O Streamlit é uma plataforma de criação de aplicativos de código aberto que converte scripts Python em aplicativos interativos da Web. Ele funciona muito bem para prototipagem rápida, análise rápida de dados e criação de demonstrações de modelos de aprendizado de máquina (ML).
Por mais simples e fácil de usar que seja o Streamlit, ele não tem os recursos necessários para criar aplicativos dimensionáveis com grandes conjuntos de dados. Além disso, os layouts rígidos do Streamlit, as opções básicas de estilo, a personalização limitada e os problemas de desempenho dificultam a criação de aplicativos com muitos recursos.
Portanto, aqui estão as melhores alternativas ao Streamlit para ajudá-lo a criar aplicativos complexos com facilidade. Essas alternativas oferecem mais flexibilidade e colaboração em tempo real.
Resumo de 60 segundos
Aqui estão as melhores alternativas ao Streamlit para ajudá-lo a criar aplicativos interativos para sites:
- Dash by Plotly: Melhor para desenvolvimento de protótipos em projetos de ciência de dados
- **Gradio: melhor para criar demonstrações de aplicativos de aprendizado de máquina
- **Painel: o melhor para criar painéis interativos em Python
- **Anvil: melhor para personalizações avançadas de aplicativos
- **Shiny for Python: melhor para criar protótipos de aplicativos da Web
- Deepnote: Melhor para colaboração em tempo real no código
- Mercury Framework: Melhor para usuários do Jupyter Notebook
- **Taipy: melhor para visualização de dados
- Datalore: Melhor para assistência de código de IA
- PixelFree Studio: Melhor para usuários do Figma
Para visualização de dados interativos sem código, experimente ClickUp . Ele fornece widgets, tabelas e gráficos, barras de progresso, tabelas etc. para rastrear métricas importantes de desenvolvimento.
O que você deve procurar nas alternativas do Streamlit?
Antes de nos aprofundarmos nas melhores alternativas ao Streamlit, aqui estão alguns recursos que você deve observar ao escolher sua ferramenta de visualização de dados.
Personalização de componentes: Selecione ferramentas que permitam criar painéis personalizados com vários elementos interativos além das entradas básicas. Certifique-se de que elas suportem visualizações interativas e ofereçam componentes e temas de estilo
Manuseio de grandes conjuntos de dados: Verifique se a ferramenta lida bem com conjuntos de dados grandes ou de fluxo contínuo. Escolha ferramentas que ofereçam suporte a dados incrementais ao criar aplicativos Web para que possam acomodar os requisitos crescentes dos aplicativos
Integração do fluxo de trabalho: Selecione ferramentas que sejam compatíveis com seus aplicativos existentes pilha de tecnologia . Verifique se eles oferecem suporte à integração de pipeline de CI/CD, estruturas de teste e bibliotecas, criadores de fluxogramas e outras ferramentas de MLOps e DevOps
Conectividade da fonte de dados: Opte por ferramentas com conectores de banco de dados nativos e recursos de integração de API. Isso ajudará a simplificar os processos sem esforço. Além disso, verifique se a ferramenta suporta diferentes formatos de arquivo e sincroniza as atualizações de dados em tempo real
As 10 melhores alternativas ao Streamlit
1. Dash by Plotly (melhor para desenvolvimento de protótipos em projetos de ciência de dados)
via Dash by Plotly Assim como o Streamlit, o Dash by Plotly também é uma plataforma de código aberto para a criação de aplicativos e painéis interativos baseados na Web. É uma estrutura baseada em Python para cientistas de dados que facilita a visualização e a atualização de dados em tempo real.
No entanto, o Dash é mais rápido que o Streamlit e oferece opções de implantação corporativa para aplicativos de nível de produção. Ele também tem várias integrações - por exemplo, integra-se com pilhas de ciência de dados Python, incluindo Plotly e Pandas, ajudando você a criar painéis personalizados com níveis de interatividade mais altos. Você também pode integrar o Google Sheets ao Dash para criar um Painel do Google Sheets no aplicativo Dash e atualizá-lo com base nas alterações nos dados do Planilhas Google.
Melhores recursos do Dash
- Execute dashboards com o Jupyter Notebook usando a biblioteca jupyter-dash
- Criar layouts atraentes usando o Dash Design Kit
- Atualize partes específicas do seu aplicativo com callbacks básicos e avançados
Limitações do Dash
- O software tem uma curva de aprendizado acentuada. Você precisa entender componentes, visualizações, retornos de chamada, HTML etc. para criar aplicativos maiores
- O layout é restritivo sem HTML. Portanto, criar o visual desejado para o aplicativo Web pode ser um desafio
Preços do Dash
- Software gratuito e de código aberto
Dash by Plotly avaliações e resenhas
- G2: 4,8/5 (mais de 30 avaliações)
- Capterra: Não há avaliações suficientes
O que os usuários dizem sobre o Dash by Plotly?
Adoro absolutamente a facilidade de uso do Dash! É muito fácil pegar o jeito e começar a criar aplicativos interativos para a Web. O fato de ser desenvolvido com base no Python significa que posso usar todas as habilidades de Python que já tenho, o que é uma grande vantagem. As visualizações são de primeira linha e a atualização dos dados em tempo real parece mágica. No entanto, embora eu goste de usar o Dash, acho que o layout pode ser um pouco restritivo às vezes. Nem sempre é fácil obter a aparência exata que desejo para meus aplicativos Web, especialmente quando estou buscando um design muito específico. Além disso, quando os aplicativos começam a ficar mais complexos, o desempenho pode ser prejudicado, o que pode ser um pouco frustrante.
Avaliação do G2
💡Dica profissional: Integre o Dash à biblioteca de gráficos do Plotly para acessar vários gráficos e mapas interativos e opções de visualização avançadas.
2. Gradio (melhor para criar demonstrações de aplicativos de aprendizado de máquina)
via Gradio O Gradio é uma alternativa fácil de usar ao Streamlit para criar interfaces da Web para demonstrar seus modelos de ML. Ao contrário do Streamlit, essa estrutura Python é rápida de configurar, mais intuitiva, amigável para iniciantes e mais adequada para aplicativos mais simples.
O que torna o Gradio popular é sua capacidade de simplificar os modelos de ML em demonstrações ou aplicativos que um público mais amplo pode entender facilmente. Você pode incorporar o Gradio ao seu notebook Python, apresentá-lo como uma página da Web e compartilhar aplicativos usando um link público, permitindo que as equipes interajam com o modelo remotamente.
Melhores recursos do Gradio
- Crie e use componentes personalizados em seus aplicativos com a biblioteca de componentes personalizados do Gradio
- Crie e edite códigos e visualize alterações ao vivo com o playground do Gradio
- Crie demonstrações e aplicativos interativos facilmente usando elementos pré-construídos como controles deslizantes, botões, menus suspensos etc.
Limitações do Gradio
- O Gradio não é otimizado para gerenciar tráfego pesado em ambientes de produção
- Ele foi projetado especificamente para aplicativos de ML/AI e tem personalizações limitadas
Preços do Gradio
- Gratuito, de código aberto
Avaliações e resenhas do Gradio
- G2: Não há avaliações disponíveis
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
🧠 Você sabia? A Gradio foi adquirida pela Hugging Face 🤗 em 2022. Agora ele faz parte da infraestrutura de IA deles, e você pode encontrar várias demonstrações públicas do Gradio no Hugging Face Spaces apresentando diferentes modelos de IA.
3. Panel (melhor para criar painéis interativos em Python)
via Painel Assim como o Streamlit, a biblioteca de código aberto do Panel permite criar aplicativos de sites analíticos e painéis interativos em Python puro. É uma estrutura da Web que se integra ao ecossistema PyData, permitindo que você crie tabelas e visualizações de dados interativas e colabore com elas para obter fluxos de trabalho mais eficientes.
Comparado ao Streamlit, o Panel é mais flexível e dimensionável com sua grande variedade de opções de layout e widget. Ele é adequado para o desenvolvimento de aplicativos da Web complexos com interfaces de usuário complexas.
Melhores recursos do Panel
- Crie aplicativos exploratórios complexos de várias páginas com APIs reativas de alto nível e APIs baseadas em callback de nível inferior
- Use os modelos do Panel para criar diferentes visuais de aplicativos
- Personalize aplicativos de dados usando um editor de código, inclua caixas de seleção como botões e objetos de layout usando especificações de grade
Limitações do Panel
- Tem uma curva de aprendizado acentuada devido ao extenso conjunto de recursos - widgets, bibliotecas, etc.
- O Panel é mais focado em Python e menos em HTML/CSS, o que o torna menos responsivo e limitado no estilo de aplicativos da Web
Preços do Panel
- Gratuito, de código aberto
Avaliações e resenhas do painel
- G2: Não há avaliações disponíveis
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
4. Anvil (melhor para personalizações avançadas de aplicativos)
via Bigorna Se você estiver procurando personalizações de alto nível, o Anvil é uma excelente alternativa ao Streamlit. Ele tem uma interface de arrastar e soltar que permite personalizar elementos da interface do usuário, aplicar estilos e projetar o aplicativo da maneira que desejar.
Ao contrário do Streamlit, o Anvil tem um banco de dados integrado robusto para atualizar, editar e excluir dados usando instruções Python. Você pode armazenar arquivos de aplicativos e modelos de aprendizado de máquina na nuvem, conectar-se a notebooks Python, adicionar domínios personalizados, conectar-se a APIs externas e garantir a segurança dos dados com a autenticação de dois fatores integrada.
Melhores recursos do Anvil
- Escreva e edite códigos diretamente em navegadores da Web modernos com um IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) baseado na Web
- Consultar, editar e excluir dados e conectar aplicativos a dados com um sistema de banco de dados Python integrado
- Executar aplicativos Anvil em vários ambientes com um servidor de aplicativos Anvil de código aberto
- Publique automaticamente aplicativos Anvil com um clique, escolhendo hospedagem pública ou privada
Limitações do Anvil
- Alguns recursos não são funcionais. Por exemplo, a largura total do componente DataGrid não funciona, o que deixa os usuários com textos minúsculos
- Alguns usuários dizem que o acesso pago aos recursos personalizados é alto
Preços do Anvil
- Gratuito para sempre
- Hobby: uS$ 15/mês
- Comércio: $109 por desenvolvedor/mês
- Empresa (no local): Preços personalizados
Anvil ratings and reviews
- G2: Não há avaliações suficientes
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
O que os usuários dizem sobre o Anvil?
A velocidade do protótipo é excelente, pois os componentes são apenas arrastados e soltos. Há suporte para adicionar bibliotecas Python e personalizar pacotes. No entanto, alguns recursos não funcionam corretamente, portanto, chegar a um resultado refinado em nível de produção é muito difícil ou impossível. (Por exemplo, a largura total do componente Data Grid não funciona, de modo que os usuários ficam olhando para um texto minúsculo). Obter suporte é efetivamente impossível, e os fóruns de clientes são inconsistentes e, ocasionalmente, hostis.
Avaliação do G2
5. Shiny for Python (melhor para prototipagem de aplicativos da Web)
via Shiny para Python O Shiny for Python ajuda os desenvolvedores a prototipar aplicativos interativos da Web e criar visualizações simples em poucas horas. Ele facilita a criação de aplicativos para programadores de R que não são necessariamente especialistas em desenvolvimento da Web.
O que torna o Shiny melhor que o Streamlit é sua execução reativa. O Shiny não renderiza novamente os aplicativos quando há uma alteração nas entradas. Em vez disso, ele rastreia as relações entre os componentes para renderizar minimamente os que precisam ser atualizados. Assim, ele acelera o desenvolvimento de aplicativos e melhora a experiência geral do usuário.
Melhores recursos do Shiny
- Crie aplicativos com facilidade usando modelos pré-criados de aplicativos básicos, painéis, entrada de dados e atualizações de streaming
- Crie layouts de aplicativos usando uma ampla gama de componentes, incluindo barras de navegação, barras laterais, guias, painéis, cartões e organize os elementos da maneira que desejar
- Atualize automaticamente as saídas com base nas entradas do usuário e crie UIs dinâmicas com programação reativa
Limitações do Shiny
- As integrações Shiny podem ser complexas e problemáticas inicialmente
- Muito complexas para a criação de painéis simples ou fluxos de trabalho de BI
- A implantação de aplicativos é um incômodo, pois a maioria das opções de implantação está disponível nos planos pagos
Preços do Shiny
- O Shiny é uma plataforma de código aberto e de uso gratuito. No entanto, a implementação de aplicativos Shiny requer o uso de seus serviços de hospedagem gratuitos ou pagos
Avaliações e resenhas do Shiny
- G2: Não há avaliações suficientes
- Capterra: Não há avaliações suficientes
O que os usuários dizem sobre Shiny for Python?
De modo geral, tivemos uma ótima experiência ao utilizar o Shiny em alguns de nossos projetos de análise. Limitando seu uso aos casos de uso certos, conseguimos aproveitar sua flexibilidade e relativa facilidade de uso para programadores de R que não são necessariamente bons em desenvolvimento web.
Avaliação do Capterra
Dica profissional: Use o pacote 'shiny.react' para usar seus componentes dinâmicos da biblioteca React para criar aplicativos dinâmicos e visualizações interativas de dados.
6. Deepnote (melhor para colaboração em tempo real no código)
via Nota profunda O Deepnote é para quem procura alternativas fáceis de usar, focadas em colaboração e orientadas por IA para o Streamline. É uma plataforma simples e robusta que permite que as equipes de ciência de dados trabalhem de forma colaborativa e editem notebooks simultaneamente, aumentando a produtividade da equipe.
O aspecto mais útil do Deepnote é sua estrutura baseada na nuvem, que ajuda você a trabalhar nos painéis de seus projetos em qualquer lugar e a compartilhar os resultados com outras pessoas. Além disso, sua integração de IA ajuda a criar aplicativos analíticos da Web com preenchimento inteligente de código, limpeza automática de dados e várias técnicas, como ajuste de hiperparâmetro e seleção de recursos.
Melhores recursos do Deepnote
- Trabalhe com várias pessoas em um notebook em tempo real com controle de versão e comentários integrados
- Crie e implemente aplicativos de dados interativos diretamente dos notebooks e compartilhe insights e relatórios com as equipes
- Personalize ambientes especificando bibliotecas e dependências para otimizar o desempenho do aplicativo
Limitações do Deepnote
- Mesmo pequenas alterações de recursos em um bloco de código exigem que você execute o notebook inteiro, tornando o processo tedioso e complicado
- Longo tempo de carregamento para projetos maiores e falhas frequentes que podem interromper seu fluxo de trabalho
Preços do Deepnote
- **Gratuito
- Equipe: uS$ 59 por editor/mês
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e resenhas do Deepnote
- G2: 4,5/5 (220+ avaliações)
- Capterra: Não há avaliações suficientes
O que os usuários dizem sobre o Deepnote?
_Adorei a interface do usuário do Deepnote. Ela facilita muito o trabalho com conjuntos de dados de pequeno e médio porte e acrescenta recursos colaborativos úteis. Sua abordagem de "aplicativo" para painéis internos me lembra o Retool e é um recurso fantástico para compartilhar insights gerados com membros não técnicos da equipe sem uma preparação demorada (colar gráficos gerados no PowerPoint ou algo assim). No entanto, para conjuntos de dados muito pequenos, especialmente se a colaboração não for necessária, o Deepnote pode ser um pouco pesado demais, e a execução do Jupyter (ou de ferramentas semelhantes) localmente contorna a necessidade de expor seus dados por meio da API ou de carregá-los primeiro
Avaliação do G2
Leia mais: Principais alternativas ao React para desenvolvedores de front-end 📮ClickUp Insight: 37% dos trabalhadores enviam notas de acompanhamento ou atas de reuniões para monitorar itens de ação, mas 36% ainda dependem de outros métodos fragmentados.
Sem um sistema unificado para capturar decisões, os principais insights de que você precisa podem ficar enterrados em chats, e-mails, planilhas ou até mesmo em outras ferramentas. Com o ClickUp, você pode transformar instantaneamente as conversas em tarefas acionáveis em todas as suas tarefas, bate-papos e documentos, garantindo que nada seja esquecido.
7. Mercury Framework (melhor para usuários do Jupyter Notebook)
via Estrutura de Mercúrio A estrutura de aplicativos da Web do Mercury destina-se principalmente aos usuários do Jupyter Notebook. Usando a plataforma, você não precisa reescrever sua análise de dados dos notebooks Jupyter para scripts Python.
Seus recursos de visualização de dados ajudam a analisar e interpretar os dados. A ferramenta também tem um conjunto robusto de recursos para criar aplicativos interativos, sites, aplicativos da Web de pilha completa, relatórios e painéis. Além disso, você pode usar o OutputDir para fazer download de arquivos de notebook e exportar notebooks em PDF/HTML.
Melhores recursos do Mercury Framework
- Crie UIs dinâmicas com uma variedade de widgets interativos, como controles deslizantes, menus suspensos, caixas de texto etc.
- Acesse o controle no nível da célula para monitorar as células reexecutadas durante a modificação do aplicativo para otimizar o desempenho
- Use controles de acesso para garantir a segurança do aplicativo com autenticação integrada
Limitações do Mercury Framework
- O Mercury tem personalizações limitadas
- Para usuários que não são do Jupyter, o uso do Mercury pode exigir treinamento
- Projetado para funcionar com Jupyter Notebooks, que podem não ser adequados para aplicativos da Web autônomos
Preços do Mercury Framework
- A Mercury é uma plataforma gratuita e de código aberto. No entanto, oferece planos gratuitos e pagos para a implementação de aplicativos
Planos do Mercury Cloud:
- Inicial: Gratuito
- Pro: uS$ 49/mês
- Business: $149/mês
**Planos auto-hospedados
- Gratuito
- Comercial: uS$1000/ano
- Empresarial: uS$ 10.000/ano
Mercury Framework ratings and reviews
- G2: Não há avaliações disponíveis
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
📖 Leia mais: 10 alternativas e concorrentes para o Jupyter Notebook
8. Taipy (melhor para visualização de dados)
via Típico Como software de painel de controle o Taipy tem poderosas ferramentas de visualização de dados para ajudá-lo a criar painéis interativos usando tabelas, quadros, gráficos e mapas. É uma plataforma escalável que atende a aplicativos complexos que exigem alto desempenho.
Enquanto o Streamlit serve principalmente para prototipagem, o Taipy foi construído tanto para prototipagem quanto para produção. Ele executa o front-end e o back-end em threads separados, de modo que o aplicativo não trava quando há aplicativos em execução em segundo plano.
Melhores recursos do Taipy
- Use recursos avançados de visualização de dados para apresentar insights de dados de diversas maneiras
- Personalize aplicativos e painéis usando temas predefinidos ou personalizados
- Integre-se ao Taipy Studio para acessar o editor gráfico
- Execute tarefas pesadas em segundo plano sem reduzir a velocidade dos fluxos de trabalho atuais
Limitações do Taipy
- O Taipy Cloud tem algumas falhas de upload e a renderização de páginas é lenta
- Por ser relativamente novo, o Taipy carece de recursos para ajudar os usuários a aproveitarem ao máximo a plataforma
Preços do Taipy
- O Taipy é uma biblioteca gratuita e de código aberto. No entanto, ela também oferece planos personalizados para negócios e empresas
Avaliações e resenhas do Taipy
- G2: Não há avaliações disponíveis
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
Leia mais: Procurando mais ferramentas para criar painéis de projetos personalizados? Dê uma olhada nestas Alternativas do Softr para criar painéis de projetos
9. Datalore (melhor para assistência de código de IA)
via Dados O Datalore, da JetBrains, é uma plataforma inteligente e colaborativa para visualização e análise de dados. Ele combina Jupyter Notebooks com assistência de código de IA que ajuda a completar códigos e criar painéis interativos para seus casos de uso comercial.
O Datalore permite que os gerentes de ambiente personalizem ambientes personalizados e controles interativos para criar painéis dinâmicos e aplicativos. Ele também pode ser hospedado em uma nuvem privada ou no local, atendendo às suas necessidades adicionais de personalização e segurança.
Melhores recursos do Datalore
- Use a assistência de codificação inteligente para Python, Scala, Kotlin e R para criar vários aplicativos
- Converta notebooks em histórias de dados interativas e compartilhe relatórios estáticos ou interativos com as partes interessadas
- Colabore no código com sua equipe em tempo real e compartilhe notebooks usando links ou convites por e-mail
Limitações do Datalore
- De acordo com alguns usuários, o Datalore tem armazenamento limitado, o que resulta na perda de dados ao trabalhar com grandes conjuntos de dados
- O software tem bugs e requer reinicializações
Preços do Datalore
- Gratuito na nuvem
- Cloud: uS$ 35 por usuário/mês
- No local: Preços personalizados
Avaliações e resenhas do Datalore
- G2: Não há avaliações suficientes
- Capterra: Não há avaliações suficientes
O que os usuários dizem sobre o Datalore?
_É bom, especialmente para gerenciamento de pacotes e relatórios. No entanto, requer um gerenciamento de permissões de alto nível para o compartilhamento de notebooks e relatórios; acho que a maioria das empresas exige isso
Opinião do Capterra
10. PixelFree Studio (melhor para usuários do Figma)
via Estúdio PixelFree O PixelFree Studio é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos low-code que converte perfeitamente designs em códigos compreensíveis. Com o PixelFree, você pode gerar PRO-Code em seis linguagens de programação-HTML5, React, Vue, Angular, C# para desktop e #C para aplicativos da Web para corresponder ao design pretendido do aplicativo.
Além disso, você pode hospedá-lo de qualquer lugar sem depender de bibliotecas ou estruturas, o que o ajuda a implementar um processo de desenvolvimento mais flexível.
Melhores recursos do PixelFree Studio
- Importe designs do Figma rapidamente e automatize a conversão de designs em códigos legíveis por humanos
- Gerar códigos nativos que correspondem ao design visual do aplicativo
- Colabore com sua equipe no código em tempo real
Limitações do PixelFree Studio
- O software depende muito do Figma para importar designs. Portanto, os usuários que não utilizam o Figma podem achá-lo menos acessível
- Sem bibliotecas ou estruturas, o PixelFree pode não ter componentes integrados para aplicativos e painéis
Preços do PixelFree Studio
O PixelFree Studio tem planos separados para licenças individuais e comerciais. Aqui estão os planos de licença comercial.
- uS$ 49,95/mês
- uS$ 499/ano
- Preços personalizados para soluções empresariais
Avaliações e opiniões sobre o PixelFree Studio
- G2: Não há avaliações disponíveis
- Capterra: Não há avaliações disponíveis
📖 Leia mais: Separação de preocupações em aplicativos Flutter
Outras ferramentas de aplicativos de dados interativos
O Streamlit e a maioria das alternativas ao Streamlit são focados em código. Elas exigem conhecimento técnico para a visualização de dados. Isso limita seu acesso a usuários não técnicos.
Entretanto, a visualização de dados não precisa ser tão complicada. ClickUp é uma ferramenta de aplicativo de dados interativos versátil e sem código que facilita a interpretação de dados. Sua infraestrutura de nível empresarial oferece suporte à visualização e à análise de grandes conjuntos de dados para ajudá-lo a tomar decisões informadas.
Visualize dados com painéis personalizados
Visualize os dados com o ClickUp Dashboards
Crie extensos painéis interativos Painéis do ClickUp que oferecem às partes interessadas uma visão rápida do processo atual, das metas, das próximas tarefas, das prioridades, das melhorias e de outros detalhes. Adicione widgets, tabelas e gráficos, barras de progresso, tabelas etc. para oferecer uma visão geral de tudo, desde a produtividade da equipe até métricas importantes de desenvolvimento.
Quer saber mais sobre como usar o ClickUp Dashboards? Assista a este vídeo. 👇
Aumente a produtividade com integrações de dados
Conecte-se com mais de 1000 Integrações do ClickUp o ClickUp permite que você use o seu próprio software, do Figma ao GitHub, para importar dados, simplificar processos e acessar todos os fluxos de trabalho sem trocar de plataforma. As integrações nativas do ClickUp permitem que você conecte a plataforma à sua pilha de tecnologia existente para operações perfeitas.
Rastreie as interações de software com diagramas de contexto
Crie diagramas de contexto usando o ClickUp Whiteboards
Visualize relações complexas do sistema com Quadros brancos ClickUp . Use linhas com códigos de cores diferentes para diferenciar as interações, adicione notas detalhadas para cada ponto de conexão e faça ajustes em tempo real usando a interface de arrastar e soltar.
Colabore com sua equipe em diagramas de contexto e crie Tarefas do ClickUp diretamente dos componentes do diagrama. Você também pode usar a função modelos de diagramas de contexto para acelerar o processo.
📖 Leia mais: Melhores alternativas e concorrentes ao Draw.io/Diagrams.net
Analise tendências com IA
Cérebro ClickUp
Automatize a análise de conjuntos de dados e obtenha insights baseados em IA com o Cérebro ClickUp . Extraia os principais padrões, identifique correlações e gere resumos de conjuntos de dados complexos. Você pode pedir à IA que explique as tendências de dados em linguagem simples para maior clareza. Além disso, você pode gerar relatórios, obter sugestões com base em tendências históricas e identificar anomalias antes que elas afetem seu projeto.
Colaborar com as partes interessadas em tempo real
Mantenha sua equipe informada sobre as últimas atualizações de desenvolvimento em tempo real com o ClickUp Chat
Aproveite Documentos do ClickUp e Chat do ClickUp para colaborar em designs de aplicativos, códigos, diagramas de contexto e fluxos de trabalho. Embora o ClickUp Docs possa ajudá-lo a centralizar seus recursos de desenvolvimento de aplicativos, solicitações de recursos e feedback, sua funcionalidade de bate-papo pode simplificar a comunicação entre os membros da equipe para que ninguém perca nada.
Simplifique os fluxos de trabalho e automatize as tarefas de rotina
Fluxos de trabalho otimizados com o ClickUp Automations
Use as mais de 100 automações do ClickUp Modelos de automação personalizados para gerenciar trabalhos de rotina, analisar dados, criar relatórios padrão e gerenciar transferências de projetos. Você pode automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento, como revisão de código, aprovação de projeto, envio de notificações de conclusão de revisão, criação de listas de verificação de implantação e muito mais.
Com todos os recursos robustos do ClickUp, você deve estar se perguntando sobre os planos de preços. Aqui está uma rápida olhada nos preços do ClickUp.
- **Gratuito para sempre
- Ilimitado: uS$ 7/mês por usuário
- Empresarial: $12/mês por usuário
- Empresa: Entre em contato para obter preços
- ClickUp AI: Adicionar a qualquer plano pago por US$ 7 por membro por mês
Obtenha a melhor alternativa do Streamlit para visualização de dados e criação de aplicativos
O Streamlit é ótimo para criar aplicativos centrados em dados. Mas, se estiver procurando ferramentas para criar aplicativos ou painéis mais dinâmicos e interativos, considere nossa lista de alternativas ao Streamlit.
Embora todas as alternativas sejam boas, elas servem a propósitos específicos. Por exemplo, escolha o Taipy para obter melhores operações de front-end e back-end, o Dash para obter recursos avançados de interatividade e o Gradio para criar demonstrações.
Da mesma forma, se você quiser uma ferramenta de visualização de dados que seja simples, mas equipada com recursos avançados, considere o ClickUp. Ele permite visualizar e analisar dados com seus painéis personalizados, automatizar fluxos de trabalho e extrair insights importantes com IA, colaborar em tempo real e integrar-se a mais de 1.000 ferramentas.
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