Big data é o zeitgeist do século 21. O volume absoluto de dados disponíveis para empresas, agências governamentais, instituições educacionais e consumidores é virtualmente ilimitado em comparação com os dias em que os computadores tinham o tamanho de laboratórios de ciência da computação.

A erupção de inovações tecnológicas nos últimos 30 anos exigiu a constante criação e otimização de ferramentas de análise de dados para garantir que as organizações possam lidar e extrair significado dos dados. Ferramentas como plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina surgiram para atender a essa demanda. 

De acordo com um estudo de pesquisa da DataRobot, 86% das empresas descrevem a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) como uma prioridade de negócios, com 42% afirmando especificamente que é seu empreendimento de TI mais importante. O aprendizado de máquina está amadurecendo e não é mais uma tecnologia de nicho para adotantes inovadores. Portanto, as organizações devem determinar suas necessidades de negócios e pontos problemáticos em torno da ciência de dados e IA para tomar decisões informadas sobre software. Uma empresa pode garantir que suas ferramentas de ciência de dados sejam selecionadas com informações suficientes, pesquisa e contribuição de colegas do setor usando relatórios da G2 que analisam avaliações de usuários em tempo real.

O que considerar ao comprar software de ciência de dados

R e Python são frequentemente citados como as linguagens de programação mais comuns para cientistas de dados devido à sua natureza intuitiva e capacidades analíticas robustas. Por exemplo, um revisor da G2 de uma plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, disse:

"Implementar ciência de dados ou aprendizado de máquina pode ser desafiador usando linguagens de programação como R ou Python para um iniciante.”

Embora a popularidade de R e Python seja em parte impulsionada por serem linguagens de código aberto, também levanta preocupações sobre a privacidade dos dados. Portanto, os compradores provavelmente terão perguntas sobre a capacidade de um software de prevenir invasões e manter a integridade dos dados. 

Se os fornecedores vão pagar por um software de aprendizado de máquina, eles procurarão algoritmos robustos que venham com a compra. O ponto crucial de trabalhar com dados é a eficiência e eficácia dos algoritmos que ajudam a máquina a aprender e fazer previsões. Da mesma forma, os fornecedores devem determinar se a ferramenta e seus algoritmos podem lidar com conjuntos de dados enormes. Com as empresas agora tendo milhões (e até bilhões) de pontos de dados, o software deve funcionar perfeitamente ao processar grandes quantidades de informações.

Finalmente, os fornecedores também estão considerando a facilidade de uso do software de ciência de dados e aprendizado de máquina. Uma interface intuitiva que fornece ferramentas de processamento de dados limpas e atraentes é vital, e a capacidade de integrar-se com outras ferramentas de programação populares e bibliotecas de aprendizado de máquina será influente no processo de seleção de software.

Considere seus dados primeiro

Como diz o ditado: lixo entra, lixo sai. Há uma boa razão para essa frase ser usada com tanta frequência. É um conselho sábio. Para treinar adequadamente um algoritmo, é preciso ter dados limpos, preparados. Uma vez que os dados estejam impecavelmente limpos, eles devem ser importados para a plataforma de ciência de dados. Esta etapa não é trivial. Deve-se pensar em quão bem ela pode ingerir e manipular seus dados.

Coisas a considerar:

• Seus dados têm inconsistências?
• Seus dados estão em formatos diferentes?
• Quantas plataformas você precisa para extrair dados?

Em nosso último Relatório G2 Grid® para Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Inverno de 2022), descobrimos que Alteryx ficou em primeiro lugar em Ingestão e Manipulação de Dados.

Considere seu talento

O talento em ciência de dados não é barato. Com o preço do talento premium em ciência de dados em alta, plataformas de IA sem código e de baixo código estão se tornando cada vez mais populares, permitindo que as empresas implantem IA sem a necessidade de cientistas de dados.

No entanto, o papel tradicional do cientista de dados veio para ficar. Com isso em mente, considere a composição de sua equipe e seus pontos fortes e fracos. Por exemplo, pense nas linguagens de programação em que eles são proficientes e como isso se alinha com as plataformas sendo avaliadas. No relatório mencionado, os revisores também foram solicitados a pontuar esses produtos com base no suporte a linguagens de programação. TIMi Suite foi classificado como No. 1.

Não se esqueça de considerar seu caso de uso

Ao pensar na ferramenta que atende às suas necessidades, é importante determinar suas necessidades e caso de uso desde o início. 

Qual é o objetivo final de comprar este software? Você usará a plataforma para um caso de uso de visão computacional, como treinar um algoritmo para detectar problemas em uma linha de produtos? Você a usará para otimizar sua publicidade com base no comportamento de navegação anterior de um cliente?

Depois de fazer essas perguntas, pode-se começar a considerar uma ferramenta que seja uma boa combinação. Por exemplo, ao considerar uma ferramenta para um caso de uso de visão computacional, o Relatório G2 Grid® para Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina | Inverno de 2022 é uma ferramenta útil. Abaixo, podemos ver os principais produtos com base em sua classificação para capacidades de visão computacional.

Olhando além da pontuação G2

Na G2, coletamos diferentes pontos de dados com cada avaliação que recebemos. No Relatório G2 Grid® para Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Inverno de 2022), MATLAB liderou as tabelas com a maior pontuação G2. No entanto, os revisores não estavam totalmente satisfeitos com a oferta de produtos. Olhando para a pontuação Atende aos Requisitos, eles ficaram em 8º lugar, com o TiMI Suite em 1º lugar. 

Na G2, descobrimos que as seguintes são algumas das características críticas ao avaliar uma plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, juntamente com o produto classificado como No. 1 para cada característica dada.

A pontuação G2 é uma métrica importante ao avaliar líderes em uma determinada categoria. No entanto, se alguém quiser se aprofundar e encontrar uma ferramenta que atenda às suas necessidades e caso de uso, é fundamental olhar para as classificações de características dos produtos. Com esses dados em mãos, uma empresa pode tomar uma decisão de compra inteligente e encontrar a plataforma certa.