# 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, 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 aprendizado de máquina e/ou 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 aprendizado de máquina, 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 do G2 sobre Software DSML

Com base nas tendências de categoria no G2, o valor do desenvolvimento de modelos simplificado, facilidade de implantação e opções que apoiam tanto praticantes não técnicos quanto avançados através de interfaces visuais ou fluxos de trabalho baseados em codificação.





## Best Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina At A Glance

- **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Mais Tendência:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/pt/products/rapidcanvas/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)


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### JFrog

A JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), criadora da plataforma unificada de DevOps, DevSecOps, DevGovOps e MLOps, está em uma missão para criar um mundo de software entregue sem atrito, do desenvolvimento à produção. Impulsionada por uma visão de "Software Líquido", a Plataforma JFrog é um sistema de registro da cadeia de suprimentos de software projetado para capacitar organizações enquanto elas constroem, gerenciam e distribuem software seguro com velocidade e escala. Recursos de segurança holísticos ajudam a identificar, proteger e remediar contra ameaças e vulnerabilidades. A Plataforma JFrog universal, híbrida e multi-nuvem está disponível tanto como serviços SaaS através dos principais provedores de serviços em nuvem quanto auto-hospedada. Milhões de usuários e aproximadamente 6.600 organizações em todo o mundo, incluindo a maioria das empresas da Fortune 100, dependem das soluções JFrog para adotar com segurança a transformação digital na era da IA. Saiba mais em www.jfrog.com ou siga-nos no X @JFrog.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Pandas Make](https://www.g2.com/pt/products/pandas-make/reviews)
  Pandas é uma ferramenta de análise e manipulação de dados de código aberto rápida, poderosa, flexível e fácil de usar, construída sobre a linguagem de programação Python. Ela fornece estruturas de dados e funções necessárias para trabalhar perfeitamente com dados estruturados, tornando-se uma biblioteca essencial para cientistas de dados e analistas. Principais Características e Funcionalidades: - Estruturas de Dados: Oferece duas estruturas de dados principais—Series (unidimensional) e DataFrame (bidimensional)—que lidam com uma ampla variedade de tipos de dados. - Manipulação de Dados: Suporta operações como mesclagem, remodelagem, seleção e limpeza de dados, permitindo uma manipulação eficiente dos dados. - Análise de Dados: Fornece ferramentas para realizar análises estatísticas, incluindo estatísticas descritivas e agregações. - Visualização de Dados: Integra-se com bibliotecas como Matplotlib e Seaborn para criar visualizações informativas. - Operações de Entrada/Saída: Facilita a leitura e escrita em vários formatos de arquivo, incluindo CSV, Excel, bancos de dados SQL e mais. Valor Principal e Soluções para Usuários: Pandas simplifica o processo de análise de dados ao oferecer estruturas de dados e métodos intuitivos e de alto nível. Ele aborda desafios comuns na manipulação de dados, como lidar com dados ausentes, alinhar dados de diferentes fontes e realizar transformações complexas. Ao fornecer uma estrutura consistente e eficiente, Pandas permite que os usuários se concentrem em obter insights dos dados em vez de lidar com as complexidades do processamento de dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pandas Make](https://www.g2.com/pt/sellers/pandas-make-01688dee-53ea-4bfd-a8d7-dcf3366f5b32)
- **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. [Parabrain](https://www.g2.com/pt/products/parabrain/reviews)
  Parabrain é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para aprimorar os processos de tomada de decisão em diversos setores. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta e análise de dados, o Parabrain fornece aos usuários insights acionáveis, análises preditivas e soluções automatizadas para problemas complexos. Sua interface intuitiva garante uma integração perfeita nos fluxos de trabalho existentes, permitindo que as organizações aproveitem o poder da IA sem necessidade de ampla expertise técnica. Principais Características e Funcionalidades: - Análises Preditivas: Utiliza dados históricos para prever tendências e resultados futuros, auxiliando na tomada de decisões proativas. - Suporte à Decisão Automatizado: Oferece recomendações e soluções em tempo real, reduzindo a intervenção manual e aumentando a eficiência. - Integração de Dados: Conecta-se perfeitamente a várias fontes de dados, garantindo uma análise abrangente e insights. - Modelos Personalizáveis: Permite que os usuários adaptem modelos de IA às necessidades e desafios específicos do setor. - Interface Amigável: Projetada para facilidade de uso, permitindo rápida adoção e curva de aprendizado mínima. Valor e Soluções Primárias: O Parabrain aborda o desafio da tomada de decisão orientada por dados, fornecendo às organizações ferramentas para analisar grandes quantidades de informações de forma eficiente. Ele capacita os usuários a tomarem decisões informadas, otimizarem operações e identificarem novas oportunidades, impulsionando o crescimento e a vantagem competitiva. Ao automatizar processos complexos e oferecer insights preditivos, o Parabrain reduz a carga sobre os recursos humanos e minimiza o risco de erros, levando a melhores resultados e aumento da produtividade.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Parabrain](https://www.g2.com/pt/sellers/parabrain)
- **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. [Paradigm AI](https://www.g2.com/pt/products/paradigm-paradigm-ai/reviews)
  Paradigm é um espaço de trabalho nativo de IA que revoluciona a gestão de dados ao automatizar tarefas manuais de pesquisa e planilhas. Com uma interface de planilha familiar, permite que os usuários coletem, estruturem e ajam sobre os dados com precisão em nível humano. Ao integrar capacidades de IA, o Paradigm simplifica fluxos de trabalho, melhora a precisão dos dados e reduz significativamente o tempo gasto em tarefas relacionadas a dados. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Carregue dados de várias fontes, incluindo planilhas existentes, CRMs ou APIs, e veja-os integrar-se instantaneamente ao seu espaço de trabalho. - Enriquecimento com IA: Melhore seus dados adicionando colunas e prompts que trazem informações relevantes de fontes confiáveis, fornecendo insights abrangentes. - Colunas Personalizadas: Defina colunas personalizadas usando IA para buscar dados específicos sob demanda, adaptando o espaço de trabalho às suas necessidades únicas. - Ambiente Colaborativo: Trabalhe com sua equipe em tempo real para acompanhar mudanças, deixar comentários e enriquecer dados juntos, promovendo um espaço de trabalho colaborativo e conectado. - Ações Automatizadas: Crie automações para o fluxo de dados dentro e fora do Paradigm, integrando-se perfeitamente com suas ferramentas de terceiros favoritas para simplificar processos. Valor e Soluções Primárias: O Paradigm aborda as ineficiências da coleta e processamento manual de dados ao automatizar essas tarefas, permitindo que os usuários se concentrem na tomada de decisões estratégicas. Ele fornece uma plataforma centralizada onde conjuntos de dados dispersos são unificados, garantindo consistência e precisão dos dados. Ao aproveitar a IA, o Paradigm oferece insights acionáveis, reduz custos operacionais e acelera prazos de projetos, tornando-se uma ferramenta inestimável para profissionais de várias indústrias.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Paradigm](https://www.g2.com/pt/sellers/paradigm-ce04628c-0c53-456b-b8d9-16c12429c2e6)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tryparadigm (6 funcionários no LinkedIn®)



  ### 4. [Parsagon](https://www.g2.com/pt/products/parsagon/reviews)
  Parsagon é uma plataforma de ponta projetada para otimizar a extração e análise de dados de várias fontes da web. Ela capacita os usuários a reunir, processar e interpretar dados da web de forma eficiente, facilitando a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico. Principais Recursos e Funcionalidades: - Extração Automática de Dados: Parsagon automatiza o processo de coleta de dados de diversas páginas da web, economizando tempo e reduzindo o esforço manual. - Transformação de Dados: A plataforma oferece ferramentas para limpar e transformar dados brutos em formatos estruturados adequados para análise. - Capacidades de Integração: Parsagon se integra perfeitamente com várias ferramentas de análise e visualização de dados, aumentando a eficiência do fluxo de trabalho. - Interface Amigável: Projetada com simplicidade em mente, Parsagon oferece uma interface intuitiva acessível a usuários com diferentes níveis de expertise técnica. Valor Principal e Soluções para Usuários: Parsagon aborda o desafio de extrair e utilizar dados da web de forma eficiente, automatizando e simplificando o processo. Isso permite que empresas, pesquisadores e analistas se concentrem em obter insights e tomar decisões baseadas em dados sem as complexidades da coleta e processamento manual de dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Parsagon](https://www.g2.com/pt/sellers/parsagon)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/parsagon/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 5. [Pathora AI](https://www.g2.com/pt/products/pathora-ai/reviews)
  Pathora AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para melhorar a tomada de decisões empresariais e a eficiência operacional. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, ela fornece análises preditivas e insights baseados em dados, permitindo que as organizações façam escolhas informadas e otimizem seus processos. Principais Características e Funcionalidades: - Análises Preditivas: Utiliza dados históricos para prever tendências e resultados futuros, auxiliando no planejamento estratégico. - Integração de Dados: Combina dados de várias fontes de forma integrada, garantindo uma análise abrangente. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces amigáveis adaptadas às necessidades específicas dos negócios para monitoramento em tempo real. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados, reduzindo o esforço manual e aumentando a precisão. - Escalabilidade: Adapta-se a empresas de todos os tamanhos, acomodando o crescimento e requisitos em evolução. Valor e Soluções Primárias: Pathora AI aborda o desafio da tomada de decisões baseadas em dados, fornecendo insights acionáveis derivados de conjuntos de dados complexos. Ela capacita as empresas a identificar oportunidades, mitigar riscos e otimizar operações, levando, em última análise, a um aumento da lucratividade e vantagem competitiva.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pathora AI](https://www.g2.com/pt/sellers/pathora-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®)



  ### 6. [Pathway](https://www.g2.com/pt/products/pathway-2025-11-28/reviews)
  Pathway é uma estrutura de processamento de dados baseada em Python, projetada para análises em tempo real e pipelines de IA sobre fluxos de dados. Ela permite a integração perfeita de modelos de aprendizado de máquina com dados ao vivo, facilitando o desenvolvimento de aplicações que requerem insights atualizados. Construída sobre um motor de alto desempenho em Rust, Pathway oferece escalabilidade e eficiência, tornando-a adequada para processamento de dados em lote e em fluxo. Principais Características e Funcionalidades: - Compatibilidade com Python: Fornece uma API intuitiva em Python, permitindo fácil integração com ferramentas Python existentes e bibliotecas de aprendizado de máquina. - Motor de Alto Desempenho: Utiliza um motor baseado em Rust para desempenho otimizado, suportando multithreading, multiprocessamento e computações distribuídas. - Processamento Unificado de Lote e Fluxo: Lida com dados em lote e em fluxo com a mesma base de código, simplificando o desenvolvimento e a implantação. - Cálculos Incrementais: Emprega fluxo de dados diferencial para processar atualizações de dados de forma eficiente, garantindo baixa latência e resultados em tempo real. - Conectores Extensos: Oferece mais de 300 conectores para várias fontes de dados, incluindo SharePoint, Google Drive, S3 e bancos de dados, facilitando a integração de dados sem interrupções. - Ferramentas LLM: Suporta pipelines de modelos de linguagem de grande porte (LLM) e aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG), permitindo funcionalidades avançadas de IA. Valor Principal e Problema Resolvido: Pathway aborda os desafios de integrar modelos de IA com dados ao vivo e dinâmicos, fornecendo uma estrutura unificada que simplifica o desenvolvimento de pipelines de dados em tempo real. Seu motor de alto desempenho garante processamento de baixa latência, enquanto a API em Python permite fácil adoção por desenvolvedores. Ao suportar processamento de dados em lote e em fluxo, Pathway elimina a necessidade de ferramentas separadas, reduzindo a complexidade e o custo. Isso capacita as organizações a derivar insights acionáveis de dados em constante mudança, melhorando a tomada de decisões e a eficiência operacional.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pathway](https://www.g2.com/pt/sellers/pathway-93ac88c0-d31f-4eec-90e8-345d710cd8e8)
- **Localização da Sede:** Palo Alto, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pathway/ (55 funcionários no LinkedIn®)



  ### 7. [Pattern Vista](https://www.g2.com/pt/products/pattern-vista/reviews)
  Pattern Vista é uma plataforma alimentada por IA projetada para automatizar a detecção de padrões clássicos de gráficos de ações, permitindo que os traders identifiquem sinais de mercado com precisão e eficiência. Ao aproveitar algoritmos avançados e aprendizado de máquina, o Pattern Vista fornece atualizações diárias em dias de negociação, cobrindo uma ampla gama de ações, incluindo aquelas no S&P 500 e Nasdaq 100. Essa automação permite que os traders se concentrem mais na execução de negociações informadas, em vez de analisar gráficos manualmente. Principais Características e Funcionalidades: - Padrões Clássicos: Utiliza padrões de gráficos testados pelo tempo que foram validados ao longo de décadas no mercado. - Algoritmos Avançados: Emprega IA e aprendizado de máquina para detectar com precisão uma vasta gama de formações de gráficos e indicadores técnicos. - Mineração Automatizada: Fornece atualizações diárias em dias de negociação, garantindo que os usuários tenham as informações mais recentes. - Ampla Cobertura: Inclui análise abrangente de ações dentro dos índices S&P 500 e Nasdaq 100. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Pattern Vista aborda o desafio da análise manual de gráficos automatizando a detecção de padrões de gráficos de ações. Essa automação economiza tempo e esforço significativos para os traders, permitindo que eles se concentrem na tomada de decisões estratégicas e na execução de negociações. Ao oferecer reconhecimento de padrões preciso e oportuno, o Pattern Vista capacita os usuários a tomarem decisões de negociação informadas, aprimorando sua estratégia de mercado e potencial de lucratividade.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pattern Vista](https://www.g2.com/pt/sellers/pattern-vista)
- **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. [PEAX Data](https://www.g2.com/pt/products/peax-data/reviews)
  PEAX Data, agora rebatizada como Captain, oferece uma plataforma de análise de varejo impulsionada por IA, projetada para otimizar a gestão de categorias para empresas de Bens de Consumo de Rápido Movimento (FMCG). Ao integrar diversas fontes de dados em um sistema unificado, a plataforma permite que os gerentes de categoria analisem eficientemente as percepções de varejo e identifiquem tendências-chave. Essa automação reduz os esforços manuais de harmonização de dados em até 60%, permitindo que os gerentes se concentrem na tomada de decisões estratégicas e no crescimento da categoria. Principais Funcionalidades e Características: - Integração Automática de Dados: Combina múltiplas fontes de dados de varejo em uma única plataforma coesa. - Insights Impulsionados por IA: Fornece recomendações para otimizar o desempenho da categoria. - Previsão de Elasticidade de Preço: Utiliza modelos de aprendizado de máquina para prever estratégias de precificação ótimas. - Previsão de Demanda: Emprega algoritmos para prever necessidades de produção e planejar de acordo. - Otimização de Inventário: Alinha os níveis de inventário com a demanda antecipada e dados da cadeia de suprimentos. - Dashboards Personalizáveis: Oferece representações visuais de indicadores-chave de desempenho (KPIs). - Automação de Tarefas Assistida por IA: Automatiza tarefas rotineiras de gestão de categorias para aumentar a eficiência. Valor Principal e Soluções para Usuários: Captain aborda os desafios que as empresas de FMCG enfrentam na gestão de dados de varejo fragmentados e no processo demorado de harmonização manual de dados. Ao automatizar esses processos e fornecer insights impulsionados por IA, a plataforma capacita os gerentes de categoria a tomar decisões informadas rapidamente, otimizar estratégias de precificação e inventário e, em última análise, impulsionar o crescimento da categoria. Isso leva a um aumento da eficiência, redução dos custos operacionais e maior competitividade no mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PEAX Data](https://www.g2.com/pt/sellers/peax-data)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peax-data/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 9. [Pega GenAI](https://www.g2.com/pt/products/pega-genai/reviews)
  Com o Pega GenAI™, a IA e a automação fazem o trabalho pesado, para que sua equipe possa se concentrar nas coisas boas. E com governança pronta para empresas integrada, você pode inovar com confiança.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pegasystems](https://www.g2.com/pt/sellers/pegasystems)
- **Ano de Fundação:** 1983
- **Localização da Sede:** Cambridge, MA
- **Twitter:** @pega (45,091 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pegasystems (5,522 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:PEGA



  ### 10. [Peopledatalabs](https://www.g2.com/pt/products/peopledatalabs/reviews)
  A People Data Labs (PDL) é um fornecedor líder de soluções de dados B2B, oferecendo conjuntos de dados abrangentes e APIs que capacitam as empresas a enriquecerem suas aplicações com informações de alta qualidade sobre pessoas e empresas. Ao integrar os dados da PDL, as organizações podem aprimorar seus sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), melhorar a geração de leads e obter insights mais profundos sobre seus mercados-alvo. Principais Funcionalidades e Características: - API de Enriquecimento de Pessoas: Fornece informações detalhadas sobre indivíduos, incluindo perfis profissionais e sociais, permitindo que as empresas melhorem seus dados de usuários. - API de Pesquisa de Empresas: Permite que os usuários pesquisem e recuperem dados abrangentes de empresas, facilitando a pesquisa de mercado e a análise competitiva. - Integração com Salesforce: Integra-se perfeitamente com o Salesforce para enriquecer os dados do CRM, garantindo informações de clientes atualizadas e precisas. - Licenciamento de Dados: Oferece conjuntos de dados em massa para uso local, proporcionando flexibilidade e controle sobre a gestão de dados. Valor e Soluções Primárias: A PDL aborda o desafio de manter dados de clientes e de mercado precisos e abrangentes. Ao aproveitar as soluções da PDL, as empresas podem: - Melhorar a Qualidade dos Dados: Garantir que os bancos de dados de CRM e marketing sejam enriquecidos com informações precisas e atualizadas. - Melhorar a Geração de Leads: Acessar perfis detalhados para identificar e direcionar potenciais clientes de forma mais eficaz. - Obter Insights de Mercado: Utilizar dados extensivos de empresas para tomada de decisões informadas e planejamento estratégico. Ao integrar as soluções de dados da PDL, as organizações podem otimizar operações, melhorar o engajamento com clientes e impulsionar o crescimento dos negócios.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [People Data Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/people-data-labs-c5a31d58-6904-403e-8c68-ee82af5b61e5)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @PeopleDataLabs (1,313 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peopledatalabs (91 funcionários no LinkedIn®)



  ### 11. [Perceptionai](https://www.g2.com/pt/products/perceptionai/reviews)
  PerceptionAI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para aprimorar a análise de dados e os processos de tomada de decisão em diversos setores. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, ela fornece aos usuários insights profundos, análises preditivas e soluções automatizadas para problemas complexos. A plataforma é adaptada para atender às necessidades de empresas que buscam otimizar operações, melhorar experiências do cliente e impulsionar a inovação por meio de estratégias orientadas por dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise Avançada de Dados: Utiliza algoritmos sofisticados para processar e analisar grandes conjuntos de dados, descobrindo padrões e tendências que informam decisões estratégicas. - Modelagem Preditiva: Oferece ferramentas para construir e implantar modelos preditivos, permitindo que as empresas antecipem mudanças de mercado e comportamentos dos clientes. - Tomada de Decisão Automatizada: Integra automação impulsionada por IA para simplificar fluxos de trabalho, reduzindo a intervenção manual e aumentando a eficiência. - Soluções Personalizáveis: Fornece módulos flexíveis que podem ser adaptados a requisitos específicos da indústria, garantindo relevância e eficácia. - Interface Amigável: Apresenta um design intuitivo que permite a usuários de diferentes níveis de expertise técnica navegar e utilizar a plataforma de forma eficaz. Valor Principal e Problema Resolvido: O PerceptionAI aborda o desafio de extrair insights acionáveis de conjuntos de dados vastos e complexos. Ao automatizar a análise de dados e a modelagem preditiva, ele capacita as organizações a tomarem decisões informadas rapidamente, reduzindo o tempo e os recursos gastos no processamento manual de dados. Isso leva a uma eficiência operacional aprimorada, maior satisfação do cliente e uma vantagem competitiva no mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Protocraft AI](https://www.g2.com/pt/sellers/protocraft-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®)



  ### 12. [Periodic Labs](https://www.g2.com/pt/products/periodic-labs/reviews)
  A Periodic Labs desenvolve sistemas de inteligência artificial que simulam e preveem as propriedades dos materiais usando aprendizado de máquina.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Periodic Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/periodic-labs)
- **Ano de Fundação:** 2025
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/periodic-labs/ (36 funcionários no LinkedIn®)



  ### 13. [Physics AI](https://www.g2.com/pt/products/physics-ai/reviews)
  Physics AI é uma plataforma avançada projetada para revolucionar o campo da física através da integração da inteligência artificial. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, ela permite que pesquisadores, educadores e estudantes analisem fenômenos físicos complexos com precisão e eficiência sem precedentes. A plataforma oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a modelagem de dados, simulação e análise preditiva, acelerando assim o ritmo de descoberta e inovação na física. Principais Características e Funcionalidades: - Modelagem de Dados e Simulação: Physics AI fornece ferramentas robustas para criar e analisar modelos de sistemas físicos, permitindo que os usuários simulem vários cenários e prevejam resultados com alta precisão. - Integração de Aprendizado de Máquina: A plataforma incorpora técnicas avançadas de aprendizado de máquina para identificar padrões e correlações em conjuntos de dados complexos, aprimorando a compreensão de processos físicos intrincados. - Interface Amigável: Projetada com acessibilidade em mente, Physics AI oferece uma interface intuitiva que atende tanto a físicos experientes quanto a novatos, garantindo uma experiência de usuário tranquila. - Ambiente Colaborativo: A plataforma suporta projetos colaborativos, permitindo que equipes trabalhem juntas em tempo real, compartilhem insights e avancem coletivamente seus objetivos de pesquisa. Valor Principal e Resolução de Problemas: Physics AI aborda os desafios de analisar e interpretar dados físicos complexos ao fornecer uma plataforma poderosa, impulsionada por IA, que simplifica esses processos. Ela capacita os usuários a realizar simulações sofisticadas e análises preditivas sem exigir recursos computacionais extensivos ou profundo conhecimento em aprendizado de máquina. Ao simplificar essas tarefas, Physics AI acelera os cronogramas de pesquisa, melhora as experiências educacionais e promove a inovação no campo da física.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Physics AI](https://www.g2.com/pt/sellers/physics-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®)



  ### 14. [PhysicsX](https://www.g2.com/pt/products/physicsx/reviews)
  PhysicsX é uma plataforma de engenharia nativa de IA projetada para revolucionar todo o ciclo de vida do produto, integrando inteligência artificial avançada nos processos de design, fabricação e operação. Ao combinar inferência rápida de física impulsionada por IA com simulações numéricas tradicionais, a PhysicsX permite que as empresas acelerem o desenvolvimento, reduzam riscos e criem produtos altamente otimizados em setores industriais críticos, como aeroespacial, automotivo, semicondutores, materiais e energia. Principais Características e Funcionalidades: - Bancada de Simulação: Um sistema unificado para gerenciar e orquestrar simulações, facilitando o manuseio eficiente de dados experimentais e operacionais, incluindo análise 2D/3D, transformação, rotulagem e linhagem de dados. - Bancada de IA: Um ambiente dedicado ao desenvolvimento e implantação de Modelos de Física Profunda (DPMs), oferecendo arquiteturas de modelos avançadas, ferramentas de otimização, quantificação de incerteza embutida e capacidades de benchmarking. - Aplicações de Engenharia: Soluções intuitivas e sem código que permitem que engenheiros e técnicos implantem, de forma integrada, aplicações impulsionadas por IA para otimização e controle de processos. - Infraestrutura Pronta para Empresas: Apresenta escalabilidade em múltiplas nuvens, integração com software de Engenharia Assistida por Computador (CAE) e medidas de segurança robustas para proteger a propriedade intelectual crítica. Valor Primário e Soluções para Usuários: A PhysicsX aborda os desafios de simulações lentas e caras, fluxos de trabalho fragmentados e a perda de valiosos insights de engenharia. Ao fornecer soluções de engenharia digital rápidas e acessíveis, apoiadas por expertise profunda no domínio, a plataforma permite: - Redução do Tempo de Mercado: Reduz significativamente os tempos de execução de simulação de horas para segundos, acelerando ciclos de design, otimizando processos e aumentando o rendimento de fabricação. - Desempenho Maximizado: Melhora o desempenho de componentes e sistemas em domínios de multi-física, aproveitando simulações e dados do mundo real. - Captura de Conhecimento: Constrói ativos de IA e simulação reutilizáveis que se acumulam ao longo do tempo, promovendo melhoria contínua e inovação. - Colaboração Aprimorada: Unifica fluxos de trabalho entre domínios e equipes, permitindo colaboração profunda e inovação em escala. Ao integrar IA em todo o ciclo de vida da engenharia, a PhysicsX capacita organizações a alcançar avanços em desempenho, eficiência e velocidade, transformando a forma como os produtos são projetados, fabricados e operados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PhysicsX](https://www.g2.com/pt/sellers/physicsx)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/physicsx (174 funcionários no LinkedIn®)



  ### 15. [Picture Health](https://www.g2.com/pt/products/picture-health/reviews)
  A Picture Health está na vanguarda da oncologia de precisão, oferecendo ferramentas de diagnóstico impulsionadas por IA que melhoram a seleção de tratamentos e os resultados dos pacientes. Ao colaborar com instituições acadêmicas e empresas biofarmacêuticas, a Picture Health desenvolve biomarcadores de IA interpretáveis aplicáveis ao longo da jornada do câncer de um paciente — desde coortes de ensaios clínicos até a seleção de tratamentos e monitoramento de progresso. Essas ferramentas são projetadas para integração perfeita nos sistemas de saúde, acessíveis por meio de uma plataforma baseada em nuvem ou diretamente no fluxo de trabalho do clínico. Características e Funcionalidades Principais: - Biomarcadores de Imagem por IA: Utiliza inteligência artificial avançada para quantificar propriedades tumorais a partir de imagens de radiologia e patologia, fornecendo novas percepções sobre a resposta ao tratamento. - Soluções Personalizáveis: Oferece biomarcadores de imagem por IA personalizados para melhorar ensaios clínicos, permitindo rápida estratificação de pacientes e otimização dos critérios de inscrição. - Integração Sem Costura: Projetado para fácil acesso através de uma plataforma baseada em nuvem ou integração em sistemas de saúde existentes, melhorando os fluxos de trabalho clínicos. - Desenvolvimento Colaborativo: Parcerias com equipes biofarmacêuticas e instituições acadêmicas para impulsionar a inovação em diagnósticos oncológicos. Valor Primário e Soluções para Usuários: A Picture Health aborda a necessidade de diagnósticos oncológicos precisos, eficientes e acessíveis. Ao fornecer ferramentas impulsionadas por IA que interpretam dados de imagem complexos, capacita oncologistas a tomar decisões de tratamento informadas, otimizar processos de ensaios clínicos e monitorar o progresso dos pacientes de forma eficaz. Isso leva a melhores resultados para os pacientes, fluxos de trabalho clínicos mais eficientes e avanços acelerados no tratamento do câncer.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Picture Health](https://www.g2.com/pt/sellers/picture-health)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Cleveland, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/picture-health/ (17 funcionários no LinkedIn®)



  ### 16. [Pingthings](https://www.g2.com/pt/products/pingthings/reviews)
  A PingThings oferece a PredictiveGrid™ Platform, uma solução avançada de análise de sensores projetada para ingerir, armazenar, visualizar e analisar dados de séries temporais de alta densidade de vários sensores de rede. Esta plataforma permite que empresas de serviços públicos e de energia gerenciem e interpretem vastas quantidades de dados de sensores com resolução temporal de nanossegundos, facilitando o monitoramento e a tomada de decisões em tempo real. Ao integrar capacidades de aprendizado de máquina e IA, a PredictiveGrid™ capacita os usuários a detectar anomalias, prever comportamentos do sistema e melhorar a confiabilidade e eficiência da rede. Principais Características e Funcionalidades: - Ingestão e Armazenamento de Dados de Alto Desempenho: Capaz de lidar com dados de séries temporais de até 1GHz por fluxo, a plataforma gerencia eficientemente tanto dados de streaming quanto históricos de diversos tipos de sensores, incluindo sincrofasores, registradores de falhas digitais e medidores inteligentes. - Análise Avançada e Integração de Aprendizado de Máquina: Utiliza ferramentas de ML e IA de código aberto para detecção de anomalias, análises preditivas e mais, permitindo que os usuários desenvolvam e implementem aplicações analíticas personalizadas sem a necessidade de ampla expertise em desenvolvimento web. - Implantação Escalável e Flexível: Projetada para escalabilidade horizontal, a plataforma pode ser adaptada para atender às necessidades específicas de organizações e frotas de sensores, com opções de implantação em ambientes de nuvem como AWS e Azure, bem como em configurações locais. - Gestão Abrangente de Dados: Suporta a ingestão de praticamente qualquer tipo de sensor, captura informações essenciais de ativos e sensores, e incorpora dados geoespaciais para contextualizar as colocações dos sensores dentro da rede física. - Interfaces e APIs Amigáveis: Oferece APIs extensas e performantes para interação de dados em linguagens de programação preferidas, juntamente com ferramentas para construir e implementar painéis e aplicações analíticas baseadas na web. Valor Principal e Problema Resolvido: A PredictiveGrid™ Platform aborda os desafios de gerenciar e analisar volumes massivos de dados de sensores de alta frequência no setor de energia. Ao fornecer uma solução escalável e de alto desempenho, ela permite que as empresas de serviços públicos melhorem a confiabilidade da rede, integrem fontes de energia renovável de forma mais eficaz e tomem decisões baseadas em dados para otimizar as operações. As capacidades avançadas de análise e aprendizado de máquina da plataforma permitem manutenção proativa, detecção de anomalias e insights preditivos, contribuindo, em última análise, para uma rede de energia mais resiliente e eficiente.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [PingThings Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/pingthings-inc)
- **Ano de Fundação:** 2014
- **Localização da Sede:** Washington, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pingthings/about (28 funcionários no LinkedIn®)



  ### 17. [Pixela AI](https://www.g2.com/pt/products/pixela-ai/reviews)
  Pixela AI é uma plataforma inovadora projetada para simplificar o processo de criação e gerenciamento de representações visuais de dados, como gráficos e tabelas. Ela oferece uma interface amigável que permite aos usuários gerar e personalizar representações visuais de dados sem exigir conhecimento técnico extenso. Principais Recursos e Funcionalidades: - Visualização de Dados: Permite aos usuários criar vários tipos de gráficos e tabelas para representar dados de forma eficaz. - Personalização: Oferece ferramentas para adaptar visualizações às necessidades específicas, incluindo esquemas de cores, rótulos e pontos de dados. - Interface Amigável: Projetada para facilidade de uso, permitindo que os usuários criem visualizações sem experiência prévia. - Integração: Suporta integração com outras plataformas e ferramentas para aprimorar as capacidades de análise de dados. Valor Principal e Problema Resolvido: Pixela AI aborda o desafio da visualização de dados ao fornecer uma solução acessível e eficiente para que os usuários criem e gerenciem representações visuais de dados. Ela elimina a necessidade de software complexo ou expertise técnica, permitindo que indivíduos e organizações comuniquem efetivamente insights de dados através de gráficos e tabelas personalizados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pixela AI](https://www.g2.com/pt/sellers/pixela-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®)



  ### 18. [Platen.ai](https://www.g2.com/pt/products/plat-ai-platen-ai/reviews)
  Plat.AI é uma plataforma abrangente de análise preditiva projetada para capacitar empresas com capacidades de tomada de decisão em tempo real através do desenvolvimento de modelos de IA sem código. Atendendo a usuários de todos os níveis técnicos, o Plat.AI simplifica o processo de construção, implantação e manutenção de modelos de IA, permitindo que as organizações aproveitem o poder dos insights baseados em dados sem a necessidade de ampla expertise em codificação. Principais Recursos e Funcionalidades: - Modelagem Sem Código: Os usuários podem criar e implantar modelos de IA personalizados em minutos sem escrever uma única linha de código, tornando a análise avançada acessível a usuários não técnicos. - Construção e Implantação Automatizada de Modelos: A plataforma oferece ferramentas para pré-processamento de dados, análise e geração automatizada de modelos, agilizando o processo de desenvolvimento. - Motor de Decisão em Tempo Real: O Plat.AI fornece análises preditivas em tempo real, permitindo que as empresas tomem decisões rápidas e informadas com base em dados atuais. - Transparência e Interpretabilidade: A plataforma enfatiza resultados claros e interpretáveis, oferecendo insights sobre os parâmetros do modelo e seus impactos para garantir conformidade e confiança. - Opções de Implantação Flexíveis: Os modelos podem ser implantados nos servidores seguros do Plat.AI ou localmente, com integração de API perfeita em sistemas existentes. - Monitoramento e Manutenção Contínuos: O Plat.AI oferece ferramentas para monitorar o desempenho do modelo e fornece suporte para recalibração e atualizações conforme necessário. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Plat.AI aborda o desafio de implementar análises preditivas eficazes oferecendo uma plataforma amigável e sem código que acelera o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA. Ao eliminar a necessidade de amplo conhecimento em codificação, democratiza o acesso a análises avançadas, permitindo que as empresas: - Melhorem a Tomada de Decisão: Utilizem insights de dados em tempo real para tomar decisões informadas e oportunas que impulsionem o crescimento dos negócios. - Otimizem Operações: Agilizem processos como subscrição, detecção de fraudes e marketing através de estratégias automatizadas e baseadas em dados. - Melhorem a Eficiência: Reduzam o tempo e os recursos necessários para o desenvolvimento e implantação de modelos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas. - Garantam Conformidade e Transparência: Obtenham insights claros sobre as operações do modelo, garantindo que as decisões sejam interpretáveis e atendam aos padrões regulatórios. Ao fornecer uma plataforma robusta e acessível para análise preditiva, o Plat.AI capacita as organizações a utilizarem seus dados de forma eficaz, levando a melhores resultados e uma vantagem competitiva em seus respectivos setores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Plat.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/plat-ai)
- **Localização da Sede:** Glendale, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plat-ai (38 funcionários no LinkedIn®)



  ### 19. [Play by Hyperspace](https://www.g2.com/pt/products/play-by-hyperspace/reviews)
  Play by Hyperspace é uma plataforma inovadora projetada para facilitar a exploração rápida e precisa de diversos tópicos. Os usuários podem selecionar suas fontes de informação preferidas e provedores de IA para construir teias de informação personalizadas, aprimorando suas experiências de pesquisa e aprendizado. Principais Características e Funcionalidades: - Fontes de Informação Personalizáveis: Os usuários têm a flexibilidade de escolher entre fontes de alta qualidade como Wikipedia e Arxiv, adaptando sua teia de informações às suas necessidades específicas. - Seleção de Provedor de IA: A plataforma permite que os usuários selecionem seu provedor de IA desejado, garantindo um processo de recuperação de informações personalizado e eficiente. - Exploração Interativa: Com recursos como Visualização de Nós e Visualização em Árvore, os usuários podem navegar e manipular visualmente sua teia de informações, tornando o processo de exploração intuitivo e envolvente. Valor Principal e Soluções para Usuários: Play by Hyperspace aborda o desafio de reunir e organizar informações de forma eficiente a partir de múltiplas fontes. Ao permitir que os usuários criem teias de informações personalizadas com suas fontes e provedores de IA escolhidos, a plataforma simplifica o processo de pesquisa, economizando tempo e aprimorando a profundidade e amplitude da aquisição de conhecimento. Esta abordagem personalizada capacita os usuários a mergulharem em tópicos com rapidez e precisão, atendendo tanto a aprendizes casuais quanto a profissionais em busca de insights abrangentes.




**Seller Details:**

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



  ### 20. [PlotsALot](https://www.g2.com/pt/products/plotsalot/reviews)
  PlotsALot é uma plataforma de análise e visualização de dados impulsionada por IA, projetada para transformar dados brutos em insights acionáveis sem esforço. Ao permitir que os usuários interajam com seus dados por meio de consultas em linguagem natural, o PlotsALot elimina a necessidade de codificação complexa ou expertise técnica, tornando a análise de dados acessível a todos. Principais Recursos e Funcionalidades: - Gráficos e Tabelas: Gere visualizações de dados e gráficos interativos e elegantes para comunicar efetivamente as descobertas. - Insights de IA: Faça perguntas aos seus dados em linguagem natural e receba respostas inteligentes e instantâneas, facilitando uma compreensão mais profunda de conjuntos de dados complexos. - Análise Avançada: Realize modelagem sofisticada e previsão preditiva para descobrir tendências e tomar decisões informadas. - Interface Amigável: Interaja com seus dados através de uma interface de chat conversacional, eliminando a necessidade de habilidades de programação. - Planos de Preços Flexíveis: Escolha entre várias opções de assinatura adaptadas a diferentes necessidades, incluindo um plano gratuito Hobby para iniciantes, um plano Pro para entusiastas de dados e um plano Enterprise para equipes que necessitam de capacidades ilimitadas. Valor Principal e Soluções para Usuários: PlotsALot democratiza a análise de dados ao fornecer uma plataforma intuitiva onde os usuários podem carregar conjuntos de dados e, através de prompts conversacionais simples, obter análises, visualizações e insights acionáveis de nível profissional em segundos. Esta abordagem remove barreiras técnicas, permitindo que usuários de diversas origens aproveitem o poder dos dados sem a necessidade de habilidades especializadas. Ao simplificar o processo de análise de dados, o PlotsALot capacita os usuários a se concentrarem em derivar insights significativos e tomar decisões baseadas em dados de forma eficiente.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [slashML](https://www.g2.com/pt/sellers/slashml)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** Montreal, CA
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/slashml (5 funcionários no LinkedIn®)



  ### 21. [Plot.sh](https://www.g2.com/pt/products/plot-sh/reviews)
  Plot.sh é uma plataforma de visualização de dados projetada para simplificar o processo de criação e compartilhamento de gráficos e diagramas interativos. Ela atende a usuários que vão desde analistas de dados até profissionais de negócios, permitindo que transformem conjuntos de dados complexos em representações visuais claras e perspicazes sem exigir amplo conhecimento de programação. Principais Recursos e Funcionalidades: - Interface Amigável: Oferece uma interface intuitiva de arrastar e soltar, permitindo que os usuários criem visualizações sem esforço. - Ampla Gama de Tipos de Gráficos: Suporta vários tipos de gráficos, incluindo linha, barra, pizza, dispersão e mais, para atender a diversas necessidades de representação de dados. - Colaboração em Tempo Real: Permite que vários usuários colaborem em projetos simultaneamente, aumentando o trabalho em equipe e a produtividade. - Integração de Dados: Integra-se perfeitamente com fontes e formatos de dados populares, facilitando a importação e gestão de dados. - Opções de Personalização: Oferece amplas capacidades de personalização, permitindo que os usuários adaptem as visualizações às suas necessidades específicas. - Incorporação e Compartilhamento: Permite a fácil incorporação de visualizações em sites e o compartilhamento em várias plataformas. Valor Principal e Soluções para Usuários: Plot.sh aborda o desafio da complexidade dos dados oferecendo uma solução direta para criar visualizações interativas e envolventes. Ele capacita os usuários a comunicar insights baseados em dados de forma eficaz, melhorando os processos de tomada de decisão e apresentações. Ao eliminar a necessidade de habilidades avançadas de codificação, o Plot.sh democratiza a visualização de dados, tornando-a acessível a um público mais amplo.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Plot.sh](https://www.g2.com/pt/sellers/plot-sh)
- **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. [Pluto7 Solutions](https://www.g2.com/pt/products/pluto7-solutions/reviews)
  Pluto7 aproveita o Google Cloud para impulsionar a inovação. Transformamos como as empresas constroem o futuro. Nossas soluções impulsionadas por IA promovem a Transformação Digital em empresas. A expertise da Pluto7 em ajudar empresas a resolver os desafios mais difíceis nos levou a ser reconhecidos como vencedores do Prêmio de Parceiro de Especialização do Ano de 2019 do Google Cloud para Dados e Análises.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Pluto7](https://www.g2.com/pt/sellers/pluto7)
- **Ano de Fundação:** 2005
- **Localização da Sede:** Milpitas, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pluto7/ (41 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


  ### 23. [PMcardio](https://www.g2.com/pt/products/pmcardio/reviews)
  PMcardio é um assistente clínico certificado pela CE, alimentado por IA, projetado para revolucionar os diagnósticos cardiovasculares ao fornecer interpretação de ECG rápida e precisa. Confiado por mais de 100.000 clínicos em todo o mundo, o PMcardio oferece avaliações em nível de especialista de mais de 49 condições cardíacas, capacitando profissionais de saúde — incluindo médicos de emergência, clínicos gerais, enfermeiros, paramédicos e cardiologistas — a tomar decisões confiantes no ponto de atendimento. Principais Características e Funcionalidades: - Digitalização de ECG: Transforma qualquer ECG em papel ou exibido na tela em uma forma de onda digital padronizada, facilitando a integração perfeita nos registros eletrônicos de saúde. - Interpretação de ECG: Utiliza algoritmos avançados de IA para analisar ECGs padrão de 12 derivações, oferecendo diagnósticos precisos com uma melhoria média de detecção de 38,8% em comparação com clínicos gerais. - Recomendações de Tratamento: Fornece sugestões de tratamento aderentes às diretrizes e um sistema de triagem com semáforo para auxiliar no gerenciamento e priorização de pacientes. - Relatórios Diagnósticos de ECG: Gera relatórios diagnósticos de ECG abrangentes e profissionais que podem ser exportados, arquivados digitalmente ou compartilhados diretamente através do aplicativo. - Compartilhamento e Colaboração: Permite o compartilhamento seguro de relatórios de ECG e facilita a colaboração entre os provedores de saúde por meio de um recurso de chat compatível com o GDPR. Valor Principal e Problema Resolvido: O PMcardio aborda a necessidade crítica de diagnósticos cardiovasculares oportunos e precisos, particularmente em ambientes de emergência onde a tomada de decisão rápida é essencial. Ao melhorar a detecção de oclusões coronárias agudas e outras condições cardíacas, o PMcardio reduz o risco de erros de diagnóstico e atrasos no tratamento, melhorando, em última análise, os resultados dos pacientes. Sua integração em fluxos de trabalho de telemedicina e compatibilidade com vários dispositivos de ECG o tornam uma ferramenta versátil tanto para ambientes hospitalares quanto de atenção primária, garantindo que diagnósticos cardíacos avançados sejam acessíveis a uma gama mais ampla de provedores de saúde.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Powerful Medical](https://www.g2.com/pt/sellers/powerful-medical)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/powerful-medical/ (50 funcionários no LinkedIn®)



  ### 24. [Point Drift](https://www.g2.com/pt/products/point-drift/reviews)
  Point Drift é uma solução de software de ponta projetada para otimizar a análise e visualização de dados para empresas e pesquisadores. Ao integrar algoritmos avançados com uma interface de usuário intuitiva, o Point Drift permite que os usuários processem conjuntos de dados complexos de forma eficiente, descobrindo insights acionáveis que impulsionam a tomada de decisões informadas. Principais características e funcionalidades do Point Drift incluem: - Integração de Dados: Importe dados de várias fontes de forma contínua, garantindo compatibilidade e facilidade de uso. - Análises Avançadas: Utilize ferramentas analíticas poderosas para realizar exploração e modelagem de dados em profundidade. - Visualizações Interativas: Crie gráficos e tabelas dinâmicas que facilitam a compreensão clara das tendências e padrões dos dados. - Ferramentas de Colaboração: Compartilhe insights e relatórios com membros da equipe em tempo real, aprimorando os esforços colaborativos. - Dashboards Personalizáveis: Personalize dashboards para atender a necessidades específicas, proporcionando uma experiência analítica personalizada. O principal valor do Point Drift reside em sua capacidade de simplificar processos complexos de análise de dados, tornando-os acessíveis a usuários sem ampla expertise técnica. Ao oferecer um conjunto abrangente de ferramentas para integração, análise e visualização de dados, o Point Drift capacita as organizações a tomarem decisões baseadas em dados de forma rápida e eficaz, levando, em última análise, a um desempenho melhorado e vantagem competitiva.




**Seller Details:**

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



  ### 25. [Polar](https://www.g2.com/pt/products/polar-analytics-polar/reviews)
  Polar Analytics é uma plataforma abrangente de inteligência de negócios projetada especificamente para marcas de eCommerce, particularmente aquelas que operam no Shopify. Ela centraliza dados de mais de 45 fontes — incluindo Shopify, Amazon, Google Ads, Meta, TikTok e Klaviyo — em um painel unificado, permitindo que as empresas monitorem indicadores-chave de desempenho (KPIs) e tomem decisões informadas sem a necessidade de engenharia de dados interna. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados com Um Clique: Conecte facilmente várias fontes de dados para centralizar dados de eCommerce. - Painéis e Relatórios Personalizáveis: Utilize painéis pré-construídos ou crie métricas e visualizações personalizadas sem codificação. - Assistente de IA (Pergunte ao Polar): Faça perguntas em linguagem natural para receber insights visualizados e acionáveis. - Alertas e Insights em Tempo Real: Receba notificações sobre mudanças e anomalias em métricas chave via Slack ou email. - Atribuição Avançada e Rastreamento de Conversão: Melhore o desempenho de anúncios com integração de dados de primeira parte e rastreamento do lado do servidor. - Análise de Coorte de Clientes e Previsão: Analise comportamentos de clientes e valor vitalício para informar estratégias de retenção e prever crescimento. - Suporte a Múltiplas Lojas e Marcas: Gerencie e consolide dados de várias lojas ou marcas dentro de uma única plataforma. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Polar Analytics capacita empresas de eCommerce a tomarem decisões baseadas em dados, fornecendo uma visão centralizada e em tempo real de suas operações. Ao integrar dados de várias plataformas, ajuda as marcas a otimizar gastos com marketing, melhorar a retenção de clientes e aumentar a lucratividade. Os insights impulsionados por IA da plataforma e os relatórios personalizáveis permitem que os usuários acompanhem e analisem métricas de desempenho de forma eficiente, reduzindo a necessidade de compilação e análise manual de dados. Essa abordagem abrangente permite que as empresas se concentrem em estratégias de crescimento e melhorias operacionais, impulsionando, em última análise, o crescimento lucrativo e aprimorando a eficiência geral.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Polar Analytics](https://www.g2.com/pt/sellers/polar-analytics)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Paris, FR
- **Twitter:** @polar_analytics (455 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/polaranalytics/ (38 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)



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## 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.