I migliori 8 strumenti di analisi predittiva a confronto

Volete conoscere il futuro? Gli strumenti di analisi predittiva hanno una risposta. È quella giusta? Qualche volta sì. Ma “qualche volta” può essere sufficiente, se quella previsione può aiutare la vostra azienda a pianificare meglio, spendere più saggiamente e fornire un servizio migliore ai vostri clienti.

Cosa sono gli strumenti di analisi predittiva?

Gli strumenti di analisi predittiva combinano intelligenza artificiale e reportistica aziendale. Gli strumenti includono pipeline sofisticate per raccogliere dati da tutta l’azienda, aggiungere livelli di analisi statistica e apprendimento automatico per fare proiezioni sul futuro e sintetizzare queste informazioni in utili riepiloghi, in modo che gli utenti aziendali possano agire di conseguenza.

La qualità delle previsioni dipende principalmente dai dati che entrano nel sistema: il vecchio slogan degli anni del mainframe, “garbage in, garbage out“, vale ancora oggi. Ma ci sono sfide più impegnative, perché i software di analisi predittiva non possono anticipare magicamente i momenti in cui il mondo cambia marcia e il futuro ha poche relazioni con il passato. Tuttavia gli strumenti, che operano in gran parte mediante la verifica di modelli, stanno diventando sempre più sofisticati.

Lavorare con strumenti di analisi predittiva dedicati è spesso relativamente facile, almeno rispetto alla programmazione da zero dei propri strumenti. La maggior parte degli strumenti offre interfacce di programmazione visuale che consentono agli utenti di trascinare e rilasciare varie icone ottimizzate per l’analisi dei dati. Questo aiuta a comprendere la codifica e a pensare come un programmatore, ma gli strumenti consentono di generare previsioni sofisticate con pochi clic del mouse. Se serve qualcosa in più, solitamente con l’aggiunta di un po’ di codice personalizzato è possibile risolvere molti problemi comuni.

I migliori strumenti di analisi predittiva a confronto

Alteryx Analytics Process Automation

L’obiettivo della piattaforma APA (Analytic Process Automation) di Alteryx è creare una pipeline che pulisce i dati prima di applicare i migliori algoritmi di data science e machine learning. Un elevato livello di automazione facilita l’implementazione di questi modelli nella produzione per generare un flusso costante di informazioni e previsioni. L’IDE visuale offre più di 300 opzioni che possono essere combinate per formare una pipeline complessa. Uno dei punti di forza dell’APA è la possibilità di profonde integrazioni con altre fonti di dati, come database geospaziali o dati demografici, per arricchire la qualità del proprio set di dati.

Caratteristiche principali:

• un’ottima soluzione per i data scientist che devono automatizzare una complessa raccolta di origini dati per produrre più risultati
• per la distribuzione in locale o nel cloud Alteryx
• include molti strumenti di automazione dei processi robotici (RPA) per la gestione di compiti come il riconoscimento del testo o l’elaborazione delle immagini
• progettato per fornire informazioni dettagliate a più clienti che potrebbero desiderare che i dati vengano presentati come dashboard, fogli di calcolo o altra piattaforma personalizzata
• il prezzo di strumenti come Designer parte da 5.195 dollari per utente all’anno. Gli extra sono valutati dal team di vendita. Sono disponibili prove gratuite e opzioni open source.

AWS SageMaker

La principale piattaforma di intelligenza artificiale di Amazon è ben integrata con il resto dell’offerta AWS, quindi è possibile analizzare i dati da una delle principali origini dati di un fornitore cloud e quindi distribuirli per l’esecuzione nella propria istanza o come parte di una funzione lambda serverless. SageMaker è una piattaforma full-service con strumenti di preparazione dei dati come Data Wrangler, un buon livello di presentazione costruito con i Notebook Jupyter e un’opzione automatizzata chiamata Autopilot. Gli strumenti di visualizzazione aiutano gli utenti a capire a colpo d’occhio cosa sta succedendo.

Caratteristiche principali:

• la piena integrazione con molte parti dell’ecosistema AWS lo rende un’ottima opzione per le operazioni basate su AWS
• le opzioni serverless per la distribuzione consentono di scalare i costi in base all’utilizzo
• il marketplace facilita l’acquisto e la vendita di modelli e algoritmi con altri utenti di SageMaker
• l’integrazione con vari database, data lake e altre opzioni di archiviazione dei dati AWS semplifica il lavoro con grandi set di dati
• il prezzo generalmente dipende dalla dimensione delle risorse di calcolo utilizzate. È possibile sperimentare partendo da un generoso livello gratuito.

H2O.ai AI Cloud

Trasformare buoni algoritmi di intelligenza artificiale in insight produttivi è l’obiettivo principale di AI Cloud di H2O.ai. Lo strumento Driverless AI offre una pipeline automatizzata per l’acquisizione di dati e lo studio delle caratteristiche più salienti. Una raccolta di strumenti di ingegneria delle funzionalità proprietari e open source aiuta a concentrare gli algoritmi sulle parti più importanti dei dati. I risultati vengono visualizzati in una raccolta di dashboard o visualizzazioni grafiche automatizzate.

Caratteristiche principali:

• il focus sull’AI è adatto a problemi che richiedono soluzioni complesse che si adattino ai dati in entrata.
• gli strumenti spaziano da AI Cloud per la creazione di grandi pipeline basate sui dati a Wave, open source e basato su Python, che aiuta gli utenti desktop a creare dashboard in tempo reale
• funziona in modo nativo in locale o in qualsiasi cloud
• la piattaforma di base è completamente open source
• i prezzi per il supporto aziendale e le opzioni cloud sono disponibili attraverso il team di vendita

IBM SPSS

Il software SPSS di IBM viene utilizzato da decenni nell’ambito della statistica. L’ultima versione include opzioni per l’integrazione di approcci più recenti come l’apprendimento automatico, l’analisi del testo e altri algoritmi di intelligenza artificiale. Il pacchetto Statistics è focalizzato sulle spiegazioni numeriche di ciò che è accaduto. SPSS Modeler è uno strumento drag-and-drop per la creazione di pipeline di dati che portano a informazioni utilizzabili concretamente.

Caratteristiche principali:

• ideale per aziende grandi e tradizionali con grandi flussi di dati
• integrato con altri strumenti IBM come Watson Studio
• sfrutta iniziative più grandi come l’impegno di IBM per un’IA affidabile (Trustworthy AI)
• Per conoscere il prezzo è necessario chiedere un preventivo (ma negli USA parte da 499 dollari per utente al mese). Sono disponibili altre combinazioni personalizzate e generose prove gratuite.

RapidMiner

Gli strumenti di RapidMiner sono stati progettati per i data scientist in prima linea. L’offerta principale è un IDE visuale completo per sperimentare vari flussi di dati e trovare le migliori informazioni. La linea di prodotti ora include soluzioni automatizzate con un’interfaccia più semplice e una serie guidata di strumenti per pulire i dati e trovare la migliore soluzione di modellazione, che possono essere distribuiti alle linee di produzione. L’azienda ha anche ampliato le proprie offerte cloud con un AI Hub progettato per semplificare l’adozione.

Caratteristiche principali:

• ideale per i data scientist che lavorano e sperimentano direttamente con i dati
• offre trasparenza agli utenti che hanno bisogno di comprendere il ragionamento dietro le previsioni
• la collaborazione tra scienziati e utenti dell’intelligenza artificiale è incoraggiata con l’AI Hub basato su Jupyter Notebook
• forte supporto per strumenti open source basati su Python
• l’ampio livello gratuito offre RapidMiner Studio per la sperimentazione e programmi educativi
• i prezzi per progetti più grandi e la distribuzione di produzione sono disponibili su richiesta

SAP

Chi lavora nel settore manifatturiero conosce il software SAP. I suoi database tengono traccia delle merci in tutte le fasi della supply chain. Quindi è naturale che abbiano investito molto nello sviluppo di un buon strumento per l’analisi predittiva per consentire alle aziende di prendere decisioni più intelligenti su ciò che potrebbe accadere. Lo strumento si basa principalmente sulla business intelligence e sui report, trattando le previsioni come un’altra colonna nella presentazione dell’analisi. Le informazioni del passato informano le decisioni sul futuro, principalmente utilizzando una raccolta di routine di apprendimento automatico altamente automatizzate. Per utilizzare gli strumenti non sono richieste competenze di programmazione. La società ha lavorato per creare ciò che definisce “analisi conversazionale” in grado di fornire informazioni utili a qualsiasi manager che pone la domanda in un linguaggio umano.

Caratteristiche principali:

• ideale per gli stack che già fanno affidamento su una profonda integrazione con i software di gestione della supply chain di SAP
• progettato con una strategia low-code e no-code per aprire l’analisi a tutti
• parte di un normale processo di business intelligence per coerenza e semplicità
• gli utenti possono approfondire chiedendo il contesto dietro le previsioni per capire come l’AI ha preso la decisione
• un piano gratuito consente la sperimentazione. I piani di base partono da 30 euro per utente al mese. Su richiesta sono disponibili piani personalizzati con maggiore automazione e integrazione.

SAS

Nel tempo uno dei più vecchi pacchetti di statistica e business intelligence di SAS è diventato più forte e più capace. Le aziende che necessitano di previsioni possono produrre report previsionali che dipendono da qualsiasi combinazione di statistiche e algoritmi di apprendimento automatico, qualcosa che SAS chiama “AI composita“. La linea di prodotti è suddivisa in strumenti per l’esplorazione di base come Visual Data Mining o Visual Forecasting. Sono inoltre disponibili alcuni strumenti sviluppati per settori specifici come il software Anti-Money Laundering, progettato per prevedere potenziali problemi di conformità.

Caratteristiche principali:

• una grande raccolta di strumenti mirati già ottimizzati per settori specifici come quello bancario
• eccellente combinazione di statistica tradizionale e moderno machine learning
• progettato per l’implementazione sia in locale che basata su cloud
• il prezzo dipende dalla scelta del prodotto e dall’utilizzo.

TIBCO

Dopo che i dati sono stati raccolti da vari strumenti di integrazione, l’analisi predittiva di TIBCO può iniziare a generare previsioni. Data Science Studio è progettato per consentire ai team di collaborare per creare analisi low-code e no-code. Sono disponibili opzioni più mirate per particolari set di dati. TIBCO Streaming, per esempio, è ottimizzato per la creazione di decisioni in tempo reale da una serie temporale di eventi. Spotfire crea dashboard integrando dati basati sulla posizione con risultati storici. Gli strumenti funzionano con l’ampia linea di prodotti dell’azienda progettata per supportare la raccolta, l’integrazione e l’archiviazione dei dati.

Caratteristiche principali:

• ideale per supportare un’architettura più ampia per la gestione dei dati
• l’analisi predittiva si integra con diverse opzioni di spostamento e archiviazione dei dati
• si basa su una tradizione di generazione di report e business intelligence
• l’apprendimento automatico e altre opzioni di intelligenza artificiale possono migliorare la precisione
• i prodotti sono disponibili con un’ampia varietà di piani e opzioni cloud e on-premise. Le istanze AWS “chiavi in ​​mano” partono da 0,99 dollari l’ora.

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