So sánh các công cụ phân tích dự đoán hàng đầu

Bạn muốn biết những gì thuộc về tương lai? Các công cụ phân tích dự đoán sẽ cho bạn biết điều đó. Liệu có đúng không? Đôi khi. Nhưng "đôi khi" cũng là quá đủ nếu các công cụ này có thể dự đoán giúp doanh nghiệp (DN) lập kế hoạch tốt hơn, chi tiêu khôn ngoan hơn và cung cấp dịch vụ khoa học hơn.

Công cụ phân tích dự đoán là gì?

Các công cụ phân tích dự đoán kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và báo cáo kinh doanh. Công cụ này bao gồm các ứng dụng phức tạp để thu thập dữ liệu từ DN, thêm vào đó là các lớp phân tích thống kê và học máy để đưa ra dự đoán về tương lai và chắt lọc những thông tin chi tiết thành các bản tóm tắt hữu ích để người dùng DN có thể sử dụng.

Chất lượng của các dự đoán chủ yếu phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào, thuật ngữ cũ từ những năm của mainframe (máy tính lớn), "rác vào, rác ra", vẫn đúng cho đến nay. Tuy nhiên, các công cụ, hoạt động chủ yếu bằng các mẫu xác định, đang ngày càng trở nên tinh vi hơn.

Làm việc với các công cụ phân tích dự đoán chuyên dụng thường tương đối dễ dàng, ít nhất là so với việc lập trình các công cụ riêng từ đầu. Hầu hết các công cụ cung cấp giao diện lập trình trực quan, cho phép người dùng kéo và thả các biểu tượng khác nhau được tối ưu hóa cho phân tích dữ liệu. Điều đó giúp người dùng hiểu về mã hóa và suy nghĩ như một lập trình viên, các công cụ này giúp tạo ra các dự đoán phức tạp chỉ với một vài cú nhấp chuột. Nếu thêm một ít mã tùy chỉnh thường sẽ có thể giải quyết được nhiều vấn đề phổ biến.

Alteryx Analytics Process Automation

Mục tiêu của nền tảng Analytics Process Automation (Tự động hóa quy trình phân tích - APA) của Alteryx là giúp người dùng xây dựng đường dẫn làm sạch dữ liệu trước khi áp dụng các thuật toán máy học và khoa học dữ liệu tốt nhất. Mức độ tự động hóa cao khuyến khích triển khai các mô hình này vào sản xuất để tạo ra luồng thông tin chi tiết và dự đoán liên tục. IDE (Môi trường phát triển tích hợp) trực quan cung cấp hơn 300 tùy chọn có thể được kết hợp với nhau để tạo thành một tổ hợp đường dẫn. Một trong những điểm mạnh của APA là bộ sưu tập tích hợp sâu với các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu không gian địa lý hoặc dữ liệu nhân khẩu học, để làm phong phú thêm chất lượng tập dữ liệu của người dùng.

Giải pháp tốt cho các nhà khoa học dữ liệu, những người phải tự động hóa những bộ sưu tập phức tạp từ các nguồn dữ liệu để tạo ra nhiều sản phẩm khác nhau; có thể được triển khai cục bộ hoặc trong đám mây Alteryx. Nhiều công cụ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) để xử lý những công việc như nhận dạng văn bản hoặc xử lý hình ảnh.

Giải pháp được thiết kế để thúc đẩy thông tin chi tiết đến nhiều khách hàng, những người có thể muốn dữ liệu được trình bày dưới dạng tổng quan, bảng tính hoặc một số nền tảng tùy chỉnh khác.

Giá cho các công cụ bắt đầu từ 5,195 USD/người dùng/năm, có sẵn các bản dùng thử miễn phí và các tùy chọn nguồn mở.

AWS SageMaker

Nền tảng AI chính của Amazon được tích hợp tốt với phần còn lại của nhóm AWS (nền tảng đám mây toàn diện của Amazon) để người dùng có thể phân tích dữ liệu từ một trong những nguồn dữ liệu chính của Amazon và sau đó triển khai để chạy trong phiên bản riêng hoặc như một phần của chức năng Lambda (dịch vụ điện toán phi máy chủ). SageMaker là nền tảng đầy đủ dịch vụ với các công cụ chuẩn bị dữ liệu như Data Wrangler, một lớp trình bày đẹp được tích hợp từ sổ ghi chép Jupyter và một tùy chọn tự động có tên Autopilot. Các công cụ trực quan hóa có thể giúp người dùng hiểu những gì đang diễn ra chỉ bằng một cái nhìn.

Điểm nổi bật của nền tảng là tích hợp đầy đủ với nhiều phần của hệ sinh thái AWS giúp nó trở thành lựa chọn tốt cho các hoạt động dựa trên AWS; các tùy chọn triển khai không máy chủ cho phép tối ưu chi phí theo quy mô sử dụng; thuận lợi cho việc mua và bán các mô hình và thuật toán với những người dùng SageMaker khác. Giải pháp còn tích hợp với nhiều cơ sở dữ liệu AWS và các tùy chọn lưu trữ dữ liệu khác giúp việc làm việc với các bộ dữ liệu lớn trở nên đơn giản; giá thường đi kèm với kích thước của tài nguyên máy tính được sử dụng để hỗ trợ tính toán. Bản miễn phí được phân phối rộng rãi giúp người dùng có thể thử nghiệm.

H2O.ai AI Cloud

Biến các thuật toán AI thành thông tin chi tiết và hữu ích là mục tiêu chính của AI Cloud của H2O.ai. "Driverless AI" của AI Cloud cung cấp đường dẫn tự động để nhập dữ liệu và nghiên cứu các tính năng nổi bật nhất. Tập hợp các công cụ kỹ thuật độc quyền và mã nguồn mở giúp tập trung các thuật toán vào những phần quan trọng nhất của dữ liệu. Kết quả sẽ xuất hiện trong bộ sưu tập các trang tổng quan hoặc trực quan hóa đồ họa tự động.

Điểm nổi bật của công cụ này là tập trung vào AI cho các vấn đề yêu cầu giải pháp phức tạp thích ứng với dữ liệu vào; nhiều công cụ từ AI Cloud giúp tạo ra đường dẫn lớn, theo hướng dữ liệu đến nguồn mở, giúp người dùng sử dụng máy tính tạo trang tổng quan theo thời gian thực; chạy tự nhiên trong bất kỳ đám mây nào. Nền tảng cốt lõi là nguồn mở hoàn toàn; định giá hỗ trợ DN và các tùy chọn đám mây có sẵn từ H2O.ai.

IBM SPSS

Các nhà thống kê đã sử dụng SPSS của IBM để xử lý các con số trong nhiều thập kỷ qua. Phiên bản mới nhất bao gồm các tùy chọn để tích hợp các phương pháp tiếp cận mới hơn như học máy, phân tích văn bản hoặc các thuật toán AI khác. Gói Statistics (Thống kê) tập trung vào các giải thích bằng số về những gì đã xảy ra. SPSS Modeler là công cụ kéo - thả để tạo đường dẫn dữ liệu đến các thông tin chi tiết hữu ích.

Điểm nổi bật của công cụ này là phù hợp cho các tổ chức lớn, truyền thống với luồng dữ liệu lớn; tích hợp với các công cụ IBM khác như Watson Studio; tận dụng các sáng kiến như AI đáng tin cậy của IBM. Giá bắt đầu từ 499 USD/tài khoản/tháng và có các bản dùng thử miễn phí phong phú.

RapidMiner

Các công cụ từ RapidMiner luôn được giới thiệu đầu tiên cho các nhà khoa học dữ liệu tuyến đầu. Cốt lõi là một IDE trực quan hoàn chỉnh để thử nghiệm với các luồng dữ liệu khác nhau nhằm tìm ra thông tin chi tiết tốt nhất. Dòng sản phẩm hiện có bao gồm nhiều giải pháp tự động hơn, có thể mở rộng quy trình cho nhiều người hơn trong DN thông qua giao diện đơn giản hơn, loạt công cụ hướng dẫn để làm sạch dữ liệu và tìm giải pháp mô hình hóa tốt nhất. Sau đó, chúng có thể được triển khai cho các dây chuyền sản xuất. RapidMiner cũng đang mở rộng các dịch vụ đám mây với Trung tâm AI được thiết kế để đơn giản hóa việc sử dụng công cụ RapidMiner.

Điểm nổi bật của công cụ này đó là phù hợp cho các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc trực tiếp với dữ liệu; cung cấp sự minh bạch cho những ai cần hiểu lý do đằng sau các dự báo; sự hợp tác giữa các nhà khoa học AI và người dùng được khuyến khích; hỗ trợ mạnh cho công cụ mã nguồn mở dựa trên Python.

RapidMiner Studio được cung cấp miễn phí cho các chương trình giáo dục và thử nghiệm. Giá cho các dự án lớn hơn và triển khai sản xuất có sẵn theo yêu cầu.

SAP

Nhiều người làm việc trong lĩnh vực sản xuất đã biết đến phần mềm SAP. Cơ sở dữ liệu của SAP cho phép theo dõi hàng hóa ở tất cả các giai đoạn dọc theo chuỗi cung ứng. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi họ đã đầu tư nhiều vào việc phát triển một công cụ tốt để phân tích dự đoán nhằm cho phép các DN đưa ra quyết định thông minh hơn về những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Công cụ này dựa nhiều vào thông tin kinh doanh và báo cáo bằng cách coi các dự đoán chỉ là một cột khác trong bản trình bày phân tích. Thông tin từ quá khứ cho biết các quyết định về tương lai, chủ yếu sử dụng tập hợp các quy trình học máy có tính tự động hóa cao. Người dùng không cần phải là một lập trình viên AI.

Công cụ này được thiết kế với chiến lược mã thấp và không mã để mở phân tích cho mọi người. Người dùng có thể tìm hiểu sâu hơn bằng cách hỏi ngữ cảnh đằng sau các dự đoán để hiểu cách AI đưa ra quyết định. Có bản miễn phí thử nghiệm, các gói cơ bản bắt đầu từ 36 USD/tài khoản/tháng.

SAS

Một trong những gói thống kê và kinh doanh thông minh lâu đời nhất từ SAS. Các công ty cần dự báo có thể tạo ra các báo cáo hướng tới tương lai phụ thuộc vào bất kỳ hỗn hợp thống kê và thuật toán máy học nào, SAS gọi là "AI tổng hợp". Dòng sản phẩm được chia thành các công cụ để khám phá cơ bản như Khai thác dữ liệu trực quan hoặc Dự báo trực quan. Ngoài ra còn có một số công cụ tập trung cho các ngành cụ thể như phần mềm chống rửa tiền được thiết kế để dự báo các vấn đề tuân thủ tiềm ẩn.

Điểm nổi bật của công cụ là được tối ưu hóa cho các ngành cụ thể như ngân hàng; sự kết hợp tốt giữa thống kê truyền thống và máy học hiện đại; được thiết kế cho cả triển khai tại chỗ và dựa trên đám mây. Giá cả phụ thuộc nhiều vào sự lựa chọn sản phẩm và cách sử dụng.

TIBCO

Sau khi dữ liệu được thu thập bằng các công cụ tích hợp khác nhau, phân tích dự đoán của TIBCO có thể bắt đầu tạo ra dự báo. Data Science Studio được thiết kế để cho phép các nhóm làm việc cùng nhau tạo phân tích mã thấp và không mã. Các tùy chọn tập trung hơn có sẵn cho các tập dữ liệu cụ thể. Chẳng hạn, TIBCO Streaming được tối ưu hóa để tạo ra các quyết định trong thời gian thực từ một chuỗi sự kiện theo thời gian. Spotfire tạo trang tổng quan bằng cách tích hợp dữ liệu dựa trên vị trí với kết quả lịch sử. Các công cụ này hoạt động với dòng sản phẩm lớn hơn của TIBCO được thiết kế để hỗ trợ thu thập, tích hợp và lưu trữ dữ liệu.

Công cụ này phù hợp để hỗ trợ một kiến trúc lớn hơn để quản lý dữ liệu; phân tích dự đoán tích hợp với một số tùy chọn di chuyển và lưu trữ dữ liệu; xây dựng dựa trên cách tạo báo cáo và thông tin kinh doanh truyền thống; máy học và các tùy chọn AI khác có thể cải thiện độ chính xác.

Sản phẩm có giá độc lập với nhiều gói khác nhau cho các tùy chọn đám mây và tại chỗ. Các phiên bản AWS chìa khóa trao tay bắt đầu ở mức khoảng 1 USD/giờ.

Tài liệu tham khảo:

[1]. www.alteryx.com/analytic-process-automation

[2]. https://aws.amazon.com/vi/sagemaker

[3]. https://h2o.ai

[4]. www.ibm.com/analytics/spss-statistics-software

[5]. https://rapidminer.com

[6]. www.sap.com/products/cloud-analytics/pricing.

[7]. www.sas.com/en_us/software/visual-data-mining-machine-learning

[8]. www.tibco.com/products/tibco-data-science-team-studio