# Melhor Plataformas de MLOps - Página 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Plataformas de operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps) permitem que os usuários gerenciem, monitorem e implantem modelos de aprendizado de máquina à medida que são integrados em aplicações de negócios, automatizando a implantação, rastreando a saúde e a precisão dos modelos e permitindo que as equipes escalem o aprendizado de máquina em toda a organização para um impacto tangível nos negócios. ### Capacidades Principais das Plataformas de MLOps Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de MLOps, um produto deve: - Oferecer uma plataforma para monitorar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina - Permitir que os usuários integrem modelos em aplicações de negócios em toda a empresa - Rastrear a saúde e o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina implantados - Fornecer uma ferramenta de gerenciamento holística para entender melhor todos os modelos implantados em um negócio ### Casos de Uso Comuns para Plataformas de MLOps Equipes de ciência de dados e engenharia de ML usam plataformas de MLOps para operacionalizar modelos e manter seu desempenho ao longo do tempo. Casos de uso comuns incluem: - Automatizar o pipeline de implantação para modelos de ML construídos por cientistas de dados em aplicações de produção - Monitorar desvio de modelo, degradação de precisão e anomalias de desempenho em modelos implantados - Gerenciar rastreamento de experimentos, versionamento de modelos e governança de segurança ao longo do ciclo de vida de ML ### Como as Plataformas de MLOps Diferem de Outras Ferramentas As plataformas de MLOps focam na manutenção e monitoramento de modelos implantados em vez do desenvolvimento inicial de modelos, distinguindo-se de [plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), que se concentram na construção e treinamento de modelos. Algumas soluções de MLOps oferecem gerenciamento centralizado de todos os modelos em toda a empresa em um único local, e podem ser independentes de linguagem ou otimizadas para linguagens específicas como Python ou R. ### Insights da G2 sobre Plataformas de MLOps Com base nas tendências de categoria na G2, o monitoramento de modelos e o rastreamento de experimentos se destacam como as capacidades mais valorizadas. A confiabilidade aprimorada dos modelos e ciclos de iteração mais rápidos se destacam como os principais benefícios da adoção. ## How Many Plataformas de MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 253 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Pequeno negócio 54% │ Mercado médio 31% │ Empresa 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de MLOps Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 6,700+ Avaliações Autênticas - 253+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Plataformas de MLOps Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) - **Melhor Desempenho:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/pt/products/superannotate/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Roboflow](https://www.g2.com/pt/products/roboflow/reviews) - **Mais Tendência:** [Arize AI](https://www.g2.com/pt/products/arize-ai/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) ## What Are the Top-Rated Plataformas de MLOps Products in 2026? ### 1. [Labelbox](https://www.g2.com/pt/products/labelbox/reviews) Labelbox é a principal plataforma de IA centrada em dados para construir aplicações inteligentes. As equipes que buscam capitalizar os últimos avanços em IA generativa e LLMs usam a plataforma Labelbox para injetar esses sistemas com o grau certo de supervisão humana e automação. Quer estejam construindo produtos de IA com modelos personalizados ou de base, ou usando IA para automatizar tarefas de dados ou encontrar insights de negócios, a Labelbox permite que as equipes façam isso de forma eficaz e rápida. A plataforma é usada por empresas da Fortune 500, como Walmart, P&G, Genentech e Adobe, e centenas de equipes líderes em IA. Labelbox é apoiada por investidores líderes, incluindo SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (fundo focado em IA do Google) e Databricks Ventures. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 48 **How Do G2 Users Rate Labelbox?** - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Labelbox?** - **Vendedor:** [Labelbox](https://www.g2.com/pt/sellers/labelbox) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @labelbox (3,471 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/labelbox/ (427 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 46% Pequena Empresa, 38% Médio Porte #### What Are Labelbox's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (9 reviews) - Rotulagem de Dados (6 reviews) - Eficiência (6 reviews) - Capacidades de IA (5 reviews) - Integrações fáceis (5 reviews) **Cons:** - Falta de Recursos (3 reviews) - Desempenho lento (3 reviews) - Aprendizado Difícil (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Processamento Lento (2 reviews) ### 2. [SAS Model Manager](https://www.g2.com/pt/products/sas-model-manager/reviews) SAS® Model Manager é uma aplicação baseada na web que permite que as organizações registrem, modifiquem, acompanhem, pontuem, publiquem e relatem modelos analíticos. As organizações podem armazenar modelos dentro de pastas ou projetos, desenvolver e validar modelos candidatos, e avaliar modelos candidatos para a seleção do modelo campeão. Elas podem então publicar e monitorar modelos campeões. Todo o pessoal de desenvolvimento e manutenção de modelos, incluindo modeladores de dados, testadores de validação, oficiais de pontuação e analistas, pode usar o SAS Model Manager. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 56 **How Do G2 Users Rate SAS Model Manager?** - **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind SAS Model Manager?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Ano de Fundação:** 1976 - **Localização da Sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,933 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Gerente de Vendas Internas - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 59% Empresa, 27% Pequena Empresa #### What Are SAS Model Manager's Pros and Cons? **Pros:** - Gestão de Modelos (3 reviews) - Variedade de Modelos (3 reviews) - Análise (2 reviews) - Automação (1 reviews) - Colaboração (1 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Complexidade (1 reviews) - Questões de Complexidade (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Navegação Difícil (1 reviews) ### 3. [Domino Enterprise AI Platform](https://www.g2.com/pt/products/domino-enterprise-ai-platform/reviews) A Domino impulsiona negócios orientados por modelos com sua plataforma líder de IA Empresarial que acelera o desenvolvimento e a implantação de trabalhos de ciência de dados, aumentando a colaboração e a governança. Mais de 20 por cento das empresas da Fortune 100 confiam na Domino para ajudar a escalar a ciência de dados, transformando-a em uma vantagem competitiva. Fundada em 2013, a Domino é apoiada pela Sequoia Capital e outros investidores líderes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Domino Enterprise AI Platform?** - **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Domino Enterprise AI Platform?** - **Vendedor:** [Domino Data Lab](https://www.g2.com/pt/sellers/domino-data-lab) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @DominoDataLab (7,987 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3542130/ (255 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 46% Empresa, 39% Pequena Empresa #### What Are Domino Enterprise AI Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Integrações fáceis (2 reviews) - Integrações (2 reviews) - Eficiência de Treinamento (2 reviews) - Capacidades de IA (1 reviews) **Cons:** - Custo (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) - Recursos Faltantes (1 reviews) ### 4. [Datature](https://www.g2.com/pt/products/datature/reviews) Datature é uma plataforma de Visão de IA que simplifica o desenvolvimento de visão computacional ao unificar a rotulagem de dados, o treinamento de modelos e a implantação em um único fluxo de trabalho. Ao eliminar a necessidade de ferramentas fragmentadas e infraestrutura complexa, as equipes podem se concentrar em resolver problemas do mundo real. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Datature?** - **Facilidade de Uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Datature?** - **Vendedor:** [Datature](https://www.g2.com/pt/sellers/datature) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @DatatureAI (168 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datature/ (28 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Pesquisa - **Company Size:** 63% Pequena Empresa, 29% Empresa #### What Are Datature's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiência (5 reviews) - Eficiência de Anotação (4 reviews) - Facilidade de Uso (4 reviews) - Gestão de Modelos (4 reviews) - Capacidades de IA (3 reviews) **Cons:** - Personalização Limitada (2 reviews) - Problemas de Anotação (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) ### 5. [Valohai](https://www.g2.com/pt/products/valohai/reviews) Valohai é a plataforma MLOps criada especialmente para Pioneiros de ML, oferecendo a eles tudo o que faltava, em uma plataforma que simplesmente faz sentido. Agora eles executam milhares de experimentos com o clique de um botão – criando dados nos quais confiam. Tudo isso enquanto usam as ferramentas que amam para construir coisas duradouras. E com Valohai, as equipes de ML colaboram facilmente em qualquer coisa, desde modelos até métricas. Permitindo que os Pioneiros de ML construam mais rápido e entreguem produtos mais fortes para o mundo. Expandindo os limites do que qualquer um por aí já sonhou que poderia fazer com ML. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Valohai?** - **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Valohai?** - **Vendedor:** [Valohai Ltd](https://www.g2.com/pt/sellers/valohai-ltd) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @valohaiai (1,836 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/15250931 (22 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Automotivo, Software de Computador - **Company Size:** 35% Pequena Empresa, 31% Médio Porte #### What Are Valohai's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades (1 reviews) - Flexibilidade de Personalização (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Flexibilidade (1 reviews) **Cons:** - Gestão de Erros (1 reviews) - Falta de Ferramentas (1 reviews) ### 6. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/pt/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) Na Cloudera, acreditamos que os dados podem tornar o que é impossível hoje, possível amanhã. Entregamos uma nuvem de dados empresarial para qualquer dado, em qualquer lugar, desde a borda até a IA. Permitimos que as pessoas transformem grandes quantidades de dados complexos em insights claros e acionáveis para melhorar seus negócios e superar suas expectativas. A Cloudera está liderando hospitais para melhores curas contra o câncer, protegendo instituições financeiras contra fraudes e crimes cibernéticos, e ajudando humanos a chegarem a Marte — e além. Impulsionada pela inovação incessante da comunidade de código aberto, a Cloudera avança a transformação digital para as maiores empresas do mundo. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,548 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 888-789-1488 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequena Empresa #### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (22 reviews) - Escalabilidade (17 reviews) - Segurança (9 reviews) - Gestão de Dados (8 reviews) - Recursos (8 reviews) **Cons:** - Caro (16 reviews) - Complexidade (7 reviews) - Aprendizado Difícil (5 reviews) - Documentação Ruim (4 reviews) - Problemas de Acesso (3 reviews) ### 7. [WhyLabs](https://www.g2.com/pt/products/whylabs/reviews) A capacidade de controlar e observar a saúde das aplicações de IA é crítica para o sucesso e o retorno sobre o investimento de cada experiência impulsionada por modelos de IA preditivos ou generativos. Empresas da Fortune 100 até startups focadas em IA adotaram as ferramentas da WhyLabs para monitorar aplicações de ML e IA generativa. As ferramentas de código aberto da WhyLabs e a plataforma de observabilidade SaaS revelam desvio, problemas de qualidade de dados, viés e alucinações. Com a WhyLabs, as equipes reduzem as operações manuais em mais de 80% e diminuem o tempo de resolução de incidentes de IA em 20 vezes. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate WhyLabs?** - **Facilidade de Uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind WhyLabs?** - **Vendedor:** [WhyLabs](https://www.g2.com/pt/sellers/whylabs) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @WhyLabs (1,184 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/whylabsai/ (54 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 48% Pequena Empresa, 26% Médio Porte #### What Are WhyLabs's Pros and Cons? **Pros:** - Suporte ao Cliente (4 reviews) - Capacidades de IA (1 reviews) - Análise (1 reviews) - Capacidades (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) **Cons:** - Problemas de API (2 reviews) - Recursos Faltantes (2 reviews) - Documentação Ruim (2 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) ### 8. [Arize AI](https://www.g2.com/pt/products/arize-ai/reviews) A Arize AI oferece uma plataforma de Engenharia de IA e Agentes tudo-em-um, projetada para a complexidade e comportamento imprevisível de modelos generativos. Com ferramentas desenvolvidas especificamente para observar, avaliar e otimizar o desempenho, as equipes podem detectar problemas cedo, entender por que ocorrem e melhorar a confiabilidade desde o desenvolvimento até a produção. Aberta e interoperável por design, a Arize permite iterações mais rápidas, implantações mais seguras e experiências de cliente mais confiáveis, mantendo-se agnóstica em relação a fornecedor, estrutura e linguagem. IDE de Prompt: Projete, teste e evolua prompts com entradas, saídas e resultados de avaliação ao vivo Rastreamento e Observabilidade: Visualize cada passo do comportamento de um agente com a instrumentação OpenInference da Arize Avaliação: Execute LLM-como-Juiz online e offline e loops de feedback humano para medir precisão e sucesso de tarefas Melhoria Contínua: Use análise de rastreamento, feedback de avaliação e conjuntos de dados curados para realizar experimentos e melhorar agentes Assistente co-piloto (Alyx): Faça perguntas em linguagem natural sobre o desempenho do agente dentro da plataforma Arize Monitoramento e Alertas em Tempo Real: Acompanhe métricas personalizadas, monitore latência, uso de tokens, falhas e configure alertas para se antecipar a problemas de produção **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Arize AI?** - **Facilidade de Uso:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Arize AI?** - **Vendedor:** [Arize AI](https://www.g2.com/pt/sellers/arize-ai) - **Localização da Sede:** Berkeley, US - **Twitter:** @arizeai (4,475 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arizeai/about (160 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 43% Pequena Empresa, 29% Médio Porte #### What Are Arize AI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Recursos (4 reviews) - Capacidades (2 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) - Visualização de Dados (2 reviews) **Cons:** - Recursos Faltantes (3 reviews) - Problemas de Desempenho (2 reviews) - Desempenho lento (2 reviews) - Problemas de API (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) ### 9. [Gurobi Optimizer](https://www.g2.com/pt/products/gurobi-optimizer/reviews) Com o Gurobi Optimizer, você pode identificar soluções comprovadamente ótimas para os problemas mais complexos do mundo — incluindo problemas lineares, não lineares e quadráticos — usando qualquer combinação de variáveis contínuas e inteiras. Nossas funcionalidades fáceis de usar incluem múltiplos objetivos, múltiplos cenários, pools de soluções, restrições gerais, análise de inviabilidade, uma heurística de partição, API de matriz Python e mais — tudo apoiado pelo nosso suporte especializado 100% em nível de doutorado. Além disso, o Gurobi é sempre gratuito para estudantes, professores, pesquisadores e até mesmo recém-formados. Fundada em 2008, a Gurobi tem operações nas Américas, Europa e Ásia. Ela atende clientes em mais de 40 indústrias, incluindo organizações como SAP, Air France e a National Football League. Descubra a diferença Gurobi em gurobi.com. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Gurobi Optimizer?** - **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Gurobi Optimizer?** - **Vendedor:** [Gurobi ](https://www.g2.com/pt/sellers/gurobi) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Beaverton, OR - **Twitter:** @gurobi (5,055 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/511132/ (206 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 52% Empresa, 24% Médio Porte ### 10. [Kili](https://www.g2.com/pt/products/kili/reviews) A Kili Technology é uma plataforma colaborativa de dados de IA projetada para ajudar clientes empresariais a criar dados de treinamento de IA prontos para produção. Fundada em Paris em 2018, a Kili Technology atende a uma ampla gama de indústrias, incluindo saúde, serviços financeiros, manufatura, defesa e tecnologia. A plataforma é projetada para suportar equipes de tamanhos variados, acomodando de 10 a mais de 500 usuários simultâneos, e processa milhões de ativos anualmente. A funcionalidade central da Kili Technology reside em sua capacidade de facilitar a colaboração entre equipes multifuncionais. Ao contrário das ferramentas de rotulagem tradicionais que servem principalmente a engenheiros de aprendizado de máquina, a Kili conecta equipes de ciência de dados com partes interessadas de negócios e especialistas no assunto. Essa integração melhora o ciclo de desenvolvimento de IA ao simplificar processos desde a anotação e rotulagem até a validação e feedback do modelo. Como resultado, os usuários podem garantir que os dados usados para treinar modelos de IA sejam não apenas precisos, mas também relevantes para o contexto específico do negócio. A Kili Technology é particularmente benéfica para organizações que buscam aproveitar o poder da IA enquanto mantêm um alto nível de qualidade de dados. A plataforma suporta várias modalidades de dados, permitindo que as equipes trabalhem com dados de texto, imagens, áudio e vídeo de forma integrada. Essa versatilidade a torna adequada para uma ampla gama de aplicações, desde o desenvolvimento de modelos de processamento de linguagem natural até sistemas de reconhecimento de imagem. Ao fomentar a colaboração entre diferentes funções dentro de uma organização, a Kili melhora a eficiência geral do processo de desenvolvimento de IA. Os principais recursos da Kili Technology incluem uma interface de usuário intuitiva que simplifica o processo de rotulagem, ferramentas robustas para validação de dados e mecanismos de feedback abrangentes que permitem a melhoria contínua dos modelos de IA. Além disso, a plataforma oferece capacidades avançadas de análise, permitindo que as equipes acompanhem o progresso e identifiquem áreas para aprimoramento. Esses recursos coletivamente capacitam as organizações a construir conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade que atendem às demandas de aplicações complexas de IA. A Kili Technology se destaca no cenário competitivo das plataformas de dados de IA ao priorizar a colaboração e a usabilidade. Ao preencher a lacuna entre as partes interessadas técnicas e não técnicas, garante que o desenvolvimento de soluções de IA seja um esforço coeso. Essa abordagem não só acelera o tempo de lançamento no mercado para iniciativas de IA, mas também melhora a qualidade geral dos dados de treinamento, levando, em última análise, a modelos de IA mais eficazes. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 52 **How Do G2 Users Rate Kili?** - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kili?** - **Vendedor:** [Kili Technology](https://www.g2.com/pt/sellers/kili-technology) - **Website da Empresa:** https://kili-technology.com - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Paris, FR - **Twitter:** @Kili_Technology (441 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33266852 (49 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 38% Médio Porte, 34% Pequena Empresa #### What Are Kili's Pros and Cons? **Pros:** - Rotulagem de Dados (1 reviews) - Rotulagem de Dados (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Variedade de Modelos (1 reviews) **Cons:** - Recursos Limitados (1 reviews) - Recursos Faltantes (1 reviews) ### 11. [Dataloop](https://www.g2.com/pt/products/dataloop-dataloop/reviews) Dataloop é uma plataforma de desenvolvimento de IA de ponta que está transformando a maneira como as organizações constroem aplicações de IA. Nossa plataforma é meticulosamente elaborada para atender aos desenvolvedores no coração do processo de desenvolvimento de IA, tornando mais simples e intuitivo trabalhar com dados e modelos de IA. Nossa solução abrangente abrange todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA, oferecendo ferramentas e funcionalidades que simplificam o gerenciamento de dados, anotação, seleção de modelos e implantação. A plataforma da Dataloop é construída com foco na colaboração, permitindo que desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros trabalhem juntos de forma harmoniosa, quebrando silos tradicionais e promovendo a inovação. Os principais recursos incluem uma interface intuitiva de arrastar e soltar para construção de pipelines de dados, uma vasta biblioteca de elementos e modelos de IA pré-construídos, e capacidades robustas de curadoria e anotação de dados. Esses recursos são projetados para capacitar os desenvolvedores a prototipar rapidamente, iterar e implantar soluções de IA, acompanhando as demandas em rápida evolução do mercado. Dataloop está comprometida em avançar o desenvolvimento de IA, fornecendo uma plataforma centrada no desenvolvedor que aborda as complexidades e desafios da gestão de IA e dados. Nossa visão é democratizar o desenvolvimento de IA, permitindo que todas as organizações aproveitem o poder da IA e impulsionem suas soluções inovadoras. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 87 **How Do G2 Users Rate Dataloop?** - **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Dataloop?** - **Vendedor:** [Dataloop](https://www.g2.com/pt/sellers/dataloop) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Herzliya, IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataloop (69 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 39% Médio Porte, 33% Pequena Empresa #### What Are Dataloop's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Eficiência de Anotação (2 reviews) - Ferramentas de Anotação (2 reviews) - Interface do Usuário (2 reviews) - Integrações fáceis (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Sintaxe Confusa (1 reviews) - Navegação Difícil (1 reviews) - Falta de Comunicação (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) ### 12. [InRule](https://www.g2.com/pt/products/inrule/reviews) A InRule Technology® oferece decisões de IA explicáveis. A InRule capacita seus usuários a encantar os clientes e melhorar os resultados de negócios combinando decisões automatizadas, aprendizado de máquina explicável e automação de processos – sem código. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 66 **How Do G2 Users Rate InRule?** - **Facilidade de Uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 5.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind InRule?** - **Vendedor:** [InRule Technology, Inc](https://www.g2.com/pt/sellers/inrule-technology-inc) - **Ano de Fundação:** 2002 - **Localização da Sede:** Chicago, IL - **Twitter:** @inrule (773 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/46934/ (83 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Seguros - **Company Size:** 46% Médio Porte, 32% Empresa ### 13. [ClearML](https://www.g2.com/pt/products/clearml/reviews) ClearML é uma plataforma de IA de ponta a ponta que simplifica o desenvolvimento e a implantação de IA ao orquestrar cargas de trabalho e otimizar o desempenho da infraestrutura. A plataforma maximiza a utilização e a eficiência de clusters de GPU enquanto permite que empresas implantem soluções de GPU como Serviço com arquitetura multi-inquilino embutida e capacidades de faturamento flexíveis para alocação de custos internos ou modelos de precificação baseados em uso. Ao integrar verticalmente toda a pilha de IA — desde aplicações e infraestrutura de orquestração até o hardware subjacente — ClearML melhora tanto o desempenho quanto a utilização de recursos para cargas de trabalho de IA generativa e aprendizado de máquina. A Plataforma de Infraestrutura de IA da ClearML é uma solução de três camadas que oferece infraestrutura GenAI/IA escalável e segura em escala empresarial: O Plano de Controle de Infraestrutura permite que as organizações conectem e gerenciem clusters de GPU — seja no local, na nuvem ou ambos — garantindo alto desempenho e otimização de custos. O Centro de Desenvolvimento de IA fornece um ambiente para desenvolver, treinar e testar IA, acessível de qualquer lugar. O Motor de Aplicações GenAI implanta rápida e facilmente aplicações e agentes de IA em clusters com configuração automática de rede, autenticação e segurança. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate ClearML?** - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind ClearML?** - **Vendedor:** [ClearML](https://www.g2.com/pt/sellers/clearml) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Tel Aviv, IL - **Twitter:** @clearmlapp (3,777 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/clearml/ (45 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 54% Pequena Empresa, 31% Médio Porte ### 14. [Kubeflow](https://www.g2.com/pt/products/kubeflow/reviews) Kubeflow é uma plataforma de código aberto projetada para facilitar a implantação, orquestração e gerenciamento de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML) no Kubernetes. Ela fornece um conjunto abrangente de ferramentas que cobrem todo o ciclo de vida do ML, permitindo que cientistas de dados e engenheiros desenvolvam, treinem e implantem modelos de forma eficiente em ambientes escaláveis e portáteis. Principais Recursos e Funcionalidades: - Notebooks do Kubeflow: Oferece ambientes de desenvolvimento baseados na web, como Jupyter Notebooks, executados dentro de pods do Kubernetes, permitindo o desenvolvimento interativo de modelos. - Pipelines do Kubeflow: Permite a criação e implantação de fluxos de trabalho de ML portáteis e escaláveis usando Kubernetes, promovendo consistência e reprodutibilidade. - Treinador do Kubeflow: Suporta treinamento distribuído em várias estruturas de IA, incluindo PyTorch, Hugging Face, DeepSpeed, MLX, JAX e XGBoost, facilitando o treinamento de modelos em larga escala. - Katib do Kubeflow: Fornece capacidades de aprendizado de máquina automatizado, incluindo ajuste de hiperparâmetros, parada antecipada e busca de arquitetura neural, para otimizar o desempenho do modelo. - KServe do Kubeflow: Oferece uma plataforma padronizada para servir modelos de ML em várias estruturas, garantindo inferência de modelos escalável e eficiente. - Registro de Modelos do Kubeflow: Atua como um repositório centralizado para gerenciar modelos de ML, versões e metadados associados, conectando a lacuna entre experimentação de modelos e implantação em produção. Valor Principal e Problema Resolvido: O Kubeflow aborda as complexidades associadas à implantação e gerenciamento de fluxos de trabalho de ML aproveitando a escalabilidade e portabilidade do Kubernetes. Ele abstrai as complexidades da conteinerização, permitindo que os usuários se concentrem na construção, treinamento e implantação de modelos sem se preocupar com a infraestrutura subjacente. Ao automatizar várias etapas do ciclo de vida do ML, o Kubeflow melhora a reprodutibilidade, eficiência e colaboração entre cientistas de dados e engenheiros, acelerando, em última análise, o desenvolvimento e implantação de soluções de aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Kubeflow?** - **Facilidade de Uso:** 7.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kubeflow?** - **Vendedor:** [Kubeflow](https://www.g2.com/pt/sellers/kubeflow) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @kubeflow (6,589 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kubeflow/ (24 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 45% Pequena Empresa, 41% Empresa #### What Are Kubeflow's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiência (1 reviews) - Flexibilidade (1 reviews) - Variedade de Modelos (1 reviews) - Resolução de Problemas (1 reviews) - Escalabilidade (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Configuração Complexa (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Capacidade Limitada (1 reviews) - Recursos Limitados (1 reviews) ### 15. [Comet.ml](https://www.g2.com/pt/products/comet-ml/reviews) Comet fornece uma plataforma de avaliação de modelos de ponta a ponta para desenvolvedores de IA, com avaliações LLM de melhor qualidade, rastreamento de experimentos e monitoramento de produção. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate Comet.ml?** - **Facilidade de Uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 7.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Comet.ml?** - **Vendedor:** [Comet.ml](https://www.g2.com/pt/sellers/comet-ml) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** New York, NY - **Twitter:** @Cometml (15,074 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/comet-ml/?viewAsMember=true (103 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 54% Médio Porte, 38% Pequena Empresa ### 16. [MLJAR](https://www.g2.com/pt/products/mljar/reviews) Líder na criação de Ferramentas de Ciência de Dados. MLJAR é uma estrutura de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) projetada para tornar a construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina mais fácil e acessível. Oferece ferramentas para ajudar os usuários—sejam eles cientistas de dados, analistas ou indivíduos não técnicos—a criar modelos de aprendizado de máquina sem precisar de habilidades extensivas de programação, construir aplicativos baseados em dados e analisar dados. MLJAR mantém bibliotecas de código aberto como: AutoML mljar-supervised Mercury Supertree... **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 16 **How Do G2 Users Rate MLJAR?** - **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind MLJAR?** - **Vendedor:** [MLJAR](https://www.g2.com/pt/sellers/mljar) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Łapy, PL - **Twitter:** @MLJARofficial (1,462 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/17936019 (6 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** Private **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 63% Empresa, 25% Pequena Empresa ### 17. [Mona](https://www.g2.com/pt/products/mona/reviews) Mona é uma plataforma de monitoramento inteligente para IA em produção. As equipes de ciência de dados, aprendizado de máquina e operações de dados utilizam Mona para aumentar a confiança em seu sistema de IA, oferecendo um poderoso motor analítico que pode detectar problemas (por exemplo, desvios, outliers, problemas de integridade de dados e outras anomalias) semanas ou mais antes de surgirem. Alcançar melhores resultados de negócios evitando catástrofes de IA e focando sua equipe nos segmentos específicos onde os modelos de ML estão com desempenho inferior. Mona permite o rastreamento de métricas personalizadas para qualquer caso de uso de IA em qualquer indústria e se integra facilmente com pilhas tecnológicas existentes. Usando o recurso de equidade de IA da Mona, obtenha transparência em seus modelos de ML e automaticamente revele quaisquer preconceitos ocultos. Mona tem a capacidade de gerar relatórios completos de equidade com configuração total do usuário, usados para necessidades de auditoria interna e externa. Empresas em uma variedade de indústrias utilizam Mona para monitorar casos de uso de PNL/PLN, fala, visão computacional e aprendizado de máquina. Fundada em 2018 por líderes de produto e operadores experientes do Google e McKinsey & Co., a empresa é apoiada por grandes VCs, com escritórios nos EUA e em Israel. Mona foi reconhecida pelo Gartner no relatório de 2021 'Cool Vendors in Enterprise AI Operationalization and Engineering'. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Mona?** - **Facilidade de Uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Mona?** - **Vendedor:** [Mona](https://www.g2.com/pt/sellers/mona) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @mona_labs (41 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mona-labs/ (17 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 40% Médio Porte ### 18. [DVC](https://www.g2.com/pt/products/dvc/reviews) DVC é uma ferramenta de ciência de dados de código aberto baseada em Git. DVC introduziu uma nova ferramenta de código aberto para Análise de Dados de IA e Insights GenAI Ação, que pode curar grandes quantidades de dados não estruturados. DVC Studio é nossa ferramenta SaaS que fornece gerenciamento contínuo de dados e modelos, rastreamento de experimentos, visualização e automação, com Git e DVC como sua única fonte de verdade. Temos uma comunidade de praticantes em constante crescimento! **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate DVC?** - **Facilidade de Uso:** 6.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind DVC?** - **Vendedor:** [Iterative](https://www.g2.com/pt/sellers/iterative) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @Iterativeai (535 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iterative-ai/ (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 55% Médio Porte, 27% Pequena Empresa ### 19. [Pachyderm](https://www.g2.com/pt/products/pachyderm/reviews) Pachyderm é econômico em escala, permitindo que equipes de engenharia de dados automatizem pipelines complexos com transformações de dados sofisticadas em qualquer tipo de dado. Nossa abordagem única fornece processamento paralelizado de pipelines de múltiplos estágios, independentes de linguagem, com versionamento de dados e rastreamento de linhagem de dados. Pachyderm oferece o motor CI/CD definitivo para dados. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Pachyderm?** - **Facilidade de Uso:** 7.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Pachyderm?** - **Vendedor:** [Pachyderm](https://www.g2.com/pt/sellers/pachyderm) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @pachyderminc (2,379 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pachyderm-inc- (7 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 50% Médio Porte, 36% Empresa ### 20. [Seldon](https://www.g2.com/pt/products/seldon/reviews) Seldon leva modelos de aprendizado de máquina para produção mais rapidamente, da maneira mais confiável. A implantação de modelos, explicadores e canários no front-end significa que os usuários podem implantar modelos de ML e os testes podem ser realizados em ambientes ao vivo. Métricas e painéis podem monitorar modelos para melhorar o desempenho e comunicar rapidamente erros para fácil depuração. Explicadores de modelos significam que você pode entender e ajustar quais características estão influenciando o modelo e a detecção de anomalias pode sinalizar desvios nos dados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Seldon?** - **Facilidade de Uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Seldon?** - **Vendedor:** [Seldon](https://www.g2.com/pt/sellers/seldon) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** London, GB - **Twitter:** @seldon_io (2,253 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seldon/about (106 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 45% Empresa, 36% Pequena Empresa ### 21. [Determined AI](https://www.g2.com/pt/products/determined-ai/reviews) A Determined AI adota uma abordagem pragmática e orientada a resultados para o aprendizado profundo, com o objetivo de melhorar drasticamente a produtividade dos desenvolvedores de aprendizado profundo. Sua plataforma integrada de AutoML simplifica todo o fluxo de trabalho de aprendizado profundo, desde o gerenciamento de dados até o treinamento e a implantação de modelos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Determined AI?** - **Facilidade de Uso:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Determined AI?** - **Vendedor:** [Determined AI](https://www.g2.com/pt/sellers/determined-ai) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Houston, Texas - **Twitter:** @DeterminedAI (1,712 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/determined-ai/ (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 55% Pequena Empresa, 36% Médio Porte ### 22. [DagsHub](https://www.g2.com/pt/products/dagshub/reviews) DagsHub é uma plataforma que permite criar facilmente conjuntos de dados de alta qualidade para melhor desempenho do modelo. Uma única plataforma de IA para curar dados de visão, áudio e documentos. Empresas com dados sensíveis podem operar em sua própria infraestrutura local e obter uma plataforma completa de IA. Curadoria de dados - crie os melhores conjuntos de dados. Anotação de dados - anote seus dados de visão, áudio e documentos. Rotulagem automática - automatize seu fluxo de anotação com modelos pré-construídos e aprendizado ativo. Versionamento de dados - versionar seus conjuntos de dados para reprodutibilidade. Rastreamento de experimentos - acompanhe o progresso de seus experimentos, entenda tendências e compare resultados. Registro de modelos - gerencie seus modelos e implantações em um só lugar. Os principais cientistas de dados constroem IA com DagsHub, incluindo equipes da: Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso e Mana.bio. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate DagsHub?** - **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind DagsHub?** - **Vendedor:** [DagsHub](https://www.g2.com/pt/sellers/dagshub) - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 43% Médio Porte #### What Are DagsHub's Pros and Cons? **Pros:** - Gestão de Dados (12 reviews) - Gestão de Modelos (12 reviews) - Colaboração (11 reviews) - Recursos (10 reviews) - Plataforma Integrada (10 reviews) **Cons:** - Funcionalidade Limitada (2 reviews) - Tratamento de Erros (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) - Acesso Gratuito Limitado (1 reviews) ### 23. [Plutoshift](https://www.g2.com/pt/products/plutoshift-plutoshift/reviews) Plutoshift está liderando uma nova categoria de plataforma de dados, desenvolvida especificamente para empresas que fornecem produtos e serviços físicos. A Plataforma de Dados Operacionais (ODP) da Plutoshift aplica IA e aprendizado de máquina automatizado para unificar e alinhar a miríade de fontes de dados em um sistema de registro compartilhado, permitindo um novo nível de monitoramento de desempenho "sempre ativo" e análise preditiva. Pela primeira vez, trabalhadores de linha de frente e remotos podem utilizar dados atuais e confiáveis até as linhas de frente operacionais do negócio, melhorando drasticamente a velocidade e a confiabilidade na tomada de decisões críticas. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Plutoshift?** - **Facilidade de Uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Plutoshift?** - **Vendedor:** [Plutoshift](https://www.g2.com/pt/sellers/plutoshift) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Palo Alto, California - **Twitter:** @plutoshift (230 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plutoshift-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 65% Médio Porte, 20% Empresa #### What Are Plutoshift's Pros and Cons? **Pros:** - Análise de Dados (11 reviews) - Recursos (8 reviews) - Apoiar a Eficiência (8 reviews) - Facilidade de Uso (7 reviews) - Capacidades de Análise (6 reviews) **Cons:** - Usabilidade Complexa (6 reviews) - Complexidade (3 reviews) - Problemas de Integração (3 reviews) - Curva de Aprendizado (3 reviews) - Configuração Difícil (2 reviews) ### 24. [Prism](https://www.g2.com/pt/products/pixis-prism/reviews) Pixis é o ajudante de IA do profissional de marketing digital, que capacita você a usar seus próprios dados em várias plataformas para alcançar os melhores resultados com confiança, tudo isso enquanto economiza tempo e esforço das equipes. Nossa plataforma com tecnologia de IA traz à tona o herói nos profissionais de marketing, potencializando suas decisões e capacitando-os a transformar dados em ações automatizadas. Ela ajuda os profissionais de marketing a otimizar a alocação de lances e orçamento do gerenciador de anúncios, segmentação de público e gestão de ativos criativos usando IA verdadeira e personalizada para sua marca (não baseada em regras). Isso permite que as equipes de marketing aproveitem dados em tempo real para fornecer as melhores otimizações possíveis. Essas ações podem ser realizadas manualmente ou totalmente automatizadas pelo profissional de marketing. Isso leva a insights significativos e acionáveis que podem ser usados para criar melhores decisões de marketing, seja otimizando dinamicamente orçamentos de anúncios, lances ou segmentando novos grupos e públicos. Pixis também pode ajudar as marcas a construir ativos criativos rapidamente e iterar sobre eles de forma inteligente com base em pontuações de confiança que indicam o que funciona melhor com quais públicos. As equipes de marketing podem optar por implementar diretrizes de marca, conformidade e segurança que a Pixis seguirá ao desenvolver ativos criativos. Com a Pixis, as marcas podem crescer e escalar de forma lucrativa com facilidade. Os profissionais de marketing podem automatizar muitas de suas tarefas e receber recomendações fáceis de entender sobre como otimizar seus gastos com anúncios, reduzir custos, economizar tempo, construir ativos criativos atraentes e alcançar novos públicos inexplorados. Pixis é um serviço que permite que os profissionais de marketing se beneficiem de uma verdadeira IA, com direção mínima. Basta dizer à Pixis quais são seus objetivos, e nós faremos o resto! Atualmente, atendemos mais de 200 clientes, incluindo marcas da Fortune 500 como DHL e Sanofi, além de grandes empresas como HelloFresh e Allbirds. Heróis do marketing precisam de um ajudante que os liberte do trabalho árduo, da análise manual e das suposições. Pixis pode capacitar os profissionais de marketing a focar no que importa e pode capacitar agências a focar em estratégias de alto nível ou trazer novos negócios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Prism?** - **Facilidade de Uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Prism?** - **Vendedor:** [Pixis](https://www.g2.com/pt/sellers/pixis) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** California , US - **Twitter:** @Pixis_AI (154 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/31559415 (443 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 43% Empresa ### 25. [SAP Business Data Cloud](https://www.g2.com/pt/products/sap-business-data-cloud/reviews) SAP Business Data Cloud é uma solução de software como serviço (SaaS) totalmente gerenciada que unifica e governa dados SAP e se conecta com dados de terceiros. Como uma evolução das soluções de dados, planejamento e análises da empresa, o SAP Business Data Cloud reúne o SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud e o SAP Business Warehouse com uma experiência unificada que oferece insights em todas as linhas de negócios. Além disso, o SAP Databricks está disponível nativamente no Business Data Cloud - trazendo o poder das capacidades da Plataforma de Inteligência de Dados Databricks para o produto. O SAP Business Data Cloud conecta dados aproveitando os princípios de tecido de dados de negócios, tornando mais fácil descobrir, compartilhar, governar e modelar esses dados. Inclui o SAP Databricks como um serviço de dados de primeira linha. A plataforma combina aplicativos pré-construídos e produtos de dados em todas as linhas de negócios. Ela fornece produtos de dados totalmente gerenciados e curados em todas as linhas de negócios e elimina os custos de extração de dados. Os usuários podem construir sobre os produtos de dados curados da SAP com sua expertise de domínio e entregar Aplicações Inteligentes através do ecossistema Business Data Cloud. Essas aplicações inteligentes são aplicações adaptativas, alimentadas por IA, que aprendem com seus dados, entendem o contexto de negócios e agem em seu nome para transformar os resultados de negócios. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 72 **How Do G2 Users Rate SAP Business Data Cloud?** - **Facilidade de Uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind SAP Business Data Cloud?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/pt/sellers/sap) - **Website da Empresa:** https://www.sap.com/ - **Ano de Fundação:** 1972 - **Localização da Sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,206 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 39% Empresa, 28% Pequena Empresa #### What Are SAP Business Data Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (32 reviews) - Recursos (32 reviews) - Capacidades de Integração (31 reviews) - Descoberta de Dados (30 reviews) - Integrações (27 reviews) **Cons:** - Complexidade (30 reviews) - Aprendizado Difícil (25 reviews) - Problemas de Integração (25 reviews) - Caro (23 reviews) - Curva de Aprendizado (18 reviews) ## What Is Plataformas de MLOps? [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de MLOps? - [Software de Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/machine-learning) - [Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software de Rotulagem de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-labeling) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de MLOps? ### O que você deve saber sobre plataformas de MLOps ### O que são Plataformas de MLOps? As soluções de MLOps aplicam ferramentas e recursos para garantir que os projetos de aprendizado de máquina sejam executados de forma adequada e eficiente, incluindo governança de dados, gerenciamento de modelos e implantação de modelos. A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e estão aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para impulsionar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com o aprendizado de máquina, os usuários são capacitados a minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e ajuda a fazer previsões baseadas em dados. Um aspecto crucial do processo de aprendizado de máquina é o desenvolvimento, gerenciamento e monitoramento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários utilizam Plataformas de MLOps para gerenciar e monitorar modelos de aprendizado de máquina à medida que são integrados em aplicativos de negócios.  Embora as capacidades de MLOps possam se unir em produtos ou plataformas de software, é fundamentalmente uma metodologia. Quando cientistas de dados, engenheiros de dados, desenvolvedores e outras partes interessadas nos negócios colaboram e garantem que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado, eles precisam de MLOps para garantir que as equipes estejam alinhadas e que os projetos de aprendizado de máquina sejam rastreados e possam ser reproduzidos. #### Que Tipos de Plataformas de MLOps Existem? Nem todas as Plataformas de MLOps são criadas iguais. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados gerenciem e monitorem modelos de aprendizado de máquina. No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados, bem como do método e da maneira de implantação.  **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 deles quanto para garantir sua qualidade. Essas plataformas permitem que eles treinem e implantem os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em vários aplicativos, pois fornece acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados. **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 questões de segurança de dados e latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a HIPAA, exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções 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, vital. **Borda** Algumas plataformas permitem a execução de algoritmos na borda, que consiste em uma rede de malha de data centers que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. A computação de borda otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** ** ### Quais são as Características Comuns das Plataformas de MLOps? A seguir estão algumas características principais dentro das Plataformas de MLOps que podem ser úteis para os usuários: **Treinamento de modelo:** A engenharia de características é o processo de transformar dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e resulta em maior precisão do modelo em dados não vistos. Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo pelo qual os valores adequados são determinados para todos os pesos e o viés dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse fim são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. 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 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. Isso pode ajudar a registrar, catalogar e organizar todos os modelos de aprendizado de máquina implantados em toda a empresa. Nem todos os modelos são destinados a todos os usuários. Portanto, algumas ferramentas permitem o provisionamento de usuários com base na autorização para implantar e iterar sobre modelos de aprendizado de máquina. **Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de disponibilizar os modelos em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Algumas ferramentas permitem que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos estão implantados em produção. Métodos de implantação assumem a forma de APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais. **Métricas:** Os usuários podem controlar o uso e o desempenho do modelo em produção. Isso ajuda a rastrear como os modelos estão se saindo. ### Quais são os Benefícios das Plataformas de MLOps? Por meio do uso de Plataformas de MLOps, os cientistas de dados podem obter visibilidade em seus empreendimentos de aprendizado de máquina. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando, e eles são fornecidos com as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando 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 são capacitados a 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:** Modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam a escalar experimentos de forma eficiente em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados. **Experimentar melhor:** Antes que um modelo seja colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. As Plataformas de MLOps facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, aumento de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para aprendizado profundo também são usados na experimentação, que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos das redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir as perdas. ### Quem Usa Plataformas de MLOps? Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há uma escassez no número de profissionais qualificados disponíveis. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender uma vasta gama de algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais); portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta compensação. 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 esses projetos. As plataformas mais robustas fornecem recursos que dão aos usuários não técnicos a capacidade de 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 outras partes interessadas dentro da organização. **Cientistas de dados cidadãos:** Especialmente com o aumento de recursos mais amigáveis ao usuário, cientistas de dados cidadãos que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades de dados, estão cada vez mais recorrendo ao MLOps para trazer IA para sua organização. **Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas aproveitam essas plataformas para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação para implantação, acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos. **Partes interessadas nos negócios:** As partes interessadas 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 MLOps? Alternativas às Plataformas de MLOps podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente: [Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Este software fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina e pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. [Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As Plataformas de MLOps são ótimas para o monitoramento e gerenciamento em grande escala de modelos, seja para visão computacional, 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 software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento. Muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina realizam várias tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em algoritmos de aprendizado de máquina mais específicos, como aprendizado de regras de associação, redes bayesianas, 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 que procuram soluções pontuais. #### Software Relacionado às Plataformas de MLOps Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com Plataformas de MLOps 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 MLOps 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 um grande número de fontes de dados díspares, e para melhor integrar todos os seus dados, elas implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, permitindo que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório.  [Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para alcançar 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) **:** O NLP permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Os algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Os algoritmos de NLP fornecem reconhecimento de voz e geração de linguagem natural (NLG), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem chatbots, aplicativos de tradução e ferramentas de monitoramento de redes sociais que escaneiam redes sociais em busca de menções. ### Desafios com Plataformas de MLOps Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.  **Requisitos de dados:** Para a maioria dos algoritmos de IA, é necessário uma grande quantidade de dados para que ele aprenda o 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 MLOps? A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos: **Serviços financeiros:** O uso de IA em serviços financeiros é prolífico, 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 o MLOps Plat, 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 fornecer 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 Comprar Plataformas de MLOps #### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de MLOps Se uma empresa está começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção. A primeira etapa 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, deve procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação 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 verificação de critérios. A lista de verificação 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, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados. #### Comparar Plataformas de MLOps **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, ajuda a 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 concorrentes, 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 que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. #### Seleção de Plataformas de MLOps **Escolher uma equipe de seleção** Antes de começar, criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação, é crucial. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham 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 por recomendar o produto a outros. **Decisão final** Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado 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. ### Quanto Custam as Plataformas de MLOps? Como mencionado acima, Plataformas de MLOps estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro geralmente vindo com mais custos iniciais relacionados à configuração da infraestrutura.  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 geralmente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa do usuário, 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 requerem 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 derivar insights de seus dados e obter o máximo do software. #### Retorno sobre o Investimento (ROI) As empresas decidem implantar Plataformas de MLOps para obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas do software, é fundamental entender seus custos. Como mencionado acima, essas plataformas são normalmente cobradas por usuário, às vezes escalonadas 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 (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma. ### Implementação de Plataformas de MLOps **Como as Plataformas de MLOps 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 das Plataformas de MLOps?** Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas 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, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha 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 da ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados. **Como é o Processo de Implementação para Plataformas de MLOps?** Em termos de implementação, é típico que a implantação da plataforma comece de forma limitada e, posteriormente, seja ampliada 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 do seu site para entender melhor como está se saindo. 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 foi bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta, tentando descobrir o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento, bem como 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 como um todo. **Quando Deveria Implementar Plataformas de MLOps?** Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é uma característica fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem priorizar a organização de seus dados, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é nada disso. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída.  ### Tendências das Plataformas de MLOps **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 ou não. Usar IA embutida dentro de software como CRM, automação de marketing e soluções de análise permite que os usuários simplifiquem processos, automatizem certas tarefas e obtenham 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 ou mais. 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 se moveu para uma estrutura mais granular, de microsserviços, 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 oferecem MLaaS para outras empresas. Os desenvolvedores aproveitam facilmente esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus próprios 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 à medida que a necessidade de IA aumentar. **Explicabilidade** Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser particularmente 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 de ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As Plataformas de MLOps estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, ajudando os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia, o GDPR.