8つの予測分析ツールの比較

予測分析ツールとは何ですか?

予測分析ツールは、人工知能とビジネスレポートを融合します。これらのツールには、企業全体からデータを収集し、統計分析と機械学習のレイヤーを追加して将来を予測し、それらの洞察をビジネスユーザーが対応できるように便利な要約にまとめるための高度なパイプラインが含まれています。

予測の品質は、システムに入力されるデータに大きく依存します。メインフレーム時代の古いスローガン「ゴミを入れればゴミが出る」は、今でも当てはまります。しかし、予測分析ソフトウェアは世界が変化する瞬間を予測できず、未来と過去とのつながりが弱いため、より深刻な課題があります。主にパターンを識別することによって動作するこれらのツールは、ますます洗練されつつあります。

専用の予測分析ツールを使用することは、ツールをゼロから作成することに比べて、比較的簡単です。ほとんどのツールは、データ分析に最適化されたさまざまな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イスを提供しており、ユーザーが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ができるようになります。また、これらのツールでは、マウスをクリックするだけで複雑な予測を生成できます。

最高の予測分析ツールの比較

Alteryx Analytics プロセス自動化

Alteryx Analytics Process Automation (APA) プラットフォームの目標は、最適な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リーンアップするパイプラインの構築を支援することです。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て、洞察と予測のストリームを継続的に生成できます。ビジュアル IDE には、複雑なパイプラインを形成するために組み合わせることができる 300 を超えるオプションが用意されています。 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緊密に統合され、独自のデータセットの品質が向上することです。

要点:

これは、データサイエンティストが複雑なデータソースの収集を自動化して複数の成果物を生成するための優れたソリューションです。
オンプレミスまたは Alteryx Cloud での展開用。
これらには、テキスト認識や画像処理などの雑用を処理するための多くのロボットプロセス自動化 (RPA) ツールが含まれます。
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データを表示したい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、ユーザーあたり年間 5,195 ドルから始まります。追加料金は営業チームによって価格設定されます。無料トライアルとオープンソースのオプションが利用可能です。

AWS セージメーカー

Amazon の主要 AI プラットフォームである AWS SageMaker は、AWS ポートフォリオの残りの部分と適切に統合されており、ユーザーがクラウドベンダーの主要なデータソースの 1 つである Amazon からのデータを分析し、それを独自のインスタンスで実行したり、サーバーレス Lambda 関数の一部として展開したりするのに役立ちます。 SageMaker は、データ準備ツール (Data Wrangler など)、Jupyter ノートブックで構築されたプレゼンテーションレイヤー、Autopilot と呼ばれる自動化オプションを備えたフルサービスプラットフォームです。視覚化ツールを使用すると、ユーザーは何が起こっているかを一目で理解できます。

要点:

AWS エコシステムの多くの部分と完全に統合されているため、AWS ベースの運用に最適です。
サーバーレス展開オプションにより、使用量に応じてコストを調整できます。
マーケットプレイスは、他の SageMaker ユーザーとのモデルやアルゴリズムの売買を容易にします。
さまざまな 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、大規模なデータセットの操作が簡単になります。
価格は通常、計算をサポートするコンピューティングリソースのサイズに関連付けられており、十分な無料枠により実験が可能になります。

H2O.ai AIクラウド

優れた人工知能アルゴリズムを有益な洞察に変換することが、H2O.ai AI Cloud の主な目標です。同社の「無人 AI」は、データを取り込んで最も重要な特徴を研究するための自動化されたパイプラインを提供します。オープンソースおよび独自の機能エンジニアリングツールのセットは、データの最も重要な部分にアルゴリズムを集中させるのに役立ちます。結果はダッシュボードまたは自動化されたグラフィック視覚化のコレクションに表示されます。

要点:

AI が最も適した問題に焦点を当てるには、受信データに適応する複雑なソリューションが必要です。
ツールには、大規模なデータ駆動型パイプラインを作成するための AI Cloud 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できるようにする Python ベースのオープンソース Wave まで、さまざまなものがあります。
オンプレミスまたは任意のクラウドプラットフォームで実行します。
コアプラットフォームは完全にオープンソースです。

IBM SPSS

統計学者たちは何十年もの間、IBM社のSPSSを使って数字を計算してきた。最新バージョンには、機械学習、テキスト分析、その他の人工知能アルゴリズムなどの新しい方法を統合するオプションが含まれています。統計パッケージは、何が起こったかを数値的に説明することに重点を置いています。 SPSS Modeler は、実用的な洞察を得るためのデータパイプラインを作成するためのドラッグアンドドロップツールです。

要点:

大規模なデータストリームを扱う従来の大規模企業に最適です。
Watson Studio などの他の IBM ツールとの統合。
価格はユーザーあたり月額 499 ドルからで、無料トライアルもご利用いただけます。

ラピッドマイナー

RapidMiner のツールは、常に最前線のデータサイエンティストに最初に提供されます。同社の主力製品は、さまざまなデータフローを試して最適な洞察を見つけるための完全なビジュアル IDE です。製品ラインには、よりシンプルなインターフェースと、データのクリーニングや最適なモデリングソリューションの検索のためのさまざまなツールを通じて、企業内のより多くの人々にプロセスを開放する、より多くの自動化ソリューションが含まれるようになりました。これらは生産ラインに導入できます。同社はまた、導入を簡素化するために設計された AI センターによりクラウドサービスを拡大しています。

要点:

データを直接操作し、探索を推進するデータサイエンティストに最適です。
予測の理由を理解する必要があるユーザーに透明性を提供します。
Jupyter ノートブック駆動型 AI ハブを使用して AI 科学者とユーザー間のコラボレーションを促進します。
Python ベースのオープンソースツールを強力にサポートします。
幅広い無料層により、RapidMiner Studio は早期トライアルや教育プログラムに提供されます。
需要に応じて、大規模プロジェクトや本番環境の展開向けの価格モデルが利用可能です。

財務諸表

製造業に携わる人なら誰でも SAP ソフトウェアを知っておく必要があります。同社のデータベースは、サプライチェーンのあらゆる段階で商品を追跡できます。これを実現するために、彼らは、企業が次に何が起こるかについてより賢明な決定を下せるようにする、予測分析のための優れたツールの開発に多額の投資をしました。このツールはビジネスインテリジェンスとレポートに大きく基づいており、予測を分析プレゼンテーションの単なる別の列として扱います。過去からの情報は、主に高度に自動化された機械学習ルーチンのコレクションを使用して、将来に関する決定に反映されます。これを実行するのに AI プログラマーである必要はありません。実際、彼らは、人間の言語で質問するマネージャーに有用な洞察を提供できる、いわゆる「会話分析」ツールの作成にも取り組んでいます。

要点:

SAP 倉庫およびサプライチェーン管理ソフトウェアとの緊密な統合にすでに依存しているスタックに最適です。
ローコードおよびノーコード戦略を使用して設計し、分析をすべての人に公開します。
一貫性とシンプルさを確保する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 の予測の背景にあるコンテキストを尋ねることで、AI がどのように決定を下したかについての洞察を得ることができます。
無料プランでは実験が可能です。基本料金はユーザーあたり月額 36 ドルから始まります。

スカンジナビア航空

最も古い統計およびビジネスインテリジェンスソフトウェアパッケージの 1 つである SAS は、時間の経過とともにさらに強力になってきました。予測を必要とする企業は、統計と機械学習アルゴリズムの任意の組み合わせに依存する将来予測レポートを生成できます。SAS はこれを「複合 AI」と呼んでいます。製品ラインは、ビジュアルデータマイニングやビジュアル予測などの基本的な探索用のツールに分かれています。潜在的なコンプライアンス問題を予測するように設計されたマネーロンダリング防止ソフトウェアなど、特定の業界に特化したツールもあります。

要点:

特定の業界（銀行など）向けに最適化された大規模なツールセット。
伝統的な統計と最新の機械学習の完璧な組み合わせ。
オンプレミスとクラウドベースの両方の展開向けに設計されています。
価格は製品の選択と使用方法によって大きく異なります。

ティブコ

さまざまな統合ツールがデータを収集した後、TIBCO の予測分析によって予測の生成を開始できます。 Data Science Studio は、チームがローコードおよびノーコードの分析を共同で作成できるように設計されています。特定のデータセットには、より焦点を絞ったオプションが利用できます。たとえば、TIBCO Streaming は、一連のイベントからリアルタイムの意思決定を行うために最適化されています。 Spotfire は、位置情報データと履歴結果を統合してダッシュボードを作成します。これらのツールは、同社の幅広い製品ラインと連携して、データの収集、統合、保存をより適切にサポートします。

要点:

大規模なデータ管理アーキテクチャをサポートするのに最適です。
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た予測分析。
レポートとビジネスインテリジェンスを生成する伝統を基盤としています。
機械学習やその他の AI オプションにより精度が向上します。
この製品では、さまざまなクラウドおよびオンプレミスのオプションに対して個別の価格設定が提供されます。ターンキー AWS インスタンスは 1 時間あたり 99 セントから始まります。

オリジナルリンク: https://www.cio.com/article/193743/top-tools-for-predictive-analytics.html

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