La lista de Solutions Review de las mejores soluciones de análisis predictivo es un adelanto anual de las principales herramientas incluidas en nuestra Guía del Comprador para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. La información se recopiló a través de materiales en línea, informes, conversaciones con representantes de proveedores y exámenes de demostraciones de productos y pruebas gratuitas. Los editores de Solutions Review han desarrollado este recurso para ayudar a los compradores en la búsqueda de la mejor solución de análisis predictivo que se ajuste a las necesidades de su organización. Elegir el proveedor y la solución adecuados puede ser un proceso complicado, que requiere una investigación exhaustiva y a menudo se reduce a más que solo la solución y sus capacidades técnicas. Para facilitar su búsqueda, hemos perfilado a los mejores proveedores de software de análisis predictivo en un solo lugar. También hemos incluido nombres de plataformas y líneas de productos, así como tutoriales de software introductorios directamente de la fuente para que pueda ver cada solución en acción. Tenga en cuenta que las mejores soluciones de análisis predictivo se enumeran en orden alfabético.
Altair
Plataforma: Altair Knowledge Works
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Descripción: Altair (anteriormente Datawatch) ofrece una suite de soluciones a través de su cartera de Knowledge Works, encabezada por un banco de trabajo avanzado de minería de datos y análisis predictivo llamado Knowledge Studio. El producto cuenta con Árboles de Decisión patentados, Árboles de Estrategia y una interfaz gráfica de usuario basada en flujos de trabajo y asistentes. También incluye capacidades para tareas de preparación de datos, perfilado visual de datos, modelado predictivo avanzado y análisis en la base de datos. Los usuarios pueden importar y exportar utilizando lenguajes comunes como R y Python, así como tipos de datos como SAS, RDBMS, CSV, Excel y SPSS.
Alteryx
Plataforma: Alteryx Analytics Process Automation
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Descripción: Alteryx ofrece funcionalidad de ciencia de datos y aprendizaje automático a través de una suite de productos de software. Encabezada por Alteryx Designer, que automatiza la preparación de datos, la combinación de datos, la generación de informes, el análisis predictivo y la ciencia de datos, la plataforma de autoservicio cuenta con más de 260 bloques de construcción de arrastrar y soltar. Alteryx permite a los usuarios ver rápidamente las relaciones y distribuciones de variables, así como seleccionar y comparar el rendimiento de los algoritmos. No se requiere programación, y el software se puede implementar en la nube, detrás de su propio firewall o en un entorno alojado.
Anaconda
Plataforma: Anaconda Enterprise
Productos relacionados: Anaconda Distribution, Anaconda Team Edition
Descripción: Anaconda ofrece sus capacidades de ciencia de datos y aprendizaje automático a través de varias ediciones de productos diferentes. Su producto principal es Anaconda Enterprise, una plataforma de código abierto centrada en Python y R. La herramienta le permite realizar ciencia de datos y aprendizaje automático en Linux, Windows y Mac OS. Anaconda permite a los usuarios descargar más de 1,500 paquetes de ciencia de datos de Python y R, administrar bibliotecas, dependencias y entornos, y analizar datos con Dask, NumPy, pandas y Numba. Luego puede visualizar los resultados generados en Anaconda con Matplotlib, Bokeh, Datashader y Holoviews.
Databricks
Plataforma: Databricks Unified Analytics Platform
Descripción: Databricks ofrece una plataforma de análisis unificado basada en la nube y en Apache Spark que combina la funcionalidad de ingeniería de datos y ciencia de datos. El producto utiliza una variedad de lenguajes de código abierto e incluye características propietarias para la operacionalización, el rendimiento y la habilitación en tiempo real en Amazon Web Services. Un espacio de trabajo de ciencia de datos permite a los usuarios explorar datos y construir modelos de manera colaborativa. También proporciona acceso con un solo clic a entornos de ML preconfigurados para el aprendizaje automático aumentado con marcos populares.
Dataiku
Plataforma: Dataiku Data Science Studio (DSS)
Descripción: Dataiku ofrece una solución avanzada de análisis que permite a las organizaciones crear sus propias herramientas de datos. El producto estrella de la compañía cuenta con una interfaz de usuario basada en equipos para analistas y científicos de datos. El marco unificado de Dataiku para el desarrollo y la implementación proporciona acceso inmediato a todas las funciones necesarias para diseñar herramientas de datos desde cero. Los usuarios pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático y ciencia de datos para construir y desplegar flujos de datos predictivos.
DataRobot
Plataforma: DataRobot Enterprise AI Platform
Productos relacionados: Paxata Data Preparation, Automated Machine Learning, Automated Time Series, MLOps
Descripción: DataRobot ofrece una plataforma de inteligencia artificial empresarial que automatiza el proceso completo de construcción, implementación y mantenimiento de IA. El producto está impulsado por algoritmos de código abierto y se puede aprovechar en las instalaciones, en la nube o como un servicio de IA totalmente administrado. DataRobot incluye varias herramientas independientes pero totalmente integradas (Paxata Data Preparation, Automated Machine Learning, Automated Time Series, MLOps y aplicaciones de IA), y cada una se puede implementar de varias formas para satisfacer las necesidades comerciales y los requisitos de TI.
Domino Data Lab
Plataforma: Domino Data Science Platform
Productos relacionados: Domino Model Monitor
Descripción: Domino Data Lab ofrece una plataforma de ciencia de datos empresarial que permite a los científicos de datos construir y ejecutar modelos predictivos. El producto ayuda a las organizaciones con el desarrollo y la entrega de estos modelos a través de la automatización de la infraestructura y la colaboración. Domino proporciona a los usuarios acceso a un banco de trabajo de ciencia de datos que ofrece herramientas de código abierto y comerciales para experimentos por lotes, así como la entrega de modelos para que puedan publicar API y aplicaciones web o programar informes.
Plataforma: Google Cloud AI Platform
Productos relacionados: Google Cloud Data Fusion, Google Cloud AutoML, Google BigQuery ML, Google AI Platform Notebooks, Google TensorFlow
Descripción: Google Cloud AI ofrece una de las pilas de aprendizaje automático más grandes del mercado y ofrece una lista en expansión de productos para una variedad de casos de uso. El producto está completamente administrado y ofrece una excelente gobernanza con modelos interpretables. Las características clave incluyen un Servicio de Etiquetado de Datos incorporado, AutoML, validación de modelos a través de Explicaciones de IA, una herramienta de “What-If” que le ayuda a comprender las salidas del modelo, implementación de modelos en la nube con Prediction y MLOps a través de la herramienta Pipeline.
H2O.ai
Plataforma: H2O Driverless AI
Productos relacionados: H2O 3, H2O AutoML for ML, H2O Sparkling Water for Spark Integration, H2O Wave
Descripción: H2O.ai ofrece una serie de productos de IA y ciencia de datos, encabezados por su plataforma comercial H2O Driverless AI. Driverless AI es una plataforma de aprendizaje automático distribuida en memoria y totalmente de código abierto con escalabilidad lineal. H2O admite algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático ampliamente utilizados, incluidas máquinas con refuerzo de gradiente, modelos lineales generalizados, aprendizaje profundo y más. H2O también ha desarrollado funcionalidad de AutoML que ejecuta automáticamente todos los algoritmos para producir una tabla de clasificación de los mejores modelos.
IBM
Plataforma: IBM Watson Studio
Productos relacionados: IBM Cloud Pak for Data, IBM SPSS Modeler, IBM Decision Optimization, IBM Watson Machine Learning
Descripción: IBM Watson Studio permite a los usuarios construir, ejecutar y administrar modelos de IA a gran escala en cualquier nube. El producto es parte de IBM Cloud Pak for Data, la principal plataforma de datos e IA de la compañía. La solución le permite automatizar la gestión del ciclo de vida de la IA, gobernar y proteger cuadernos de código abierto, preparar y construir modelos visualmente, implementar y ejecutar modelos a través de la integración con un solo clic, y administrar y supervisar modelos con IA explicativa. IBM Watson Studio ofrece una arquitectura flexible que permite a los usuarios utilizar marcos de trabajo de código abierto como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.
KNIME
Plataforma: KNIME Analytics Platform
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Descripción: KNIME Analytics es una plataforma de código abierto para crear ciencia de datos. Permite la creación de flujos de trabajo visuales a través de una interfaz gráfica de arrastrar y soltar que no requiere programación. Los usuarios pueden elegir entre más de 2000 nodos para construir flujos de trabajo, modelar cada paso del análisis, controlar el flujo de datos y asegurarse de que el trabajo esté actualizado. KNIME puede combinar datos de cualquier fuente y dar forma a los datos para derivar estadísticas, limpiar datos y extraer y seleccionar características. El producto utiliza IA y aprendizaje automático y puede visualizar datos con gráficos clásicos y avanzados.
MathWorks
Plataforma: MATLAB
Productos relacionados: Simulink
Descripción: MATLAB de MathWorks combina un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos con un lenguaje de programación que expresa matemáticas de matrices y arreglos directamente. Incluye el Editor en Vivo para crear scripts que combinan código, salida y texto formateado en un cuaderno ejecutable. Las cajas de herramientas de MATLAB están desarrolladas profesionalmente, probadas y completamente documentadas. Las aplicaciones de MATLAB le permiten ver cómo funcionan diferentes algoritmos con sus datos.
Microsoft
Plataforma: Azure Machine Learning
Productos relacionados: Azure Data Factory, Azure Data Catalog, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure DevOps, Power BI
Descripción: El servicio Azure Machine Learning permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. El producto ofrece productividad para todos los niveles de habilidad a través de un diseñador de código y de arrastrar y soltar, y aprendizaje automático automatizado. También cuenta con amplias capacidades de MLops que se integran con los procesos de DevOps existentes. El servicio ofrece aprendizaje automático responsable para que los usuarios puedan comprender los modelos con interpretabilidad y equidad, así como proteger los datos con privacidad diferencial y computación confidencial. Azure Machine Learning admite marcos y lenguajes de código abierto como MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python y R.
RapidMiner
Plataforma: RapidMiner Studio
Productos relacionados: RapidMiner AI Hub, RapidMiner Go, RapidMiner Notebooks, RapidMiner AI Cloud
Descripción: RapidMiner ofrece una plataforma de ciencia de datos que permite a personas de todos los niveles de habilidad en toda la empresa construir y operar soluciones de IA. El producto cubre todo el ciclo de vida del proceso de producción de IA, desde la exploración y preparación de datos hasta la construcción de modelos, la implementación de modelos y las operaciones de modelos. RapidMiner proporciona la profundidad que necesitan los científicos de datos, pero simplifica la IA para todos los demás a través de una interfaz de usuario visual que agiliza el proceso de construcción y comprensión de modelos complejos.
SAS
Plataforma: SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Productos relacionados: SAS Viya, SAS Visual Machine Learning, SAS Visual Data Science, SAS Data Science Programming, SAS Visual Data Decisioning
Descripción: SAS ofrece una suite de productos avanzados de análisis y ciencia de datos, encabezada por SAS Visual Data Mining and Machine Learning. El producto proporciona acceso a datos en cualquier formato y desde cualquier fuente, así como preparación de datos automatizada y gestión de modelos y linaje de datos. SAS Visual Data Mining and Machine Learning genera automáticamente ideas para variables comunes en los modelos. También cuenta con generación de lenguaje natural para crear resúmenes de proyectos. El compañero SAS Model Manager permite a los usuarios registrar modelos de SAS y de código abierto dentro de proyectos o como modelos independientes.
TIBCO
Plataforma: TIBCO Data Science
Productos relacionados: TIBCO Spotfire, TIBCO Streaming
Descripción: TIBCO ofrece una amplia cartera de productos para BI moderno, análisis descriptivo y predictivo, y análisis y ciencia de datos en tiempo real. TIBCO Data Science permite a los usuarios realizar preparación de datos, construcción de modelos, implementación y monitoreo. También cuenta con AutoML, flujos de trabajo de arrastrar y soltar y cuadernos Jupyter integrados para compartir módulos reutilizables. Los usuarios pueden ejecutar flujos de trabajo en TIBCO Spotfire Analytics y aprovechar TensorFlow, SageMaker, Rekognition y Cognitive Services para orquestar el código abierto.
