予測分析ツール、トップ 11 を比較

未来が何をもたらすか知りたいですか？予測分析ツールには答えがある。それは正しいのか？当たることもある。しかし、もしその予測が、あなたの企業がより良い計画を立て、より賢明な支出をし、顧客により先見の明のあるサービスを提供するのに役立つのであれば、多くの場合、時々では十分すぎるほどです。

予測分析ツールとは？

予測分析ツールは、人工知能、データ分析、統計モデリング、レポーティングを融合させ、将来のトレンドを予測します。このツールには、企業全体からデータを収集するための洗練されたパイプラインが含まれ、統計分析と機械学習のレイヤーを追加して将来の予測を行い、これらの洞察を有用な要約に抽出し、ビジネスユーザーがそれに基づいて行動できるようにします。

予測の質はシステムに入るデータに左右される。 ”ordonnance, ordonnance« という古いスローガンは今日でも有効だ。しかし、予測分析ソフトウェアは、世界がギアを入れ替え、未来が過去とほとんど関係を持たない瞬間を予測することができないため、より深い課題がある。それでも、主にパターンを把握することで動作するツールは、ますます洗練されてきている。 という古いスローガンは今日でも有効だ。しかし、予測分析ソフトウェアは、世界がギアを入れ替え、未来が過去とほとんど関係を持たない瞬間を予測することができないため、より深い課題がある。それでも、主にパターンを把握することで動作するツールは、ますます洗練されてきている。 という古いスローガンは今日でも有効だ。しかし、予測分析ソフトウェアは、世界がギアを入れ替え、未来が過去とほとんど関係を持たない瞬間を予測することができないため、より深い課題がある。それでも、主にパターンを把握することで動作するツールは、ますます洗練されてきている。

専用の予測分析ツールでの作業は、少なくともゼロから自分でプログラミングするのに比べれば、比較的簡単なことが多い。ほとんどのツールは、データ分析に最適化されたアイコンをドラッグ・アンド・ドロップできるビジュアル・プログラミング・インターフェースを提供している。コーディングを理解し、プログラマーのように考えることは助けになるが、ツールを使えばマウスを数回クリックするだけで高度な予測を生成することができる。さらに必要であれば、カスタムコードを追加することで、多くの一般的な問題を解決することができる。

予測分析ツールで何を探すべきか？

まず始めに、貴社のデータに対応する製品を探すのが一番です。すべての予測分析ツールは、 CSV のような一般的なフォーマットのデータを分析することができますが、多くのツールは同じベンダーのものとの相性が良いです。例えば IBM の SPSS は、同社の DB2 データベースと直接連携できる。AMAZON Web Services のようなクラウドツールは、 S3 や RDS のような AWS の多くのデータストレージソリューションと統合されている傾向がある。
データだけでなく、もう一つの重要な差別化要因は、質問する質問の種類である。ツールによっては、特定の質問を分析するのが得意なものもある。ビジネスが取り組む必要のある質問に答えるために必要な統計的尺度を計算できるツールであることを確認してください。
ユーザーは、人工知能の必要性についても正直でなければならない。この分野はエキサイティングで新しいが、すべてのスタックが ai を必要としているわけではない。来期のウィジェットの需要を予測するための単純な数値を求めているだけの企業には、幻覚を見るかもしれない生成的な ai ソリューションは必要ない。

もうひとつ重要な質問がある: 誰がそのツールを使うのか？企業によっては、新しいアルゴリズムを開発したり、オープンソースのツールで作業することを望むデータサイエンティストのチームを保持している。彼らは、 Python や R で書かれた新しいコードを統合できる、よりアクセスしやすいスタックを求めるだろう。

また、予測分析を探求し始めたばかりで、標準的なルーチン以上のものを必要としていない企業もあるだろう。この場合、迅速に統合でき、既存のモジュールを使って分析ができるツールが適している。

また、すべてのユーザーが簡単にアクセスできることを重視する企業もあるだろう。そのようなユーザーにとっては、ローコード、さらにはノーコードでのサポートが大きな違いを生む。カスタマイズのオプションに注意を払うことで、ユーザーにとって大きな違いが生まれます。

フォーカスされた予測分析ツール

この記事の大半は、あらゆるデータ分析問題に適用可能な、より大規模で一般的なツールについて説明している。ベンダーの中には、市場のニーズに最適化された特化型製品で、より小さく、より焦点を絞った市場をターゲットにしているものもある。それらは、そのビジネスに携わる企業にとって、より有用なものとなり得る。

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• Chai:原材料の価格設定は、商品の売り手と買い手にとって重要だ。Chai は、こうした市場をフォローする ai 主導の予測分析を提供している。
• OneModel ：人間の管理は決して容易ではありません。OneModel は人事向けの分析ツールを提供し、労働者の行動を理解し、予測するのに役立ちます。
• Hanzo illuminé:訴訟のための複雑な証拠開示作業を管理する弁護士は、Hanzo illuminer を利用して電子メール、文書、その他の職場データを分析することができます。
• Blueoptima ：ソフトウェア開発の成功を測定するための客観的な指標は、管理者の助けになります。Blueoptima は、コーダーの生産性を追跡できるツールを提供しています。
• Adobe Analytics:チャネル、製品、サービスを追跡できるAdobe Analytics を使えば、デジタル広告のコストと価値を理解するのが少し楽になる。
• ChannelMix ：マーケティングチームは、「マーケターによるマーケターのための」ChannelMix を利用することができる。このアナリティクスは、マーケティング予算が最も効果を発揮する場所を見つけることに重点を置いている。
• Hanarasoft: Hanarasoft は、データストリームを監視し、一部の資産に修理が必要になる兆候を示すソフトウェアである。

予測分析ツールを選ぶ際の主な質問

• 誰が使うのか？多くの従業員がアクセスできるようにしたいチームもあるでしょう。また、少人数にアクセスを制限したいチームもある。ライセンスコストやアクセスの仕組みは大きく異なる。
• 専門的な ai アルゴリズムは必要か？Ai の最先端を行く企業によって開発された製品もあります。また、古くからある統計モデリングソリューションもある。ソフトウェアだけでなく、それを実行するハードウェアについても、価格と複雑さが異なります。
• 御社にはウェアハウスやレイクのような統合データ・ソリューションがありますか？もしそうなら、データキュレーションスタックと既に統合されているツールはありますか？
• どのような種類のレポートが必要ですか？ツールの中には、スプレッドシートで数字の表を提供することに重点を置いていたビジネスインテリジェンスの世界から発展したものもある。また、 ai の世界から始まり、後からそれらの機能が追加されたものもある。
• 専門的なグラフィックは必要か？ データの視覚化も要因のひとつだ。アプリケーションによっては、美しいダッシュボードに精巧なチャートやグラフを必要とする。また、信頼できる数字の表が欲しいだけの人もいる。
• データアクセスとガバナンスに問題はないか？アプリケーションによっては、厳重に管理しなければならない情報を扱うものもある。また、可能な限り広くデータを 有することを目的とするものもある。ツールによっては、有することを目的とするものもある。ツールによっては、データガバナンスのニーズを満たすために、他よりも精巧なアクセスメカニズムを提供しているものもある。
• 非コーディング者がシステムを使用するのか？一部のツールは、ローコードまたはノーコードオプションの提供に特化しており、エンドユーザーであれば誰でも、開発者の時間を待つことなくレポートやチャートを作成できる。また、コードの書き方を知っているハイエンドのデータサイエンティスト向けのものもある。
• 導入モデルは互換性があるか？オンプレミスのインストールを求める企業もあれば、クラウドの柔軟性を好む企業もある。クラウドの柔軟性を好む企業もある。選択肢は企業文化に合っているか、データの場所に合っているか。
• コストは予測可能で管理可能か？ライセンスモデルはデータの使用方法に合っているか？ユーザーごとのコストは妥当か？
• 隠れたコストはないか？データを別のフォーマットに変換しなければシステムが機能しないこともあり、この変換には特に費用がかかる。システムに特別なトレーニングが必要な場合もある。

トップ予測分析ツールの比較

Analyse alteryx プロセスオートメーション

Alteryx のPlateforme AI pour l’analyse d’entreprise の目標は、最高のデータサイエンスと機械学習アルゴリズムを適用する前にデータをクレンジングするパイプラインの構築を支援することです。生の、時には乱雑なデータを入力し、データ駆動型の意思決定のためのレポート、チャート、分析が表示されます。高度な自動化により、これらのモデルを本番環境に導入し、絶え間ない洞察と予測を生み出すことができます。ビジュアル ide は、複雑なパイプラインを形成するために結合することができる 300 以上のアルゴリズム、ツール、 Ai モデルを提供しています。apa の強みの 1 つは、地理空間データベースや人口統計データなどの他のデータソースと深く統合し、独自のデータセットの質を高めることができることです。

ハイライト

• 複数の成果物を作成するために複雑なデータソースの集合を自動化しなければならないデータサイエンティストにとって、非常に優れたソリューションである。
• オープンな設計原則により、ローコード機能とコ・パイロットを組み合わせた「すべての人のためのセルフサービス」を促進する。
• ローカルまたは alteryx クラウドで展開可能
• データ分析用に調整された生成 ai と機械学習モデルの alteryx ブランド名である aidin を含む
• データを ‘マジックドキュメント” 、 ”プレイブック” 、ダッシュボード、スプレッドシート、またはその他のカスタムプラットフォームとして表示することを望む複数の顧客に洞察を提供するように設計されています。
• Designer などのツールの価格は、デスクトップ版が 1 ユーザーあたり 5,195 ドル、クラウド版が 4 950 ドルから。

AWS Sagemaker

アマゾンの主要な Ai プラットフォームの 1 つで、 AWS の他のフリートとうまく統合されているため、クラウドベンダーの主要なデータソース （SQL 、 NOSQL 、 S3 など） の 1 つからデータを分析し、それを独自のインスタンスまたはサーバーレスラムダ関数の一部として実行するようにデプロイすることができる。Sagemaker は、アナリティクス、データ処理、 Ai モデル開発などを 1 つの傘下にまとめた Studio unifié などのデータ準備ツールを備えたフルサービスのプラットフォームです。ガバナンスとセキュリティのためのデータキュレーションオプションは、長期的な作業のためのデータレイクの作成を促します。

ハイライト

• Aws エコシステムの多くの部分との完全な統合により、 aws ベースの運用に最適な選択肢となる。
• デプロイのためのサーバーレスオプションは、使用量に応じてコストを拡張できる。
• マーケットプレイスにより、他の Sagemaker ユーザーとのモデルやアルゴリズムの売買が容易になる。
• 様々な Aws データベース、データレイク、その他のデータストレージオプションとの統合により、ビッグデータセットを簡単に扱うことができる。
• 価格設定は様々なオプションのアラカルトで、一般的に計算をサポートするために使用するコンピューティングリソースのサイズに連動している。

Eqube 拡張データ分析

Eq のデータキュレーションスタックは、様々な企業データソースからデータファブリックを構築する。Ada モジュールは、統計と ai をミックスした豊富なアルゴリズムコレクションを提供し、時系列分析でリアルタイムの洞察と予測を提供する予測モデルを作成します。

ハイライト

• フルスタックには、データ移行、クレンジング、自動レポーティングを処理するためのツールが含まれています。
• ガバナンスオプションがコラボレーションの安全性を確保
• 分析エンジンには、基本的な分析だけでなく、予測モデルを構築するための機械学習も含まれている。
• 価格については営業チームまでお問い合わせください。

H2o.ai ai クラウド

優れた人工知能アルゴリズムを生産的な洞察に変えることが、H2o.ai の ai クラウドの主な目標である。h2o.ai は何よりもまず、企業のワークフローを支援する方法を模索する ai 企業である。同社の最高のソフトウェア・エージェントの 1 つは最近、非常に競争の激しい gaia ベンチマークのランキングで首位を獲得した。同社は、分類、予測、生成ソリューションの作成などの幅広いタスクのためのオープンソースおよび独自の ai ツールのコレクションを提供している。ソフトウェアは H20.ai クラウドでもオンプレミスでも実行できる。

ハイライト

• Ai 主導のスタックは、予測分析にとどまらない多くのソリューションを含む幅広いソリューションを提供する。
• 大規模なデータドリブン・パイプラインを作成する ai クラウドから、デスクトップ・ユーザーがリアルタイム・ダッシュボードを作成するのに役立つオープンソースの Python ベースのVague まで、さまざまなツールが用意されている。
• オンプレミスでもクラウドでもネイティブに実行可能
• 幅広いオープンソースのモデルやツールが実験をサポート
• エンタープライズ・サポートとクラウド・オプションの価格については、営業チームまでお問い合わせください。

IBM SPSS

統計学者は何十年もの間、数字を計算するためにIBM の SPSS を使用してきました。最新バージョンには、機械学習、テキスト分析、その他の Ai アルゴリズムなどの新しいアプローチを統合するためのオプションが含まれています。statistics パッケージは、何が起こったかを数値で説明することに重点を置いています。Modélisateur SPSS は、実用的な洞察につながるデータパイプラインを作成するためのドラッグ＆ドロップツールです。

ハイライト

• 従来のデータレイクやデータベースにビッグデータが流れる、伝統的な大規模組織に最適
• R および Python との緊密な接続により、オープンソースツールとのコラボレーションを促進
• Watson Studio など他の多くの ibm ツールと統合
• IBM が推進する Ai digne de confiance などの大きなイニシアティブを活用
• 価格は1 ユーザーあたり月額 499 ドルからで、手厚い無料トライアル付き。

Altair Rapidmin

Altair RapidMiner のツールは、常に第一線で活躍するデータサイエンティスト向けに提供されている。その中核となるのは、様々なデータフローを試して最良のインサイトを見つけるための、完全なビジュアル ide です。現在では、よりシンプルなインターフェースと、データをクリーニングして最適なモデリングソリューションを見つけるための一連のガイド付きツールによって、企業内のより多くの人々にプロセスを開放できる、より自動化されたソリューションも製品ラインアップに加わっています。これらを生産ラインに導入することができる。同社はまた、導入を簡素化するために設計された ai ハブで、クラウドサービスを拡大している。

ハイライト

• データを直接扱い、探索を推進するデータサイエンティストに最適
• ハイパーワークスツールは、潜在的なソリューションのシミュレーションを通じて、未来をイメージすることを促進する。
• 予測の背後にある理由を理解する必要があるユーザーに透明性を提供。
• JUPYTER ノートブック駆動の AI HUB により、 AI 科学者とユーザーのコラボレーションを促進
• Python ベースのオープンソースツールの強力なサポート
• RapidMiner Studio 、 Altair One 、その他のツールを初期の実験や教育プログラム用に幅広く無償提供
• 古いバージョンとコンポーネントはオープンソースとしてリリース
• ご要望に応じて、大規模プロジェクトや本番導入向けの価格設定も可能

マイクロソフト

クラウド、 Ai 、ビジネスインテリジェンスを重視するマイクロソフトは、利用可能な予測分析ツールの幅と奥行きを飛躍的に拡大しました。マイクロソフトのエコシステムの多くには、モデルを訓練し、統計分析を実行し、予測を生成する機能が含まれている。顧客を追跡し、リソースを管理するための Dynamics 365 プラットフォームは、すぐに使える予測モデルを数多く提供している。Azure クラウドでは、機械学習のためのツールや、翻訳者など他の Ai サービスを提供する api が提供されている。phi3 のような） モデルやツールの一部はオープンソースである。手厚い無料ティアは、アラカルト価格の様々なサービスの多くを紹介するものである。

ハイライト

• マイクロソフトは、 1 つのフラッグシップ製品を作る代わりに、様々な統計や ai ベースのアルゴリズムを多くの異なる製品に統合した。
• 様々な予測アドオンを提供するようになった Excel から始める人もいるだろう。
• 同社のMachine Learning Studio は、ドラッグ＆ドロップでモデルの構築とトレーニングができるツールだ。
• また、様々なプロプライエタリ llm やオープンソース llm が予測分析を追加できるクラウドに目を向ける人もいるだろう。
• 価格は一般的に「消費ベース」である。

SÈVE

製造業に携わる人なら誰でも SAP ソフトウェアを知っている。SAP のデータベースは、サプライチェーンのあらゆる段階で商品を追跡する。そのため、 SAP が予測分析のための優れたツールの開発に多大な投資を行っており、企業が次に何が起こるかについてより賢い意思決定を行えるようにしていることは驚くにはあたらない。過去からの情報は、主に一般的なビジネス質問に対して高度に最適化された機械学習と生成 ai のルーチンのコレクションを使用して、将来についての決定を通知します。生成 ai のクエリ理解能力の混合により、標準的なデータ・ダッシュボード上の値だけでなく、システム内のあらゆるデータに関する複雑な質問にも答えることができる。

ハイライト

• すでに sève の倉庫やサプライチェーン管理ソフトウェアとの深い統合に依存しているスタックに最適
• ジェネレーティブ ai や機械学習と統合され、データをオープンにするローコード・ノーコード戦略を提供。
• 一貫性と簡素化のための通常のビジネスインテリジェンスプロセスの一部
• ユーザーは、 ai がどのように決定を下したかを理解するために、予測の背後にあるコンテキストを求めることで、より深く掘り下げることができる
• 同社の新しいオープンソースマニフェストは、主要プロジェクトとの統合やサポートだけでなく、いくつかのコンポーネントも提供している。
• 基本プランは1 ユーザーあたり年間 300 ドルから。無料プランでは実験が可能である。

Sas

統計とビジネス・インテリジェンスのベンダーとしては最も歴史が古いが、 sas は年を重ねるごとにその実力と能力を高めている。予測を必要とする企業は、 sas が “複合 複合 複合 と呼ぶ、統計と機械学習アルゴリズムのあらゆる組み合わせに依存した、将来を見据えたレポートを作成することができる。sas の主要製品であるViya は、古典的な統計的アプローチと、より現代的な機械学習ツールキットを融合させた、一般的なデータキュレーションとアナリティクスの大国である。python で駆動する Jupyter ノートブックなどのオープンソースオプションとの統合により、幅広い実験が可能になる。ネットワーク分析やマシンビジョンなどの課題に特化したツールは、特定のユースケースを推進することができる。

ハイライト

• 銀行やマーケティングなど特定の業界向けに最適化された集中ツールの優れたコレクション
• 伝統的な統計学と最新の機械学習の優れた融合
• 最新のオープンリサーチへのアクセスを可能にする Jupyter ノートブックなどのオープンソースオプションとの統合
• 価格設定は、製品の選択と使用状況に大きく依存する。

スポットファイア

百聞は一見にしかずというが、 Feu de spot の目標は、数え切れないほどの言葉に値するデータ主導の画像を作成することである。この製品の主な焦点は、データから精巧でインタラクティブなビジュアルプレゼンテーションを作成することである。その下で、 Statistica モジュールのアナリティクスは、メインビジョンに追加する予測を生成することができる。その結果、アクション・モッズと呼ばれるサブルーチンのトリガーとなる、クリックすべき箇所でいっぱいのビジュアル・ビュッフェを作ることができる。最新の機械学習が、さらに洞察を深める。

ハイライト

• データの傾向を解き明かすリッチなビジュアライゼーションを生成するソリューション
• すべてのユーザーにとって、触覚的でインタラクティブなソリューション
• 分析ルーチンを作成するための Python や R などのオープンソースオプションを受け入れるStatistica を含む
• 価格については営業チームまでお問い合わせください。

Tibco

様々な統合ツールによってデータが収集された後、 Tibco の予測分析が予測を生成し始めます。Science des données – Team Studio は、ローコードやノーコードのアナリティクスを作成するために、チームが協力できるように設計されています。開発者は、 R 、 Python 、 Pyspark などの古典的なデータサイエンスのアプローチを活用することができます。Spotfire と呼ばれるより利用しやすいツールは、ロケーションベースのデータと過去の結果を統合してダッシュボードを作成する。これらのツールは、データ収集、統合、保存をサポートするために設計された同社の大規模な製品ラインと連動する。

ハイライト

• データ管理のための大規模なアーキテクチャのサポートに最適
• 予測分析は、複数のデータ移動およびストレージオプションと統合される。
• レポートやビジネス・インテリジェンスを生成する伝統の上に構築されている。
• 機械学習やその他の ai オプションで精度を向上
• 一部のコンポーネントは、一般的なオープンソーススタックと統合するためのライブラリだけでなく、オープンソースライセンスを通じて有さ有されるようになっています。
• 価格、クラウドとオンプレミスのオプションは営業チームから直接入手可能