Melhor Software de Inteligência de Séries Temporais
O software de inteligência de séries temporais, também conhecido como software de análise de séries temporais, oferece uma maneira de analisar e extrair insights e tendências significativas de negócios a partir de dados de séries temporais. As ferramentas de inteligência de séries temporais permitem que os usuários identifiquem padrões dentro de conjuntos de dados de séries temporais massivos e contínuos para realizar relatórios, previsões e análises preditivas. Essas soluções fornecem capacidades de visualização de dados que ajudam os usuários a entender os dados complexos.
Ao utilizar aprendizado de máquina embutido, as ferramentas de inteligência de séries temporais extraem insights anteriormente ocultos—como microtendências e anomalias—sem exigir que uma pessoa analise manualmente os dados, economizando tempo e recursos para uma empresa. O software de inteligência de séries temporais é mais frequentemente utilizado por cientistas de dados, analistas de dados ou outros membros dos departamentos de TI, mas também pode ser usado pelo usuário médio de negócios.
Essas soluções diferem das plataformas de inteligência de negócios e do software de análise de big data no sentido de que extraem dados de um banco de dados de séries temporais para realizar a função específica de análise de séries temporais. As ferramentas de inteligência de séries temporais podem se sobrepor a certos softwares de análise de IoT, devido a esses ferramentas consumirem dados de séries temporais de sensores IoT.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Inteligência de Séries Temporais, um produto deve:
Ingerir e consumir dados de séries temporais de bancos de dados de séries temporais Monitorar continuamente e fornecer visualizações de dados de séries temporais Extrair tendências, padrões e insights de dados de séries temporais via aprendizado de máquina Permitir que os usuários explorem, prevejam e prevejam resultados futuros de negócios com base nos dadosMelhor Software de Inteligência de Séries Temporais à Primeira Vista
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