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BI y analítica

Las 8 mejores herramientas de análisis predictivo comparadas

José Luis Becerra Pozas

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Las herramientas de análisis predictivo analizan sus datos para obtener visiones divinas del futuro de su negocio. Aquí hay una descripción general de la amplia gama de opciones disponibles en la actualidad.

¿Quiere saber lo que puede traer el futuro? Las herramientas de análisis predictivo tienen una respuesta. ¿Son la solución adecuada? Algunas veces. Pero a veces puede ser más que suficiente si la predicción puede ayudar a su empresa a planificar mejor, gastar de manera más inteligente y brindar un servicio más profético para sus clientes.

¿Qué son las herramientas de análisis predictivo?

Las herramientas de análisis predictivo combinan Inteligencia Artificial e informes comerciales. Las herramientas incluyen canalizaciones sofisticadas para recopilar datos de toda la empresa, agregar capas de análisis estadístico y aprendizaje automático para hacer proyecciones sobre el futuro y convertir estos conocimientos en resúmenes útiles para que los usuarios comerciales puedan actuar en consecuencia.

La calidad de las predicciones depende principalmente de los datos que ingresan al sistema: el antiguo eslogan de los años del mainframe, “basura que entra, basura que sale”, todavía se mantiene en la actualidad. Pero existen desafíos más profundos porque el software de análisis predictivo no puede anticipar mágicamente los momentos en que el mundo cambia de marcha y el futuro tiene poca relación con el pasado. Aun así, las herramientas, que funcionan en gran medida determinando patrones, se están volviendo cada vez más sofisticadas.

Trabajar con herramientas de análisis predictivo dedicadas suele ser relativamente fácil, al menos en comparación con la programación de sus propias herramientas desde cero. La mayoría de las herramientas ofrecen interfaces de programación visual que permiten a los usuarios arrastrar y soltar varios íconos optimizados para el análisis de datos. Ayuda a comprender la codificación y pensar como un programador, pero las herramientas permiten generar predicciones sofisticadas con solo unos pocos clics del mouse. Si necesita más, con sólo agregar un poco de código personalizado generalmente puede resolver muchos problemas comunes.

Comparación de las principales herramientas de análisis predictivo

HERRAMIENTAREFLEJOSDESPLIEGUEPRECIOSOPCIÓN GRATUITAFUENTE ABIERTA
Automatización de Procesos de Análisis de AlteryxIDE visual para canalizaciones de datos; RPA para tareas de memoriaEn las instalaciones o en la nube de AlteryxPor usuario, por año, herramienta por herramientaPrueba gratisOpciones de código abierto de Alteryx disponibles
AWS SageMakerIntegración completa con AWS, mercado de terceros, opciones sin servidorNube AWSVinculado al uso de recursosNivel gratuitoN / A
H2O.ai AI CloudDriverless AI ofrece canalización automatizada; La IA se adapta a los datos entrantesEn las instalaciones o en cualquier nubePara soporte empresarial, opciones de nubeNúcleo de código abiertoNúcleo de código abierto
SPSS de IBMModelador de arrastrar y soltar para crear canalizaciones, integraciones de IBMEn las instalaciones o en IBM CloudPor usuario, por mesPruebas gratisN / A
RapidMinerIDE completo para científicos de datos, automatización para usuarios que no codifican, diseñador de arrastrar y soltarEn las instalaciones o en cualquier nubeBajo pedidoNivel gratuitoN / A
SAVIAIntegración profunda con el almacén de SAP y SCM; características de código bajo, sin códigoEn las instalaciones o en la nube de SAPPor usuario, por mesNivel gratuitoN / A
SASLa IA compuesta combina estadísticas y aprendizaje automático; soluciones específicas de la industriaEn las instalaciones o en la nubeBajo pedidoPrueba gratisN / A
TIBCOAdmite una arquitectura de gestión de datos más grande; opciones modulares disponiblesEn las instalaciones o en la nubeVarias opciones, incluido el uso por recursoPrueba gratisN / A

Automatización de procesos de análisis de Alteryx

El objetivo de la plataforma de Automatización de Procesos de Análisis (APA) de Alteryx es ayudarlo a crear una canalización que limpie los datos antes de aplicar los mejores algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Un alto nivel de automatización fomenta la implementación de estos modelos en producción para generar un flujo constante de información y predicciones. El IDE visual ofrece más de 300 opciones que se pueden unir para formar una canalización compleja. Uno de los puntos fuertes de APA es su recopilación de integración profunda con otras fuentes de datos, como bases de datos geoespaciales o datos demográficos, para enriquecer la calidad de su propio conjunto de datos.

Puntos destacables:

  • Una muy buena solución para los científicos de datos que deben automatizar una colección compleja de fuentes de datos para producir múltiples resultados.
  • Para implementación local o en la nube de Alteryx.
  • Incluye muchas herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA) para manejar tareas como el reconocimiento de texto o el procesamiento de imágenes.
  • Diseñado para brindar información a múltiples clientes que podrían querer que los datos se presenten como tableros, hojas de cálculo o alguna otra plataforma personalizada.
  • El precio de herramientas como Designer comienza en 5,195 dólares por usuario, por año. Los extras son cotizados por el equipo de ventas. Hay pruebas gratuitas y opciones de código abierto disponibles.

AWS SageMaker

La principal plataforma de IA de Amazon está bien integrada con el resto de la flota de AWS, por lo que puede analizar datos de una de las principales fuentes de datos del proveedor de la nube y luego implementarla para que se ejecute en su propia instancia o como parte de una función lambda sin servidor. SageMaker es una plataforma de servicio completo con herramientas de preparación de datos como Data Wrangler, una buena capa de presentación creada a partir de cuadernos Jupyter y una opción automatizada llamada Autopilot. Las herramientas de visualización pueden ayudar a los usuarios a comprender lo que sucede con solo un vistazo.

Puntos destacables:

  • La integración completa con muchas partes del ecosistema de AWS hace que esta sea una excelente opción para las operaciones basadas en AWS.
  • Las opciones sin servidor para la implementación permiten escalar los costos con el uso.
  • Un mercado facilita la compra y venta de modelos y algoritmos con otros usuarios de SageMaker.
  • La integración con varias bases de datos, lagos de datos y otras opciones de almacenamiento de AWS simplifica el trabajo con grandes conjuntos de datos.
  • El precio generalmente está vinculado al tamaño de los recursos informáticos utilizados para respaldar sus cálculos. Un generoso nivel gratuito hace posible experimentar.

H2O.ai AI Cloud

Convertir buenos algoritmos de inteligencia artificial en conocimientos productivos es el objetivo principal de AI Cloud de H2O.aiSu “Driverless AI” ofrece una canalización automatizada para ingerir datos y estudiar las características más destacadas. Una colección de herramientas de ingeniería de características patentadas y de código abierto ayuda a centrar los algoritmos en las partes más importantes de los datos. Los resultados aparecen en una colección de tableros o visualizaciones gráficas automatizadas.

Puntos destacables:

  • Centrarse en la IA es mejor para los problemas que requieren soluciones complejas que se adapten a los datos entrantes.
  • Las herramientas van desde AI Cloud para crear grandes canalizaciones basadas en datos hasta Wave de código abierto basado en Python que ayuda a los usuarios de escritorio a crear paneles en tiempo real.
  • Se ejecuta de forma nativa en las instalaciones o en cualquier nube.
  • La plataforma central es completamente de código abierto.
  • Precios para soporte empresarial y opciones en la nube disponibles del equipo de ventas.

IBM SPSS

Los estadísticos han estado utilizando SPSS de IBM para procesar números durante décadas. La última versión incluye opciones para integrar enfoques más nuevos, como aprendizaje automático, análisis de texto u otros algoritmos de IA. El paquete de Estadísticas se enfoca en explicaciones numéricas de lo que sucedió. SPSS Modeler es una herramienta de arrastrar y soltar para crear canalizaciones de datos que conducen a información procesable.

Puntos destacables:

  • Ideal para grandes organizaciones tradicionales con grandes flujos de datos.
  • Integrado con otras herramientas de IBM como Watson Studio.
  • Aprovecha iniciativas más grandes, como el impulso de IBM para IA confiable.
  • El precio comienza en $499 por usuario, por mes, con generosas pruebas gratuitas. Otras combinaciones disponibles con el equipo comercial.

RapidMiner

Las herramientas de RapidMiner siempre se presentaron primero a los científicos de datos en primera línea. La oferta principal es un IDE visual completo para experimentar con varios flujos de datos para encontrar las mejores perspectivas. La línea de productos ahora incluye soluciones más automatizadas que pueden abrir el proceso a más personas en la empresa a través de una interfaz más simple y una serie guiada de herramientas para limpiar los datos y encontrar la mejor solución de modelado. Estos se pueden implementar en las líneas de producción. La empresa también ha estado ampliando sus ofertas en la nube con un AI Hub diseñado para simplificar la adopción.

Puntos destacables:

  • Ideal para científicos de datos que trabajan directamente con los datos e impulsan la exploración.
  • Ofrece transparencia para los usuarios que necesitan comprender el razonamiento detrás de las predicciones.
  • Se fomenta la colaboración entre los científicos de IA y los usuarios con el AI Hub basado en Jupyter Notebook.
  • Fuerte soporte para herramientas de código abierto basadas en Python.
  • El amplio nivel gratuito proporciona RapidMiner Studio para la experimentación temprana y los programas educativos.
  • Precios para proyectos más grandes e implementación de producción disponibles a pedido.

SAP

Cualquiera que trabaje en la fabricación conoce el software de SAP. Sus bases de datos rastrean nuestros productos en todas las etapas a lo largo de la cadena de suministro. Por lo tanto, no debería sorprender que hayan invertido mucho en el desarrollo de una buena herramienta para el análisis predictivo que permita a las empresas tomar decisiones más inteligentes sobre lo que vendrá después. La herramienta se basa en gran medida en la inteligencia comercial y los informes al tratar las predicciones como una columna más en la presentación de análisis. La información del pasado informa las decisiones sobre el futuro, principalmente utilizando una colección de rutinas de aprendizaje automático que están altamente automatizadas. No es necesario ser un programador de IA para que funcionen. De hecho, han trabajado para crear lo que ellos llaman “análisis conversacional” que puede proporcionar información útil a cualquier gerente que haga la pregunta en un lenguaje humano.

  • Ideal para pilas que ya dependen de una integración profunda con el software de gestión de cadena de suministro y almacén de SAP.
  • Diseñado con una estrategia de código bajo y sin código para abrir el análisis a todos.
  • Parte de un proceso regular de inteligencia comercial para lograr consistencia y simplicidad.
  • Los usuarios pueden profundizar más solicitando el contexto detrás de las predicciones para comprender cómo la IA tomó la decisión.
  • Un plan gratuito permite la experimentación. Los planes básicos comienzan en $36 por usuario, por mes. Planes más capaces con más automatización e integración disponibles del equipo de ventas.

SAS

Uno de los paquetes de estadísticas e inteligencia comercial más antiguos de SAS se ha vuelto más fuerte y más capaz con el paso del tiempo. Las empresas que necesitan pronósticos pueden producir informes prospectivos que dependen de cualquier combinación de estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático, algo que SAS llama “IA compuesta”. La línea de productos se divide en herramientas para la exploración básica, como Visual Data Mining o Visual Forecasting. También hay algunas herramientas enfocadas para industrias específicas, como el software contra el lavado de dinero diseñado para pronosticar posibles problemas de cumplimiento.

Puntos destacables:

  • Una gran colección de herramientas enfocadas ya optimizadas para industrias específicas como la banca
  • Excelente fusión de estadísticas tradicionales y aprendizaje automático moderno
  • Diseñado tanto para implementación local como basada en la nube
  • El precio depende en gran medida de la elección del producto y el uso.

TIBCO

Una vez que varias herramientas de integración recopilan los datos, el análisis predictivo de TIBCO puede comenzar a generar pronósticos. Data Science Studio está diseñado para permitir que los equipos trabajen juntos para crear análisis de código bajo y sin código. Hay opciones más enfocadas disponibles para conjuntos de datos particulares. TIBCO Streaming, por ejemplo, está optimizado para crear decisiones en tiempo real a partir de una serie temporal de eventos. Spotfire crea paneles integrando datos basados ​​en la ubicación con resultados históricos. Las herramientas funcionan con la línea de productos más grande de la compañía diseñada para respaldar la recopilación, integración y almacenamiento de datos.

Puntos destacables:

  • Ideal para admitir una arquitectura más grande para la gestión de datos.
  • El análisis predictivo se integra con varias opciones de almacenamiento y movimiento de datos.
  • Se basa en la tradición de generar informes e inteligencia empresarial.
  • El aprendizaje automático y otras opciones de IA pueden mejorar la precisión.
  • Los productos tienen un precio independiente con una variedad de planes diferentes para la nube y las opciones locales. Las instancias de AWS llave en mano comienzan a 99 centavos por hora. El equipo de ventas valora muchas opciones.

Peter Wayner, CIO.com

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