혁신적인 자동 인사이트 도구

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자동 인사이트

  • Shape은 AI 기반의 데이터 분석 플랫폼입니다.
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    Shape란?
    Shape은 복잡한 데이터를 직관적인 그래프로 변환하는 AI 기반의 분석 플랫폼으로, AI 기반의 데이터 분석, 즉석 쿼리, 데이터 시각화 및 Slack 통합을 제공합니다. 자동으로 통찰력을 발견하는 자기 구성 시스템을 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 접근성을 촉진하여 사용자가 SQL 코드를 작성할 필요 없이 통찰력을 발견할 수 있게 하여 데이터 탐색 및 해석 과정을 단순화합니다.
    Shape 핵심 기능
    • AI 기반 데이터 분석
    • 즉석 쿼리
    • 데이터 시각화
    • Slack 통합
    • 분석 삽입을 위한 API
    Shape 장단점

    단점

    오픈 소스가 아니어서 투명성과 커스터마이징에 제한이 있음
    직접적인 모바일 앱이나 공개 크롬 확장 기능이 없음
    소규모 팀이나 개인 사용자에게 가격이 상대적으로 높을 수 있음

    장점

    GPT-4 맞춤형 에이전트를 사용하여 고급 정확한 데이터 분석 제공
    일상 영어로 데이터베이스 쿼리를 가능하게 하여 기술적 장벽 완화
    복잡한 조인과 유니언을 포함한 고급 SQL 기능 포함
    Slack 및 Microsoft Teams와 통합하여 편리한 액세스 제공
    SOC 2 타입 1 인증으로 데이터 보안 보장
    30일 환불 보증을 포함한 다양한 가격 플랜 제공
    Shape 가격
    무료 플랜 있음No
    무료 평가판 정보
    가격 모델유료
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도월별

    가격 플랜 상세 정보

    Starter

    49 USD
    • AI 데이터 분석가
    • 즉석 질의 응답
    • AI가 데이터를 분석합니다
    • 2명 사용자 포함
    • 추가 사용자 $24.95/월
    • Slackbot
    • SOC 2 유형 I
    • 전담 Slack 지원

    Team

    499 USD
    • AI 데이터 분석가
    • 즉석 질의 응답
    • AI가 데이터를 분석합니다
    • 20명 사용자 포함
    • 추가 사용자 $24.95/월
    • Slackbot
    • SOC 2 유형 I
    • 전담 Slack 지원

    Enterprise

    0 USD
    • AI 데이터 분석가
    • 즉석 질의 응답
    • AI가 데이터를 분석합니다
    • 무제한 사용자
    • Slackbot
    • Microsoft Teams 봇
    • 화이트 글러브 온보딩
    • SOC 2 유형 I
    • 전담 Slack 지원
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://shape.xyz
  • BubblyAI는 AI 기반의 통찰력과 자동화를 통해 복잡한 데이터 분석을 간소화합니다.
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    Bubbly란?
    BubblyAI는 기업의 데이터 분석을 혁신하기 위해 설계된 종합 플랫폼입니다. 고급 AI 알고리즘을 활용하여 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 자동으로 추출하는 과정을 자동화하여 사용자가 신뢰를 가지고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 사용하기 쉬우며, 데이터 과학에 대한 사전 지식이 없어도 접근 가능하여 강력한 분석 도구에 대한 접근을 민주화합니다. 실시간 데이터 시각화에서 예측 분석에 이르기까지 BubblyAI는 데이터 기반의 세계에서 성공할 수 있는 도구를 기업에 제공합니다.
  • Fiddler AI는 모델 성능과 준수를 향상시키기 위한 AI 관측 가능성 솔루션을 제공합니다.
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    Fiddler AI란?
    Fiddler AI는 조직에 고급 AI 관측 가능성 기능을 제공하여 사용자가 모델 성능을 추적하고 문제를 해결하며 윤리적 지침에 대한 준수를 보장할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 시각화 및 보고서를 통해 모델 동작에 대한 통찰력을 제공하여 신뢰와 투명성을 촉진합니다. 사전 모니터링 기능을 통해 사용자는 데이터 이동과 편향을 감지하여 모델이 신뢰할 수 있고 효과적으로 유지될 수 있도록 합니다.
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