Recursos de Altair AI Studio

A interface de relatórios para relatórios padrão e de autoatendimento é intuitiva e fácil de usar.

Requer um número mínimo de etapas/cliques para responder a perguntas comerciais.

Oferece uma variedade de formatos atraentes de gráficos e gráficos.

Os cartões de pontuação acompanham visualmente os KPI's.

Fornece aos usuários corporativos uma interface para projetar, refinar e colaborar facilmente em seus painéis

Usando fórmulas baseadas em elementos de dados existentes, os usuários podem criar e calcular novos valores de campo.

Os usuários corporativos têm a capacidade de filtrar dados em um relatório com base em parâmetros predefinidos ou automodelados.

Os usuários podem detalhar e explorar dados para descobrir novos insights.

Capacidade de pesquisar conjunto de dados globais para localizar e descobrir dados.

Capacidade para os usuários compartilharem dados e relatórios que eles construíram dentro da ferramenta de BI e fora da ferramenta por meio de outras plataformas de colaboração.

A ferramenta sugere automaticamente tipos de dados, esquemas e hierarquias.

Analise tendências atuais e históricas para fazer previsões sobre eventos futuros.

Comunique informações complexas de forma clara e eficaz através de técnicas gráficas avançadas.

Capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes, complexos e/ou em silos.

Converte os formatos de dados de origem no formato necessário para o sistema de relatórios sem erros.

Capacidade de (re)estruturar dados de forma a permitir extrair insights de forma rápida e precisa.

Fornece aos usuários corporativos uma interface para projetar e refinar facilmente seus painéis e relatórios. (O que você vê é o que você obtém)

Interface de Programação de Aplicativos - Especificação de como o aplicativo se comunica com outros softwares. As APIs normalmente permitem a integração de dados, lógica, objetos, etc. com outros aplicativos de software.

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

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

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

Capacidade de conectar a plataforma de análise com uma ampla gama de opções de conector para fontes de dados comuns, incluindo aplicativos corporativos populares.

Conecta-se ao software de governança de dados corporativos ou fornece recursos integrados de governança de dados para evitar o uso indevido de dados

Usando fórmulas baseadas em elementos de dados existentes, os usuários podem criar e calcular novos valores de campo

Os usuários corporativos têm a capacidade de filtrar dados em um relatório com base em parâmetros predefinidos ou automodelados.

Permite que o usuário combine dados de várias fontes em um conjunto de dados funcional.

Fornece a capacidade de importar dados de uma variedade de fontes e em vários formatos de dados.

Mantém, atualiza e testa consistentemente as fontes de dados para garantir a qualidade.

Permite que os usuários analisem dados facilmente sem a necessidade de codificar.

Garante a privacidade e segurança dos dados dos clientes.

Visualiza dados de texto através de tabelas e gráficos.

Automatiza processos manuais técnicos de back-end.

Identifica entidades como organização, nome da pessoa, localização, etc.

Extrai frases-chave para determinar padrões e temas dentro do texto.

Identifica e organiza automaticamente o texto com base no tópico ou assunto.

Utiliza análise de sentimento para capturar o feedback do usuário.

Identifica o idioma em que o texto foi escrito.

Fornece a capacidade de identificar sintaxe e partes da fala.

Permitir que os recursos sejam personalizados (frase-chave, tópicos, sentimento, entidade nomeada) adicionando palavras-chave ou exceções.

Permitir que o usuário adicione funções personalizadas aos recursos de análise

Os modelos criados pelo usuário podem ser usados como recursos/pré-construídos em outros modelos

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.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

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

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Fornece a capacidade de gerar imagens a partir de um prompt de texto.

Garante que o serviço seja confiável e esteja disponível quando necessário, minimizando o tempo de inatividade e as interrupções de serviço.

Permite que o usuário dimensione o treinamento de modelos de forma eficiente, facilitando o tratamento com conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos.

Fornece ao usuário a capacidade de obter respostas rápidas e de baixa latência durante o estágio de inferência, o que é crítico para aplicativos em tempo real.

Oferece ao usuário um modelo de precificação transparente para chamadas de API, possibilitando melhor planejamento orçamentário e controle de custos.

Fornece ao usuário a capacidade de alocar recursos computacionais com base na demanda, tornando-o econômico.

Permite que o usuário minimize o uso de energia durante o treinamento e a inferência, o que está se tornando cada vez mais importante para operações sustentáveis.

Oferece ao usuário a flexibilidade de implantar em vários provedores de nuvem, reduzindo o risco de bloqueio do fornecedor.

Fornece ao usuário a capacidade de se conectar perfeitamente com várias fontes de dados e pipelines, simplificando a ingestão e o pré-processamento de dados.

Permite que o usuário integre facilmente os modelos de IA generativa em fluxos de trabalho e sistemas existentes por meio de APIs.

Ajuda o usuário a manter a conformidade com o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados, o que é crucial para empresas que operam globalmente.

Permite que o usuário configure controles de acesso com base em funções dentro da organização, aumentando a segurança.

Garante que os dados sejam criptografados durante o trânsito e em repouso, fornecendo uma camada adicional de segurança.

Fornece ao usuário uma documentação abrangente e clara, auxiliando na adoção e solução de problemas mais rápidas.

Permite que o usuário avalie o nível de suporte da comunidade e extensões de terceiros disponíveis, o que pode ser útil para a solução de problemas e extensão da funcionalidade.

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

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Permite que usuários não técnicos criem painéis através de interfaces intuitivas de arrastar e soltar

Permite a geração automática de relatórios e a entrega programada para as partes interessadas

Permite que painéis e análises sejam incorporados em aplicativos externos com flexibilidade de marca.

Suporta integração com principais fontes de dados, como data warehouses em nuvem, bancos de dados SQL/NoSQL e aplicativos SaaS.

Processa grandes conjuntos de dados de forma eficiente com atraso mínimo e garante alto desempenho sob carga

Mantém o desempenho e o tempo de atividade durante o alto tráfego de múltiplos usuários ou equipes

Suporta camadas de dados semânticos, controles de acesso baseados em funções e governança de metadados

Integra-se com Jupyter, Python ou R para análises e modelagem personalizadas

Fornece ferramentas nativas para análise estatística, previsão e previsão de tendências

Usa IA para gerar resumos textuais, principais conclusões e histórias de dados a partir de painéis de controle.

Permite que os usuários consultem dados e criem relatórios usando linguagem conversacional ou simples.

Detecta e notifica os usuários sobre anomalias de KPI ou mudanças significativas de métricas em tempo real

Recomenda próximas perguntas, análises ou caminhos de exploração usando agentes autônomos de IA

Aprende com interações históricas dos usuários para melhorar e personalizar os resultados das consultas ao longo do tempo

Adapta as visualizações do painel e sugestões com base nos papéis dos usuários, níveis de acesso e comportamento passado

Suporta exploração orientada por IA através de prompts ou conversas de múltiplas etapas para consultas iterativas

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