Ferramentas de análise de IA . De previsões em tempo real a modelos de aprendizado de máquina, essas ferramentas ajudam as empresas a aprimorar decisões, otimizar operações e superar a concorrência.
Seja você um cientista de dados experiente ou esteja apenas começando a trabalhar com análise, este guia revela as 10 principais ferramentas de análise de IA.
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🏆 1. Quadro
🔹 Características:
- Interface intuitiva de arrastar e soltar.
- Integração de dados em tempo real e painéis interativos.
- Previsões baseadas em IA com Einstein Discovery (integração com Salesforce).
🔹 Benefícios: ✅ Visualiza dados complexos sem esforço. ✅ Capacita equipes não tecnológicas com análises de autoatendimento. ✅ Impulsiona a tomada de decisões colaborativas entre departamentos.
🔹 Casos de uso:
- Acompanhamento de desempenho de marketing.
- Painéis de KPI executivos.
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⚡ 2. Power BI
🔹 Características:
- Consulta em linguagem natural (recurso de perguntas e respostas).
- Integração perfeita com o Microsoft 365 e o Azure.
- Visuais com tecnologia de IA e análises preditivas.
🔹 Benefícios: ✅ Insights em tempo real em painéis interativos. ✅ Narrativa aprimorada com dados. ✅ Escalabilidade de nível empresarial.
🔹 Casos de uso:
- Previsão de vendas.
- Análise do comportamento do cliente.
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☁️ 3. SAS Viya
🔹 Características:
- Recursos avançados de análise, IA e ML em uma plataforma unificada.
- Arquitetura nativa em nuvem para escalabilidade e velocidade.
- Pipelines visuais e treinamento automatizado de modelos.
🔹 Benefícios: ✅ Simplifica a implantação do modelo. ✅ Forte governança de dados e suporte à conformidade. ✅ Ideal para análises empresariais em larga escala.
🔹 Casos de uso:
- Modelagem de risco.
- Previsão da cadeia de suprimentos.
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🔥 4. Blocos de dados
🔹 Características:
- Desenvolvido no Apache Spark para processamento de big data extremamente rápido.
- Análise unificada e cadernos colaborativos.
- Integração do AutoML e do MLflow.
🔹 Benefícios: ✅ Escala facilmente com cargas de trabalho de big data. ✅ Incentiva a colaboração multifuncional. ✅ Acelera os pipelines de dados para decisão.
🔹 Casos de uso:
- Experimentos de aprendizado de máquina.
- Automação ETL.
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🤖 5. Plataforma de IA do Google Cloud
🔹 Características:
- Ferramentas completas para o ciclo de vida de desenvolvimento de ML.
- AutoML, Vertex AI e serviços de rotulagem de dados.
- Integração perfeita com o GCP.
🔹 Benefícios: ✅ Democratiza a IA para usuários não técnicos. ✅ Lida com implantações em larga escala com facilidade. ✅ Desempenho nativo em nuvem excepcional.
🔹 Casos de uso:
- Detecção de fraudes em tempo real.
- Análise de sentimento do cliente.
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🧠 6. IBM Watson Analytics
🔹 Características:
- Computação cognitiva com processamento de linguagem natural.
- Análise preditiva e preparação automatizada de dados.
- Exploração guiada de dados.
🔹 Benefícios: ✅ Identifica tendências ocultas em seus dados. ✅ Interpreta e explica insights em linguagem humana. ✅ Reduz drasticamente o tempo de análise.
🔹 Casos de uso:
- Planejamento estratégico de negócios.
- Previsão de mercado.
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🚀 7. Minerador Rápido
🔹 Características:
- Estúdio de ciência de dados baseado em fluxo de trabalho visual.
- Ferramenta AutoML de arrastar e soltar.
- Preparação, modelagem, validação e implantação de dados em uma única plataforma.
🔹 Benefícios: ✅ Ótimo para equipes com habilidades técnicas mistas. ✅ Limpeza e transformação de dados integradas. ✅ Forte suporte da comunidade de código aberto.
🔹 Casos de uso:
- Modelagem de rotatividade de clientes.
- Manutenção preditiva.
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🌐 8. Alteryx
🔹 Características:
- Automação de análise de dados com baixo código/sem código.
- Combinação de dados espaciais e demográficos.
- Ferramentas de modelagem preditiva e insights em tempo real.
🔹 Benefícios: ✅ Simplifica tarefas repetitivas. ✅ Capacita usuários empresariais com superpoderes de análise. ✅ Oferece rápido tempo para obter insights.
🔹 Casos de uso:
- Otimização de campanhas de marketing.
- Análise de operações.
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💡 9. H2O.ai
🔹 Características:
- Plataforma de ML de código aberto.
- AutoML com explicabilidade (H2O Driverless AI).
- Interpretabilidade do modelo e flexibilidade de implantação.
🔹 Benefícios: ✅ Oferece modelos de alto desempenho com transparência. ✅ Escala facilmente entre plataformas. ✅ Forte suporte da comunidade e empresarial.
🔹 Casos de uso:
- Pontuação de crédito.
- Previsão de reivindicações de seguros.
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🧩 10. FACA
🔹 Características:
- Fluxos de trabalho modulares de análise de dados.
- Integrações avançadas de ML e aprendizado profundo.
- Código aberto com extensões orientadas pela comunidade.
🔹 Benefícios: ✅ Combina ambientes sem código e amigáveis ao código. ✅ Conecta engenharia de dados e ciência perfeitamente. ✅ Forte extensibilidade via plugins.
🔹 Casos de uso:
- Normalização de dados.
- Análise avançada de cluster.
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📊 Tabela de comparação: ferramentas de análise de IA em resumo
| Ferramenta | AutoML | Nativo da nuvem | Low-Code | Consulta de PNL | Melhor para |
|---|---|---|---|---|---|
| Quadro | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Visualização e BI |
| Power BI | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | Inteligência de negócios |
| SAS Viya | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | Análise empresarial avançada |
| Tijolos de dados | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | Pipelines de big data e ML |
| Google IA | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ML de ponta a ponta |
| IBM Watson | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | Análise preditiva e cognitiva |
| Minerador rápido | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Ciência de dados visuais |
| Alteryx | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Automação de fluxo de trabalho |
| H2O.ai | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | Modelagem de ML transparente |
| FACA | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ❌ | Fluxo de trabalho e análise modular |