16 najlepszych narzędzi do prognozowania AI

 
Sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała różne sektory, a jednym z obszarów, w którym jej wpływ jest znacząco odczuwalny, jest prognozowanie. Narzędzia prognozowania AI wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i dane historyczne do przewidywania przyszłych trendów i wzorców. Narzędzia te przekształcają prognozowanie biznesowe i analitykę predykcyjną, zwiększają dokładność przewidywań i upraszczają złożony proces analizy danych. W tym artykule omówimy najlepsze narzędzia prognozowania AI, ich znaczenie, jak wybrać najlepsze i odpowiemy na często zadawane pytania dotyczące tych narzędzi.

 

Potrzeba narzędzi prognozowania AI

W dzisiejszym świecie opartym na danych umiejętność dokładnego przewidywania przyszłych trendów ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw. Narzędzia prognozowania oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz ważniejsze, ponieważ oferują skuteczniejszy i dokładniejszy sposób analizowania i interpretowania dużych ilości danych. Narzędzia te wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych historycznych, odkrywania wzorców i przewidywania przyszłych trendów. Nie tylko zwiększa to dokładność przewidywań, ale także upraszcza złożony proces analizy danych.

Co więcej, narzędzia prognozowania AI nie są przeznaczone tylko dla dużych korporacji dysponujących ogromnymi zasobami. Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi, które mogą pomóc firmom każdej wielkości w dostosowaniu się do technologii i przygotowaniu ich na przyszłość sztucznej inteligencji. Narzędzia te są kluczowe dla każdej organizacji, która chce przenieść swoje możliwości w zakresie danych na wyższy poziom.

 

16 najlepszych narzędzi do prognozowania AI

1. Chmura analityczna SAP
2. Prognoza Amazon
3. Zaawansowane analizy SAS Viya
4. Alteryx
5. Chmura AI H2O
6. DaneRobota
7. QlikSense
8. RapidMiner
9. Uczenie maszynowe Microsoft Azure
10. Platforma AI w chmurze Google
11. IBM WatsonStudio
12. Żywy obraz
13. Ibi WebFOCUS
14. Emcień
15. IBM SPSS
16. Punktowe ognisko TIBCO

 

Jak wybrać najlepsze narzędzia prognozowania AI?

Wybór najlepszych narzędzi do prognozowania AI zależy od Twoich celów i charakterystyki danych. Ważne jest, aby priorytetowo traktować użyteczność, przyjazny dla użytkownika interfejs, przejrzystą dokumentację i niezawodne wsparcie. Weź pod uwagę skalowalność, integrację i funkcje automatyzacji. Przetestuj te narzędzia na swoich danych i scenariuszach, aby ocenić ich wydajność pod względem szybkości, dokładności i wydajności.

Co więcej, narzędzie powinno móc płynnie integrować się z istniejącymi systemami i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb. Powinien także być w stanie samodzielnie obsłużyć cały proces, od wstępnego przetwarzania danych po wdrożenie modelu prognostycznego w środowisku produkcyjnym.

 

Narzędzia prognozowania AI (bezpłatne i płatne)

 

1. Chmura analityczna SAP

SAP Analytics Cloud to kompleksowe, oparte na chmurze narzędzia prognozowania AI i narzędzie analityczne, które łączy w sobie analizę biznesową, planowanie i analizy predykcyjne. Jako rozwiązanie typu oprogramowanie jako usługa (SaaS) oferuje ujednoliconą platformę do eksploracji danych, wizualizacji i podejmowania decyzji biznesowych. Wykorzystuje rozszerzoną i predykcyjną analizę, aby pomóc użytkownikom zrozumieć ich dane i podejmować mądrzejsze decyzje biznesowe. Narzędzie ma na celu rozbijanie silosów i łączenie zespołów w celu współpracy nad planami i osiągania lepszych wyników biznesowych.

 

Do czego służy SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud oferuje wbudowane, samoobsługowe funkcje Business Intelligence (BI), które pomagają użytkownikom eksplorować, analizować i wizualizować dane. Łączy się z różnymi źródłami danych, umożliwiając użytkownikom przeprowadzanie analiz danych z arkuszy kalkulacyjnych, dużych baz danych lub aplikacji opartych na chmurze. Narzędzie oferuje również możliwości planowania, umożliwiając użytkownikom analizowanie, przewidywanie i planowanie w jednym, ujednoliconym środowisku. Co więcej, rozszerzona analityka SAP Analytics Cloud może pomóc użytkownikom szybciej podejmować pewniejsze decyzje, automatycznie ujawniając w danych najważniejsze czynniki wpływające, ukryte wzorce i wartości odstające.

 

Kluczowe funkcje SAP Analytics Cloud

Samoobsługowe modelowanie danych: SAP Analytics Cloud umożliwia użytkownikom tworzenie modeli danych, wybieranie podstawowych algorytmów, ustawianie parametrów i kontroli oraz sprawdzanie dokładności modeli danych.

Informacje o chmurze w czasie rzeczywistym: Narzędzie zapewnia wgląd w dane w czasie rzeczywistym, umożliwiając użytkownikom szybkie podejmowanie świadomych decyzji.

Rozszerzona analityka: ta funkcja wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do automatycznego analizowania danych, ujawniania ukrytych wzorców i wartości odstających oraz zapewniania praktycznych spostrzeżeń.

Planowanie przedsiębiorstwa: SAP Analytics Cloud umożliwia użytkownikom płynne tworzenie i łączenie planów finansowych i operacyjnych w jednym rozwiązaniu, co zapewnia lepsze wyniki biznesowe.

Możliwość komponowania analityki: ta funkcja umożliwia użytkownikom łatwe dostosowywanie i tworzenie aplikacji analitycznych, od analiz kierowanych po zaawansowane analizy.

Gotowe treści biznesowe: Rozwiązanie SAP Analytics Cloud zawiera wstępnie zbudowaną zawartość biznesową, zapewniającą użytkownikom kluczowe zasoby umożliwiające aktualizację informacji o nowych funkcjach.

 

Plusy i minusy SAP Analytics Cloud

 

Profesjonaliści w chmurze SAP Analytics

• Przetwarzanie języka naturalnego
• Wzbogacanie geoprzestrzenne
• Wsparcie dla urządzeń mobilnych/kart
• Łatwy interfejs użytkownika
• Możliwości przewidywania
• Integracja R

 

Wady SAP Analytics Cloud

• Stroma krzywa uczenia się dla początkujących
• Aby uzyskać optymalną wydajność, wymagane jest silne połączenie internetowe
• Cennik niedostępny na stronie internetowej

 

Plany cenowe SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud oferuje kilka elastycznych opcji licencjonowania dostosowanych do potrzeb Twojej organizacji. Plany cenowe są dostępne w ramach subskrypcji. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat konkretnych funkcji i cen każdego planu, zaleca się skontaktowanie z zespołem sprzedaży w celu zamówienia wersji demonstracyjnej.

 

---

 

2. Prognoza Amazon

Amazon Forecast to w pełni zarządzana usługa, która wykorzystuje uczenie maszynowe do dostarczania bardzo dokładnych prognoz. Opiera się na tej samej technologii, która jest używana do prognozowania szeregów czasowych na Amazon.com i zapewnia najnowocześniejsze algorytmy do przewidywania przyszłych danych szeregów czasowych na podstawie danych historycznych. To narzędzie do prognozowania oparte na sztucznej inteligencji jest przydatne w wielu dziedzinach, w tym w handlu detalicznym, finansach, logistyce i opiece zdrowotnej, a na początek nie wymaga żadnego doświadczenia w zakresie uczenia maszynowego.

 

Do czego służy Amazon Forecast?

Amazon Forecast wykorzystuje uczenie maszynowe do przetwarzania danych szeregów czasowych (takich jak cena, promocje i ruch w sklepie) i łączy je z powiązanymi danymi (takimi jak cechy produktu, rozmieszczenie pięter i lokalizacje sklepów) w celu określenia złożonych relacji między nimi. Łącząc dane szeregów czasowych z dodatkowymi zmiennymi, Amazon Forecast może być o 50% dokładniejszy niż narzędzia prognozowania inne niż uczenie maszynowe. Zapewnia kontrolę optymalizującą przepływ pracy, zwiększającą produktywność i redukującą koszty.

 

Kluczowe funkcje prognozy Amazon

Dokładne prognozy: Amazon Forecast wykorzystuje uczenie maszynowe do tworzenia dokładnych prognoz dla Twojej firmy, poprawiając dokładność nawet o 50% w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

Zautomatyzowany proces prognozowania: Amazon Forecast automatyzuje większość procesu prognozowania szeregów czasowych, umożliwiając skupienie się na przygotowaniu zbiorów danych i interpretacji przewidywań.

Elastyczny i skalowalny: Amazon Forecast może skalować operacje, prognozując miliony pozycji, korzystając z tej samej technologii, co Amazon.com.

Optymalizacja kosztów: Dzięki możliwości skupienia prognoz tylko na podzbiorze elementów w zestawie danych, Amazon Forecast zapewnia kontrolę optymalizującą przepływy pracy, zwiększającą produktywność i redukującą koszty.

Łatwa ocena dokładności prognozy: Amazon Forecast udostępnia sześć różnych kompleksowych wskaźników dokładności, które pomogą Ci zrozumieć dokładność modeli prognostycznych.

Integracja z ekosystemem AWS: Jako część ekosystemu AWS, Amazon Forecast można łatwo zintegrować z innymi usługami AWS, zapewniając użytkownikom bezproblemową obsługę.

 

Amazon Forecast Plusy i minusy

 

Zalety prognozy Amazona

• Wysoka dokładność
• Skalowalność
• Optymalizacja kosztów
• Łatwa ocena trafności prognozy
• Integracja z ekosystemem AWS

 

Wady prognozy Amazona

• Wymaga wiedzy z zakresu uczenia maszynowego
• Może być kosztowne dla małych firm
• Ograniczony darmowy plan

 

Plany cenowe prognozy Amazon

Amazon Forecast oferuje plan bezpłatny i plan płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem.

Bezpłatny plan: Ten plan obejmuje do 10,000 10 prognoz szeregów czasowych miesięcznie, do 10 GB miejsca na dane miesięcznie i do XNUMX godzin szkoleń miesięcznie.

Plan płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem: ten plan kosztuje 0.60 USD za 1,000 prognoz, 0.088 USD za GB za przechowywanie danych i 0.24 USD za godzinę za szkolenie.

Amazon Forecast akceptuje karty debetowe i kredytowe, Amazon Pay i przelewy bankowe do płatności.

 

---

 

3. Zaawansowane analizy SAS Viya

SAS Viya Advanced Analytics to wszechstronne narzędzie do prognozowania oparte na sztucznej inteligencji i platforma analityczna oferująca szeroki zakres możliwości zarządzania danymi, zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego. Został zaprojektowany w celu usprawnienia całego cyklu życia danych do decyzji, zapewniając pięknie zaprojektowane interfejsy, które ułatwiają użytkownikom dostęp do informacji, manipulowanie nimi, analizowanie i prezentowanie ich. Platforma ta została uznana za lidera w raporcie Gartner Magic Quadrant dotyczącym platform do nauki o danych i uczenia maszynowego, co potwierdza jej solidność i niezawodność w dostarczaniu wysokiej jakości rozwiązań analitycznych.

 

Co robi SAS Viya Advanced Analytics?

SAS Viya Advanced Analytics zapewnia platformę umożliwiającą dostęp, prognozowanie, manipulowanie, analizowanie i prezentację danych. Wykorzystuje uczenie maszynowe, analizę tekstu i możliwości ekonometryczne w celu usprawnienia prognozowania i optymalizacji. Platforma zarządza także modelami SAS i open source oraz je rejestruje w ramach projektów lub jako modele samodzielne. Oferuje samoobsługowy interfejs, który pozwala użytkownikom tworzyć i udostępniać inteligentne wizualizacje i interaktywne raporty, ułatwiając odkrywanie nowych trendów i wzorców w danych.

 

Kluczowe funkcje SAS Viya Advanced Analytics

Zarządzanie danymi: SAS Viya Advanced Analytics umożliwia użytkownikom importowanie danych z różnych źródeł, w tym baz danych, Hadoop, arkuszy kalkulacyjnych Excel i mediów społecznościowych. Zapewnia standardowe funkcje jakości danych i narzędzia do przygotowywania danych, ułatwiając budowanie raportów lub dashboardów.

Zaawansowane analityka: Platforma obsługuje kompleksowe procesy eksploracji danych i uczenia maszynowego. Oferuje zarówno interfejsy wizualne, jak i programistyczne, umożliwiając użytkownikom dostrajanie modeli w celu uzyskania maksymalnej wydajności i identyfikowanie najbardziej efektywnego modelu poprzez turnieje modelowe.

Interaktywne raportowanie: SAS Viya Advanced Analytics umożliwia użytkownikom tworzenie interaktywnych, samoobsługowych funkcji BI i raportowania. Pozwala użytkownikom identyfikować wzorce i relacje w danych, które początkowo nie były oczywiste, zwiększając ich zdolność do podejmowania decyzji opartych na danych.

Narzędzia współpracy: platforma udostępnia narzędzia do udostępniania i współpracy, które umożliwiają użytkownikom dodawanie adnotacji, komentowanie, udostępnianie i wysyłanie raportów pocztą elektroniczną do innych osób w celu usprawnienia współpracy. Wysyła także powiadomienia, aby ostrzec użytkowników o aktualizacji raportu, zmianie danych lub aktualizacji aplikacji.

Wdrażanie i zarządzanie modelami: SAS Viya Advanced Analytics upraszcza tworzenie kolekcji modeli i zarządzanie nią. Umożliwia użytkownikom łatwe osadzanie modeli w systemach operacyjnych w celu monitorowania wydajności.

Prognozowanie i optymalizacja: Platforma wykorzystuje uczenie maszynowe, analizę tekstu i funkcje ekonometryczne w celu lepszego prognozowania i optymalizacji, zapewniając użytkownikom dokładne i niezawodne prognozy i spostrzeżenia.

 

Plusy i minusy SAS Viya Advanced Analytics

 

Profesjonaliści w SAS Viya Advanced Analytics

• Kompleksowa platforma analityczna
• Szeroka gama narzędzi do zarządzania danymi
• Zaawansowane możliwości analityczne
• Interaktywne funkcje raportowania
• Skuteczne narzędzia współpracy
• Efektywne wdrażanie modeli i zarządzanie nimi

 

Wady SAS Viya Advanced Analytics

• Brak tutoriali dla początkujących
• Licencjonowanie może być kosztowne
• Niektóre funkcje mogą być zbyt skomplikowane dla małych firm

 

Plany cenowe SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics oferuje kilka planów cenowych dostosowanych do różnych potrzeb użytkowników. Aby uzyskać informacje o cenach, użytkownicy powinni skontaktować się z zespołem sprzedaży SAS Viya.

 

---

 

4. Alteryx

Alteryx to solidna platforma do nauki i automatyzacji analityki danych, która zapewnia decydentom wiarygodne dane. To narzędzie do prognozowania oparte na sztucznej inteligencji zostało zaprojektowane tak, aby usprawnić misję Twojej agencji poprzez maksymalizację danych rządowych w celu podejmowania mądrzejszych decyzji i przyspieszania wyników. Alteryx to narzędzie, które umożliwia szybkie i pewne podejmowanie decyzji w całym przedsiębiorstwie, pomagając w budowaniu wpływowych zespołów, współpracy i zapewnianiu odpowiedzi, które zwiększają zyski i zyski. Jest szczególnie przydatny do wykrywania wzorców w populacjach docelowych i lepszego zrozumienia danych.

 

Co robi Alteryx?

Alteryx to kompleksowa platforma do analityki danych, która pozwala użytkownikom tworzyć proste interfejsy do wprowadzania i modyfikowania danych w locie. Umożliwia użytkownikom łączenie, przygotowywanie i łączenie wielu źródeł danych, a następnie stosowanie szeregu narzędzi analitycznych w celu lepszego zrozumienia tych danych. Alteryx jest dostarczany z szeregiem narzędzi do modelowania analiz predykcyjnych, promujących pełną wymianę informacji między użytkownikami. Można go wdrożyć bezpośrednio w środowisku produkcyjnym, korzystając z istniejących modeli R i Pythona bez konieczności modyfikacji, co umożliwia zespołom biznesowym przeprowadzanie analiz strumieniowych bez wprowadzania większych zmian.

 

Kluczowe funkcje Alteryxu

Interfejs wolny od kodu lub przyjazny dla kodu: Alteryx oferuje interfejs wolny od kodu lub oparty na kodzie, umożliwiający użytkownikom na dowolnym poziomie wiedzy z zakresu kodowania używanie języków C++, Python lub R do pisania kodu.

Wydajność: Alteryx Designer szybko wyodrębnia i integruje dane z wielu źródeł, zapewniając szybsze spostrzeżenia.

Zautomatyzowane przepływy pracy: Alteryx pozwala na automatyzację powtarzalnych przepływów pracy lub aktualizuje je w razie potrzeby, aby zaoszczędzić czas.

Łatwa integracja: Alteryx Designer dostarcza szeroką gamę oprogramowania dla firm, które może wybrać według swoich potrzeb. Integruje się bezpośrednio z Alteryx Analytics Gallery, Alteryx Analytics Server, Alteryx Connect i Alteryx Promote.

Analityka przestrzenna: Analiza danych oparta na danych demograficznych, firmograficznych i geoprzestrzennych pomaga w podejmowaniu wnikliwych decyzji biznesowych.

Analityka predykcyjna: Alteryx jest wyposażony w narzędzia do modelowania analizy predykcyjnej, umożliwiające użytkownikom przewidywanie przyszłych trendów i zachowań.

 

Plusy i minusy Alteryxu

 

Zalety Alteryxu

• Łatwe do nauki
• Skuteczny w przypadku konfliktów danych
• Potrafi zbudować aplikację i pomóc w automatyzacji danych
• Zapewnia elastyczność w przygotowywaniu i analizowaniu danych
• Umożliwia lepsze zrozumienie różnych procesów analitycznych

 

Wady Alteryxu

• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Integracja z innymi narzędziami może być wyzwaniem

 

Plany cenowe Alteryx

Alteryx oferuje elastyczne plany cenowe, aby sprostać potrzebom różnych użytkowników. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby uzyskać informacje o cenach.

 

---

 

5. Chmura AI H2O

H2O AI Cloud to zaawansowane, kompleksowe narzędzie do prognozowania AI, zaprojektowane w celu ułatwienia tworzenia, wdrażania, monitorowania i udostępniania modeli danych lub aplikacji AI dla szerokiego zakresu przypadków użycia. Platformie tej zaufało ponad 20,000 XNUMX organizacji na całym świecie, a jej zadaniem jest uproszczenie procesu wdrażania uczenia maszynowego, umożliwiając użytkownikom na wszystkich poziomach generowanie innowacyjnych rozwiązań złożonych problemów biznesowych.

 

Co robi chmura H2O AI?

H2O AI Cloud to kompleksowa platforma, która umożliwia użytkownikom tworzenie nowych modeli sztucznej inteligencji i przeprowadzanie eksperymentów na ich danych przy użyciu automatycznej walidacji, selekcji i dostrajania modeli. Możliwości platformy w zakresie zautomatyzowanego uczenia maszynowego, obsługiwane przez H2O-3, H2O Hydrogen Torch i Driverless AI, pomagają analitykom danych w wydajniejszej pracy nad projektami. Platforma jest wdrażana na platformie Kubernetes i można ją uruchomić w większości infrastruktur chmurowych lub lokalnych, zapewniając elastyczność i kontrolę nad opcjami wdrażania.

 

Kluczowe funkcje chmury H2O AI

Transformacja funkcji: H2O AI Cloud oferuje możliwości transformacji funkcji, w tym wizualizację danych, automatyczny wgląd w dane, transformatory wstępnego przetwarzania, dzielenie zbiorów danych, obsługę brakujących wartości i wykrywanie wartości odstających.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe: Platforma zapewnia kompleksowe możliwości zautomatyzowanego uczenia maszynowego, zmieniając sposób tworzenia i wykorzystywania sztucznej inteligencji. Sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest łatwiejsza i szybsza w użyciu, zachowując jednocześnie ekspercki poziom dokładności, szybkości i przejrzystości.

Sklep z aplikacjami AI: H2O AI Cloud obejmuje AI AppStore zaprojektowany w celu uproszczenia dostarczania i korzystania ze sztucznej inteligencji, umożliwiając większej liczbie osób dostęp i uczestnictwo w wysiłkach innowacyjnych.

Integracja uczenia maszynowego: Platforma obsługuje dostęp API do najlepszych w swojej klasie możliwości analizy danych, co ułatwia integrację uczenia maszynowego z różnymi aplikacjami.

Zarządzanie modelami i monitorowanie: H2O AI Cloud zapewnia kompleksowy zestaw możliwości związanych z operacjami uczenia maszynowego, umożliwiając użytkownikom skuteczne zarządzanie i monitorowanie modeli w środowisku produkcyjnym.

Elastyczna architektura: Platforma oferuje elastyczną architekturę z przetwarzaniem rozproszonym, zoptymalizowaną wydajnością obliczeniową i możliwością skalowania w zależności od potrzeb użytkownika.

 

Plusy i minusy H2O AI Cloud

 

Profesjonaliści w chmurze H2O AI

• Wszechstronne możliwości zautomatyzowanego uczenia maszynowego
• Elastyczne opcje wdrażania
• Solidne narzędzia do wizualizacji danych i transformacji funkcji
• Zintegrowane operacje uczenia maszynowego
• Skalowalna i wydajna architektura

 

Wady chmury H2O AI

• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Złożoność może być przytłaczająca dla początkujących

 

Plany cenowe H2O AI Cloud

H2O AI Cloud oferuje indywidualne ceny dostosowane do potrzeb klienta. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby uzyskać wersję demonstracyjną na żywo i informacje o cenach.

 

---

 

6. DaneRobota

DataRobot to wiodąca platforma prognozowania AI, która umożliwia organizacjom przyspieszenie podróży AI od pomysłu do skutku. Będąc od ponad dziesięciu lat liderem innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji, DataRobot odegrał kluczową rolę w zapewnianiu dostępności i wartości sztucznej inteligencji w różnych sektorach. Platforma została zaprojektowana w celu demokratyzacji nauki o danych, zapewniając centralnie zarządzaną platformę, która usprawnia wiele algorytmów, umożliwiając ich testowanie i wykorzystywanie do walidacji wyników. Oferuje prosty interfejs, który umożliwia modelowanie, symulację i analizę wrażliwości, zarówno z perspektywy operacyjnej, jak i strategicznej.

 

Co robi DataRobot?

DataRobot to platforma oferująca pełny cykl życia AI, która zapewnia generatywne i predykcyjne rozwiązania AI. Oferuje ujednolicone środowisko sztucznej inteligencji, umożliwiając użytkownikom monitorowanie i wizualizację wydajności modelu w dowolnej skali oraz osiąganie ciągłej optymalizacji dzięki alertom w czasie rzeczywistym i bogatym wnioskom. Platforma została zaprojektowana w celu uproszczenia uciążliwego i długotrwałego procesu związanego z projektowaniem i walidacją modelu. Integruje predykcyjną i generatywną sztuczną inteligencję z aplikacjami, z których korzystają na co dzień użytkownicy biznesowi, dostarczając generatywną sztuczną inteligencję przy użyciu istniejących aplikacji do przesyłania wiadomości w przedsiębiorstwie.

 

Kluczowe funkcje DataRobota

Zautomatyzowane uczenie maszynowe: Platforma DataRobot oferuje zautomatyzowane uczenie maszynowe, optymalizację i identyfikację wzorców danych, redukując czas i wysiłek związany z modelowaniem predykcyjnym.

Wybór funkcji: Platforma łączy wiele podejść do wyboru funkcji w procesie modelowania, w tym znaczenie funkcji niezależne od modelu, analizę wpływu funkcji specyficzną dla modelu i automatyczny wybór funkcji.

Wdrożenie modelu: Wdrożenia w DataRobot są dobrze zorganizowane, co pozwala na efektywne pętle informacji zwrotnej pomiędzy przygotowaniem danych a budowaniem modelu.

Kreator aplikacji bez kodu: DataRobot oferuje interfejs typu „przeciągnij i upuść”, który umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych aplikacji bez konieczności posiadania umiejętności kodowania.

Zautomatyzowane szeregi czasowe: Ta funkcja umożliwia użytkownikom szybkie i łatwe budowanie dokładnych modeli szeregów czasowych.

Uniwersytet DataRobot: program szkoleniowy oferujący kursy i certyfikaty z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

 

Plusy i minusy DataRobota

 

Zalety DataRobota

• Solidne narzędzia i funkcjonalność
• Efektywna pętla sprzężenia zwrotnego
• Unikalne techniki uszlachetniania
• Kreator aplikacji bez kodu
• Zautomatyzowane szeregi czasowe
• Uniwersytet DataRobot

 

Wady DataRobota

• Złożoność dla początkujących użytkowników
• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Może pochłaniać więcej czasu i zasobów wymaganych do wdrożenia

 

Plany cenowe DataRobot

DataRobot oferuje różnorodne plany cenowe odpowiadające potrzebom różnych organizacji. Szczegółowe funkcje i ceny tych planów można uzyskać, kontaktując się z zespołem sprzedaży w celu uzyskania wersji demonstracyjnej.

 

---

 

7. QlikSense

Qlik Sense to nowoczesne narzędzie do analityki w chmurze i prognozowania oparte na sztucznej inteligencji, zaprojektowane z myślą o obsłudze szerokiego zakresu zastosowań analityki. Jest to samoobsługowa platforma BI do odkrywania i wizualizacji danych, oferująca unikalny model asocjacyjny, który pozwala użytkownikom szybko eksplorować informacje i uzyskiwać spostrzeżenia. Qlik Sense jest znany z inteligentnego ostrzegania, wydajnej współpracy, analityki mobilnej i wbudowanej oraz automatycznego wyzwalania natychmiastowych działań. Zaufało mu ponad 40,000 XNUMX klientów na całym świecie, oferując niezrównaną wydajność i elastyczność.

 

Do czego służy Qlik Sense?

Qlik Sense to produkt do wizualizacji i odkrywania danych, który umożliwia użytkownikom tworzenie elastycznych, interaktywnych wizualizacji prowadzących do znaczących decyzji. Obsługuje pełen zakres zastosowań analitycznych, w tym zarządzanie danymi, raportowanie perfekcyjne co do piksela i współpracę. Jego silnik asocjacyjny indeksuje i łączy relacje między punktami danych, umożliwiając użytkownikom skuteczny dostęp do danych, ich interpretację i analizowanie w celu wspierania strategicznego podejmowania decyzji. Qlik Sense jest także przyjazny dla urządzeń mobilnych, umożliwiając użytkownikom dostęp do aplikacji w dowolnym miejscu i czasie, a nawet na urządzeniach mobilnych.

 

Kluczowe funkcje Qlik Sense

Model asocjacyjny: Model asocjacyjny Qlik Sense to kluczowa funkcja, która pozwala użytkownikom eksplorować wszystkie możliwe powiązania w ich danych, a nie tylko wstępnie zdefiniowane hierarchie lub połączenia oparte na zapytaniach.

Inteligentne wizualizacje i analizy: Qlik Sense oferuje inteligentne wizualizacje i analizy, które umożliwiają użytkownikom tworzenie elastycznych, interaktywnych wizualizacji i podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Tworzenie samoobsługi: Ta funkcja umożliwia użytkownikom tworzenie i publikowanie własnych raportów i dashboardów, promując kulturę samoobsługi BI.

Scentralizowane udostępnianie i współpraca: Qlik Sense zapewnia scentralizowane centrum udostępniania i współpracy, ułatwiając użytkownikom dzielenie się spostrzeżeniami i wspólną pracę nad analizą danych.

Konfigurowalne pulpity nawigacyjne: Użytkownicy mogą dostosowywać pulpity nawigacyjne do swoich konkretnych potrzeb, zapewniając spersonalizowany widok swoich danych.

Analityka predykcyjna: Qlik Sense obsługuje analitykę predykcyjną, umożliwiając użytkownikom prognozowanie przyszłych trendów i podejmowanie proaktywnych decyzji.

 

Plusy i minusy Qlik Sense

 

Zalety Qlik Sense

• Przyjazny dla użytkownika interfejs
• Solidne możliwości wizualizacji danych
• Potężny model asocjacyjny
• Mobilna dostępność
• Konfigurowalne pulpity nawigacyjne
• Analityka predykcyjna

 

Wady Qlik Sense

• Do pełnego wykorzystania wymagana jest wiedza techniczna
• Brak darmowego planu
• Dodatkowe koszty wtyczek i dodatków

 

Plany cenowe Qlik Sense

Qlik Sense oferuje trzy główne plany cenowe: Standard, Premium i Enterprise.

Plan standardowy: Plan standardowy, którego cena wynosi 20 USD za użytkownika miesięcznie, obejmuje analizę predykcyjną i uczenie maszynowe za pomocą Qlik AutoML, oferując nieograniczoną liczbę eksperymentów i dwa wdrożone modele. Zawiera także narzędzie do tworzenia automatyzacji niewymagające kodu, które uruchamia dynamiczne działania w różnych systemach, obejmujące 5,000 uruchomień automatyzacji miesięcznie.

Plan Premium: Plan Premium, którego cena wynosi 2,700 USD miesięcznie, obejmuje wszystkie funkcje planu standardowego z dodatkowymi możliwościami integracji danych z systemami SAP, komputerami mainframe i starszymi systemami. Oferuje również automatyczne tworzenie i dystrybucję raportów.

Plan Enterprise: Plan Enterprise zawiera wszystkie funkcje planu Premium z dodatkowymi możliwościami w przypadku wdrożeń na skalę korporacyjną. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży w celu uzyskania wyceny.

Qlik Sense akceptuje karty debetowe i kredytowe oraz przelewy bankowe do płatności.

 

---

 

8. RapidMiner

RapidMiner wyróżnia się jako narzędzie do prognozowania AI i kompleksowa platforma do nauki o danych, która służy jako kluczowe narzędzie dla organizacji chcących wykorzystać moc swoich danych. Dzięki swoim korzeniom w społeczności open source i niedawnemu przejęciu przez Altair, RapidMiner przekształcił się w rozwiązanie gotowe do użycia w przedsiębiorstwie, które obiecuje uprościć analizę danych, zapewniając jednocześnie skalowalność, zarządzanie i bezpieczeństwo. Zostało zaprojektowane w celu wzmocnienia zbiorowego wpływu pracowników, wiedzy specjalistycznej i danych firmy, zapewniając w ten sposób przewagę konkurencyjną dzięki przełomowej analityce.

 

Co robi RapidMiner?

RapidMiner działa jako wieloaspektowa platforma zapewniająca kompleksowe możliwości analizy danych. Zapewnia zestaw narzędzi obsługujących cały cykl życia nauki o danych, od przygotowania danych po zaawansowaną analitykę i wdrażanie modeli. Platforma znana jest z wizualnego projektanta przepływu pracy, który pozwala użytkownikom z łatwością tworzyć i realizować procesy analityczne. Dodatkowo RapidMiner obsługuje zautomatyzowaną analizę danych, umożliwiając użytkownikom szybkie budowanie modeli predykcyjnych, a także oferując środowisko oparte na kodzie dla bardziej doświadczonych analityków danych. Dzięki możliwości integracji z językami R i Python oraz obszernej bibliotece algorytmów uczenia maszynowego RapidMiner zaspokaja szeroki zakres potrzeb analitycznych.

 

Kluczowe funkcje RapidMinera

Wizualny projektant przepływu pracy: Intuicyjny interfejs wizualny RapidMiner umożliwia użytkownikom przeciąganie i upuszczanie w celu tworzenia procesów analizy danych bez konieczności obszernego kodowania, dzięki czemu jest dostępny dla użytkowników o różnych poziomach umiejętności.

Zautomatyzowana nauka o danych: Zautomatyzowane funkcje uczenia maszynowego platformy umożliwiają użytkownikom tworzenie modeli predykcyjnych za pomocą zaledwie kilku kliknięć, usprawniając proces tworzenia modelu.

Nauka o danych oparta na kodzie: Dla tych, którzy wolą kodować, RapidMiner zapewnia zintegrowane środowisko JupyterLab, umożliwiające analitykom danych pisanie i wykonywanie skryptów w Pythonie i R na platformie.

Rozbudowana biblioteka algorytmów: RapidMiner może poszczycić się dużą kolekcją algorytmów uczenia maszynowego, którą można dalej rozszerzać poprzez wtyczki z RapidMiner Marketplace.

Integracja Big Data: Platforma jest przystosowana do obsługi dużych zbiorów danych, zapewniając użytkownikom narzędzia do przeprowadzania analiz na dużą skalę.

Punktacja w czasie rzeczywistym: RapidMiner umożliwia wdrażanie modeli predykcyjnych do punktacji w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom szybkie podejmowanie decyzji opartych na danych.

 

Plusy i minusy RapidMinera

 

Zalety RapidMinera

• Duża biblioteka algorytmów ML
• Automatyczna optymalizacja algorytmu
• Wizualny projekt przepływu pracy
• Dostosowywanie oparte na kodzie
• Możliwości dużych zbiorów danych
• Analityka w czasie rzeczywistym

 

Wady RapidMinera

• Stroma krzywa uczenia się dla początkujących
• Może wymagać dużych zasobów
• Cennik niedostępny na stronie internetowej

 

Plany cenowe RapidMiner

RapidMiner oferuje plany cenowe dostosowane do konkretnych potrzeb różnych organizacji. Aby poznać pełen zakres dostępnych funkcji i opcji cenowych, użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby poprosić o wersję demonstracyjną i omówić swoje unikalne wymagania.

 

---

 

9. Uczenie maszynowe Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning to solidna platforma oparta na chmurze, zaprojektowana z myślą o umożliwieniu programistom, analitykom danych i specjalistom AI wydajnego tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Wykorzystując możliwości infrastruktury chmurowej Azure, oferuje szeroką gamę narzędzi i usług, które usprawniają cykl życia uczenia maszynowego, od przygotowania danych po wdrożenie modelu i zarządzanie. Dzięki skalowalnemu środowisku użytkownicy mogą pracować nad projektami dowolnej wielkości, od małych zbiorów danych po operacje uczenia maszynowego na dużą skalę, dzięki czemu platforma jest wystarczająco wszechstronna, aby sprostać różnorodnym potrzebom biznesowym i wymaganiom technicznym.

 

Do czego służy uczenie maszynowe Microsoft Azure?

Microsoft Azure Machine Learning zapewnia zintegrowane, kompleksowe rozwiązanie do analizy danych i zaawansowanej analityki. Umożliwia użytkownikom przygotowywanie danych, opracowywanie eksperymentów i wdrażanie modeli na dużą skalę. Usługa upraszcza proces tworzenia modeli uczenia maszynowego, udostępniając przestrzeń roboczą do współpracy, gotowe algorytmy i możliwości transformacji danych. Obsługuje także platformy i narzędzia typu open source, co pozwala na elastyczność i dostosowywanie. Dzięki Azure Machine Learning użytkownicy mogą zautomatyzować szkolenie i dostrajanie modeli, efektywnie zarządzać zasobami i szybko operacjonalizować modele, przekształcając dane w przydatne spostrzeżenia i inteligentne aplikacje.

 

Kluczowe funkcje uczenia maszynowego Microsoft Azure

Zautomatyzowane uczenie maszynowe: Ta funkcja przyspiesza proces opracowywania modelu poprzez automatyzację wyboru algorytmów i hiperparametrów, ułatwiając zarówno początkującym, jak i doświadczonym badaczom danych budowanie modeli wysokiej jakości.

Skalowalne obliczenia: Azure Machine Learning oferuje skalowalne zasoby obliczeniowe, które można dostosować w zależności od obciążenia, co pozwala na wydajne zarządzanie zasobami i oszczędność kosztów.

Zintegrowane środowisko programistyczne: Platforma zapewnia zintegrowane środowisko programistyczne z obsługą popularnych narzędzi i frameworków, umożliwiając płynne przejście od programowania do wdrożenia.

Możliwości MLOps: Zawiera niezawodne funkcje MLOps (Machine Learning Operations), które usprawniają cały cykl życia uczenia maszynowego, w tym zarządzanie modelami, monitorowanie i wdrażanie.

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja: Azure Machine Learning jest wyposażony w narzędzia i funkcje do tworzenia odpowiedzialnych systemów AI, zapewniając uczciwość, przejrzystość i odpowiedzialność w modelach uczenia maszynowego.

Wsparcie hybrydowe i wielochmurowe: Usługa oferuje możliwości hybrydowe i wielochmurowe, umożliwiając użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli w różnych środowiskach, w tym lokalnych i innych platformach chmurowych.

 

Plusy i minusy uczenia maszynowego Microsoft Azure

 

Profesjonaliści w zakresie uczenia maszynowego Microsoft Azure

• Skalowalna infrastruktura
• Zautomatyzowane ML
• Integracja MLOps
• Obsługa chmury hybrydowej
• Odpowiedzialne narzędzia AI
• Rozbudowane wsparcie frameworka

 

Wady uczenia maszynowego Microsoft Azure

• Krzywa uczenia się dla nowych użytkowników
• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Wymaga subskrypcji platformy Azure

 

Plany cenowe Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning oferuje różnorodne plany cenowe dostosowane do różnych potrzeb użytkowników i budżetów. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby uzyskać niestandardowe ceny.

 

---

 

10. Platforma AI w chmurze Google

Google Cloud AI Platform to kompleksowy pakiet usług zaprojektowanych w celu ułatwienia tworzenia i wdrażania aplikacji AI oraz zarządzania nimi. Zapewnia niezawodne środowisko programistom zajmującym się uczeniem maszynowym, badaczom danych i inżynierom danych, dzięki czemu mogą realizować swoje projekty od pomysłu do produkcji i wdrożenia w opłacalny sposób. Platforma została zaprojektowana tak, aby była skalowalna, elastyczna i przyjazna dla użytkownika, dzięki czemu jest chętnie wybieranym wyborem dla firm i osób prywatnych, które chcą wykorzystać moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

 

Do czego służy platforma Google Cloud AI?

Google Cloud AI Platform oferuje szereg usług, które umożliwiają użytkownikom tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego oraz zarządzanie nimi. Dostarcza narzędzia do inżynierii danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, umożliwiając użytkownikom tworzenie i uruchamianie własnych aplikacji do uczenia maszynowego. Platforma obsługuje różnorodne zadania uczenia maszynowego, w tym etykietowanie danych, uczenie modeli i przewidywanie. Oferuje także narzędzia do interakcji z platformą, takie jak konsola Google Cloud, ułatwiająca użytkownikom zarządzanie projektami AI i uczenia maszynowego.

 

Kluczowe funkcje platformy Google Cloud AI

Skalowalność: Platforma Google Cloud AI została zaprojektowana z myślą o skalowaniu w miarę rosnących potrzeb. Może obsłużyć wszystko, od małych projektów po zadania uczenia maszynowego na dużą skalę, co czyni go wszechstronnym wyborem dla firm każdej wielkości.

Elastyczność: Platforma obsługuje szeroką gamę platform, języków i narzędzi uczenia maszynowego, zapewniając użytkownikom elastyczność w korzystaniu z narzędzi, z którymi czują się najwygodniej.

Zintegrowany łańcuch narzędzi: Google Cloud AI Platform oferuje zintegrowany łańcuch narzędzi, który pomaga użytkownikom tworzyć i uruchamiać własne aplikacje do uczenia maszynowego. Obejmuje to narzędzia do inżynierii danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Usługa etykietowania danych: platforma udostępnia usługę etykietowania danych, która umożliwia użytkownikom tworzenie wysokiej jakości szkoleniowych zbiorów danych na potrzeby modeli uczenia maszynowego.

Trening modeli i przewidywanie: Google Cloud AI Platform obsługuje trenowanie i przewidywanie modeli, umożliwiając użytkownikom trenowanie modeli na podstawie własnych danych i dokonywanie prognoz przy użyciu wyszkolonych modeli.

Konsola Google Cloud: platforma zawiera konsolę Google Cloud, narzędzie umożliwiające użytkownikom interakcję z platformą i zarządzanie projektami w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

 

Plusy i minusy platformy Google Cloud AI

 

Profesjonaliści platformy Google Cloud AI

• Skalowalne
• Elastyczne
• Zintegrowany łańcuch narzędziowy
• Usługa etykietowania danych
• Obsługuje uczenie modeli i przewidywanie

 

Wady platformy Google Cloud AI

• Może być skomplikowane dla początkujących
• Ograniczony bezpłatny okres próbny

 

Plany cenowe platformy Google Cloud AI

Google Cloud AI Platform oferuje model cenowy typu pay-as-you-go, co oznacza, że ​​płacisz tylko za usługi, z których korzystasz. Nie ma żadnych opłat wstępnych ani opłat za zakończenie połączenia, a ceny różnią się w zależności od produktu i sposobu użytkowania.

Free Trial: Nowi klienci otrzymują środki o wartości 300 USD na uruchamianie, testowanie i wdrażanie obciążeń. Wszyscy klienci mogą bezpłatnie korzystać z ponad 25 produktów do momentu osiągnięcia miesięcznych limitów wykorzystania.

Płać na bieżąco: w przypadku płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem w Google Cloud płacisz tylko za usługi, z których korzystasz. Ceny różnią się w zależności od produktu i zastosowania.

Platforma Google Cloud AI akceptuje płatności kartami debetowymi i kredytowymi, GPay oraz przelewami bankowymi.

 

---

 

11. IBM WatsonStudio

IBM Watson Studio to potężne narzędzie do prognozowania opartego na sztucznej inteligencji, które umożliwia badaczom danych, programistom i analitykom tworzenie, uruchamianie i zarządzanie modelami sztucznej inteligencji. Optymalizuje decyzje w dowolnym miejscu w programie IBM Cloud Pak for Data, jednocząc zespoły, automatyzując cykle życia sztucznej inteligencji i przyspieszając osiąganie korzyści w otwartej architekturze wielochmurowej. Łączy platformy open source, takie jak PyTorch, TensorFlow i scikit-learn, z IBM i jego narzędziami ekosystemowymi do opartej na kodzie i wizualnej nauki o danych.

 

Do czego służy IBM Watson Studio?

IBM Watson Studio zapewnia środowisko i narzędzia do rozwiązywania problemów biznesowych poprzez wspólną pracę z danymi. Umożliwia użytkownikom operacjonalizację sztucznej inteligencji w dowolnym miejscu w ramach IBM Cloud Pak for Data. Rozwiązanie upraszcza zarządzanie cyklem życia sztucznej inteligencji i przyspiesza osiąganie korzyści dzięki otwartej, elastycznej architekturze wielochmurowej. Obsługuje pracę z notatnikami Jupyter, JupyterLab i CLI lub w językach takich jak Python, R i Scala.

 

Kluczowe funkcje programu IBM Watson Studio

Narzędzie statystyczne: IBM Watson Studio zawiera narzędzie statystyczne umożliwiające wszechstronną analizę i interpretację danych.

Analiza danych: Zapewnia solidne możliwości analizy danych, umożliwiając użytkownikom wyciągnięcie znaczących wniosków z ich danych.

Podejmowanie decyzji: Watson Studio pomaga w podejmowaniu decyzji, udostępniając analizy predykcyjne i spostrzeżenia oparte na danych.

Rozwój modelu: Oferuje platformę do opracowywania, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Usługi maszynowe/głębokiego uczenia się: Watson Studio obsługuje usługi uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, umożliwiając tworzenie wyrafinowanych modeli sztucznej inteligencji.

Rozlokowanie: Umożliwia wdrażanie modeli na dużą skalę w dowolnej chmurze, zwiększając wydajność operacyjną i elastyczność.

 

Plusy i minusy IBM Watson Studio

 

Profesjonaliści IBM Watson Studio

• Przyjazny dla użytkownika interfejs
• Grafika wizualna w wysokiej rozdzielczości
• Zaawansowane techniki modelowania
• Bezpieczny i może mieć bezpieczeństwo federacyjne
• Szybkie przetwarzanie

 

Wady IBM Watson Studio

• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Integracja wymaga czasu
• Skierowanie do większych organizacji, które mogą sobie pozwolić na Watsona

 

Plany cenowe IBM Watson Studio

IBM Watson Studio oferuje wiele opcji licencjonowania, w tym licencję na czas określony i subskrypcję jako usługa. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby uzyskać niestandardowe ceny.

 

---

 

12. Żywy obraz

Tableau to wiodące narzędzie prognozowania AI, które zmieniło sposób, w jaki firmy korzystają z danych. Zapewnia solidną platformę do wizualizacji danych, analiz i analityki biznesowej, umożliwiając użytkownikom eksplorowanie danych, dostarczanie spostrzeżeń i podejmowanie działań. Możliwości Tableau wykraczają poza prostą reprezentację danych, oferując zaawansowane funkcje, takie jak modelowanie predykcyjne i wygładzanie wykładnicze na potrzeby prognozowania. Został zaprojektowany do obsługi złożonych zbiorów danych i dostarczania inteligentnych analiz na dużą skalę, co czyni go preferowanym wyborem dla wielu firm.

 

Co robi Tableau?

Tableau ma na celu uproszczenie procesu wizualizacji danych i business intelligence. Umożliwia użytkownikom tworzenie interaktywnych, udostępnianych pulpitów nawigacyjnych, które podkreślają trendy, odmiany i gęstość danych w postaci łatwych do zrozumienia wykresów i wykresów. Tableau wspiera eksplorację danych za pomocą intuicyjnych narzędzi, które pozwalają użytkownikom zagłębiać się w złożone dane i wydobywać znaczące spostrzeżenia. Oferuje także możliwości modelowania predykcyjnego, wykorzystując techniki takie jak wygładzanie wykładnicze do prognozowania przyszłych trendów na podstawie danych historycznych.

 

Kluczowe funkcje Tableau

Panele informacyjne: Tableau zapewnia bardzo pouczające i interaktywne pulpity nawigacyjne, które pozwalają użytkownikom wizualizować i rozumieć swoje dane w bardziej intuicyjny sposób.

Obsługuje wiele źródeł danych: Tableau może łączyć się z różnymi źródłami danych, w tym z arkuszami kalkulacyjnymi, bazami danych w chmurze, a nawet procesami Big Data, zapewniając wszechstronną platformę do analizy danych.

Łączność danych na żywo i w pamięci: Tableau oferuje elastyczność łączenia się z danymi na żywo w celu analiz w czasie rzeczywistym lub danymi w pamięci w celu szybkiej i responsywnej eksploracji danych.

Zaawansowane wizualizacje: Tableau obsługuje szeroką gamę zaawansowanych opcji wizualizacji, umożliwiając użytkownikom prezentowanie danych w najbardziej znaczący i efektowny sposób.

Analityka oparta na sztucznej inteligencji: Tableau wykorzystuje technologie sztucznej inteligencji do zwiększania swoich możliwości analitycznych, oferując funkcje takie jak modelowanie predykcyjne i automatyczna eksploracja danych.

Współpraca i udostępnianie: Tableau zapewnia niezawodne narzędzia do współpracy, umożliwiające użytkownikom dzielenie się ustaleniami i współpracę przy analizie danych w bezpiecznym środowisku.

 

Plusy i minusy Tableau

 

Zalety Tableau

• Wysoka wydajność
• Obsługuje wiele źródeł danych
• Zaawansowane możliwości wizualizacji
• Analityka oparta na sztucznej inteligencji
• Solidne narzędzia do współpracy

 

Wady Tableau

• Wymaga wiedzy technicznej
• Czasochłonny proces konfiguracji

 

Plany cenowe Tableau

Tableau oferuje trzy główne plany cenowe: Tableau Creator, Tableau Explorer i Tableau Viewer.

Twórca Tableau: Ten plan, wyceniony na 75 USD na użytkownika miesięcznie, jest przeznaczony dla analityków i zaawansowanych użytkowników, którzy muszą tworzyć i publikować pulpity nawigacyjne i raporty. Obejmuje Tableau Desktop, Tableau Prep i licencję Creator na Tableau Server lub Tableau Online.

Eksplorator obrazów: ten plan, którego cena wynosi 42 USD za użytkownika miesięcznie, jest przeznaczony dla użytkowników, którzy muszą eksplorować dane i korzystać z pulpitów nawigacyjnych utworzonych przez innych. Obejmuje licencję na serwer Tableau lub Tableau Online.

Przeglądarka tableau: ten plan, którego cena wynosi 15 USD za użytkownika miesięcznie, jest przeznaczony dla użytkowników, którzy muszą przeglądać pulpity nawigacyjne i raporty utworzone przez innych oraz korzystać z nich. Zawiera licencję przeglądarki na serwer Tableau lub Tableau Online.

Tableau akceptuje karty debetowe i kredytowe, PayPal i przelewy bankowe do płatności.

 

---

 

13. Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS to kompleksowa platforma Business Intelligence (BI), zaprojektowana, aby pomóc organizacjom w dostarczaniu informacji i analiz szerokiemu gronu użytkowników. Integruje cztery kluczowe elementy inteligentniejszej analizy biznesowej: zarządzanie wydajnością, zaawansowaną analitykę, integralność danych i przyjazny dla użytkownika interfejs. Platforma ta znana jest z możliwości ujawniania wskaźników operacyjnych na żądanie, służąc użytkownikom z różnych dziedzin oraz wspierając inicjatywy i projekty w całej organizacji, potencjalnie oszczędzając miliony dolarów i poprawiając ogólną jakość opieki.

 

Co robi Ibi WebFOCUS?

Ibi WebFOCUS to rozwiązanie do analityki biznesowej dla przedsiębiorstw, wyposażone w funkcje zarządzania danymi, wizualnego odkrywania i analizy predykcyjnej. Łączy te funkcje i analizę danych w jedną ujednoliconą platformę kontenerową. Platforma jest wykorzystywana w różnych branżach i działach, od sklepów, w których menedżerowie mogą przeglądać codzienne raporty, po strategiczne centra usług, w których przeprowadzana jest kompleksowa analiza danych. Został zaprojektowany, aby poprawiać wyniki, redukować koszty oraz wspierać inicjatywy i projekty w całej organizacji.

 

Kluczowe funkcje Ibi WebFOCUS

Usprawniony dostęp i nawigacja: Ibi WebFOCUS zapewnia ujednolicone narzędzie, które oferuje skonsolidowane możliwości tworzenia i płynną nawigację do wszystkich obszarów platformy. Umożliwia użytkownikom przeglądanie ostatnich i ulubionych elementów zarówno z klienta WebFOCUS, jak i serwera raportowania.

Wizualizacja danych: Platforma oferuje ulepszone przepływy pracy projektantów i interfejs użytkownika do wizualizacji danych. Pozwala użytkownikom tworzyć i włączać treści na strony w innowacyjny sposób.

Zarządzanie danymi: Ibi WebFOCUS wprowadza nowe przepływy pracy związane z dostępem do danych. Umożliwia użytkownikom przesyłanie lub łączenie się z danymi oraz umożliwia szybką analizę danych.

Udoskonalenia w zakresie przygotowywania danych: Platforma reprezentuje źródła i cele za pomocą ikon specyficznych dla bazy danych, wskazując, kiedy brakuje wymaganych komponentów. Ta funkcja upraszcza proces przygotowania danych.

Konfigurowalne pulpity nawigacyjne: WebFOCUS oferuje konfigurowalne pulpity nawigacyjne, które umożliwiają użytkownikom tworzenie spersonalizowanego i interaktywnego środowiska wizualizacji danych.

Analiza pogłębiona: Platforma zapewnia możliwości analizy szczegółowej, umożliwiając użytkownikom głębsze wnikanie w dane w celu uzyskania bardziej szczegółowych informacji.

 

Plusy i minusy Ibi WebFOCUS

 

Ibi WebFOCUS Profesjonaliści

• Łatwy w obsłudze graficzny interfejs użytkownika
• Zaawansowane możliwości analizy danych
• Możliwość wykonywania skomplikowanych obliczeń
• Kompleksowe zarządzanie danymi
• Konfigurowalne pulpity nawigacyjne

 

Wady Ibi WebFOCUS

• Początkowa konfiguracja może być złożona
• Do pełnego wykorzystania wymaga specjalistycznej wiedzy
• Cennik niedostępny na stronie internetowej

 

Plany cenowe Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS oferuje swoim klientom elastyczne plany. Ceny tych planów są ustalane indywidualnie i oparte na konkretnych potrzebach organizacji. Użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży, aby uzyskać informacje o cenach.

 

---

 

14. Emcień

Emcien to zaawansowane narzędzie do prognozowania AI i platforma analityczna, która specjalizuje się w analityce nakazowej i predykcyjnej, zaprojektowana w celu usprawnienia złożonej analizy danych i usprawnienia procesów decyzyjnych w firmach. Narzędzie to wyróżnia się możliwością przekształcania ogromnych ilości danych w przydatne spostrzeżenia, które można bezproblemowo zintegrować z istniejącymi aplikacjami i systemami. Podejście firmy Emcien do analizy danych koncentruje się na dostarczaniu jasnych elementów działań i prognoz w języku naturalnym, dzięki czemu są one dostępne dla szerokiego grona użytkowników w organizacji, od ekspertów technicznych po profesjonalistów biznesowych.

 

Co robi Emcien?

Podstawowa funkcjonalność Emcien polega na przekształcaniu surowych danych w prognozy i działania nakazowe, umożliwiając organizacjom przewidywanie przyszłych trendów i odpowiednią optymalizację ich działań. Platforma wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do identyfikowania wzorców i powiązań w danych, ułatwiając tworzenie modeli predykcyjnych, które są zarówno dokładne, jak i łatwe do interpretacji. Emcien działa nieprzerwanie, oferując wgląd w czasie rzeczywistym, który pozwala firmom wyprzedzać potencjalne problemy, takie jak przestoje sprzętu lub opóźnienia w łańcuchu dostaw. Przyjazny dla użytkownika interfejs i możliwości samokształcenia sprawiają, że jest to cenny atut dla firm chcących wykorzystać analitykę predykcyjną bez konieczności posiadania rozległej wiedzy specjalistycznej w zakresie analityki danych.

 

Kluczowe funkcje Emcie

Wyczyść elementy akcji: Emcien zapewnia stały przepływ jasnych elementów działań w oparciu o analizy predykcyjne, dzięki czemu zespoły w całej organizacji rozumieją, jakie kroki należy podjąć, aby zoptymalizować wyniki.

Integracja z aplikacjami i systemami: Platforma została zaprojektowana do współpracy z aplikacjami i systemami, z których korzystają już firmy, i dostarcza przydatnych informacji bezpośrednio tam, gdzie są najbardziej potrzebne.

Ciągłe Doskonalenie: Oprogramowanie firmy Emcien zostało zbudowane tak, aby stale ulepszać modele predykcyjne, zapewniając, że dostarczane przez niego spostrzeżenia pozostaną istotne i dokładne w miarę upływu czasu.

Nie są wymagane żadne umiejętności związane z danymi: Platforma jest dostępna dla użytkowników bez doświadczenia w nauce danych, dzięki intuicyjnej konstrukcji i algorytmom samouczącym się.

Skalowalność i szybkość: Emcien jest w stanie obsłużyć duże ilości danych z niespotykaną dotąd skalowalnością i szybkością, dzięki czemu jest odpowiedni dla firm każdej wielkości.

Analityka predykcyjna: Możliwości analizy predykcyjnej narzędzia pozwalają na dokładne prognozowanie zdarzeń, takich jak awaria sprzętu lub problemy z łańcuchem dostaw, wraz z wizualizacjami i prawdopodobieństwem ich wystąpienia.

 

Emcien Plusy i minusy

 

Emcienie Plusy

• Wyczyść elementy akcji
• Bezproblemowa integracja
• Ciągłe doskonalenie
• Przyjazny dla użytkownika interfejs
• Skalowalny i szybki
• Zaawansowana analiza predykcyjna

 

Emcie Minusy

• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Może wymagać pomocy w początkowej konfiguracji
• Złożoność integracji ze starszymi systemami
• Potencjalna krzywa uczenia się dla zaawansowanych funkcji

 

Plany cenowe Emciena

Emcie oferuje indywidualne plany cenowe dostosowane do konkretnych potrzeb przedsiębiorstw. Zainteresowane strony zachęcamy do skontaktowania się z zespołem sprzedaży w celu zamówienia wersji demonstracyjnej i omówienia opcji cenowych.

 

---

 

15. IBM SPSS

IBM SPSS to zaawansowana platforma oprogramowania statystycznego oferująca kompleksowy zestaw zaawansowanych narzędzi do analizy statystycznej. Zapewnia obszerną bibliotekę algorytmów uczenia maszynowego, analizę tekstu, rozszerzalność typu open source i bezproblemową integrację z dużymi zbiorami danych. Przyjazny dla użytkownika interfejs, elastyczność i skalowalność sprawiają, że jest dostępny dla użytkowników na każdym poziomie umiejętności. Nadaje się do projektów dowolnej wielkości i poziomu złożoności, pomagając użytkownikom znajdować nowe możliwości, poprawiać wydajność i minimalizować ryzyko.

 

Co robi IBM SPSS?

IBM SPSS został zaprojektowany z myślą o zapewnianiu zaawansowanych analiz statystycznych i modelowania predykcyjnego. Obsługuje odgórne podejście do danych polegające na testowaniu hipotez, jednocześnie ujawniając wzorce i modele ukryte w danych poprzez podejście oddolne polegające na generowaniu hipotez. Jest w stanie obsłużyć duże ilości danych i wykonać wszystkie analizy omówione w tekście. Jest powszechnie stosowany w naukach społecznych i świecie biznesu, co czyni go cennym narzędziem dla szerokiego grona profesjonalistów.

 

Kluczowe funkcje IBM SPSS

Zaawansowana analiza statystyczna: IBM SPSS oferuje zaawansowane procedury statystyczne, które pomagają zapewnić wysoką dokładność i jakość podejmowania decyzji. Umożliwia użytkownikom uruchamianie statystyk opisowych i analiz regresji, przeglądanie wzorców brakujących danych i podsumowywanie rozkładów zmiennych.

Algorytmy uczenia maszynowego: Platforma udostępnia obszerną bibliotekę algorytmów uczenia maszynowego, których można używać do tworzenia modeli predykcyjnych i odkrywania ukrytych spostrzeżeń w danych.

Analiza tekstu: IBM SPSS zawiera funkcje analizy tekstu, umożliwiające użytkownikom wyodrębnianie znaczących informacji z nieustrukturyzowanych danych tekstowych.

Rozszerzalność oprogramowania typu open source: Użytkownicy mogą ulepszyć składnię SPSS za pomocą R i Pythona, korzystając z biblioteki rozszerzeń lub budując własne, zapewniając dodatkową elastyczność i opcje dostosowywania.

Integracja z Big Data: IBM SPSS można integrować z platformami dużych zbiorów danych, umożliwiając użytkownikom analizowanie dużych zbiorów danych i uzyskiwanie cennych spostrzeżeń.

Łatwość użycia: Pomimo swoich zaawansowanych możliwości, IBM SPSS jest znany z przyjaznego dla użytkownika interfejsu i łatwości obsługi, dzięki czemu jest dostępny dla użytkowników na każdym poziomie umiejętności.

 

Plusy i minusy IBM SPSS

 

Profesjonaliści IBM SPSS

• Przyjazny dla użytkownika interfejs
• Zaawansowane możliwości analizy statystycznej
• Rozbudowane algorytmy uczenia maszynowego
• Rozszerzalność typu open source
• Integracja z dużymi danymi
• Odpowiedni dla wszystkich poziomów umiejętności

 

Wady IBM SPSS

• Dla niektórych użytkowników może być kosztowne
• Wymaga szkolenia w celu optymalnego użytkowania
• Może być przytłaczający dla początkujących

 

Plany cenowe IBM SPSS

IBM SPSS oferuje kilka planów cenowych dostosowanych do różnych potrzeb użytkowników.

Abonament: Ten plan jest dostępny w cenie 99 USD miesięcznie. Oferuje oparty na chmurze dostęp do SPSS oraz aktualizacje produktów i wsparcie.

Plan podstawowy: Ten plan kosztuje 3,610 USD jako jednorazowa opłata za użytkownika. Oferuje aplikację komputerową, którą można skalować od jednego do tysięcy użytkowników i obejmuje dostęp do usług IBM SPSS Collaboration and Deployment Services.

Plan standardowy: Plan ten, dostępny za jednorazową opłatą w wysokości 7,960 USD za użytkownika, oferuje dodatkowe funkcje i możliwości wykraczające poza plan podstawowy.

Profesjonalny plan: Ten plan kosztuje 15,900 XNUMX USD jako jednorazowa opłata za użytkownika i oferuje jeszcze bardziej zaawansowane funkcje i możliwości.

Plan Premium: Najbardziej kompleksowy plan, dostępny za jednorazową opłatą w wysokości 23,800 XNUMX USD za użytkownika i oferujący pełny zestaw funkcji i możliwości SPSS.

IBM SPSS akceptuje płatności kartami debetowymi i kredytowymi oraz przelewami bankowymi.

 

---

 

16. Punktowe ognisko TIBCO

TIBCO Spotfire wyróżnia się jako narzędzie do analizy i prognozowania oparte na sztucznej inteligencji, zaprojektowane w celu zapewnienia wglądu w czasie rzeczywistym i podejmowania decyzji umożliwiających podejmowanie działań. Jest chwalony za to, że może służyć nie tylko jako wszechstronne narzędzie BI, ale także jako solidne oprogramowanie do tworzenia i wdrażania skalowalnych rozwiązań w zakresie analityki danych i sztucznej inteligencji. Rozwiązania te zostały zaprojektowane tak, aby były przyjazne dla użytkownika i przeznaczone dla profesjonalistów biznesowych, bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy technicznej. Wszechstronność Spotfire jest widoczna w jego szerokim zastosowaniu w różnych branżach, w tym w usługach finansowych, energetyce, produkcji i opiece zdrowotnej, żeby wymienić tylko kilka.

 

Co robi TIBCO Spotfire?

TIBCO Spotfire to dynamiczne narzędzie, które umożliwia użytkownikom efektywny dostęp, analizowanie i wizualizację danych. Ułatwia tworzenie dynamicznych raportów i dashboardów, pozwalając na interaktywną eksplorację danych. Dzięki Spotfire użytkownicy mogą szybko identyfikować trendy i wzorce, co ułatwia wyciąganie znaczących wniosków ze złożonych zbiorów danych. Platforma obsługuje szeroką gamę źródeł danych i jest w stanie obsłużyć duże ilości danych dzięki hybrydowej architekturze analityki w pamięci/w bazie danych. Umożliwia to skalowanie Spotfire do potrzeb tysięcy użytkowników przy jednoczesnym zachowaniu wydajności.

 

Kluczowe funkcje TIBCO Spotfire

Analiza predykcyjna: Spotfire zawiera funkcje analizy predykcyjnej, umożliwiające użytkownikom prognozowanie przyszłych trendów na podstawie analizy danych historycznych i bieżących.

Odkrywanie i wizualizacja danych: Platforma oferuje niezawodne narzędzia do odkrywania danych i opcje wizualizacji, umożliwiając użytkownikom tworzenie wnikliwych pulpitów nawigacyjnych i aplikacji analitycznych.

Zaawansowane narzędzia do współpracy: Funkcje współpracy Spotfire ułatwiają pracę zespołową i dzielenie się analizami, zwiększając produktywność i podejmowanie decyzji.

Biblioteka i Administracja: Scentralizowana biblioteka umożliwia użytkownikom publikowanie, udostępnianie i zarządzanie materiałami analitycznymi i połączeniami danych, za pomocą narzędzi administracyjnych do kontroli dostępu i uprawnień.

Skalowalność: Architektura Spotfire została zaprojektowana z myślą o skalowaniu i obsłudze dużej liczby użytkowników i ogromnych zbiorów danych bez utraty wydajności.

Wdrożenie międzybranżowe: Elastyczność i moc narzędzia sprawiają, że nadaje się ono do szerokiego zakresu branż, od usług finansowych po opiekę zdrowotną.

 

Plusy i minusy TIBCO Spotfire

 

Profesjonaliści TIBCO Spotfire

• Wgląd w czasie rzeczywistym
• Skalowalna architektura
• Przyjazny dla użytkownika interfejs
• Analityka predykcyjna
• Zastosowania międzybranżowe
• Zaawansowane narzędzia do współpracy

 

Wady TIBCO Spotfire

• Stroma krzywa uczenia się
• Cennik niedostępny na stronie internetowej
• Złożone opcje dostosowywania

 

Plany cenowe TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire oferuje szereg planów cenowych dostosowanych do potrzeb różnych użytkowników i organizacji. Plany zaprojektowano tak, aby zapewnić elastyczność i skalowalność, dzięki czemu użytkownicy mogą wybrać opcję, która najlepiej odpowiada ich wymaganiom. Aby uzyskać informacje o cenach, użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży TIBCO Spotfire.

 

Często zadawane pytania dotyczące narzędzi prognozowania AI

 

Wnioski

Narzędzia prognozowania oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób działania przedsiębiorstw, zapewniając dokładne i skuteczne przewidywania. Narzędzia te są przeznaczone nie tylko dla dużych korporacji, ale mogą być wykorzystywane przez firmy każdej wielkości. Jednak wybór odpowiedniego narzędzia wymaga dokładnego rozważenia celów, charakterystyki danych i funkcji narzędzia. Pomimo pewnych ograniczeń korzyści wynikające ze stosowania narzędzi prognozowania AI znacznie przewyższają wyzwania, co czyni je niezbędnym narzędziem dla każdej organizacji opartej na danych.

 

 

 

 

 

 

Informacje są dostarczane przez dostawcę aplikacji/oprogramowania/usług lub pobierane z publicznie dostępnych materiałów. Jeśli znajdziesz jakieś aktualne lub niedokładne informacje, powiadom nas.