EspecializadoCriador no-code de agentes de IA e fluxos de trabalho
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Graphite Note registra 5.403 visitas mensais com crescimento de -22,2% mês a mês e preços Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta. Heimdall registra 1.493 visitas mensais com crescimento de +11,7% e preços Preço sob consulta.

Graphite Note is a decision intelligence platform that combines AutoML, causal machine learning and optimisation around specific business decisions. Instead of stopping at dashboards, it recommends the next action — which promotion to repeat, where to place inventory, which customers to target — and estimates the expected business impact.
Aprendizado de máquina sem código e data lake na nuvem em uma só plataforma
| Dimensão / Métrica | ![]() | |
|---|---|---|
| Domínio oficial | graphite-note.com | heimdallapp.org |
| Modelo de preços | Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta | Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 5,4 mil (5.403) | 1,49 mil (1.493) |
| Variação de tráfego mensal | -1,54 mil (-22,2%) | +156 (+11,7%) |
| Mercado principal e participação | 🇺🇸 Estados Unidos (53,3%) | 🇮🇹 Itália (71,7%) |
| Visitas diretas / mês | 2,13 mil | 587 |
| Avaliação dos usuários | 4,3 | 4,1 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

Graphite Note is a decision intelligence platform that combines AutoML, causal machine learning and optimisation around specific business decisions. Instead of stopping at dashboards, it recommends the next action — which promotion to repeat, where to place inventory, which customers to target — and estimates the expected business impact.
Automated model building for prediction, causal inference and optimisation, targeted at a specific business decision rather than generic exploratory modelling.
Ready-made packs for retail, eCommerce, CPG, manufacturing, hospitality and telco that pair industry-specific models with the decision logic, rules and constraints.
Answers recurring commercial questions such as promotion incrementality, price elasticity, assortment optimisation, churn uplift, inventory optimisation and production scheduling.
Each recommendation comes with an expected-impact view — for example projected margin, retained revenue or uplift — so teams can rank and justify the next move.
Aprendizado de máquina sem código e data lake na nuvem em uma só plataforma
Faça a ingestão de dados estruturados e não estruturados, organize-os em camadas bronze, prata e ouro e publique tabelas ouro que os modelos seguintes podem usar para treinar.
Perfile tabelas do lake com Python, pandas e gráficos, e salve suas transformações de volta na camada prata sem sair do espaço de trabalho do navegador.
Treine modelos de classificação e regressão ou gere previsões de séries temporais explicáveis, cada um implantado como seu próprio endpoint REST monitorado.
Comece sem conjunto de dados e deixe os modelos se atualizarem com sinais ao vivo, útil para ranking, recomendações e pontuação adaptativa.
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