# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 30

  *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. [StirlingX](https://www.g2.com/pt/products/stirlingx/reviews)
  StirlingX é uma empresa de tecnologia que fornece inteligência de dados impulsionada por IA e soluções de drones autônomos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [StirlingX](https://www.g2.com/pt/sellers/stirlingx)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/stirlingx/?originalSubdomain=uk (24 funcionários no LinkedIn®)



  ### 2. [Stockaivisor](https://www.g2.com/pt/products/stockaivisor/reviews)
  Stockaivisor é uma plataforma de análise financeira impulsionada por IA, projetada para capacitar investidores com ferramentas avançadas e insights para a tomada de decisões informadas. Ao integrar tecnologias de IA generativa, o Stockaivisor oferece uma análise abrangente de mais de 20.000 ações e portfólios, permitindo que os usuários naveguem pelas complexidades dos mercados financeiros com confiança. Principais Características e Funcionalidades: - Insights Impulsionados por IA Generativa: Utiliza técnicas avançadas de sumarização, detecção de tópicos e análise de sentimento para transformar documentos financeiros em inteligência acionável. - Análise Preditiva e Previsão: Emprega modelos de aprendizado de máquina para prever preços de ações com até sete dias úteis de antecedência, auxiliando os usuários a antecipar mudanças de mercado e adaptar estratégias de investimento de acordo. - Gestão Automatizada de Portfólio: Oferece ferramentas para modelos de fatores e análise aprofundada de risco-retorno, permitindo que os usuários ajustem seus ativos para alinhar com objetivos financeiros, seja através de "portfólios preguiçosos" ou gestão personalizada. - Avaliação Diária de Risco: Fornece avaliações diárias do desempenho dos ativos em relação à dinâmica do mercado, permitindo ajustes proativos de estratégia para proteger e otimizar investimentos. - Ferramentas de Triagem e Filtragem: Capacita os usuários a identificar e monitorar ativos que atendem a critérios específicos de investimento, facilitando a criação de portfólios de investimento personalizados. - Suporte a API: Permite integração perfeita com sistemas existentes, aumentando a flexibilidade e escalabilidade dos processos de análise financeira. - Chatbot Finbot: Um assistente conversacional de última geração projetado para responder a consultas financeiras e guiar os usuários através das complexidades do mercado. - Academia Stockaivisor: Oferece treinamento financeiro baseado em cenários e prompts, aproveitando a IA generativa para proporcionar experiências de aprendizado práticas. - Suporte ao Cliente Dedicado: Garante assistência 24/7, oferecendo orientação e suporte para enfrentar desafios de mercado de forma eficaz. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Stockaivisor aborda os desafios do investimento moderno ao democratizar o acesso a insights financeiros de alta qualidade e baseados em dados. Ele simplifica dados de mercado complexos através de análises impulsionadas por IA, permitindo que tanto investidores iniciantes quanto experientes tomem decisões informadas. Ao oferecer análises preditivas, gestão automatizada de portfólio e avaliação de risco em tempo real, o Stockaivisor capacita os usuários a antecipar tendências de mercado, otimizar estratégias de investimento e alcançar seus objetivos financeiros com maior precisão e confiança.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Stockaivisor](https://www.g2.com/pt/sellers/stockaivisor)
- **Ano de Fundação:** 2025
- **Localização da Sede:** Catonsville, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/stockaivisor/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 3. [Stockalpha](https://www.g2.com/pt/products/stockalpha/reviews)
  Stockalpha é uma plataforma abrangente de análise de ações projetada para capacitar investidores com insights baseados em dados e ferramentas para a tomada de decisões informadas. Oferece dados de mercado em tempo real, capacidades avançadas de gráficos e recomendações de investimento personalizadas adaptadas aos perfis individuais dos usuários. A interface intuitiva da plataforma garante acessibilidade tanto para investidores novatos quanto experientes, facilitando a gestão eficiente de portfólios e o desenvolvimento de estratégias. Principais Características: - Dados de Mercado em Tempo Real: Acesse informações atualizadas sobre preços de ações, tendências de mercado e notícias financeiras. - Ferramentas Avançadas de Gráficos: Utilize uma variedade de tipos de gráficos e indicadores técnicos para analisar o desempenho das ações. - Recomendações de Investimento Personalizadas: Receba sugestões adaptadas com base em seus objetivos de investimento e tolerância ao risco. - Gestão de Portfólio: Acompanhe e gerencie seus investimentos com ferramentas abrangentes de análise de portfólio. - Recursos Educacionais: Aprimore seu conhecimento de investimento com tutoriais, artigos e webinars. Stockalpha aborda os desafios comuns enfrentados pelos investidores, fornecendo uma plataforma centralizada que combina dados em tempo real, ferramentas analíticas e insights personalizados. Esta integração simplifica o processo de investimento, permitindo que os usuários tomem decisões informadas e otimizem seus portfólios de forma eficaz.




**Seller Details:**

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



  ### 4. [Stockbits](https://www.g2.com/pt/products/stockbits/reviews)
  StockBits é uma plataforma tudo-em-um projetada para o acompanhamento abrangente do mercado de ações e criptomoedas, análise e insights de negociação. Oferece dados em tempo real, perspectivas de traders globais e ferramentas impulsionadas por IA para capacitar os usuários a tomarem decisões de investimento informadas. Principais Características e Funcionalidades: - Dados de Mercado em Tempo Real: Acesse cotações de ações e criptomoedas atualizadas a cada minuto para se manter informado sobre os movimentos do mercado. - Insights de Traders Globais: Analise insights de negociação ao vivo de traders de topo em todo o mundo, fornecendo perspectivas diversas sobre as tendências do mercado. - Alertas de Sinais de Negociação: Receba alertas inteligentes, incluindo sinais de traders, sinais impulsionados por IA e atualizações de sentimento de mercado, para identificar potenciais oportunidades de negociação. - Ferramentas Impulsionadas por IA: Utilize o TradeGPT e relatórios diários de IA para análise avançada de mercado e insights preditivos. - Rastreador de Portfólio: Construa e monitore portfólios personalizados de ações e criptomoedas, permitindo uma gestão de investimentos personalizada. Valor Principal e Soluções para Usuários: StockBits atende à necessidade de uma plataforma centralizada que combina dados de mercado em tempo real, insights de especialistas e análise impulsionada por IA. Ao integrar essas funcionalidades, simplifica o processo de investimento, melhora a tomada de decisões e ajuda os usuários a se manterem à frente nos mercados financeiros dinâmicos. Seja você um investidor iniciante ou um trader experiente, o StockBits fornece as ferramentas e informações necessárias para navegar efetivamente nas complexidades dos investimentos em ações e criptomoedas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Stockbits](https://www.g2.com/pt/sellers/stockbits)
- **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. [Stocknear](https://www.g2.com/pt/products/stocknear/reviews)
  Stocknear é uma plataforma avançada de análise de ações e dados financeiros projetada para simplificar o investimento para investidores do dia a dia. Ao fornecer informações precisas e atualizadas sobre todas as ações e fundos dos EUA, Stocknear permite que os usuários pesquisem ideias de negociação de forma eficiente. A plataforma oferece um conjunto abrangente de ferramentas, incluindo preços de ações, dados de opções, ordens de dark pool, notícias, dados financeiros, previsões e gráficos, todos apresentados em uma interface amigável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Acesso Abrangente a Dados: Os usuários podem acessar preços de ações em tempo real, dados de opções, ordens de dark pool, demonstrações financeiras e previsões para todas as ações e fundos dos EUA. - Ferramentas Avançadas: A plataforma inclui recursos como um filtro de ações, listas de observação, alertas de preços e agentes de IA para auxiliar na tomada de decisões de investimento informadas. - Indicadores de Sentimento de Mercado: Ferramentas como o Índice de Medo e Ganância e o Rastreador de Sentimento ajudam os usuários a avaliar o sentimento do mercado e identificar potenciais oportunidades de negociação. - Recursos Educacionais: Stocknear oferece um boletim diário de mercado, "Market Bullets", fornecendo resumos concisos de notícias financeiras, relatórios de analistas, divulgações de resultados e principais eventos econômicos. - Integração com Plataformas de Comunicação: A plataforma fornece um bot para Discord que entrega fluxo de opções em tempo real, atividade de dark pool, relatórios de resultados e notícias de mercado diretamente para os servidores Discord dos usuários. Valor Principal e Soluções para Usuários: Stocknear aborda os desafios enfrentados por investidores de varejo ao oferecer uma plataforma unificada que combina dados financeiros precisos com ferramentas analíticas avançadas. Ao integrar dados de mercado em tempo real, insights impulsionados por IA e recursos amigáveis, Stocknear capacita os investidores a tomar decisões informadas sem a necessidade de múltiplos recursos. O compromisso da plataforma com a precisão dos dados, facilidade de uso e rapidez garante que os usuários tenham acesso a informações confiáveis prontamente, aprimorando sua capacidade de navegar efetivamente pelas complexidades do mercado de ações.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [stocknear](https://www.g2.com/pt/sellers/stocknear)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/stocknear/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 6. [Stokedge](https://www.g2.com/pt/products/stokedge/reviews)
  A Stokedge é uma empresa de consultoria em tecnologia dedicada a capacitar empresas por meio de estratégias digitais inovadoras. Especializada em transformação digital e soluções empresariais, a Stokedge aproveita tecnologias emergentes como computação em nuvem, big data e inteligência artificial para enfrentar desafios complexos de negócios. Com uma equipe de profissionais experientes de empresas líderes de tecnologia e indústrias diversas, a Stokedge combina profundo conhecimento do setor com expertise tecnológica para entregar soluções impactantes e orientadas por dados. Principais Características e Funcionalidades: - Consultoria em Transformação Digital: A Stokedge auxilia empresas no desenvolvimento de estratégias que alinham objetivos de negócios com capacidades tecnológicas emergentes, incluindo computação em nuvem, big data e IA/aprendizado de máquina. - Design de Soluções Empresariais: A empresa projeta e implementa soluções empresariais que aproveitam tecnologias emergentes para resolver desafios complexos de negócios, garantindo integração perfeita com sistemas existentes. - Desenvolvimento de Estratégia de IA: A Stokedge ajuda os clientes a identificar oportunidades de alto valor para a aplicação de IA em vários domínios de negócios, desenvolvendo modelos financeiros e análises de custo-benefício para maximizar o impacto. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Stokedge capacita organizações a navegar pelas complexidades da transformação digital, conectando a estratégia de negócios com as capacidades tecnológicas. Ao oferecer planos de transformação digital personalizados, arquitetura de soluções e desenvolvimento de estratégia de IA, a Stokedge permite que as empresas desbloqueiem novos níveis de eficiência, insight e crescimento. Sua abordagem centrada no cliente garante que cada solução seja personalizada para atender às necessidades e objetivos únicos da organização, impulsionando resultados de negócios mensuráveis.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Stokedge](https://www.g2.com/pt/sellers/stokedge)
- **Localização da Sede:** Coimbra, PT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/stokedge (6 funcionários no LinkedIn®)



  ### 7. [Stratosphere.io](https://www.g2.com/pt/products/stratosphere-io/reviews)
  Stratosphere.io é uma plataforma de pesquisa de investimentos impulsionada por IA, projetada para fornecer aos investidores dados financeiros abrangentes e insights sobre empresas públicas. Ao integrar informações verificadas de analistas de ações humanos, a plataforma oferece estimativas financeiras detalhadas, inteligência de mercado e indicadores-chave de desempenho (KPIs). Isso permite que os usuários realizem análises aprofundadas de empresas de forma eficiente, facilitando decisões de investimento informadas. Principais Recursos e Funcionalidades: - Dados Financeiros Extensos: Acesse até 35 anos de dados financeiros e KPIs específicos de empresas, permitindo uma análise histórica completa. - Assistente Impulsionado por IA: Utilize um assistente de IA para transformar dados complexos em insights acionáveis, simplificando o processo de pesquisa. - Painéis Personalizáveis: Personalize painéis para acompanhar métricas e informações relevantes, aprimorando a experiência do usuário e a produtividade. - Ferramentas Avançadas de Gráficos: Empregue ferramentas sofisticadas de gráficos e visualização de dados para interpretar dados financeiros de forma eficaz. - Estimativas e Classificações de Analistas: Acesse estimativas e classificações de consenso de analistas para avaliar o sentimento do mercado e projeções. Valor Principal e Soluções para Usuários: Stratosphere.io aborda os desafios que os investidores enfrentam ao acessar dados financeiros confiáveis e abrangentes. Ao oferecer uma plataforma centralizada com informações verificadas e insights impulsionados por IA, reduz o tempo e o esforço necessários para a pesquisa de investimentos. Isso capacita tanto investidores individuais quanto institucionais a tomarem decisões baseadas em dados com confiança, aprimorando, em última análise, suas estratégias e resultados de investimento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fiscal.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/fiscal-ai)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/finchat-io/ (33 funcionários no LinkedIn®)



  ### 8. [Streambased](https://www.g2.com/pt/products/streambased/reviews)
  Streambased é uma plataforma unificada de streaming de dados projetada para integrar perfeitamente dados em tempo real e históricos para aplicações, data lakes e sistemas de IA. Ao fornecer visões lógicas sobre dados no Apache Kafka e Apache Iceberg sem a necessidade de movimentação ou duplicação de dados, o Streambased permite que as equipes acessem e analisem dados de streaming com confiança e rapidez. Principais Recursos e Funcionalidades: - Serviço Iceberg para Kafka (I.S.K.): Projeta tópicos do Kafka diretamente como tabelas Apache Iceberg, permitindo consultas imediatas de dados em tempo real sem duplicação. - Serviço de Análise para Kafka (A.S.K.): Oferece um motor SQL totalmente distribuído que integra-se com aplicações analíticas suportando JDBC, ODBC ou SQLAlchemy, permitindo consultas SQL diretas em dados do Kafka. - Serviço de Armazenamento para Kafka (S.S.K.): Fornece um proxy compatível com Amazon S3, permitindo que os usuários acessem dados em tempo real do Kafka como se fosse um sistema de arquivos. - Servidor MCP do Streambased: Implementa o padrão de Protocolo de Contexto de Modelo da Anthropic, permitindo que agentes de IA acessem dados em tempo real. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O Streambased aborda vários desafios enfrentados por organizações que lidam com dados de streaming: - Eliminação de Pipelines ETL: Ao fornecer visões lógicas sobre dados, o Streambased remove a necessidade de processos ETL complexos, reduzindo a latência e a sobrecarga operacional. - Acesso a Dados em Tempo Real: Permite consultas imediatas de dados à medida que chegam no Kafka, garantindo que painéis, relatórios e modelos de IA estejam sempre atualizados. - Governança Unificada: Aplica políticas de governança consistentes, incluindo permissões, linhagem e evolução de esquemas, tanto em aplicações operacionais quanto analíticas, garantindo a integridade e conformidade dos dados. - Otimização de Desempenho: Utiliza técnicas de indexação para acelerar o desempenho das consultas, oferecendo melhorias de velocidade de até 100x em relação às soluções tradicionais de SQL-on-Kafka. Ao integrar dados em tempo real e históricos sem a necessidade de movimentação de dados, o Streambased fornece uma única fonte de verdade, melhora a acessibilidade dos dados e simplifica a arquitetura de dados para as organizações.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Streambased](https://www.g2.com/pt/sellers/streambased)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/streambased (8 funcionários no LinkedIn®)



  ### 9. [StructAI](https://www.g2.com/pt/products/structai/reviews)
  StructAI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para agilizar e aprimorar os processos de engenharia estrutural. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, automatiza cálculos complexos, otimiza fluxos de trabalho de design e garante conformidade com os padrões da indústria. Isso resulta em maior eficiência, redução de erros e economia significativa de tempo para profissionais de engenharia. Principais Características e Funcionalidades: - Análise Estrutural Automatizada: Realiza avaliações abrangentes de componentes estruturais, identificando possíveis problemas e sugerindo melhorias. - Otimização de Design: Utiliza insights impulsionados por IA para propor soluções de design ótimas que equilibram segurança, custo e eficiência de materiais. - Verificação de Conformidade com Códigos: Garante que os designs atendam aos códigos de construção e regulamentos relevantes, reduzindo o risco de não conformidade. - Plataforma Colaborativa: Facilita a comunicação e colaboração contínuas entre as partes interessadas do projeto através de uma interface centralizada. - Capacidades de Integração: Integra-se facilmente com softwares CAD e BIM existentes, melhorando a continuidade do fluxo de trabalho. Valor Principal e Soluções para Usuários: StructAI aborda os desafios de cálculos manuais demorados e o potencial de erro humano na engenharia estrutural. Ao automatizar tarefas críticas e fornecer recomendações de design inteligentes, capacita os engenheiros a entregar estruturas mais seguras, eficientes e econômicas. Isso não só melhora os resultados dos projetos, mas também aumenta a satisfação do cliente e a vantagem competitiva na indústria.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [StructAI](https://www.g2.com/pt/sellers/structai)
- **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. [Structifi](https://www.g2.com/pt/products/structifi/reviews)
  StructiFi é uma plataforma alimentada por IA especializada em Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) e extração de dados. Ela permite que os usuários convertam de forma eficiente dados não estruturados de vários formatos de documentos em informações estruturadas e acionáveis. Ao aproveitar algoritmos avançados de aprendizado de máquina, a StructiFi automatiza o processo de extração, reduzindo o esforço manual e aumentando a precisão. Principais Características e Funcionalidades: - OCR Alimentado por IA: Utiliza inteligência artificial de ponta para reconhecer e extrair texto de imagens e documentos digitalizados. - Extração de Dados: Transforma dados não estruturados em formatos estruturados, facilitando a análise e integração. - Automação: Reduz a entrada manual de dados ao automatizar o processo de extração, melhorando a eficiência e a precisão. Valor Principal e Soluções para Usuários: A StructiFi aborda o desafio de lidar com grandes volumes de dados não estruturados, fornecendo uma solução confiável e eficiente para extração de dados. Ela simplifica fluxos de trabalho, minimiza erros humanos e acelera o processamento de dados, tornando-se inestimável para empresas e organizações que necessitam de conversão de dados rápida e precisa.




**Seller Details:**

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



  ### 11. [Sulie](https://www.g2.com/pt/products/sulie/reviews)
  Sulie é uma plataforma totalmente gerenciada projetada para simplificar a previsão de séries temporais para equipes de dados. Alimentada pelo modelo de fundação Mimosa—uma arquitetura baseada em transformadores adaptada para dados de séries temporais—Sulie oferece previsões precisas, prontas para uso, sem a necessidade de ampla expertise em aprendizado de máquina ou gerenciamento complexo de infraestrutura. Ao abstrair as complexidades de MLOps, Sulie permite que os usuários se concentrem em obter insights acionáveis a partir de suas previsões. Principais Recursos e Funcionalidades: - Previsão Zero-Shot: Gere previsões precisas instantaneamente sem exigir treinamento prévio ou pré-processamento de dados históricos. - Auto Ajuste Fino: Melhore o desempenho do modelo com uma única chamada de API; Sulie gerencia todo o pipeline de treinamento, fornecendo transparência na seleção de modelos e métricas. - Suporte a Covariáveis (Enterprise): Realize previsões multivariadas incorporando covariáveis dinâmicas e estáticas sem a necessidade de engenharia de características. - Infraestrutura Gerenciada: Sulie lida com todos os aspectos de implantação, escalonamento e manutenção, permitindo que os usuários se concentrem nas tarefas de previsão. - Conjuntos de Dados Centralizados: Envie continuamente dados de séries temporais através do SDK Python da Sulie, criando um repositório centralizado e versionado acessível em toda a organização. Valor Principal e Soluções para Usuários: Sulie aborda os desafios da previsão tradicional de séries temporais ao eliminar a necessidade de amplo treinamento de modelos e gerenciamento de infraestrutura. Sua capacidade de previsão zero-shot permite que os usuários obtenham previsões precisas rapidamente, reduzindo o tempo desde a coleta de dados até insights acionáveis. Ao suportar previsões multivariadas e gerenciar as complexidades de MLOps, Sulie capacita as equipes de dados a se concentrarem na tomada de decisões estratégicas em vez da implementação técnica, aumentando assim a produtividade e a eficiência operacional.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sulie](https://www.g2.com/pt/sellers/sulie)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Zagreb, HR
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sulie/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 12. [Summation](https://www.g2.com/pt/products/summation-summation/reviews)
  Summation oferece uma plataforma de IA que ajuda equipes empresariais a gerar insights, automatizar fluxos de trabalho e identificar oportunidades estratégicas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Summation](https://www.g2.com/pt/sellers/summation)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** Bellevue, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/summation-hq (44 funcionários no LinkedIn®)



  ### 13. [SumoPPM](https://www.g2.com/pt/products/sumoppm/reviews)
  SumoPPM é uma plataforma de inteligência de negócios impulsionada por IA, projetada para simplificar a análise de dados e aprimorar os processos de tomada de decisão para empresas de todos os tamanhos. Ao integrar tecnologias avançadas como inteligência artificial, aprendizado de máquina e blockchain, o SumoPPM oferece um conjunto abrangente de ferramentas que automatizam e simplificam tarefas complexas de dados. Isso permite que as organizações transformem dados brutos em insights acionáveis sem a necessidade de ampla expertise técnica. Com foco em interfaces amigáveis e medidas de segurança robustas, o SumoPPM capacita as empresas a otimizar operações, melhorar experiências dos clientes e impulsionar o crescimento de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Visualização de Dados: Crie painéis interativos e visualizações sem esforço, permitindo uma interpretação e relatório de dados intuitivos. - Integrador de Ferramentas: Conecte e sincronize perfeitamente várias ferramentas de negócios, como ERP, CRM e plataformas de e-commerce, para centralizar dados e automatizar fluxos de trabalho. - Agentes de IA: Automatize tarefas rotineiras como gerenciamento de reuniões, e-mails e relatórios, aumentando a produtividade e a eficiência operacional. - Chatbots: Implante chatbots impulsionados por IA em sites para fornecer suporte ao cliente 24/7, lidar com consultas e facilitar processos de vendas sem intervenção manual. - Modelos Preditivos de IA: Utilize modelos de aprendizado de máquina para prever tendências, antecipar o comportamento do cliente e tomar decisões de negócios informadas. - Análise de Áudio: Analise chamadas de negócios para extrair insights valiosos, monitorar a satisfação do cliente e melhorar a qualidade do serviço. - Coleta de Dados na Web: Colete e analise automaticamente dados de sites e mídias sociais para se manter informado sobre tendências de mercado e atividades de concorrentes. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O SumoPPM aborda o desafio da gestão complexa de dados oferecendo uma plataforma integrada que simplifica a análise e visualização de dados. Ao automatizar tarefas rotineiras e fornecer insights em tempo real, ele permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados de forma rápida e precisa. A incorporação da tecnologia blockchain garante segurança e integridade dos dados, promovendo confiança e conformidade. Em última análise, o SumoPPM capacita as organizações a melhorar a eficiência operacional, reduzir custos e impulsionar o crescimento sustentável por meio de automação inteligente e análises perspicazes.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SumoPPM](https://www.g2.com/pt/sellers/sumoppm)
- **Ano de Fundação:** 2024
- **Localização da Sede:** Madrid, ES
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sumoppm/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 14. [Supadash](https://www.g2.com/pt/products/supadash/reviews)
  Supadash é uma plataforma de visualização de dados alimentada por IA que permite aos usuários criar facilmente painéis interativos e gráficos a partir de seus bancos de dados existentes ou APIs REST. Ao conectar sua fonte de dados, o Supadash gera automaticamente visualizações perspicazes, eliminando a necessidade de codificação manual ou consultas SQL complexas. Isso permite que empresas e desenvolvedores acompanhem rapidamente métricas-chave e descubram tendências, facilitando a tomada de decisões baseada em dados sem as complexidades típicas de configuração. Principais Recursos e Funcionalidades: - Geração Automática de Painéis: Crie instantaneamente painéis abrangentes conectando seu banco de dados, com suporte para PostgreSQL e APIs REST. - Insights Baseados em IA: Aproveite a inteligência artificial para transformar dados brutos em gráficos e tabelas de fácil compreensão. - Interface Amigável: Navegue por uma plataforma intuitiva projetada para usuários de todos os níveis técnicos. - Visualização de Dados em Tempo Real: Monitore e analise tendências de dados à medida que ocorrem, garantindo insights oportunos. - Métricas Personalizáveis: Personalize painéis para focar nas métricas específicas que mais importam para o seu negócio. Valor Principal e Problema Resolvido: O Supadash aborda o desafio dos processos complexos e demorados de visualização de dados. Ao automatizar a criação de painéis e gráficos, ele capacita os usuários a obter insights imediatos de seus dados sem a necessidade de expertise em codificação. Isso simplifica o fluxo de trabalho analítico, aumenta a produtividade e permite que as organizações tomem decisões informadas rapidamente.




**Seller Details:**

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



  ### 15. [Superfluid](https://www.g2.com/pt/products/superfluid/reviews)
  A Superfluid Labs é uma empresa de análise de dados e inteligência artificial dedicada a desbloquear insights orientados por dados para empresas e organizações. Sua plataforma integra diversas fontes de dados — incluindo dados financeiros, transacionais e de clientes — para fornecer soluções abrangentes de inteligência empresarial. Ao aproveitar análises avançadas, a Superfluid Labs permite que as empresas tomem decisões informadas, melhorem o engajamento do cliente e impulsionem o crescimento lucrativo. Principais Características e Funcionalidades: - Análise de Risco de Crédito: Desenvolve modelos de pontuação de crédito digital para reduzir perdas e aumentar a lucratividade para negócios de empréstimos ao varejo. - Insights de Clientes: Oferece visões de 360 graus dos clientes, segmentação e análise de risco de churn para entender e reter clientes valiosos. - Análise de Dados: Fornece agregação de dados, preparação, engenharia de características e aprendizado de máquina automatizado para tomada de decisões precisa e rápida. - Inteligência Empresarial: Oferece inteligência empresarial, marketing de precisão e segmentação de clientes para impulsionar o crescimento. - Engajamento do Cliente: Personaliza a comunicação através de inteligência orientada por dados em múltiplos canais, incluindo e-mail, SMS e chamadas de voz. Valor e Soluções Primárias: A Superfluid Labs aborda o desafio de aproveitar grandes quantidades de dados fornecendo ferramentas que transformam dados brutos em insights acionáveis. Suas soluções ajudam as empresas a reduzir riscos de empréstimos, expandir bases de clientes e engajar clientes de forma inteligente. Ao automatizar processos de análise de dados e aprendizado de máquina, a Superfluid Labs capacita as organizações a tomar decisões inteligentes, otimizar operações e alcançar um crescimento sustentável.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Superfluid](https://www.g2.com/pt/sellers/superfluid)
- **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. [Supranalyst](https://www.g2.com/pt/products/supranalyst/reviews)
  Supranalyst é uma plataforma abrangente de análise de dados projetada para capacitar empresas com insights acionáveis através de análises avançadas e ferramentas de visualização intuitivas. Ao integrar-se perfeitamente com fontes de dados existentes, o Supranalyst permite que as organizações tomem decisões informadas, otimizem operações e impulsionem o crescimento. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análises Avançadas: Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões e tendências em conjuntos de dados complexos. - Integração de Dados: Conecta-se a várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, serviços em nuvem e APIs, garantindo um ambiente de dados unificado. - Painéis Personalizáveis: Oferece painéis interativos que podem ser adaptados às necessidades específicas do negócio, fornecendo insights em tempo real. - Ferramentas de Colaboração: Facilita a colaboração em equipe através de relatórios compartilhados e anotações, aprimorando a tomada de decisões coletiva. - Escalabilidade: Projetado para lidar com grandes volumes de dados, tornando-o adequado para empresas de todos os tamanhos. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Supranalyst aborda o desafio de transformar dados brutos em insights significativos, fornecendo uma plataforma amigável que simplifica a análise de dados complexos. Ele capacita os usuários a identificar oportunidades, mitigar riscos e tomar decisões baseadas em dados de forma eficiente. Ao simplificar o processo analítico, o Supranalyst aumenta a produtividade e promove uma cultura centrada em dados dentro das organizações.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Supr Analyst](https://www.g2.com/pt/sellers/supr-analyst)
- **Ano de Fundação:** 2025
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/get-eliza (3 funcionários no LinkedIn®)



  ### 17. [Surf AI](https://www.g2.com/pt/products/surf-ai/reviews)
  Surf AI é uma plataforma impulsionada por IA que se concentra na análise e pesquisa de criptomoedas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Surf AI](https://www.g2.com/pt/sellers/surf-ai)
- **Ano de Fundação:** 2025
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/asksurf-ai/ (11 funcionários no LinkedIn®)



  ### 18. [Surgical Safety Technologies](https://www.g2.com/pt/products/surgical-safety-technologies/reviews)
  A Surgical Safety Technologies (SST) é uma organização orientada por missão dedicada a transformar a saúde através de soluções de software inteligentes. Seu produto principal, a Black Box Platform™, utiliza análises de dados avançadas, capacidades audiovisuais, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para melhorar a segurança do paciente, otimizar operações e facilitar a melhoria contínua em diversos ambientes clínicos, incluindo perioperatório, recuperação de trauma e cenários de parto e entrega. Características e Funcionalidades Principais: - Captura de Dados Multimodal: A Black Box Platform™ integra sensores e processadores para capturar dados abrangentes de todos os ângulos da prestação de cuidados, proporcionando uma visão holística das práticas clínicas. - Insights Baseados em IA: Utilizando IA, a plataforma analisa os dados capturados para identificar lacunas de desempenho e transformar informações em insights acionáveis, permitindo que as organizações detectem padrões, adaptem fluxos de trabalho e respondam a oportunidades de melhoria de qualidade. - Soluções Específicas para o Ambiente: A SST oferece soluções personalizadas como a OR Black Box® para qualidade e eficiência cirúrgica, Trauma Black Box para ressuscitações de trauma, e SIM Black Box™ para treinamento baseado em simulação, cada uma projetada para otimizar resultados em seus respectivos ambientes. - Documentação Automatizada: Os modelos de IA da plataforma detectam e registram automaticamente eventos cirúrgicos críticos, integrando-se perfeitamente com sistemas de registro eletrônico de saúde (EHR) para eliminar a documentação manual e reduzir encargos administrativos. - Acessibilidade Móvel: Os aplicativos móveis da SST, Room State e Explorer, fornecem atualizações de casos em tempo real e acesso a conteúdo de vídeo cirúrgico, melhorando a eficiência do fluxo de trabalho e as oportunidades educacionais para equipes cirúrgicas. Valor Principal e Soluções para Usuários: A Black Box Platform™ aborda a necessidade crítica de transparência e melhoria contínua na saúde, fornecendo insights em tempo real, baseados em IA, sobre práticas clínicas. Ao capturar e analisar dados abrangentes, a plataforma capacita organizações de saúde a: - Melhorar a Segurança do Paciente: Identificar e mitigar riscos através da detecção autônoma de riscos e auditoria de protocolos, levando a melhores resultados para os pacientes. - Otimizar Operações: Utilizar análises operacionais em tempo real e insights preditivos para agilizar fluxos de trabalho, reduzir ineficiências e diminuir custos. - Facilitar a Melhoria Contínua: Aproveitar insights baseados em dados para informar treinamentos, adaptar protocolos e fomentar uma cultura de aprendizado contínuo e aprimoramento de qualidade. Ao integrar tecnologias de ponta com sistemas existentes, a Black Box Platform™ da SST prepara as organizações de saúde para o futuro, garantindo que estejam equipadas para enfrentar desafios em evolução e oferecer cuidados em seu mais alto potencial.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Surgical Safety Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/surgical-safety-technologies)
- **Ano de Fundação:** 2014
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/surgicalsafetytechnologies (58 funcionários no LinkedIn®)



  ### 19. [SutraAI](https://www.g2.com/pt/products/sutraai/reviews)
  Na Sutra.AI, entendemos que você não está apenas procurando por tecnologia de IA; você está buscando resultados. É por isso que nossa plataforma de ponta a ponta é projetada para ajudá-lo a alcançar seus objetivos de negócios por meio da transformação de IA. Ao contrário de outras plataformas de IA que o sobrecarregam com altos custos e complexidade, nossa tecnologia patenteada prioriza os resultados, para que você possa começar a ver resultados rapidamente! Trabalhamos com você para identificar os projetos de IA certos para o seu negócio e aproveitamos nossa plataforma de IA inovadora para executá-los com sucesso.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Sutra.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/sutra-ai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sutra-ai/ (32 funcionários no LinkedIn®)



  ### 20. [Symbiotai](https://www.g2.com/pt/products/symbiotai/reviews)
  SymbiotAI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para integrar-se perfeitamente com os sistemas empresariais existentes, melhorando a eficiência operacional e os processos de tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o SymbiotAI fornece análises em tempo real e insights preditivos, permitindo que as organizações se mantenham à frente em um cenário competitivo. Principais Características e Funcionalidades: - Integração Sem Costura: Conecta-se facilmente com infraestruturas empresariais existentes, garantindo mínima interrupção durante a implementação. - Análises em Tempo Real: Oferece análise de dados atualizada, permitindo decisões informadas e oportunas. - Insights Preditivos: Utiliza aprendizado de máquina avançado para prever tendências e resultados, auxiliando no planejamento estratégico. - Interface Amigável: Projetada com uma interface intuitiva, tornando-a acessível para usuários com diferentes níveis de expertise técnica. - Escalabilidade: Adapta-se a empresas de todos os tamanhos, desde startups até grandes corporações, crescendo junto com as necessidades organizacionais. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O SymbiotAI aborda o desafio da sobrecarga de dados e a necessidade de decisões rápidas e precisas nas empresas modernas. Ao automatizar a análise de dados complexos e fornecer insights acionáveis, ele capacita as organizações a otimizar operações, reduzir custos e identificar novas oportunidades de crescimento. Isso leva a uma produtividade aprimorada, maior satisfação do cliente e uma vantagem competitiva significativa no mercado.




**Seller Details:**

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



  ### 21. [Synaptik](https://www.g2.com/pt/products/synaptik/reviews)
  Seu negócio mais rápido e inteligente com uma plataforma de automação e IA completa e abrangente.




**Seller Details:**

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



  ### 22. [Synaptiq.io](https://www.g2.com/pt/products/synaptiq-io/reviews)
  A Synaptiq.io é uma empresa pioneira especializada em soluções de inteligência artificial (IA) para o setor de saúde, com foco principal em melhorar a eficiência e a precisão do planejamento de tratamento de radioterapia. Seu produto principal, o Mediq RT, é um software impulsionado por IA projetado para auxiliar oncologistas de radiação e físicos médicos, automatizando o contorno de órgãos em risco (OARs) e volumes alvo clínicos (CTVs) em imagens de TC 3D de pacientes com câncer. Essa automação reduz significativamente o tempo necessário para o planejamento do tratamento, permitindo que os clínicos tratem mais pacientes de forma eficaz. Características e Funcionalidades Principais: - Segmentação Baseada em IA: O Mediq RT emprega algoritmos avançados de aprendizado profundo para delinear automaticamente regiões de interesse em principais locais anatômicos, incluindo cabeça e pescoço, tórax, abdômen e pelve. - Aprendizado Adaptativo: O software melhora continuamente seu desempenho após a implantação, aprendendo com as entradas e correções dos usuários, garantindo maior precisão ao longo do tempo. - Revisão Ativa: Os clínicos podem facilmente ajustar os contornos gerados pela IA com mínimo esforço, facilitando uma abordagem colaborativa entre a expertise humana e a inteligência da máquina. - Interface Amigável: Projetado para facilidade de uso, o Mediq RT integra-se perfeitamente aos fluxos de trabalho clínicos existentes, suportando plataformas Windows e macOS. Valor Primário e Problema Resolvido: O Mediq RT aborda o desafio crítico do contorno manual demorado no planejamento de tratamento de radioterapia. Ao automatizar esse processo, o software reduz o tempo de contorno em uma média de 92,5%, diminuindo assim o intervalo entre o diagnóstico e o início do tratamento. Essa aceleração não só melhora as taxas de sobrevivência dos pacientes, mas também alivia a carga de trabalho da equipe médica, permitindo que as clínicas gerenciem um maior volume de pacientes sem comprometer a qualidade do atendimento. Além disso, a abordagem impulsionada por IA minimiza o erro humano, garantindo planos de tratamento mais precisos e objetivos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Synaptiq.io](https://www.g2.com/pt/sellers/synaptiq-io)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Cluj, RO
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/synaptiq-io (21 funcionários no LinkedIn®)



  ### 23. [Synfini](https://www.g2.com/pt/products/synfini-synfini/reviews)
  Synfini é uma plataforma de descoberta de medicamentos impulsionada por IA que integra inteligência artificial, automação química e fluxos de trabalho nativos da nuvem para acelerar o desenvolvimento de terapêuticos de pequenas moléculas. Ao unir química física e virtual através de IA curada por especialistas e automação robótica focada em descoberta, a Synfini reduz drasticamente o tempo e o custo associados à tradução de alvos, acertos e conceitos de drogas virtuais em candidatos validados. Esta abordagem inovadora permite que parceiros criem moléculas otimizadas de forma eficiente, abordando os gargalos nos processos tradicionais de descoberta de medicamentos. Características e Funcionalidades Principais: - AI Cloud Foundry: Uma plataforma abrangente que combina IA com síntese automatizada e design molecular iterativo, simplificando todo o fluxo de trabalho de descoberta de medicamentos. - SynPlan: Um painel ágil para gerenciar ciclos de Design-Fazer-Testar-Analisar (DMTA), facilitando objetivos de programas, fluxos de trabalho personalizáveis e colaboração. - SynDesign: Um sistema de IA neuro-simbólica para geração de moléculas e previsão de propriedades, exigindo significativamente menos dados do que sistemas tradicionais, reduzindo assim designs falsos e aumentando a velocidade de otimização. - SynRoute e SynBuild: Ferramentas para planejamento de vias de síntese assistidas por IA e produção automatizada de compostos, respectivamente, garantindo síntese química eficiente e confiável. - SynDB: Um repositório centralizado para dados de reações e moléculas, apoiando a gestão e análise de dados de forma contínua. Valor Principal e Problema Resolvido: A Synfini aborda os desafios críticos na descoberta moderna de medicamentos ao acelerar significativamente o processo de tradução de conceitos teóricos de medicamentos em candidatos viáveis. Métodos tradicionais são frequentemente caros e demorados, criando gargalos no desenvolvimento terapêutico. Ao integrar IA com automação robótica e um vasto conjunto de dados proprietários de química, a Synfini permite a geração rápida e econômica de dados robustos para validar novos designs de medicamentos. Esta abordagem não só acelera a otimização de leads, mas também melhora a precisão preditiva e permite a exploração de um espaço químico mais amplo, tornando a descoberta de medicamentos mais rápida, colaborativa e eficiente.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Synfini](https://www.g2.com/pt/sellers/synfini)



  ### 24. [SYNQ](https://www.g2.com/pt/products/synq-2025-09-01/reviews)
  SYNQ é uma plataforma de observabilidade de dados impulsionada por IA, projetada para garantir a confiabilidade de dados críticos, identificando e resolvendo proativamente problemas antes que eles se agravem. Ela oferece monitoramento inteligente, insights em tempo real e análise automatizada de causa raiz, permitindo que as equipes de dados mantenham dados de alta qualidade em suas operações. Principais Recursos e Funcionalidades: - Monitoramento e Testes Abrangentes: SYNQ emprega um conjunto de monitores — incluindo frescor, volume, esquema e crescimento — para detectar anomalias como cargas de dados ausentes, esquemas quebrados e taxas de ingestão reduzidas. - Propriedade e Alertas: A plataforma permite a criação de estruturas de propriedade, garantindo que os alertas sejam automaticamente direcionados aos membros apropriados da equipe, reduzindo a carga sobre os engenheiros de dados e facilitando a resolução rápida de problemas. - Análise de Causa Raiz e Linhagem: SYNQ fornece linhagem completa de dados, ajudando as equipes a rastrear problemas até sua origem, seja por mudanças de esquema a montante ou modificações de código, agilizando assim o processo de depuração. - Gestão de Incidentes e Resolução de Problemas: A plataforma oferece um fluxo de trabalho integrado para detectar, avaliar e resolver problemas de dados, garantindo que os incidentes sejam geridos de forma eficiente desde a detecção até a resolução. - Análise de Qualidade de Dados e Relatórios: SYNQ entrega análises multiplataforma, fornecendo insights sobre qualidade de dados, uso, custo e desempenho, permitindo que as equipes tomem decisões informadas e estabeleçam acordos de nível de serviço (SLAs). Valor Principal e Problema Resolvido: SYNQ aborda a necessidade crítica de dados confiáveis em organizações modernas, oferecendo uma abordagem unificada para a observabilidade de dados. Ao integrar monitoramento, alinhamento de propriedade, análise de causa raiz e gestão de incidentes em uma única plataforma, SYNQ capacita as equipes de dados a detectar e resolver problemas proativamente. Isso garante que modelos e métricas funcionem de forma otimizada, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a qualidade geral dos dados. O foco da plataforma em produtos de dados e fluxos de trabalho de engenharia de análises a torna particularmente valiosa para equipes que buscam alinhar a qualidade dos dados com casos de uso críticos para os negócios, prevenindo assim problemas que poderiam impactar operações e tomadas de decisão.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [SYNQ](https://www.g2.com/pt/sellers/synq)
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getsynq/ (17 funcionários no LinkedIn®)



  ### 25. [Synth](https://www.g2.com/pt/products/synth-synth/reviews)
  Synth é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para otimizar o processo de análise e interpretação de dados para empresas e pesquisadores. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o Synth automatiza fluxos de trabalho de dados complexos, permitindo que os usuários extraiam insights significativos de grandes conjuntos de dados de forma eficiente. Isso reduz o tempo e a expertise tradicionalmente necessários para o processamento de dados, permitindo que as organizações tomem decisões informadas rapidamente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Processamento de Dados Automatizado: O Synth simplifica a ingestão, limpeza e transformação de dados, minimizando a intervenção manual e reduzindo o risco de erro humano. - Análises Avançadas: A plataforma oferece um conjunto de ferramentas analíticas que realizam modelagem preditiva, análise de tendências e detecção de anomalias, proporcionando aos usuários insights abrangentes. - Interface Amigável: Projetado com foco na usabilidade, o Synth apresenta uma interface intuitiva que atende tanto a usuários técnicos quanto não técnicos, facilitando a interação contínua com os dados. - Escalabilidade: O Synth é construído para lidar com conjuntos de dados de tamanhos variados, desde estudos de pequena escala até dados em nível empresarial, garantindo desempenho e confiabilidade consistentes. Valor Principal e Problema Resolvido: O Synth aborda os desafios comuns associados à análise de dados, como processos manuais demorados, a necessidade de expertise especializada e o potencial de erro humano. Ao automatizar e simplificar essas tarefas, o Synth capacita as organizações a aproveitar todo o potencial de seus dados, levando a insights mais precisos e decisões estratégicas melhor informadas. Essa eficiência não só economiza tempo e recursos, mas também melhora a eficácia geral das iniciativas orientadas por dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Synth](https://www.g2.com/pt/sellers/synth)
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infer-so/ (30 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.