# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 23

  *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:** [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:** [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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### ThoughtSpot

ThoughtSpot é a empresa de Plataforma de Análise Agente para empresas. Com linguagem natural e IA, a ThoughtSpot capacita todos em uma organização a fazer perguntas sobre dados, obter respostas e tomar medidas. Com código para equipes de dados e sem código para usuários de negócios, a ThoughtSpot é intuitiva o suficiente para qualquer pessoa usar, mas construída para lidar com grandes e complexos dados em nuvem em escala. Clientes como Coca-Cola, Hilton Worldwide e Capital One estão desbloqueando todo o potencial de seus dados com a ThoughtSpot.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/products/nexco-analytics/reviews)
  A Nexco Analytics é uma empresa suíça especializada em inteligência artificial (IA), bioinformática e serviços de análise de dados voltados para o setor de ciências da vida, incluindo academia, indústrias farmacêuticas e biotecnológicas. Sua expertise reside na análise de dados genômicos complexos, com foco particular no "genoma escuro"—os 60% do genoma frequentemente negligenciados—descobrindo biomarcadores ocultos, novos mecanismos e alvos terapêuticos. Características e Funcionalidades Principais: - TEnex Pipelines: Pipelines otimizados e revisados por pares, projetados para analisar o genoma escuro, permitindo a descoberta de potencial de biomarcadores inexplorados. - Plataforma ONex: Uma plataforma online que simplifica análises bioinformáticas padrão, permitindo que os usuários processem dados de sequenciamento em poucas horas a um custo baixo. - Planos Personalizados de Análise de Dados: Soluções sob medida para atender necessidades específicas de pesquisa, garantindo interpretação de dados precisa e eficiente. - Aumento de Equipe: Fornecimento de pessoal especializado para aprimorar equipes de pesquisa existentes, trazendo conhecimento especializado em sequenciamento de nova geração (NGS) e bioinformática. - Soluções de IA Sob Medida: Desenvolvimento de ferramentas personalizadas impulsionadas por IA para enfrentar desafios únicos na análise de dados em ciências da vida. Valor Primário e Soluções Oferecidas: A Nexco Analytics capacita pesquisadores e profissionais da indústria transformando dados genômicos complexos em insights acionáveis. Seus serviços facilitam a descoberta de novos biomarcadores e alvos terapêuticos, acelerando os avanços científicos e melhorando a eficiência dos processos de pesquisa. Ao oferecer soluções escaláveis, econômicas e eficientes em termos de tempo, a Nexco Analytics enfrenta os desafios dos grandes volumes de dados nas ciências da vida, permitindo que os clientes alcancem descobertas inovadoras e sucesso em seus respectivos campos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexco Analytics](https://www.g2.com/pt/sellers/nexco-analytics)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Epalinges, CH
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nexco-analytics (4 funcionários no LinkedIn®)



  ### 2. [Nexscient](https://www.g2.com/pt/products/nexscient/reviews)
  Nexscient é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para capacitar empresas com capacidades inteligentes de análise de dados e tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Nexscient transforma conjuntos de dados complexos em insights acionáveis, permitindo que as organizações otimizem operações, melhorem experiências dos clientes e impulsionem a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: Agrega dados de diversas fontes de forma contínua, garantindo uma visão abrangente das métricas de negócios. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando no desenvolvimento de estratégias proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas que podem ser adaptadas para exibir KPIs e análises relevantes. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados com intervenção manual mínima, economizando tempo e reduzindo erros. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes de dados e tamanhos de negócios variados, garantindo desempenho consistente à medida que as organizações crescem. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexscient aborda o desafio da sobrecarga de dados simplificando informações complexas em insights claros e acionáveis. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas rapidamente, melhorando a eficiência operacional e a vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas analíticas rotineiras, a Nexscient libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas e inovação.




**Seller Details:**

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



  ### 3. [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/products/nexting-labs/reviews)
  A Nexting Labs é uma empresa de tecnologia especializada em soluções inovadoras que melhoram as operações empresariais e o engajamento do cliente. Suas ofertas incluem desenvolvimento avançado de software, análise de dados e serviços de inteligência artificial adaptados para atender às necessidades únicas de várias indústrias. Ao aproveitar tecnologias de ponta, a Nexting Labs capacita as organizações a otimizar processos, tomar decisões baseadas em dados e oferecer experiências excepcionais aos usuários. Principais Características e Funcionalidades: - Desenvolvimento de Software Personalizado: Design e implementação de soluções de software sob medida que se alinham aos requisitos específicos do negócio. - Análise de Dados: Análise abrangente e visualização de dados para descobrir insights acionáveis. - Integração de Inteligência Artificial: Implantação de modelos de IA para automatizar tarefas e aprimorar os processos de tomada de decisão. - Design de Experiência do Usuário: Criação de interfaces intuitivas e envolventes para melhorar a satisfação do cliente. - Soluções em Nuvem: Fornecimento de serviços em nuvem escaláveis e seguros para uma gestão eficiente de dados. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Nexting Labs aborda os desafios que as empresas enfrentam ao se adaptarem a paisagens tecnológicas em rápida evolução. Ao oferecer soluções personalizadas, eles permitem que as empresas otimizem operações, aproveitem o poder dos dados e permaneçam competitivas em seus respectivos mercados. Sua expertise em IA e análise de dados permite que os clientes antecipem tendências de mercado, personalizem interações com clientes e impulsionem o crescimento por meio de estratégias informadas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexting Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/nexting-labs)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextinglabs (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 4. [Nexus](https://www.g2.com/pt/products/nexus-2025-11-28/reviews)
  Nexus é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para simplificar e aprimorar as operações empresariais por meio de automação inteligente e insights baseados em dados. Ao integrar-se perfeitamente com sistemas existentes, o Nexus capacita as organizações a otimizar fluxos de trabalho, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Automação Inteligente: Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. - Análise de Dados: Oferece análises abrangentes para descobrir insights valiosos e informar decisões estratégicas. - Integração Sem Costura: Integra-se facilmente com softwares e sistemas existentes, garantindo um processo de implementação suave. - Escalabilidade: Adapta-se às crescentes necessidades das empresas, apoiando a escalabilidade e flexibilidade. - Interface Amigável: Oferece uma interface intuitiva que simplifica a interação do usuário e melhora a produtividade. Valor e Soluções Primárias: O Nexus aborda os desafios de ineficiência e sobrecarga de dados automatizando processos rotineiros e fornecendo insights acionáveis. Isso leva a um aumento da produtividade, economia de custos e uma vantagem competitiva no mercado. Ao aproveitar o Nexus, as empresas podem se concentrar em iniciativas estratégicas e inovação, impulsionando o crescimento e o sucesso.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nexus](https://www.g2.com/pt/sellers/nexus-96c94686-2ce1-45cc-9146-92b0db590ae5)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 5. [Notus](https://www.g2.com/pt/products/notus-notus/reviews)
  Notus é uma plataforma impulsionada por IA projetada para unificar e aprimorar a inteligência do cliente, integrando diversas fontes de dados em uma estrutura coesa e acionável. Ao criar um "DNA do Cliente" abrangente, Notus permite que as empresas obtenham insights profundos sobre o comportamento, preferências e influências externas dos clientes, facilitando a tomada de decisões mais informadas e o planejamento estratégico. Principais Funcionalidades e Características: - Motor de DNA do Cliente: Sintetiza dados de vários pontos de contato, incluindo sistemas de CRM, plataformas de vendas e análises da web, para criar uma incorporação vetorial unificada que encapsula o comportamento e as preferências do cliente. - Resolução de Identidade por IA: Unifica dados fragmentados de clientes em vários canais em perfis consolidados e precisos, aprimorando a compreensão das jornadas individuais dos clientes. - Integração de Sinais Macros: Incorpora fatores externos como previsões meteorológicas, tendências de busca e indicadores econômicos para fornecer insights com consciência de contexto, permitindo que as empresas antecipem mudanças de mercado e ajustem suas estratégias de acordo. - Análise Preditiva Interconectada: Utiliza uma rede de modelos de IA que aprendem uns com os outros, melhorando a precisão das previsões relacionadas ao valor vitalício do cliente, risco de churn e comportamento de compra. - Segmentação Baseada em DNA: Emprega técnicas avançadas de clustering para identificar segmentos de clientes de alto valor e criar públicos semelhantes precisos sem a necessidade de definição manual de regras. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Notus aborda os desafios da análise de dados em silos oferecendo uma visão holística dos clientes, permitindo que as empresas: - Aumentem a Eficiência de Marketing: Otimizem os gastos e mensagens de marketing ao entender a jornada completa do cliente e identificar os verdadeiros impulsionadores por trás do comportamento do cliente. - Tomada de Decisão Proativa: Transitem de estratégias reativas para proativas ao antecipar as necessidades dos clientes e tendências de mercado por meio de insights integrados e com consciência de contexto. - Personalização em Escala: Ofereçam experiências personalizadas ao aproveitar perfis detalhados de clientes e análises preditivas, levando a um aumento na satisfação e lealdade do cliente. - Eficiência Operacional: Reduzam custos de infraestrutura e desperdício computacional ao processar dados dentro de ambientes existentes, eliminando a necessidade de pipelines de dados complexos e armazenamento redundante. Ao transformar dados complexos em insights claros e acionáveis, Notus capacita as empresas a tomarem decisões mais inteligentes, rápidas e lucrativas, informadas por uma compreensão abrangente de seus clientes e dos fatores externos que influenciam seu comportamento.




**Seller Details:**

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



  ### 6. [Nourishingsoftware](https://www.g2.com/pt/products/nourishingsoftware/reviews)
  O Nourishing Software é uma plataforma abrangente projetada para aprimorar o marketing de marca, experiências digitais e iniciativas de ciência de dados. Oferece serviços de planejamento estratégico, incluindo pesquisa de marketing, mensagens, posicionamento, segmentação de personas e arquitetura de portfólio. A plataforma integra experiências digitais através da integração de plataformas, posicionamento, segmentação e arquitetura de portfólio. Além disso, fornece soluções de ciência de dados, como inteligência de negócios, estratégia de dados e modelagem de dados. Ao combinar esses recursos, o Nourishing Software capacita as empresas a desenvolver estratégias inovadoras, otimizar plataformas digitais e aproveitar insights baseados em dados para a tomada de decisões informadas.




**Seller Details:**

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



  ### 7. [Nous Psyche](https://www.g2.com/pt/products/nous-psyche/reviews)
  Nous Psyche é uma rede de treinamento cooperativa e descentralizada para IA generativa, desenvolvida pela Nous Research e construída na blockchain Solana. Ela utiliza uma nova pilha de rede chamada Nous DisTrO, que reduz significativamente a comunicação entre GPUs durante o pré-treinamento, permitindo uma coordenação eficiente de hardware heterogêneo para o treinamento de modelos. Ao utilizar GPUs ociosas globalmente, Psyche democratiza o desenvolvimento da superinteligência, tornando o treinamento de IA mais acessível e transparente. Psyche aborda a centralização do desenvolvimento de IA ao fornecer uma infraestrutura aberta que capacita indivíduos e organizações a participar na criação de sistemas superinteligentes. Ao aproveitar recursos computacionais subutilizados, oferece uma solução econômica e escalável para o treinamento de IA, promovendo a inovação e reduzindo a dependência de grandes entidades tecnológicas. Essa abordagem não só acelera os avanços em IA, mas também garante que os benefícios da superinteligência sejam acessíveis a uma comunidade mais ampla.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nous Research](https://www.g2.com/pt/sellers/nous-research)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nousresearch (22 funcionários no LinkedIn®)



  ### 8. [Novara AI](https://www.g2.com/pt/products/novara-ai/reviews)
  Agente de chamadas de IA para vendas externas




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Novara](https://www.g2.com/pt/sellers/novara-3dfac1de-8514-4478-8971-07bee3300def)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/novara-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 9. [NuGene](https://www.g2.com/pt/products/nugene/reviews)
  NuGene é a Plataforma de Inteligência Cognitiva da hotify que pode se tornar sua Nuvem de IA Empresarial e fornecer Aplicações de IA multifuncionais em toda a empresa.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sonasoft](https://www.g2.com/pt/sellers/sonasoft)
- **Ano de Fundação:** 2003
- **Localização da Sede:** San Jose, US
- **Twitter:** @Sonasoft (13,089 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sonasoft-corporation (25 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** OTC: SSFT



  ### 10. [Numbers Game](https://www.g2.com/pt/products/numbers-game/reviews)
  Numbers Game é uma plataforma abrangente de estatísticas de futebol projetada para simplificar a análise de dados de futebol para entusiastas, analistas e profissionais. Ela oferece uma interface intuitiva que apresenta estatísticas complexas de futebol de maneira acessível e fácil de usar, permitindo que os usuários obtenham insights mais profundos sobre o desempenho das equipes, métricas dos jogadores e resultados das partidas. Principais Características e Funcionalidades: - Interface Amigável: Projetada para facilidade de uso, permitindo que os usuários naveguem e interpretem estatísticas de futebol sem esforço. - Cobertura Abrangente de Dados: Fornece dados extensivos sobre equipes, jogadores e partidas, garantindo que os usuários tenham acesso a uma ampla gama de estatísticas de futebol. - Ferramentas Analíticas: Equipadas com ferramentas que facilitam a análise aprofundada, ajudando os usuários a descobrir padrões e tendências dentro dos dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: Numbers Game aborda o desafio de interpretar dados complexos de futebol oferecendo uma plataforma que torna a análise estatística direta e acessível. Ela capacita os usuários a tomarem decisões informadas, aprimorarem seu entendimento do jogo e se envolverem mais profundamente com a análise de futebol.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Numbers Game](https://www.g2.com/pt/sellers/numbers-game)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/numbers-game-uk/ (4 funcionários no LinkedIn®)



  ### 11. [NVolume](https://www.g2.com/pt/products/nvolume/reviews)
  NVolume é uma plataforma de negociação de criptomoedas avançada e impulsionada por IA, projetada para automatizar e otimizar estratégias de negociação para os usuários. Ao aproveitar algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina, o NVolume analisa continuamente os dados do mercado para executar negociações em nome de seus usuários, visando maximizar os lucros enquanto minimiza os riscos. Principais Características e Funcionalidades: - Algoritmos de IA: O NVolume oferece algoritmos de negociação especializados, como Sigma e Matrix, adaptados a diferentes apetites de risco e objetivos de investimento. - Segurança: A plataforma interage com exchanges de criptomoedas via chaves de API, garantindo que os usuários mantenham controle total sobre seus fundos. O NVolume não coleta ou armazena dados pessoais, priorizando a privacidade e segurança do usuário. - Automação: Os usuários podem definir seus níveis de risco desejados e quantias de investimento, após o que a IA lida com todas as atividades de negociação automaticamente. Não é necessária experiência prévia em negociação. - Análise: Baseada em pesquisas acadêmicas e proprietárias em aprendizado de máquina, a IA do NVolume é continuamente atualizada e aprimorada para se adaptar às condições de mercado em evolução. Valor Principal e Soluções para Usuários: O NVolume aborda as complexidades e demandas de tempo da negociação de criptomoedas, fornecendo uma solução automatizada que opera 24 horas por dia. Ele capacita os usuários a participar do mercado de criptomoedas sem precisar de conhecimento aprofundado ou monitoramento constante. Ao oferecer níveis de risco personalizáveis e empregar estratégias avançadas de IA, o NVolume visa fornecer retornos consistentes enquanto protege contra a volatilidade do mercado.




**Seller Details:**

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



  ### 12. [OASYS NOW](https://www.g2.com/pt/products/oasys-now/reviews)
  A OASYS NOW é uma startup europeia de tecnologia em saúde dedicada a tornar o atendimento médico personalizado acessível a todos. Ao aproveitar a tecnologia de IA certificada e com foco na privacidade, a OASYS NOW transforma dados médicos não estruturados em insights acionáveis, acelerando significativamente a identificação de pacientes para ensaios clínicos. Essa inovação reduz o tempo necessário para combinar pacientes de meses para meros minutos, acelerando assim o desenvolvimento de tratamentos que salvam vidas. Principais Características e Funcionalidades: - ELaiGIBLE CT: Uma ferramenta de pré-triagem com IA que lê automaticamente protocolos de estudo e escaneia vários formatos de dados de pacientes, incluindo registros eletrônicos de saúde (EHRs) e PDFs, em tempo real. Ela fornece resultados rastreáveis e baseados em evidências para apoiar tarefas de triagem dinâmica. - De-ID: Uma solução certificada de desidentificação projetada para dados de saúde estruturados e não estruturados. Detecta informações sensíveis em formatos diversos, como PDFs, escaneamentos, notas clínicas e escrita à mão, permitindo a anonimização ou pseudonimização segura em conformidade com os padrões GDPR e EHDS. - GRIP: Uma plataforma que facilita a coleta, enriquecimento e conexão segura de dados reais de saúde e estilo de vida diretamente dos pacientes, tudo sob consentimento dinâmico. Oferece recursos como gerenciamento de consentimento dinâmico, rastreamento de medidas de resultados relatados por pacientes (PROM) e capacidades robustas de governança e vinculação de dados. - CoMPai: Uma estrutura de IA multi-partes confidencial que permite a colaboração de dados transfronteiriça sem a necessidade de acessar ou transferir dados brutos. Suporta agregação confidencial, é compatível com formatos de dados genômicos e garante privacidade preservando o desempenho. Valor Primário e Soluções para Usuários: A OASYS NOW aborda desafios críticos no recrutamento para ensaios clínicos automatizando e simplificando o processo de identificação de pacientes. Métodos tradicionais são frequentemente demorados e ineficientes, atrasando o desenvolvimento de tratamentos essenciais. Ao utilizar IA para analisar dados médicos não estruturados, a OASYS NOW reduz significativamente o tempo necessário para combinar pacientes com ensaios clínicos apropriados, acelerando assim a pesquisa e melhorando os resultados dos pacientes. Além disso, o compromisso da empresa com a privacidade dos dados e a conformidade garante que informações de saúde sensíveis sejam tratadas de forma segura, promovendo a confiança entre os provedores de saúde e os pacientes.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [OASYS NOW](https://www.g2.com/pt/sellers/oasys-now)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Delft, NL
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/oasysnow (14 funcionários no LinkedIn®)



  ### 13. [OceanSheet](https://www.g2.com/pt/products/oceansheet/reviews)
  OceanSheet é uma ferramenta de gerenciamento de dados sem código projetada para simplificar e automatizar fluxos de trabalho em planilhas, aumentando a produtividade e a precisão. Ela permite que os usuários conectem, gerenciem e automatizem dados em várias plataformas de planilhas, incluindo Google Sheets, Microsoft Excel, arquivos CSV e TSV, sem a necessidade de transferência manual de dados. Principais Recursos e Funcionalidades: - Conectividade de Dados: Mescle e sincronize dados de várias fontes, incluindo Google Sheets, Excel, arquivos CSV e TSV, em uma única planilha unificada. - Consolidação de Dados: Colete e integre dados de fontes diversas, trazendo todas as informações necessárias para um local conveniente para facilitar a análise e o relatório. - Distribuição de Dados: Filtre e distribua automaticamente dados entre planilhas, garantindo que as informações relevantes cheguem aos stakeholders apropriados de forma rápida. - Filtragem de Dados: Refine os dados antes de compartilhar aplicando condicionais, funções de consulta ou até mesmo classificando por cor de célula, eliminando a necessidade de vasculhar manualmente informações irrelevantes. - Anexação de Dados: Acompanhe valores históricos anexando novos dados a listas existentes, preservando registros anteriores sem sobrescrevê-los. - Automação: Agende atualizações automáticas de dados em uma base horária, diária, semanal ou personalizada, reduzindo a intervenção manual e mantendo os dados atualizados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O OceanSheet aborda os desafios do gerenciamento manual de dados automatizando tarefas repetitivas, reduzindo assim erros e aumentando a eficiência. Ele simplifica a organização de dados, melhora as capacidades de análise e aumenta a escalabilidade à medida que as empresas crescem. Ao permitir a sincronização e automação de dados de forma contínua, o OceanSheet capacita as equipes a se concentrarem na tomada de decisões estratégicas em vez de no manuseio de dados que consome tempo.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [OceanSheet](https://www.g2.com/pt/sellers/oceansheet)
- **Localização da Sede:** Budapest, HU
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/oceansheet (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 14. [Ocular AI](https://www.g2.com/pt/products/ocular-ai/reviews)
  Ocular AI é o Data Lakehouse Multimodal de IA. Com o Ocular, as equipes de IA podem ingerir, catalogar/curar, pesquisar, anotar e treinar em dados de vídeo, imagem e áudio de forma integrada — tudo em uma única plataforma nativa de IA. Construído para velocidade, escala e precisão, o Ocular transforma petabytes de dados brutos e não estruturados em conjuntos de dados de alta qualidade e modelos personalizados de nível de produção, possibilitando a próxima geração de IA multimodal. Seja você desenvolvendo sistemas de visão computacional, modelos de percepção robótica ou IA generativa específica de domínio, o Ocular fornece tudo o que você precisa para ir de dados a modelo — rapidamente. Ocular Foundry — O Lakehouse Multimodal para IA Foundry é um data lakehouse multimodal construído especificamente para fluxos de trabalho de dados não estruturados. Ele combina infraestrutura poderosa, ferramentas intuitivas e fluxos de trabalho nativos de IA em uma plataforma coesa. Ingerir, Catalogar e Curar — Traga todos os seus dados não estruturados para uma única plataforma unificada. O Foundry suporta integrações diretas com armazenamento em nuvem, SDKs, APIs e mais para centralizar conjuntos de dados de vídeo, imagem e áudio em escala empresarial. Visualize e cure seus dados usando interfaces baseadas em embeddings para fluxos de trabalho mais inteligentes e priorizados por rótulos. Pesquisar e Entender — Use linguagem natural para pesquisar em petabytes de dados de vídeo e imagem. Faça consultas complexas como “Mostrar empilhadeiras perto de um cais” ou “Encontrar carros vermelhos à noite”, e o Foundry localizará quadros e timestamps exatos. A plataforma entende cenas, detecta ações, lê textos embutidos e localiza eventos-chave em várias modalidades. Anotar e Rotular com Agentes e Humanos — Potencialize fluxos de trabalho de anotação com Agentes de Dados de IA, modelos ajustados e colaboração humana no loop. Use ferramentas avançadas para caixas delimitadoras, segmentação, rotulagem de áudio e marcação em nível de quadro — tudo com ontologias específicas de projeto e verificações automatizadas de QA. Treinar e Avaliar — Ajuste e avalie modelos personalizados diretamente dentro do Foundry com treinamento integrado com GPU. Acompanhe a linhagem de dados, monitore a cobertura de rótulos e avalie a prontidão do modelo em tempo real com análises ricas e painéis visuais — sem troca de contexto ou fragmentação de pipeline. Foundry é a camada de infraestrutura construída para equipes que resolvem problemas difíceis de IA com dados reais e desordenados. Bolt — Anotação com Especialista no Loop em Escala Bolt é o serviço de anotação de alta precisão da Ocular, projetado para empresas que precisam de rotulagem rápida, precisa e específica de domínio. Ao contrário das plataformas de trabalho em massa, o Bolt é alimentado por profissionais treinados — engenheiros, especialistas médicos e especialistas em QA — para garantir que cada rótulo atenda aos requisitos únicos do seu modelo. Com o Bolt, você obtém: - Anotações escaláveis em dados de vídeo, imagem e áudio - Fluxos de trabalho com especialista no loop para casos críticos - Integração estreita com o Foundry para execução de projetos sem interrupções - Velocidade e precisão sem sacrificar contexto ou qualidade Confiado por equipes de IA inovadoras que enfrentam os problemas mais difíceis de IA multimodal. Ocular AI é compatível com SOC 2 e projetado para atender às demandas de segurança e desempenho da IA empresarial. Construa com confiança modelos multimodais prontos para produção — tudo em um único Lakehouse Multimodal.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Ocular AI](https://www.g2.com/pt/sellers/ocular-ai)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/use-ocular (6 funcionários no LinkedIn®)



  ### 15. [Olostep](https://www.g2.com/pt/products/olostep/reviews)
  Olostep é uma API de Dados Web abrangente, projetada para capacitar aplicações de IA, fornecendo acesso em tempo real a dados web estruturados. Ela permite que desenvolvedores, startups e pesquisadores extraiam, rastreiem e pesquisem a web de forma eficiente, facilitando a automação de fluxos de trabalho de pesquisa e o enriquecimento de conjuntos de dados. Com Olostep, os usuários podem transformar conteúdo web não estruturado em formatos de dados limpos e estruturados, como JSON, HTML, Markdown e PDFs brutos, tornando-se uma ferramenta inestimável para projetos impulsionados por IA. Principais Funcionalidades e Características: - API de Extração de Dados Web: Extrai dados de qualquer site em tempo real, lidando com a renderização de JavaScript e estruturas de página complexas de forma fluida. - API de Pesquisa Web: Oferece capacidades de pesquisa inteligente, permitindo que sistemas de IA recuperem e interajam com dados web de forma programática. - Analisadores Pré-Construídos: Oferece analisadores prontos para uso para sites populares como Google Search, Amazon, LinkedIn e Instagram, permitindo extração de dados eficiente sem configuração adicional. - Analisadores Personalizados: Permite que os usuários criem e implementem analisadores personalizados adaptados a necessidades específicas de extração de dados, aumentando a flexibilidade e precisão. - Processamento em Lote: Suporta o processamento de até 10.000 URLs simultaneamente, facilitando a coleta de dados em larga escala com resultados disponíveis em minutos. - Agentes de Automação: Permite a criação, agendamento e execução de agentes personalizados para automatizar fluxos de trabalho de pesquisa web usando prompts de linguagem natural. - Gestão de Contexto: Utiliza extensões de navegador para capturar e reutilizar cookies e dados de autenticação, garantindo acesso contínuo a conteúdo protegido. Valor Principal e Problema Resolvido: Olostep aborda o desafio de acessar e estruturar grandes quantidades de dados web para aplicações de IA. Ao fornecer uma API unificada que combina funcionalidades de extração de dados, rastreamento e pesquisa web, elimina a necessidade de múltiplas ferramentas e configurações complexas. Essa integração permite que os usuários automatizem fluxos de trabalho de pesquisa, enriqueçam conjuntos de dados e construam agentes inteligentes que podem interagir com a web em tempo real. A infraestrutura escalável do Olostep e o suporte a formatos de dados estruturados garantem que os modelos de IA sejam treinados e ajustados com dados de alta qualidade e do mundo real, melhorando, em última análise, seu desempenho e confiabilidade.




**Seller Details:**

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



  ### 16. [Oneconnectsolutions](https://www.g2.com/pt/products/oneconnectsolutions/reviews)
  One Connect Solutions é uma plataforma abrangente de integração e análise de dados projetada para capacitar organizações a gerenciar, analisar e obter insights acionáveis de seus dados de forma eficaz. Ao oferecer ferramentas avançadas para transformação de dados, aprendizado de máquina automatizado e análises semânticas, a plataforma permite que os usuários tomem decisões informadas e impulsionem resultados significativos. Com foco em democratizar o acesso a análises sofisticadas, a One Connect Solutions atende a empresas de todos os tamanhos, facilitando estratégias orientadas por dados que aumentam o crescimento e a eficiência. Principais Recursos e Funcionalidades: - Transformação de Dados: Utilize ferramentas avançadas para processar e transformar dados, extraindo insights significativos para uma melhor tomada de decisão. - Aprendizado de Máquina Automático: Aproveite algoritmos de aprendizado de máquina automatizados para detectar padrões e fazer previsões sem a necessidade de codificação complexa. - Análises Semânticas: Aplique análise semântica para entender o contexto e o significado dentro dos dados, levando a insights mais profundos. - Agente Spreev AI: Interaja com bancos de dados através de conversas inteligentes, permitindo consultas em linguagem natural e insights instantâneos sem escrever SQL. - Plataforma Sem Código/Baixo Código: Capacite equipes com capacidades avançadas de aprendizado de máquina sem a complexidade da codificação tradicional, permitindo integração e transformação de dados sem esforço. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A One Connect Solutions aborda o desafio de gerenciar e analisar grandes volumes de dados ao fornecer uma plataforma unificada que simplifica a integração, transformação e análise de dados. Ao oferecer ferramentas sem código/baixo código e recursos impulsionados por IA, ela permite que as organizações: - Tomem decisões baseadas em dados que impulsionam o crescimento e a eficiência. - Melhorem o engajamento do cliente através de insights personalizados. - Melhorem o desempenho operacional automatizando processos e aplicando análises preditivas. - Democratizem o acesso a análises avançadas, permitindo que equipes sem ampla expertise técnica aproveitem o poder dos dados. Em essência, a One Connect Solutions transforma a forma como as organizações entendem e aproveitam seus dados, permitindo que tomem decisões mais inteligentes e alcancem resultados significativos.




**Seller Details:**

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



  ### 17. [Onepot AI](https://www.g2.com/pt/products/onepot-ai/reviews)
  Onepot AI oferece síntese automatizada de pequenas moléculas a partir de blocos de construção básicos usando um processo unificado de ponta a ponta.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Onepot AI](https://www.g2.com/pt/sellers/onepot-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. [Onnix](https://www.g2.com/pt/products/onnix/reviews)
  Onnix é um co-piloto impulsionado por IA, desenvolvido para profissionais bancários, projetado para aumentar a produtividade automatizando fluxos de trabalho principais. Ao integrar ferramentas avançadas de IA e ciência de dados em uma plataforma amigável e sem necessidade de programação, Onnix permite que equipes bancárias gerem respostas e entregáveis precisos rapidamente. A plataforma simplifica tarefas como a criação de apresentações personalizadas, a realização de análises de dados e a consulta a fontes de dados, permitindo que os usuários se concentrem mais em insights estratégicos e na tomada de decisões. Principais Funcionalidades e Características: - Apresentações Personalizadas: Onnix aprende com apresentações anteriores para montar apresentações adaptadas às preferências dos diretores-gerentes, reduzindo significativamente o tempo necessário para a criação e iteração de slides. - Análise no Excel: Os usuários podem realizar análises de dados e gerar resultados através de comandos simples. Onnix se integra perfeitamente com provedores de dados como FactSet e CapIQ, permitindo que as equipes obtenham insights profundos sem a necessidade de expertise em programação. - Consulta a Fontes de Dados: A plataforma permite que os usuários consultem informações de fontes de dados integradas instantaneamente, fornecendo respostas com referências rastreáveis. Este recurso é particularmente benéfico durante interações ao vivo com clientes ou quando pontos de dados específicos são necessários rapidamente. Valor Principal e Soluções para Usuários: Onnix aborda gargalos comuns nos fluxos de trabalho bancários automatizando tarefas repetitivas e facilitando iterações rápidas. Para equipes seniores, oferece a capacidade de gerar e ajustar rapidamente apresentações e análises, aumentando a capacidade de resposta às necessidades dos clientes. As equipes juniores se beneficiam da capacidade da plataforma de lidar com análises de dados complexas e solicitações personalizadas de clientes de forma eficiente. No geral, Onnix capacita os profissionais bancários a se concentrarem em fornecer insights estratégicos e um serviço de alta qualidade ao cliente, impulsionando assim a produtividade e a excelência operacional.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Bolto](https://www.g2.com/pt/sellers/bolto)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/boltohq/ (11 funcionários no LinkedIn®)



  ### 19. [On Target AI](https://www.g2.com/pt/products/on-target-ai/reviews)
  A On Target AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para aprimorar a tomada de decisões empresariais e a eficiência operacional. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, ela fornece insights acionáveis que ajudam as organizações a otimizar suas estratégias e alcançar seus objetivos de forma mais eficaz. Os principais recursos e funcionalidades da On Target AI incluem: - Análise Preditiva: Utiliza dados históricos para prever tendências futuras, permitindo uma tomada de decisão proativa. - Integração de Dados: Combina dados de várias fontes de forma integrada, oferecendo uma visão unificada para uma análise abrangente. - Painéis Personalizáveis: Fornece painéis intuitivos que podem ser adaptados para exibir indicadores-chave de desempenho relevantes para necessidades empresariais específicas. - Relatórios Automatizados: Gera relatórios detalhados automaticamente, economizando tempo e reduzindo o potencial de erro humano. - Escalabilidade: Adapta-se a empresas de todos os tamanhos, garantindo desempenho consistente à medida que os volumes de dados crescem. O principal valor da On Target AI reside em sua capacidade de transformar dados brutos em insights significativos, capacitando as empresas a tomar decisões informadas rapidamente. Ao automatizar processos analíticos complexos, ela reduz a carga sobre os recursos humanos e minimiza o risco de erros. Isso leva a uma eficiência operacional aprimorada, economia de custos e uma vantagem competitiva no mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [On Target AI](https://www.g2.com/pt/sellers/on-target-ai)
- **Ano de Fundação:** 2025
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ontargetai (4 funcionários no LinkedIn®)



  ### 20. [OpenDoc AI](https://www.g2.com/pt/products/opendoc-ai/reviews)
  OpenDoc AI é uma plataforma inovadora projetada para democratizar a ciência de dados, permitindo que usuários, independentemente de sua expertise técnica, automatizem fluxos de trabalho de dados, gerem insights e construam modelos de IA personalizados. Ao permitir que os usuários interajam com dados através de consultas em linguagem natural, o OpenDoc AI simplifica tarefas complexas de análise de dados, tornando-as acessíveis a todos. Principais Funcionalidades e Recursos: - Interface de Linguagem Natural: Os usuários podem fazer perguntas analíticas em inglês simples, eliminando a necessidade de codificação ou conhecimento técnico. - Workflows de IA Generativa: Automatize tarefas de dados fornecendo prompts simples, permitindo a criação e execução de fluxos de trabalho complexos sem codificação. - Consultas Analíticas Personalizadas: Gere insights de dados através de interações conversacionais, capacitando os usuários a extrair informações valiosas sem esforço. - Integração com Múltiplos Bancos de Dados: Conecte-se perfeitamente a vários bancos de dados, incluindo PostgreSQL, MySQL, Snowflake, Amazon Redshift e BigQuery. - Suporte para Vários Formatos de Dados: Lide com múltiplos tipos de arquivos, como CSV, IMG, PDF, XLSX e HTML, garantindo flexibilidade no processamento de dados. - Análise e Visualização de Dados com IA: Empregue algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina para extrair insights valiosos e criar representações visuais dos dados. - Capacidades de Análise Preditiva: Utilize IA para prever tendências e resultados, auxiliando na tomada de decisões proativas. - Recursos de Relatórios Personalizados: Gere relatórios sob medida para atender a necessidades e objetivos específicos de negócios. - Processamento e Análise de Dados Automatizados: Otimize tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência. - Detecção de Padrões e Anomalias: Identifique tendências e outliers dentro de conjuntos de dados para descobrir insights ocultos. - Fácil Integração com Aplicações de Negócios Existentes: Garanta a incorporação perfeita em fluxos de trabalho e sistemas atuais. - Conformidade SOC2 em Progresso: Compromisso com padrões aprimorados de segurança e conformidade de dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O OpenDoc AI aborda o desafio de tornar a ciência de dados acessível a usuários não técnicos, fornecendo uma plataforma intuitiva que simplifica a análise de dados e a automação de fluxos de trabalho. Ao permitir interações em linguagem natural e automatizar tarefas complexas, ele capacita as empresas a tomarem decisões informadas de forma rápida e eficiente. As capacidades de integração da plataforma e o suporte para vários formatos de dados garantem que ela se encaixe perfeitamente nos fluxos de trabalho existentes, aumentando a produtividade e a colaboração entre as equipes.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [OpenDoc AI](https://www.g2.com/pt/sellers/opendoc-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** new york , US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/93849705/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 21. [Openmodeldb](https://www.g2.com/pt/products/openmodeldb/reviews)
  Openmodeldb é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar o compartilhamento, descoberta e reutilização de modelos de aprendizado de máquina. Ela fornece um repositório centralizado onde cientistas de dados e desenvolvedores podem fazer upload, gerenciar e acessar uma ampla gama de modelos pré-treinados em diversos domínios. Ao promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento, o Openmodeldb visa acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de aprendizado de máquina. Principais Características e Funcionalidades: - Repositório de Modelos: Uma coleção abrangente de modelos de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários naveguem, pesquisem e façam download de modelos adequados às suas necessidades específicas. - Controle de Versão: Acompanha diferentes versões de modelos, permitindo que os usuários acessem iterações anteriores e monitorem mudanças ao longo do tempo. - Gerenciamento de Metadados: Armazena informações detalhadas sobre cada modelo, incluindo arquitetura, dados de treinamento, métricas de desempenho e diretrizes de uso. - Colaboração Comunitária: Incentiva contribuições da comunidade global de aprendizado de máquina, promovendo um ambiente de conhecimento compartilhado e melhoria contínua. - Suporte à Integração: Fornece APIs e ferramentas para integração perfeita com várias estruturas de aprendizado de máquina e plataformas de implantação. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Openmodeldb aborda o desafio da reprodutibilidade e acessibilidade de modelos na comunidade de aprendizado de máquina. Ao oferecer uma plataforma centralizada para compartilhamento de modelos, reduz esforços redundantes, acelera a inovação e promove as melhores práticas. Os usuários se beneficiam do fácil acesso a uma ampla gama de modelos, facilitando a prototipagem rápida e a implantação de aplicações de aprendizado de máquina. Além disso, a ênfase da plataforma na colaboração e transparência melhora a qualidade e confiabilidade geral dos modelos compartilhados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Openmodeldb](https://www.g2.com/pt/sellers/openmodeldb)
- **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. [Oracle BPM Suite](https://www.g2.com/pt/products/oracle-bpm-suite/reviews)
  Oracle Business Process Management (BPM) Suite é uma plataforma abrangente projetada para modelar, automatizar e otimizar processos de negócios, permitindo que as organizações melhorem a eficiência operacional e a agilidade. Ao facilitar a colaboração perfeita entre as equipes de negócios e TI, o Oracle BPM Suite capacita os usuários a projetar, executar e monitorar processos de ponta a ponta, garantindo alinhamento com os objetivos estratégicos e requisitos de conformidade. Principais Recursos e Funcionalidades: - Modelagem Visual de Processos: Utiliza uma interface intuitiva de arrastar e soltar para criar e modificar processos de negócios, permitindo que usuários técnicos e não técnicos projetem fluxos de trabalho de forma eficaz. - Automação de Fluxo de Trabalho: Automatiza tarefas repetitivas e fluxos de aprovação em vários sistemas, otimizando operações e reduzindo a intervenção manual. - Motor de Regras de Negócio: Permite a criação e gestão de regras de decisão complexas, garantindo processos de tomada de decisão consistentes e em conformidade. - Análise de Processos: Fornece insights em tempo real sobre o desempenho e gargalos dos processos, facilitando a melhoria contínua e a tomada de decisões informadas. - Integração Sem Costura: Oferece conectores e integrações pré-construídos com plataformas como Oracle Fusion Cloud ERP, Salesforce e Jira, unificando processos em aplicativos SaaS e on-premises. Valor Principal e Problema Resolvido: O Oracle BPM Suite aborda os desafios de processos de negócios fragmentados e ineficientes, fornecendo uma plataforma unificada para a gestão de processos. Ele permite que as organizações automatizem rapidamente fluxos de aprovação, simplifiquem operações complexas e garantam conformidade através de regras de negócios reutilizáveis e integrações pré-construídas. Ao oferecer um ambiente de design de baixo código, ele capacita os usuários de negócios a assumirem o controle das iniciativas de melhoria de processos, reduzindo a dependência de TI e acelerando a inovação. Em última análise, o Oracle BPM Suite melhora a eficiência operacional, a agilidade e a colaboração, impulsionando melhores resultados de negócios.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/pt/sellers/oracle)
- **Ano de Fundação:** 1977
- **Localização da Sede:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (826,383 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE:ORCL



  ### 23. [Orca-Tool](https://www.g2.com/pt/products/orca-tool/reviews)
  Orca-Tool é uma solução de software abrangente projetada para otimizar e aumentar a eficiência dos processos de análise e visualização de dados. Oferece uma interface amigável que permite tanto a usuários iniciantes quanto experientes realizar operações complexas de dados com facilidade. Ao integrar ferramentas analíticas avançadas com um design intuitivo, o Orca-Tool capacita os usuários a derivar insights significativos de seus dados, facilitando a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico. Principais Funcionalidades e Recursos: - Integração de Dados: Importe e combine dados de várias fontes de forma contínua, garantindo um conjunto de dados unificado para análise. - Análises Avançadas: Utilize um conjunto de ferramentas analíticas, incluindo análise estatística, modelagem preditiva e algoritmos de aprendizado de máquina, para descobrir padrões e tendências. - Visualização Interativa: Crie gráficos, tabelas e painéis dinâmicos e interativos que tornam a interpretação de dados simples e envolvente. - Ferramentas de Colaboração: Compartilhe insights e relatórios com membros da equipe em tempo real, promovendo um ambiente colaborativo para a tomada de decisões baseada em dados. - Personalização: Adapte as funcionalidades da ferramenta para atender às necessidades específicas da indústria, garantindo relevância e aplicabilidade em vários setores. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Orca-Tool aborda os desafios comuns associados à análise de dados, como silos de dados, processos analíticos complexos e a necessidade de habilidades especializadas. Ao fornecer uma plataforma integrada que simplifica o manuseio e a análise de dados, ele permite que as organizações: - Aumentem a Produtividade: Reduzam o tempo e o esforço necessários para o processamento e análise de dados, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas. - Melhorem a Precisão: Minimizar erros humanos através de processos automatizados e fluxos de trabalho padronizados, levando a resultados mais confiáveis. - Facilitem Decisões Informadas: Equipem os tomadores de decisão com insights claros e acionáveis, apoiando estratégias e operações baseadas em evidências. Em resumo, o Orca-Tool serve como um ativo vital para organizações que buscam aproveitar todo o potencial de seus dados, transformando informações brutas em conhecimento valioso que impulsiona o sucesso.




**Seller Details:**

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



  ### 24. [OsmoAI](https://www.g2.com/pt/products/osmoai/reviews)
  OsmoAI é uma plataforma de inteligência artificial avançada projetada para revolucionar a forma como as empresas analisam e interpretam dados complexos. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a OsmoAI permite que as organizações extraiam insights significativos, automatizem processos de tomada de decisão e melhorem a eficiência operacional. Sua interface intuitiva e ferramentas analíticas robustas a tornam acessível tanto para usuários técnicos quanto não técnicos, facilitando a integração perfeita em fluxos de trabalho existentes. Principais Características e Funcionalidades: - Integração de Dados: A OsmoAI conecta-se perfeitamente a várias fontes de dados, permitindo uma agregação e análise de dados abrangente. - Análises Avançadas: A plataforma oferece ferramentas analíticas sofisticadas, incluindo modelagem preditiva, análise de tendências e detecção de anomalias. - Relatórios Automatizados: Os usuários podem gerar relatórios detalhados automaticamente, economizando tempo e garantindo precisão na interpretação dos dados. - Painéis Personalizáveis: A OsmoAI fornece painéis interativos que podem ser adaptados para exibir indicadores-chave de desempenho relevantes para necessidades específicas de negócios. - Escalabilidade: Projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, a OsmoAI escala eficientemente para atender às demandas de empresas em crescimento. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A OsmoAI aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes volumes de dados, fornecendo uma plataforma simplificada e fácil de usar que transforma dados brutos em insights acionáveis. Ela capacita as empresas a tomarem decisões informadas rapidamente, identificar oportunidades de crescimento e mitigar riscos potenciais. Ao automatizar tarefas analíticas rotineiras, a OsmoAI reduz a carga sobre os recursos humanos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas. Em última análise, a OsmoAI melhora a produtividade, impulsiona a inovação e apoia a tomada de decisões baseada em dados em vários setores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [OsmoAI](https://www.g2.com/pt/sellers/osmoai)
- **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. [Ottogrid](https://www.g2.com/pt/products/ottogrid/reviews)
  Ottogrid é uma plataforma avançada de automação de dados projetada para simplificar e aprimorar os processos de enriquecimento e extração de dados para empresas. Ao integrar-se com provedores de dados confiáveis como Hunter.io, Apollo, Proxycurl e Crunchbase, Ottogrid oferece informações precisas e atualizadas, permitindo que as organizações automatizem tarefas complexas em escala com maior precisão e confiabilidade. Principais Funcionalidades e Recursos: - Ferramentas de Enriquecimento de Dados: Ottogrid oferece ferramentas abrangentes para enriquecer dados relacionados a empresas, indivíduos e contatos. Os usuários podem coletar informações profissionais, recuperar dados detalhados de empresas, identificar indivíduos em funções específicas e validar endereços de e-mail, tudo através de uma interface unificada. - Automações: A plataforma permite que os usuários criem fluxos de trabalho automatizados que disparam ações com base em eventos específicos dentro de suas tabelas de dados. Por exemplo, após a conclusão de um processo de enriquecimento de dados, Ottogrid pode enviar automaticamente notificações em tempo real para um canal do Slack, mantendo as equipes informadas sem intervenção manual. - Integrações: Ottogrid conecta-se perfeitamente com várias ferramentas e sistemas externos, incluindo Slack, Airtable, HubSpot e Salesforce. Essas integrações facilitam a sincronização e centralização dos fluxos de trabalho de dados, aumentando a eficiência e a colaboração entre plataformas. - Bases de Conhecimento: Os usuários podem criar e gerenciar bases de conhecimento contendo textos e uploads de arquivos, fornecendo contexto adicional para execuções de IA. Este recurso garante que a IA considere informações relevantes ao gerar resultados, levando a saídas mais precisas e conscientes do contexto. Valor Principal e Problema Resolvido: Ottogrid aborda os desafios associados à pesquisa e enriquecimento de dados manuais, automatizando esses processos, economizando tempo e reduzindo erros. Sua arquitetura escalável permite que as empresas lidem com tarefas de dados em grande escala de forma eficiente, tornando-se uma solução ideal para organizações que buscam aprimorar seus fluxos de trabalho centrados em dados. Ao fornecer ferramentas para enriquecimento de dados, automação e integração, Ottogrid capacita os usuários a se concentrarem na tomada de decisões estratégicas em vez de no manuseio manual de dados demorado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Cognosys](https://www.g2.com/pt/sellers/cognosys)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Vancouver, CA
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cognosysai-inc (3 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.