# Beste Datenverwaltungssoftware

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Datenmanagement-Software bewegt, verwaltet und bietet Zugriff auf Daten über verschiedene öffentliche Clouds sowie lokale und hybride Umgebungen. Datenmanagement als Praxis beinhaltet die Nutzung mehrerer Datenwerkzeuge, die eine effiziente Verwaltung der Daten einer Organisation ermöglichen.

Typischerweise verwenden Unternehmen diese Software, um Daten und Anwendungen aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation zu verbinden, darauf zuzugreifen und sie zu transformieren, während die Qualität und Sicherheit der Daten aufrechterhalten wird. Unternehmen nutzen auch zusätzliche Werkzeuge wie Datenkatalogisierung und Stammdatenmanagement (MDM), die es ihnen ermöglichen, ihre Stammdaten zu kategorisieren, zu klassifizieren und zu zentralisieren.

IT-Administratoren, Entwicklungs- und Datenteams nutzen hauptsächlich Datenmanagement-Software. Organisationen verwenden diese Software typischerweise, um Daten und Anwendungen aus einer Vielzahl interner Quellen zu integrieren, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, während sie die Datenqualität und -sicherheit gewährleisten. Unternehmen können auch ergänzende Werkzeuge wie Datenkatalogisierung und Stammdatenmanagement (MDM) einsetzen, um ihre Stammdaten zu kategorisieren, zu klassifizieren und zu konsolidieren.

Um in die Kategorie Datenmanagement aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Eine 360°-Ansicht von Daten über wichtige Geschäftseinheiten wie Kunden, Lieferanten, Partner usw. aus mehreren internen und externen Datenquellensystemen bieten
- Cloud-API- und Anwendungsintegration unterstützen
- Vorgefertigte Konnektoren bieten, die jeden Datentyp oder jedes Muster unterstützen
- Benutzern ermöglichen, Integrationen über ein Dashboard zu straffen, zu steuern und zu verwalten
- Assistenten für Datenreplikation und Datensynchronisation bereitstellen
- Datenqualitätsprobleme entdecken und Qualität und Governance durch Profiling, Bereinigung und Überwachung der Datensätze sicherstellen
- Duplikate mit Regeln zur Eliminierung falscher Daten, die in das System gelangen, unterstützen
- Integration und Datenmanagement mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernempfehlungen (ML) automatisieren und beschleunigen
- Sensible Daten schnell identifizieren und schützen, um Vorschriften und Datensicherheitsrichtlinien einzuhalten
- Kollaborationsfunktionen rund um Datensätze bieten, einschließlich Kategorisierung, Kommentierung und Teilen
- Intelligente Empfehlungen basierend auf ML für einen schnelleren Zugriff auf relevante Daten geben




  
## How Many Datenverwaltungssoftware Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 29

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.64/5 (↑0.03 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 42
- **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 36% │ Unternehmen 34% │ Unternehmen mittlerer Größe 30% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: DataBahn (+5.56%) - Among all products in this category, DataBahn recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 2026*

  
## How Does G2 Rank Datenverwaltungssoftware Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 400+ Authentische Bewertungen
- 29+ 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.

  
## Which Datenverwaltungssoftware Is Best for Your Use Case?

- **Am einfachsten zu bedienen:** [Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)](https://www.g2.com/de/products/salesforce-data-360-formerly-data-cloud/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Syncari](https://www.g2.com/de/products/syncari/reviews)

  
  ## What Are the Top-Rated Datenverwaltungssoftware Products in 2026?
### 1. [Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)](https://www.g2.com/de/products/salesforce-data-360-formerly-data-cloud/reviews)
  Salesforce Data Cloud erschließt den vollen Wert Ihrer Unternehmensdaten, indem es Customer 360 Apps, Agentforce unterstützt und Ihre bestehenden Investitionen in Data Lakes und Data Warehouses mit Echtzeiteinblicken und intelligenten Aktionen verbessert. Nativ auf der Salesforce-Plattform aufgebaut, ist Data Cloud darauf ausgelegt, Ihre aktuellen Systeme zu ergänzen – nicht zu ersetzen. Es fungiert als intelligente Datenbrücke, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus Lakes, Warehouses und Geschäftsanwendungen mit Low-Code-Tools vereint. Mit der Zero Copy-Architektur und tiefen Partnerschaften mit Amazon, Snowflake, Databricks und Google können Sie bestehende Dateninvestitionen maximieren und Daten nahtlos im gesamten Salesforce-Ökosystem aktivieren.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 240

**Who Is the Company Behind Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)?**

- **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (581,272 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Salesforce-Entwickler
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 39% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen


#### What Are Salesforce Data 360 (formerly Data Cloud)'s Pros and Cons?

**Pros:**

- Plattformintegration (79 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (56 reviews)
- Einfache Integration (53 reviews)
- Datenentdeckung (39 reviews)
- Integrationen (38 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (53 reviews)
- Teuer (44 reviews)
- Schwieriges Lernen (37 reviews)
- Komplexität (36 reviews)
- Komplexe Einrichtung (34 reviews)

### 2. [Syncari](https://www.g2.com/de/products/syncari/reviews)
  Syncari ist eine KI-bereite, agentische MDM-Plattform, die vertrauenswürdige Daten über alle Ihre Systeme, Domänen und Cloud-Infrastrukturen hinweg vereinheitlicht, verwaltet und aktiviert. Entwickelt für Unternehmen, die die Komplexität von Multi-Agenten-Umgebungen und KI-gesteuerten Operationen navigieren, automatisiert Syncari zentrale Datenmanagement-Workflows – von der Datenmodellierung und -herkunft bis zur Validierung und Behebung – ohne dass umfangreiche IT-Ressourcen erforderlich sind. Im Herzen von Syncari steht der patentierte multidirektionale Sync, der in Echtzeit bidirektionale Datenkonsistenz über CRMs, ERPs, Cloud-Plattformen und Datenbanken hinweg liefert – ohne benutzerdefinierten Code oder Middleware. Syncari sorgt für kontinuierlich saubere, synchronisierte und verwaltete Datenflüsse in Ihrem Unternehmen und ist immer bereit für Analysen, KI-Modelle und den operativen Einsatz. Ob Sie KI-Co-Piloten betreiben, komplexe Entitätsbeziehungen verwalten oder Datenpipelines standardisieren, Syncari hilft Ihnen, über das bloße Datenmanagement hinauszugehen – hin zur Aktivierung. Warum Syncari? -Syncari Agentic MDM™: Entwickelt zur Orchestrierung vertrauenswürdiger Daten über KI-Agenten und Teams hinweg -Patentierter Multidirektionaler Sync: Echtzeit-Updates über alle verbundenen Plattformen hinweg -Agentic Ops: Schema-Synchronisation, Feldzuordnung, DQ-Durchsetzung und Behebung -Entitätsauflösung: Konsolidieren und Duplikate von Datensätzen über Domänen hinweg entfernen -Komponierbar + Cloud-First: Entwickelt, um sich in Ihren bestehenden SaaS- und Daten-Stack einzufügen -Low-Code / No-Code: Zugänglich für IT, Datenteams, RevOps und Geschäftsanwender gleichermaßen Kernfähigkeiten Vereinheitlichen, Synchronisieren, Automatisieren, Aktivieren, Modellieren, Katalogisieren, Herkunft, Transformieren, Standardisieren, Verifizieren, Beheben, Beobachten, Berichten, Konsumieren Top-Anwendungsfälle - Customer Master: Erstellen Sie ein einheitliches Kundenprofil über GTM-Systeme hinweg - Product Master: Produktdaten über E-Commerce und ERP hinweg ausrichten und anreichern - Hierarchy Master: Rechtliche Einheiten, Konten und Gebiete verwalten - Analytics MDM: KI-bereite Daten in BI-Tools und ML-Workflows einbringen - Datenprodukte: Verwaltete Datensätze für den internen und externen Gebrauch operationalisieren - Datenqualität: Datenprobleme über Systeme hinweg automatisch identifizieren, validieren, standardisieren und beheben - MDM für Snowflake: Masterdaten direkt in Snowflake synchronisieren und verwalten - MDM für GCP: Vertrauenswürdige Daten in BigQuery und GCP-Tools verbinden, vereinheitlichen und aktivieren - MDM für Ihr Data Warehouse: Saubere, verwaltete, abfragebereite Daten über Ihre Cloud-Warehouse-Infrastruktur hinweg pflegen -MCP-Server für Ihre einheitlichen Daten


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 41

**Who Is the Company Behind Syncari?**

- **Verkäufer:** [Syncari](https://www.g2.com/de/sellers/syncari)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Newark, California
- **Twitter:** @syncari (236 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/syncari/ (49 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 51% Unternehmen mittlerer Größe, 44% Kleinunternehmen


### 3. [Scikiq: Comprehensive Data Management Platform](https://www.g2.com/de/products/scikiq-comprehensive-data-management-platform/reviews)
  SCIKIQ hilft Unternehmen, KI möglich zu machen. SCIKIQ vereint alles, was ein Unternehmen benötigt, um KI zu skalieren: saubere Daten, vertrauenswürdige Governance, semantischen Kontext, Echtzeit-Orchestrierung und intelligente Agenten, alles auf einer Plattform. SCIKIQ bringt den Data Hub, eine einheitliche Datenschicht, eine grundlegende Architektur, die eine einzige Wahrheit über alle Datenquellen, Abteilungen und Anwendungsfälle innerhalb des Unternehmens schafft. Der SCIKIQ Data Hub bietet Datenintegration, Verarbeitung und Kuratierung, Daten-Governance und Datenvisualisierung, alles auf einer Plattform. Er bietet auch ein Gen AI Studio, Agentic AI und ein Auto ML Studio für Ihre KI-Initiativen. Unsere Konversations- (Self-Service-) Analysen, Aufforderung zur Verarbeitung (Datenanalysen, Dashboards, Agenten, Einblicke & Produkte) AI Co-Pilot gehören zu den besten der Welt. Von Forrester als eine der 34 besten KI-fähigen Plattformen der Welt anerkannt, von NASSCOM unter den Top 10 im Deep Tech Club und von YourStory und Inc Media unter den Top 30 Unternehmen, die man im Auge behalten sollte. Von AWS ausgewählt, um auf dem MWC und AWS re:Invent präsentiert zu werden.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 11

**Who Is the Company Behind Scikiq: Comprehensive Data Management Platform?**

- **Verkäufer:** [SCIKIQ](https://www.g2.com/de/sellers/scikiq)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Gurgaon
- **Twitter:** @scikiq (9 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/SCIKIQ (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 36% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen


#### What Are Scikiq: Comprehensive Data Management Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Datenverwaltung (3 reviews)
- Funktionalität (3 reviews)
- Datenintegration (2 reviews)
- Einfache Einrichtung (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)

### 4. [DataBahn](https://www.g2.com/de/products/databahn/reviews)
  DataBahn.ai definiert, wie Unternehmen im KI-Zeitalter mit der Explosion von Sicherheits- und Betriebsdaten umgehen, neu. Unsere KI-gestützte Datenpipeline und Plattform hilft Organisationen, Unternehmensdaten – einschließlich Sicherheits-, Anwendungs-, Beobachtungs- und IoT/OT-Telemetrie – sicher zu sammeln, anzureichern, zu orchestrieren und zu optimieren, um Analysen, Automatisierung und KI zu ermöglichen. Mit nativer Unterstützung für über 500 Integrationen und integrierten Anreicherungsfunktionen rationalisiert DataBahn fragmentierte Daten-Workflows und senkt die SIEM- und Infrastrukturkosten ab dem ersten Tag. Die Plattform erfordert keine spezielle Schulung, sodass Sicherheits- und IT-Teams in der Lage sind, in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen und sich schnell an neue Anforderungen anzupassen. Wir haben Fortune 500- und Global 2000-Unternehmen geholfen, die Datenverarbeitungskosten um über 50 % zu senken und mehr als 80 % ihrer Datenengineering-Arbeitslasten zu automatisieren. Unser Gründungsteam bringt jahrzehntelange Erfahrung in den Bereichen Cybersicherheit und Infrastruktur mit und hat zuvor Umgebungen verwaltet, die mehr als 12 Petabyte Daten pro Tag verarbeiten. Diese tiefgreifende Fachkenntnis informiert unseren mutigen, entschlossenen Ansatz zur Lösung eines der größten Schmerzpunkte in der Unternehmensinfrastruktur: wie man fragmentierte, schnell wachsende Datenströme vereinheitlicht und darauf reagiert. Speziell für Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Einfachheit entwickelt, ersetzt DataBahn Flickwerk-Stacks durch eine einzige intuitive Lösung, die die Zeit bis zur Wertschöpfung beschleunigt und Sicherheitsdaten von einem Kostenfaktor in einen strategischen Vermögenswert verwandelt.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 4

**Who Is the Company Behind DataBahn?**

- **Verkäufer:** [DataBahn](https://www.g2.com/de/sellers/databahn-2b28b768-4c25-4022-98bb-222bee851d98)
- **Hauptsitz:** Dallas, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/databahn-ai/ (51 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are DataBahn's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integrationen (1 reviews)
- Skalierbarkeit (1 reviews)
- Prozesse optimieren (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)

### 5. [Exportly](https://www.g2.com/de/products/exportly/reviews)
  Exportly.ai ist eine Vertriebsautomatisierungsplattform, die die Akquise von Interessenten mit nachgelagerten Vertriebstools verbindet, um Umsatzteams dabei zu helfen, ausgehende Arbeitsabläufe zu optimieren und Kontodaten in großem Maßstab zu verwalten. Sie ist für Vertriebsentwicklungsvertreter (SDRs), Account Executives und Leiter der Umsatzoperationen in mittelständischen und großen B2B-Unternehmen konzipiert, die große Mengen an ausgehenden Akquisitionen verwalten. Exportly reduziert den manuellen Aufwand und stellt sicher, dass konsistente, genaue Daten über Teams und Systeme hinweg vorhanden sind. In größeren Vertriebsorganisationen stehen ausgehende Teams vor der Komplexität, Leads zu exportieren, Daten anzureichern und sicherzustellen, dass Datensätze über mehrere Tools hinweg konsistent bleiben. Exportly.ai adressiert dies, indem es die Erfassung, Validierung und Synchronisierung von Konto- und Kontaktinformationen automatisiert. Dies ermöglicht es SDRs und AEs, sich auf die Kontaktaufnahme zu konzentrieren, während RevOps-Teams die Gewissheit haben, dass die Datenqualität und Arbeitsabläufe in großem Maßstab zuverlässig bleiben. Die Plattform ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Organisationen Folgendes benötigen: - Strukturierte ausgehende Listen erstellen - Datensätze mit zusätzlichen firmografischen und demografischen Daten anreichern und validieren. - Formatierung standardisieren und Duplikate entfernen, bevor sie in CRMs oder Outreach-Plattformen synchronisiert werden. - SDR-Teams saubere, einsatzbereite Listen für ausgehende Sequenzen bereitstellen. - Die betriebliche Effizienz und Datenverwaltung in größeren Teams verbessern. Wichtige Funktionen umfassen: - Leads direkt von Websites erfassen, ohne manuelles Exportieren. - Clay Enrichment: Genaue und detaillierte Kontaktinformationen anhängen. - CRM-Synchronisierung: Strukturierte Daten in CRMs und ausgehende Plattformen einpflegen, um Konsistenz zu gewährleisten. - Outbound Readiness: SDRs optimierte Interessentenlisten für Taktiken und Arbeitsabläufe bereitstellen. - Operative Effizienz: Zeitaufwand für manuelle Prozesse reduzieren und gleichzeitig eine skalierbare, zuverlässige Datenverarbeitung sicherstellen. Exportly.ai ist besonders relevant für mittelständische und große Unternehmen, die die Leistung etablierter ausgehender Vertriebsprogramme optimieren möchten. Exportly schafft einen standardisierten Prozess, der die Datengenauigkeit, betriebliche Effizienz und skalierbare ausgehende Aktivitäten unterstützt. Zusammenfassend vereinfacht Exportly.ai das Management von Interessentendaten und ermöglicht es größeren Vertriebsteams, ausgehende Kampagnen effektiver durchzuführen.


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

**Who Is the Company Behind Exportly?**

- **Verkäufer:** [Exportly](https://www.g2.com/de/sellers/exportly)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, Minnesota, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/befrontier (104 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Exportly's Pros and Cons?

**Pros:**

- Erschwinglich (1 reviews)
- Kontaktinformationen (1 reviews)
- CRM-Integration (1 reviews)
- Täglicher Gebrauch (1 reviews)
- Datengenauigkeit (1 reviews)

**Cons:**

- CRM-Probleme (1 reviews)
- Fehlende Funktionen (1 reviews)

### 6. [Vast Data](https://www.g2.com/de/products/vast-data/reviews)
  VAST liefert das erste KI-Betriebssystem, das nativ Speicher, Datenbank und Rechenleistung vereint und orchestriert, um die wahre Kraft des agentischen Rechnens und datenintensiver Anwendungen freizusetzen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 6

**Who Is the Company Behind Vast Data?**

- **Verkäufer:** [Vast Data](https://www.g2.com/de/sellers/vast-data)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** United States
- **Twitter:** @VAST_Data (5,821 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vast-data (977 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


#### What Are Vast Data's Pros and Cons?

**Pros:**

- Speicherlösungen (3 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)
- Leistung (2 reviews)
- Skalierbarkeit (2 reviews)
- Einfach (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (1 reviews)
- Verbindungsprobleme (1 reviews)
- Verbindungsprobleme (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Preisprobleme (1 reviews)

### 7. [Promethium](https://www.g2.com/de/products/promethium/reviews)
  Promethium liefert Self-Service-Daten im AI-Maßstab durch sein revolutionäres Instant Data Fabric™ — die erste agentische Plattform, die speziell für moderne Unternehmen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu traditionellen Datenarchitekturen, die komplexe ETL-Pipelines und Datenbewegungen erfordern, bietet Promethium Echtzeit-Zugriff ohne Kopien auf verteilte Daten über Cloud-, On-Premises- und SaaS-Plattformen. Die 360° Context Engine der Plattform aggregiert technische und geschäftliche Metadaten, um genaue, kontextbezogene Antworten zu gewährleisten, während Mantra™, unser Data Answer Agent, es Teams ermöglicht, sofort wiederverwendbare Datenprodukte zu erstellen und zu teilen. Promethium befähigt Datenteams, 10-mal schneller auf Geschäftsfragen zu reagieren und gleichzeitig Unternehmens-Governance und Sicherheit aufrechtzuerhalten.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 13

**Who Is the Company Behind Promethium?**

- **Verkäufer:** [Promethium](https://www.g2.com/de/sellers/promethium)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Menlo Park, US
- **Twitter:** @PromethiumI (365 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pm61data/ (38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Unternehmen


#### What Are Promethium's Pros and Cons?

**Pros:**

- Einblicke (4 reviews)
- Analytik (3 reviews)
- Zusammenarbeit (2 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)
- Datenvisualisierung (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (1 reviews)
- Komplexe Nutzung (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)
- Fehlende Funktionen (1 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (1 reviews)

### 8. [Rayven](https://www.g2.com/de/products/rayven/reviews)
  Was ist Rayven? Rayven ist eine Betriebssoftwareplattform, die ein KI-Datengeflecht bereitstellt - sie verbindet jedes System, jede Datenquelle und jeden Datenstrom eines Unternehmens in einer einzigen verwalteten Umgebung und ermöglicht es Teams, benutzerdefinierte Apps, KI-Agenten, Workflow-Automatisierungen, Dashboards und MCP-Server für die direkte KI-Modellverbindung darauf aufzubauen. Es ist die Plattform für Organisationen, die in Echtzeit auf Betriebsdaten reagieren, KI einsetzen müssen, die tatsächlich in der Produktion funktioniert, und Software entwickeln müssen, die zur Arbeitsweise ihres Unternehmens passt - ohne bestehende Systeme zu ersetzen oder 18 Monate auf Ergebnisse zu warten. Das Problem, das Rayven löst Die meisten Organisationen verfügen bereits über die Systeme und Daten, die sie benötigen. Die Herausforderung ist die Fragmentierung. ERP-Systeme, SCADA-Plattformen, IoT-Geräte, Datenbanken, Cloud-Tools und Dateien erzeugen alle wertvolle Daten - aber sie liegen in Silos, auf die in Echtzeit nicht zugegriffen werden kann. Das Ergebnis: manuelle Berichterstattung, getrennte Workflows und KI-Projekte, die scheitern, bevor sie die Produktion erreichen. Branchenforschung zeigt, dass 95 % der KI-Projekte nie ausgeliefert werden - meist, weil die zugrunde liegende Datenebene nicht sauber, verbunden oder bereit ist. Rayven baut diese Grundlage zuerst auf und aktiviert sie dann. Die Rayven-Plattform Rayven arbeitet über fünf einheitliche Ebenen hinweg, die als eine einzige verwaltete Umgebung bereitgestellt werden: - Integration: Mehr als 600 vorgefertigte Konnektoren ziehen Daten aus IT, OT, IoT, Dateien, APIs, Datenbanken und Datenströmen - bidirektional, in Echtzeit. Verbindet industrielle Protokolle (OPC UA, Modbus, MQTT, BACnet) neben Cloud-Plattformen, Geschäftssystemen und proprietären Tools. - Daten: Alle verbundenen Daten landen in einer einzigen verwalteten Plattform - strukturiert, verwaltet + KI-bereit. Echtzeitverarbeitung, ETL-Pipelines, Data Lakes und KI-Modelltraining werden an einem Ort gehandhabt. - Ausführung: Automatisierungsregeln, prädiktive Modelle + agentische KI laufen direkt auf Live-Betriebsdaten. Regelbasierte Logik, maschinelles Lernen und zielorientierte autonome Agenten arbeiten alle in einer Ausführungsumgebung. - Präsentation: Benutzerdefinierte Apps, Dashboards, Portale, konversationelle Schnittstellen und mobile Anwendungen werden von derselben Plattform aus bereitgestellt - für spezifische Workflows entwickelt, nicht für generische Berichterstattung. - Sicherheit, Governance + Hosting: Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenherkunft, Prüfpfade, AES-256-Verschlüsselung, Datenresidenzkontrollen und unternehmensgerechte Infrastruktur - standardmäßig enthalten. KI-Fähigkeiten Rayven umfasst zehn native KI-Fähigkeiten, die direkt in die Plattform integriert sind: 1. Benutzerdefinierte KI-Agenten (zielorientiert, handlungsfähig) 2. Prädiktive Analytik und maschinelles Lernen 3. Konversationelle Analytik 4. Echtzeit- und kontinuierliches Modelltraining 5. KI-gesteuerte Workflow-Automatisierung 6. Multimodale Verarbeitung (Dokumente, Video, Bilder, Audio) 7. Anomalie- und Risikodetektion 8. Prognose und Optimierung 9. Vision und Edge-KI-Inferenz 10. Generative Betriebssummen MCP-Server-Unterstützung ermöglicht direkte Konnektivität für KI-Modelle, einschließlich Claude, GPT und andere. Was gebaut wird Rayven-Kunden entwickeln und implementieren: - Benutzerdefinierte Betriebs-Apps und Feldanwendungen. - KI-Agenten, die Bedingungen überwachen, Anomalien erkennen + autonom Korrekturmaßnahmen ergreifen. - Prädiktive Wartungs- und Leistungsmodelle, die auf Live-Anlagendaten laufen. - Echtzeit-Dashboards und Executive-Reporting-Tools. - Workflow-Automatisierungen, die IT- und OT-Systeme umfassen. - Kunden- und Partnerportale. - Datenpipelines und Integrationsschichten. - White-Label-Softwareprodukte, die unter Partner-Marken geliefert werden. Wichtige Unterscheidungsmerkmale vs. Punktlösungen (Zapier, MuleSoft, Power BI, DataRobot): Punktlösungen machen eine Sache gut, zwingen Teams jedoch dazu, fünf separate Tools zusammenzufügen, um Integration, Daten, KI, Präsentation und Governance abzudecken. Rayven ersetzt den Stack. vs. Traditionelle Unternehmensplattformen (SAP, Oracle, Palantir): Unternehmensplattformen benötigen 12-18 Monate und siebenstellige Beträge zur Implementierung. Rayven wird in zwei bis 12 Wochen zu festem Umfang und festem Preis bereitgestellt. vs. Low-Code-App-Builder (Mendix, OutSystems): App-Builder behandeln die Präsentationsebene, lösen jedoch nicht das zugrunde liegende Daten- und Integrationsproblem. Rayven deckt den gesamten Stack ab. Technologiekompatibilität Rayven ist vollständig technologieagnostisch und arbeitet neben bestehenden Systemen: - Cloud-Plattformen: Microsoft Azure, Google Cloud + AWS - Geschäftssysteme: SAP, Salesforce, Oracle und Microsoft 365 - OT-Plattformen: Siemens, Rockwell, Schneider Electric und Ignition - Industrielle Protokolle: OPC UA, Modbus, MQTT, BACnet und EtherNet/IP - IoT-Geräte: jedes Gerät mit einem Datenausgang - Benutzerdefinierte und proprietäre Systeme über API, Webhook oder direkten Konnektor Nichts muss ersetzt werden. Jede bestehende Investition wird erhalten. Wer Rayven nutzt Rayven bedient Unternehmen von Wachstumsstadien bis hin zu großen Unternehmen in über 24 Branchen weltweit - Fertigung, Bergbau, Bauwesen, Infrastruktur, Logistik, Versorgungsunternehmen, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Regierung und mehr. Kunden in Australien, Europa, Nordamerika, Südamerika und Afrika. Namentlich genannte Kunden sind Anglo American, Fulton Hogan, Glencore, Vodafone, NSW Ports, CSIRO, Collective Intelligence, Ramjack und AngloGold Ashanti. Lieferoptionen - DIY: Voller Plattformzugang. Interne Teams bauen und implementieren unabhängig. - Done-For-You: Australien-basiertes Lieferteam. Fester Umfang, fester Preis, zwei bis 12 Wochen von der Aufgabenstellung bis zum Go-Live. - Hybrid: Geführte Lieferung zuerst, wobei das Team des Kunden im Laufe der Zeit zunehmend Verantwortung übernimmt. Nach den Zahlen - Mehr als 600 vorgefertigte Konnektoren. - Zehn native KI-Fähigkeiten. - Mehr als 240 Implementierungen weltweit live. - Bewertet mit 5/5 in mehr als 140 unabhängigen Bewertungen. - Implementiert 66 % schneller als traditionelle Entwicklung. - Zwei bis 12 Wochen bis zur ersten funktionierenden Lösung. - Rayven existiert, um die Lücke zu schließen: 95 % der KI-Projekte erreichen nie die Produktion (Branchendurchschnitt).


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 29

**Who Is the Company Behind Rayven?**

- **Verkäufer:** [Rayven](https://www.g2.com/de/sellers/rayven)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Sydney, AU
- **Twitter:** @RayvenIOT (56 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rayveniot/ (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Einzelhandel
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen


#### What Are Rayven's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (61 reviews)
- Merkmale (49 reviews)
- Automatisierung (44 reviews)
- Anpassung (42 reviews)
- Datenverwaltung (36 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (32 reviews)
- Schwieriges Lernen (30 reviews)
- Lernschwierigkeit (25 reviews)
- Komplexe Einrichtung (21 reviews)
- Einrichtungs-Komplexität (19 reviews)

### 9. [Verdantis Master Data Management Suite](https://www.g2.com/de/products/verdantis-master-data-management-suite/reviews)
  Die Verdantis MDM Suite ist eine KI-native Stammdatenmanagement-Software, die speziell für asset-intensive Branchen wie Öl & Gas, Bergbau, Energie, Versorgungsunternehmen und Fertigung entwickelt wurde. Im Gegensatz zu generischen MDM-Plattformen ist sie von Grund auf darauf ausgelegt, die Komplexität industrieller Daten über Materialien, Kunden, Lieferanten und Dienstleistungen hinweg zu bewältigen, was sie zur bevorzugten Lösung für Unternehmen macht, die sich keine Dateninkonsistenzen in ihren Abläufen leisten können. Harmonize bewältigt Altdaten, indem es die Bereinigung, Duplikaterkennung und Normalisierung von Daten automatisiert, die sich aus ERP-Migrationen, Übernahmen und Multi-Site-Operationen angesammelt haben, und verwandelt jahrelange unordentliche Aufzeichnungen in saubere, nutzbare Stammdaten. Integrity hält diese Daten durch Geschäftsregeln, Validierungsprüfungen und Änderungs-Workflows, die Teams selbst konfigurieren, sauber und gewährleistet so eine kontinuierliche Stammdaten-Governance gemäß Ihren Standards. Die MDM Suite umfasst auch eine Reihe von KI-Tools, die für industrielle Datenherausforderungen entwickelt wurden. AutoDoc extrahiert strukturierte Daten aus technischen Zeichnungen, Stücklisten und Datenblättern mithilfe von OCR und kontextueller KI. SpareSeek zeigt gleichwertige, alternative und veraltete Teile in Lieferantenkatalogen an. TransAI übersetzt und lokalisiert Daten in regionale Sprachen und technische Standards für globale Teams. Auto-Enrichment füllt automatisch fehlende Attribute in Stammdaten mithilfe von KI-Modellen aus, die auf industriellen Daten trainiert sind. Verdantis verbindet sich nativ mit SAP S/4HANA, SAP ECC, Oracle EAM, IBM Maximo und Microsoft Dynamics 365 und wird in der Cloud, vor Ort oder in hybrider Infrastruktur bereitgestellt.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7

**Who Is the Company Behind Verdantis Master Data Management Suite?**

- **Verkäufer:** [Verdantis](https://www.g2.com/de/sellers/verdantis)
- **Gründungsjahr:** 2004
- **Hauptsitz:** Princeton, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/verdantis-inc/ (74 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 83% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Verdantis Master Data Management Suite's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (5 reviews)
- Datenverwaltung (4 reviews)
- Datengenauigkeit (3 reviews)
- Datenqualität (3 reviews)
- Zeitersparnis (3 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (2 reviews)
- Schwierige Einrichtung (2 reviews)
- Einrichtungsprobleme (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (1 reviews)

### 10. [Hammerspace](https://www.g2.com/de/products/hammerspace/reviews)
  Hammerspace ist die leistungsstarke Datenplattform, die entwickelt wurde, um die KI-Infrastruktur im großen Maßstab zu vereinfachen und zu optimieren. Sie macht alle Ihre Daten sofort zugänglich – überall in lokalen und Cloud-Umgebungen – ohne Daten in neue Silos zu kopieren oder zu migrieren. Durch die Integration mit bestehendem Speicher, Netzwerk und Anwendungen schafft Hammerspace ein einheitliches, hochgeschwindigkeitsfähiges Daten-Backbone für KI, das es Organisationen ermöglicht, jede Phase der KI-Pipeline zu beschleunigen und gleichzeitig Datensilos zu eliminieren. Was sind die wichtigsten Funktionen von Hammerspace? ~Globaler Namensraum: Vereinheitlicht fragmentierte Datei- und Objektdaten in einem einzigen globalen Namensraum, der Standorte, Clouds und Speichersysteme überspannt. ~Parallele Dateisystemarchitektur: Liefert die Leistung und Skalierung für KI- und HPC-Workloads ohne einen proprietären Client. ~Datenorchestrierung: Automatisieren Sie den Datenfluss und bringen Sie Daten zu den Rechenressourcen, die sie benötigen, egal wo sie sich befinden. ~Daten-in-Place-Assimilation: Machen Sie Millionen von Dateien sofort sichtbar und zugänglich - ohne komplexe Datenmigrationen. Migrieren Sie nicht - assimilieren Sie! ~Tier 0 Speicher: Verwenden Sie serverlokales NVMe als eine Ebene von hochleistungsfähigem gemeinsam genutztem Speicher Welche Vorteile oder ROI sollten Benutzer bei der Bewertung von Hammerspace suchen? ~KI/HPC-Leistung und Skalierung: Hammerspace liefert Leistung für KI und HPC mit einer parallelen Dateisystemarchitektur ~Eliminierung von Datensilos: Vereinheitlichen Sie fragmentierte unstrukturierte Daten in einem globalen Namensraum KI-Bereite Daten: Verwandeln Sie fragmentierte, unstrukturierte Daten in KI-bereite Daten mit einer KI-Datenplattform. ~Hybrid-Cloud-Agilität: Machen Sie Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Computing und -Speicherung mit einem globalen Dateisystem und richtlinienbasierter Datenorchestrierung zur Realität. ~Verbesserte Produktivität: Eliminieren Sie die Datenkopierverbreitung und hören Sie auf, Daten manuell zwischen verschiedenen Speichersystemen zu kopieren. Verbringen Sie mehr Zeit mit dem Aufbau und weniger Zeit mit der Verwaltung von Daten.


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

**Who Is the Company Behind Hammerspace?**

- **Verkäufer:** [Hammerspace](https://www.g2.com/de/sellers/hammerspace)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Redwood City, US
- **Twitter:** @Hammerspace_Inc (733 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hammerspace/ (231 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen


### 11. [Megarray](https://www.g2.com/de/products/megarray/reviews)
  Megarray ist darauf ausgelegt, Betriebskapazitäten bereitzustellen, um alle sozialen Medien, SEO, Content-Marketing und Video-Marketing über eine einzige Plattform zu verwalten.


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

**Who Is the Company Behind Megarray?**

- **Verkäufer:** [Megarray](https://www.g2.com/de/sellers/megarray)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Jasola, IN
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/megarray-india (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen


### 12. [AI Data Platform](https://www.g2.com/de/products/ai-data-platform/reviews)
  DataGOL ist eine KI-gestützte Business-Agility-Plattform, die Daten, KI und Anwendungen unter einem Dach vereint. Sie befähigt kleine und mittelständische Unternehmen mit einfachen, erschwinglichen und benutzerfreundlichen Datenwerkzeugen, die Wachstum fördern. Die DataGOL-Plattform beseitigt Komplexität, integriert sich nahtlos in bestehende Systeme und liefert schnelle, messbare Ergebnisse, sodass Unternehmen die Kraft der Daten nutzen können wie große Unternehmen — ohne die Notwendigkeit großer Budgets oder spezieller Fähigkeiten.



**Who Is the Company Behind AI Data Platform?**

- **Verkäufer:** [DataGOL](https://www.g2.com/de/sellers/datagol)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Princeton, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datagol (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 13. [BrightCat Data](https://www.g2.com/de/products/brightcat-data/reviews)
  BrightCat Data ist die einheitliche Immobilien-Intelligenzschicht für den kanadischen Immobilienmarkt. Wir verfolgen wöchentlich 5,8 Millionen Wohnimmobilien und 297.000 Gewerbeimmobilien in ganz Kanada und verwenden dabei persistente Matchkeys, um die vollständige Lebenszyklusgeschichte der Immobilien über jedes Inserat, jede Preisänderung und jede Transaktion hinweg zu bewahren. Sechs integrierte Datensätze – Listings, Verkauft, Vermietungen, Gewerbe, Kern und PreMovers – werden über Snowflake Marketplace Secure Data Share und MCP Connector für KI-Agenten bereitgestellt. Genutzt von Unternehmens-Teams in den Bereichen Versicherung, Bankwesen, Telekommunikation und Direktmarketing für Risikodetektion, Sicherheitenüberwachung, Pre-Mover-Kundengewinnung und triggerbasierte Kampagnen. 12 Jahre kontinuierliches wöchentliches Tracking. Der einzige kanadische Anbieter, der Pre-Mover-Signale, Lebenszyklus-Tracking, Renovierungsdetektion und einen Wiederverkaufs-Hauspreisindex in einem einzigen integrierten Datensatz kombiniert.



**Who Is the Company Behind BrightCat Data?**

- **Verkäufer:** [BrightCat Data](https://www.g2.com/de/sellers/brightcat-data)
- **Hauptsitz:** Toronto, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/brightcat-data-analytics-inc/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 14. [Capalyze](https://www.g2.com/de/products/capalyze/reviews)
  Capalyze ist das einzige Produkt auf dem Markt, das natürliche Sprache nutzt, um sowohl die Extraktion von Webdaten als auch die Analyse im Tabellenkalkulationsstil voranzutreiben. Es integriert nahtlos die Datenextraktion und -analyse in automatisierte Workflows und befähigt Benutzer mit End-to-End-Fähigkeiten in der Datenintegration, -analyse und -visualisierung — was wirklich datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht.



**Who Is the Company Behind Capalyze?**

- **Verkäufer:** [Dream Number](https://www.g2.com/de/sellers/dream-number)
- **Hauptsitz:** N/A
- **Twitter:** @univerHQ (136 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 15. [Cinchy](https://www.g2.com/de/products/cinchy-cinchy/reviews)
  Mit der Cinchy Data Collaboration Plattform befreien Sie Daten aus Anwendungen und kontrollieren und verbinden sie als Datenprodukte in einem Netzwerk, wodurch die Notwendigkeit zukünftiger Datenintegration entfällt. Bauen Sie ein agileres Datenökosystem auf, das Veränderungen einfach macht, Geschäftsergebnisse schnell beschleunigt und kollaborative Intelligenz in Ihrem Unternehmen fördert. Mit Cinchy heilen Sie die Schmerzen der Integration, um Projekte zu halbierten Kosten und in halber Zeit zu liefern, verbessern die Datenverwaltung mit universellen Datenzugriffskontrollen und bieten Geschäftsanwendern Datenzugriff für Self-Service-Berichte und Analysen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 19

**Who Is the Company Behind Cinchy?**

- **Verkäufer:** [Cinchy](https://www.g2.com/de/sellers/cinchy)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Toronto, ON
- **Twitter:** @itscinchy (462 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/16200640/ (41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 37% Unternehmen


### 16. [Cohesity DataProtect delivered as a service](https://www.g2.com/de/products/cohesity-dataprotect-delivered-as-a-service/reviews)
  Cohesity DataProtect, das als Service bereitgestellt wird, ist eine unternehmensgerechte, vollständig verwaltete Cloud-Backup-Lösung, die entwickelt wurde, um kritische Daten über SaaS-Anwendungen, cloud-native Dienste und lokale Umgebungen hinweg zu schützen. Durch die Eliminierung der Notwendigkeit für lokale Infrastruktur vereinfacht es den Datenschutz durch eine einheitliche Plattform, die automatisierte Richtlinien, globale Sichtbarkeit und schnelle Wiederherstellungsfähigkeiten bietet. Dieser Service gewährleistet Datensicherheit mit unveränderlichen Backups, starker Verschlüsselung und strengen Zugriffskontrollen und bietet Organisationen eine zuverlässige und skalierbare Lösung zum Schutz ihrer Datenbestände. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassender Schutz: Schützt eine breite Palette von Workloads, einschließlich SaaS-Anwendungen, cloud-nativen Diensten und lokalen Datenquellen, und gewährleistet eine ganzheitliche Datenabdeckung. - Vereinfachte Verwaltung: Bietet eine einzige, intuitive Benutzeroberfläche zur Verwaltung aller Backup- und Wiederherstellungsaufgaben, reduziert die betriebliche Komplexität und steigert die Effizienz. - Kostenoptimierung: Nutzt fortschrittliche Datenreduzierungstechniken und eliminiert Infrastrukturwartungskosten, bietet transparente und vorhersehbare Preismodelle. - Robuste Sicherheit: Bietet unveränderliche, manipulationssichere Backups mit starker Verschlüsselung und strengen privilegierten Zugriffskontrollen zum Schutz vor Cyber-Bedrohungen. - Intelligente Automatisierung: Nutzt richtlinienbasierte Automatisierung, flexible Aufbewahrungsrichtlinien und nahtlose Quellübergreifende Suchfunktionen, um Backup- und Wiederherstellungsprozesse zu optimieren. Primärer Wert und gelöstes Problem: Cohesity DataProtect, das als Service bereitgestellt wird, adressiert die Herausforderungen der Verwaltung und des Schutzes von Daten in unterschiedlichen Umgebungen, indem es eine einheitliche, cloud-native Lösung bietet, die Backup-Operationen vereinfacht, die Datensicherheit verbessert und Kosten reduziert. Es ermöglicht Organisationen, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, indem es die Komplexität des Datenschutzes auslagert, eine schnelle Wiederherstellung sicherstellt und die Einhaltung von Industriestandards aufrechterhält.



**Who Is the Company Behind Cohesity DataProtect delivered as a service?**

- **Verkäufer:** [Cohesity](https://www.g2.com/de/sellers/cohesity)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Cohesity (29,265 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3750699/ (7,721 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 17. [Collate](https://www.g2.com/de/products/collate-collate/reviews)
  Collate hat eine Datenmanagement-Plattform entwickelt, die KI-gesteuerte Automatisierung für Datenerkennung, Beobachtbarkeit und Governance bietet, wodurch Unternehmen ihre Produktivität verbessern, Kosten durch Konsolidierung von Werkzeugen senken und Risiken durch automatisierte Compliance- und Governance-Standards mindern können.



**Who Is the Company Behind Collate?**

- **Verkäufer:** [Collate](https://www.g2.com/de/sellers/collate)
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/collate-software/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 18. [DataOS](https://www.g2.com/de/products/dataos/reviews)
  DataOS ist die Datenaktivierungsschicht für KI, Anwendungen und Analysen. Es sitzt auf der bestehenden Datenstruktur einer Organisation und vereint Semantik, Governance, Qualität, Herkunft und Zugriff in einer einzigen, wiederverwendbaren Betriebskapazität, ohne dass ein Austausch erforderlich ist. DataOS wurde entwickelt, um nicht nur menschlichen Analysten, sondern auch KI-Agenten und automatisierten Workflows zu dienen, und macht Daten konsistent, vertrauenswürdig und bereit für Aktionen in Maschinen-Geschwindigkeit. DataOS liefert KI-bereite Daten durch vier Kernpfeiler: 1) Kontext Daten werden nutzbar, wenn Bedeutung mit ihnen reist. DataOS stimmt gemeinsame Definitionen für Entitäten, Metriken, Dimensionen und Beziehungen ab, sodass Dashboards, Apps und Agenten Informationen auf die gleiche Weise interpretieren. 2) Vertrauen KI-Systeme erfordern Laufzeitvertrauen. DataOS kombiniert zentrale Richtlinienentscheidungen mit verteilter Durchsetzung, deklarativen Datenqualitätsprüfungen und durchgängiger Herkunft für Prüfungen und Debugging. 3) Aktion Verschiedene Verbraucher benötigen unterschiedliche Schnittstellen. DataOS bietet eine einheitliche Abfrageschicht und standardisierte Zugriffsmuster wie SQL, APIs und agentenbereite Schnittstellen, mit Leitplanken wie Intent- und Ergebnisvalidierung. 4) Produktisierung DataOS behandelt wiederverwendbare Datenprodukte als Skaleneinheit. Diese bündeln Semantik, Governance, Qualitätssignale, Eigentum, Dokumentation, Lebenszyklusmanagement und Versionierung, sodass Daten so skalieren wie Software.



**Who Is the Company Behind DataOS?**

- **Verkäufer:** [The Modern Data Company](https://www.g2.com/de/sellers/the-modern-data-company)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/themoderndatacompany/ (182 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 19. [dataX.ai](https://www.g2.com/de/products/datax-ai/reviews)
  dataX.ai ist ein wegweisendes Data-Science-Unternehmen, das sich auf automatisierte Lösungen für B2B-eCommerce-Produktinhalte spezialisiert hat. Unser Ziel ist es, den manuellen Aufwand bei der Datenverarbeitung und -verwaltung zu minimieren, die Genauigkeit zu verbessern und skalierbare Abläufe zu ermöglichen. Mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Lösungen sind wir zu einem vertrauenswürdigen Partner für eContent-Manager geworden, da Innovation auf Präzision trifft, um nahtlose Daten-Workflows auszuführen. Mit Hauptsitz in Plano, Texas, haben wir Büros in Indien und Japan, die moderne Unternehmen befähigen, agil, wettbewerbsfähig zu bleiben und in der digitalen Ära zu gedeihen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4

**Who Is the Company Behind dataX.ai?**

- **Verkäufer:** [CrowdANALYTIX](https://www.g2.com/de/sellers/crowdanalytix)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Plano, US
- **Twitter:** @data_x_ai (16 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/crowdanalytix (115 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen


### 20. [dmaya](https://www.g2.com/de/products/dmaya/reviews)
  Die AI-Design-Plattform, die speziell für Agenturen, Teams und Freiberufler entwickelt wurde. Erstellen Sie produktionsreife UI-Designs, iterieren Sie mit Kunden, präsentieren Sie Arbeiten, die überzeugen. Jedes AI-Tool auf dem heutigen Markt richtet sich an Solo-Enthusiasten, die etwas Eigenes aufbauen wollen. Sie generieren Code, keine Designs. Sie überspringen die Planungsphase. Sie verstehen nicht, dass in Agenturen und Teams das Design vor der Entwicklung kommt — und die Kundenabnahme vor allem anderen. Sie müssen Konzepte den Stakeholdern präsentieren. Sie müssen die visuelle Richtung iterieren, bevor jemand eine Zeile Code schreibt. Sie brauchen ein Tool, das den Designprozess respektiert — nicht eines, das ihn vollständig überspringt. dMaya ist für die Arbeitsweise professioneller Teams entwickelt.



**Who Is the Company Behind dmaya?**

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



### 21. [Factr](https://www.g2.com/de/products/factr/reviews)
  Factr hilft Unternehmen, Teams und Einzelpersonen, die Informationen zu finden und zu teilen, die sie benötigen, und bessere Entscheidungen zu treffen.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Factr?**

- **Verkäufer:** [Factr](https://www.g2.com/de/sellers/factr)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Brooklyn, US
- **Twitter:** @Factr (247 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/factr/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


### 22. [Finden](https://www.g2.com/de/products/finden/reviews)
  Finden ist ein KI-Arbeitsbereich, der Ihr Geschäft vereint, automatisiert und unterstützt — Verbinden Sie alle Ihre Daten über Laufwerke, Geräte, Werkzeuge und Anwendungen hinweg — Organisieren Sie Dateien, bereichern Sie Ihre Daten, chatten Sie mit Ihren Daten und finden Sie automatisch, was in Ihrem Memory Bank wichtig ist. Finden ermöglicht Unternehmen jeder Größe: - Produktivität und Betrieb zu verbessern: helfen Sie, nahtlos mit Ihren Daten zu arbeiten, Einblicke zu gewinnen, siloartige Arbeitsabläufe zu reduzieren und Aktionen zu automatisieren - Zeit zu sparen: weniger Zeit mit der Sortierung Ihrer Daten und mehr Automatisierung - Kosten zu senken: die Anzahl der SaaS-Tools und Cloud-Speicher zu reduzieren. - Nachhaltiger zu sein: ineffiziente Datennutzung zu verwalten (mehr als 30 % der Daten sind redundant) - Sicher zu bleiben: Datenschutz ist entscheidend - Ihre Daten werden niemals für ein KI-Training verwendet.


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

**Who Is the Company Behind Finden?**

- **Verkäufer:** [Finden](https://www.g2.com/de/sellers/finden)
- **Hauptsitz:** Boca Raton, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/finden4me/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 150% Kleinunternehmen


#### What Are Finden's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Einfacher Zugang (2 reviews)
- Merkmale (2 reviews)
- Sucheffizienz (2 reviews)
- Geschwindigkeit (2 reviews)

**Cons:**

- Integrationsprobleme (1 reviews)

### 23. [Inflectiv](https://www.g2.com/de/products/inflectiv/reviews)
  Inflectiv ist eine Softwareplattform, die es Benutzern ermöglicht, unstrukturierte Informationen in strukturierte Datensätze umzuwandeln, die von KI-Agenten und Anwendungen abgefragt werden können. Das Produkt unterstützt das Einlesen von Dokumenten, Forschungsmaterialien, betrieblichem Wissen und ausgewählten realen Datenquellen und wandelt sie in strukturierte, maschinenlesbare Formate um, die für KI-Workflows optimiert sind. Inflectiv ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu erstellen, Zugriffsberechtigungen zu verwalten und diese Datensätze über Abfragen und Integrationen KI-Agenten, Automatisierungs-Workflows und externen Anwendungen bereitzustellen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Anwendungsfälle wie KI-Copiloten, Compliance-Automatisierung, Forschungsassistenten und agentenbasierte Workflows zu unterstützen. Das Produkt umfasst auch Funktionen für die Versionierung von Datensätzen, die Verfolgung der Nutzung und die Monetarisierung, sodass Datensatz-Ersteller den Zugriff kontrollieren und durch die Nutzung verdienen können. Inflectiv integriert sich in bestehende KI-Infrastrukturen und Agenten-Frameworks, sodass strukturierte Daten in verschiedenen Umgebungen genutzt werden können, ohne dass benutzerdefinierte Datenpipelines erforderlich sind. Inflectiv wird von Entwicklern, KI-Teams und Organisationen genutzt, die zuverlässige, strukturierte Daten als Eingabe für KI-Agenten und automatisierte Systeme benötigen.



**Who Is the Company Behind Inflectiv?**

- **Verkäufer:** [Inflectiv](https://www.g2.com/de/sellers/inflectiv)
- **Hauptsitz:** Dubai, AE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/inflectivai/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 24. [KGNN - Knowledge Graph Neural Network](https://www.g2.com/de/products/kgnn-knowledge-graph-neural-network/reviews)
  Equitus KGNN ist eine automatisierte Datenvereinheitlichungsplattform in der Kategorie Wissensgraph und KI-Dateninfrastruktur. Sie ist für Unternehmensorganisationen konzipiert, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aufnehmen, strukturieren und kontextualisieren möchten, ohne auf traditionelle ETL-Prozesse angewiesen zu sein. KGNN automatisiert die Umwandlung von unterschiedlichen Unternehmensdaten in semantisch angereichertes, KI-bereites Wissen, um Anwendungsfälle wie Analytik, Business Intelligence (BI) und generative KI (GenAI) Bereitstellung zu unterstützen. Equitus KGNN verwendet eine Kombination aus natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), maschinellem Lernen (ML) und semantischen Technologien, um dynamisch einen sich selbst konstruierenden RDF-Wissensgraphen zu erstellen. Dieser semantische Kern ermöglicht es Organisationen, Entitäten, Beziehungen und kontextuelle Bedeutungen aus Rohdaten – einschließlich Dokumenten, Protokollen und Datenbanken – zu extrahieren und in strukturierte, vektorisierte Formate umzuwandeln, die für fortgeschrittene Analysen und den Verbrauch von KI-Modellen optimiert sind. Equitus KGNN eignet sich für: Unternehmen, die in fragmentierten Datensystemen operieren. Organisationen, die kontextualisierte Daten für KI-, BI- oder Compliance-Anwendungsfälle benötigen. Teams, die Altsysteme und moderne Systeme vereinheitlichen möchten, ohne die Infrastruktur neu zu gestalten. Hauptfunktionen: Automatisierte Datenaufnahme: Handhabt strukturierte und unstrukturierte Quellen ohne manuelle Pipelines. Semantische Automatische Zuordnung: Generiert dynamisch einen schemalosen RDF-Wissensgraphen. Föderierte Integration: Ermöglicht bidirektionalen Datenaustausch über alte und moderne Plattformen hinweg. Echtzeit-Vektorisierung: Bereitet Daten für KI-Modelle, RAG/CAG-Pipelines und Vektorsuche vor. Governance und Herkunft: Erhält vollständige Datenherkunft, Sicherheits- und Compliance-Kontrollen. Vorteile: Reduzieren Sie die Abhängigkeit von manueller Datenverarbeitung um 80%. Minimieren Sie die Latenz mit nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung. Verbessern Sie die KI-Genauigkeit und Erklärbarkeit durch kontextuelle Anreicherung. Stellen Sie die Kompatibilität mit sicheren, vor Ort oder luftdicht abgeschotteten Umgebungen sicher. Mindestanforderungen an das System: IBM Power10/11 40 Kerne 512GB RAM 4TB SSD (nutzbar) RedHat OpenShift 4.18 X86/GPU 24 Kerne 256GB RAM Nvidia GPU mit 24GB+ 4TB SSD (nutzbar) RedHat OpenShift 4.18 Equitus KGNN ist für Skalierbarkeit, Edge-Bereitschaft und unternehmensgerechte Bereitstellung gebaut und ermöglicht nahtlose Datenvereinheitlichung über den gesamten Lebenszyklus von KI- und Analyseinitiativen hinweg.



**Who Is the Company Behind KGNN - Knowledge Graph Neural Network?**

- **Verkäufer:** [Equitus](https://www.g2.com/de/sellers/equitus)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/equitus (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 25. [MyDataWork](https://www.g2.com/de/products/mydatawork/reviews)
  MyDataWork ist ein Arbeitsbereich für Datenanalysten, Analytics-Ingenieure und BI-Entwickler, die wiederkehrende Arbeiten über mehrere Dateien, Tools und Stakeholder hinweg verwalten. Es vereint Asset-Katalogisierung, Datenherkunftsvisualisierung, Anwendungsfallverfolgung, Messung von Geschäftsergebnissen und KI-gestützte Analyse an einem Ort, der speziell dafür entwickelt wurde, wie Analysten tatsächlich arbeiten. Die meisten Analytik-Teams arbeiten ohne zentrale Aufzeichnung ihrer Arbeit. Dateien befinden sich in Ordnern. Der Kontext lebt in den Köpfen der Menschen. Der Wert der Dateninvestition bleibt unsichtbar, bis jemand fragt – und dann dauert es länger als nötig, die Antwort zu rekonstruieren. MyDataWork behebt das auf der Ebene des einzelnen Analysten und skaliert den Nutzen für Manager, IT-Leiter und die Organisation als Ganzes. Asset-Katalog und Datenherkunft MyDataWork liest Metadaten aus lokalen Dateien – Excel, SQL, Python, Alteryx, Tableau, Power BI, CSV – und Cloud-Plattformen einschließlich GitHub, dbt Cloud, Databricks und Snowflake, um automatisch einen Live-Asset-Katalog zu erstellen. Keine manuelle Eingabe erforderlich. Die Datenherkunft wird aus denselben Metadaten erstellt und zeigt, welche Dateien welche Berichte speisen und welche Pipelines welche Dashboards unterstützen. Externe Abhängigkeiten – Datenquellen, die in Dateien referenziert, aber noch nicht verfolgt werden – werden mit einer gelben Markierung hervorgehoben, sodass unsichtbare Risiken sichtbar werden, bevor sie Probleme verursachen. Anwendungsfallverfolgung und Ergebnismessung Analysten verbinden ihre Assets mit dokumentierten Anwendungsfällen, die aufzeichnen, wofür jede Lieferung gedacht ist, wer davon abhängt, was das Ziel ist und wie der Fortschritt im Vergleich zu einer Basislinie und einem Ziel gemessen wird. Geschätzter und realisierter Wert wird über das Portfolio hinweg verfolgt. Eine statistische Ausreißererkennungsschicht markiert gemeldete Werte, die im Vergleich zu vergleichbarer Arbeit ungewöhnlich aussehen – was Analysten hilft, in Stakeholder-Gespräche mit Zahlen zu gehen, die sie verteidigen können. KI-gestützte Analyse Sechs KI-Funktionen helfen Analysten, weiter zu gehen: Anwendungsfall-Empfehlungen, Wiederverwendungs-Möglichkeiten-Identifikation, Automatisierungskandidaten-Analyse, externe Marktplatz-Datenentdeckung, Tool-Migrations- und Modernisierungsbewertung und ein kontextbewusster Arbeitsbereich-Assistent, der auf jedem Bildschirm verfügbar ist. Integrationen und Export MyDataWork integriert sich mit Jira, um Anwendungsfall-Updates mit einem Klick direkt an Tickets zu senden. Portfolioberichte werden als PowerPoint oder PDF für Führungsgespräche und Governance-Überprüfungen exportiert – kein App-Zugriff für Stakeholder erforderlich. Entwickelt für einzelne Analysten und Analytik-Teams jeder Größe, die ihre Arbeit organisieren, ihren Wert demonstrieren und den Kontext weitergeben möchten, ohne institutionelles Wissen zu verlieren.



**Who Is the Company Behind MyDataWork?**

- **Verkäufer:** [MyDataWork](https://www.g2.com/de/sellers/mydatawork)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mydatawork/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)




    ## What Is Datenverwaltungssoftware?
  [IT-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-infrastructure)