# Beste Big-Data-Analyse-Software - Seite 2

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Big-Data-Analyse-Software bietet Einblicke in große, komplexe Datensätze, die aus Big-Data-Clustern gesammelt wurden, und hilft Geschäftsanwendern, Datentrends, Muster und Anomalien durch Visualisierungen, Berichte und Dashboards zu verstehen, wobei häufig Abfragesprachen erforderlich sind, um Daten aus unstrukturierten Dateisystemen zu extrahieren.

### Kernfähigkeiten von Big-Data-Analyse-Software

Um in die Kategorie der Big-Data-Analyse aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Daten konsumieren, Dateisysteme abfragen und direkt mit Big-Data-Clustern verbinden
- Benutzern ermöglichen, komplexe Big-Data-Sätze in hilfreiche und verständliche Datenvisualisierungen vorzubereiten
- Geschäftsanwendbare Berichte, Visualisierungen und Dashboards basierend auf Entdeckungen innerhalb der Datensätze erstellen

### Häufige Anwendungsfälle für Big-Data-Analyse-Software

Dateningenieure, Analysten und Business-Intelligence-Teams nutzen Big-Data-Analyse-Software, um Wert aus groß angelegten, unstrukturierten Datenumgebungen zu ziehen. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Abfragen und Analysieren großer Hadoop- oder verteilter Datencluster, um Geschäftseinblicke zu gewinnen
- Erkennen von Mustern und Anomalien in hochvolumigen Datensätzen für operative oder strategische Entscheidungsfindung
- Erstellen von Self-Service-Diagrammen und Dashboards für nicht-technische Stakeholder aus Big-Data-Quellen

### Wie sich Big-Data-Analyse-Software von anderen Tools unterscheidet

Big-Data-Analyse-Software konzentriert sich ausschließlich darauf, komplexe, groß angelegte Datencluster in verständliche Visualisierungen zu verwandeln, was sie von [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) unterscheidet, die eine breite Palette von Datenquellen und -verbindungen über Big Data hinaus unterstützen. Die beiden Kategorien schließen sich gegenseitig aus. Big-Data-Analyse-Tools werden häufig in Unternehmen eingesetzt, die Hadoop in Verbindung mit [Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssoftware](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) betreiben und sich mit [Data-Warehouse-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) als zentralem Hub für integrierte Daten integrieren. Einige Lösungen nutzen auch [maschinelles Lernen](https://www.g2.com/categories/machine-learning) und [natürliche Sprachverarbeitung](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), um Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen.

### Einblicke von G2 zur Big-Data-Analyse-Software

Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen Abfrageflexibilität und Skalierbarkeit für große Datensätze als herausragende Fähigkeiten hervor. Schnellere Erkenntnisgewinnung aus komplexen Datenumgebungen ist der Hauptvorteil der Einführung.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 109


## Trust & Credibility Stats

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 7,400+ Authentische Bewertungen
- 109+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.


## Best Big-Data-Analyse-Software At A Glance

- **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)
- **Top-Trending:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)


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### Alteryx

Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [ShareInsights](https://www.g2.com/de/products/shareinsights/reviews)
  Accelerite Share Insights ist eine End-to-End-Big-Data-Analyseplattform, die verschiedene Analyseoperationen wie Datenverarbeitung, Speicherung und Visualisierung vereint. Sie bietet einzigartige Vorteile wie die Entwicklung von Analysen, das verwaltete Lebenszyklusmanagement von Analysen und Zukunftssicherheit.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Accelerite](https://www.g2.com/de/sellers/accelerite)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @Accelerite (1,090 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5118410 (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


### 2. [Apache Pig](https://www.g2.com/de/products/apache-pig/reviews)
  Apache Pig ist eine Plattform zur Analyse großer Datensätze, die aus einer Hochsprache zur Ausdruck von Datenanalyseprogrammen besteht, gekoppelt mit einer Infrastruktur zur Auswertung dieser Programme. Die hervorstechende Eigenschaft von Pig-Programmen ist, dass ihre Struktur eine erhebliche Parallelisierung ermöglicht, was ihnen wiederum erlaubt, sehr große Datensätze zu verarbeiten.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 20

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,154 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Internet
  - **Company Size:** 62% Unternehmen, 19% Unternehmen mittlerer Größe


### 3. [Tinybird](https://www.g2.com/de/products/tinybird/reviews)
  Tinybird ist ein vollständig verwalteter ClickHouse®-Dienst, der für Softwareentwickler und AI-native Produktteams entwickelt wurde, indem er ihnen ermöglicht, groß angelegte Echtzeitanalyseprojekte mit minimalem Aufwand zu erstellen. Tinybird vereinfacht die Integration der Open-Source-Datenbank ClickHouse in Anwendungen, macht sie schneller und zuverlässiger und ermöglicht es Ingenieuren, sich auf die Entwicklung von Funktionen statt auf das Infrastrukturmanagement zu konzentrieren. Tinybird beseitigt die Komplexitäten, die mit der traditionellen Datenbankverwaltung verbunden sind, und ist daher eine ideale Wahl für Teams, die die Leistungsfähigkeit von ClickHouse nutzen möchten, ohne sich um Serverwartung und Skalierungsprobleme kümmern zu müssen. Die Zielgruppe von Tinybird umfasst Softwareentwickler, Dateningenieure, technische Gründer und AI-native Produktteams, die Echtzeitanalysefähigkeiten in ihren Anwendungen aufbauen. Mit der steigenden Nachfrage nach Echtzeit-Datenverarbeitung richtet sich Tinybird an Teams, die schnell und effizient Einblicke liefern müssen. Anwendungsfälle für Tinybird erstrecken sich über verschiedene Branchen, darunter SaaS, E-Commerce, Finanzen, Krypto, KI und IoT, wo Echtzeit-Datenanalyse entscheidend für Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz ist. Durch die Bereitstellung eines verwalteten Dienstes ermöglicht Tinybird Softwareingenieuren, Analysefunktionen in Tagen statt Monaten bereitzustellen, was die Projektzeitpläne erheblich beschleunigt. Zu den Hauptmerkmalen von Tinybird gehören eine gehostete ClickHouse-Datenbank sowie verwaltete Datenaufnahme- und API-Schichten, die den Prozess der Integration von Analysen in Anwendungen vereinfachen. Die integrierten Authentifizierungstools verbessern die Sicherheit und den Datenschutz, mit Unterstützung für zeilenbasierte Zugriffspolitiken unter Verwendung von JWTs. Kostenlose Speicher- und Abfrageprotokolle für die Beobachtbarkeit ermöglichen es Benutzern, die Nutzung und Leistung im Auge zu behalten. AI-native Funktionen, einschließlich Tinybird Code - ein CLI-Agent mit tiefem ClickHouse-Know-how - sowie der Tinybird MCP Server, machen die Integration von Analysefunktionen in LLM-Apps einfacher und robuster. Darüber hinaus ist die Architektur von Tinybird so konzipiert, dass sie das Skalieren automatisch bewältigt, sodass sich Teams auf ihre Kernentwicklungsaufgaben konzentrieren können, ohne sich um das Verständnis einer neuen Datenbank oder um Infrastrukturdetails kümmern zu müssen. Für diejenigen, die die Kontrolle über die Infrastruktur wünschen, bietet Tinybird eine selbstverwaltete Bereitstellung kostenlos an. Diese einzigartige Kombination von Funktionen ermöglicht es Benutzern, datengesteuerte Funktionen schnell bereitzustellen und gleichzeitig hohe Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Tinybird sticht in der Landschaft der Echtzeitanalyse-Datenbanken hervor, indem es die Leistung einer der schnellsten OLAP-Datenbanken der Welt ohne die damit verbundene Komplexität bietet. Durch die Abstraktion der technischen Herausforderungen bei der Verwaltung von Clustern und der Bereitstellung von Ressourcen befähigt Tinybird Teams, schneller an ihren Produkten zu innovieren und zu iterieren. Der Schwerpunkt des Dienstes auf Benutzerfreundlichkeit und schnelle Bereitstellung macht ihn zu einer attraktiven Option für Organisationen, die die Leistungsfähigkeit von Echtzeitanalysen nutzen möchten, ohne die Last eines umfangreichen operativen Aufwands. Mit Tinybird können Benutzer das Potenzial ihrer Daten freisetzen und wirkungsvolle Einblicke gewinnen, während sie gleichzeitig ein nahtloses und effizientes Entwicklungserlebnis genießen.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Tinybird](https://www.g2.com/de/sellers/tinybird)
- **Unternehmenswebsite:** https://tinybird.co
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 36% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Analytik (4 reviews)
- Einfache Integrationen (4 reviews)
- Merkmale (4 reviews)
- Integrationen (4 reviews)

**Cons:**

- Schlechter Kundensupport (3 reviews)
- Mangel an Funktionen (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)
- Begrenzte Anpassung (2 reviews)

### 4. [StarTree](https://www.g2.com/de/products/startree/reviews)
  StarTree Cloud ist ein vollständig verwalteter, benutzerorientierter Echtzeit-Analytics-Datenbankdienst (DBaaS), der für OLAP mit enormer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Basierend auf Apache Pinot™ bietet StarTree Cloud unternehmensgerechte Zuverlässigkeit und erweiterte Funktionen wie gestufte Speicherung sowie zusätzliche Indizes und Konnektoren. Es integriert sich nahtlos mit transaktionalen Datenbanken und Event-Streaming-Plattformen, indem es Daten mit Millionen von Ereignissen pro Sekunde aufnimmt und für blitzschnelle Abfrageantworten indexiert. StarTree Cloud ist auf Ihrem bevorzugten öffentlichen Cloud oder für private SaaS-Bereitstellung verfügbar.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [StarTree](https://www.g2.com/de/sellers/startree)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.startree.ai/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Mountain View, California
- **Twitter:** @startreedata (2,267 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 38% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytik (4 reviews)
- Schnelles Abfragen (4 reviews)
- Große Datensätze (4 reviews)
- Leistung (4 reviews)
- Umgang mit Big Data (3 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (4 reviews)
- Komplexe Einrichtung (3 reviews)
- Schwierige Einrichtung (3 reviews)
- Unzureichende Dokumentation (3 reviews)
- Schlechte Dokumentation (3 reviews)

### 5. [Gathr.ai](https://www.g2.com/de/products/gathr-ai/reviews)
  Gathr.ai treibt KI mit vollständigem Datenkontext für qualitativ hochwertigere Intelligenz an. Mit Tag-Null, hochpräzisem Datendiskurs können Benutzer datenbasierte Antworten auf die Fragen „Warum“, „Was wäre wenn“ und „Wie mache ich“ erhalten, die die GeschäftskPIs vorantreiben. Diese Intelligenz wird nativ auf der bestehenden Datenlandschaft der Organisation bereitgestellt — einschließlich Data Warehouses, Datenbanken, föderierten SQL-Engines und operativen Systemen. Führende Unternehmen in verschiedenen Branchen verlassen sich ebenfalls auf Gathr.ai, um leistungsstarke Datenpipelines, maßgeschneiderte Data+AI-Lösungen und handlungsorientierte Analyseerlebnisse zu entwickeln. Für Entwickler gebaut, bietet Gathr.ai Agilität, Leistung und Kontrolle. Es fügt sich nahtlos in den bestehenden Stack ein — integriert Upstream- und Downstream-Systeme ohne zusätzlichen Aufwand. Es bietet Entwicklern Starter-Kit-Geschwindigkeit und volle Erweiterungsfreiheit.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/de/sellers/gathr-ai)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Los Gatos, CA, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Associate Software Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 79% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Integrationen (9 reviews)
- Datenverwaltung (7 reviews)
- Ziehen (6 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Einfache Integrationen (6 reviews)

**Cons:**

- Zugangsprobleme (1 reviews)
- Verbindungsprobleme (1 reviews)
- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Mangel an Echtzeitdaten (1 reviews)
- Leistungsoptimierung (1 reviews)

### 6. [Plotly Dash Enterprise](https://www.g2.com/de/products/plotly-dash-enterprise/reviews)
  Dash ist die vertrauenswürdige Lösung zur Operationalisierung von Python-Modellen, die es Datenwissenschaftsteams ermöglicht, sich auf Daten und Modelle zu konzentrieren, während sie dennoch unternehmensbereite Apps produzieren und bereitstellen. Was typischerweise ein Team von Back-End-Entwicklern, Front-End-Entwicklern und IT erfordern würde, kann alles mit Dash erledigt werden. Es ermöglicht Datenwissenschaftsteams, datengetriebene Anwendungen zu erstellen, zu entwerfen, bereitzustellen und sicher zu verwalten, die mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Unternehmen können ihre Daten-, Analyse- und KI-Initiativen schnell und effektiv umsetzen – ohne JavaScript, CSS, CronJobs oder DevOps.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 36

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Plotly](https://www.g2.com/de/sellers/plotly)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Montréal, CA
- **Twitter:** @plotlygraphs (41,370 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (108 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 47% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Diagrammfunktionen (1 reviews)
- Codierung Leichtigkeit (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Dashboard-Management (1 reviews)
- Datenvisualisierung (1 reviews)


### 7. [Strategy Mosaic](https://www.g2.com/de/products/strategy-mosaic/reviews)
  Strategy Mosaic, von Strategy (ehemals MicroStrategy), ist eine unternehmensgerechte universelle semantische Schichtlösung, die darauf abzielt, die Fähigkeiten von KI und Business Intelligence (BI) innerhalb von Organisationen zu verbessern. Sie adressiert kritische Herausforderungen wie Datenfragmentierung und inkonsistente Metriken, die zu unzuverlässigen KI-Antworten, Compliance-Risiken und unkontrollierten Cloud-Kosten führen. Die universelle semantische Schicht, die Mosaic bietet, dient als zentrales Repository für Geschäftsdefinitionen, Hierarchien und Sicherheitsregeln und stellt sicher, dass alle Benutzer auf konsistente Metriken und KPIs zugreifen, unabhängig von den verwendeten Tools. Diese einzige Quelle der Wahrheit wird aktiv von unserer integrierten Sentinel-Schicht überwacht, die Sie von reaktiven Audits zu proaktiver, Echtzeit-Governance bewegt. Sentinel bietet sofortige Informationen über potenzielle Datenverletzungen, Compliance-Risiken und Kosteneinsparmöglichkeiten, die Ihnen helfen, Cloud-Ausgaben zu optimieren und Verstöße zu verhindern, bevor sie auftreten. Darüber hinaus befähigt Mosaic Organisationen, eine prüfbare Grundlage für KI zu schaffen. Durch die Bereitstellung einer Schicht aus reichhaltigem Geschäftskontext und konsistenten, menschenlesbaren Definitionen gibt Mosaic KI-Modellen das tiefe Verständnis, das erforderlich ist, um genauere und überprüfbare Antworten zu liefern. Dies beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis, ermöglicht es Ihnen, die Abhängigkeit von Anbietern zu beenden, und reduziert die Gesamtbetriebskosten (TCO) erheblich, indem kostspielige Datenüberarbeitungen eliminiert und Datenmanagementprozesse optimiert werden. Zusammenfassend zeichnet sich Strategy Mosaic dadurch aus, dass es die grundlegenden Probleme der Datenfragmentierung und Governance adressiert. Seine robuste Konnektivität, die zentrale semantische Schicht und der Fokus auf die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Organisationen, die ihre Analysefähigkeiten verbessern und KI effektiv nutzen möchten.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 15

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Strategy (formerly MicroStrategy)](https://www.g2.com/de/sellers/strategy-formerly-microstrategy)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.strategy.com/software
- **Gründungsjahr:** 1989
- **Hauptsitz:** Tysons Corner, VA
- **Twitter:** @MicroStrategy (302,977 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/strategy/ (3,444 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Merkmale (2 reviews)
- Berichterstattung (2 reviews)
- Datenanalyse (1 reviews)
- Datenmodellierung (1 reviews)

**Cons:**

- Käfer (2 reviews)
- Fehlerprobleme (1 reviews)
- Fehlerbehebung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)

### 8. [Savant Labs](https://www.g2.com/de/products/savant-labs/reviews)
  Savant ist eine KI-Automatisierungsplattform, die für Finanz-, Steuer- und Buchhaltungsteams in Unternehmen entwickelt wurde. Sie verwandelt unordentliche, manuelle Datenarbeiten wie Extraktion, Vorbereitung, Abstimmung und Berichterstattung in zentral gesteuerte Workflows, sodass Teams effizienter arbeiten können, ohne Genauigkeit, Kontrolle oder Compliance zu opfern. Vertraut von Fortune-500-Unternehmen, erkennt Savant Fehler, bevor sie eingereicht werden, stellt die Prüfungsbereitschaft ohne Hektik sicher und gibt Finanzteams ihre Zeit zurück. WAS SAVANT AUSZEICHNET Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Tools oder veralteten Analyseplattformen wurde Savant speziell für Finanz-Workflows entwickelt, bei denen 99% Genauigkeit nicht ausreichen — denn 1% Fehler im großen Maßstab werden zu Prüfungsfeststellungen, Neuausstellungen und Compliance-Risiken. Drei Dinge machen Savant anders: - Deterministisch, nicht probabilistisch: Savant verwendet regelbasierte KI-Agenten, keine LLM-Schätzungen. Konsistente Eingaben erzeugen konsistente Ausgaben. - Governance ist eingebaut, nicht nachträglich hinzugefügt: Prüfungspfad, Datenherkunft, SOX-Kontrollen und rollenbasierter Zugriff sind Standard, keine Zusatzfunktionen. - Verarbeitet Daten, die andere Tools nicht können: Native Verarbeitung für PDFs, gescannte Dokumente und Rechnungen — die unstrukturierten Daten, die veraltete Workflows brechen. HAUPTMERKMALE - KI-gestützte Datenautomatisierung: Automatisieren Sie jede Datenaufgabe von Anfang bis Ende — Vorbereitung, Mischung, Transformation, Veröffentlichung und Benachrichtigung. Funktioniert mit strukturierten und unstrukturierten Daten, einschließlich PDFs, gescannter Dokumente und ERP-Extrakte. - Deterministische Workflow-Engine: KI-Agenten folgen einer schrittweisen Logik mit Validierung in jeder Phase. Gleiche Eingaben erzeugen jedes Mal die gleichen Ausgaben — keine Black Boxes, keine probabilistischen Schätzungen. - Eingebauter Prüfungspfad und Datenherkunft: Jeder Workflow-Schritt wird automatisch protokolliert. Vollständige Datenherkunft von der Quelle bis zur Ausgabe. Keine manuelle Dokumentation, kein Rekonstruieren von Schritten über E-Mail-Ketten hinweg. - SOX-Compliance von Anfang an: Trennung von Aufgaben, Versionskontrolle, Genehmigungsmanagement und Benutzeraktivitätshistorie sind von Anfang an eingebaut. - Mensch-in-der-Schleife-Ausnahmebehandlung: Savant markiert proaktiv Ausnahmen zur menschlichen Überprüfung, sodass Analysten Fehler erkennen können, bevor sie eingereicht werden. Die KI lernt im Laufe der Zeit aus menschlichen Urteilen. - Über 500 Unternehmens-Connectoren: Verbinden Sie sich mit Ihren bestehenden ERPs, CRMs, BI-Plattformen, Dateisystemen, E-Mails und mehr direkt aus der Box. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Kein SQL, kein Code, keine IT-Tickets. Wenn Ihr Team Excel verwenden kann, kann es Workflows in Savant erstellen und ausführen. - Unternehmenssicherheit: SOC 2 Typ II, SOC 1 Typ II, ISO 27001. SSO/SAML, rollenbasierte Zugriffskontrolle, private Cloud- und VPC-Bereitstellung verfügbar. ANWENDUNGSFÄLLE - Automatisierung des Monats- und Jahresabschlusses - Finanzielle Abstimmungen und Abgleiche - Vorbereitung von Steuerprovisionen - Berechnungen der staatlichen Zuteilung - Umsatz- und Nutzungssteuerabstimmung - Datenextraktion aus PDFs, Rechnungen und gescannten Dokumenten - Konsolidierung von ERP-Daten über mehrere Systeme hinweg - Intercompany-Buchhaltung und Multi-Entity-Berichterstattung - Vorbereitung von Prüfungsnachweispaketen - Wiederkehrende Berichterstattung und Dashboard-Veröffentlichung


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 39

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Savant Labs](https://www.g2.com/de/sellers/savant-labs)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.savantlabs.io
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/savant-labs (62 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Logistik und Lieferkettenmanagement
  - **Company Size:** 48% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (14 reviews)
- Kundendienst (9 reviews)
- Benutzeroberfläche (7 reviews)
- Integrationen (6 reviews)
- Skalierbarkeit (6 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (7 reviews)
- Lernschwierigkeit (6 reviews)
- Integrationsprobleme (3 reviews)
- Zugangsprobleme (2 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)

### 9. [Datacoves](https://www.g2.com/de/products/datacoves/reviews)
  Datacoves ist eine Enterprise-DataOps-Plattform mit verwaltetem dbt Core und Airflow für Datenumwandlung und Orchestrierung. Wir bieten VS Code im Browser für die dbt-Entwicklung mit der Möglichkeit, bevorzugte VS Code-Erweiterungen und Python-Bibliotheken wie die offizielle Snowflake-Erweiterung und Snowpark einzuschließen. Optional können Sie auch unser verwaltetes Airbyte und Superset für eine vollständige End-to-End-Lösung nutzen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 17

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Datacoves Inc](https://www.g2.com/de/sellers/datacoves-inc)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Thousand Oaks, California
- **Twitter:** @datacoves (478 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datacoves/ (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 47% Unternehmen, 29% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- API-Integration (1 reviews)
- Kontinuierliche Verbesserung (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Dashboards (1 reviews)
- Datenzentralisierung (1 reviews)

**Cons:**

- Alarmüberlastung (1 reviews)
- Dashboard-Probleme (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)
- Mangel an Informationen (1 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (1 reviews)

### 10. [Keboola](https://www.g2.com/de/products/keboola/reviews)
  Keboola ist die einheitliche AI- und Datenorchestrierungsplattform, die Organisationen befähigt, Daten schneller und sicherer als je zuvor in Geschäftswert zu verwandeln. Sie fungiert als Ihr agentischer AI-Co-Pilot für Daten-Workflows und automatisiert alles von der Integration bis zur Erkenntnis. Mit Keboola können Engineering-Teams, digitale Natives, Startup-CTOs und Innovationsleiter gleichermaßen schnell und nahtlos Datenprodukte, Anwendungen, AI-Agenten und autonome Teams aufbauen und verwalten – ohne dabei Compliance oder Sicherheit zu opfern. Für jede Daten-Persona gebaut: Egal, ob Sie ein erfahrener Dateningenieur oder ein Business-Analyst sind, Keboola ist darauf ausgelegt, Sie erfolgreich zu machen. Dateningenieure lieben die offene Erweiterbarkeit – programmieren Sie in SQL, Python, R oder nutzen Sie unsere API/CLI, um jeden Schritt anzupassen. Analysten und Nicht-Programmierer lieben die Self-Service-Benutzeroberfläche – Point-and-Click-Datenpipeline-Zusammenstellung, Drag-and-Drop-Transformationen mit Text zu SQL auf semantischer Ebene und Ein-Klick-Bereitstellung vorgefertigter Workflows. Die Zusammenarbeit ist nahtlos, mit geteilten Arbeitsbereichen und Sandkästen, die es Teams ermöglichen, Datenprodukte frei zu erstellen und zu teilen, ohne die Produktion zu beeinträchtigen. Was unterscheidet uns? Mit Keboola können Sie Datenprodukte, Anwendungen, AI-Agenten und autonome Teams nahtlos aufbauen und verwalten – ohne dabei Compliance oder Sicherheit zu opfern. 🔗 Einheitliche Konnektivität: Verbinden Sie sich mühelos mit über 700 Datenquellen (Datenbanken, SaaS-Apps und APIs). Echtzeit-Streams, Change Data Capture oder Batch. 🤖 Agentische AI-Orchestrierung: Keboolas AI-gesteuerter Motor orchestriert Datenpipelines und ML-Workflows automatisch. Er kann die nächsten Schritte basierend auf Datenereignissen oder Qualitätsprüfungen auslösen und Ressourcen dynamisch zuweisen. Denken Sie an ihn als Autopilot für Ihre Daten & AI, der sicherstellt, dass Pipelines optimal laufen und sich selbst von Störungen erholen. 🛡️ Eingebaute Governance & Sicherheit: Jeder Datensatz und Prozess in Keboola wird verwaltet. Fein abgestufte Zugriffskontrollen, Abstammungsverfolgung und Prüfprotokolle sind in der Plattform integriert. Compliance wird vereinfacht – SOC 2, GDPR und Industriestandards werden out-of-the-box unterstützt. 🚀 Schnelle Entwicklung & Prototyping: Innovieren Sie ohne Einschränkungen. Starten Sie isolierte Entwicklungs-/Test-Sandkästen in Sekunden, um neue Datenprodukte oder AI-Modelle zu prototypisieren. 🌎 Multi-Cloud-Skalierbarkeit: Auf einer cloud-nativen Architektur aufgebaut, skaliert Keboola mit Ihren Bedürfnissen. Bereitstellung auf Ihrer bevorzugten Cloud (AWS, Azure, GCP) und lassen Sie Keboola die schwere Arbeit übernehmen – elastische Berechnung, parallele Verarbeitung und Arbeitslastoptimierung. Starten Sie klein und skalieren Sie zu Unternehmens-Workloads weltweit, ohne die Architektur neu zu gestalten. 💡 End-to-End-Einsicht-Aktivierung: Da Keboola Ihre Datenpipelines, Analysen und ML vereint, können Sie in Rekordzeit von Rohdaten zu AI-gesteuerten Erkenntnissen gelangen. Warum Keboola: Anstatt mehrere Tools für Integration, ETL/ELT, Datenkataloge, Automatisierung und AI zusammenzubasteln, liefert Keboola eine einzige Plattform, die alles mit beispielloser Leichtigkeit und Intelligenz erledigt. Unsere Kunden haben 5-10 verschiedene Tools durch Keboolas einheitliche Lösung ersetzt und die Lieferung drastisch beschleunigt. Schließen Sie sich über 30.000 Unternehmen und Branchenführern an, die Keboola nutzen, um ihre Datenteams zu stärken. Egal, ob Sie Daten an AI-Agenten liefern, ein komplexes Datenumfeld optimieren oder Datenprodukte für das Geschäft erstellen und teilen müssen, Keboolas AI-Orchestrierungsplattform passt sich Ihren Bedürfnissen an – und befreit Sie, sich auf Innovation und Geschäftswachstum zu konzentrieren.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 133

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Keboola](https://www.g2.com/de/sellers/keboola)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.keboola.com
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Prague
- **Twitter:** @keboola (2,006 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Dateningenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 64% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (34 reviews)
- Merkmale (27 reviews)
- Datenverwaltung (25 reviews)
- Integrationen (25 reviews)
- Kundendienst (24 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (13 reviews)
- Komplexität (12 reviews)
- Steile Lernkurve (10 reviews)
- Datenverwaltung (9 reviews)
- Teuer (8 reviews)

### 11. [Deep.BI](https://www.g2.com/de/products/deep-bi/reviews)
  Deep.BI misst Content-Konsum-Metriken und bietet Benutzer-Engagement-Bewertungen, um die Inhaltsbereitstellung, Marketing-Tools und Bezahlschranken von Verlagen zu unterstützen, um Zielgruppen zu vergrößern, zu binden und zu halten. Deep.BI sammelt alle Arten von Rohereignisdaten im Zusammenhang mit dem Verlagswesen, wie das Verhalten der Leser und die Leistung von Inhalten, und analysiert diese Daten in Echtzeit (Latenzzeit von unter einer Sekunde zwischen Erfassung und Datenvisualisierung). Durch das Sammeln von First-Party-Rohdaten (ohne Stichproben und Aggregation) erhalten Verlage beispiellose Flexibilität beim Erstellen eigener Metriken, Berichte und verschiedener Strategien für unterschiedliche Arten von Inhalten. Dies ermöglicht es Verlagen auch, Hypothesen sowohl mit Live- als auch mit historischen Daten schnell zu testen. Diese Dashboards und Berichte sind teamübergreifend teilbar und anpassbar, was die Arbeitsbelastung der Analysten erheblich verringert und ihnen die Möglichkeit gibt, das zu liefern, was sie liefern möchten, auf die Weise, die sie möchten, und in blitzschneller Geschwindigkeit!


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Deep.BI](https://www.g2.com/de/sellers/deep-bi)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **Twitter:** @_DeepBI (965 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deep-bi/ (20 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytik (2 reviews)
- Einblicke (2 reviews)
- Erkenntnisse generieren (2 reviews)
- Publikumsengagement (1 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)

**Cons:**

- Kodierungsschwierigkeit (1 reviews)
- Verwirrende Benutzeroberfläche (1 reviews)
- Nicht intuitiv (1 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (1 reviews)
- Schlechtes UI-Design (1 reviews)

### 12. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/de/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews)
  HyperAspect Cognitive Cloud ist eine Unternehmensplattform für KI-Analysen und Automatisierung, die es Nutzern ermöglicht, Big Data zu nutzen, um strategische und effiziente Entscheidungsfindung in allen Abteilungen voranzutreiben. Wir integrieren verantwortungsvolle KI und natürliche Sprachverarbeitung in die Kernprozesse einer Organisation mit den erforderlichen Sicherheits-Compliance-Rahmenwerken in datenintensiven Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Versicherungen, Recht, Marketing, Einzelhandel, professionelle digitale Dienstleistungen.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [HyperAspect](https://www.g2.com/de/sellers/hyperaspect)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Washinghton , US
- **LinkedIn®-Seite:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (3 reviews)
- KI-Integration (3 reviews)
- Cloud-Computing (3 reviews)
- Kundendienst (3 reviews)
- Einfache Integrationen (3 reviews)

**Cons:**

- Teuer (1 reviews)
- Preisprobleme (1 reviews)

### 13. [BellaDati](https://www.g2.com/de/products/belladati/reviews)
  Agiles Analyse- und Berichtswerkzeug, das es Geschäftsanwendern ermöglicht, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitgeschäftsdaten zu treffen.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [BellaDati](https://www.g2.com/de/sellers/belladati)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Singapore, SG
- **Twitter:** @BellaDati (291 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/belladati (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 866-668-0180

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen


### 14. [BIRD Analytics](https://www.g2.com/de/products/bird-analytics/reviews)
  Blitzschnelle Einblicke im Geschäftsumfang! Die BIRD Analytics-Plattform bietet Echtzeiteinblicke in beliebige Daten, sei es Batch-Daten oder Daten in Bewegung. Mit ihren cloud-nativen Full-Stack-Fähigkeiten, integriertem skalierbarem Enterprise Data Warehouse, über 100 sofort einsatzbereiten Konnektoren mit fertigen KPI-gesteuerten Dashboards, ERP-Beschleunigern und Streaming-/Ereignis-gesteuerten Fähigkeiten können Sie sicher sein, dass Ihre Investitionen auf der richtigen Technologieplattform für die nahe Zukunft gesichert sind.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [BirdAnalytics](https://www.g2.com/de/sellers/birdanalytics)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Newark, US
- **Twitter:** @BIRDanalytics (71 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/birdanalytics/about/ (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 15. [CUBO iQ® Enterprise](https://www.g2.com/de/products/cubo-iq-enterprise/reviews)
  Die Globalisierung und das Aufkommen neuer Anwendungen erfordern genaue Korrelationen zwischen Entitätsdatensätzen, die mit unterschiedlichen Schemata, Formaten, Feldern und Attributen ausgedrückt wurden. In einem privaten Unternehmen ist eine einheitliche Sicht auf ihre Kunden für Business Intelligence (BI) und mehr von wesentlicher Bedeutung. Die Identitätsauflösung wird auch in Anwendungen im Zusammenhang mit Datenqualität verwendet, wie z.B. Customer Data Management (CDM) und Master Data Management (MDM). In Kontexten wie der nationalen Sicherheit ist es möglich, gefährliche Profile durch das Screening nach Mustern zu identifizieren und in Echtzeit sichtbare Übereinstimmungen bereitzustellen. Im Fall von Finanzdienstleistungen kann es Kunden identifizieren, die mit illegalen Aktivitäten wie Terrorismus, Geldwäsche und Betrug in Verbindung stehen (durch Durchführung von Hintergrundüberprüfungen). Die meisten entwickelten Länder erfordern die Einhaltung von Know Your Customer (KYC), Politically Exposed Person (PEP) und Office of Foreign Assets Control (OFAC) Vorschriften. Für den Gesundheitssektor ermöglicht es den Aufbau eines umfassenden Bildes von patientenbezogenen Informationen. Die Fähigkeiten der automatisierten Identitätsauflösung sind genau, schnell und skalierbar und adressieren speziell diese und andere Anforderungen an die Entitätsabgleichung. Vision.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Datos Maestros™](https://www.g2.com/de/sellers/datos-maestros)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Bogotá, CO
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/datosmaestros (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


### 16. [Jethro](https://www.g2.com/de/products/jethro/reviews)
  Jethro macht interaktive Business Intelligence mit Big Data. Jethro ermöglicht es Business Intelligence-Nutzern, Big Data in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren, und seine SQL-Beschleunigungs-Engine integriert sich nahtlos mit BI-Tools wie Tableau oder Qlik.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Jethro](https://www.g2.com/de/sellers/jethro)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @JethroData (2,004 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2894649 (45 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Schnelles Abfragen (1 reviews)
- Leistung (1 reviews)
- Mächtig (1 reviews)
- Skalierung (1 reviews)

**Cons:**

- Teuer (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Wartungsprobleme (1 reviews)

### 17. [Polyture](https://www.g2.com/de/products/polyture/reviews)
  Polyture kombiniert alle wichtigen Elemente des modernen Datenstapels in einer Anwendung, die intuitiv und kostenlos zu nutzen ist. Die Plattform besteht aus vier Modulen: Lagerhaltung, Datenflüsse, Automatisiertes maschinelles Lernen und Dashboards.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 4


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Polyture](https://www.g2.com/de/sellers/polyture)
- **Hauptsitz:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @PolytureData (25 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


### 18. [Website Development, Web Development, Product Development](https://www.g2.com/de/products/website-development-web-development-product-development/reviews)
  Über Incentius: Ein Technologieunternehmen der neuen Ära, das innovative cloud-fähige Business-Intelligence-Lösungen und unkonventionelle Plattformen für Startups mit sicheren und skalierbaren Technologien entwickelt. Wir sind ein Anbieter von Produktentwicklungs- und Datenanalysedienstleistungen für das Wachstumsmanagement von Unternehmen der nächsten Generation und ermöglichen Innovationen mit sicheren Technologien und standardisierten Unternehmensprodukten.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Incentius](https://www.g2.com/de/sellers/incentius)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Pune, IN
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/incentius (40 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Einfaches Lernen (1 reviews)
- Zeitersparnis (1 reviews)


### 19. [CelerData Cloud](https://www.g2.com/de/products/celerdata-cloud/reviews)
  CelerData Cloud ist die schnellste, sichere analytische Engine, die kundenorientierte und KI-gesteuerte Analysen in großem Maßstab antreibt und dabei durchgehend zuverlässige und unschlagbare Leistung mit einer zukunftssicheren Architektur bietet – und so Echtzeitzugriff auf offene Daten ohne Verzögerungen bei der Datenaufnahme oder kostspielige Datenpipelines gewährleistet. Angetrieben von StarRocks liefert CelerData die dreifache Leistung/Kosten im Vergleich zu jeder anderen Lösung auf dem Markt und ist die einzige Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, Nutzern zu ermöglichen, ihre Lakehouse-Architektur zu vereinfachen und auf ein Data Warehouse zu verzichten. CelerData wird weltweit von marktführenden Marken wie Coinbase, Pinterest, Demandbase und Expedia genutzt, um entscheidende neue Erkenntnisse für diese datengesteuerten Unternehmen zu generieren.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CelerData](https://www.g2.com/de/sellers/celerdata)
- **Unternehmenswebsite:** https://celerdata.com
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Menlo Park, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/starrocks (65 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (3 reviews)
- Schnelles Abfragen (3 reviews)
- Leistung (3 reviews)
- Schnelle Kommunikation (2 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (2 reviews)


### 20. [DoubleCloud](https://www.g2.com/de/products/doublecloud/reviews)
  DoubleCloud stellt den Betrieb ein. Das Unternehmen hat am 1. Oktober 2024 die Erstellung neuer Konten eingestellt und wird am 1. März 2025 vollständig schließen. DoubleCloud spezialisierte sich auf Datenanalyse-Infrastruktur und bot verwaltete Dienste für Open-Source-Datentechnologien an. Während seiner Betriebszeit stellte DoubleCloud Werkzeuge zum Aufbau von Datenpipelines bereit, einschließlich Lösungen für Datenaufnahme, Speicherung, Orchestrierung, ELT und Echtzeitvisualisierung. Das Unternehmen war bestrebt, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Datenoperationen mit leistungsstarken, auf Open-Source basierenden Technologien zu optimieren und zu vereinfachen.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DoubleCloud](https://www.g2.com/de/sellers/doublecloud)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Dubai, AE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/doublecloudplatform/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


### 21. [Exploratory](https://www.g2.com/de/products/exploratory/reviews)
  Exploratory ermöglicht es den Benutzern, Daten zu verstehen, indem es sie transformiert, visualisiert und fortgeschrittene Statistik- und maschinelle Lernalgorithmen anwendet.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 3.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Exploratory](https://www.g2.com/de/sellers/exploratory)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- ML-Modellierung (1 reviews)
- Problemlösung (1 reviews)
- Produktivitätssteigerung (1 reviews)


### 22. [Kinetica](https://www.g2.com/de/products/kinetica/reviews)
  Kinetica ist die Datenbank für Zeit und Raum. Kinetica macht es einfach und schnell: - riesige Mengen an IoT-Daten und anderen kontextuellen Datensätzen zu erfassen - Datensätze mithilfe von räumlichen und zeitlichen Verknüpfungen zu kombinieren - Daten mit SQL-basierten Analysen für räumliche, graphische und Zeitreihenanalysen zu analysieren oder containerisierte ML-Modelle auszuführen


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Kinetica](https://www.g2.com/de/sellers/kinetica)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Arlington, Virginia, United States
- **Twitter:** @KineticaHQ (3,470 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 23. [SAS Visual Statistics](https://www.g2.com/de/products/sas-visual-statistics/reviews)
  Mehrere Benutzer können Daten erkunden, dann interaktiv prädiktive Modelle erstellen und verfeinern. Verteilte In-Memory-Verarbeitung verkürzt die Modellentwicklungszeit erheblich und bringt schnell wertvolle Erkenntnisse ans Licht, auf die Sie reagieren können.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 24

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (61,004 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Analytik (2 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)
- Maschinelles Lernen (2 reviews)
- Berichterstattung (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)
- Kosten (1 reviews)
- Anpassungsschwierigkeit (1 reviews)
- Datenanalyse Schwierigkeit (1 reviews)

### 24. [Timbr](https://www.g2.com/de/products/timbr/reviews)
  Timbr ist die ontologiebasierte semantische Schicht, die von führenden Unternehmen genutzt wird, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, indem Ontologien strukturierten Daten in AI-bereites Wissen verwandeln. Durch die Vereinheitlichung von Unternehmensdaten in einem SQL-abfragbaren Wissensgraphen macht Timbr Beziehungen, Metriken und Kontext explizit, was es sowohl Menschen als auch KI ermöglicht, mit Genauigkeit und Geschwindigkeit über Daten zu schlussfolgern. Seine offene, modulare Architektur verbindet sich direkt mit bestehenden Datenquellen, virtualisiert und verwaltet sie ohne Replikation. Das Ergebnis ist ein dynamisches, leicht zugängliches Modell, das Analysen, Automatisierung und LLMs durch SQL, APIs, SDKs und natürliche Sprache unterstützt. Timbr ermöglicht es Organisationen, KI auf ihren Daten zu operationalisieren - sicher, transparent und ohne Abhängigkeit von proprietären Stacks - und maximiert den ROI der Daten, sodass Teams sich darauf konzentrieren können, Probleme zu lösen, anstatt Komplexität zu verwalten.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 7

**User Satisfaction Scores:**

- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Timbr.ai](https://www.g2.com/de/sellers/timbr-ai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Raanana , IL
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/timbr-ai (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 63% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Merkmale (2 reviews)
- SQL-Unterstützung (2 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)
- Datenanalyse (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (2 reviews)
- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)

### 25. [Axiom](https://www.g2.com/de/products/axiom-inc-axiom/reviews)
  Speichern und abfragen Sie unbegrenzte Maschinendaten mit Axioms Cloud-nativer Datenanalyseplattform.


  **Average Rating:** 2.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Multi-Source-Analyse:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Axiom](https://www.g2.com/de/sellers/axiom-fc226ec4-02fa-4efe-a8ac-3e1c49b513a9)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/axiomhq (61 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen




## Parent Category

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## Related Categories

- [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms)
- [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
- [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution)



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## Buyer Guide

### Was Sie über Big Data Analytics Software wissen sollten

### Was ist Big Data Analytics Software?

Die enorme Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung steht, macht es nahezu notwendig, eine Art von Analysesoftware zu implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Big Data Analytics Software ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus Big-Data-Clustern zu verstehen.

Mit der Fähigkeit, Geschäftsdaten zu visualisieren und zu verstehen, können Mitarbeiter fundierte Entscheidungen treffen. Zum Beispiel können Einzelhändler diese Tools nutzen, um die Verteilung von Beständen über ihre Kanäle besser zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen auf Basis dieser Daten zu treffen. Einige Big Data Analytics Lösungen bieten möglicherweise künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen, wie z.B. natürliche Sprachverarbeitung, als Schnittstellenfunktion, um nicht-technische Benutzer weiter zu unterstützen.

#### Welche Arten von Big Data Analytics Software gibt es?

Viele Arten von Big Data Analytics Lösungen teilen sich überlappende Funktionen, während sie gleichzeitig auf unterschiedliche Benutzergruppen wie Datenanalysten und Finanzanalysten abzielen oder einzigartige Dienste bieten.

Aufgrund der unstrukturierten Natur von Big-Data-Clustern erfordern diese Analyselösungen eine Abfragesprache, um die Daten aus dem Dateisystem zu ziehen. Die meisten kommerziellen Tabellendatenbanken erlauben SQL-Abfragen; jedoch bieten Big Data Analytics Tools nicht unbedingt solche SQL-Sprachfähigkeiten und erfordern möglicherweise ein komplexeres Wissen über Abfragen von einem Datenwissenschaftler. Alternativ bieten einige Lösungen Self-Service-Funktionen, damit der durchschnittliche Mitarbeiter seine eigenen Diagramme und Grafiken aus großen Datensätzen erstellen kann.

**Self-Service Big Data Analytics Tools**

Self-Service Big Data Analytics Tools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Endbenutzer mit begrenztem oder keinem Programmierwissen sie für Datenanforderungen nutzen können. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf Basis relevanter Geschäftsdaten zu treffen. Self-Service-Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenentdeckung. Ähnlich wie [Analytics-Plattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) nutzen Organisationen diese Tools, um interaktive Dashboards zur Entdeckung umsetzbarer Erkenntnisse zu erstellen. 

**Eingebettete Analyselösungen**

Eingebettete Analyselösungen bieten die Möglichkeit, proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen zu integrieren. Häufig betten Unternehmen Analyselösungen in Software wie CRM, ERP und Portale (z.B. Intranets oder Extranets) ein. Unternehmen können sich für ein eingebettetes Produkt entscheiden, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen sie es den Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für verbesserte Entscheidungsfindung nutzen können. ** **

### Was sind die häufigsten Funktionen von Big Data Analytics Software?

Big Data Analytics Software hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu verstehen. Die folgenden sind einige Kernfunktionen dieser Software: 

**Datenkonnektivität:** Wenn Unternehmen die erforderlichen Daten nicht verbinden können, gibt es keinen Nutzen für Big Data Analytics Software. Die Methoden zur Datenverbindung umfassen Hadoop und [Spark-Integration](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration), die es ermöglichen, Verarbeitungs- und Distributions-Workflows auf Apache Hadoop und Apache Spark zu erstellen. Darüber hinaus sollte diese Software die Analyse von Daten ermöglichen, die in [Data Lakes](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), Data Warehouses und Data Lake Houses gespeichert sind.

**Datenumwandlung:** Damit Daten analysiert werden können, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und in ein nutzbares Format umgewandelt werden. Big Data Analytics Software bietet Funktionen wie Echtzeitanalysen und Datenabfragen. Mit diesen Funktionen können Unternehmen einen Überblick über ihre Daten in Echtzeit gewinnen, sie abfragen und besser verstehen. Durch Abfragesprachen wie SQL können Benutzer ihre Daten abfragen und tiefer in bestimmte Datensätze und Datenpunkte eintauchen.

**Datenoperationen:** Sobald die Daten verbunden (oder integriert) und umgewandelt sind, können sie analysiert werden. Zunächst ist es wichtig, Daten-Workflows zu etablieren, die helfen können, spezifische Funktionen und Datensätze zu verknüpfen, um Analysen zu automatisieren. Darüber hinaus bietet Big Data Analytics Software die Möglichkeit, Daten durch Dashboards zu visualisieren, sowie [Notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks), die zur Erstellung von Visualisierungen mit vordefinierten oder geplanten Abfragen verwendet werden können. 

Es ist nicht immer der Fall, dass man Analysen über eine eigenständige Analyseplattform abruft. Daher bieten einige Produkte [eingebettete Analysefähigkeiten](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). Dies ermöglicht es Benutzern, Analysen innerhalb von Geschäftsanwendungen abzurufen, was für einen reibungsloseren Arbeitsablauf sorgt, da die Benutzer nicht zwischen Anwendungen wechseln müssen. 

Weitere Funktionen von Big Data Analytics Software: [Governed Discovery](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery),

### Was sind die Vorteile von Big Data Analytics Software?

Daten sind sowohl alltäglich als auch von unschätzbarem Wert, und in diesen Daten liegen Erkenntnisse, die die Prozesse und die Leistung einer Organisation beeinflussen könnten. Es gibt scheinbar unendliche Erkenntnisse, die ein Unternehmen aus seinen Daten ziehen kann, und zahlreiche Gründe, Big Data Analytics Software zu nutzen. 

Big Data Analytics Software hilft Menschen, Entscheidungen leichter zu treffen, indem sie Teams ermöglicht, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Mit erhöhter Datenkompetenz können Teams in einem Unternehmen, von Vertrieb über Marketing bis hin zu Finanzen, effizienter werden und besser verstehen, wie sie sich durch datengetriebene Initiativen verbessern können. 

Mit Big Data Analytics Software können Unternehmen große Datenquellen aufnehmen, integrieren und vorbereiten. Anschließend können sie alle Unternehmensdatenquellen in eine einzige Plattform integrieren, um abteilungsübergreifende Verbindungen herzustellen, Unternehmensdaten zu visualisieren und zu verstehen, datengetriebene Entscheidungen zur Geschäftsoptimierung zu fördern und neue Erkenntnisse zu entdecken, die das Endergebnis verbessern können.

**Datengetriebene Entscheidungsfindung ermöglichen:** Unternehmen können Big Data Analytics Software nutzen, um die digitale Transformation voranzutreiben, indem sie Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen können Analysen und Business Intelligence (BI) Tools nutzen, um alle Aspekte des Geschäfts zu verstehen, einschließlich Einstellungsprognosen, welche Marketingkampagne verwendet werden sollte, um bestimmte demografische Gruppen anzusprechen, welche Verkaufsaussichten zuerst angesprochen werden sollten, Lieferkettenoptimierung und viele andere.

**Unternehmensleistung messen und verstehen:** Organisationen nutzen häufig Datenvisualisierungstools, um die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) des Unternehmens in Echtzeit zu verfolgen. Von dort aus kann Big Data Analytics Software verwendet werden, um zu bestimmen, warum das Unternehmen diese wichtigen Unternehmenskennzahlen entweder übertrifft oder nicht erreicht. Wenn Stakeholder ein genaues Verständnis dafür entwickeln, warum das Unternehmen so performt, wie es ist, können sie Anpassungen und Kurskorrekturen vornehmen; wenn ein Team ein Ziel nicht erreicht, können sie Prozesse nach Bedarf überprüfen und anpassen. Es ist eine Sache, einfach die Leistung von Verkaufs- oder Webtraffic-Zahlen zu kennen, aber es ist eine andere, in die Gründe dahinter einzutauchen und sich basierend auf dem, was erfolgreich ist und was nicht, anzupassen.

**Neue umsetzbare Erkenntnisse entdecken:** Analysetools kombinieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting), [Enterprise Resource Planning (ERP) Software](https://www.g2.com/categories/erp), [CRM-Software](https://www.g2.com/categories/crm),[Marketing-Automatisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) und andere. Datenanalysten können diese integrierten Daten nutzen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Abteilungen und deren Prozessen und Aktionen zu finden, um zuvor verborgene Erkenntnisse zu entdecken. Zum Beispiel ist es möglich, dass bestimmte Verkaufstaktiken unterschiedliche Auswirkungen auf die Zahlen für ein bestimmtes Produkt im Vergleich zu einem anderen haben. 

Analysten können diese Auswirkungen entdecken, indem sie die Liste der abgeschlossenen Konten aus ihrem Unternehmens-CRM mit den in ihrem ERP-System versendeten Produkten vergleichen. Teams sind in der Regel isoliert und verwenden unterschiedliche Software, sodass diese Erkenntnisse, die traditionell schwerer zu entdecken waren, jetzt einfacher gemacht werden. 

### Wer nutzt Big Data Analytics Software?

**Datenanalysten:** Je nach Komplexität der Software ist es wahrscheinlich, dass Analysten erforderlich sind. Sie können helfen, die erforderlichen Abfragen, Dashboards und Notebooks für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu gewinnen.

**Betriebs- und Lieferkettenteams:** Die Lieferkette eines Unternehmens hat häufig viele Berührungspunkte und damit viele Datenpunkte. Daher können Mitarbeiter, die in Betriebs- und Lieferkettenteams arbeiten, Big Data Analytics Software nutzen, um ein besseres Verständnis für ihre Abteilungen und die generierten Daten zu gewinnen, z.B. aus einem ERP-System. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; durch die Eingabe von Lieferkettendaten in diese Software können Lieferkettenmanager eine Reihe von Prozessen optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

**Finanzteams:** Finanzteams nutzen Big Data Analytics Software, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Endergebnis einer Organisation beeinflussen. Durch Integrationen mit Finanzsystemen wie [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting) können Mitarbeiter wie Chief Financial Officers (CFOs) sehen, wie gut das Unternehmen performt. Wie oben erwähnt, werden diese Mitarbeiter wahrscheinlich über Self-Service-Dashboards auf die Software zugreifen, die von Datenanalysten eingerichtet wurden. Durch die Integration von Finanzdaten mit Verkaufs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, die möglicherweise nicht durch die Verwendung traditioneller Tools aufgedeckt worden wären.

**Vertriebs- und Marketingteams:** Vertriebsteams streben ebenfalls an, finanzielle Kennzahlen zu verbessern und können enorm davon profitieren, datengetriebener zu sein. Durch die Nutzung sowohl von Self-Service-Analysetools als auch von eingebetteten Analyselösungen können sie Einblicke in potenzielle Konten, Verkaufsleistung und Pipeline-Prognosen gewinnen, neben vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Verkaufsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen.

Für Marketingteams ist die Verfolgung der Leistung von Kampagnen entscheidend. Da sie verschiedene Arten von Kampagnen durchführen, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen, ermöglichen Analysetools Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen.

**Berater:** Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre eigenen Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu betreiben. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie z.B. [Business Intelligence (BI) Beratungsanbieter](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Diese Anbieter streben danach, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und anderen Bereichen. 

### Was sind die Alternativen zu Big Data Analytics Software?

Alternativen zu Big Data Analytics Software können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:

[Analytics-Plattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Analytics-Plattformen könnten Big-Data-Integrationen beinhalten, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Erkenntnislieferung.

[Log-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Unternehmen, die sich auf Log-Daten konzentrieren, könnten von der Bereitstellung von Log-Analyse-Software profitieren, die zur Analyse von Log-Daten aus Anwendungen und Systemen verwendet wird. Es sollte beachtet werden, dass diese Software in Bezug auf Datentypen und Datenquellen, mit denen sie verbunden werden kann, viel eingeschränkter ist. Da Log-Analyse-Software jedoch auf Logs fokussiert ist, bietet sie häufig detailliertere Informationen zu logbezogenen Daten.

[Stream-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analyse-Software eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer durch APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei Internet-of-Things (IoT)-Daten hilfreich sein, die man häufig in Echtzeit analysieren möchte.

[Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Big Data Analytics Software mit breitem Zweck ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive Analysen. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können Predictive Analytics Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden. 

[Textanalyse-Software](https://www.g2.com/categories/text-analysis): Big Data Analytics Software konzentriert sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglicht es Benutzern, in Zahlen einzutauchen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte, sind Textanalyse-Lösungen die beste Wahl. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen.

#### Software im Zusammenhang mit Big Data Analytics Software

Verwandte Lösungen, die zusammen mit Big Data Analytics Software verwendet werden können, umfassen:

[Data Warehouse Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden.

[Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um sie einfach analysieren zu können. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.

### Herausforderungen mit Big Data Analytics Software

Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen. 

**Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern:** Big Data Analytics Software ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um die Lösung zu implementieren und anderen bei der Einführung zu helfen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. 

Ohne qualifizierte Personen in diesen Bereichen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen.

**Datenorganisation:** Um das Beste aus Analyselösungen herauszuholen, müssen die Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouse erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann. 

Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) erwerben, um sicherzustellen, dass Daten verbunden und sauber sind, damit die Analyselösung sie auf die richtige Weise konsumieren kann. Im Kontext von Big Data könnte ein Unternehmen speziell Big Data Processing und Distribution Software in Betracht ziehen. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.

**Benutzerakzeptanz:** Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders bei etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Analysesoftware den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie z.B. Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysesoftware verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysesoftware ein Muss im Alltag eines Mitarbeiters ist, werden die Akzeptanzraten steigen.

### Welche Unternehmen sollten Big Data Analytics Software kaufen?

Wie oft gesagt wird, sind Daten der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Obwohl es klischeehaft ist, hat es zweifellos einen wahren Kern. Daher sollten Unternehmen weltweit und branchenübergreifend eine Art von Analyselösung in Betracht ziehen, wie z.B. Big Data Analytics, um diese Daten zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. 

**Finanzdienstleistungen:** In Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen, Banken und Kreditgenossenschaften ist es üblich, eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme zu verwenden. Diese Unternehmen haben Daten, die von Kundenaufzeichnungen über Transaktionen bis hin zu Marktdaten reichen. Mit der Verbreitung von Systemen kommen mehr Daten. Mit einer robusten Analyselösung können sie ein besseres Verständnis der Daten gewinnen, die aus den verschiedenen Systemen im gesamten Unternehmen erzeugt werden. Als stark regulierte Branche können Benutzer von geregelten Zugriffsmöglichkeiten profitieren, die besonders vorteilhaft sein können, da sie bei der Überprüfung von Unternehmensprozessen helfen können.

**Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen könnten schlechte Datenpraktiken schwerwiegende oder sogar tödliche Folgen haben. Big Data Analytics Software kann diesen Organisationen helfen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten, wie z.B. Patientenakten, Versicherungsansprüche, Finanzen und mehr. Durch die Implementierung von Analysen können Gesundheitsunternehmen Risiken und Kosten senken und ihre Abrechnungs- und Inkassoprozesse intelligenter gestalten.

**Einzelhandel** : Einzelhandelsorganisationen, sei es B2C, B2B, D2C oder andere, sind auf Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Verkäufer von Druckern, um ein erfolgreiches Geschäft zu führen, viele Dinge im Auge behalten, wie z.B. seinen Bestand, Verkäufe, sein Verkaufsteam und Rücksendungen. Wenn all diese Daten in verschiedenen Systemen isoliert bleiben, gibt es keine einzige Quelle der Wahrheit und Abteilungen können kein Gespräch über den tatsächlichen Zustand der Unternehmensdaten führen. Mit Big Data Analytics Software, die eingerichtet und mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist, kann jedes Einzelhandelsunternehmen Vorteile sehen und sinnvolle datengetriebene Entscheidungen treffen.

### Wie kauft man Big Data Analytics Software

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Big Data Analytics Software

Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die spezifische Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern.

Wie oben erwähnt, sind die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die spezifische Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln. 

Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und sie notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.

Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Big Data Analytics Software benötigt wird.

#### Vergleich von Big Data Analytics Software Produkten

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.

**Führen Sie Demos durch**

Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. 

#### Auswahl von Big Data Analytics Software

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Da es bei Big Data Analytics Software um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengetrieben ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Erkenntnis, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten.

**Verhandlung**

Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.

**Endgültige Entscheidung**

Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.

### Was kostet Big Data Analytics Software?

Unternehmen entscheiden sich für die Bereitstellung von Big Data Analytics Software mit dem Ziel, einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen.

#### Return on Investment (ROI)

Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, wird diese Software typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.

Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des Big Data Analytics Tools erzielt haben.

### Implementierung von Big Data Analytics Software

**Wie wird Big Data Analytics Software implementiert?**

Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und wie sie die Software effizient und effektiv nutzen können.

**Wer ist für die Implementierung von Big Data Analytics Software verantwortlich?**

Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analysen beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.

### Trends in der Big Data Analytics Software

**Datenkompetenz**

Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Big Data Analytics Lösungen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen [künstliche Intelligenz (KI) Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) wie [natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) dabei, die Suche nach und in Daten einfacher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern.

Die Implementierung von Analysesoftware ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus all ihren verschiedenen Quellen zu verstehen.

**Umstellung auf die Cloud**

Der Wechsel von On-Premises-Datenanalysen zur Cloud ist seit einigen Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Datenerkenntnisse in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Erkenntnis. Der Wechsel von On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang. 

**Konversationelle KI**

Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von konversationellen Schnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Erkenntnisse, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten bedeuten, dass eine größere Benutzerbasis auf Unternehmensdaten zugreifen und diese verstehen kann.

**Maschinelles Lernen**

KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Erkenntnissen. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Erkenntnissen, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Big Data Analytics Lösungen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, ermöglicht es ihnen, Daten zu verstehen und hilft ihnen zu verstehen, was sie sehen.