Top 11 outils d’analyse prédictive comparés

Travailler avec des outils d’analyse prédictive dédiés est souvent relativement facile, du moins par rapport à la programmation de la vôtre à partir de zéro. La plupart des outils offrent des interfaces de programmation visuelle qui permettent aux utilisateurs de glisser et de supprimer les icônes optimisées pour l’analyse des données. Il aide à comprendre le codage et à penser comme un programmeur, mais les outils permettent de générer des prédictions sophistiquées en quelques clics de souris. Si vous en avez besoin de plus, l’ajout de code personnalisé peut résoudre de nombreux problèmes courants.

Le meilleur endroit pour commencer est de rechercher un produit qui fonctionne avec vos données. Tous les outils d’analyse prédictifs peuvent analyser les données dans des formats génériques tels que le CSV, mais de nombreux outils s’entendent mieux avec ceux du même fournisseur. SPSS d’IBM, par exemple, peut fonctionner directement avec la base de données DB2 de l’entreprise. Les outils cloud tels que ceux d’Amazon Web Services ont tendance à être intégrés aux nombreuses solutions de stockage de données d’AWS, comme S3 ou RDS.

Au-delà des données, un autre différenciateur clé est les types de questions que vous avez l’intention de poser. Certains outils sont meilleurs pour analyser certaines questions que d’autres. Assurez-vous que l’outil peut calculer les mesures statistiques nécessaires pour répondre aux questions que votre entreprise doit répondre.

Les utilisateurs doivent également être honnêtes au sujet de leur besoin d’intelligence artificielle. La région est excitante et nouvelle, mais toutes les piles n’ont pas besoin de l’IA. Une entreprise qui demande simplement un numéro simple pour prédire la demande de widgets prochain trimestre n’a pas besoin d’une solution d’IA générative qui pourrait même halluciner.

Une autre question importante: qui utilisera l’outil? Certaines entreprises maintiennent des équipes de scientifiques des données qui souhaitent développer de nouveaux algorithmes et travailler avec des outils open-source. Ils voudront des piles plus accessibles avec la possibilité d’intégrer un nouveau code écrit dans Python ou R.