Las mejores herramientas y software de análisis predictivo para gestionar datos

Gestionar datos siempre ha sido un desafío para las empresas. Con nuevas fuentes y volúmenes más altos de datos que llegan constantemente, es más importante que nunca tener las herramientas adecuadas. Las herramientas y software de análisis predictivo son la mejor manera de lograr esta tarea. Los científicos de datos y los líderes empresariales deben poder organizar y limpiar los datos para comenzar el proceso. El siguiente paso es analizarlos y compartir los resultados con los colegas.

Las mejores herramientas y software de análisis predictivo

Alteryx

Alteryx Analytic Process Automation Platform se especializa en bloques de construcción de análisis sin código y bajo código para diseñar flujos de trabajo repetibles. La plataforma está diseñada para empresas que desean proporcionar análisis y ciencia de datos de autoservicio para todos los departamentos. Alteryx también utiliza aprendizaje automático ampliado para ayudar a los trabajadores de datos ciudadanos a construir modelos predictivos.

La plataforma en la nube de la empresa facilita compartir flujos de trabajo en línea, en el escritorio y en centros de datos locales, y ofrece integraciones incorporadas con aplicaciones modernas del ecosistema en la nube. La plataforma de automatización de procesos analíticos reúne análisis, ciencia de datos, automatización de procesos y aprendizaje automático automatizado y despliegue y seguimiento en un solo servicio. El servicio de automatización incluye más de 80 fuentes de datos integradas de forma nativa. El servicio Designer de Alteryx facilita la combinación de conjuntos de datos, el uso de herramientas sin código y amigables para el código, y la producción de flujos de trabajo y reportes visuales.

Alteryx también proporciona capacitación e información educativa sobre aprendizaje automático en su Portal de Ciencia de Datos.

Alteryx ofrece una licencia gratuita de 30 días para Designer para usuarios empresariales. Para estudiantes, educadores y cambios de carrera, la empresa ofrece una licencia gratuita de Designer renovable por un año. Póngase en contacto con la empresa para obtener información detallada sobre precios.

Azure Machine Learning

La plataforma en la nube de Microsoft ofrece servicios de análisis empresariales para todo el proceso de aprendizaje automático. Esto incluye la preparación de datos, la construcción y capacitación de modelos, la validación e implementación de los mismos y su gestión y monitoreo. Según Microsoft, la plataforma puede aumentar el retorno de inversión de los productos de aprendizaje automático, reducir en un 70% los pasos necesarios para entrenar modelos y reducir en un 90% la cantidad de líneas de código para el pipeline. Azure Machine Learning también ofrece PyTorch Enterprise, un programa de soporte para el marco de aprendizaje profundo de código abierto que permite a los proveedores de servicios desarrollar y ofrecer soporte empresarial personalizado a los clientes.

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Azure ML también ofrece capacidades de inteligencia artificial responsable para que los modelos sean más transparentes y confiables. Las características incluyen visualizaciones, análisis de qué pasaría si y gráficos de explicación de modelos. La plataforma incluye algoritmos para probar modelos en términos de equidad y un conjunto de herramientas para el análisis de errores y la mejora de la precisión.

Microsoft ofrece 60 certificaciones de cumplimiento, así como tutoriales para principiantes y avanzados. Existe una versión de prueba gratuita de Azure. No hay costos adicionales por utilizar Azure Machine Learning, pero los usuarios pagan por la capacidad de cómputo, así como por otros servicios de Azure, como Azure Blob Storage, Azure Key Vault, Azure Container Registry y Azure Application Insights. Las opciones de precios se pueden personalizar según el tipo de servicio, la región, la moneda y el período de tiempo.

Databricks

La Plataforma Lakehouse combina la funcionalidad de un almacén de datos y un lago de datos. Databricks Lakehouse unifica los casos de uso de almacenamiento de datos y IA en una sola plataforma y proporciona una plataforma de datos única en todas las implementaciones en la nube. El almacén se basa en la tecnología de código abierto Delta Lake, que forma la capa transaccional estructurada. Según la empresa, esta capa de almacenamiento en formato abierto ofrece confiabilidad, seguridad y rendimiento tanto para operaciones de transmisión como por lotes, y puede reemplazar los silos de datos con un único lugar para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Delta Engine es el motor de consultas de alto rendimiento. Tiene capacidades SQL y de rendimiento, incluyendo indexación, almacenamiento en caché y procesamiento MPP. La plataforma también permite el acceso directo a archivos y el soporte nativo directo para Python, ciencia de datos y marcos de trabajo de IA. Entre los socios en la nube se incluyen AWS, Azure y Google Cloud.

El Databricks Data Science Workspace es un entorno de cuaderno que puede ser utilizado por todos los miembros del equipo. Se pueden importar cuadernos existentes al entorno de Databricks de una empresa o a la edición comunitaria gratuita.

Databricks tiene una academia con numerosos caminos de aprendizaje basados en roles, aprendizaje a su propio ritmo y capacitación dirigida por instructores. La empresa también ofrece insignias y certificaciones especializadas para analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de aprendizaje automático. Databricks ofrece una versión de prueba gratuita, así como opciones de pago según se utilice el servicio o se disponga de descuentos por uso comprometido. Póngase en contacto con la empresa para obtener información sobre los precios.

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DataRobot

La Plataforma de Nube de IA de DataRobot brinda soporte de colaboración para todos los usuarios, desde expertos en ciencia de datos y análisis hasta equipos de IT y DevOps, ejecutivos y trabajadores de la información. La plataforma incluye servicios de ingeniería de datos, aprendizaje automático, MLOps, inteligencia de decisiones y AI confiable. Para respaldar la inteligencia de decisiones, el servicio tiene un constructor de aplicaciones sin código, aplicaciones de IA y flujos de decisión que crean reglas para automatizar decisiones. El constructor de aplicaciones sin código permite a los usuarios convertir un modelo en una aplicación de IA sin necesidad de programación adicional. Esto facilita que los usuarios empresariales tomen decisiones impulsadas por la IA, según la empresa.

Las aplicaciones también incluyen explicaciones detalladas de las predicciones para ayudar a los usuarios a explicar cualquier decisión tomada por un modelo. Los usuarios también pueden utilizar el constructor de aplicaciones sin código para realizar análisis de qué pasaría si cambiando una o más entradas para crear nuevos escenarios y luego comparar los dos resultados. Esta transparencia permite a las empresas incorporar comentarios de los usuarios finales y otras partes interesadas en las revisiones del modelo.

La empresa también proporciona módulos para calificar modelos de IA existentes, establecer políticas, reglas y controles para implementaciones en producción y generar informes de cumplimiento. DataRobot ofrece opciones para implementar servicios de IA en cualquier plataforma en la nube, localmente o en el borde.

DataRobot ofrece una prueba gratuita. Póngase en contacto con la empresa para obtener información detallada sobre precios.

H2O.ai

Las capacidades de aprendizaje automático automatizado de H2O.ai facilitan el uso de la inteligencia artificial con altos niveles de velocidad, precisión y transparencia, según la empresa. La plataforma de la empresa tiene opciones para construir modelos y aplicaciones, así como para monitorear el rendimiento y adaptarse a condiciones cambiantes. Los servicios están diseñados para diversos roles dentro de una empresa, incluidos científicos de datos, desarrolladores, ingenieros de aprendizaje automático, profesionales de DevOps y de IT, y usuarios empresariales.

Los servicios de la plataforma incluyen visualización de datos, transformadores de preprocesamiento, división de conjuntos de datos, detección de valores atípicos, codificación de características, controles por característica y validación y validación cruzada automatizadas.

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Los servicios de aprendizaje automático automatizado incluyen:

• Ajuste automático de hiperparámetros
• Combinación de modelos
• Asignación automática de etiquetas
• Documentación automática de modelos
• Manejo de conjuntos de datos desequilibrados
• Listas de modelos líderes
• Aprendizaje automático automático no supervisado

La plataforma también incluye un marco de desarrollo de aplicaciones de bajo código (Python/R) para la creación de interfaces de usuario e integración de aprendizaje automático.

La empresa ofrece servicios en la nube completamente administrados y servicios híbridos en la nube. H2O.ai ofrece una prueba gratuita de la plataforma.

IBM SPSS

El paquete estadístico de IBM, SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), se utiliza para el análisis estadístico complejo de datos mediante una biblioteca de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, análisis de texto y capacidad de extensibilidad de código abierto diseñada para la integración con big data y una implementación sencilla en aplicaciones. El paquete incluye un componente de estadísticas para análisis ad hoc, un modelador con algoritmos y modelos listos para su uso inmediato, un modelador en Cloud Pak para datos y un servicio de datos y IA en contenedor para la creación y ejecución de modelos predictivos en la nube o en el local. Varios productos relacionados ofrecen software de análisis predictivo para estudiantes, profesores e investigadores, así como un servidor analítico para facilitar el análisis predictivo.

Los analistas empresariales pueden utilizar las características del componente estadístico para:

• Abordar todos los aspectos del proceso analítico, desde la preparación y gestión de datos hasta el análisis y la generación de informes
• Proporcionar métodos automatizados para identificar anomalías y transformaciones estadísticas para abordar valores atípicos
• Presentar tablas y visualizaciones
• Clasificar casos en grupos y predecir valores de variables objetivo en función de los valores de variables predictoras
• Permitir la modelización precisa de relaciones lineales y no lineales
• Mejorar las previsiones y los planes mediante la imputación de valores faltantes con valores esperados mediante regresión y expectación-maximización

IBM lanzó recientemente un programa de acceso temprano para usuarios principiantes e intermedios para ayudar a estos grupos a comenzar con estadísticas. Los módulos de aprendizaje constan de una interfaz de usuario simplificada, una guía paso a paso del software y un panel de resumen de datos. Este servicio está en versión beta y se ofrece de forma gratuita durante 60 días. IBM ofrece un plan de suscripción y versiones de licencia local de SPSS. Hay cuatro niveles de servicio: base, estándar, profesional y premium. Póngase en contacto con IBM para conocer los precios.

Las mejores herramientas de inteligencia empresarial para tomar decisiones basadas en datos

IBM Watson Studio

Esta es la plataforma de IBM para la ciencia de datos, anteriormente conocida como Data Science Experience. La plataforma incluye un espacio de trabajo y herramientas de colaboración y herramientas de código abierto para la ciencia de datos. Watson Studio es una oferta principal en Cloud Pak for Data as a Service. El servicio incluye herramientas para analizar y visualizar datos, limpiarlos y darles forma, y construir modelos de aprendizaje automático.

La arquitectura de Watson Studio se basa en un proyecto que incluye colaboradores, recursos y herramientas. El software proporcionado en el estudio incluye:

• Data Refinery: Prepare y visualice los datos
• Editor de cuadernos Jupyter: Codifique cuadernos Jupyter
• RStudio: Codifique cuadernos Jupyter en R y aplicaciones R Shiny
• Modelador SPSS: Automatice el flujo de datos a través de un modelo con algoritmos SPSS
• Constructor de modelos de optimización de decisiones: Optimice la resolución de escenarios de problemas empresariales

Los proyectos se integran con los servicios Watson Knowledge Catalog y los espacios de implementación proporcionados por los servicios Watson Machine Learning.

IBM ofrece una prueba gratuita de IBM Watson Studio en Cloud Pak for Data. Póngase en contacto con IBM para obtener información sobre los precios de las múltiples opciones de licencia para IBM Cloud Pak for Data, precios de pago según se utilice IBM Cloud Pak for Data as a Service y para IBM Cloud Pak for Data System.

RapidMiner

Esta plataforma de software de ciencia de datos proporciona un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de texto y el análisis predictivo. Se utiliza tanto para aplicaciones empresariales como para investigación, educación, capacitación, prototipado rápido y desarrollo de aplicaciones. Según la empresa, la plataforma es lo suficientemente robusta para los científicos de datos y lo suficientemente fácil de usar para los usuarios en el resto de la empresa. Las características diseñadas para los científicos de datos incluyen:

• Más de 1.500 algoritmos nativos, funciones de preparación de datos y ciencia de datos
• Soporte para muchas bibliotecas de terceros de aprendizaje automático
• Cuadernos e integración con Python y R personalizados
• Análisis avanzado y servicios de plataforma

Las características para los usuarios empresariales incluyen:

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• Plantillas de casos de uso
• Certificación en línea a su propio ritmo según la persona
• Opciones de automatización completa

El servicio RapidMiner AI Cloud está diseñado para todos los usuarios, con una experiencia aumentada y guiada, una interfaz visual con una curva de aprendizaje mínima y una explicación de los datos y el proceso de modelado.

La empresa cuenta con RapidMiner Academy y servicios de capacitación y certificación. También existen socios globales certificados que brindan soporte adicional, así como integraciones para acelerar el acceso a los datos y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Póngase en contacto con la empresa para obtener información sobre los precios empresariales.

Tableau

Tableau es una plataforma de datos y análisis de extremo a extremo que incluye seguridad, gobernanza y cumplimiento, junto con API. Tableau crea confianza y seguridad estableciendo controles, reglas y procesos repetibles en la integración, el acceso y la supervisión, según la empresa. Los componentes individuales de la plataforma incluyen servicios para la preparación de datos, análisis CRM, gestión de servidores y análisis incrustados.

Tableau también promete ayudar a los clientes a construir una cultura de datos al promover estos valores:

• Practicar comportamientos basados en datos
• Valorar el uso estratégico de los datos
• Fomentar el intercambio y la comunidad

Tableau Blueprint es una metodología para desarrollar las capacidades necesarias para una organización basada en datos, que abarca estrategia, agilidad y competencia.

Las empresas pueden implementar Tableau a través de software como servicio, Salesforce Hyperforce, servidores en la nube pública y contenedores y servidores locales. Tableau Creator cuesta $70 por usuario al mes facturado anualmente, Explorer es de $42 por usuario al mes facturado anualmente y Viewer es de $15 por usuario al mes facturado anualmente. Estos servicios son alojados completamente por Tableau. Para despliegues con Tableau Server en instalaciones locales o en la nube pública, los precios son de $70 por usuario al mes facturado anualmente para Creator, $35 por usuario al mes facturado anualmente para Explorer y $12 por usuario al mes facturado anualmente para Viewer. Para individuos, el acceso a Tableau Creator cuesta $70 por usuario al mes facturado anualmente.

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Sisense

La Plataforma Fusion de Sisense integra análisis personalizados en aplicaciones y productos para que los análisis sean intuitivos y fáciles de usar, según la empresa. La plataforma tiene tres componentes para el análisis de datos: Embed, Infusion Apps y Analytics. Embed es una plataforma API-first que los clientes pueden utilizar para incorporar análisis con marca blanca en aplicaciones y flujos de trabajo.

Los clientes pueden utilizar Infusion Apps para formular preguntas con consultas en lenguaje natural y realizar análisis en Slack, Google Slides, Microsoft Teams y Salesforce. Analytics ofrece opciones de código primero, bajo código y sin código para el análisis y la visualización de grandes volúmenes de datos, así como paneles y aplicaciones de autoservicio. El servicio también cuenta con bibliotecas integradas de análisis estadístico y predictivo y tecnologías de aprendizaje automático.

Las integraciones de Conectores de Datos de Sisense abarcan docenas de otras plataformas, incluyendo Airtable, Amazon Redshift, Salesforce Desk.com y Double Click. El mercado de la empresa incluye complementos, integraciones, canalización de datos y aplicaciones de infusiones.

La plataforma de análisis en la nube de Sisense proporciona escalabilidad y agilidad a las operaciones de análisis y fomenta la colaboración.

Sisense ofrece una prueba gratuita. Póngase en contacto con la empresa para obtener información sobre los precios.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo abarca técnicas estadísticas para estudiar datos. Esto incluye minería de datos, modelado predictivo y aprendizaje automático como métodos para hacer predicciones sobre eventos futuros. El análisis predictivo tiene el potencial de:

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• Identificar clientes que probablemente cancelarán un servicio o no lo renovarán.
• Identificar transacciones que podrían ser fraudulentas.
• Crear un programa de mantenimiento preventivo.

Los líderes empresariales pueden utilizar el análisis predictivo para aumentar las posibilidades de éxito en muchas iniciativas o para probar una variedad de escenarios rápidamente.

¿Qué son las herramientas de análisis predictivo?

Estas herramientas van desde herramientas sin código hasta lagos de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Las empresas pueden elegir una solución que se adapte a las necesidades y conocimientos de cada departamento. Algunas plataformas son espacios de trabajo completos y otras se integran con herramientas existentes. Existen opciones para implementaciones en la nube y soluciones locales.

Gartner recomienda a las empresas que sigan estas mejores prácticas al seleccionar herramientas de análisis predictivo:

• Seleccione servicios individuales o grupos de servicios en función de cómo se ajusten estos productos a las necesidades de aplicaciones de una empresa.
• Utilice servicios automatizados de aprendizaje automático en conjunto con servicios de lenguaje y visión estándar para agregar atributos únicos a las soluciones.
• Planifique mejoras regulares para las aplicaciones.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

Las plataformas de análisis predictivo buscan patrones en los datos históricos. El proceso se basa en datos como compras de clientes, información meteorológica o hábitos bancarios, estadísticas como el análisis de regresión y suposiciones de que el futuro seguirá las tendencias del pasado.

Algunos tipos de software de análisis predictivo utilizan el aprendizaje automático para revisar algoritmos en función de los conocimientos obtenidos de los datos recopilados. Los expertos en datos y los líderes departamentales pueden utilizar el análisis predictivo para probar nuevas teorías y productos antes de comprometerse con estas decisiones en el mercado.

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