks: Use notebooks Jupyter integrados, pré-configurados para Spark, metadados e seu ambiente de dados para exploração ou modelagem. - Gestão de Trabalhos Spark: Envie, monitore e depure trabalhos Spark com logs integrados, métricas, agendamento e um Servidor de Histórico Spark embutido. - Suporte Trino: Execute consultas federadas em várias fontes de dados usando Trino diretamente dentro do Ilum. - Pipelines Declarativos: Defina pipelines ETL e de análises repetíveis, com rastreamento de dependências e lógica de recuperação. - Diagramas ERD Automáticos: Gere instantaneamente diagramas ER a partir de esquemas para auxiliar na compreensão e integração de dados. - Experimentação & Rastreamento de ML: Inclui MLflow para gerenciar experimentos, rastrear parâmetros, métricas e artefatos, totalmente integrado com notebooks e pipelines de dados para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos. - Integração & Implantação de IA: Suporta tanto casos de uso de ML clássico quanto de IA moderna, incluindo fluxos de trabalho GenAI, busca vetorial e aplicações baseadas em embeddings. Modelos podem ser registrados, versionados e implantados para inferência dentro de pipelines declarativos. - Interface de Agente de IA Integrada: Ilum integra, fornecendo uma interface estilo GPT para interagir com seus dados, acionar pipelines, gerar SQL ou explorar metadados usando linguagem natural, trazendo capacidades GenAI diretamente para sua plataforma de dados. - Dashboards de BI: Suporte nativo para Apache Superset, com integração JDBC para Tableau, Power BI e outras ferramentas de BI. Destaques adicionais: - Gestão de Multi-Cluster: Conecte múltiplos clusters Spark ou Kubernetes para escalar e isolar cargas de trabalho. - Controle de Acesso Granular: Integração com LDAP, OAuth2 e Hydra para acesso seguro baseado em funções. - Pronto para Híbrido: Projetado para substituir Databricks ou Cloudera em ambientes onde a adoção de nuvem é parcial, regulada ou não é possível.



[Visitar site](https://www.g2.com/pt/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=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&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%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D11&secure%5Btoken%5D=bc3d52910ff2c142aa9d69a3ee2750aa7dda23d79097efa40d6a73cf4507e2ef&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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  ## What Are the Top-Rated Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina Products in 2026?
### 1. [Edgee](https://www.g2.com/pt/products/edgee-edgee/reviews)
  Edgee é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para aprimorar as operações empresariais automatizando processos complexos e fornecendo análises perspicazes. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, Edgee permite que as organizações otimizem fluxos de trabalho, melhorem a tomada de decisões e impulsionem a inovação em diversos setores. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos: Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. - Análise de Dados: Oferece ferramentas abrangentes de análise de dados para descobrir insights e tendências valiosas. - Soluções Personalizáveis: Fornece modelos de IA personalizados para atender a necessidades e objetivos específicos de negócios. - Escalabilidade: Adapta-se a empresas de todos os tamanhos, garantindo integração e crescimento sem problemas. - Interface Amigável: Apresenta um design intuitivo para fácil navegação e operação. Valor e Soluções Primárias: Edgee aborda o desafio de gerenciar processos empresariais complexos oferecendo uma solução robusta de IA que automatiza tarefas e fornece insights acionáveis. Isso leva a um aumento da produtividade, economia de custos e uma vantagem competitiva no mercado. Ao implementar o Edgee, as empresas podem se concentrar em iniciativas estratégicas enquanto a plataforma lida com operações rotineiras, promovendo inovação e crescimento.



**Who Is the Company Behind Edgee?**

- **Vendedor:** [Edgee](https://www.g2.com/pt/sellers/edgee)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/edgee-ai (12 funcionários no LinkedIn®)



### 2. [eDNA Explorer](https://www.g2.com/pt/products/edna-explorer/reviews)
  O eDNA Explorer é uma plataforma avançada de bioinformática que utiliza DNA ambiental (eDNA) para fornecer insights abrangentes sobre a biodiversidade global. Ao analisar material genético liberado por organismos em seu ambiente, o eDNA Explorer permite que os usuários detectem e monitorem a presença de espécies sem observação direta, facilitando avaliações de ecossistemas eficientes e não invasivas. A plataforma foi projetada para atender a uma ampla gama de usuários, incluindo organizações de pesquisa ambiental, órgãos governamentais e ONGs, oferecendo ferramentas que simplificam a coleta, análise e compartilhamento de dados de eDNA. Principais Funcionalidades e Características: - Suporte Abrangente a Projetos: O eDNA Explorer oferece assistência completa, desde o planejamento do projeto e desenvolvimento de protocolos de amostragem até a análise laboratorial e interpretação de dados, garantindo a execução perfeita de projetos de biodiversidade baseados em eDNA. - Software de Análise Amigável: A plataforma fornece uma interface intuitiva que transforma dados genéticos e geoespaciais complexos em visualizações acessíveis, tornando-a adequada para ecologistas, gestores de terras e pesquisadores. - Insight Global com Processamento Local: Ao fazer parcerias com laboratórios locais qualificados em todo o mundo, o eDNA Explorer garante que as amostras sejam processadas em seu país de origem, mantendo a integridade dos dados e a conformidade com as regulamentações locais. - Soberania de Dados e Compartilhamento Controlado: Os usuários mantêm total propriedade de seus dados, com opções para mantê-los privados, baixá-los ou compartilhá-los com colaboradores ou o público, proporcionando flexibilidade e controle sobre informações sensíveis. - Monitoramento Interativo de Espécies: A plataforma permite que os usuários monitorem espécies e comunidades-alvo em vários ambientes, criando linhas de base, rastreando espécies ameaçadas e invasoras e comparando descobertas de eDNA com métodos tradicionais de biomonitoramento. - Ferramentas de Análise Geoespacial: Ferramentas de IA integradas permitem que os usuários explorem como fatores ambientais influenciam padrões locais de espécies, oferecendo listas classificadas de variáveis terrestres relacionadas a dados de biodiversidade e facilitando comparações de locais. - Análises Avançadas e Relatórios: O eDNA Explorer gera relatórios e visualizações abrangentes, rastreia tendências de biodiversidade ao longo do tempo e fornece figuras prontas para publicação, auxiliando na tomada de decisões informadas e conformidade regulatória. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O eDNA Explorer atende à crescente necessidade de métodos eficientes, precisos e não invasivos de monitoramento da biodiversidade e avaliação de ecossistemas. Ao aproveitar o poder do eDNA, dados geoespaciais e IA, a plataforma permite que os usuários: - Melhorem os Esforços de Conservação: Ao fornecer insights detalhados sobre a presença de espécies e a saúde dos ecossistemas, o eDNA Explorer apoia o desenvolvimento e a implementação de estratégias de conservação eficazes. - Simplifiquem a Conformidade Regulatória: A plataforma auxilia as organizações a atenderem aos requisitos de avaliação ambiental, oferecendo ferramentas de relatório precisas e baseadas em padrões. - Informem Práticas Sustentáveis: Os insights baseados em dados do eDNA Explorer ajudam indústrias como agricultura, silvicultura e pesca a adotarem práticas sustentáveis que equilibram o crescimento econômico com a gestão ambiental. - Facilitem o Planejamento de Restauração: Ao estabelecer linhas de base e monitorar mudanças ao longo do tempo, a plataforma apoia projetos de restauração destinados a reabilitar ecossistemas degradados. Em resumo, o eDNA Explorer serve como uma ferramenta crítica para organizações que buscam entender e preservar a biodiversidade, oferecendo uma solução escalável e amigável para análise de DNA ambiental e gestão de ecossistemas.



**Who Is the Company Behind eDNA Explorer?**

- **Vendedor:** [eDNA Explorer](https://www.g2.com/pt/sellers/edna-explorer)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Mountain View, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/edna-explorer/ (9 funcionários no LinkedIn®)



### 3. [Electe](https://www.g2.com/pt/products/electe-electe/reviews)
  Electe é uma plataforma inovadora projetada para democratizar o acesso à inteligência artificial, permitindo que empresas de todos os tamanhos tomem decisões baseadas em dados. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, a Electe capacita as organizações a se manterem à frente em um mercado competitivo. Sua interface amigável garante que mesmo aqueles sem expertise técnica possam aproveitar o poder da IA para impulsionar o crescimento e a eficiência. Principais Características e Funcionalidades: - Análises Avançadas com IA: A Electe oferece ferramentas analíticas sofisticadas que processam grandes quantidades de dados, fornecendo insights claros e acionáveis para informar decisões estratégicas. - Relatórios e Painéis Personalizáveis: Os usuários podem criar relatórios personalizados e painéis interativos, facilitando o monitoramento em tempo real de indicadores-chave de desempenho e métricas de negócios. - Soluções Escaláveis: Com planos de preços flexíveis, a Electe atende a empresas que vão desde startups até grandes corporações, garantindo escalabilidade à medida que as organizações crescem. - Integrações Sem Esforço: A plataforma se integra facilmente com ferramentas e serviços existentes, otimizando fluxos de trabalho e aumentando a produtividade. - Privacidade por Design: Comprometida com a segurança de dados, a Electe incorpora medidas de privacidade em todos os níveis, garantindo que informações sensíveis permaneçam protegidas. Valor Principal e Problema Resolvido: A Electe aborda o desafio que muitas empresas enfrentam ao aproveitar dados complexos para a tomada de decisões informadas. Ao fornecer uma plataforma acessível e poderosa impulsionada por IA, elimina as barreiras à análise de dados, permitindo que as empresas descubram tendências, otimizem operações e impulsionem a inovação. Esse empoderamento leva a um aumento da eficiência, redução de custos operacionais e uma vantagem competitiva significativa no mercado.



**Who Is the Company Behind Electe?**

- **Vendedor:** [Electe](https://www.g2.com/pt/sellers/electe-3ba72783-44e7-472e-844b-e48bedc6c323)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Milan, IT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/electe/ (4 funcionários no LinkedIn®)



### 4. [Elevin AI](https://www.g2.com/pt/products/elevin-ai/reviews)
  Elevin AI é uma plataforma de inteligência artificial avançada projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando tarefas complexas e fornecendo análises perspicazes. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de máquina de ponta para processar grandes volumes de dados, permitindo que as organizações tomem decisões informadas de forma rápida e precisa. Ao se integrar perfeitamente com sistemas existentes, Elevin AI oferece uma solução escalável que se adapta às diversas necessidades da indústria, impulsionando a eficiência e a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento e Análise de Dados: Elevin AI lida eficientemente com grandes conjuntos de dados, extraindo padrões e tendências significativas para informar decisões estratégicas. - Automação de Tarefas Rotineiras: A plataforma automatiza processos repetitivos, reduzindo a carga de trabalho manual e minimizando erros humanos. - Análise Preditiva: Utilizando algoritmos avançados, Elevin AI prevê tendências e resultados futuros, auxiliando no planejamento proativo. - Soluções Personalizáveis: O sistema é adaptável a requisitos específicos de negócios, garantindo uma abordagem personalizada para a resolução de problemas. - Integração Sem Costura: Elevin AI se integra com softwares e plataformas existentes, facilitando uma transição suave e um fluxo de trabalho contínuo. Valor Principal e Soluções para Usuários: Elevin AI aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes volumes de dados, fornecendo uma plataforma robusta que automatiza a análise e entrega insights acionáveis. Isso capacita as empresas a otimizar operações, aumentar a produtividade e manter uma vantagem competitiva em seus respectivos mercados. Ao reduzir a dependência de processos manuais e oferecer capacidades preditivas, Elevin AI permite que as organizações se concentrem em iniciativas estratégicas e inovação.



**Who Is the Company Behind Elevin AI?**

- **Vendedor:** [Elevin AI](https://www.g2.com/pt/sellers/elevin-ai)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** Hyderabad, IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/elevin-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®)



### 5. [Emly Labs](https://www.g2.com/pt/products/emly-labs/reviews)
  A Emly Labs é uma plataforma abrangente de IA sem código, projetada para capacitar indivíduos e organizações a construir, implantar e gerenciar soluções de IA sem a necessidade de expertise em programação. Ao oferecer um conjunto de ferramentas intuitivas, a Emly Labs permite que os usuários aproveitem todo o potencial da IA generativa e preditiva, facilitando a integração perfeita em vários processos de negócios. Principais Recursos e Funcionalidades: - Emly Generative AI Bots: Crie e implante bots personalizáveis com tecnologia de IA para melhorar o engajamento do cliente e impulsionar o crescimento dos negócios. - Emly DataLab: Acelere a preparação e o enriquecimento de dados por meio de uma abordagem sem código, garantindo escalabilidade para lidar com grandes conjuntos de dados. - Emly Hub: Gerencie e implante projetos de IA de forma integrada com ferramentas de gestão e colaboração de IA em uma plataforma amigável. - Emly AutoML: Pré-processe dados automaticamente, selecione algoritmos, ajuste parâmetros e avalie modelos com intervenção humana mínima. - Emly Vizard: Simplifique a visualização de dados com ferramentas rápidas e intuitivas para melhorar a narrativa e descobrir insights. - Emly X-Data: Incorpore dados externos para melhorar insights, precisão e generalização em modelos de IA. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Emly Labs democratiza a IA ao eliminar a necessidade de habilidades de codificação, tornando a IA acessível a um público mais amplo. Ela aborda desafios comuns na adoção de IA, como preparação complexa de dados, seleção de modelos e implantação, fornecendo um ambiente integrado e sem código. Essa abordagem acelera o tempo de lançamento no mercado para soluções de IA, reduz os custos associados ao desenvolvimento e promove uma cultura orientada por dados dentro das organizações. Ao simplificar os processos de IA, a Emly Labs permite que as empresas se concentrem em obter insights acionáveis e alcançar resultados tangíveis de suas iniciativas de IA.



**Who Is the Company Behind Emly Labs?**

- **Vendedor:** [Emlylabs](https://www.g2.com/pt/sellers/emlylabs)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Bengaluru, IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/emlylabs/ (3 funcionários no LinkedIn®)



### 6. [Energent.ai](https://www.g2.com/pt/products/energent-ai/reviews)
  Energent.ai é um assistente movido por IA projetado para transformar dados brutos em insights acionáveis sem a necessidade de codificação ou integrações complexas. Ele automatiza tarefas repetitivas, melhora o processamento de dados e fornece visualizações em tempo real, permitindo que as equipes se concentrem na tomada de decisões estratégicas. Principais Características e Funcionalidades: - Hub de Conhecimento: Agrega dados de várias fontes em um ponto de referência unificado, facilitando a recuperação rápida e eficiente de insights. - Visualização Personalizada: Gera painéis e gráficos claros e em tempo real, convertendo dados brutos em inteligência acionável sem esforço manual. - Fluxo de Trabalho Agente: Automatiza tarefas repetitivas como entrada de dados, agendamento e preenchimento de formulários, liberando recursos humanos para trabalhos de maior valor. - Engenharia de Dados: Transforma informações não estruturadas em conjuntos de dados estruturados e confiáveis, prontos para análise. - Aprendizado Contínuo: Aprende com operações diárias e dados históricos para melhorar as recomendações ao longo do tempo. Valor Principal e Soluções para Usuários: Energent.ai aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados, fornecendo uma plataforma intuitiva e sem código que automatiza o processamento e a análise de dados. Ele capacita os usuários a tomarem decisões informadas rapidamente, reduz erros manuais e aumenta a produtividade em vários departamentos, incluindo RH, finanças e operações. Ao simplificar fluxos de trabalho complexos e oferecer insights em tempo real, Energent.ai permite que as organizações se concentrem em iniciativas estratégicas e impulsionem o crescimento dos negócios.



**Who Is the Company Behind Energent.ai?**

- **Vendedor:** [Energent.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/energent-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Abu Dhabi, AE
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/energent-ai/ (5 funcionários no LinkedIn®)



### 7. [Enterix AI](https://www.g2.com/pt/products/enterix-ai/reviews)
  A Enterix AI ajuda empresas a transformar sua expertise, serviços e propriedade intelectual em produtos de software empresarial escaláveis e impulsionados por IA. Fornecemos uma solução totalmente pronta, combinando estratégia, desenvolvimento e implantação para eliminar as barreiras técnicas que normalmente atrasam a inovação. O que diferencia a Enterix AI é nosso ecossistema de software proprietário e sob medida, desenvolvido internamente para acelerar o desenvolvimento e entregar soluções de IA altamente personalizadas, adaptadas ao modelo de negócios de cada cliente. Isso nos permite mover mais rapidamente, integrar mais profundamente e criar sistemas que são tanto poderosos quanto práticos para uso no mundo real. Além de construir software, fazemos parceria estreita com nossos clientes através de mentoria individual e suporte prático. Nossa equipe de especialistas guia você em cada etapa, desde o conceito e design do produto até a implementação e crescimento. Também apoiamos a execução de entrada no mercado, ajudando você a aplicar estratégias comprovadas de marketing de crescimento para atrair clientes e escalar de forma eficaz. Seja você uma agência, consultor ou proprietário de empresa buscando transformar seu conhecimento em produto, a Enterix AI fornece as ferramentas, sistemas e expertise para transformar seu negócio em uma operação escalável impulsionada por IA. Nosso foco é entregar soluções que gerem receita real, melhorem a eficiência e criem uma vantagem competitiva de longo prazo.



**Who Is the Company Behind Enterix AI?**

- **Vendedor:** [Enterix AI](https://www.g2.com/pt/sellers/enterix-ai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



### 8. [EonLabs](https://www.g2.com/pt/products/eonlabs/reviews)
  A EonLabs é uma plataforma impulsionada por IA projetada para simplificar a tomada de decisões para empresas, transformando dados complexos em insights acionáveis. Reconhecendo que as análises de dados tradicionais muitas vezes não conseguem entregar resultados tangíveis, a EonLabs aborda a lacuna entre a coleta de dados e a execução eficaz de decisões. Principais Recursos e Funcionalidades: - Descubra Insights Ocultos: Utiliza análises avançadas para revelar padrões e oportunidades que painéis convencionais podem não perceber. - Priorize Dados Acionáveis: Filtra informações supérfluas, focando em insights que se alinham com os objetivos de negócios. - Forneça Recomendações Acionáveis: Oferece próximos passos claros para cada insight, facilitando transições rápidas da análise para a implementação. - Permita a Tomada de Decisões Autônoma: Evolui para automatizar decisões rotineiras ao longo do tempo, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A EonLabs capacita as empresas a aproveitarem totalmente seus dados, preenchendo a lacuna entre informação e ação. Ao fornecer insights mais inteligentes e capacidades de tomada de decisão mais rápidas, a plataforma impulsiona resultados mensuráveis, como crescimento de receita, redução de custos e eficiência operacional aprimorada. Sua adaptabilidade em tempo real garante que as empresas permaneçam ágeis, enquanto a visão para execução autônoma visa economizar tempo e reduzir erros humanos em processos de decisão repetitivos.



**Who Is the Company Behind EonLabs?**

- **Vendedor:** [EonLabs](https://www.g2.com/pt/sellers/eonlabs)
- **Localização da Sede:** Singapore
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/eonlabsai/ (1 funcionários no LinkedIn®)



### 9. [Esai](https://www.g2.com/pt/products/esai/reviews)
  Esai é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para revolucionar a forma como as empresas analisam e interpretam dados. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, Esai permite que as organizações extraiam insights significativos de conjuntos de dados complexos, facilitando a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados: Combina dados de várias fontes de forma contínua, proporcionando uma visão unificada para uma análise abrangente. - Análise Preditiva: Utiliza algoritmos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando em estratégias de negócios proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece painéis intuitivos que podem ser adaptados às necessidades específicas do negócio, garantindo que métricas relevantes sejam facilmente acessíveis. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados automaticamente, economizando tempo e reduzindo o potencial de erro humano. - Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes volumes de dados, tornando-o adequado para empresas de todos os tamanhos. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Esai aborda o desafio da sobrecarga de dados transformando informações brutas em insights acionáveis. Ele capacita os usuários a tomarem decisões baseadas em dados com confiança, melhora a eficiência operacional por meio da automação e proporciona uma vantagem competitiva ao identificar tendências e oportunidades emergentes. Ao simplificar processos complexos de análise de dados, Esai permite que as empresas se concentrem no crescimento e na inovação.



**Who Is the Company Behind Esai?**

- **Vendedor:** [ES.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/es-ai)
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/esaitoolkit (22 funcionários no LinkedIn®)



### 10. [Eventual](https://www.g2.com/pt/products/eventual/reviews)
  Eventual é uma plataforma de dados que capacita cientistas de dados e engenheiros a construir aplicações de dados resilientes em vários domínios, incluindo ETL, análises e aprendizado de máquina. Seu produto principal, Daft, é um motor de dados distribuído de código aberto capaz de operar em uma escala extensa, utilizando mais de 800.000 núcleos de CPU diariamente. A Eventual atende às necessidades em evolução das cargas de trabalho de dados modernas, conectando a análise de dados tradicional com capacidades avançadas de ML/IA, permitindo a execução perfeita de tarefas complexas e multimodais de dados. A empresa é bem financiada por investidores proeminentes e composta por uma equipe com sólidos antecedentes em computação de alto desempenho e infraestrutura em nuvem, todos comprometidos com o desenvolvimento de tecnologias de dados de ponta. A Eventual promove uma cultura de curiosidade intelectual e resolução colaborativa de problemas, tornando-se um local de trabalho envolvente para aqueles apaixonados pelo futuro dos dados. Principais Características e Funcionalidades: - Motor de Dados Daft: Um motor de dados distribuído de código aberto projetado para processamento de dados em larga escala, capaz de utilizar mais de 800.000 núcleos de CPU diariamente. - Processamento de Dados Multimodal: Suporta tarefas complexas e multimodais de dados, conectando a análise de dados tradicional com capacidades avançadas de ML/IA. - Plataforma Nativa em Python: Oferece um ambiente nativo em Python que se integra perfeitamente com ferramentas existentes, melhorando a experiência do usuário para cientistas de dados e engenheiros. - Integração com a Nuvem: Integra-se com serviços populares de armazenamento de dados em nuvem, como S3, PostgreSQL e Snowflake, eliminando a necessidade de código complexo de I/O de dados ou serialização. - Escalabilidade: Oferece uma solução escalável e de código aberto adequada para organizações de todos os tamanhos, desde startups até grandes empresas. Valor Principal e Problema Resolvido: A Eventual simplifica as cargas de trabalho de dados modernas ao fornecer uma plataforma robusta que integra engenharia de dados, aprendizado de máquina e análises. Ao oferecer um ambiente nativo em Python e integração perfeita com a nuvem, reduz a complexidade de gerenciar infraestrutura, permitindo que profissionais de dados se concentrem no desenvolvimento e implantação de aplicações de dados de forma eficiente. Essa abordagem aborda os desafios de processar dados complexos e não estruturados em escala, desbloqueando o potencial dos 80% restantes dos dados do mundo que são amplamente não estruturados e compostos por imagens e vídeos.



**Who Is the Company Behind Eventual?**

- **Vendedor:** [Eventual](https://www.g2.com/pt/sellers/eventual)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/daftengine/ (1 funcionários no LinkedIn®)



### 11. [Everstring AI](https://www.g2.com/pt/products/everstring-ai/reviews)
  EverString AI é uma plataforma de análise preditiva baseada em nuvem, projetada para capacitar equipes de vendas e marketing B2B, aproveitando a inteligência artificial e o aprendizado de máquina. Ela permite que os usuários identifiquem e se envolvam com prospects de clientes de alta qualidade, otimizem a pontuação de leads e melhorem os esforços de geração de demanda. Ao analisar vastos conjuntos de dados, a EverString ajuda as empresas a construir novos pipelines e aumentar as taxas de conversão de forma eficaz. Principais Recursos e Funcionalidades: - Pontuação Preditiva: Utiliza IA para avaliar e priorizar leads com base na probabilidade de conversão, permitindo que as equipes de vendas se concentrem nos prospects mais promissores. - Geração de Demanda Preditiva: Identifica novos leads de alta qualidade que se alinham com o perfil de cliente ideal de uma empresa, expandindo a base de clientes em potencial. - Segmentação Preditiva de Anúncios: Melhora as campanhas de marketing ao direcionar anúncios para prospects com maior potencial de conversão, melhorando o ROI. - Inteligência de Dados com IA: Combina dados internos de CRM com mais de 20.000 sinais externos para fornecer insights abrangentes sobre oportunidades de mercado. - Integrações Sem Costura: Integra-se com plataformas como Microsoft Dynamics CRM Online, permitindo que os usuários otimizem a jornada de prospect a cliente dentro de seus fluxos de trabalho existentes. Valor Principal e Soluções para Usuários: EverString AI aborda o desafio de identificar e se envolver de forma eficiente com os prospects B2B mais promissores. Ao aproveitar a ciência de dados avançada e a IA, ela simplifica o processo de geração de leads, melhora a qualidade dos leads e aumenta as taxas de conversão. Isso capacita as equipes de vendas e marketing a focarem seus esforços em contas de alto valor, impulsionando o crescimento da receita e melhorando a eficiência do marketing.



**Who Is the Company Behind Everstring AI?**

- **Vendedor:** [Chorus](https://www.g2.com/pt/sellers/chorus)
- **Localização da Sede:** Vancouver, Washington, United States
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zoominfo (4,333 funcionários no LinkedIn®)



### 12. [EvoML](https://www.g2.com/pt/products/evoml/reviews)
  evoML é uma plataforma de otimização de IA que permite que as empresas impulsionem maior valor de negócios com IA inteligente e eficiente. Alimentado pela pesquisa premiada da TurinTech, o evoML aprimora as equipes de tecnologia e negócios para construir, implantar e otimizar modelos de IA, em escala e velocidade. Ao fornecer uma plataforma simplificada de ponta a ponta, o evoML permite que os usuários acessem e compreendam facilmente os dados de toda a organização, e os deixem prontos para IA com apenas alguns cliques; melhorem o desempenho dos negócios com modelos melhores (precisos, rápidos e energeticamente eficientes); tomem decisões de negócios confiantes com total transparência e relatório explicável automatizado. evoML ajuda as empresas a maximizar o retorno sobre o investimento em IA de forma mais eficaz e eficiente.



**Who Is the Company Behind EvoML?**

- **Vendedor:** [TurinTech AI](https://www.g2.com/pt/sellers/turintech-ai)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/turintechai (44 funcionários no LinkedIn®)



### 13. [Exegy](https://www.g2.com/pt/products/exegy/reviews)
  A Exegy é uma fornecedora líder de soluções de dados de mercado de alto desempenho, plataformas de negociação e tecnologias de execução adaptadas para os mercados de capitais. Aproveitando mais de 20 anos de inovação e um portfólio de mais de 150 patentes, a Exegy oferece soluções resilientes e de baixa latência que atendem às diversas necessidades de instituições financeiras, incluindo formadores de mercado, traders proprietários, gestores de ativos e bolsas de valores. Suas ofertas abrangem feeds de dados de mercado em tempo real, sinais de negociação preditivos e plataformas de negociação abrangentes, todas projetadas para melhorar o desempenho de negociação e a eficiência operacional. Características e Funcionalidades Principais: - Dados de Mercado em Tempo Real: As soluções da Exegy fornecem dados de mercado normalizados, enriquecidos e filtrados de mais de 300 mercados globais, cobrindo classes de ativos como ações, opções, renda fixa, commodities e moedas. - Sinais de Negociação Preditivos: A suíte Signum oferece sinais em tempo real impulsionados por IA que preveem movimentos de preços e identificam liquidez oculta, permitindo que os traders tomem decisões informadas com até 80% de precisão. - Plataformas de Negociação: A plataforma Metro da Exegy suporta estratégias de negociação automatizadas, algorítmicas e de clique nos principais mercados de futuros e opções dos EUA e Europa, proporcionando um ambiente robusto para executar estratégias de negociação complexas. - Serviços Gerenciados: A Exegy oferece serviços totalmente gerenciados, incluindo monitoramento 24/7, gerenciamento de capacidade e suporte para mudanças impulsionadas por bolsas, permitindo que os clientes se concentrem em suas atividades principais de negociação enquanto garantem a confiabilidade e conformidade do sistema. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A suíte abrangente de soluções da Exegy aborda desafios críticos no cenário de negociação financeira ao oferecer: - Desempenho de Negociação Aprimorado: Ao fornecer dados de mercado de alta qualidade e baixa latência e análises preditivas, a Exegy capacita os traders a executar estratégias de forma mais eficaz, capturando oportunidades com maior precisão. - Eficiência Operacional: O modelo de serviços gerenciados reduz o fardo da gestão de infraestrutura, permitindo que as empresas alocem recursos para iniciativas estratégicas e inovação. - Escalabilidade e Flexibilidade: As soluções da Exegy são projetadas para escalar com as necessidades dos clientes, apoiando o crescimento e a adaptação às condições de mercado em evolução sem comprometer a velocidade ou estabilidade. - Mitigação de Risco: Com monitoramento e suporte em tempo real, a Exegy garante resiliência e conformidade do sistema, mitigando riscos operacionais associados a dados de mercado e infraestrutura de negociação. Ao integrar tecnologia avançada com serviços especializados, a Exegy permite que instituições financeiras naveguem pelas complexidades dos ambientes de negociação modernos, otimizem o desempenho e alcancem um crescimento sustentável.



**Who Is the Company Behind Exegy?**

- **Vendedor:** [Exegy](https://www.g2.com/pt/sellers/exegy-8a3519d9-01f8-45c9-aca2-ebdccf999fd1)
- **Ano de Fundação:** 2003
- **Localização da Sede:** St Louis, Missouri, United States
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/exegy (394 funcionários no LinkedIn®)



### 14. [Exonic](https://www.g2.com/pt/products/exonic/reviews)
  Exonic é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para revolucionar a forma como as empresas gerenciam e analisam seus dados. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Exonic permite que as organizações extraiam insights significativos, automatizem processos complexos e aprimorem as capacidades de tomada de decisão. Sua interface intuitiva e ferramentas analíticas robustas atendem a uma ampla gama de indústrias, garantindo escalabilidade e adaptabilidade às diversas necessidades empresariais. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente a múltiplas fontes de dados, permitindo uma agregação e gestão de dados abrangente. - Análises Avançadas: Utiliza algoritmos sofisticados para realizar análises preditivas, análise de tendências e detecção de anomalias. - Automação: Automatiza tarefas e fluxos de trabalho rotineiros, aumentando a eficiência operacional e reduzindo erros humanos. - Painéis Personalizáveis: Oferece painéis interativos e personalizáveis para visualização e relatórios de dados em tempo real. - Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes conjuntos de dados e escalar com o crescimento da organização. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Exonic aborda o desafio da sobrecarga de dados fornecendo uma plataforma centralizada que simplifica a análise e interpretação de dados. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas rapidamente, aumenta a produtividade por meio da automação e impulsiona o crescimento dos negócios ao descobrir insights acionáveis. Ao transformar dados brutos em ativos estratégicos, a Exonic permite que as organizações permaneçam competitivas em um mundo orientado por dados.



**Who Is the Company Behind Exonic?**

- **Vendedor:** [Exonic](https://www.g2.com/pt/sellers/exonic)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



### 15. [Expert.ai](https://www.g2.com/pt/products/expert-ai/reviews)
  Expert.ai Studio é um ambiente de desenvolvimento totalmente integrado e de baixo código para construir e implantar modelos de texto personalizados baseados em IA para enfrentar qualquer desafio linguístico. Nossa solução ajuda organizações e desenvolvedores a criar soluções avançadas e únicas para expandir o escopo da automação de processos inteligentes e tornar a descoberta de conhecimento mais eficaz. Expert.ai Studio aplica capacidades de compreensão de linguagem natural (NLU) e uma configuração de processamento de texto detalhada para alcançar uma compreensão precisa do seu conteúdo. Como resultado, você ganha controle total sobre seus dados para que possa usá-los de forma mais eficiente e em escala, em apoio às suas operações comerciais.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Expert.ai?**

- **Vendedor:** [Expert.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/expert-ai)
- **Localização da Sede:** Modena, IT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expert-ai/ (266 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** BIT:EXSY
- **Receita Total (USD mm):** $31

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Empresa


### 16. [Exploratory](https://www.g2.com/pt/products/exploratory/reviews)
  Exploratory permite que os usuários compreendam os dados transformando, visualizando e aplicando estatísticas avançadas e algoritmos de aprendizado de máquina.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Exploratory?**

- **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Exploratory?**

- **Vendedor:** [Exploratory](https://www.g2.com/pt/sellers/exploratory)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


#### What Are Exploratory's Pros and Cons?

**Pros:**

- Modelagem de ML (1 reviews)
- Resolução de Problemas (1 reviews)
- Melhoria da Produtividade (1 reviews)


### 17. [Extracta.ai](https://www.g2.com/pt/products/extracta-ai/reviews)
  Extracta.ai é uma plataforma avançada impulsionada por IA que automatiza a extração de dados estruturados a partir de documentos não estruturados, como faturas, currículos, contratos e recibos. Ao aproveitar a tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) de ponta e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) ajustados, a Extracta.ai alcança até 99% de precisão na extração de dados sem a necessidade de treinamento prévio. Esta solução é projetada para otimizar fluxos de trabalho, reduzir a entrada manual de dados e aumentar a eficiência operacional em diversos setores, incluindo finanças, saúde e logística. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento Versátil de Documentos: Suporta uma ampla gama de formatos de documentos, incluindo PDFs, documentos do Word, arquivos de texto e imagens digitalizadas (PNG, JPG), permitindo capacidades abrangentes de extração de dados. - Extração Personalizável: Permite que os usuários definam seus próprios modelos e adaptem o processo de extração de dados para atender a requisitos específicos, aumentando a relevância e a precisão dos dados extraídos. - Alta Precisão: Utiliza algoritmos avançados para garantir até 99% de precisão na extração de dados, minimizando erros e melhorando a confiabilidade dos dados. - Facilidade de Integração: Oferece uma API RESTful para integração perfeita em sistemas e fluxos de trabalho existentes, facilitando o processamento automatizado de dados sem mudanças significativas na infraestrutura. - Privacidade e Segurança de Dados: Prioriza a confidencialidade e integridade dos dados dos usuários, aderindo aos mais altos padrões de proteção de dados, incluindo total conformidade com os regulamentos GDPR. Valor Principal e Problema Resolvido: A Extracta.ai aborda o desafio de processar eficientemente grandes volumes de documentos não estruturados automatizando tarefas de extração de dados. Esta automação reduz a dependência da entrada manual de dados, diminuindo assim a probabilidade de erros e aumentando a produtividade geral. Ao transformar dados não estruturados em informações estruturadas e acionáveis, a Extracta.ai capacita as empresas a tomarem decisões informadas de forma mais rápida e eficaz. Seus modelos definidos pelo usuário e a ausência de necessidade de pré-treinamento oferecem flexibilidade incomparável, tornando-a uma solução ideal para organizações que buscam aprimorar suas capacidades de processamento de dados sem configuração ou treinamento extensivo.



**Who Is the Company Behind Extracta.ai?**

- **Vendedor:** [Extracta.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/extracta-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Bucharest, RO
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/extracta-ai/ (2 funcionários no LinkedIn®)



### 18. [Extractninja](https://www.g2.com/pt/products/extractninja/reviews)
  ExtractNinja é uma poderosa ferramenta de extração de dados projetada para simplificar o processo de recuperação e organização de informações de várias fontes online. Ela permite que os usuários coletem dados de forma eficiente sem a necessidade de codificação complexa ou esforço manual, tornando-se uma solução ideal para empresas e indivíduos que buscam automatizar seus processos de coleta de dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Extração de Dados Automatizada: O ExtractNinja automatiza o processo de extração de dados de sites, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a coleta manual de dados. - Interface Amigável: A plataforma oferece uma interface intuitiva que permite aos usuários configurar e gerenciar tarefas de extração com facilidade, independentemente de sua experiência técnica. - Parâmetros de Extração Personalizáveis: Os usuários podem definir parâmetros e critérios específicos para adaptar o processo de extração de dados às suas necessidades únicas. - Organização e Exportação de Dados: Os dados extraídos são organizados sistematicamente e podem ser exportados em vários formatos, facilitando a integração perfeita com outras ferramentas e sistemas. Valor Principal e Problema Resolvido: O ExtractNinja aborda o desafio de coletar e gerenciar grandes volumes de dados da web de forma eficiente. Ao automatizar o processo de extração, elimina a necessidade de coleta manual de dados, reduzindo erros e economizando tempo valioso. Isso capacita os usuários a se concentrarem na análise e utilização dos dados para impulsionar decisões e estratégias informadas.



**Who Is the Company Behind Extractninja?**

- **Vendedor:** [ExtractNinja](https://www.g2.com/pt/sellers/extractninja)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



### 19. [Factful](https://www.g2.com/pt/products/factful/reviews)
  Factful é uma plataforma abrangente de gerenciamento de dados projetada para otimizar a coleta, análise e visualização de conjuntos de dados complexos. Ela capacita as organizações a tomarem decisões informadas, fornecendo insights em tempo real e facilitando estratégias orientadas por dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente a várias fontes de dados, garantindo uma visão unificada das informações. - Análises Avançadas: Oferece ferramentas analíticas robustas para descobrir padrões e tendências dentro dos conjuntos de dados. - Painéis Personalizáveis: Fornece painéis interativos adaptados às necessidades específicas do negócio. - Ferramentas de Colaboração: Permite que as equipes compartilhem insights e trabalhem juntas de forma eficaz. - Medidas de Segurança: Implementa protocolos de segurança rigorosos para proteger dados sensíveis. Valor Principal e Soluções para Usuários: Factful aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes volumes de dados, oferecendo uma plataforma intuitiva que simplifica esses processos. Ela melhora a eficiência operacional, apoia o planejamento estratégico e impulsiona o crescimento dos negócios ao fornecer insights acionáveis. Os usuários se beneficiam da redução do tempo gasto no processamento de dados e do aumento da precisão em suas análises, levando a uma tomada de decisão mais informada.



**Who Is the Company Behind Factful?**

- **Vendedor:** [Factful](https://www.g2.com/pt/sellers/factful)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Oakville, CA
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/factfulpage/ (8 funcionários no LinkedIn®)



### 20. [Faculty.ai](https://www.g2.com/pt/products/faculty-ai/reviews)
  Ajudamos nossos clientes a tomar decisões melhores. Quer você esteja procurando crescer, trabalhar de forma mais eficiente ou oferecer serviços de maior qualidade, construímos IA líder na indústria que ajuda a transformar seus dados em insights mais profundos, melhores estratégias e decisões mais inteligentes.



**Who Is the Company Behind Faculty.ai?**

- **Vendedor:** [faculty platform](https://www.g2.com/pt/sellers/faculty-platform)
- **Ano de Fundação:** 2014
- **Localização da Sede:** London, England, United Kingdom
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/facultyai (921 funcionários no LinkedIn®)



### 21. [FalkorDB](https://www.g2.com/pt/products/falkordb/reviews)
  Um banco de dados gráfico de ultra-baixa latência que aperfeiçoa o Knowledge Graph para o GraphRAG. Superando efetivamente as limitações existentes do RAG para GenAI e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM).


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate FalkorDB?**

- **Facilidade de administração:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind FalkorDB?**

- **Vendedor:** [FalkorDB](https://www.g2.com/pt/sellers/falkordb)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


### 22. [Fast](https://www.g2.com/pt/products/fast-ai-fast/reviews)
  Fast.ai é um grupo de pesquisa sem fins lucrativos dedicado a democratizar o aprendizado profundo e a inteligência artificial, tornando essas tecnologias mais acessíveis a indivíduos de diversas origens. Fundado em 2016 por Jeremy Howard e Rachel Thomas, o Fast.ai oferece cursos online gratuitos, uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto construída sobre o PyTorch, e pesquisas de ponta para simplificar a implementação de modelos de IA. Sua missão é capacitar as pessoas, independentemente de sua experiência prévia, a aproveitar o poder do aprendizado profundo em aplicações práticas. Características e Funcionalidades Principais: - Cursos Online Gratuitos: O Fast.ai oferece cursos abrangentes como "Aprendizado Profundo Prático para Programadores", projetados para ensinar aprendizado profundo através de codificação prática e aplicações do mundo real. - Biblioteca Fastai: Uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto que oferece componentes de alto nível para construir modelos de ponta em vários domínios, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural e análise de dados tabulares. - Abordagem de Ensino de Cima para Baixo: Enfatiza começar com aplicações práticas e código funcional antes de se aprofundar nas teorias subjacentes, tornando o aprendizado mais intuitivo e eficaz. - Suporte Comunitário: Uma comunidade vibrante que promove a colaboração, fornecendo fóruns e recursos para que os alunos compartilhem conhecimento e busquem assistência. Valor Principal e Problema Resolvido: O Fast.ai aborda o desafio de tornar o aprendizado profundo acessível a um público mais amplo, removendo barreiras como a necessidade de conhecimento matemático avançado ou experiência extensa em programação. Ao oferecer cursos práticos gratuitos e ferramentas fáceis de usar, o Fast.ai capacita indivíduos a aplicar técnicas de aprendizado profundo a problemas do mundo real, promovendo assim a inovação e a inclusão no campo da IA.



**Who Is the Company Behind Fast?**

- **Vendedor:** [Fast AI](https://www.g2.com/pt/sellers/fast-ai-ad3618ee-c234-4a71-ba78-223da6fe8f04)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



### 23. [Featurewave](https://www.g2.com/pt/products/featurewave-featurewave/reviews)
  Featurewave é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para aprimorar o desenvolvimento de produtos, fornecendo insights e análises em tempo real. Ela permite que as equipes tomem decisões baseadas em dados, otimizem fluxos de trabalho e acelerem o tempo de lançamento no mercado. Principais Características e Funcionalidades: - Análises em Tempo Real: Oferece insights imediatos sobre o desempenho do produto e o engajamento dos usuários. - Ferramentas Colaborativas: Facilita a comunicação e colaboração contínua entre os membros da equipe. - Painéis Personalizáveis: Permite que os usuários adaptem os painéis às necessidades específicas do projeto. - Capacidades de Integração: Integra-se facilmente com ferramentas e plataformas existentes. - Modelagem Preditiva: Utiliza IA para prever tendências e desafios potenciais. Valor e Soluções Primárias: Featurewave aborda os desafios comuns no desenvolvimento de produtos, fornecendo insights acionáveis e promovendo a colaboração. Ajuda as equipes a reduzir os ciclos de desenvolvimento, melhorar a qualidade do produto e responder rapidamente às demandas do mercado, levando, em última análise, a um aumento na satisfação do cliente e no crescimento dos negócios.



**Who Is the Company Behind Featurewave?**

- **Vendedor:** [Featurewave](https://www.g2.com/pt/sellers/featurewave)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amplify10/ (4 funcionários no LinkedIn®)



### 24. [Fencer](https://www.g2.com/pt/products/fencer/reviews)
  Fencer é uma plataforma abrangente projetada para simplificar a gestão de projetos de desenvolvimento de software, integrando várias ferramentas e serviços em uma interface unificada. Ela oferece um hub centralizado onde as equipes podem colaborar, acompanhar o progresso e gerenciar tarefas de forma eficiente, aumentando a produtividade e reduzindo a complexidade associada ao uso de múltiplas plataformas. Principais Funcionalidades e Recursos: - Painel Unificado: Fornece uma visão única de todas as atividades do projeto, permitindo que as equipes monitorem o progresso e identifiquem gargalos prontamente. - Gestão de Tarefas: Facilita a criação, atribuição e acompanhamento de tarefas, garantindo clareza e responsabilidade dentro da equipe. - Capacidades de Integração: Conecta-se perfeitamente com ferramentas e serviços de desenvolvimento populares, permitindo um fluxo de trabalho coeso sem a necessidade de alternar entre aplicativos. - Ferramentas de Colaboração: Oferece canais de comunicação e recursos de compartilhamento de documentos para melhorar a colaboração da equipe e o compartilhamento de informações. - Análise e Relatórios: Fornece relatórios e análises perspicazes para ajudar as equipes a tomarem decisões baseadas em dados e melhorarem os resultados dos projetos. Valor Principal e Soluções para Usuários: Fencer aborda os desafios comuns enfrentados por equipes de desenvolvimento de software, como fluxos de trabalho fragmentados e lacunas de comunicação, fornecendo uma plataforma tudo-em-um que consolida ferramentas e serviços essenciais. Essa integração leva a uma maior eficiência, melhor visibilidade do projeto e colaboração aprimorada da equipe, resultando, em última análise, em tempos de entrega mais rápidos e produtos de software de maior qualidade.



**Who Is the Company Behind Fencer?**

- **Vendedor:** [Fencer](https://www.g2.com/pt/sellers/fencer)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fencer-security (12 funcionários no LinkedIn®)



### 25. [Fetch Hive](https://www.g2.com/pt/products/fetch-hive/reviews)
  Fetch Hive é uma plataforma de colaboração de IA generativa tudo-em-um, repleta de recursos e ferramentas que economizam tempo e aumentam a produtividade: Gerenciamento de Prompts de IA Generativa: A plataforma ajuda na construção e gerenciamento de prompts de IA, permitindo que os usuários refinem e alcancem os resultados desejados de forma eficiente. Fluxos de Trabalho de IA: Integre as ferramentas de IA mais recentes, como prompts e Agentes, juntamente com suas ferramentas existentes, como Pesquisa Google, Extração de Sites e mais, para criar conteúdo de qualidade e relevante. Agentes de Chat RAG Personalizados: Os usuários podem criar agentes de chat com geração aumentada por recuperação, o que melhora a qualidade e a relevância das respostas. Armazenamento Centralizado de Dados: Oferece um sistema para acessar e gerenciar facilmente todos os dados necessários para o treinamento e implantação de modelos de IA. Integração de Dados em Tempo Real: Ao incorporar dados em tempo real da Pesquisa Google, o Fetch Hive melhora os fluxos de trabalho com informações atualizadas, aumentando a tomada de decisões e a produtividade. Fetch Hive é uma solução abrangente para aqueles que buscam desenvolver e gerenciar projetos de IA generativa de forma eficaz, otimizando interações com recursos avançados e fluxos de trabalho simplificados.



**Who Is the Company Behind Fetch Hive?**

- **Vendedor:** [Fetch Hive](https://www.g2.com/pt/sellers/fetch-hive)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fetchhive (1 funcionários no LinkedIn®)




    ## What Is Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina?
  [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence)
  ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina?
    - [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics)
    - [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms)
    - [Software de Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/machine-learning)
    - [Software de Análise de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data-analytics)
    - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/pt/categories/mlops-platforms)
    - [Software de Infraestrutura de IA Generativa](https://www.g2.com/pt/categories/generative-ai-infrastructure)
    - [Plataformas de Software de Aprendizado de Máquina de Baixo Código](https://www.g2.com/pt/categories/low-code-machine-learning-platforms)

  
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## How Do You Choose the Right Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina?

### O que você deve saber sobre plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

### O que são plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)?

A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para orientar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com a ciência de dados, da qual a [inteligência artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) faz parte, os usuários podem minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e faz previsões baseadas em dados.

Um aspecto crucial da ciência de dados é o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários aproveitam as plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina que facilitam todo o processo, desde a integração de dados até o gerenciamento de modelos. Com essa plataforma única, cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores e outros interessados nos negócios colaboram para garantir que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado.

### Tipos de plataformas DSML

Nem todas as plataformas de software de ciência de dados e aprendizado de máquina são projetadas da mesma forma. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implantem [modelos de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados e do método e maneira de implantação. 

**Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina na nuvem**

Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como derivar insights quanto em garantir sua qualidade. As plataformas DSML baseadas em nuvem oferecem a capacidade de treinar e implantar os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em várias aplicações, pois proporciona acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados.

**Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina no local**

A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por vários motivos, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções DSML no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é rigorosa e às vezes necessária.

**Plataformas de borda**

Algumas ferramentas e softwares DSML permitem a execução de algoritmos na borda, consistindo em uma rede de [centros de dados](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. [A computação de borda](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** **

### Quais são os recursos comuns das soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina?

A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina que podem ajudar os usuários a preparar dados e treinar, gerenciar e implantar modelos.

**Preparação de dados:** Os recursos de ingestão de dados permitem que os usuários integrem e ingiram dados de várias fontes internas ou externas, como aplicativos empresariais, bancos de dados ou dispositivos de Internet das Coisas (IoT).

Dados sujos (ou seja, dados incompletos, imprecisos ou incoerentes) são um ponto de partida ruim para a construção de modelos de aprendizado de máquina. Um treinamento de IA ruim gera modelos ruins, que por sua vez geram previsões ruins que podem ser úteis na melhor das hipóteses e prejudiciais na pior. Portanto, as capacidades de preparação de dados permitem a [limpeza de dados](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e a ampliação de dados (em que conjuntos de dados relacionados são aplicados aos dados da empresa) para garantir que a jornada dos dados comece bem.

**Treinamento de modelo:** A engenharia de características transforma dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e melhora a precisão do modelo em dados não vistos.

Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo de determinar os valores adequados para todos os pesos e o viés a partir dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse propósito são [aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). O primeiro é um método em que a entrada é rotulada, enquanto o segundo lida com dados não rotulados.

**Gerenciamento de modelo:** O processo não termina quando o modelo é lançado. As empresas devem monitorar e gerenciar seus modelos para garantir que eles permaneçam precisos e atualizados. A comparação de modelos permite que os usuários comparem rapidamente modelos com uma linha de base ou com um resultado anterior para determinar a qualidade do modelo construído. Muitas dessas plataformas também possuem ferramentas para rastrear métricas, como precisão e perda.

**Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de torná-los disponíveis em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Métodos de implantação incluem APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais.

### Quais são os benefícios de usar plataformas de engenharia DSML?

Por meio do uso de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, os cientistas de dados podem obter visibilidade de toda a jornada dos dados, desde a ingestão até a inferência. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando e fornece as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando eles surgirem. Com essas ferramentas, os especialistas preparam e enriquecem seus dados, aproveitam bibliotecas de aprendizado de máquina e implantam seus algoritmos em produção.

**Compartilhar insights de dados:** Os usuários podem compartilhar dados, modelos, painéis ou outras informações relacionadas com ferramentas baseadas em colaboração para promover e facilitar o trabalho em equipe.

**Simplificar e escalar a ciência de dados:** Muitas plataformas estão abrindo essas ferramentas para um público mais amplo com recursos fáceis de usar e capacidades de arrastar e soltar. Além disso, modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam facilmente a escalar experimentos em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados.

**Experimentação:** Antes de um modelo ser colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. Os fornecedores de ciência de dados e aprendizado de máquina facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, ampliação de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para [aprendizado profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos de redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir perdas, também são usados na experimentação.

### Quem usa produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?

Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há escassez de profissionais qualificados. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender vários algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais). Portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta remuneração. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos.

Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre a ideia. As plataformas mais robustas fornecem recursos que ajudam os usuários não técnicos a entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados.

**Engenheiros de dados:** Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outros interessados dentro da organização.

**Cidadãos cientistas de dados:** Com o aumento de recursos mais fáceis de usar, cidadãos cientistas de dados, que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades em dados, estão cada vez mais recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina para trazer IA para suas organizações.

**Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas usam essas soluções para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação até a implantação e acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos.

**Interessados nos negócios:** Interessados nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações.

### Quais são as alternativas às plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina?

Alternativas às soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:

[Software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar o software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina. Este software não fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina, mas pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. Isso inclui monitorar a saúde, desempenho e precisão dos modelos.

[Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina são ótimas para o desenvolvimento em grande escala de modelos, seja para [visão computacional](https://learn.g2.com/computer-vision), processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar o software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento.

Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam uma variedade de tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em mais específicos, como aprendizado de regras de associação, [redes bayesianas](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), agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações a procurar soluções pontuais.

### **Software e serviços relacionados a plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina**

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com plataformas DSML incluem:

[Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada.

[Software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui muitas fontes de dados díspares e, para integrar melhor todos os seus dados, implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados ingeridos por plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina.

[Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para iniciar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes.

[Software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Algoritmos de NLP fornecem [reconhecimento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [geração de linguagem natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicativos de tradução e [ferramentas de monitoramento de mídia social](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escaneiam redes sociais em busca de menções.

### Desafios com plataformas DSML

Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios. 

**Requisitos de dados:** Uma grande quantidade de dados é necessária para que a maioria dos algoritmos de IA aprenda o que é necessário. Os usuários precisam treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir um aplicativo verdadeiramente inteligente.

**Escassez de habilidades:** Também há uma escassez de pessoas que entendem como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar um software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas.

**Viés algorítmico:** Embora a tecnologia seja eficiente, nem sempre é eficaz e é marcada por vários tipos de vieses nos dados de treinamento, como vieses de raça ou gênero. Por exemplo, como muitos algoritmos de reconhecimento facial são treinados em conjuntos de dados com rostos predominantemente masculinos brancos, outros são mais propensos a serem identificados erroneamente pelos sistemas.

### Quais empresas devem comprar plataformas de engenharia DSML?

A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos:

**Serviços financeiros:** A IA é amplamente utilizada em serviços financeiros, com bancos usando-a para tudo, desde o desenvolvimento de algoritmos de pontuação de crédito até a análise de documentos de ganhos para identificar tendências. Com soluções de software de ciência de dados e aprendizado de máquina, as equipes de ciência de dados podem construir modelos com dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos.

**Saúde:** No setor de saúde, as empresas podem usar essas plataformas para entender melhor as populações de pacientes, como prever visitas de pacientes internados e desenvolver sistemas que possam combinar pessoas com ensaios clínicos relevantes. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando a ciência de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais.

**Varejo:** No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é fundamental. Os principais varejistas estão aproveitando essas plataformas para oferecer aos clientes experiências altamente personalizadas com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o aprendizado de máquina em vigor, essas empresas podem exibir material altamente relevante e chamar a atenção de potenciais clientes. 

### Como escolher a melhor plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)

#### Coleta de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML

Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção.

O primeiro passo no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de critérios. A lista serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais.

Dependendo do escopo da implantação, produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados pode ser útil.

#### Comparar produtos DSML

**Criar uma lista longa**

Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, é útil preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

**Criar uma lista curta**

A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.

**Conduzir demonstrações**

Para garantir uma comparação completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta usando o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.

#### Seleção de plataformas DSML

**Escolher uma equipe de seleção**

Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades.

**Negociação**

Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou recomendar o produto a outros.

**Decisão final**

Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendável realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.

### Custo das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

Como mencionado acima, as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente exigindo mais custos de infraestrutura antecipados. 

Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de nível empresarial. As primeiras frequentemente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores de DSML podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.

Uma vez configuradas, elas geralmente não exigem custos significativos de manutenção, especialmente se implantadas na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software.

#### Retorno sobre o investimento (ROI)

As empresas decidem implantar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.

Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.

### Implementação de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

**Como as ferramentas de software DSML são implementadas?**

A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.

**Quem é responsável pela implementação da plataforma DSML?**

Pode ser necessário muitas pessoas ou equipes para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados de dados.

**Qual é o processo de implementação de produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?**

Em termos de implementação, é típico que a plataforma seja implantada de forma limitada e posteriormente expandida de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes em seu site para entender melhor como está funcionando. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa).

Se a implantação não for bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta para determinar o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento e os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados.

**Quando você deve implementar ferramentas DSML?**

Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é um recurso fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem fazer da organização de seus dados sua principal prioridade, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída. 

### Tendências de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

**AutoML**

O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais.

**IA embutida**

A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso. Usar IA embutida em software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automação de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluções de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite simplificar processos, automatizar certas tarefas e obter uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado.

**Aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)**

O ambiente de software mudou para uma estrutura de microsserviços mais granular, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas fornecem [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para outras empresas.

Os desenvolvedores rapidamente aproveitam esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e a necessidade de IA aumentar.

**Explicabilidade**

Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual sobre ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, o que ajuda os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e ajudá-los a atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia e o GDPR.