Recursos de Pecan

Oferece suporte a uma variedade de ambientes de script

Extrai dados de bancos de dados e prepara dados para análise

Aplica algoritmos estatísticos aos dados selecionados

Analisa dados estruturados e não estruturados

Interage com dados para prepará-los para visualizações e modelos

Oferece recursos de modelagem

Cria visualizações de dados ou gráficos

Gera relatórios de desempenho de dados

Unifica informações em uma plataforma singular

Alinha as pontuações de leads com critérios predefinidos de distribuição de leads

Combina e atribui leads ao representante de vendas correto

Determina quais leads devem ser priorizados e, em seguida, os acelera até o pipeline

Integra-se com ferramentas de captura de leads e inteligência de leads para descobrir leads

Cria e atribui sistema de pontuação para classificar a viabilidade de leads

Integra-se com ferramentas de CRM ou automação de marketing para contextualizar dados de leads

Relata e analisa pontuações de leads para determinar a taxa de conversão de oportunidades de leads

Alinha as pontuações de leads e a estratégia com as operações de vendas existentes

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Sincroniza dados de leads no banco de dados de vendas para consistência e precisão

Fornece análise sobre pontuações de leads, insights de funil e oportunidades abertas e fechadas

Ajuda os profissionais de marketing a medir o retorno sobre o investimento (ROI) analisando a eficácia da campanha em relação aos custos

Reúne dados sobre a eficácia, o impacto e o alcance das campanhas de marketing

Coleta e emite relatórios sobre dados relacionados às jornadas, preferências e histórico do cliente

Permite que vários usuários acessem uma visão geral unificada e transparente de análises, painéis e resultados de campanhas

Inclui recursos para orçamento, previsão e gerenciamento de investimentos em marketing

Oferece um serviço de white label para agências ou revendedores personalizarem a marca da plataforma

Analisa campanhas de marketing históricas e atuais para informar a estratégia futura

Cria relatórios e dashboards para analisar resultados de campanhas

Identifica quais campanhas de marketing foram resolvidas em oportunidades abertas ou fechadas

Coleta dados de desempenho de campanhas de marketing em vários canais

Oferece oportunidades para marcas e empresas corrigirem ou modificarem campanhas existentes ou futuras por meio de feedback

Utiliza inteligência artificial (IA) para prever resultados de campanhas e sugerir ações para otimização

Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript

Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos

Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples

Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais

Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos

Oferece serviços de reconhecimento de imagem

Oferece serviços de processamento de linguagem natural

Oferece serviços de geração de linguagem natural

Oferece redes neurais artificiais para usuários

Oferece serviços de compreensão de linguagem natural

Fornece recursos de aprendizado profundo

Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura

Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais

Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Fornece uma ampla gama de conexões de dados possíveis, incluindo aplicativos em nuvem, bancos de dados locais e distribuições de big data, entre outros

Permite que as empresas se conectem facilmente a qualquer fonte de dados

Oferece conexões de API para aplicativos baseados em nuvem e fontes de dados

Permite a criação de perfil de conjuntos de dados para aumentar a organização, tanto por usuários quanto por aprendizado de máquina

Indexa descrições de metadados para facilitar a pesquisa e aprimorar os insights

Ferramentas para (re)estruturar dados de forma a permitir a extração rápida e precisa de insights

Permite a junção de tabelas por autoatendimento

Fornece a capacidade de combinar fontes de dados em um conjunto de dados

Permite que usuários e administradores limpem facilmente os dados para manter a qualidade e a integridade

Oferece funcionalidade colaborativa para compartilhar consultas e conjuntos de dados

Garante o gerenciamento de acesso do usuário, a linhagem de dados e a criptografia de dados

Fornece uma ampla gama de integrações possíveis, incluindo análise, integração de dados, gerenciamento de dados mestre e ferramentas de ciência de dados

Permite que as empresas se integrem facilmente com ferramentas de análise, integração de dados, gerenciamento de dados mestres e ciência de dados

Operacionaliza fluxos de trabalho de dados para dimensionar facilmente as necessidades de preparação repetíveis

Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato

Controle o uso e o desempenho do modelo na produção

Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles

Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo.

Consolida dados de várias fontes

Reunir vários tipos de dados de várias fontes

Permitir que os usuários atualizem os dados para garantir sua precisão e validade

Detectar dados incorretos, incompletos ou duplicados

Garantir que os dados estejam em conformidade com os padrões internos de qualidade

Monitore os KPIs (indicadores chave de desempenho) da loja em tempo real

Gerar previsões usando dados históricos e tendências de mercado

Cria relatórios e painéis para analisar KPIs e métricas de varejo

Usa inteligência artificial (IA) para construir modelos de previsão com base em conjuntos de dados existentes

Ofereça painéis móveis para visualizar KPIs de varejo em tempo real

Oferecer suporte ou incluir aplicativo dedicado para iOS e/ou Android

Permite integração com marketplaces como Amazon, eBay, Walmart, etc

Integre-se facilmente ao software de PDV para monitorar dados de vendas e clientes

Permite integração com marketplaces como Amazon, eBay, Walmart, etc

Fornece uma versão baseada em nuvem da plataforma

Fornece uma versão local da plataforma

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Suporta integração com múltiplas fontes de dados para entrada de dados sem interrupções.

Aprimora a precisão e velocidade de saída através da ingestão eficiente e processamento dos dados de treinamento.

Gera insights acionáveis aplicando padrões aprendidos a questões-chave.

Continuamente melhora e se adapta a novos dados usando algoritmos especificados.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipar necessidades e oferecer sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Analisa conjuntos de dados recebidos para identificar automaticamente valores ausentes, distribuições, outliers e problemas de qualidade de dados

Permite que os usuários ingiram dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, armazenamento em nuvem, planilhas) sem codificação personalizada

Alerta automaticamente os usuários quando o esquema dos dados recebidos se desvia da estrutura esperada ao longo do tempo

Sugere ou seleciona automaticamente algoritmos candidatos e hiperparâmetros com base nas características do conjunto de dados

Permite que os usuários insiram código personalizado (por exemplo, Python, R, SQL) ou módulos personalizados em etapas do pipeline para flexibilidade

Propõe ou aplica automaticamente características derivadas para melhorar o desempenho do modelo