# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 5 *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. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 819 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 12,900+ Avaliações Autênticas - 819+ 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. ## Best Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina At A Glance - **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) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. 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[Peak](https://www.g2.com/pt/products/peak-peak/reviews) A plataforma de IA da Peak otimiza inventários, preços e personalização do cliente para empresas de todos os tamanhos. A plataforma oferece um conjunto amplo de recursos que permite que equipes técnicas e comerciais construam, implementem e gerenciem aplicações de IA em escala em toda uma empresa. Ela também possui uma biblioteca de aplicações de IA que se encaixam em uma variedade de casos de uso em setores como bens de consumo, varejo e manufatura. Essas aplicações permitem que os usuários apliquem rapidamente a IA para alcançar objetivos comerciais, enquanto lhes fornecem as ferramentas necessárias para expandir seu uso ao longo do tempo. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Peak](https://www.g2.com/pt/sellers/peak) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Greater Manchester, England, United Kingdom - **Twitter:** @Peak_HQ (6,581 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peak-ai/ (290 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Empresa, 20% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de IA (1 reviews) - Personalização (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Gestão de Inventário (1 reviews) - Análise de Mercado (1 reviews) **Cons:** - Automação Complexa (1 reviews) - Complexidade (1 reviews) - Questões de Gestão de Dados (1 reviews) - Limitações de Recursos (1 reviews) - Faltando Recursos (1 reviews) ### 2. [Akkio](https://www.g2.com/pt/products/akkio/reviews) Akkio é a plataforma de IA que capacita empresas de mídia a liderar o mercado com IA. Ao fazer parceria com agentes de IA de ponta, as equipes de mídia simplificam todo o ciclo de vida da campanha, entregando resultados personalizados para cada cliente. Construído sobre uma base de IA com uma interface intuitiva, Akkio equipa cada membro da equipe com inteligência poderosa, ajudando as empresas a crescer, as equipes a prosperar e os clientes a vencer. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Akkio Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/akkio-inc) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Cambridge, US - **Twitter:** @AkkioHQ (5,382 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/akkio/ (53 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Pequena Empresa, 14% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de IA (1 reviews) - Aprendizado de Máquina (1 reviews) **Cons:** - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) ### 3. [Lightning AI](https://www.g2.com/pt/products/lightning-ai/reviews) Transforme ideias em IA, extremamente rápido Codifique juntos. Prototipe. Treine. Implemente. Hospede aplicativos web de IA. Diretamente do seu navegador - sem configuração. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Lightning AI](https://www.g2.com/pt/sellers/lightning-ai) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** New York, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pytorch-lightning (90 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de IA (2 reviews) - Automação (2 reviews) - Integrações fáceis (2 reviews) - Facilidade de Codificação (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) **Cons:** - Custo (1 reviews) - Questões de Gestão de Dados (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificuldade de Implementação (1 reviews) - Faltando Recursos (1 reviews) ### 4. [Deci AI](https://www.g2.com/pt/products/deci-ai/reviews) Avanços em IA, impulsionados por aprendizado profundo, desencadearam inovações revolucionárias. Mas, longos ciclos de desenvolvimento, altos custos de computação e desempenho de inferência ruim estão tornando quase impossível para as empresas transformar IA em produtos. Na Deci, percebemos que a solução estava em aproveitar a própria IA. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deci AI](https://www.g2.com/pt/sellers/deci-ai) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Tel Aviv, IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deciai/?originalSubdomain=il (30 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (1 reviews) - Integrações fáceis (1 reviews) - Eficiência (1 reviews) - Processamento Rápido (1 reviews) - Inovação (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Dificuldades Iniciais (1 reviews) ### 5. [Deep.BI](https://www.g2.com/pt/products/deep-bi/reviews) Deep.BI mede métricas de consumo de conteúdo e fornece pontuação de engajamento do usuário para impulsionar a entrega de conteúdo dos editores, ferramentas de marketing e paywalls para crescer, engajar e reter audiências. Deep.BI coleta todos os tipos de dados brutos de eventos relacionados à publicação, como o comportamento dos leitores e o desempenho do conteúdo, e analisa esses dados em tempo real (latência de sub-segundo entre a ingestão e a visualização dos dados). Ao coletar dados brutos de primeira mão (sem amostragem e sem agregação), os editores obtêm uma flexibilidade sem precedentes na construção de suas próprias métricas, relatórios e diferentes estratégias para diferentes tipos de conteúdo. Isso também permite que os editores testem rapidamente hipóteses tanto em dados ao vivo quanto históricos. Esses painéis e relatórios são compartilháveis e personalizáveis entre equipes, tornando a carga de trabalho dos analistas muito mais leve e dando-lhes a capacidade de entregar o que desejam da maneira que desejam e em velocidades relâmpago! **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deep.BI](https://www.g2.com/pt/sellers/deep-bi) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @_DeepBI (959 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deep-bi/ (20 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 40% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Análise (2 reviews) - Insights (2 reviews) - Geração de Insights (2 reviews) - Engajamento do Público (1 reviews) - Automação (1 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Codificação (1 reviews) - Interface Confusa (1 reviews) - Não Intuitivo (1 reviews) - Design de Interface Ruim (1 reviews) - Design de UI ruim (1 reviews) ### 6. [Deep Learning Containers](https://www.g2.com/pt/products/deep-learning-containers/reviews) Os Containers de Deep Learning do Google são imagens Docker pré-configuradas projetadas para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos de deep learning. Esses containers vêm equipados com frameworks populares de machine learning, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, juntamente com suas dependências, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores se concentrem no desenvolvimento de modelos sem a complicação da configuração do ambiente. Principais Características e Funcionalidades: - Ambientes Pré-configurados: Cada container inclui frameworks e bibliotecas essenciais de deep learning, garantindo compatibilidade e reduzindo o tempo de configuração. - Escalabilidade: Integração perfeita com os serviços do Google Cloud permite uma escalabilidade eficiente das tarefas de treinamento e inferência. - Flexibilidade: Suporte para vários aceleradores de hardware, incluindo GPUs e TPUs, melhora o desempenho para tarefas computacionalmente intensivas. - Portabilidade: Ambientes consistentes em todas as etapas de desenvolvimento, teste e produção facilitam transições e implantações mais suaves. Valor Principal e Problema Resolvido: Os Containers de Deep Learning abordam as complexidades associadas à configuração e gerenciamento de ambientes de deep learning. Ao fornecer containers otimizados e prontos para uso, eles eliminam a necessidade de instalação e configuração manual de frameworks e dependências de machine learning. Isso acelera o processo de desenvolvimento, garante consistência em diferentes etapas da implantação do modelo e permite que as equipes alocem mais recursos para inovação e refinamento de modelos, em vez de gerenciamento de infraestrutura. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google) - **Ano de Fundação:** 1998 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Integrações fáceis (1 reviews) - Plataforma Integrada (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) ### 7. [Myriade](https://www.g2.com/pt/products/myriade/reviews) Na Era da IA, velocidade e clareza importam. A Myriade capacita equipes de dados e negócios a se tornarem verdadeiramente orientadas por dados. 10 vezes mais rápido para analistas e sem SQL para usuários de negócios. Simplesmente faça suas perguntas claramente, e a Myriade lida inteligentemente com todo o processo de exploração de dados - encontrando tabelas, unindo campos, escrevendo consultas e apresentando insights claros instantaneamente. Todas as interações acontecem de forma segura, sem retenção de dados. Com a Myriade, obter a informação correta é fácil. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Myriade](https://www.g2.com/pt/sellers/myriade) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/myriade-ai/ (10 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 50% Médio Porte ### 8. [Obviously AI](https://www.g2.com/pt/products/obviously-ai/reviews) Obviamente, o AI é o software de aprendizado de máquina automatizado mais rápido e fácil que permite a qualquer pessoa construir modelos preditivos de IA em minutos, sem escrever código. Tudo o que você faz é conectar seus dados históricos, clicar em alguns botões e seus modelos preditivos de IA estarão prontos para uso em apenas alguns minutos. Você pode compartilhar essas previsões com sua equipe, simular cenários hipotéticos e usar nossas APIs para integrar com seus aplicativos e serviços do dia a dia e tomar medidas automaticamente em tempo real. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Obviously AI](https://www.g2.com/pt/sellers/obviously-ai) - **Ano de Fundação:** 2025 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zamshq (24 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 50% Médio Porte ### 9. [Qualetics](https://www.g2.com/pt/products/qualetics/reviews) Descubra o Qualetics, seu portal para a automação de IA sem esforço. Nossa plataforma de ponta é projetada para proporcionar às empresas uma experiência perfeita com suas capacidades intuitivas de IA sem código. Diga adeus às complexidades de codificação e olá para o futuro da inovação em IA! Características Principais: IA Sem Código: Qualetics capacita você com uma plataforma de IA sem código, eliminando a necessidade de expertise em programação. Mergulhe no mundo da inteligência artificial sem esforço e dê vida às suas ideias sem escrever uma única linha de código. Modelos de IA Pré-Treinados: Beneficie-se de mais de 25 modelos de IA pré-treinados cobrindo uma ampla gama de aplicações. Qualetics garante que você tenha acesso a modelos de última geração para tarefas como análise de texto, reconhecimento de imagem, processamento de documentos e interpretação de dados de áudio/vídeo. Modelos de IA Autoaprendizes: Qualetics vai além dos modelos estáticos. Nossa plataforma apresenta modelos de IA autoaprendizes que se adaptam e evoluem ao longo do tempo, garantindo que suas soluções se mantenham à frente e melhorem continuamente seu desempenho. Capacidades de Processamento de Dados: Processe dados de texto, imagem, documento, áudio e vídeo de forma integrada com o Qualetics. Nossa plataforma é sua solução completa para processamento abrangente de dados, permitindo extrair insights valiosos de vários tipos de conteúdo. Multi-Tenancy: Qualetics entende a importância da escalabilidade e colaboração. Nosso suporte a multi-tenancy permite que múltiplos usuários ou equipes trabalhem simultaneamente dentro da plataforma, garantindo eficiência e colaboração em todos os níveis. Segurança e Governança: A confiança é primordial. Qualetics prioriza a segurança dos seus dados com medidas robustas e protocolos de governança. Tenha a certeza de que seus empreendimentos de IA estão protegidos e em conformidade com os padrões da indústria. Observabilidade em Tempo Real: Mantenha-se informado e no controle com recursos de observabilidade em tempo real. Monitore o desempenho dos seus modelos de IA, acompanhe métricas de uso e receba insights instantaneamente. Qualetics oferece as ferramentas para tomar decisões informadas rapidamente. Por que Escolher o Qualetics: Simplicidade Encontra Inovação: Qualetics traz o poder da IA às suas mãos sem a complexidade da codificação. Biblioteca Diversificada de Modelos: Acesse uma rica biblioteca de modelos pré-treinados para uma ampla gama de aplicações. Aprendizado Adaptativo: Beneficie-se de modelos de IA autoaprendizes que se adaptam a padrões de dados em evolução. Processamento Versátil de Dados: Processe dados de texto, imagem, documento, áudio e vídeo de forma integrada em uma única plataforma. Ambiente Colaborativo: Promova a colaboração com suporte a multi-tenancy para equipes de qualquer tamanho. Abordagem de Segurança em Primeiro Lugar: Garanta a segurança e governança das suas iniciativas de IA com nossas medidas robustas. Insights em Tempo Real: Tome decisões informadas com recursos de observabilidade em tempo real, colocando você no controle. Embarque em sua jornada de IA com o Qualetics e experimente o futuro da IA, simplificado. Explore possibilidades, inove sem esforço! **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qualetics Data Machines](https://www.g2.com/pt/sellers/qualetics-data-machines) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Princeton, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qualetics (4 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 25% Médio Porte, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Percepções do Cliente (1 reviews) - Análise de Dados (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Insights (1 reviews) - Personalização (1 reviews) **Cons:** - Problemas no Painel de Controle (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) - Recursos Limitados (1 reviews) - Flexibilidade Limitada (1 reviews) ### 10. [Wallaroo.ai](https://www.g2.com/pt/products/wallaroo-ai/reviews) AI de Produção Fácil em Escala: Qualquer Modelo, Qualquer Hardware, Em Qualquer Lugar. Construído especificamente para AI de produção, para que as equipes de AI permaneçam enxutas e ágeis. Permitindo que você alcance valor rapidamente para suas iniciativas de análise em nuvem, AI de borda e AI generativa. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wallaroo](https://www.g2.com/pt/sellers/wallaroo) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** New York, US - **Twitter:** @Wallarooai (738 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wallarooai (44 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 11. [C3 AI Suite](https://www.g2.com/pt/products/c3-ai-suite/reviews) C3 Ex Machina permite que você combine e explore visualmente dados de vários conjuntos de dados para construir segmentos de clientes inteligentes, prever falhas de ativos e entender suas necessidades futuras de negócios. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [C3.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/c3-ai) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @C3IoT (77 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/c3-ai/ (1,346 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 12. [Forwrd](https://www.g2.com/pt/products/forwrd/reviews) Lutando para manter seus modelos de pontuação atualizados toda vez que campanhas de marketing ou recursos de produtos são lançados? Conheça o Forwrd, a maneira mais fácil de construir modelos de pontuação precisos que literalmente se tornam mais inteligentes a cada dia, aprendendo com novos dados em tempo real. Construa um modelo de pontuação autoaprendente que identifica automaticamente novos fatores de impacto de conversão em seus dados e se atualiza, sem qualquer trabalho manual. As pontuações podem ser enviadas para os aplicativos de negócios que os funcionários usam diariamente (por exemplo, SFDC, HubSpot, Slack) para permitir que os funcionários da linha de frente se concentrem em seus melhores prospectos e clientes. ✅ Não há mais atualizações manuais no seu método de pontuação à medida que seu marketing evolui. ✅ Seu modelo fica mais inteligente a cada dia aprendendo com dados novos. ✅ Pontuação precisa significa focar em seus leads AAA. ✅ Conecte seu CRM, HubSpot, análise de produtos, sistema de tickets e mais! ✅ Não há necessidade de analistas ou equipes de dados. Há uma razão pela qual líderes de SaaS B2B como Jasper.ai, AppsFlyer e WalkMe usam o Forwrd para focar em seus melhores leads, MQLs, PQLs, SQLs e clientes. – "4X mais PQLs", PowToon – "48% mais oportunidades", AppsFlyer – "21% mais pipeline qualificado", Totango – "31% melhor retenção", WalkMe **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 32 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Forwrd](https://www.g2.com/pt/sellers/forwrd) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 66% Médio Porte, 16% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (6 reviews) - Aprendizado de Máquina (6 reviews) - Recursos (5 reviews) - Intuitivo (4 reviews) - Automação (3 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) ### 13. [Graphext](https://www.g2.com/pt/products/graphext/reviews) Análise Exploratória de Dados e Modelagem Preditiva. Percepções mais rápidas e poderosas sem código. Na missão de construir a melhor ferramenta de análise de dados sem código. Mais poderosa que painéis e mais intuitiva que notebooks. Permitimos que pessoas não técnicas explorem seus dados e ajudamos pessoas técnicas a economizar tempo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Graphext](https://www.g2.com/pt/sellers/graphext) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Madrid, ES - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/graphext (23 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 14. [Infoveave](https://www.g2.com/pt/products/infoveave/reviews) Infoveave é uma plataforma de dados unificada impulsionada por IA que ajuda empresas a automatizar pipelines de dados, melhorar a qualidade dos dados, habilitar análises preditivas e transformar insights em ações de negócios mensuráveis — tudo dentro de um único ambiente. Ao contrário das ferramentas tradicionais de BI ou plataformas ETL independentes, o Infoveave conecta todo o ciclo de vida dos dados, desde a ingestão e transformação até a governança, análises e execução operacional. O Infoveave é construído sobre uma base sólida de governança e segurança de dados, garantindo gestão de dados consistente, conformidade e proteção. Com capacidades como rastreamento de linhagem de dados, gerenciamento de metadados, segurança em nível de linha e trilhas de auditoria, a plataforma ajuda a manter a integridade e o controle dos dados. Principais Características Fovea - Assistente AgenticAI O AgenticAI do Infoveave, Fovea, está integrado em toda a plataforma. Fovea auxilia na construção de transformações de dados, sugerindo insights, automatizando fluxos de trabalho e simplificando análises avançadas, reduzindo a dependência técnica e melhorando a adoção entre equipes. Automação e Integração de Dados • Mais de 50 conectores nativos (aplicativos em nuvem, bancos de dados, armazéns) • Ingestão e transformação de dados automatizadas • Orquestração de fluxos de trabalho com monitoramento e alertas • Visibilidade em tempo real dos pipelines Análises Impulsionadas por IA e Modelagem Preditiva • AutoML para insights preditivos • Planejamento de cenários "e se" • Integração com Python para modelagem avançada • Endpoints de análises acessíveis por API Painéis Conversacionais e BI de Autoatendimento • Consultas em linguagem natural • Mais de 100 visuais interativos • Exploração detalhada • Relatórios agendados e automatizados Qualidade de Dados e Governança Integradas • Validação automatizada e detecção de anomalias • Catálogo de dados e rastreamento de linhagem • Controle de acesso baseado em funções • Trilhas de auditoria e fluxos de trabalho de governança Aplicativos de Dados e Fluxos de Trabalho Operacionais • Aplicações de baixo código • Formulários integrados de captura de dados • Gatilhos de decisão automatizados • Fluxos de trabalho de insight para ação Valor para o Negócio • Implantação mais rápida de pipelines de dados • Melhoria na precisão e confiança dos dados • Redução da dependência de múltiplas ferramentas desconectadas • Ciclos de tomada de decisão mais rápidos • Eficiência operacional mensurável O Infoveave unifica automação de dados, análises impulsionadas por IA, governança e fluxos de trabalho operacionais em uma plataforma inteligente — transformando dados empresariais em decisões confiáveis e acionáveis. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Noesys Software](https://www.g2.com/pt/sellers/noesys-software) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @infoveave (15 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infoveave-pty-ltd/ (3 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 44% Pequena Empresa, 22% Empresa ### 15. [Kepler](https://www.g2.com/pt/products/kepler/reviews) Plataforma Avançada de Autoatendimento de IA e AutoML. Nenhuma Experiência em Aprendizado de Máquina (ML) Necessária. A plataforma Kepler permite que você leve projetos de IA e Aprendizado de Máquina (ML) ao mercado mais rapidamente com suas equipes e investimentos tecnológicos existentes. Ela faz isso combinando ML avançado — incluindo Aprendizado Profundo — com design intuitivo, tudo dentro de uma estrutura de autoatendimento construída para ajudar você a criar, treinar e implantar projetos de IA rapidamente. Isso ajuda a acelerar a adoção de IA automatizando o processo de ML de ponta a ponta, efetivamente capacitando usuários sem experiência em ML a aproveitar capacidades de ML de ponta para resolver centenas de casos de uso críticos para os negócios, incluindo: Previsão de Demanda, Previsão de Churn, Previsão de Valor Vitalício, Manutenção Preditiva, Análise de Sentimentos, Detecção de Anomalias, Otimização de Sessão/UX e Previsão de Intenção do Usuário. Os Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados Automatizados dentro da plataforma Kepler automatizam as etapas complexas e demoradas de ciência de dados que existem ao longo do processo de ML para que os usuários possam produzir modelos de IA para prever com precisão, prever com precisão e iluminar novos insights. As capacidades de ML da plataforma Kepler são constantemente otimizadas e se integram perfeitamente com os principais ambientes de produção. É otimizada para Azure e aproveita os Serviços de Kubernetes do Azure (AKS) e a plataforma de computação da Microsoft. Recursos Principais da Plataforma Kepler: - Automação de ponta a ponta: Beneficie-se de nossos fluxos de trabalho automatizados avançados para que tudo o que você precise para aproveitar o poder do ML seja dados e um desafio de negócios para começar. - Biblioteca Extensa de Fluxos de Trabalho: De previsão de demanda a manutenção preditiva a segmentação de clientes, a Kepler gera resultados impactantes para uma variedade de casos de uso. Os Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados Automatizados da plataforma Kepler incluem: Classificação Tabular, Previsão de Séries Temporais, Regressão Tabular, Agrupamento, Detecção de Anomalias, Recomendador de Usuário-Item, Classificação de Texto e Classificação de Imagem. - Mais Tipos de Dados: Aproveite seus dados tabulares, de texto e de imagem para gerar soluções, obtendo mais valor de seus dados e permitindo que você aborde mais problemas de negócios. - Implantação Rápida e Segura: Obtenha retornos mensuráveis de seu investimento em ML implantando rapidamente modelos Kepler em seus principais ambientes via APIs RESTful. Quem se Beneficia do Uso da Plataforma Kepler? - Líder de Negócios: Escale a IA e acelere o tempo para valor com uma plataforma que cresce com seu negócio usando a equipe e as habilidades já existentes em sua organização. - Usuário de Negócios: Aumente sua produtividade e aborde problemas de negócios complexos com capacidades avançadas de IA e ML sem a necessidade de experiência técnica em ML. - Cientista de Dados e TI: Aproveite a automação de ponta a ponta de última geração, uma extensa biblioteca de algoritmos de IA e a capacidade de implantar rapidamente modelos de aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Stradigi AI](https://www.g2.com/pt/sellers/stradigi-ai) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Montreal, CA - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/stradigiai (8 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 16. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/pt/products/paddlepaddle/reviews) Uma plataforma de aprendizado profundo de código aberto com uma API simples, confiável pelas principais equipes de IA do mundo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/pt/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @PaddleHQ (17,872 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 17. [Sensetime](https://www.g2.com/pt/products/sensetime/reviews) Comprometido com o desenvolvimento de tecnologia inovadora de inteligência artificial, fazendo contribuições positivas para o desenvolvimento econômico, social e humano. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sensetime](https://www.g2.com/pt/sellers/sensetime) - **Localização da Sede:** Hong Kong ,SAR - **Twitter:** @SenseTime_AI (3,349 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sensetime-group-limited/ (2,096 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 18. [Strique](https://www.g2.com/pt/products/strique/reviews) Strique é uma plataforma de análise e relatórios impulsionada por IA, projetada para otimizar operações de marketing para marcas e agências de e-commerce. Ao consolidar dados de várias plataformas de publicidade em um único painel intuitivo, Strique permite que os usuários monitorem campanhas, gerenciem catálogos de produtos e automatizem processos de relatórios de forma eficiente. Essa abordagem unificada permite que os profissionais de marketing tomem decisões baseadas em dados que melhoram o retorno sobre o investimento em publicidade (ROAS) e o desempenho geral das campanhas. Principais Recursos e Funcionalidades: - Painel Unificado: Integra dados de plataformas como Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads e Google Analytics, proporcionando uma visão abrangente do desempenho de marketing. - Insights Impulsionados por IA: Oferece recomendações acionáveis ao analisar dados de campanhas, ajudando a identificar áreas de baixo desempenho e sugerindo otimizações. - Relatórios Personalizáveis: Oferece relatórios personalizados adaptados às necessidades específicas do negócio, com recursos como widgets de arrastar e soltar, personalização de temas e várias opções de visualização de dados. - Otimização de Catálogo: Automatiza o gerenciamento de feeds de produtos, garantindo listagens precisas e atualizadas em plataformas de publicidade, melhorando assim a visibilidade dos produtos e reduzindo o desperdício de gastos com anúncios. - Integrações Sem Costura: Suporta conexões com plataformas de e-commerce como Shopify e Magento, facilitando a sincronização e o gerenciamento de dados de forma suave. Valor Principal e Soluções para Usuários: Strique aborda os desafios comuns enfrentados por profissionais de marketing de e-commerce, como fontes de dados fragmentadas, relatórios manuais demorados e gerenciamento ineficiente de campanhas. Ao centralizar dados e automatizar processos analíticos, Strique capacita os usuários a: - Economizar tempo significativo anteriormente gasto na compilação e análise manual de dados. - Obter insights claros e acionáveis que impulsionam decisões de marketing mais inteligentes. - Otimizar orçamentos de publicidade identificando e focando em campanhas e produtos de alto desempenho. - Melhorar a colaboração dentro das equipes por meio de relatórios e painéis compartilháveis e personalizáveis. Em essência, Strique simplifica fluxos de trabalho de marketing complexos, permitindo que empresas de e-commerce escalem de forma eficiente e alcancem melhores resultados financeiros. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Strique](https://www.g2.com/pt/sellers/strique) - **Localização da Sede:** Mumbai, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strique/ (34 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 19. [Telesign Intelligence](https://www.g2.com/pt/products/telesign-intelligence/reviews) Inteligência é uma solução impulsionada por aprendizado de máquina (ML) que permite que as empresas analisem atributos estáticos e comportamentais em várias entradas de dados, como números de telefone, endereços IP e endereços de e-mail. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Telesign](https://www.g2.com/pt/sellers/telesign) - **Ano de Fundação:** 2005 - **Localização da Sede:** Marina del Rey, US - **Twitter:** @TeleSign (1,868 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/255100 (533 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Médio Porte, 33% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integrações fáceis (1 reviews) - Eficiência (1 reviews) - Insights (1 reviews) - Escalabilidade (1 reviews) - Segurança (1 reviews) **Cons:** - Configuração Difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (1 reviews) ### 20. [Neural Designer](https://www.g2.com/pt/products/neural-designer/reviews) Neural Designer é uma ferramenta de software poderosa para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma interface amigável que permite aos usuários construir, treinar e avaliar redes neurais sem exigir amplo conhecimento de programação. Com uma ampla gama de recursos e algoritmos, o Neural Designer simplifica todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, desde o pré-processamento de dados até a otimização do modelo. Além disso, ele suporta vários tipos de dados, incluindo numéricos, categóricos e texto, tornando-o versátil para diferentes domínios. Além disso, o Neural Designer oferece seleção automática de modelos e otimização de hiperparâmetros, permitindo que os usuários encontrem o melhor modelo para seus dados com esforço mínimo. Finalmente, suas visualizações intuitivas e relatórios abrangentes facilitam a interpretação e compreensão do desempenho do modelo. Seja você um iniciante ou um cientista de dados experiente, o Neural Designer acelera o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina precisos e eficientes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 5.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Artelnics](https://www.g2.com/pt/sellers/artelnics) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Villamayor, ES - **Twitter:** @artelnics (802 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/artelnics/ (7 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Médio Porte ### 21. [Palantir Gotham](https://www.g2.com/pt/products/palantir-gotham/reviews) Palantir Gotham é um sistema operacional disponível comercialmente, pronto para IA, que melhora e acelera decisões para operadores em diversas funções e todos os domínios. Por mais de uma década, Gotham revelou insights a partir de dados complexos para agências de defesa globais, a comunidade de inteligência, organizações de ajuda em desastres e além. Gotham une e enriquece volumes massivos de dados quase em tempo real e os apresenta em uma única visão que permite aos usuários tomar decisões mais rápidas e confiantes, juntos. Tomadores de decisão, desde a sede até a linha de frente, acessam a compreensão mais recente do mundo e podem agir enquanto consideram compensações e dependências globais. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Palantir](https://www.g2.com/pt/sellers/palantir) - **Localização da Sede:** Denver, US - **Twitter:** @PalantirTech (408,561 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/palantir-technologies/ (5,509 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** PLTR (NYSE) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Médio Porte, 30% Empresa ### 22. [Pyramid](https://www.g2.com/pt/products/pyramid-analytics-pyramid/reviews) Pyramid é um sistema operacional de análise de nível um, de nível empresarial, que escala de análises de autoatendimento para um único usuário a implantações centralizadas para milhares de usuários—cobrindo visualizações de dados simples, mas eficazes, até capacidades avançadas de aprendizado de máquina. O sistema operacional de análise agnóstico apresenta um cliente universal para qualquer dispositivo e sistema operacional. Ele pode ser instalado na maioria das plataformas—tanto no local quanto na nuvem—e pode operar contra e com as pilhas de dados mais populares. Pyramid permite que usuários e organizações equilibrem produtividade de autoatendimento e governança. É uma plataforma analítica adaptativa que fornece diferentes capacidades e experiências com base nas necessidades e habilidades do usuário, tudo enquanto gerencia o conteúdo como um recurso compartilhado. É projetado para apoiar todo o fluxo de trabalho de decisão da sua organização e dar a todos as ferramentas para realizar análises de autoatendimento. Importante, o sistema operacional de análise resolve o "problema da última milha", fechando a lacuna entre a estratégia analítica declarada da sua organização e a implementação analítica real. Pyramid apresenta seis módulos analíticos distintos (Modelar, Formular, Descobrir, Ilustrar, Apresentar e Publicar)—além de um Console Administrativo e Sistema de Gerenciamento de Conteúdo—para oferecer uma experiência analítica verdadeiramente universal em todo o fluxo de trabalho analítico. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Pyramid Analytics](https://www.g2.com/pt/sellers/pyramid-analytics) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Amsterdam - **Twitter:** @PyramidAnalytic (10,242 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1919217/ (139 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Empresa, 35% Pequena Empresa ### 23. [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/pt/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) SAP HANA Cloud é um banco de dados moderno como serviço (DBaaS) que impulsiona a próxima geração de aplicativos de dados inteligentes. SAP HANA Cloud oferece uma vantagem competitiva ao incorporar ferramentas avançadas de aprendizado de máquina e preditivas baseadas em ciência de dados moderna. Seu poderoso desempenho em memória garante processamento eficiente de dados. Ao armazenar de forma segura grandes quantidades de dados com seu armazenamento multitier integrado e lidar com vários tipos em uma única cópia em seu banco de dados multi-modelo nativo, o SAP HANA Cloud simplifica o gerenciamento de dados e se conecta a outras fontes de dados. A integração perfeita dessas capacidades em uma base confiável e unificada facilita para os desenvolvedores a construção de aplicativos de dados inteligentes de alta demanda. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 509 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/pt/sellers/sap) - **Website da Empresa:** https://www.sap.com/ - **Ano de Fundação:** 1972 - **Localização da Sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,227 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultor, Consultor SAP - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 61% Empresa, 26% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (55 reviews) - Integrações fáceis (41 reviews) - Integrações (40 reviews) - Velocidade (39 reviews) - Escalabilidade (35 reviews) **Cons:** - Complexidade (33 reviews) - Caro (32 reviews) - Curva de Aprendizado (30 reviews) - Aprendizado Difícil (28 reviews) - Configuração Complexa (20 reviews) ### 24. [Anyscale](https://www.g2.com/pt/products/anyscale/reviews) A Plataforma de IA para Empresas de IA. Desenvolva IA com escala, desempenho e eficiência incomparáveis. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Anyscale](https://www.g2.com/pt/sellers/anyscale) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco, California, United States - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Médio Porte, 20% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Escalabilidade (4 reviews) - Capacidades de IA (2 reviews) - Integração de IA (2 reviews) - Automação (2 reviews) **Cons:** - Custo (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Tratamento de Erros (1 reviews) - Gestão de Erros (1 reviews) - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) ### 25. [Liner.AI](https://www.g2.com/pt/products/liner-ai/reviews) Liner é uma ferramenta gratuita que permite treinar seus modelos de ML facilmente. Ele pega seus dados de treinamento e fornece um modelo de ML fácil de integrar. Não é necessário codificação ou expertise em aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Liner.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/liner-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®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Médio Porte ## Parent Category [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/pt/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### 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.