# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 22 *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. 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[NeoAnalyst.ai](https://www.g2.com/pt/products/neoanalyst-ai/reviews) NeoAnalyst.ai é uma plataforma de análise de dados impulsionada por IA, projetada para transformar conjuntos de dados complexos em insights acionáveis com esforço mínimo. Ao eliminar a necessidade de codificação ou conhecimento extensivo em ciência de dados, ela capacita líderes empresariais e analistas de dados a tomarem decisões informadas rapidamente. Os usuários podem carregar seus conjuntos de dados e, com um único clique, acessar centenas de modelos pré-construídos para análise exploratória e estatística, recebendo insights instantâneos, contextuais e recomendações personalizadas. Principais Funcionalidades e Características: - Análise Contextual: Constrói automaticamente o contexto em torno de qualquer conjunto de dados sem exigir mapeamento manual de dados ou instruções extensivas do usuário. - Consultas de Análise Instantâneas: Fornece 25 consultas de análise geradas por IA pré-construídas para ajudar os usuários a iniciarem sua análise sem esforço. - Análise Preditiva: Permite a previsão de vendas, compreensão do comportamento do cliente, análise de fluxo de caixa e exploração de estratégias de precificação de produtos. - Recomendações Inteligentes: Oferece recomendações personalizadas com base em modelos de análise estatística, auxiliando na tomada de decisões e geração de ideias. - Visualização de Dados: Apresenta os resultados da análise através de gráficos fáceis de entender, melhorando a interpretação dos dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: NeoAnalyst.ai aborda os desafios que líderes empresariais e analistas de dados enfrentam na interpretação de dados complexos, fornecendo uma plataforma intuitiva e sem código que oferece insights acionáveis imediatos. Ela simplifica o processo de análise de dados, reduzindo o tempo e a expertise tradicionalmente necessários, permitindo assim que os usuários tomem decisões baseadas em dados de forma eficiente. Ao oferecer análise contextual e análise preditiva, NeoAnalyst.ai ajuda os usuários a descobrir tendências, otimizar estratégias e impulsionar o crescimento dos negócios sem a necessidade de habilidades especializadas em ciência de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Neoanalyst](https://www.g2.com/pt/sellers/neoanalyst) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 2. [Neoform AI](https://www.g2.com/pt/products/neoform-ai/reviews) Neoform AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para revolucionar a forma como as empresas lidam com a análise de dados e processos de tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o Neoform AI permite que as organizações extraiam insights significativos de conjuntos de dados complexos, facilitando decisões estratégicas informadas e eficiências operacionais. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Combina dados de várias fontes de forma integrada, proporcionando uma visão unificada para uma análise abrangente. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando na tomada de decisões proativas. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados com insights acionáveis, reduzindo o esforço manual e aumentando a precisão. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces amigáveis que podem ser adaptadas às necessidades específicas do negócio, garantindo que informações relevantes estejam prontamente acessíveis. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes de dados e tamanhos de negócios variados, garantindo desempenho consistente à medida que as organizações crescem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Neoform AI aborda o desafio da sobrecarga de dados transformando informações brutas em inteligência acionável. Ele capacita as empresas a identificar padrões, prever cenários futuros e tomar decisões baseadas em dados com confiança. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, o Neoform AI reduz o tempo e os recursos necessários para o processamento de dados, permitindo que as organizações se concentrem em iniciativas estratégicas e mantenham uma vantagem competitiva em seus respectivos setores. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Neoform AI](https://www.g2.com/pt/sellers/neoform-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®) ### 3. [NeoPulse](https://www.g2.com/pt/products/neopulse/reviews) O NeoPulse Framework permite que as organizações gerenciem todo o seu fluxo de trabalho e infraestrutura de IA a partir de um único lugar. Isso significa que DevOps, engenheiros de dados e engenheiros de ML trabalham a partir de uma única interface em vez de usar aplicativos separados. Usando o NeoPulse, um engenheiro de dados pode montar conjuntos de dados de treinamento. O engenheiro de aprendizado de máquina pode criar modelos de IA. O engenheiro de DevOps pode implantar e gerenciar a solução sem nunca sair do ambiente NeoPulse. **Seller Details:** - **Vendedor:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/pt/sellers/ai-dynamics) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Bellevue, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 funcionários no LinkedIn®) ### 4. [Netagrow](https://www.g2.com/pt/products/netagrow/reviews) Netagrow é uma plataforma avançada de gestão agrícola projetada para otimizar as operações agrícolas e aumentar a produtividade. Ao integrar tecnologia de ponta com interfaces amigáveis, a Netagrow capacita os agricultores a tomar decisões baseadas em dados, simplificar fluxos de trabalho e alcançar um crescimento sustentável. Principais Características e Funcionalidades: - Gestão Abrangente da Fazenda: Monitore e gerencie todos os aspectos das operações agrícolas, incluindo planejamento de culturas, alocação de recursos e gestão de mão de obra. - Análise de Dados em Tempo Real: Acesse dados em tempo real sobre a saúde do solo, condições climáticas e desempenho das culturas para tomar decisões informadas. - Relatórios Automatizados: Gere relatórios detalhados sobre atividades agrícolas, finanças e métricas de produtividade para acompanhar o progresso e identificar áreas para melhoria. - Gestão de Inventário: Acompanhe equipamentos, sementes, fertilizantes e outros recursos para garantir uso otimizado e reduzir desperdícios. - Acessibilidade Móvel: Gerencie operações agrícolas em movimento com uma interface amigável para dispositivos móveis, permitindo flexibilidade e conveniência. Valor e Soluções Primárias: A Netagrow aborda os desafios da agricultura moderna fornecendo uma plataforma centralizada que simplifica processos agrícolas complexos. Ela permite que os agricultores aumentem a eficiência, reduzam os custos operacionais e aumentem os rendimentos por meio de análise precisa de dados e gestão de recursos. Ao oferecer insights em tempo real e ferramentas automatizadas, a Netagrow apoia práticas agrícolas sustentáveis e capacita os usuários a tomar decisões proativas, levando, em última análise, a uma maior rentabilidade e gestão ambiental. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Netagrow](https://www.g2.com/pt/sellers/netagrow) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Lusaka, ZM - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/netagrow-technologies/ (3 funcionários no LinkedIn®) ### 5. [NetBase](https://www.g2.com/pt/products/quid-netbase/reviews) NetBase é uma plataforma abrangente de inteligência de mercado e consumidor projetada para ajudar empresas a aumentar as vendas, reduzir estoques e proteger a saúde da marca corporativa. Ao contrário dos fornecedores tradicionais de SaaS, a NetBase faz parceria com os clientes para entregar resultados claros e acionáveis, garantindo que eles alcancem os resultados desejados sem a complexidade de navegar sozinhos por um software caro. Principais Características e Funcionalidades: - Modelagem de Dados: Utiliza modelos de dados sociais, de mercado, de busca e de clientes para fornecer insights profundos sobre o comportamento do consumidor e tendências de mercado. - Geração de Insights: Transforma dados complexos em insights acionáveis, permitindo que as empresas tomem decisões informadas. - Abordagem Focada em Resultados: Enfatiza a entrega de resultados tangíveis para os negócios, como aumento de vendas e melhoria da saúde da marca, através de uma parceria colaborativa com os clientes. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A NetBase aborda os desafios que as empresas enfrentam ao interpretar grandes quantidades de dados, oferecendo uma plataforma que não apenas analisa informações, mas também as traduz em estratégias claras e acionáveis. Essa abordagem ajuda as empresas a melhorar seu desempenho de vendas, otimizar a gestão de inventário e proteger sua reputação de marca, tudo isso enquanto simplifica o processo de obtenção de valor a partir de conjuntos de dados complexos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Quid](https://www.g2.com/pt/sellers/quid-9c099a09-0d38-4b46-9998-9af905581008) - **Ano de Fundação:** 2004 - **Localização da Sede:** 1111 6th Ave., STE 550 PMB: 164175 San Diego, CA 92101 - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/57753/ (270 funcionários no LinkedIn®) ### 6. [Neurale](https://www.g2.com/pt/products/neurale/reviews) Neurale é uma empresa inovadora especializada no desenvolvimento de soluções de inteligência artificial projetadas para enfrentar desafios complexos de negócios. Ao integrar tecnologias de aprendizado de máquina e IA de ponta, a Neurale transforma dados em insights acionáveis, permitindo que as empresas impulsionem mudanças e inovação. Sua abordagem combina intuição humana com precisão de máquina, resultando em sistemas de inteligência aumentada que aprimoram os processos de tomada de decisão. Principais Características e Funcionalidades: - Integração e Modelagem de Dados: As plataformas da Neurale integram eficientemente dados de múltiplas fontes, criando modelos coesos e centrados no ser humano que facilitam uma análise abrangente. - Análise Preditiva: Utilizando algoritmos avançados de IA, a Neurale fornece insights preditivos que ajudam as empresas a antecipar tendências e tomar decisões informadas. - Processamento de Linguagem Natural (PLN): Suas soluções incluem capacidades sofisticadas de PLN, permitindo a extração de informações valiosas de vastos dados baseados em texto, melhorando a relevância das buscas e automatizando o suporte ao cliente. - Automação Inteligente: A Neurale simplifica fluxos de trabalho complexos através de automação impulsionada por IA, operando continuamente e se adaptando às necessidades de negócios em evolução. Valor e Soluções Primárias: A Neurale capacita organizações a transitar de estratégias reativas para proativas, desbloqueando todo o potencial de seus dados. Suas soluções de IA aumentam a eficiência operacional, fornecem insights profundos e promovem a inovação, dando às empresas uma vantagem competitiva no cenário digital. Ao combinar a expertise humana com a inteligência de máquina, a Neurale garante que as empresas tomem as decisões certas de forma rápida e eficaz. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Neurale](https://www.g2.com/pt/sellers/neurale) - **Localização da Sede:** Rome, IT - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iam-neurale (1 funcionários no LinkedIn®) ### 7. [Neuralhub](https://www.g2.com/pt/products/neuralhub/reviews) Neuralhub é uma plataforma inovadora projetada para simplificar o desenvolvimento e a experimentação de redes neurais profundas. Ela serve como um playground abrangente para entusiastas de IA, pesquisadores e engenheiros, oferecendo ferramentas e recursos para criar, experimentar e inovar no espaço da inteligência artificial. Ao consolidar várias ferramentas, pesquisas e modelos em um único ambiente colaborativo, o Neuralhub visa tornar a pesquisa, o aprendizado e o desenvolvimento de IA mais acessíveis e eficientes. Principais Características e Funcionalidades: - Construção de Redes Neurais: Os usuários podem construir redes neurais do zero ou utilizar uma biblioteca de componentes de rede comuns, camadas, arquiteturas, pesquisas inovadoras e modelos pré-treinados para experimentar e desenvolver soluções únicas. - Ambiente Colaborativo: A plataforma promove uma comunidade onde os usuários podem compartilhar seu trabalho, colaborar em projetos e contribuir para o avanço coletivo da pesquisa e desenvolvimento de IA. - Recursos Abrangentes: O Neuralhub integra ferramentas, pesquisas e modelos em um espaço unificado, simplificando o processo de aprendizado profundo e reduzindo a complexidade associada ao gerenciamento de múltiplos recursos. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Neuralhub aborda os desafios de se manter atualizado com a pesquisa e desenvolvimento contínuos no campo da IA, particularmente para os novatos ansiosos para aprender e experimentar. Ao fornecer uma plataforma unificada que combina todas as ferramentas e recursos necessários, ele simplifica o processo de aprendizado profundo, tornando a pesquisa e o desenvolvimento de IA mais acessíveis. Este ambiente colaborativo não só acelera a inovação, mas também democratiza o acesso a tecnologias avançadas de IA, permitindo que os usuários se concentrem na criatividade e na resolução de problemas, em vez das complexidades da integração de ferramentas. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Neuralhub](https://www.g2.com/pt/sellers/neuralhub) - **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. [Neuralwave](https://www.g2.com/pt/products/neuralwave/reviews) Neuralwave é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para revolucionar a forma como as empresas analisam e interpretam dados complexos. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Neuralwave permite que as organizações descubram insights acionáveis, otimizem operações e impulsionem processos de tomada de decisão informados. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente com várias fontes de dados, garantindo uma agregação de dados abrangente. - Análises Avançadas: Utiliza algoritmos sofisticados para realizar análises preditivas e análise de tendências. - Painéis Personalizáveis: Oferece painéis intuitivos que podem ser adaptados às necessidades específicas do negócio. - Processamento em Tempo Real: Fornece capacidades de processamento de dados imediatas para insights oportunos. - Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes conjuntos de dados, acomodando o crescimento dos negócios e o aumento do volume de dados. Valor e Soluções Primárias: A Neuralwave aborda o desafio da sobrecarga de dados transformando dados brutos em informações significativas. Ela capacita os usuários a tomarem decisões baseadas em dados, melhora a eficiência operacional e promove a inovação ao identificar padrões e oportunidades que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, a Neuralwave reduz o tempo e os recursos necessários para a análise de dados, permitindo que as empresas se concentrem em iniciativas estratégicas e mantenham uma vantagem competitiva em seus respectivos setores. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Neural wave](https://www.g2.com/pt/sellers/neural-wave) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** Atlanta, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neural-wave-ai/ (2 funcionários no LinkedIn®) ### 9. [NeuraPrep](https://www.g2.com/pt/products/neuraprep/reviews) NeuraPrep é uma plataforma interativa projetada para ajudar candidatos a se prepararem para entrevistas técnicas em IA e ciência de dados. Reconhecendo que entrevistas de engenharia de IA enfatizam um entendimento profundo dos princípios de ciência de dados e aprendizado de máquina, a NeuraPrep oferece uma experiência de entrevista simulada e dinâmica para aprimorar o conhecimento conceitual e as habilidades práticas. Principais Características e Funcionalidades: - Repositório Extenso de Perguntas: Acesse mais de 400 perguntas de entrevista meticulosamente selecionadas, abrangendo várias subáreas de IA, incluindo aprendizado de máquina, ciência de dados, estatísticas e mais. - Desafios de Codificação em IA: Envolva-se com perguntas de codificação que refletem problemas reais de IA, utilizando frameworks e práticas atualizadas para desenvolver habilidades práticas. - Cenários de Design de Sistemas de ML: Avalie sua capacidade de projetar sistemas de aprendizado de máquina em larga escala, focando em conhecimento especializado em arquitetura de software e design de sistemas. - Questionários Interativos: Teste seu entendimento de conceitos de IA através de questionários cuidadosamente elaborados, adaptados por nível de dificuldade e subáreas específicas. - Entrevistas Simuladas: Experimente simulações de entrevistas ao vivo com feedback dinâmico, replicando as discussões técnicas típicas em entrevistas de engenharia de IA. Valor Principal e Problema Resolvido: A NeuraPrep aborda os desafios únicos das entrevistas técnicas de IA, fornecendo uma ferramenta de preparação interativa e abrangente. Ao simular cenários reais de entrevista e oferecer feedback personalizado, ajuda os usuários a identificar e melhorar suas fraquezas, garantindo que estejam bem preparados para demonstrar tanto conhecimento teórico quanto habilidades práticas nos domínios de IA e ciência de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [NeuraPrep](https://www.g2.com/pt/sellers/neuraprep) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neuraprep (2 funcionários no LinkedIn®) ### 10. [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/products/nexco-analytics/reviews) A Nexco Analytics é uma empresa suíça especializada em inteligência artificial (IA), bioinformática e serviços de análise de dados voltados para o setor de ciências da vida, incluindo academia, indústrias farmacêuticas e biotecnológicas. Sua expertise reside na análise de dados genômicos complexos, com foco particular no "genoma escuro"—os 60% do genoma frequentemente negligenciados—descobrindo biomarcadores ocultos, novos mecanismos e alvos terapêuticos. Características e Funcionalidades Principais: - TEnex Pipelines: Pipelines otimizados e revisados por pares, projetados para analisar o genoma escuro, permitindo a descoberta de potencial de biomarcadores inexplorados. - Plataforma ONex: Uma plataforma online que simplifica análises bioinformáticas padrão, permitindo que os usuários processem dados de sequenciamento em poucas horas a um custo baixo. - Planos Personalizados de Análise de Dados: Soluções sob medida para atender necessidades específicas de pesquisa, garantindo interpretação de dados precisa e eficiente. - Aumento de Equipe: Fornecimento de pessoal especializado para aprimorar equipes de pesquisa existentes, trazendo conhecimento especializado em sequenciamento de nova geração (NGS) e bioinformática. - Soluções de IA Sob Medida: Desenvolvimento de ferramentas personalizadas impulsionadas por IA para enfrentar desafios únicos na análise de dados em ciências da vida. Valor Primário e Soluções Oferecidas: A Nexco Analytics capacita pesquisadores e profissionais da indústria transformando dados genômicos complexos em insights acionáveis. Seus serviços facilitam a descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos, acelerando os avanços científicos e melhorando a eficiência dos processos de pesquisa. Ao oferecer soluções escaláveis, econômicas e eficientes em termos de tempo, a Nexco Analytics enfrenta os desafios dos grandes volumes de dados nas ciências da vida, permitindo que os clientes alcancem descobertas inovadoras e sucesso em seus respectivos campos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/sellers/nexco-analytics) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Epalinges, CH - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nexco-analytics (4 funcionários no LinkedIn®) ### 11. [Nexscient](https://www.g2.com/pt/products/nexscient/reviews) Nexscient é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para capacitar empresas com capacidades inteligentes de análise de dados e tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Nexscient transforma conjuntos de dados complexos em insights acionáveis, permitindo que as organizações otimizem operações, melhorem experiências dos clientes e impulsionem a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Agrega dados de diversas fontes de forma contínua, garantindo uma visão abrangente das métricas de negócios. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando no desenvolvimento de estratégias proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas que podem ser adaptadas para exibir KPIs e análises relevantes. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados com intervenção manual mínima, economizando tempo e reduzindo erros. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes de dados e tamanhos de negócios variados, garantindo desempenho consistente à medida que as organizações crescem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexscient aborda o desafio da sobrecarga de dados simplificando informações complexas em insights claros e acionáveis. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas rapidamente, melhorando a eficiência operacional e a vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas analíticas rotineiras, a Nexscient libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas e inovação. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nexscient](https://www.g2.com/pt/sellers/nexscient) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** Los Angeles, US - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/nexscient (2 funcionários no LinkedIn®) ### 12. [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/products/nexting-labs/reviews) A Nexting Labs é uma empresa de tecnologia especializada em soluções inovadoras que melhoram as operações empresariais e o engajamento do cliente. Suas ofertas incluem desenvolvimento avançado de software, análise de dados e serviços de inteligência artificial adaptados para atender às necessidades únicas de várias indústrias. Ao aproveitar tecnologias de ponta, a Nexting Labs capacita as organizações a otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e oferecer experiências excepcionais aos usuários. Principais Características e Funcionalidades: - Desenvolvimento de Software Personalizado: Design e implementação de soluções de software sob medida que se alinham aos requisitos específicos do negócio. - Análise de Dados: Análise abrangente e visualização de dados para descobrir insights acionáveis. - Integração de Inteligência Artificial: Implantação de modelos de IA para automatizar tarefas e aprimorar os processos de tomada de decisão. - Design de Experiência do Usuário: Criação de interfaces intuitivas e envolventes para melhorar a satisfação do cliente. - Soluções em Nuvem: Fornecimento de serviços em nuvem escaláveis e seguros para uma gestão eficiente de dados. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexting Labs aborda os desafios que as empresas enfrentam ao se adaptarem a paisagens tecnológicas em rápida evolução. Ao oferecer soluções personalizadas, eles permitem que as empresas otimizem operações, aproveitem o poder dos dados e permaneçam competitivas em seus respectivos mercados. Sua expertise em IA e análise de dados permite que os clientes antecipem tendências de mercado, personalizem interações com clientes e impulsionem o crescimento por meio de estratégias informadas. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/nexting-labs) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextinglabs (1 funcionários no LinkedIn®) ### 13. [Nexus](https://www.g2.com/pt/products/nexus-2025-11-28/reviews) Nexus é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para simplificar e aprimorar as operações empresariais por meio de automação inteligente e insights baseados em dados. Ao integrar-se perfeitamente com sistemas existentes, o Nexus capacita as organizações a otimizar fluxos de trabalho, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Automação Inteligente: Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. - Análise de Dados: Oferece análises abrangentes para descobrir insights valiosos e informar decisões estratégicas. - Integração Sem Costura: Integra-se facilmente com softwares e sistemas existentes, garantindo um processo de implementação suave. - Escalabilidade: Adapta-se às crescentes necessidades das empresas, apoiando a escalabilidade e flexibilidade. - Interface Amigável: Oferece uma interface intuitiva que simplifica a interação do usuário e melhora a produtividade. Valor e Soluções Primárias: O Nexus aborda os desafios de ineficiência e sobrecarga de dados automatizando processos rotineiros e fornecendo insights acionáveis. Isso leva a um aumento da produtividade, economia de custos e uma vantagem competitiva no mercado. Ao aproveitar o Nexus, as empresas podem se concentrar em iniciativas estratégicas e inovação, impulsionando o crescimento e o sucesso. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nexus](https://www.g2.com/pt/sellers/nexus-96c94686-2ce1-45cc-9146-92b0db590ae5) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 14. [Norra](https://www.g2.com/pt/products/norra/reviews) Norra is a comprehensive platform designed to streamline and enhance the management of digital assets and workflows for businesses. It offers a suite of tools that facilitate efficient collaboration, secure storage, and seamless integration with existing systems, enabling organizations to optimize their operations and drive productivity. Key Features and Functionality: - Digital Asset Management: Centralized storage and organization of digital assets, ensuring easy access and retrieval. - Collaborative Tools: Features that support team collaboration, including shared workspaces and real-time editing capabilities. - Integration Capabilities: Seamless integration with existing business systems and third-party applications to maintain workflow continuity. - Security Measures: Robust security protocols to protect sensitive data and ensure compliance with industry standards. - Analytics and Reporting: Tools to monitor usage, track performance, and generate insightful reports for informed decision-making. Primary Value and User Solutions: Norra addresses the challenges businesses face in managing digital assets and workflows by providing a unified platform that enhances efficiency, collaboration, and security. By centralizing resources and streamlining processes, Norra helps organizations reduce operational bottlenecks, improve team productivity, and maintain data integrity, ultimately contributing to overall business success. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Norra](https://www.g2.com/pt/sellers/norra) - **Localização da Sede:** New York, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/norra-io (471 funcionários no LinkedIn®) ### 15. [Notus](https://www.g2.com/pt/products/notus-notus/reviews) Notus é uma plataforma impulsionada por IA projetada para unificar e aprimorar a inteligência do cliente, integrando diversas fontes de dados em uma estrutura coesa e acionável. Ao criar um "DNA do Cliente" abrangente, Notus permite que as empresas obtenham insights profundos sobre o comportamento, preferências e influências externas dos clientes, facilitando a tomada de decisões mais informadas e o planejamento estratégico. Principais Funcionalidades e Características: - Motor de DNA do Cliente: Sintetiza dados de vários pontos de contato, incluindo sistemas de CRM, plataformas de vendas e análises da web, para criar uma incorporação vetorial unificada que encapsula o comportamento e as preferências do cliente. - Resolução de Identidade por IA: Unifica dados fragmentados de clientes em vários canais em perfis consolidados e precisos, aprimorando a compreensão das jornadas individuais dos clientes. - Integração de Sinais Macros: Incorpora fatores externos como previsões meteorológicas, tendências de busca e indicadores econômicos para fornecer insights com consciência de contexto, permitindo que as empresas antecipem mudanças de mercado e ajustem suas estratégias de acordo. - Análise Preditiva Interconectada: Utiliza uma rede de modelos de IA que aprendem uns com os outros, melhorando a precisão das previsões relacionadas ao valor vitalício do cliente, risco de churn e comportamento de compra. - Segmentação Baseada em DNA: Emprega técnicas avançadas de clustering para identificar segmentos de clientes de alto valor e criar públicos semelhantes precisos sem a necessidade de definição manual de regras. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Notus aborda os desafios da análise de dados em silos oferecendo uma visão holística dos clientes, permitindo que as empresas: - Aumentem a Eficiência de Marketing: Otimizem os gastos e mensagens de marketing ao entender a jornada completa do cliente e identificar os verdadeiros impulsionadores por trás do comportamento do cliente. - Tomada de Decisão Proativa: Transitem de estratégias reativas para proativas ao antecipar as necessidades dos clientes e tendências de mercado por meio de insights integrados e com consciência de contexto. - Personalização em Escala: Ofereçam experiências personalizadas ao aproveitar perfis detalhados de clientes e análises preditivas, levando a um aumento na satisfação e lealdade do cliente. - Eficiência Operacional: Reduzam custos de infraestrutura e desperdício computacional ao processar dados dentro de ambientes existentes, eliminando a necessidade de pipelines de dados complexos e armazenamento redundante. Ao transformar dados complexos em insights claros e acionáveis, Notus capacita as empresas a tomarem decisões mais inteligentes, rápidas e lucrativas, informadas por uma compreensão abrangente de seus clientes e dos fatores externos que influenciam seu comportamento. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Notus](https://www.g2.com/pt/sellers/notus) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/notusai/ (2 funcionários no LinkedIn®) ### 16. [Nous Psyche](https://www.g2.com/pt/products/nous-psyche/reviews) Nous Psyche é uma rede de treinamento cooperativa e descentralizada para IA generativa, desenvolvida pela Nous Research e construída na blockchain Solana. Ela utiliza uma nova pilha de rede chamada Nous DisTrO, que reduz significativamente a comunicação entre GPUs durante o pré-treinamento, permitindo uma coordenação eficiente de hardware heterogêneo para o treinamento de modelos. Ao utilizar GPUs ociosas globalmente, Psyche democratiza o desenvolvimento da superinteligência, tornando o treinamento de IA mais acessível e transparente. Psyche aborda a centralização do desenvolvimento de IA ao fornecer uma infraestrutura aberta que capacita indivíduos e organizações a participar na criação de sistemas superinteligentes. Ao aproveitar recursos computacionais subutilizados, oferece uma solução econômica e escalável para o treinamento de IA, promovendo a inovação e reduzindo a dependência de grandes entidades tecnológicas. Essa abordagem não só acelera os avanços em IA, mas também garante que os benefícios da superinteligência sejam acessíveis a uma comunidade mais ampla. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nous Research](https://www.g2.com/pt/sellers/nous-research) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** New York, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nousresearch (22 funcionários no LinkedIn®) ### 17. [Novaflow](https://www.g2.com/pt/products/novaflow/reviews) NovaFlow is an AI-powered bioinformatics analysis platform designed to automate data processing for life science researchers. By transforming raw experimental data into actionable results within minutes, NovaFlow enables scientists to focus more on discovery and less on manual data handling. Key Features and Functionality: - Natural Language Interface: Initiate complex bioinformatics analyses using simple, conversational prompts, eliminating the need for graphical user interfaces, configuration files, or coding expertise. - Automated Pipeline Execution: Automatically selects and executes the appropriate workflow, such as RNA-seq or ATAC-seq, utilizing reproducible, peer-reviewed methods to ensure accuracy and reliability. - Data Visualization: Generate high-quality, exportable charts and figures—including volcano plots and UMAPs—by merely describing the desired visualization, facilitating clearer data interpretation. Primary Value and Problem Solved: NovaFlow addresses the time-consuming and complex nature of bioinformatics data analysis by automating the entire process. This automation leads to faster, reproducible results, allowing researchers to obtain publication-ready analyses in minutes rather than weeks. By reducing reliance on manual workflows and external bioinformatics support, NovaFlow not only accelerates research timelines but also significantly cuts costs, potentially saving laboratories tens of thousands of dollars annually. Ultimately, NovaFlow empowers scientists to dedicate more time to experimental work and scientific discovery, enhancing overall research productivity. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Novaflow](https://www.g2.com/pt/sellers/novaflow) - **Ano de Fundação:** 2025 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/novaflow-ai/ (2,342 funcionários no LinkedIn®) ### 18. [Novara AI](https://www.g2.com/pt/products/novara-ai/reviews) Agente de chamadas de IA para vendas externas **Seller Details:** - **Vendedor:** [Novara](https://www.g2.com/pt/sellers/novara-3dfac1de-8514-4478-8971-07bee3300def) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/novara-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®) ### 19. [NuGene](https://www.g2.com/pt/products/nugene/reviews) NuGene é a Plataforma de Inteligência Cognitiva da hotify que pode se tornar sua Nuvem de IA Empresarial e fornecer Aplicações de IA multifuncionais em toda a empresa. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sonasoft](https://www.g2.com/pt/sellers/sonasoft) - **Ano de Fundação:** 2003 - **Localização da Sede:** San Jose, US - **Twitter:** @Sonasoft (13,085 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sonasoft-corporation (25 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** OTC: SSFT ### 20. [Numbers Game](https://www.g2.com/pt/products/numbers-game/reviews) Numbers Game é uma plataforma abrangente de estatísticas de futebol projetada para simplificar a análise de dados de futebol para entusiastas, analistas e profissionais. Ela oferece uma interface intuitiva que apresenta estatísticas complexas de futebol de maneira acessível e fácil de usar, permitindo que os usuários obtenham insights mais profundos sobre o desempenho das equipes, métricas dos jogadores e resultados das partidas. Principais Características e Funcionalidades: - Interface Amigável: Projetada para facilidade de uso, permitindo que os usuários naveguem e interpretem estatísticas de futebol sem esforço. - Cobertura Abrangente de Dados: Fornece dados extensivos sobre equipes, jogadores e partidas, garantindo que os usuários tenham acesso a uma ampla gama de estatísticas de futebol. - Ferramentas Analíticas: Equipadas com ferramentas que facilitam a análise aprofundada, ajudando os usuários a descobrir padrões e tendências dentro dos dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: Numbers Game aborda o desafio de interpretar dados complexos de futebol oferecendo uma plataforma que torna a análise estatística direta e acessível. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas, aprimorarem seu entendimento do jogo e se envolverem mais profundamente com a análise de futebol. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Numbers Game](https://www.g2.com/pt/sellers/numbers-game) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/numbers-game-uk/ (4 funcionários no LinkedIn®) ### 21. [NVolume](https://www.g2.com/pt/products/nvolume/reviews) NVolume é uma plataforma de negociação de criptomoedas avançada e impulsionada por IA, projetada para automatizar e otimizar estratégias de negociação para os usuários. Ao aproveitar algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina, o NVolume analisa continuamente os dados do mercado para executar negociações em nome de seus usuários, visando maximizar os lucros enquanto minimiza os riscos. Principais Características e Funcionalidades: - Algoritmos de IA: O NVolume oferece algoritmos de negociação especializados, como Sigma e Matrix, adaptados a diferentes apetites de risco e objetivos de investimento. - Segurança: A plataforma interage com exchanges de criptomoedas via chaves de API, garantindo que os usuários mantenham controle total sobre seus fundos. O NVolume não coleta ou armazena dados pessoais, priorizando a privacidade e segurança do usuário. - Automação: Os usuários podem definir seus níveis de risco desejados e quantias de investimento, após o que a IA lida com todas as atividades de negociação automaticamente. Não é necessária experiência prévia em negociação. - Análise: Baseada em pesquisas acadêmicas e proprietárias em aprendizado de máquina, a IA do NVolume é continuamente atualizada e aprimorada para se adaptar às condições de mercado em evolução. Valor Principal e Soluções para Usuários: O NVolume aborda as complexidades e demandas de tempo da negociação de criptomoedas, fornecendo uma solução automatizada que opera 24 horas por dia. Ele capacita os usuários a participar do mercado de criptomoedas sem precisar de conhecimento aprofundado ou monitoramento constante. Ao oferecer níveis de risco personalizáveis e empregar estratégias avançadas de IA, o NVolume visa fornecer retornos consistentes enquanto protege contra a volatilidade do mercado. **Seller Details:** - **Vendedor:** [NVolume](https://www.g2.com/pt/sellers/nvolume) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 22. [OASYS NOW](https://www.g2.com/pt/products/oasys-now/reviews) A OASYS NOW é uma startup europeia de tecnologia em saúde dedicada a tornar o atendimento médico personalizado acessível a todos. Ao aproveitar a tecnologia de IA certificada e com foco na privacidade, a OASYS NOW transforma dados médicos não estruturados em insights acionáveis, acelerando significativamente a identificação de pacientes para ensaios clínicos. Essa inovação reduz o tempo necessário para combinar pacientes de meses para meros minutos, acelerando assim o desenvolvimento de tratamentos que salvam vidas. Principais Características e Funcionalidades: - ELaiGIBLE CT: Uma ferramenta de pré-triagem com IA que lê automaticamente protocolos de estudo e escaneia vários formatos de dados de pacientes, incluindo registros eletrônicos de saúde (EHRs) e PDFs, em tempo real. Ela fornece resultados rastreáveis e baseados em evidências para apoiar tarefas de triagem dinâmica. - De-ID: Uma solução certificada de desidentificação projetada para dados de saúde estruturados e não estruturados. Detecta informações sensíveis em formatos diversos, como PDFs, escaneamentos, notas clínicas e escrita à mão, permitindo a anonimização ou pseudonimização segura em conformidade com os padrões GDPR e EHDS. - GRIP: Uma plataforma que facilita a coleta, enriquecimento e conexão segura de dados reais de saúde e estilo de vida diretamente dos pacientes, tudo sob consentimento dinâmico. Oferece recursos como gerenciamento de consentimento dinâmico, rastreamento de medidas de resultados relatados por pacientes (PROM) e capacidades robustas de governança e vinculação de dados. - CoMPai: Uma estrutura de IA multi-partes confidencial que permite a colaboração de dados transfronteiriça sem a necessidade de acessar ou transferir dados brutos. Suporta agregação confidencial, é compatível com formatos de dados genômicos e garante privacidade preservando o desempenho. Valor Primário e Soluções para Usuários: A OASYS NOW aborda desafios críticos no recrutamento para ensaios clínicos automatizando e simplificando o processo de identificação de pacientes. Métodos tradicionais são frequentemente demorados e ineficientes, atrasando o desenvolvimento de tratamentos essenciais. Ao utilizar IA para analisar dados médicos não estruturados, a OASYS NOW reduz significativamente o tempo necessário para combinar pacientes com ensaios clínicos apropriados, acelerando assim a pesquisa e melhorando os resultados dos pacientes. Além disso, o compromisso da empresa com a privacidade dos dados e a conformidade garante que informações de saúde sensíveis sejam tratadas de forma segura, promovendo a confiança entre os provedores de saúde e os pacientes. **Seller Details:** - **Vendedor:** [OASYS NOW](https://www.g2.com/pt/sellers/oasys-now) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Delft, NL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/oasysnow (14 funcionários no LinkedIn®) ### 23. [OceanSheet](https://www.g2.com/pt/products/oceansheet/reviews) OceanSheet é uma ferramenta de gerenciamento de dados sem código projetada para simplificar e automatizar fluxos de trabalho em planilhas, aumentando a produtividade e a precisão. Ela permite que os usuários conectem, gerenciem e automatizem dados em várias plataformas de planilhas, incluindo Google Sheets, Microsoft Excel, arquivos CSV e TSV, sem a necessidade de transferência manual de dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Conectividade de Dados: Mescle e sincronize dados de várias fontes, incluindo Google Sheets, Excel, arquivos CSV e TSV, em uma única planilha unificada. - Consolidação de Dados: Colete e integre dados de fontes diversas, trazendo todas as informações necessárias para um local conveniente para facilitar a análise e o relatório. - Distribuição de Dados: Filtre e distribua automaticamente dados entre planilhas, garantindo que as informações relevantes cheguem aos stakeholders apropriados de forma rápida. - Filtragem de Dados: Refine os dados antes de compartilhar aplicando condicionais, funções de consulta ou até mesmo classificando por cor de célula, eliminando a necessidade de vasculhar manualmente informações irrelevantes. - Anexação de Dados: Acompanhe valores históricos anexando novos dados a listas existentes, preservando registros anteriores sem sobrescrevê-los. - Automação: Agende atualizações automáticas de dados em uma base horária, diária, semanal ou personalizada, reduzindo a intervenção manual e mantendo os dados atualizados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O OceanSheet aborda os desafios do gerenciamento manual de dados automatizando tarefas repetitivas, reduzindo assim erros e aumentando a eficiência. Ele simplifica a organização de dados, melhora as capacidades de análise e aumenta a escalabilidade à medida que as empresas crescem. Ao permitir a sincronização e automação de dados de forma contínua, o OceanSheet capacita as equipes a se concentrarem na tomada de decisões estratégicas em vez de no manuseio de dados que consome tempo. **Seller Details:** - **Vendedor:** [OceanSheet](https://www.g2.com/pt/sellers/oceansheet) - **Localização da Sede:** Budapest, HU - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/oceansheet (1 funcionários no LinkedIn®) ### 24. [Ocular AI](https://www.g2.com/pt/products/ocular-ai/reviews) Ocular AI é o Data Lakehouse Multimodal de IA. Com o Ocular, as equipes de IA podem ingerir, catalogar/curar, pesquisar, anotar e treinar em dados de vídeo, imagem e áudio de forma integrada — tudo em uma única plataforma nativa de IA. Construído para velocidade, escala e precisão, o Ocular transforma petabytes de dados brutos e não estruturados em conjuntos de dados de alta qualidade e modelos personalizados de nível de produção, possibilitando a próxima geração de IA multimodal. Seja você desenvolvendo sistemas de visão computacional, modelos de percepção robótica ou IA generativa específica de domínio, o Ocular fornece tudo o que você precisa para ir de dados a modelo — rapidamente. Ocular Foundry — O Lakehouse Multimodal para IA Foundry é um data lakehouse multimodal construído especificamente para fluxos de trabalho de dados não estruturados. Ele combina infraestrutura poderosa, ferramentas intuitivas e fluxos de trabalho nativos de IA em uma plataforma coesa. Ingerir, Catalogar e Curar — Traga todos os seus dados não estruturados para uma única plataforma unificada. O Foundry suporta integrações diretas com armazenamento em nuvem, SDKs, APIs e mais para centralizar conjuntos de dados de vídeo, imagem e áudio em escala empresarial. Visualize e cure seus dados usando interfaces baseadas em embeddings para fluxos de trabalho mais inteligentes e priorizados por rótulos. Pesquisar e Entender — Use linguagem natural para pesquisar em petabytes de dados de vídeo e imagem. Faça consultas complexas como “Mostrar empilhadeiras perto de um cais” ou “Encontrar carros vermelhos à noite”, e o Foundry localizará quadros e timestamps exatos. A plataforma entende cenas, detecta ações, lê textos embutidos e localiza eventos-chave em várias modalidades. Anotar e Rotular com Agentes e Humanos — Potencialize fluxos de trabalho de anotação com Agentes de Dados de IA, modelos ajustados e colaboração humana no loop. Use ferramentas avançadas para caixas delimitadoras, segmentação, rotulagem de áudio e marcação em nível de quadro — tudo com ontologias específicas de projeto e verificações automatizadas de QA. Treinar e Avaliar — Ajuste e avalie modelos personalizados diretamente dentro do Foundry com treinamento integrado com GPU. Acompanhe a linhagem de dados, monitore a cobertura de rótulos e avalie a prontidão do modelo em tempo real com análises ricas e painéis visuais — sem troca de contexto ou fragmentação de pipeline. Foundry é a camada de infraestrutura construída para equipes que resolvem problemas difíceis de IA com dados reais e desordenados. Bolt — Anotação com Especialista no Loop em Escala Bolt é o serviço de anotação de alta precisão da Ocular, projetado para empresas que precisam de rotulagem rápida, precisa e específica de domínio. Ao contrário das plataformas de trabalho em massa, o Bolt é alimentado por profissionais treinados — engenheiros, especialistas médicos e especialistas em QA — para garantir que cada rótulo atenda aos requisitos únicos do seu modelo. Com o Bolt, você obtém: - Anotações escaláveis em dados de vídeo, imagem e áudio - Fluxos de trabalho com especialista no loop para casos críticos - Integração estreita com o Foundry para execução de projetos sem interrupções - Velocidade e precisão sem sacrificar contexto ou qualidade Confiado por equipes de IA inovadoras que enfrentam os problemas mais difíceis de IA multimodal. Ocular AI é compatível com SOC 2 e projetado para atender às demandas de segurança e desempenho da IA empresarial. Construa com confiança modelos multimodais prontos para produção — tudo em um único Lakehouse Multimodal. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ocular AI](https://www.g2.com/pt/sellers/ocular-ai) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/use-ocular (6 funcionários no LinkedIn®) ### 25. [Olostep](https://www.g2.com/pt/products/olostep/reviews) Olostep é uma API de Dados Web abrangente, projetada para capacitar aplicações de IA, fornecendo acesso em tempo real a dados web estruturados. Ela permite que desenvolvedores, startups e pesquisadores extraiam, rastreiem e pesquisem a web de forma eficiente, facilitando a automação de fluxos de trabalho de pesquisa e o enriquecimento de conjuntos de dados. Com Olostep, os usuários podem transformar conteúdo web não estruturado em formatos de dados limpos e estruturados, como JSON, HTML, Markdown e PDFs brutos, tornando-se uma ferramenta inestimável para projetos impulsionados por IA. Principais Funcionalidades e Características: - API de Extração de Dados Web: Extrai dados de qualquer site em tempo real, lidando com a renderização de JavaScript e estruturas de página complexas de forma fluida. - API de Pesquisa Web: Oferece capacidades de pesquisa inteligente, permitindo que sistemas de IA recuperem e interajam com dados web de forma programática. - Analisadores Pré-Construídos: Oferece analisadores prontos para uso para sites populares como Google Search, Amazon, LinkedIn e Instagram, permitindo extração de dados eficiente sem configuração adicional. - Analisadores Personalizados: Permite que os usuários criem e implementem analisadores personalizados adaptados a necessidades específicas de extração de dados, aumentando a flexibilidade e precisão. - Processamento em Lote: Suporta o processamento de até 10.000 URLs simultaneamente, facilitando a coleta de dados em larga escala com resultados disponíveis em minutos. - Agentes de Automação: Permite a criação, agendamento e execução de agentes personalizados para automatizar fluxos de trabalho de pesquisa web usando prompts de linguagem natural. - Gestão de Contexto: Utiliza extensões de navegador para capturar e reutilizar cookies e dados de autenticação, garantindo acesso contínuo a conteúdo protegido. Valor Principal e Problema Resolvido: Olostep aborda o desafio de acessar e estruturar grandes quantidades de dados web para aplicações de IA. Ao fornecer uma API unificada que combina funcionalidades de extração de dados, rastreamento e pesquisa web, elimina a necessidade de múltiplas ferramentas e configurações complexas. Essa integração permite que os usuários automatizem fluxos de trabalho de pesquisa, enriqueçam conjuntos de dados e construam agentes inteligentes que podem interagir com a web em tempo real. A infraestrutura escalável do Olostep e o suporte a formatos de dados estruturados garantem que os modelos de IA sejam treinados e ajustados com dados de alta qualidade e do mundo real, melhorando, em última análise, seu desempenho e confiabilidade. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Olostep](https://www.g2.com/pt/sellers/olostep) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Dover, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/olostep/ (5 funcionários no LinkedIn®) ## 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.