# 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:** [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) - **Mais Tendência:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/pt/products/rapidcanvas/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### JFrog A JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), criadora da plataforma unificada de DevOps, DevSecOps, DevGovOps e MLOps, está em uma missão para criar um mundo de software entregue sem atrito, do desenvolvimento à produção. Impulsionada por uma visão de "Software Líquido", a Plataforma JFrog é um sistema de registro da cadeia de suprimentos de software projetado para capacitar organizações enquanto elas constroem, gerenciam e distribuem software seguro com velocidade e escala. Recursos de segurança holísticos ajudam a identificar, proteger e remediar contra ameaças e vulnerabilidades. A Plataforma JFrog universal, híbrida e multi-nuvem está disponível tanto como serviços SaaS através dos principais provedores de serviços em nuvem quanto auto-hospedada. Milhões de usuários e aproximadamente 6.600 organizações em todo o mundo, incluindo a maioria das empresas da Fortune 100, dependem das soluções JFrog para adotar com segurança a transformação digital na era da IA. Saiba mais em www.jfrog.com ou siga-nos no X @JFrog. 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[Welltrade](https://www.g2.com/pt/products/welltrade/reviews) WellTrade AI é uma plataforma avançada de pesquisa de investimentos que utiliza inteligência artificial para fornecer recomendações claras e concisas de Compra, Venda ou Manutenção para ações e ETFs dos EUA. Ao analisar dados financeiros em tempo real, incluindo indicadores técnicos, métricas fundamentais e sentimento de mercado, o WellTrade AI simplifica o processo de tomada de decisão de investimento, tornando-o acessível e sem estresse para investidores de todos os níveis de experiência. Principais Características e Funcionalidades: - Análise Abrangente de Dados: A plataforma avalia uma ampla gama de dados financeiros, como indicadores técnicos (por exemplo, SMA 50 & 200, MACD, RSI), fundamentos financeiros (por exemplo, capitalização de mercado, relação P/L, receita) e relatórios de ganhos, para fornecer recomendações informadas. - Insights Baseados em IA: Utilizando a tecnologia de ponta da OpenAI, o WellTrade AI processa informações financeiras complexas rapidamente, fornecendo aos usuários sinais diretos de Compra, Venda ou Manutenção acompanhados de cinco razões concisas que sustentam cada decisão. - Interface Amigável: Projetada para facilidade de uso, a plataforma atende a novos investidores, traders ativos, entusiastas de dados e profissionais ocupados, oferecendo insights claros sem a necessidade de amplo conhecimento financeiro. Valor Principal e Soluções para Usuários: O WellTrade AI aborda os desafios comuns enfrentados pelos investidores, como a sobrecarga de informações e a complexidade da análise de dados financeiros. Ao fornecer recomendações de investimento rápidas, confiáveis e fáceis de entender, a plataforma capacita os usuários a tomar decisões informadas de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo o estresse associado à pesquisa de mercado. Seja você um investidor iniciante em busca de orientação ou um trader experiente em busca de uma análise simplificada, o WellTrade AI oferece as ferramentas necessárias para navegar nos mercados financeiros com confiança. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Well Trade AI](https://www.g2.com/pt/sellers/well-trade-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®) ### 2. [Westx](https://www.g2.com/pt/products/westx/reviews) Westx é uma plataforma abrangente projetada para simplificar e aprimorar a gestão de ativos digitais para indivíduos e organizações. Ela oferece uma interface amigável que simplifica as complexidades associadas à gestão de ativos digitais, garantindo que os usuários possam organizar, acessar e monitorar seus ativos de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Gestão Centralizada de Ativos: Westx fornece um painel unificado onde os usuários podem supervisionar todos os seus ativos digitais, facilitando o rastreamento e a organização. - Monitoramento em Tempo Real: A plataforma oferece atualizações e análises em tempo real, permitindo que os usuários fiquem informados sobre o desempenho e o status de seus ativos. - Armazenamento Seguro: Westx emprega protocolos de segurança avançados para garantir a segurança e a integridade dos ativos digitais dos usuários. - Interface Amigável: Projetada com simplicidade em mente, a plataforma garante que tanto usuários iniciantes quanto experientes possam navegar e utilizar seus recursos de forma eficaz. Valor e Soluções Primárias: Westx aborda os desafios associados à gestão de múltiplos ativos digitais, fornecendo uma plataforma centralizada e segura. Ela simplifica o rastreamento de ativos, melhora a segurança e oferece insights em tempo real, capacitando assim os usuários a tomarem decisões informadas e otimizarem seus portfólios de ativos digitais. **Seller Details:** - **Vendedor:** [WestX](https://www.g2.com/pt/sellers/westx) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 3. [Wielded](https://www.g2.com/pt/products/wielded/reviews) Wielded é uma plataforma abrangente projetada para simplificar e aprimorar a gestão de ativos digitais e fluxos de trabalho para empresas de todos os tamanhos. Ao integrar ferramentas e recursos avançados, Wielded capacita as organizações a otimizar suas operações, melhorar a colaboração e impulsionar a produtividade. Os principais recursos e funcionalidades do Wielded incluem: - Gestão de Ativos Digitais: Armazenamento e organização centralizados de ativos digitais, garantindo fácil acesso e recuperação. - Automação de Fluxos de Trabalho: Fluxos de trabalho personalizáveis que automatizam tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Ferramentas de Colaboração: Recursos de colaboração em tempo real que permitem que as equipes trabalhem juntas de forma integrada, independentemente da localização. - Análise e Relatórios: Capacidades de análise e relatórios aprofundados que fornecem insights sobre desempenho e áreas para melhoria. - Capacidades de Integração: Compatibilidade com uma ampla gama de aplicativos e serviços de terceiros, permitindo um ecossistema tecnológico coeso. O principal valor do Wielded reside em sua capacidade de simplificar processos complexos, aprimorar a colaboração em equipe e fornecer insights acionáveis. Ao abordar desafios comuns, como fluxos de trabalho ineficientes, ativos digitais desorganizados e falta de visibilidade nas operações, o Wielded permite que as empresas operem de forma mais eficiente e eficaz, levando, em última análise, a um crescimento e sucesso aumentados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wielded](https://www.g2.com/pt/sellers/wielded) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wielded (1 funcionários no LinkedIn®) ### 4. [WisBot](https://www.g2.com/pt/products/wisbot/reviews) WisBot é um assistente com tecnologia de IA projetado para otimizar fluxos de trabalho de ciência de dados e aprendizado de máquina, transformando dados brutos e consultas de usuários em soluções abrangentes e prontas para uso. Ele automatiza a criação de Notebooks Jupyter executados, relatórios de análise exploratória de dados (EDA), modelos de aprendizado de máquina treinados e código pronto para implantação, tudo sem necessidade de configuração local. Principais Recursos e Funcionalidades: - Notebooks Jupyter Executados: WisBot gera notebooks totalmente executados que incluem EDA completa, modelos treinados e visualizações prontas para publicação, permitindo que os usuários obtenham insights sem codificação manual. - Iteração Interativa Baseada em Chat: Os usuários podem refinar interativamente as análises através de uma interface de chat, solicitando modificações ou novas visualizações em linguagem natural, facilitando um processo de desenvolvimento iterativo. - Código Python Instantâneo: A ferramenta fornece estruturas completas de projetos com arquivos necessários como `requirements.txt`, Dockerfiles e configurações de implantação, garantindo que o código esteja pronto para produção e siga as melhores práticas. - Integração de Pesquisa: WisBot incorpora descobertas dos últimos artigos acadêmicos e publicações de pesquisa, permitindo que os usuários apliquem técnicas e metodologias de ponta às suas análises. Valor Principal e Soluções para Usuários: WisBot acelera significativamente o processo de análise de dados e desenvolvimento de modelos para cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, analistas de dados e gerentes de produto. Ao automatizar tarefas tediosas como limpeza de dados, EDA, seleção de modelos e geração de código, ele reduz o tempo desde a ingestão de dados até insights acionáveis de horas para minutos. Essa eficiência permite que os usuários se concentrem na tomada de decisões estratégicas e inovação, em vez de serem sobrecarregados por tarefas rotineiras de codificação e configuração. Além disso, sua infraestrutura baseada em nuvem elimina a necessidade de configurações de ambiente local, tornando-o acessível e conveniente para equipes de todos os tamanhos. **Seller Details:** - **Vendedor:** [WisBot](https://www.g2.com/pt/sellers/wisbot) - **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. [Withgoogle](https://www.g2.com/pt/products/teachable-machine-withgoogle/reviews) Teachable Machine é uma ferramenta baseada na web desenvolvida pelo Google que permite aos usuários criar modelos de aprendizado de máquina diretamente em seu navegador, sem necessidade de experiência em programação. Utilizando a câmera, o microfone ou arquivos carregados do seu dispositivo, você pode treinar um modelo para reconhecer imagens, sons ou poses em tempo real. O processo de treinamento ocorre localmente no seu dispositivo, garantindo privacidade e resposta rápida. Uma vez treinados, esses modelos podem ser exportados e integrados em várias aplicações, tornando o aprendizado de máquina acessível a um público mais amplo. Principais Características e Funcionalidades: - Nenhuma Programação Necessária: Usuários podem construir e treinar modelos de aprendizado de máquina sem qualquer conhecimento de programação. - Múltiplos Tipos de Entrada: Suporta o treinamento de modelos usando imagens, sons ou poses capturadas através da câmera ou microfone do seu dispositivo. - Treinamento em Tempo Real: Modelos são treinados instantaneamente no navegador, proporcionando feedback imediato. - Processamento Local: Todo o treinamento ocorre no seu dispositivo, garantindo privacidade dos dados e processamento mais rápido. - Opções de Exportação: Modelos treinados podem ser exportados para uso em sites, aplicativos e outros projetos. Valor Principal e Soluções para Usuários: Teachable Machine democratiza o aprendizado de máquina ao remover barreiras técnicas, permitindo que educadores, estudantes, artistas e desenvolvedores experimentem e inovem sem expertise prévia. Ele oferece uma abordagem prática para entender conceitos de aprendizado de máquina, promovendo criatividade e aplicação prática em vários campos. Ao permitir que os usuários criem modelos personalizados adaptados às suas necessidades específicas, o Teachable Machine capacita indivíduos e organizações a aproveitar o poder da IA de uma maneira amigável e acessível. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Teachable Machine](https://www.g2.com/pt/sellers/teachable-machine) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 6. [Withsequel](https://www.g2.com/pt/products/withsequel/reviews) Sequel é um assistente de longevidade alimentado por IA, projetado para fornecer uma visão abrangente da sua saúde e bem-estar. Ao integrar várias fontes de dados de saúde — incluindo exames de sangue, ressonâncias magnéticas e exames DEXA, suplementos e produtos farmacêuticos — o Sequel oferece insights personalizados para ajudá-lo a tomar decisões informadas sobre sua saúde. A plataforma enfatiza a privacidade do usuário ao processar dados localmente no seu dispositivo, permitindo que você escolha entre um modelo completamente local ou uma experiência avançada alimentada pela OpenAI sem comprometer a segurança dos dados. O Sequel é de código aberto e suporta sistemas Mac, tornando-o acessível e personalizável para usuários que buscam controlar sua saúde e longevidade. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração Abrangente de Dados de Saúde: O Sequel consolida vários dados de saúde, incluindo exames de sangue, ressonâncias magnéticas e exames DEXA, suplementos e produtos farmacêuticos, para fornecer uma visão holística do seu bem-estar. - Insights Personalizados: Utilizando modelos avançados de IA, o Sequel analisa seus dados de saúde para oferecer sugestões de terapia personalizadas, conselhos sobre suplementos e outras recomendações personalizadas. - Processamento de Dados Focado na Privacidade: Todos os dados são processados localmente no seu dispositivo, garantindo que suas informações pessoais de saúde permaneçam seguras e privadas. - Modelos de IA Flexíveis: Os usuários podem escolher entre um modelo completamente local ou uma experiência aprimorada alimentada pela OpenAI, equilibrando recursos avançados com preferências de privacidade de dados. - Plataforma de Código Aberto: O Sequel é de código aberto, permitindo contribuições da comunidade e transparência em seu desenvolvimento. - Compatibilidade com Mac: A plataforma é projetada para suportar sistemas Mac, atendendo a uma ampla base de usuários. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Sequel atende à necessidade de uma ferramenta de gestão de saúde personalizada, abrangente e consciente da privacidade. Ao integrar diversas fontes de dados de saúde e empregar análise avançada de IA, ele capacita os usuários a tomar decisões informadas sobre sua saúde e longevidade. A ênfase no processamento local de dados garante que os usuários mantenham o controle sobre suas informações pessoais, enquanto a natureza de código aberto da plataforma promove transparência e melhorias impulsionadas pela comunidade. O Sequel simplifica a complexidade da análise de dados de saúde, tornando-a acessível e acionável para indivíduos que buscam otimizar seu bem-estar. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sequel AI](https://www.g2.com/pt/sellers/sequel-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®) ### 7. [Wodan AI](https://www.g2.com/pt/products/wodan-ai/reviews) Wodan AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para aprimorar as operações empresariais através de automação inteligente e insights baseados em dados. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, o Wodan AI permite que as organizações otimizem processos, melhorem a tomada de decisões e impulsionem a inovação em diversos setores. Principais Características e Funcionalidades: - Automação Inteligente: Automatiza tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência operacional. - Análise de Dados: Processa grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e insights, auxiliando no planejamento estratégico. - Soluções Personalizáveis: Oferece modelos de IA personalizados para atender a necessidades e objetivos específicos de negócios. - Escalabilidade: Adapta-se a empresas de todos os tamanhos, garantindo integração e crescimento sem problemas. - Interface Amigável: Fornece uma plataforma intuitiva para fácil navegação e gerenciamento de ferramentas de IA. Valor e Soluções Primárias: O Wodan AI aborda o desafio de gerenciar processos empresariais complexos ao introduzir automação inteligente e análise de dados perspicaz. Ele capacita as organizações a tomarem decisões informadas, otimizarem fluxos de trabalho e se manterem competitivas em um mercado em rápida evolução. Ao implementar o Wodan AI, as empresas podem alcançar maior produtividade, custos operacionais reduzidos e inovação aprimorada, levando, em última análise, a um crescimento e sucesso sustentados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wodan AI](https://www.g2.com/pt/sellers/wodan-ai) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Temse, BE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wodanai (10 funcionários no LinkedIn®) ### 8. [Workmagic](https://www.g2.com/pt/products/workmagic-workmagic/reviews) WorkMagic é uma plataforma avançada de análise de marketing projetada para capacitar empresas com insights baseados em dados sobre o desempenho de suas campanhas publicitárias. Ao integrar-se perfeitamente com várias plataformas de anúncios e sistemas de e-commerce, o WorkMagic permite que os profissionais de marketing meçam o verdadeiro impacto de suas campanhas, otimizem estratégias e impulsionem o crescimento por meio de análises científicas. Principais Recursos e Funcionalidades: - Teste de Incremento: Conduza experimentos controlados para medir o impacto incremental dos esforços publicitários, isolando o efeito causal das campanhas sobre as vendas e aquisição de clientes. - Modelagem de Atribuição: Utilize múltiplos modelos de atribuição, incluindo Último Clique, Primeiro Clique e Atribuição Ajustada por Incrementalidade, para entender a contribuição de cada canal de marketing na jornada do cliente. - Configuração de Táticas de Anúncio: Organize e gerencie dados publicitários hierarquicamente entre canais e campanhas, facilitando o acompanhamento e otimização granular do desempenho. - Integração de Pesquisa Pós-Compra: Incorpore feedback de clientes a partir de pesquisas pós-compra para aprimorar modelos de atribuição e obter insights mais profundos sobre o comportamento do cliente. - Acesso à API: Aproveite a API do WorkMagic para enviar dados de pedidos programaticamente, garantindo informações precisas e oportunas para análise. Valor Principal e Problema Resolvido: O WorkMagic aborda o desafio de medir e otimizar com precisão o desempenho de marketing em um ambiente complexo e multicanal. Ao fornecer ferramentas robustas para teste de incremento, modelagem de atribuição e integração de dados, ele permite que as empresas: - Determinem a verdadeira eficácia de suas campanhas publicitárias. - Aloquem orçamentos de marketing de forma mais eficiente com base em insights baseados em dados. - Aprimorem o entendimento do cliente por meio de dados de pesquisa integrados. - Simplifiquem os processos de gerenciamento e análise de dados via integração de API. Em última análise, o WorkMagic capacita os profissionais de marketing a tomarem decisões informadas que impulsionam o crescimento sustentável e melhoram o retorno sobre o investimento. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Workmagic](https://www.g2.com/pt/sellers/workmagic-89ca123b-3a66-4d58-a7ed-05421cacbce9) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/workmagic-io (36 funcionários no LinkedIn®) ### 9. [worxogo](https://www.g2.com/pt/products/worxogo/reviews) Com o worxogo Nudge Coach. Ultrapasse as metas consistentemente com um Nudge Coach personalizado que constrói melhores hábitos de trabalho usando IA. **Seller Details:** - **Vendedor:** [worxogo](https://www.g2.com/pt/sellers/worxogo) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Bangalore, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3842153 (61 funcionários no LinkedIn®) ### 10. [Xyzt](https://www.g2.com/pt/products/xyzt/reviews) xyzt.ai é uma plataforma líder de análise de dados sem código para inteligência de localização. Ela permite que as organizações desbloqueiem insights de dados geoespaciais, de movimento e séries temporais em larga escala, sem a necessidade de codificação ou engenharia de dados complexa. Traga seus próprios dados, analise bilhões de pontos de dados em segundos e trabalhe com todos os principais formatos de dados. À medida que o volume e a diversidade de dados continuam a crescer, desde ativos conectados e sensores até sistemas de infraestrutura e ambientais, muitas organizações lutam para extrair valor devido à complexidade. xyzt.ai remove essas barreiras permitindo que os usuários integrem, explorem e analisem conjuntos de dados heterogêneos em uma única plataforma. Com implantação rápida, geralmente em menos de um dia, os usuários podem começar a analisar dados imediatamente. A plataforma transforma bilhões de registros em insights visuais intuitivos, permitindo que os usuários detectem padrões, monitorem operações e apoiem a tomada de decisões baseada em dados em tempo real. xyzt.ai suporta uma ampla gama de aplicações em diversos setores. As organizações podem analisar padrões de movimento, monitorar o desempenho de ativos, avaliar o impacto operacional e melhorar a segurança e a eficiência. A plataforma também possibilita casos de uso focados em sustentabilidade, como rastreamento de emissões e otimização de recursos. O que diferencia xyzt.ai é sua combinação única de flexibilidade, escala e usabilidade. Especialistas de domínio podem trabalhar diretamente com seus próprios dados, independentemente da fonte, formato ou tamanho, e explorar interativamente grandes conjuntos de dados sem depender de cientistas de dados ou ferramentas personalizadas. Confiada por organizações líderes em todo o mundo, xyzt.ai capacita equipes a transformar dados complexos em insights acionáveis, impulsionando decisões mais inteligentes, operações mais eficientes e resultados mais sustentáveis. **Seller Details:** - **Vendedor:** [xyzt.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/xyzt-ai) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Leuven, BE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xyzt-ai/ (7 funcionários no LinkedIn®) ### 11. [Yanyin Technology](https://www.g2.com/pt/products/yanyin-technology/reviews) A Yanyin Technology oferece uma plataforma de colaboração digital impulsionada por IA, adaptada para pesquisa biomédica, integrando ferramentas para biologia molecular, registros eletrônicos de laboratório e gerenciamento de dados. Esta plataforma melhora a eficiência da pesquisa ao simplificar os processos experimentais e melhorar a rastreabilidade dos dados, abordando os desafios dos fluxos de trabalho fragmentados na pesquisa científica. Principais Recursos e Funcionalidades: - yanMolecule: Uma plataforma integrada para análise e edição de sequências, com uma bancada universal de construção de plasmídeos e gerenciamento de ativos de dados de sequência. - yanNote: Uma solução abrangente para registro e gerenciamento de experimentos, oferecendo modelos personalizáveis, recursos de segurança, suporte a auditoria e capacidades de integração. - yanData: Uma plataforma de gerenciamento de dados de pesquisa que facilita a integração de fontes de dados, gerenciamento centralizado, modelagem de dados personalizada, processamento de dados, visualização e análise. - yanLibrary: Uma ferramenta impulsionada por IA para sumarização e interpretação de literatura, fornecendo perguntas e respostas baseadas em contexto, uma base de conhecimento privada baseada em modelos grandes e armazenamento e indexação de literatura online. - yanInventory: Um sistema de gerenciamento de múltiplas localizações e armazéns cobrindo processos de requisição, uso, devolução e gerenciamento, com conectividade de dados e sincronização de dados em tempo real. - yanEquipment: Um sistema de gerenciamento integrado para instrumentos e equipamentos em múltiplos cenários, oferecendo monitoramento de status de ciclo de vida completo, reserva de uso e exportação de livro eletrônico de equipamentos. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A plataforma da Yanyin Technology aborda os desafios de integração de dados, gerenciamento de processos experimentais e colaboração em equipe na pesquisa biomédica. Ao centralizar dados experimentais, automatizar o processamento de dados e facilitar a colaboração em equipe, a plataforma melhora a rastreabilidade dos dados, acelera os processos experimentais e impulsiona a inovação na descoberta de medicamentos. Seu conjunto de ferramentas suporta todo o ciclo de vida da pesquisa, desde o design experimental até a análise e relatório de dados, permitindo que os pesquisadores aumentem a eficiência e a produtividade. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Yanyin Technology](https://www.g2.com/pt/sellers/yanyin-technology) - **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. [Ycotek](https://www.g2.com/pt/products/ycotek/reviews) A Ycotek é uma empresa global de consultoria em tecnologia especializada em soluções impulsionadas por IA para ajudar empresas a alcançar a transformação digital. Com mais de 20 anos de experiência, a Ycotek combina inteligência artificial e humana para oferecer serviços inovadores e eficientes em diversos setores. Características e Funcionalidades Principais: - Dados e Análise: Oferece estratégia e governança de insights, gerenciamento de big data, operações de IA/ML, visualização de dados e integração de aprendizado de máquina para otimizar o desempenho e reduzir custos. - Capacitação em Nuvem: Fornece estratégia e execução em nuvem, gerenciamento multi-nuvem, implementação sem servidor, segurança e conformidade em nuvem, e otimização de custos para transicionar organizações para fluxos de trabalho baseados em nuvem. - Capacitação de Aplicações: Facilita a modernização de aplicações, design de experiência, DevOps, desenvolvimento multiplataforma, segurança de aplicações e oferece aplicações como serviço para entregar aplicações avançadas e inovadoras. Valor e Soluções Primárias: A Ycotek capacita os clientes a se manterem à frente em um cenário competitivo, aproveitando tecnologia de ponta e profissionais qualificados. Seu modelo de entrega global, dinâmico e impulsionado por IA garante qualidade e precisão na execução de projetos. Ao integrar inteligência artificial com expertise humana, a Ycotek aborda desafios complexos de negócios, melhora a eficiência operacional e impulsiona resultados mensuráveis para os clientes. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ycotek](https://www.g2.com/pt/sellers/ycotek) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** Minneapolis, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ycotek (91 funcionários no LinkedIn®) ### 13. [Zander Labs](https://www.g2.com/pt/products/zander-labs/reviews) A Zander Labs é uma empresa de tecnologia especializada no desenvolvimento de soluções inovadoras que aumentam a eficiência operacional e impulsionam o crescimento dos negócios. Seus produtos são projetados para se integrar perfeitamente aos sistemas existentes, fornecendo ferramentas escaláveis e fáceis de usar que abordam desafios complexos em diversos setores. Características e Funcionalidades Principais: - Análise Avançada: Utiliza algoritmos de ponta para fornecer insights acionáveis, permitindo a tomada de decisões baseadas em dados. - Soluções Personalizáveis: Oferece produtos sob medida que se adaptam às necessidades específicas dos negócios, garantindo flexibilidade e relevância. - Integração Sem Costura: Assegura compatibilidade com infraestruturas existentes, facilitando a implementação suave sem interromper as operações atuais. - Interfaces Amigáveis: Desenha interfaces intuitivas que melhoram a experiência do usuário e reduzem a curva de aprendizado para novos usuários. - Escalabilidade: Fornece soluções que crescem com o negócio, acomodando demandas aumentadas e requisitos em evolução. Valor Principal e Problema Resolvido: Os produtos da Zander Labs capacitam as empresas a otimizar seus processos, reduzir custos operacionais e melhorar o desempenho geral. Ao oferecer soluções personalizáveis e escaláveis, eles abordam os desafios únicos enfrentados pelas organizações, permitindo que elas permaneçam competitivas em um mercado em rápida mudança. A ênfase na integração sem costura e no design amigável garante que os clientes possam implementar essas ferramentas com mínima interrupção, levando a uma adoção mais rápida e a resultados tangíveis. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zander Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/zander-labs) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Delft, NL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zander-labs (47 funcionários no LinkedIn®) ### 14. [Zebra Workcloud Modeling Studio](https://www.g2.com/pt/products/zebra-workcloud-modeling-studio/reviews) Simplifique a IA com o Zebra Workcloud Modeling Studio—uma plataforma de aprendizado de máquina de baixo código/sem código de primeira linha para preparação rápida de dados até o treinamento de modelos. Democratize a ciência de dados em toda a sua empresa. Utilize algoritmos pré-construídos projetados para varejo e CPG, pipelines e soluções de ponta a ponta. Capacite iniciativas de IA com o Zebra Workcloud Modeling Studio—uma solução inovadora e simples para um futuro poderoso orientado por dados. Principais benefícios realizados por alguns de nossos clientes: - Aumento de 3X na velocidade de experimentação de ML - Redução de até 30% no tempo e custo Obtenha insights orientados por dados para uma tomada de decisão mais inteligente por meio de previsão inteligente, análise de preços e demanda para entender e prever com precisão a demanda do cliente. A Zebra (NASDAQ: ZBRA) fornece as ferramentas para ajudar as empresas a crescer com visibilidade de ativos, trabalhadores da linha de frente conectados e automação inteligente. A empresa opera em mais de 100 países, e nossos clientes incluem mais de 80% da Fortune 500. Projetado para a linha de frente, o portfólio premiado da Zebra inclui hardware, software e serviços, todos apoiados por nossos mais de 50 anos de inovação e ecossistema global de parceiros. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/zebra-technologies) - **Ano de Fundação:** 1969 - **Localização da Sede:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,972 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:ZBRA ### 15. [Zen Ai](https://www.g2.com/pt/products/zen-ai/reviews) ZenAI é um parceiro confiável no desenvolvimento de IA, especializado em criar soluções de IA de nível empresarial que transformam ideias de negócios em produtos prontos para produção. Com foco na transformação digital, a ZenAI oferece serviços completos desde o conceito até a implantação, garantindo entrega pontual e aderência às restrições orçamentárias. Sua equipe de engenharia de classe mundial conquistou a confiança de mais de 50 empresas em todo o mundo, entregando soluções de IA personalizadas em diversos setores, incluindo saúde, automotivo, varejo, logística, finanças e SaaS. Principais Características e Funcionalidades: - IA & Automação Inteligente: A ZenAI desenvolve soluções de IA personalizadas, como chatbots inteligentes, motores de recomendação, análises preditivas e sistemas de visão computacional, todos adaptados a fluxos de trabalho específicos de negócios. - Aplicações Web & Móveis: Utilizando frameworks modernos, a ZenAI projeta e constrói aplicações web responsivas e experiências móveis nativas, garantindo alto engajamento do usuário e entrega pontual. - Infraestrutura Backend & Cloud: A empresa oferece desenvolvimento robusto de APIs, arquitetura de microsserviços e soluções nativas em nuvem em plataformas como AWS, GCP e Azure, garantindo backends escaláveis e pipelines CI/CD eficientes. - Análise & Visualização de Dados: A ZenAI fornece pipelines de dados completos, painéis em tempo real e soluções de inteligência de negócios, transformando dados brutos em insights acionáveis para uso imediato. Valor Primário e Soluções para Usuários: A ZenAI aborda desafios críticos de negócios automatizando processos manuais, aprimorando a tomada de decisões baseada em dados e desbloqueando novas fontes de receita por meio de produtos impulsionados por IA. Suas soluções levam a ganhos significativos de eficiência, lançamentos de produtos mais rápidos, melhor engajamento do usuário e infraestrutura escalável. Ao integrar capacidades de IA de forma contínua nos fluxos de trabalho existentes, a ZenAI capacita as empresas a alcançarem a transformação digital de forma rápida e eficaz, garantindo que permaneçam competitivas em seus respectivos setores. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zen Ai](https://www.g2.com/pt/sellers/zen-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®) ### 16. [ZeroComplex AI](https://www.g2.com/pt/products/zerocomplex-ai/reviews) ZeroComplex AI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para simplificar a análise de dados complexos e os processos de tomada de decisão para empresas. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, permite que as organizações extraiam insights acionáveis de vastos conjuntos de dados, melhorando a eficiência operacional e o planejamento estratégico. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento Automático de Dados: Simplifica a ingestão, limpeza e transformação de dados brutos, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando na tomada de decisões proativas. - Processamento de Linguagem Natural (PLN): Interpreta e analisa dados de texto não estruturados, facilitando a análise de sentimento e a extração de informações. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas para visualizar insights de dados, adaptadas às necessidades específicas do negócio. - Escalabilidade: Adapta-se a volumes e complexidades de dados variados, garantindo desempenho consistente à medida que as necessidades empresariais evoluem. Valor Principal e Soluções para Usuários: ZeroComplex AI aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados complexos, fornecendo uma plataforma amigável que automatiza processos analíticos. Isso capacita as empresas a tomar decisões informadas rapidamente, identificar oportunidades de crescimento e mitigar riscos potenciais. Ao reduzir a dependência da análise manual de dados, também libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas e inovação. **Seller Details:** - **Vendedor:** [ZeroComplex AI](https://www.g2.com/pt/sellers/zerocomplex-ai) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** Lewes, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zerocomplex-ai (6 funcionários no LinkedIn®) ### 17. [Zetta](https://www.g2.com/pt/products/zettadata-zetta/reviews) Zetta é uma plataforma de inteligência de negócios impulsionada por IA, projetada para simplificar a análise de dados para empresas de todos os tamanhos. Ao conectar-se diretamente ao seu data warehouse, Zetta automatiza a criação de dashboards, gera insights acionáveis e fornece um analista de IA conversacional para responder às suas perguntas relacionadas a dados. Esta abordagem simplificada elimina a necessidade de construção manual de dashboards e reduz o risco de inconsistência de dados, permitindo que os usuários configurem e acessem insights abrangentes de dados em minutos. Principais Recursos e Funcionalidades: - Dashboards Automatizados & Analista de IA: Zetta oferece visualizações poderosas e flexíveis acompanhadas por um assistente de IA capaz de responder a todas as suas perguntas de dados. Simplesmente conecte seu data warehouse, e Zetta cuida do resto—sem necessidade de construção manual. - Construtor de Métricas: Defina suas principais métricas de negócios em um local centralizado e acompanhe-as em vários dashboards com documentação consistente, eliminando a confusão de relatórios inconsistentes. - Insights: Aproveite os insights impulsionados por IA para entender as causas raízes e as trajetórias futuras de seus principais indicadores de desempenho (KPIs), capacitando você a tomar decisões informadas e comunicar efetivamente narrativas de crescimento aos stakeholders. - Segurança de Dados: Zetta garante conexões seguras com suas fontes de dados, mantendo a confidencialidade e a integridade de suas informações. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Zetta aborda desafios comuns na análise de dados oferecendo uma solução intuitiva e automatizada que reduz o tempo e o esforço necessários para obter insights significativos. Ao eliminar a necessidade de criação manual de dashboards e minimizar inconsistências de dados, Zetta capacita as empresas a focarem em iniciativas de crescimento estratégico. Sua interface amigável atende tanto a equipes de dados quanto a usuários de negócios, facilitando o acesso rápido a insights de dados confiáveis sem as complexidades associadas às ferramentas tradicionais de inteligência de negócios. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zettadata](https://www.g2.com/pt/sellers/zettadata) - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zettadataai/ (2 funcionários no LinkedIn®) ### 18. [Zipline AI](https://www.g2.com/pt/products/zipline-ai/reviews) Zipline AI é uma plataforma de dados de próxima geração que ajuda as empresas a acelerar o desenvolvimento de IA/ML com implantação mais rápida. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zipline AI](https://www.g2.com/pt/sellers/zipline-ai) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ziplineai/ (9 funcionários no LinkedIn®) ## Parent Category [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/pt/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### O que você deve saber sobre plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ### O que são plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)? A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para orientar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com a ciência de dados, da qual a [inteligência artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) faz parte, os usuários podem minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e faz previsões baseadas em dados. Um aspecto crucial da ciência de dados é o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários aproveitam as plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina que facilitam todo o processo, desde a integração de dados até o gerenciamento de modelos. Com essa plataforma única, cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores e outros interessados nos negócios colaboram para garantir que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado. ### Tipos de plataformas DSML Nem todas as plataformas de software de ciência de dados e aprendizado de máquina são projetadas da mesma forma. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implantem [modelos de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados e do método e maneira de implantação.  **Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina na nuvem** Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como derivar insights quanto em garantir sua qualidade. As plataformas DSML baseadas em nuvem oferecem a capacidade de treinar e implantar os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em várias aplicações, pois proporciona acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados. **Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina no local** A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por vários motivos, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções DSML no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é rigorosa e às vezes necessária. **Plataformas de borda** Algumas ferramentas e softwares DSML permitem a execução de algoritmos na borda, consistindo em uma rede de [centros de dados](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. [A computação de borda](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** ** ### Quais são os recursos comuns das soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina? A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina que podem ajudar os usuários a preparar dados e treinar, gerenciar e implantar modelos. **Preparação de dados:** Os recursos de ingestão de dados permitem que os usuários integrem e ingiram dados de várias fontes internas ou externas, como aplicativos empresariais, bancos de dados ou dispositivos de Internet das Coisas (IoT). Dados sujos (ou seja, dados incompletos, imprecisos ou incoerentes) são um ponto de partida ruim para a construção de modelos de aprendizado de máquina. Um treinamento de IA ruim gera modelos ruins, que por sua vez geram previsões ruins que podem ser úteis na melhor das hipóteses e prejudiciais na pior. Portanto, as capacidades de preparação de dados permitem a [limpeza de dados](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e a ampliação de dados (em que conjuntos de dados relacionados são aplicados aos dados da empresa) para garantir que a jornada dos dados comece bem. **Treinamento de modelo:** A engenharia de características transforma dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e melhora a precisão do modelo em dados não vistos. Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo de determinar os valores adequados para todos os pesos e o viés a partir dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse propósito são [aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). O primeiro é um método em que a entrada é rotulada, enquanto o segundo lida com dados não rotulados. **Gerenciamento de modelo:** O processo não termina quando o modelo é lançado. As empresas devem monitorar e gerenciar seus modelos para garantir que eles permaneçam precisos e atualizados. A comparação de modelos permite que os usuários comparem rapidamente modelos com uma linha de base ou com um resultado anterior para determinar a qualidade do modelo construído. Muitas dessas plataformas também possuem ferramentas para rastrear métricas, como precisão e perda. **Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de torná-los disponíveis em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Métodos de implantação incluem APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais. ### Quais são os benefícios de usar plataformas de engenharia DSML? Por meio do uso de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, os cientistas de dados podem obter visibilidade de toda a jornada dos dados, desde a ingestão até a inferência. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando e fornece as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando eles surgirem. Com essas ferramentas, os especialistas preparam e enriquecem seus dados, aproveitam bibliotecas de aprendizado de máquina e implantam seus algoritmos em produção. **Compartilhar insights de dados:** Os usuários podem compartilhar dados, modelos, painéis ou outras informações relacionadas com ferramentas baseadas em colaboração para promover e facilitar o trabalho em equipe. **Simplificar e escalar a ciência de dados:** Muitas plataformas estão abrindo essas ferramentas para um público mais amplo com recursos fáceis de usar e capacidades de arrastar e soltar. Além disso, modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam facilmente a escalar experimentos em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados. **Experimentação:** Antes de um modelo ser colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. Os fornecedores de ciência de dados e aprendizado de máquina facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, ampliação de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para [aprendizado profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos de redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir perdas, também são usados na experimentação. ### Quem usa produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina? Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há escassez de profissionais qualificados. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender vários algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais). Portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta remuneração. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos. Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre a ideia. As plataformas mais robustas fornecem recursos que ajudam os usuários não técnicos a entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados. **Engenheiros de dados:** Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outros interessados dentro da organização. **Cidadãos cientistas de dados:** Com o aumento de recursos mais fáceis de usar, cidadãos cientistas de dados, que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades em dados, estão cada vez mais recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina para trazer IA para suas organizações. **Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas usam essas soluções para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação até a implantação e acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos. **Interessados nos negócios:** Interessados nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações. ### Quais são as alternativas às plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina? Alternativas às soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente: [Software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar o software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina. Este software não fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina, mas pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. Isso inclui monitorar a saúde, desempenho e precisão dos modelos. [Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina são ótimas para o desenvolvimento em grande escala de modelos, seja para [visão computacional](https://learn.g2.com/computer-vision), processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar o software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento. Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam uma variedade de tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em mais específicos, como aprendizado de regras de associação, [redes bayesianas](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações a procurar soluções pontuais. ### **Software e serviços relacionados a plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina** Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com plataformas DSML incluem: [Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada. [Software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui muitas fontes de dados díspares e, para integrar melhor todos os seus dados, implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados ingeridos por plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina. [Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para iniciar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes. [Software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Algoritmos de NLP fornecem [reconhecimento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [geração de linguagem natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicativos de tradução e [ferramentas de monitoramento de mídia social](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escaneiam redes sociais em busca de menções. ### Desafios com plataformas DSML Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.  **Requisitos de dados:** Uma grande quantidade de dados é necessária para que a maioria dos algoritmos de IA aprenda o que é necessário. Os usuários precisam treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir um aplicativo verdadeiramente inteligente. **Escassez de habilidades:** Também há uma escassez de pessoas que entendem como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar um software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas. **Viés algorítmico:** Embora a tecnologia seja eficiente, nem sempre é eficaz e é marcada por vários tipos de vieses nos dados de treinamento, como vieses de raça ou gênero. Por exemplo, como muitos algoritmos de reconhecimento facial são treinados em conjuntos de dados com rostos predominantemente masculinos brancos, outros são mais propensos a serem identificados erroneamente pelos sistemas. ### Quais empresas devem comprar plataformas de engenharia DSML? A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos: **Serviços financeiros:** A IA é amplamente utilizada em serviços financeiros, com bancos usando-a para tudo, desde o desenvolvimento de algoritmos de pontuação de crédito até a análise de documentos de ganhos para identificar tendências. Com soluções de software de ciência de dados e aprendizado de máquina, as equipes de ciência de dados podem construir modelos com dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos. **Saúde:** No setor de saúde, as empresas podem usar essas plataformas para entender melhor as populações de pacientes, como prever visitas de pacientes internados e desenvolver sistemas que possam combinar pessoas com ensaios clínicos relevantes. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando a ciência de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais. **Varejo:** No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é fundamental. Os principais varejistas estão aproveitando essas plataformas para oferecer aos clientes experiências altamente personalizadas com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o aprendizado de máquina em vigor, essas empresas podem exibir material altamente relevante e chamar a atenção de potenciais clientes.  ### Como escolher a melhor plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) #### Coleta de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção. O primeiro passo no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de critérios. A lista serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais. Dependendo do escopo da implantação, produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados pode ser útil. #### Comparar produtos DSML **Criar uma lista longa** Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, é útil preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor. **Criar uma lista curta** A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções. **Conduzir demonstrações** Para garantir uma comparação completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta usando o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. #### Seleção de plataformas DSML **Escolher uma equipe de seleção** Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades. **Negociação** Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou recomendar o produto a outros. **Decisão final** Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendável realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta. ### Custo das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina Como mencionado acima, as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente exigindo mais custos de infraestrutura antecipados.  Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de nível empresarial. As primeiras frequentemente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores de DSML podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento. Uma vez configuradas, elas geralmente não exigem custos significativos de manutenção, especialmente se implantadas na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software. #### Retorno sobre o investimento (ROI) As empresas decidem implantar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma. ### Implementação de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina **Como as ferramentas de software DSML são implementadas?** A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz. **Quem é responsável pela implementação da plataforma DSML?** Pode ser necessário muitas pessoas ou equipes para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados de dados. **Qual é o processo de implementação de produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?** Em termos de implementação, é típico que a plataforma seja implantada de forma limitada e posteriormente expandida de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes em seu site para entender melhor como está funcionando. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa). Se a implantação não for bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta para determinar o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento e os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados. **Quando você deve implementar ferramentas DSML?** Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é um recurso fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem fazer da organização de seus dados sua principal prioridade, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída.  ### Tendências de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina **AutoML** O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais. **IA embutida** A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso. Usar IA embutida em software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automação de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluções de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite simplificar processos, automatizar certas tarefas e obter uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado. **Aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)** O ambiente de software mudou para uma estrutura de microsserviços mais granular, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas fornecem [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para outras empresas. Os desenvolvedores rapidamente aproveitam esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e a necessidade de IA aumentar. **Explicabilidade** Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual sobre ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, o que ajuda os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e ajudá-los a atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia e o GDPR.