ainda não lido
Uso
- Para
- Gerentes de projeto e executivos que precisam identificar riscos emergentes em projetos complexos
- Preço
- Preço não lido
- Atividade
- Atividade ainda não lida
- Empresa
- Domínio desde 2026domínio registrado
- quantificar a incerteza de cronograma e entrega usando simulação de Monte Carlo
- transformar dados de execução de projeto em inteligência executiva acionável
- Domínio desde2026domínio registrado
Número e barra: visitas/mês, estimativa · ano: no ar desde
- #1
Dbt labs
Transforma dados brutos em modelos SQL testados e versionados para pipelines de análise e IA.
74.7kAtivoA partir de ≈ R$ 502/usuário/mês - #2
GrowthBook
Executa testes A/B, gerencia feature flags e analisa dados de produtos do seu data warehouse.
34.8kAtivoA partir de ≈ R$ 201/usuário/mês2020 - #3
Chemcopilot
Converte dados experimentais de química em modelos preditivos de aprendizado de máquina para otimização de formulações e design molecular.
31.7kAtivoA partir de ≈ R$ 1.099/usuário/mês - #4
Preset
Constrói e gerencia painéis interativos e análises no Apache Superset com hospedagem em nuvem e exploração assistida por IA.
6.3kAtivoA partir de ≈ R$ 100/usuário/mês - #5
DeepBetting
Analisa dados históricos de esportes para prever resultados de partidas em futebol e principais ligas americanas.
1kAtivoA partir de ≈ R$ 196/mês - #6
infometry
Transforma dados empresariais em insights acionáveis através de análise, integração e modernização em nuvem.
560AtivoFalar com vendas
O que é APRA?
Analisa dados de projeto para prever riscos e quantificar a incerteza de entrega usando simulação de Monte Carlo. No Atlas, está em Análise.
Para quem é APRA?
Gerentes de projeto e executivos que precisam identificar riscos emergentes em projetos complexos
As pessoas usam APRA?
Poucos sinais de uso.
Quais são as alternativas a APRA?
Em Análise, por uso: Dbt labs, GrowthBook, Chemcopilot, Preset, DeepBetting, infometry.
Não é bem isso? Descreva a tarefa
betaCinco ferramentas do Atlas que servem, cada uma avaliada pelo que você escreveu.
Como lemos uma ferramenta
Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.
- Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
- Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
- Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
- A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, ferramenta a ferramenta, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.
Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.