# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 27

  *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)


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### ILUM

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



[Visitar o site da empresa](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D23&secure%5Btoken%5D=a393596c64d9ab4bbad407044409b4c4f462fc3ad8cb90941216b8e557dc2822&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url&secure%5Bvisitor_segment%5D=180)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Remyx](https://www.g2.com/pt/products/remyx/reviews)
  Remyx é uma plataforma integrada de desenvolvimento e experimentação projetada para simplificar a criação, teste e implantação de modelos de IA. Ao combinar ferramentas de baixo código com princípios ágeis, Remyx capacita engenheiros de IA e cientistas de dados a acelerar seus fluxos de trabalho, desde a curadoria de dados até a avaliação de modelos, tudo dentro de um ambiente colaborativo. Principais Funcionalidades e Características: - Gestão de Experimentos: Utilize uma interface estilo Kanban para organizar e acompanhar experimentos de IA, incluindo curadoria de dados, ajuste fino de modelos e avaliação. - Agentes Integrados: Aproveite agentes de IA que sugerem próximos passos, sinalizam regressões e fornecem feeds de pesquisa diários com testes prontos para execução, aprimorando o processo de experimentação. - Curadoria de Dados: Gere e projete conjuntos de dados adaptados a aplicações específicas de IA, facilitando o treinamento eficiente de modelos. - Ajuste Fino de Modelos: Personalize modelos com suporte de telemetria, permitindo ajustes precisos e monitoramento de desempenho. - Ferramentas de Avaliação: Implemente avaliações e benchmarks personalizados para acompanhar o progresso dos modelos e garantir alinhamento com os objetivos do projeto. - Implantação: Implemente modelos de IA de forma contínua em ambientes de produção, garantindo escalabilidade e confiabilidade. Valor Principal e Problema Resolvido: Remyx aborda a complexidade e fragmentação frequentemente associadas ao desenvolvimento de IA, fornecendo uma plataforma unificada que integra todas as ferramentas e processos essenciais. Essa consolidação reduz o tempo e a expertise necessários para passar do protótipo à produção, permitindo que as equipes se concentrem na inovação em vez da infraestrutura. Ao fomentar uma cultura de experimentação com agentes integrados e recursos colaborativos, Remyx garante que os projetos de IA sejam ágeis e alinhados com objetivos de pesquisa e negócios em evolução.




**Seller Details:**

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



### 2. [Reqi](https://www.g2.com/pt/products/reqi/reviews)
  Reqi é uma ferramenta online de gerenciamento de requisitos projetada para otimizar os processos de engenharia de sistemas, unindo equipes de projeto, engenheiros de sistemas e proprietários de ativos em uma única plataforma intuitiva. Ela simplifica o gerenciamento de projetos complexos ao fornecer rastreamento de conformidade em tempo real, monitoramento de progresso e visualizações em nível de sistema, garantindo que todas as partes interessadas tenham acesso imediato a informações atualizadas. Principais Funcionalidades e Recursos: - Análise de Requisitos com IA (REX): A ferramenta REX da Reqi avalia os requisitos em relação ao Guia de 42 Pontos da INCOSE, identificando lacunas, ambiguidades e sugerindo melhorias para garantir clareza e conformidade. - Colaboração em Tempo Real: A plataforma facilita a colaboração perfeita entre equipes internas, contratantes e fornecedores, proporcionando um espaço compartilhado para rastrear responsabilidades, visualizar dependências e mitigar riscos potenciais. - Visualização da Arquitetura do Sistema: A Reqi oferece ferramentas para visualizar arquiteturas de sistemas e interdependências, aprimorando o entendimento e o gerenciamento de projetos complexos. - Gestão de Riscos e Conformidade: A plataforma inclui ferramentas de avaliação de risco impulsionadas por IA para identificar riscos ocultos e implementar medidas de mitigação, garantindo a segurança e conformidade do projeto. - Rastreabilidade e Relatórios: A Reqi mantém a rastreabilidade ao longo do ciclo de vida do projeto, permitindo revisões progressivas e relatórios abrangentes para monitorar o progresso do usuário e a conformidade. Valor Principal e Soluções para Usuários: A Reqi aborda os desafios de gerenciar projetos de engenharia complexos ao fornecer uma plataforma centralizada e fácil de usar que melhora a colaboração, garante a clareza dos requisitos e mantém a conformidade. Ao integrar ferramentas impulsionadas por IA como o REX, ela automatiza e refina os processos de requisitos, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. Os recursos de visualização e rastreabilidade da plataforma oferecem insights claros sobre o progresso do projeto e dependências, permitindo uma gestão proativa de riscos e uma tomada de decisão eficiente. Em última análise, a Reqi capacita as equipes a entregar projetos no prazo e dentro do escopo, proporcionando uma solução abrangente para o gerenciamento de requisitos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Reqi](https://www.g2.com/pt/sellers/reqi)
- **Localização da Sede:** Sydney, AU
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/reqi/ (2 funcionários no LinkedIn®)



### 3. [Rerun](https://www.g2.com/pt/products/rerun-rerun/reviews)
  Rerun é uma plataforma de código aberto projetada para simplificar o registro, visualização e gerenciamento de fluxos de dados multimodais, especialmente em áreas como robótica, IA espacial e incorporada, e visão computacional. Ela oferece tanto um SDK flexível quanto um visualizador de alto desempenho, permitindo aos usuários modelar, ingerir, armazenar, consultar e visualizar tipos de dados complexos, como visuais 2D e 3D, texto, séries temporais e tensores. A arquitetura do Rerun é construída em torno de um Sistema de Componentes de Entidade (ECS) sensível ao tempo, facilitando o manuseio e a visualização eficientes de dados. Principais Características e Funcionalidades: - Suporte a SDK: Fornece SDKs em Python, Rust e C++ para integração perfeita em vários ambientes de desenvolvimento. - Visualização Interativa: Oferece um visualizador autônomo e embutível para dados em tempo real e gravados, suportando plataformas nativas e web. - Modelagem de Dados: Utiliza um modelo de dados ECS sensível ao tempo, simplificando a representação e o gerenciamento de dados complexos e em evolução temporal. - Capacidades de Consulta: Permite a extração de conjuntos de dados alinhados no tempo a partir de gravações, retornando dados no formato Apache Arrow compatível com bibliotecas populares de dataframes. - Extensibilidade: Permite a personalização de visualizações e layouts através de código ou interface de usuário interativa, e suporta a incorporação do visualizador em aplicações. Valor Principal e Problema Resolvido: Rerun aborda os desafios de manusear e visualizar fluxos de dados complexos e multimodais em tempo real. Ao fornecer uma solução integrada para registrar, visualizar e consultar tipos de dados diversos, capacita desenvolvedores e pesquisadores a obter insights mais profundos sobre os comportamentos de seus sistemas, identificar problemas de forma eficiente e melhorar o desempenho de aplicações em robótica, IA e áreas relacionadas. Sua natureza de código aberto e arquitetura flexível fazem dela uma ferramenta valiosa para equipes que buscam construir e implantar aplicações intensivas em dados com facilidade.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rerun](https://www.g2.com/pt/sellers/rerun)
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** Stockholm, SE
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rerun-io (49 funcionários no LinkedIn®)



### 4. [Rescale](https://www.g2.com/pt/products/rescale/reviews)
  Rescale, permite que engenheiros e cientistas executem seus softwares mais exigentes na maior rede de nuvem do mundo para bigcompute e cloudHPC.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rescale](https://www.g2.com/pt/sellers/rescale)
- **Ano de Fundação:** 2011
- **Localização da Sede:** San Francisco, California, United States
- **Twitter:** @RescaleInc (1,694 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rescale (228 funcionários no LinkedIn®)



### 5. [Rescript](https://www.g2.com/pt/products/rescript/reviews)
  Rescript is an advanced AI-powered platform designed to revolutionize the way businesses handle document processing and data extraction. By leveraging cutting-edge machine learning algorithms, Rescript automates the extraction of critical information from a variety of document types, significantly reducing manual effort and enhancing accuracy. Key Features and Functionality: - Automated Data Extraction: Rescript intelligently identifies and extracts relevant data from documents, minimizing human intervention. - Multi-Format Support: The platform processes various document formats, including PDFs, Word files, and scanned images. - Integration Capabilities: Rescript seamlessly integrates with existing business systems, facilitating smooth data flow and operational efficiency. - Customizable Workflows: Users can tailor extraction workflows to meet specific business requirements, ensuring flexibility and adaptability. - Advanced Analytics: The platform provides insightful analytics and reporting tools to monitor and optimize document processing activities. Primary Value and User Solutions: Rescript addresses the common challenges associated with manual document processing, such as time consumption, errors, and inefficiencies. By automating these tasks, it enables organizations to: - Enhance Productivity: Free up valuable human resources by reducing the time spent on manual data entry and verification. - Improve Accuracy: Minimize errors associated with manual processing, leading to more reliable data. - Reduce Costs: Lower operational expenses by decreasing the need for extensive manual labor. - Ensure Compliance: Maintain consistency and compliance with industry standards through standardized data extraction processes. In summary, Rescript empowers businesses to streamline their document management processes, leading to increased efficiency, accuracy, and overall operational excellence.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rescript](https://www.g2.com/pt/sellers/rescript)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Washington, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rescript-ai (879 funcionários no LinkedIn®)



### 6. [ResearchGOAT](https://www.g2.com/pt/products/researchgoat/reviews)
  ResearchGOAT é uma plataforma avançada de gestão de pesquisa projetada para otimizar o processo de pesquisa para indivíduos e equipes. Ela oferece um conjunto abrangente de ferramentas que facilitam a coleta, organização, análise e colaboração de dados de forma eficiente, permitindo que os usuários gerenciem seus projetos de pesquisa de forma eficaz desde o início até a conclusão. Principais Funcionalidades e Recursos: - Coleta e Organização de Dados: Fornece ferramentas intuitivas para reunir e estruturar dados de pesquisa, garantindo fácil acesso e recuperação. - Espaço de Trabalho Colaborativo: Permite colaboração perfeita entre membros da equipe com espaços de trabalho compartilhados e atualizações em tempo real. - Ferramentas Analíticas: Oferece análises integradas para interpretar dados e obter insights significativos. - Gestão de Projetos: Inclui recursos para atribuição de tarefas, acompanhamento de progresso e gestão de prazos para manter os projetos no cronograma. - Capacidades de Integração: Suporta integração com várias aplicações de terceiros para melhorar a funcionalidade e o fluxo de trabalho. Valor Principal e Soluções para Usuários: ResearchGOAT aborda desafios comuns na gestão de pesquisa ao fornecer uma plataforma centralizada que aumenta a produtividade e a colaboração. Ela simplifica fluxos de trabalho de pesquisa complexos, reduz o tempo gasto em tarefas administrativas e garante que todos os dados do projeto estejam organizados e acessíveis. Ao facilitar o trabalho em equipe eficiente e oferecer ferramentas analíticas poderosas, ResearchGOAT capacita os pesquisadores a focarem em seus objetivos principais e alcançarem resultados mais impactantes.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ResearchGOAT](https://www.g2.com/pt/sellers/researchgoat)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Atlanta, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/researchgoat/ (2 funcionários no LinkedIn®)



### 7. [Reshape Systems](https://www.g2.com/pt/products/reshape-systems/reviews)
  A Reshape Systems é uma empresa suíça especializada em soluções baseadas em IA para análise de risco em sistemas industriais complexos. Como um spin-off do CERN, a Reshape Systems combina expertise em pesquisa profunda com conhecimento da indústria para oferecer IA transparente e explicável para setores críticos. Características e Funcionalidades Principais: - Co-Piloto de Análise de Risco: Uma plataforma de IA interativa que automatiza métodos comuns de análise de risco, garantindo conformidade com os padrões de segurança aplicáveis. - Gestão Abrangente do Ciclo de Vida do Projeto: Suporta todas as etapas do ciclo de vida do projeto, desde o conceito até as operações, integrando-se perfeitamente com os fluxos de trabalho e ferramentas existentes da empresa. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios padronizados de análise de risco e fornece atualizações com um clique quando novas informações do projeto estão disponíveis. Valor Principal e Soluções para Usuários: A Reshape Systems aborda os desafios do aumento da complexidade, demandas de confiabilidade e rotatividade de mão de obra em indústrias como automotiva, aeroespacial e manufatura. Ao aproveitar a IA de ponta, a plataforma simplifica a análise de risco, reduz os custos de engenharia em mais de 80% e acelera o tempo de lançamento de produtos no mercado em dez vezes. Ela capacita engenheiros a tomar decisões mais inteligentes e rápidas, garantindo segurança e confiabilidade sem comprometer a eficiência.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Reshape Systems](https://www.g2.com/pt/sellers/reshape-systems)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** Lausanne, CH
- **Página do LinkedIn®:** https://ch.linkedin.com/company/reshape-systems (5 funcionários no LinkedIn®)



### 8. [Rewin](https://www.g2.com/pt/products/rewin/reviews)
  Rewin é uma plataforma impulsionada por IA projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando processos complexos e fornecendo insights acionáveis. Ela utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar dados, prever tendências e otimizar a tomada de decisões, permitindo que as organizações melhorem a eficiência e impulsionem o crescimento. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos: Simplifica tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análise Preditiva: Utiliza análise de dados para prever tendências e informar decisões estratégicas. - Fluxos de Trabalho Personalizáveis: Oferece fluxos de trabalho adaptáveis às necessidades específicas do negócio. - Monitoramento em Tempo Real: Fornece supervisão contínua das operações para insights imediatos. - Escalabilidade: Projetada para crescer com a organização, acomodando o aumento de dados e complexidade. Valor e Soluções Primárias: Rewin aborda o desafio de gerenciar processos empresariais complexos automatizando tarefas e fornecendo insights preditivos. Isso leva a um aumento da eficiência operacional, redução de custos e decisões mais informadas, impulsionando, em última análise, o crescimento e a competitividade do negócio.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rewin AI](https://www.g2.com/pt/sellers/rewin-ai)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Chennai , IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rewin-health/ (24 funcionários no LinkedIn®)



### 9. [Rich AI](https://www.g2.com/pt/products/rich-ai/reviews)
  Rich AI é uma plataforma de inteligência artificial avançada projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando tarefas complexas e fornecendo análises perspicazes. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para processar grandes conjuntos de dados, permitindo que as organizações tomem decisões baseadas em dados de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados: Lida com grandes quantidades de dados, transformando informações brutas em insights acionáveis. - Automação: Automatiza tarefas repetitivas e demoradas, aumentando a eficiência operacional. - Análises Preditivas: Utiliza modelos preditivos para prever tendências e resultados, auxiliando no planejamento estratégico. - Soluções Personalizáveis: Oferece soluções de IA sob medida para atender necessidades específicas de negócios em diversos setores. Valor Principal e Problema Resolvido: Rich AI aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados, fornecendo ferramentas que automatizam a análise de dados e geram insights preditivos. Isso capacita as empresas a tomarem decisões informadas, otimizarem processos e se manterem competitivas em seus respectivos mercados.




**Seller Details:**

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



### 10. [RICOS](https://www.g2.com/pt/products/ricos/reviews)
  RICOS é uma empresa de tecnologia que otimiza processos de fabricação usando IA, simulação e tecnologias de computação de alto desempenho.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RICOS](https://www.g2.com/pt/sellers/ricos)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Chiyoda, JP
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kkricos/ (21 funcionários no LinkedIn®)



### 11. [Rnv.ai](https://www.g2.com/pt/products/rnv-ai/reviews)
  Rnv.ai é uma plataforma avançada impulsionada por IA, 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, a Rnv.ai permite que as organizações extraiam insights significativos de vastos conjuntos de dados, facilitando decisões estratégicas informadas e eficiências operacionais. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados Automatizado: Rnv.ai simplifica a ingestão e limpeza de dados, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando em estratégias de negócios proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas para visualização de dados, permitindo que os usuários adaptem relatórios às suas necessidades específicas. - Capacidades de Integração: Conecta-se perfeitamente com ferramentas e bancos de dados empresariais existentes, garantindo um ecossistema de dados coeso. - Escalabilidade: Projetado para atender às necessidades de dados de tamanhos variados, desde pequenas empresas até grandes corporações. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Rnv.ai aborda o desafio comum de sobrecarga de dados transformando informações brutas em insights acionáveis. Ele capacita as empresas a tomarem decisões baseadas em dados rapidamente, aumentando a produtividade e a vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, a Rnv.ai reduz a dependência de pessoal especializado, levando a economias de custos e eficiência operacional. Sua interface amigável garante acessibilidade para usuários com diferentes níveis de expertise técnica, democratizando a análise de dados em toda a organização.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rnv.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/rnv-ai)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** İstanbul, TR
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rnv-analytics/ (26 funcionários no LinkedIn®)



### 12. [Roboto AI](https://www.g2.com/pt/products/roboto-ai/reviews)
  Roboto AI é uma plataforma de análise abrangente projetada para otimizar o gerenciamento, processamento e análise de dados complexos de robótica. Ela permite que equipes de robótica lidem eficientemente com grandes logs multimodais, transformando dados brutos em insights acionáveis que aprimoram o desenvolvimento e a implantação de sistemas robóticos seguros e confiáveis. Principais Recursos e Funcionalidades: - Gerenciamento de Dados: Organize e recupere logs de robótica criando conjuntos de dados, adicionando metadados e compartilhando insights dentro das equipes. - Processamento Automatizado: Utilize ações para processar e analisar logs, automatizar revisões e gerar relatórios personalizados. - Anotação de Eventos: Destaque momentos críticos nos dados de robótica, como anomalias ou obstáculos, criando eventos manualmente ou gerando-os automaticamente. - Pesquisa Avançada: Empregue consultas multimodais poderosas para encontrar pontos de dados específicos, descobrir padrões e identificar casos extremos. - Ferramentas de Visualização: Visualize dados de diversos formatos de log, incluindo ROS, PX4 e formatos personalizados, para obter insights mais profundos. - Acesso via SDK e CLI: Interaja programaticamente com o Roboto através do SDK Python e CLI, facilitando a integração com ferramentas e fluxos de trabalho existentes. Valor Principal e Problema Resolvido: O Roboto AI aborda os desafios associados ao gerenciamento e análise das vastas quantidades de dados complexos gerados por sistemas robóticos. Ao fornecer ferramentas para organização eficiente de dados, processamento automatizado e análise perspicaz, o Roboto AI capacita as equipes de robótica a acelerar os ciclos de desenvolvimento, melhorar a confiabilidade do sistema e escalar operações de forma eficaz. Isso leva a uma identificação mais rápida de problemas, monitoramento de desempenho aprimorado e tomada de decisões mais informadas ao longo do ciclo de desenvolvimento de robótica.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Roboto AI](https://www.g2.com/pt/sellers/roboto-ai)
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** Seattle, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/robotoai (11 funcionários no LinkedIn®)



### 13. [RocketML Text Region Detection](https://www.g2.com/pt/products/rocketml-text-region-detection/reviews)
  RocketML é um motor computacional super rápido para aprendizado de máquina. Construído para cientistas e engenheiros, o RocketML escala modelos de aprendizado de máquina sem limites. Se você tem uma grande equipe de ciência de dados/analítica, o RocketML reduzirá seu tempo de ciclo e os custos de pessoal e hardware.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RocketML](https://www.g2.com/pt/sellers/rocketml-2a55c055-a259-4b7b-8d56-194576c2dc31)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Beaverton, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rocketml (8 funcionários no LinkedIn®)

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


### 14. [RootCause.ai](https://www.g2.com/pt/products/rootcause-ai/reviews)
  RootCause.ai é uma plataforma de IA Causal que explica por que os resultados mudam e como influenciá-los. Ela ingere dados empresariais desorganizados e de múltiplas fontes, descobre os verdadeiros motores de desempenho e permite que as equipes realizem simulações de "e se" antes de se comprometerem com decisões. O resultado é uma análise mais rápida, trocas mais claras e decisões que você pode defender. A análise causal tradicional tem sido restrita a equipes especializadas, longos projetos de engenharia de dados e grandes orçamentos. RootCause.ai remove essas barreiras com uma abordagem generalizada que funciona diretamente em dados brutos onde quer que eles estejam.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RootCause.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/rootcause-ai)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/perceptura/ (7 funcionários no LinkedIn®)



### 15. [RunLve](https://www.g2.com/pt/products/runlve/reviews)
  Fundamos a RunLve em 2022 devido à necessidade de trazer Python para a análise de dados empresariais. Desde 2012, o uso de Python explodiu, tornando-se a linguagem de programação mais popular atualmente. A RunLve atualmente possui mais de 9.000 funcionários em tempo integral em todo o mundo e atende orgulhosamente mais de 40 milhões de usuários!




**Seller Details:**

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



### 16. [S5 Stratos](https://www.g2.com/pt/products/s5-stratos/reviews)
  S5 Stratos é uma plataforma impulsionada por IA projetada para revolucionar o merchandising no varejo e de bens de consumo embalados (CPG). Ao integrar ciência de dados avançada, otimiza o planejamento de sortimento, o planejamento financeiro de mercadorias e estratégias de alocação, permitindo que as empresas simplifiquem processos e aumentem a lucratividade. S5 Stratos capacita os varejistas a tomarem decisões informadas, fornecendo insights acionáveis e promovendo uma integração omnicanal perfeita. Principais Características e Funcionalidades: - Ciência de Dados Incorporada: Incorpora algoritmos avançados em fluxos de trabalho fáceis de usar, permitindo que os usuários acessem, compreendam e ajam rapidamente sobre os insights. - Motores de Recomendação: Oferece estratégias acionáveis para crescimento futuro, analisando vastos conjuntos de dados e sugerindo ações ótimas. - Visibilidade Abrangente de Inventário Omnicanal: Fornece uma visão sincronizada do inventário em todos os canais, melhorando o serviço ao cliente e a eficiência operacional. - Gestão Completa do Ciclo de Vida do Produto: Gerencia produtos desde a introdução até a redução de preço, maximizando a lucratividade e minimizando o desperdício. - Interface Amigável: Projetada para usuários de todos os níveis de habilidade acessarem e agirem facilmente sobre os insights de dados. Valor Principal e Soluções Oferecidas: S5 Stratos aborda as complexidades do varejo moderno, oferecendo uma visão centrada no consumidor do inventário e das ofertas de produtos em todos os canais. Permite que os varejistas compreendam as preferências e padrões de compra dos clientes, garantindo que as ofertas de produtos sejam relevantes, intencionais e lucrativas. Ao simplificar processos e melhorar a agilidade organizacional, S5 Stratos capacita as empresas a tomarem melhores decisões mais rapidamente, aumentando, em última análise, a satisfação do cliente e impulsionando o crescimento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [S5 Stratos](https://www.g2.com/pt/sellers/s5-stratos)
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Dallas, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/s5-stratos (24 funcionários no LinkedIn®)



### 17. [SandLogic](https://www.g2.com/pt/products/sandlogic/reviews)
  SandLogic (SL) é uma empresa de IA empresarial full-stack que fornece plataformas LCNC para desenvolver aplicações de Deep Learning para serem executadas em dispositivos Edge.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SandLogic Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/sandlogic-technologies)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** Bengaluru, IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sandlogic/ (92 funcionários no LinkedIn®)



### 18. [SapientAI](https://www.g2.com/pt/products/sapientai/reviews)
  Sophelio, anteriormente conhecida como SapientAI, é uma empresa de inteligência artificial e aprendizado de máquina com sede em Austin, Texas, especializada no desenvolvimento de sistemas de dados escaláveis e prontos para produção em domínios científicos e industriais complexos. A empresa foca na criação de sistemas orientados por sinais e dirigidos por proveniência que garantem reprodutibilidade, interpretabilidade e confiança operacional em ambientes onde esses fatores são críticos. Características e Funcionalidades Principais: - Data Fusion Labeler (dFL): A plataforma principal da Sophelio, dFL, é projetada para harmonizar, rotular e exportar dados complexos de séries temporais multimodais com total proveniência. Oferece pipelines visuais de DSP, rotulagem automática com suporte a Python e exportações compatíveis com esquemas, permitindo que os usuários transformem sinais brutos em ativos prontos para aprendizado de máquina de forma eficiente. - Soluções Avançadas de Séries Temporais: A empresa fornece ferramentas que permitem aos usuários descobrir os principais fatores por trás de seus dados, visualizar padrões complexos e prever resultados futuros com confiança. Essas soluções capacitam as organizações a antecipar desafios e otimizar operações para máxima eficiência. - Integração de IA e Aprendizado de Máquina: A Sophelio integra soluções de IA de forma contínua em sistemas existentes através de GUIs front-end, APIs personalizadas ou bibliotecas de backend, entregando resultados rápidos enquanto economiza tempo e esforço. Valor e Soluções Primárias: A Sophelio aborda os desafios de gerenciar e analisar dados de sensores complexos e de alto risco, fornecendo ferramentas que garantem fluxos de trabalho de dados rigorosos, reprodutíveis e confiáveis. Suas soluções permitem que as organizações transformem grandes conjuntos de dados heterogêneos em inteligência acionável, fazendo a ponte entre dados brutos e sistemas de aprendizado de máquina implantáveis em ambientes do mundo real. Ao focar em análises orientadas por sinais e harmonização de dados, a Sophelio capacita indústrias como manufatura avançada, robótica, energia e pesquisa científica a tomar decisões baseadas em dados com confiança.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SapientAI](https://www.g2.com/pt/sellers/sapientai)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Austin, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sophelio (8 funcionários no LinkedIn®)



### 19. [Sapientml](https://www.g2.com/pt/products/sapientml/reviews)
  SapientML é uma tecnologia avançada de AutoML projetada para simplificar a criação de modelos de IA de alta qualidade, aprendendo a partir de conjuntos de dados existentes e seus pipelines associados criados por humanos. Ao analisar um corpus de soluções anteriores, o SapientML gera de forma eficiente pipelines de aprendizado de máquina otimizados, adaptados a novas tarefas preditivas, reduzindo significativamente o tempo e a expertise necessários para o desenvolvimento de modelos. Características Principais: - Alta Velocidade: O SapientML acelera a geração de modelos de IA ao avaliar apenas os pipelines de aprendizado de máquina mais plausíveis, evitando buscas exaustivas e, assim, agilizando o processo de desenvolvimento. - Transparência: A plataforma fornece programas de aprendizado de máquina claros e compreensíveis, completos com explicações, permitindo que os usuários compreendam facilmente a construção e a funcionalidade dos modelos de IA gerados. - Alta Precisão: Aproveitando o conhecimento de programas bem-sucedidos anteriormente, o SapientML prevê e constrói modelos de IA altamente precisos, garantindo desempenho confiável em várias tarefas preditivas. Valor Principal: O SapientML aborda os desafios do desenvolvimento de modelos de IA demorados e complexos, automatizando a síntese de pipelines de aprendizado de máquina. Ele capacita os usuários a construir rapidamente modelos de IA transparentes e precisos, sem a necessidade de intervenção manual extensiva ou conhecimento profundo em aprendizado de máquina, democratizando assim o acesso a capacidades avançadas de IA.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SapientML](https://www.g2.com/pt/sellers/sapientml)
- **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. [SAVVI AI](https://www.g2.com/pt/products/savvi-ai/reviews)
  SAVVI AI é uma ferramenta de Aprendizado de Máquina de baixo código, de ponta a ponta, que capacita equipes a criar produtos que aprendem de forma rápida e fácil.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SAVVI AI](https://www.g2.com/pt/sellers/savvi-ai)
- **Localização da Sede:** Chicago, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/savviai/ (13 funcionários no LinkedIn®)



### 21. [Saydata](https://www.g2.com/pt/products/saydata/reviews)
  SayData é uma plataforma impulsionada por IA projetada para aprimorar as operações empresariais, fornecendo análise de dados inteligente e insights. Ela oferece um conjunto de ferramentas que permitem às organizações automatizar o processamento de dados, gerar relatórios acionáveis e tomar decisões informadas de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados Automatizado: SayData simplifica a ingestão e transformação de dados, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análises Avançadas: A plataforma emprega algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões e tendências dentro dos conjuntos de dados, oferecendo insights preditivos. - Painéis Personalizáveis: Os usuários podem criar painéis interativos adaptados às suas necessidades específicas, facilitando o monitoramento e a geração de relatórios em tempo real. - Capacidades de Integração: SayData se integra perfeitamente com várias fontes de dados e aplicativos de terceiros, garantindo um ecossistema de dados coeso. Valor Principal e Soluções para Usuários: SayData aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes volumes de dados automatizando processos analíticos. Isso capacita as empresas a tomar decisões baseadas em dados rapidamente, melhorando a eficiência operacional e a vantagem competitiva. Ao reduzir a dependência do manuseio manual de dados, SayData minimiza erros e libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SayData](https://www.g2.com/pt/sellers/saydata)
- **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. [Scaledinference](https://www.g2.com/pt/products/scaledinference/reviews)
  A Scaled Inference é uma empresa de inteligência artificial que oferece serviços de IA baseados em nuvem, projetados para aprimorar processos de negócios e a tomada de decisões. Fundada em 2014 por Olcan Sercinoglu e Dmitry Lepikhin, ambos ex-membros do Google Brain, a empresa fornece uma plataforma que permite aos usuários integrar capacidades avançadas de aprendizado de máquina em suas aplicações sem exigir ampla expertise em IA. Principais Recursos e Funcionalidades: - API de Reconhecimento de Padrões: Analisa dados inseridos pelo usuário para identificar padrões e variações, facilitando insights em conjuntos de dados complexos. - API de Análise de Respostas de Usuários: Avalia como os usuários respondem a perguntas, auxiliando na interpretação de pesquisas e feedbacks de clientes. - API de Classificação de Produtos: Utiliza as capacidades da plataforma para classificar produtos de forma eficaz, aprimorando sistemas de recomendação. Valor Principal e Soluções para Usuários: A plataforma da Scaled Inference democratiza o acesso a ferramentas de IA sofisticadas, permitindo que empresas implementem soluções de aprendizado de máquina sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado. Ao oferecer APIs que se concentram no reconhecimento de padrões, análise de respostas de usuários e classificação de produtos, a empresa capacita organizações a otimizar suas operações, melhorar o engajamento com clientes e impulsionar o crescimento por meio de decisões baseadas em dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Scaled Inference](https://www.g2.com/pt/sellers/scaled-inference-11bc42ac-e967-4f02-9b12-2b309cb61d68)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



### 23. [Sciloop](https://www.g2.com/pt/products/sciloop/reviews)
  Sciloop is an AI-powered platform designed to revolutionize scientific research by automating the entire research process, from hypothesis generation to experiment execution and paper drafting. Founded by MIT alumni and International Physics Olympiad medalists, Sciloop aims to accelerate scientific discovery by reducing the manual workload traditionally associated with research. Key Features and Functionality: - Automated Research Workflow: Sciloop handles the entire research lifecycle, allowing researchers to focus on core concepts while the platform manages the rest. - Autonomous Experimentation: The platform runs experiments and iterates based on results, streamlining the research process and saving valuable time. - Cloud-Native Research Agent: Sciloop Lab v\_0 is a cloud-native research agent designed to autonomously conduct machine learning research. Primary Value and User Solutions: By automating the complexities of machine learning workflows, Sciloop enables researchers to focus on innovation and discovery. The platform removes the burden of infrastructure and experimentation, leading to faster and more reproducible research outcomes. This approach empowers researchers to accelerate discovery and push the boundaries of scientific knowledge.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sciloop](https://www.g2.com/pt/sellers/sciloop)
- **Localização da Sede:** Hamburg, DE
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sciloop (5 funcionários no LinkedIn®)



### 24. [Scinapse.AI](https://www.g2.com/pt/products/scinapse-ai/reviews)
  Scinapse.AI é uma consultoria de ciência de dados fundada pelo Dr. Nas Mouti, dedicada a tornar as tecnologias avançadas de ciência de dados e IA acessíveis para pequenas e médias empresas. Ao aproveitar algoritmos de ponta, a Scinapse.AI capacita as organizações a alcançarem seus objetivos de negócios de forma mais eficiente e precisa, melhorando, em última análise, seus resultados financeiros. A empresa oferece um conjunto abrangente de serviços, incluindo aprendizado de máquina para marketing, visualização de dados através de painéis interativos, análise de sentimento e reputação, soluções seguras de armazenamento em nuvem, previsão futura, mineração de dados, desenvolvimento de software de código aberto e consultoria em gestão de dados. Com expertise que abrange análise de dados, aprendizado de máquina, tecnologias em nuvem, processamento de linguagem natural, análise de séries temporais e visualização de dados, a Scinapse.AI fornece soluções personalizadas para enfrentar desafios complexos de negócios. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, a Scinapse.AI permite que as empresas tomem decisões informadas, otimizem operações e impulsionem o crescimento. Características e Funcionalidades Principais: - Aprendizado de Máquina para Marketing: Utiliza algoritmos para segmentação de clientes, previsão de churn e modelagem de valor vitalício para aprimorar estratégias de marketing. - Painéis e Visualização: Cria gráficos interativos em tempo real que transmitem tendências e insights de dados de forma rápida. - Análise de Sentimento e Reputação: Emprega redes neurais para avaliar avaliações online e menções em mídias sociais, estimando a reputação da marca. - Bancos de Dados e Armazenamento em Nuvem: Oferece soluções de armazenamento em nuvem seguras, escaláveis e econômicas com faturamento flexível. - Previsão Futura e Projeções: Fornece projeções de vendas precisas e outras previsões usando aprendizado de máquina avançado e métodos de séries temporais. - Mineração de Dados com IA: Desbloqueia o valor dos dados acumulados, transformando-os em ativos ou produtos funcionais. - Desenvolvimento de Software de Código Aberto: Desenvolve software de dados personalizado usando Python e JavaScript sem taxas de licenciamento caras. - Consultoria em Gestão de Dados: Oferece aconselhamento estratégico sobre aquisição, processamento e modelagem de dados para otimizar a utilização de dados. Valor e Soluções Primárias: A Scinapse.AI aborda o desafio que muitas pequenas e médias empresas enfrentam ao aproveitar o poder da ciência de dados e da IA. Ao fornecer soluções acessíveis e personalizadas, a empresa permite que as organizações transformem dados brutos em insights acionáveis, levando a decisões informadas, operações otimizadas e crescimento acelerado. Seja aprimorando estratégias de marketing através do aprendizado de máquina, visualizando tendências de dados via painéis interativos ou garantindo armazenamento em nuvem escalável, a Scinapse.AI equipa as empresas com as ferramentas e a expertise necessárias para navegar pelas complexidades do cenário moderno de dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Scinapse.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/scinapse-ai)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Asheville, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sninapse/ (1 funcionários no LinkedIn®)



### 25. [Screenpi](https://www.g2.com/pt/products/screenpi/reviews)
  ScreenPipe é uma ferramenta de automação de desktop com tecnologia de IA projetada para simplificar e aprimorar processos de negócios, automatizando tarefas em várias aplicações e sistemas. Ao capturar dados de tela e áudio continuamente, o ScreenPipe permite a criação de agentes de IA conscientes do contexto que operam localmente, garantindo privacidade e segurança dos dados. Construído com confiabilidade em mente, ele suporta múltiplas plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux, e oferece um ambiente amigável para desenvolvedores integrarem funcionalidades de IA em fluxos de trabalho existentes. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos de Documentos: Automatiza o manuseio de documentos, extração de dados e processos de validação em várias estações de trabalho, reduzindo o esforço manual e erros. - Serviços ao Cliente Aprimorados: Oferece serviços de back-office e experiência do cliente mais rápidos e precisos, automatizando tarefas rotineiras. - Conformidade e Segurança: Mantém a conformidade regulatória através de processos consistentes, sem erros, e trilhas de auditoria abrangentes. - Vantagem Competitiva: Aumenta a eficiência operacional, permitindo que as empresas ofereçam preços mais competitivos enquanto melhoram as margens de lucro. - Suporte Multiplataforma: Opera perfeitamente em Windows, macOS e Linux, garantindo ampla compatibilidade. - Suporte a Múltiplos Dispositivos: Captura dados de múltiplos monitores e dispositivos de áudio para capacidades de automação abrangentes. - Sistema de Plugins (Pipes): Permite a criação e uso de plugins em Next.js, executando dentro de um ambiente de execução isolado para estender a funcionalidade. Valor Principal e Problema Resolvido: O ScreenPipe aborda o desafio de automatizar fluxos de trabalho complexos de desktop, fornecendo uma solução confiável e com tecnologia de IA que opera localmente para garantir a privacidade dos dados. Ele simplifica a automação de tarefas como validação de documentos, processamento de reivindicações, manuseio de pagamentos, integração de clientes, gestão de contratos e gestão de correspondências. Ao fazer isso, o ScreenPipe melhora a eficiência operacional, reduz erros manuais e permite que as empresas escalem seus processos de forma eficaz sem comprometer a segurança ou a conformidade.




**Seller Details:**

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