8 herramientas de análisis predictivo

[13/05/2022] ¿Quiere saber qué le deparará el futuro? Las herramientas de análisis predictivo tienen una respuesta. ¿Aciertan? A veces. Pero a veces puede ser más que suficiente si la predicción puede ayudar a su empresa a planificar mejor, a gastar más inteligentemente y a ofrecer un servicio más previsor a sus clientes.

¿Qué son las herramientas de análisis predictivo?

Las herramientas de análisis predictivo combinan la inteligencia artificial y los informes empresariales. Las herramientas incluyen sofisticados conductos para recopilar datos de toda la empresa, añaden capas de análisis estadístico y aprendizaje automático para hacer proyecciones sobre el futuro, y destilan estos conocimientos en resúmenes útiles para que los usuarios de la empresa puedan actuar sobre ellos.

La calidad de las predicciones depende principalmente de los datos que se introducen en el sistema: el viejo eslogan de los años del mainframe, "basura que entra, basura que sale", sigue siendo válido hoy en día. Pero hay retos más profundos, porque el software de análisis predictivo no puede anticiparse mágicamente a los momentos en que el mundo cambia de marcha, y el futuro guarda poca relación con el pasado. Aun así, las herramientas, que funcionan en gran medida mediante la determinación de patrones, son cada vez más sofisticadas.

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

Alteryx Analytics Process Automation

El objetivo de la plataforma de Analytics Process Automation (APA) de Alteryx es ayudarle a construir un pipeline que limpie los datos antes de aplicar los mejores algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Un alto nivel de automatización favorece el despliegue de estos modelos en producción para generar un flujo constante de conocimientos y predicciones. El IDE visual ofrece más de 300 opciones que pueden unirse para formar un pipeline complejo. Uno de los puntos fuertes de APA es su colección 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.

Lo más destacado:

• Una muy buena solución para los científicos de datos que deben automatizar una compleja colección de fuentes de datos para producir múltiples entregables.
• Se puede implementar localmente 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 ofrecer información a múltiples clientes que pueden querer que los datos se presenten en forma de cuadros de mando, hojas de cálculo o alguna otra plataforma personalizada.
• El precio de herramientas como el Designer comienza en 5.195 dólares por usuario y año. Los precios de los extras los fija el equipo de ventas. Hay disponibles pruebas gratuitas y opciones de código abierto.

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 bonita capa de presentación construida a partir de cuadernos Jupyter y una opción automatizada llamada Autopilot. Las herramientas de visualización pueden ayudar a los usuarios a entender lo que está pasando con un solo vistazo.

Lo más destacado:

• La integración completa con muchas partes del ecosistema de AWS hace que sea una gran opción para las operaciones basadas en AWS.
• Las opciones de despliegue sin servidor permiten que los costos se escalen 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 de AWS, lagos de datos y otras opciones de almacenamiento de datos hacen que trabajar con grandes conjuntos de datos sea sencillo.
• El precio está generalmente ligado al tamaño de los recursos informáticos utilizados para apoyar sus cálculos. Una generosa capa gratuita permite experimentar.

H2O.ai AI Cloud

Convertir buenos algoritmos de inteligencia artificial en conocimientos productivos es el principal objetivo de la nube de IA de H2O.ai. Su "IA sin conductor" ofrece una canalización automatizada para la ingesta de datos y el estudio de las características más destacadas. Una colección de herramientas de ingeniería de características, tanto de código abierto como propias, ayuda a centrar los algoritmos en las partes más importantes de los datos. Los resultados aparecen en una colección de cuadros de mando o visualizaciones gráficas automatizadas.

Lo más destacado:

• El enfoque en la IA es mejor para los problemas que requieren soluciones complejas que se adaptan a los datos entrantes.
• Las herramientas van desde AI Cloud para crear grandes conductos basados en datos hasta Wave, de código abierto y basado en Python, que ayuda a los usuarios de escritorio a crear cuadros de mando en tiempo real.
• Se ejecuta de forma nativa en las instalaciones o en cualquier nube.
• La plataforma principal es totalmente de código abierto.
• El equipo de ventas puede establecer los precios de la asistencia a empresas y de las opciones en la nube.

IBM SPSS

Los estadísticos llevan décadas utilizando SPSS de IBM para hacer números. La última versión incluye opciones para integrar enfoques más nuevos, como el aprendizaje automático, el análisis de texto u otros algoritmos de IA. El paquete Statistics se centra en explicaciones numéricas de lo ocurrido. SPSS Modeler es una herramienta de arrastrar y soltar para crear conductos de datos que conduzcan a conocimientos procesables.

Lo más destacado:

• Ideal para organizaciones grandes y tradicionales con grandes flujos de datos.
• Se integra con otras herramientas de IBM como Watson Studio.
• Aprovecha las iniciativas de mayor envergadura, como el impulso de IBM a la IA de confianza.
• El precio comienza en 499 dólares por usuario y mes, con generosas pruebas gratuitas. Otras combinaciones disponibles a través del equipo de ventas.

RapidMiner

Las herramientas de RapidMiner siempre se han dirigido en primer lugar a los científicos de datos de primera línea. La oferta principal es un completo IDE visual para experimentar con varios flujos de datos y encontrar las mejores perspectivas. La línea de productos incluye ahora soluciones más automatizadas que pueden abrir el proceso a más personas en la empresa mediante una interfaz más sencilla, y una serie de herramientas guiadas para limpiar los datos y encontrar la mejor solución de modelado. A continuación, éstas pueden desplegarse en las líneas de producción. La empresa también ha ampliado su oferta en la nube con un AI Hub diseñado para simplificar la adopción.

Lo más destacado:

• Excelente para los científicos de datos que trabajan directamente con los datos e impulsan la exploración.
• Ofrece transparencia para los usuarios que necesitan entender el razonamiento que hay detrás de las predicciones.
• Se fomenta la colaboración entre los científicos de IA y los usuarios con el AI Hub impulsado por el cuaderno Jupyter.
• Fuerte apoyo a las herramientas de código abierto basadas en Python.
• Un amplio nivel gratuito proporciona RapidMiner Studio para la experimentación temprana y los programas educativos.
• Precios para proyectos de mayor envergadura y despliegue de producción disponibles bajo petición.

SAP

Cualquiera que trabaje en el sector de la fabricación conoce el software de SAP. Sus bases de datos hacen un seguimiento de nuestros productos en todas las etapas de la cadena de suministro. Así que no debería sorprender que hayan invertido mucho en el desarrollo de una buena herramienta de análisis predictivo que permita a las empresas tomar decisiones más inteligentes sobre lo que puede venir después. La herramienta se basa en gran medida en la inteligencia empresarial y la elaboración de informes al tratar las predicciones como una columna más en la presentación de los 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 hacerlas funcionar. De hecho, han trabajado para crear lo que denominan "analítica conversacional", que puede proporcionar información útil a cualquier directivo que formule la pregunta en un lenguaje humano.

Lo más destacado:

• Ideal para pilas que ya dependen de una profunda integración con el software de gestión de almacenes y de la cadena de suministro de SAP.
• Diseñado con una estrategia de bajo código y sin código para abrir la analítica a todos.
• Forma parte de un proceso habitual de inteligencia empresarial para lograr coherencia y simplicidad.
• Los usuarios pueden profundizar preguntando por el contexto detrás de las predicciones para entender cómo la IA tomó la decisión.
• Un plan gratuito permite la experimentación. Los planes básicos comienzan a partir de 36 dólares por usuario y mes. El equipo de ventas puede ofrecer planes más avanzados con más automatización e integración.

SAS

Uno de los paquetes de estadística e inteligencia empresarial más antiguos de SAS se ha fortalecido y ha aumentado su capacidad con la edad. Las empresas que necesitan hacer previsiones pueden producir informes prospectivos que dependen de cualquier mezcla 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 centradas en sectores específicos, como el software contra el blanqueo de capitales, diseñado para prever posibles problemas de cumplimiento.

Lo más destacado:

• Una gran colección de herramientas enfocadas ya optimizadas para sectores específicos como el bancario.
• Excelente fusión entre la estadística tradicional y el aprendizaje automático moderno.
• Diseñado para su implantación tanto en las instalaciones como en la nube.
• El precio depende en gran medida de la elección del producto y del uso.

TIBCO

Una vez que los datos son recogidos por varias herramientas de integración, el análisis predictivo de TIBCO puede empezar a generar previsiones. El Data Science Studio está diseñado para permitir que los equipos trabajen juntos para crear análisis de bajo código y sin código. Existen opciones más específicas para conjuntos de datos concretos. TIBCO Streaming, por ejemplo, está optimizado para crear decisiones en tiempo real a partir de una serie temporal de eventos. Spotfire crea cuadros de mando integrando datos basados en la localización con resultados históricos. Las herramientas funcionan con la línea de productos más amplia de la empresa, diseñada para apoyar la recopilación, la integración y el almacenamiento de datos.

Lo más destacado:

• Excelente para apoyar una arquitectura más grande para la gestión de datos.
• El análisis predictivo se integra con varias opciones de movimiento y almacenamiento de datos.
• Se basa en una tradición de generación de informes e inteligencia empresarial.
• El aprendizaje automático y otras opciones de IA pueden mejorar la precisión.
• Los productos tienen precios independientes con una variedad de planes diferentes para las opciones en la nube y en las instalaciones. Las instancias de AWS llave en mano empiezan a costar 99 céntimos por hora. Muchas opciones tienen un precio determinado por el equipo de ventas.

Basado en el artículo de Peter Wayner (CIO) y editado por CIO Perú