# Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen - Seite 21

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

   Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen bieten Werkzeuge zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), indem sie Daten mit intelligenten, entscheidungsunterstützenden Modellen kombinieren, um Geschäftslösungen zu unterstützen. Diese Plattformen können vorgefertigte Algorithmen und visuelle Workflows für nicht-technische Benutzer anbieten oder erfordern fortgeschrittenere Entwicklungsfähigkeiten für die Erstellung komplexer Modelle.

Kernfähigkeiten von Datenwissenschafts- und maschinellem Lernen (DSML)-Software

Um in die Kategorie der Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen (DSML) aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit Algorithmen verbinden können, damit diese lernen und sich anpassen können
- Benutzern erlauben, ML-Algorithmen zu erstellen und vorgefertigte Algorithmen für Anfänger anbieten
- Eine Plattform zur Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen

Wie sich DSML-Software von anderen Tools unterscheidet

DSML-Plattformen unterscheiden sich von traditionellen Platform-as-a-Service (PaaS)-Angeboten, indem sie ML-spezifische Funktionalitäten bieten, wie vorgefertigte Algorithmen, Modelltrainings-Workflows und automatisierte Funktionen, die den Bedarf an umfangreicher Datenwissenschaftsexpertise reduzieren.

Einblicke aus G2-Bewertungen zu DSML-Software

Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer den Wert der optimierten Modellentwicklung, die einfache Bereitstellung und Optionen hervor, die sowohl nicht-technische als auch fortgeschrittene Praktiker durch visuelle Schnittstellen oder codebasierte Workflows unterstützen.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 819


## Trust & Credibility Stats

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 12,900+ Authentische Bewertungen
- 819+ 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 Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen At A Glance

- **Führer:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Top-Trending:** [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)


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**Sponsored**

### ILUM

Ilum: Eine Datenplattform, entwickelt von Dateningenieuren für Dateningenieure Ilum ist eine Data Lakehouse-Plattform, die Datenmanagement, verteilte Verarbeitung, Analysen und KI-Workflows für KI-Ingenieure, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Analysten vereint. Sie gehört zu den Kategorien Datenplattform, Data Lakehouse und Datenengineering-Software und unterstützt flexible Bereitstellung in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen. Ilum ermöglicht es technischen Teams, moderne Dateninfrastrukturen mit offenen Standards zu erstellen, zu betreiben und zu skalieren. Es integriert Werkzeuge für Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, notebook-basierte Erkundung, Workflow-Orchestrierung und Business Intelligence, alles in einer einzigen Plattform. Ilum unterstützt moderne offene Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi und Apache Paimon. Es bietet auch native Integration mit Apache Spark und Trino für die Berechnung, wobei die Unterstützung für Apache Flink derzeit in Entwicklung ist. Hauptmerkmale sind: - SQL-Editor: Abfrage von Delta, Iceberg, Hudi oder Spark SQL mit Autovervollständigung, Ergebnisvorschauen und Metadateninspektion. - Datenherkunft & Katalog: Visualisierung des Datenflusses mit OpenLineage und Erkundung von Datensätzen durch einen durchsuchbaren Datenkatalog. - Notebook-Integration: Verwendung integrierter Jupyter-Notebooks, die mit Spark, Metadaten und Ihrer Datenumgebung für Erkundung oder Modellierung vorverdrahtet sind. - Spark-Job-Management: Einreichen, Überwachen und Debuggen von Spark-Jobs mit integrierten Protokollen, Metriken, Planung und einem integrierten Spark-History-Server. - Trino-Unterstützung: Ausführen von föderierten Abfragen über mehrere Datenquellen mit Trino direkt innerhalb von Ilum. - Deklarative Pipelines: Definition wiederholbarer ETL- und Analyse-Pipelines mit Abhängigkeitsverfolgung und Wiederherstellungslogik. - Automatische ERD-Diagramme: Sofortige Generierung von ER-Diagrammen aus Schemata zur Unterstützung des Datenverständnisses und der Einarbeitung. - ML-Experimentierung & -Verfolgung: Enthält MLflow zur Verwaltung von Experimenten, Verfolgung von Parametern, Metriken und Artefakten, vollständig integriert mit Notebooks und Datenpipelines zur Rationalisierung von Modellentwicklungs-Workflows. - KI-Integration & -Bereitstellung: Unterstützt sowohl klassische ML- als auch moderne KI-Anwendungsfälle, einschließlich GenAI-Workflows, Vektorsuche und einbettungsbasierte Anwendungen. Modelle können registriert, versioniert und zur Inferenz innerhalb deklarativer Pipelines bereitgestellt werden. - Integrierte KI-Agenten-Schnittstelle: Ilum integriert eine GPT-ähnliche Schnittstelle, um mit Ihren Daten zu interagieren, Pipelines auszulösen, SQL zu generieren oder Metadaten mit natürlicher Sprache zu erkunden, und bringt GenAI-Fähigkeiten direkt in Ihre Datenplattform. - BI-Dashboards: Native Unterstützung für Apache Superset, mit JDBC-Integration für Tableau, Power BI und andere BI-Tools. Weitere Highlights: - Multi-Cluster-Management: Verbindung mehrerer Spark- oder Kubernetes-Cluster zur Skalierung und Isolierung von Workloads. - Feingranulare Zugriffskontrolle: LDAP-, OAuth2- und Hydra-Integration für sicheren, rollenbasierten Zugriff. - Hybridbereit: Entwickelt, um Databricks oder Cloudera in Umgebungen zu ersetzen, in denen die Cloud-Einführung teilweise, reguliert oder nicht möglich ist.



[Website des Unternehmens besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D21&secure%5Btoken%5D=d457a2bd7fffb699313d04e989fa8847f8c4b38c7c0c74a1fec7c592603df21a&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url&secure%5Bvisitor_segment%5D=180)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Mlclever](https://www.g2.com/de/products/mlclever/reviews)
  ML Clever ist eine KI-gestützte Arbeitsplattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung von Präsentationen, Dashboards, strategischen Plänen und maschinellen Lernmodellen zu optimieren. Durch die Automatisierung komplexer Aufgaben ermöglicht sie es den Nutzern, ausgefeilte, markenkonforme Präsentationen, umfassende Dashboards mit narrativen Einblicken zu erstellen und prädiktive Modelle ohne jegliche Programmierung bereitzustellen. Diese All-in-One-Plattform ist für Fachleute konzipiert, die ihre Produktivität und Entscheidungsfindung durch fortschrittliche KI-Funktionen verbessern möchten. Hauptmerkmale und Funktionen: - KI-Präsentationen: Verwandeln Sie Eingaben oder Dokumente in Sekundenschnelle in ausgefeilte, markenkonforme Präsentationen, komplett mit Gliederungen, Erzählungen und markenkonformen Visualisierungen. - KI-Dashboards: Laden Sie Daten hoch, um sofort mehrseitige Dashboards mit priorisierten Einblicken, interaktiven Diagrammen und verständlichen Erklärungen zu erstellen. - KI-Berater: Definieren Sie Geschäftsziele und erhalten Sie KI-generierte strategische Einblicke, umsetzbare Pläne und präsentationsfertige Ergebnisse, die erstklassige Beratungskompetenz simulieren. - AutoML: Erstellen, optimieren und implementieren Sie prädiktive Modelle mit einem einzigen Klick, ohne dass Programmierkenntnisse oder umfangreiches Wissen über maschinelles Lernen erforderlich sind. - Datenvorverarbeitung: Bereiten Sie Datensätze vor, indem Sie fehlende Werte behandeln, kategoriale Variablen kodieren und numerische Merkmale über eine geführte, schrittweise Benutzeroberfläche skalieren. - KI-Pipeline: Automatisieren Sie den gesamten Workflow des maschinellen Lernens, von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbereitstellung, mit Echtzeit-Tracking und anpassbaren Automatisierungsstufen. - ML-Überwachung: Erhalten Sie vollständige Transparenz über die Abläufe des maschinellen Lernens mit fortschrittlichen Überwachungstools, die Benutzeraktivitäten, API-Leistung und Pipeline-Metriken verfolgen, ergänzt durch anpassbare Warnungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: ML Clever adressiert die Herausforderung zeitaufwändiger und komplexer Datenanalyse- und Präsentationsaufgaben, indem es diese Prozesse automatisiert. Es befähigt die Nutzer, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren, anstatt auf manuelle Arbeit, und steigert so die Produktivität und Effizienz. Durch die Bereitstellung einer integrierten Suite von KI-Tools ermöglicht ML Clever Fachleuten, schnell hochwertige Ergebnisse zu erzielen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und in ihren jeweiligen Bereichen wettbewerbsfähig zu bleiben.




**Seller Details:**

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



### 2. [MLCommons](https://www.g2.com/de/products/mlcommons/reviews)
  MLCommons ist ein offenes Ingenieurskonsortium, das sich der Verbesserung von künstlichen Intelligenz (KI)-Systemen durch gemeinsame Anstrengungen mit der Industrie und der Wissenschaft widmet. Seine Mission ist es, vertrauenswürdige, sichere und effiziente KI zu entwickeln, indem kontinuierlich die Genauigkeit, Sicherheit, Geschwindigkeit und Effizienz von KI-Technologien gemessen und verbessert werden. Durch die Bereitstellung standardisierter Benchmarks und Datensätze zielt MLCommons darauf ab, KI zu demokratisieren und sie für alle zugänglich und nützlich zu machen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Leistungsbenchmarks: MLCommons entwickelt industrieweite Benchmarks, wie die MLPerf-Suite, um neutrale und konsistente Messungen der KI-Leistung über verschiedene Aufgaben und Plattformen hinweg bereitzustellen. - KI-Risiko und Zuverlässigkeit: Das Konsortium konzentriert sich darauf, harmonisierte Ansätze für sicherere KI zu entwickeln, indem standardisierte Messungen und Methoden zur Bewertung der KI-Sicherheit und -Zuverlässigkeit entwickelt werden. - Datensätze und Forschung: MLCommons erstellt offene, groß angelegte und vielfältige Datensätze, wie den People’s Speech-Datensatz, um die Entwicklung und Bewertung von KI-Systemen zu unterstützen. Es fördert auch die Forschung durch gemeinsame Infrastruktur und kollaborative Projekte. - Gemeinschaftliche Zusammenarbeit: Mit über 125 Mitgliedern, darunter Startups, führende Unternehmen, Akademiker und gemeinnützige Organisationen, betont MLCommons globale, inklusive und faire Zusammenarbeit, um KI-Technologien voranzutreiben. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: MLCommons adressiert das Bedürfnis nach standardisierten Bewertungswerkzeugen in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft. Durch das Angebot umfassender Benchmarks und Datensätze ermöglicht es Organisationen, die Leistung und Sicherheit ihrer KI-Systeme zu bewerten und zu verbessern. Diese Standardisierung fördert Transparenz, Reproduzierbarkeit und Vertrauen in KI-Technologien, beschleunigt letztendlich Innovationen und stellt sicher, dass KI-Entwicklungen für ein breites Publikum nützlich und zugänglich sind.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MLCommons](https://www.g2.com/de/sellers/mlcommons)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mlcommons (86 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 3. [MLReef](https://www.g2.com/de/products/mlreef/reviews)
  MLReef ist die Plattform für die Entwicklung von Machine Learning, die Ihre ML-Innovation in der gesamten Organisation demokratisiert. Einfach und ohne Einschränkungen. Nutzen Sie die Kraft der verteilten ML-Entwicklung: - bis zu 5-fache Steigerung des ML-Entwicklungsdurchsatzes - bis zu 85 % weniger Abhängigkeit von interner Data-Science-Kapazität - Verteilte Arbeitslast bei komplexen Datenaufgaben mit nahtlos einbezogenen Fachexperten - Höhere Akzeptanz der bereitgestellten Modelle, da die Entwicklung eine gemeinsame Aufgabe ist F: Was ist verteilte ML-Entwicklung? Verteilte Machine-Learning-Entwicklung ist der Prozess, bei dem die Wertschöpfungskette strukturell auf verschiedene Akteure innerhalb der Organisation verteilt wird, um Effizienz, Transparenz, Qualität zu fördern und das Wissen und die Fähigkeit zur Erstellung von Machine Learning zu demokratisieren.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MLReef](https://www.g2.com/de/sellers/mlreef)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Vienna, AT
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mlreef/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 4. [ModAstera](https://www.g2.com/de/products/modastera/reviews)
  ModAstera ist eine hochmoderne Plattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung von Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) für medizinische Anwendungen zu automatisieren und zu beschleunigen. Durch die Rationalisierung der gesamten KI-Entwicklungspipeline – von der Datenannotation und -vorverarbeitung bis hin zum Modelltraining und der Bereitstellung – ermöglicht ModAstera Gesundheitsorganisationen, prädiktive Modelle in Minuten zu erstellen und bereitzustellen. Diese No-Code-Lösung erlaubt es den Nutzern, sich auf Innovationen zu konzentrieren, ohne die Komplexitäten traditioneller KI-Entwicklungsprozesse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Medical AI Engineering Agent (MAEA): Fungiert als virtueller Assistent zur Automatisierung komplexer Ingenieuraufgaben, einschließlich Modellaufbau, Parameteroptimierung und Lösungsbereitstellung. Es vereinfacht die Erstellung von Segmentierungs- und Klassifikationsmodellen und richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Nutzer. - KI-unterstützte Datenannotation: Verbessert die Qualität und Geschwindigkeit der Datenvorbereitung, indem KI genutzt wird, um medizinische Daten wie Bilder und Patientenakten vorab zu kennzeichnen. Es bietet anpassbare Workflows und gesundheitsspezifische Vorlagen, um den Annotierungsprozess zu optimieren. - Vorgefertigte HealthTech-spezifische KI-Modelle: Bietet eine Bibliothek von Modellen, die auf häufige Anwendungsfälle wie Diagnostik, Patientenüberwachung und Bildanalyse zugeschnitten sind. Diese Modelle sind anpassbar, um den einzigartigen organisatorischen Bedürfnissen gerecht zu werden. - Umfassende KI-Workflow-Integration: Integriert den gesamten KI-Entwicklungsprozess, von der Datenvorverarbeitung bis zur Bereitstellung, mit eingebauter Compliance für Gesundheitsvorschriften wie HIPAA und APPI. Die Plattform enthält auch Echtzeit-Überwachungstools, um optimale Leistung sicherzustellen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: ModAstera adressiert mehrere kritische Herausforderungen in der medizinischen KI-Entwicklung: - Kosten- und Zeiteffizienz: Durch die Automatisierung des KI-Entwicklungsprozesses reduziert ModAstera die Forschungs- und Entwicklungszyklen von Monaten auf Tage und senkt die Entwicklungskosten um bis zu 90%. - Zugänglichkeit für Gesundheitsfachkräfte: Die No-Code-Plattform befähigt Kliniker und Gesundheitsfachkräfte, KI-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen, ohne umfangreiche technische Expertise zu benötigen, und überbrückt die Kluft zwischen medizinischem Wissen und KI-Fähigkeiten. - Einhaltung von Vorschriften: Stellt sicher, dass KI-Lösungen den Gesundheitsvorschriften entsprechen und eine nahtlose und sichere Integration in medizinische Arbeitsabläufe ermöglichen. Durch die Bereitstellung dieser Lösungen ermöglicht ModAstera Gesundheitsorganisationen, KI-gesteuerte Werkzeuge schnell zu entwickeln und zu implementieren, was letztendlich die Patientenergebnisse verbessert und medizinische Innovationen vorantreibt.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [ModAstera](https://www.g2.com/de/sellers/modastera)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Chuo, JP
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/modastera (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 5. [Modulos AI Governance Platform](https://www.g2.com/de/products/modulos-ai-governance-platform/reviews)
  Modulos AG, gegründet im Jahr 2018, ist ein Schweizer Pionier im Bereich der verantwortungsvollen KI-Governance und die erste KI-Governance-Plattform, die die ISO 42001-Zertifizierung erreicht hat. Mit der Mission, Organisationen zu befähigen, KI-Produkte und -Dienstleistungen in regulierten Umgebungen verantwortungsvoll zu steuern, rationalisiert und beschleunigt Modulos den KI-Compliance-Prozess. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, Risiken effizient zu managen und sich an wichtige regulatorische Rahmenwerke wie den EU AI Act, NIST AI RMF, ISO 42001 und mehr anzupassen. Dadurch hilft Modulos seinen Kunden, wirtschaftliche, rechtliche und reputationsbezogene Risiken zu vermeiden und Vertrauen sowie langfristigen Erfolg in ihren KI-Initiativen zu fördern.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Modulos](https://www.g2.com/de/sellers/modulos)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Zurich, CH
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/modulos-ag (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 6. [Moloco](https://www.g2.com/de/products/moloco/reviews)
  Molocos Mission ist es, Unternehmen jeder Größe durch operatives maschinelles Lernen zu Wachstum zu verhelfen. Mit Molocos maschineller Lernplattform für Wachstum und Leistung können nun alle App-Publisher, Handelsmarktplätze und Streaming-Unternehmen den Wert ihrer einzigartigen, eigenen Daten freischalten. Moloco wurde 2013 von einem Team von Ingenieuren für maschinelles Lernen gegründet und hat Büros in den USA, Großbritannien, Deutschland, Korea, China, Indien, Japan und Singapur. \* Moloco Ads ermöglicht es Performance-Marketing-Experten, die Nutzerakquise für mobile Apps durch unsere fortschrittlichen maschinellen Lernmodelle zu skalieren. \* Moloco Commerce Media ermöglicht es Einzelhändlern und Marktplätzen, ihr eigenes Werbegeschäft mit einer flexiblen Lösung aufzubauen, die Relevanz, Ergebnisse und Automatisierung für skalierte und optimierte Werbeoperationen liefert. \* Moloco Streaming Monetization ermöglicht es Streaming-Medienunternehmen, ihre Monetarisierungsstrategie zu revolutionieren, indem sie ein ergebnisorientiertes Werbegeschäft aufbauen, das Relevanz für Nutzer und Ergebnisse für Werbetreibende liefert.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 14


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Moloco, Inc](https://www.g2.com/de/sellers/moloco-inc)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Redwood City, California
- **Twitter:** @MolocoHQ (1,066 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/moloco (883 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kontoverwaltung (1 reviews)
- Analytik (1 reviews)
- Kampagnenmanagement (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)


### 7. [Monai](https://www.g2.com/de/products/monai/reviews)
  MONAI (Medical Open Network for AI) ist ein Open-Source-Framework auf Basis von PyTorch, das entwickelt wurde, um Deep Learning in der medizinischen Bildgebung zu erleichtern. MONAI wurde in Zusammenarbeit von NVIDIA und dem King's College London entwickelt und bietet domänenspezifische Werkzeuge und Workflows, um die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen in der medizinischen Bildgebung zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Domänenspezifisches Toolkit: Bietet spezialisierte Komponenten wie für die medizinische Bildgebung optimierte Netzwerke, Verlustfunktionen, Transformationen und Bewertungsmetriken, die auf Anwendungen im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. - Unterstützung des gesamten KI-Lebenszyklus: Umfasst Werkzeuge für die Datenannotation (MONAI Label), das Modelltraining (MONAI Core) und die klinische Bereitstellung (MONAI Deploy) und bietet eine umfassende Lösung für medizinische KI-Workflows. - Skalierbarkeit und Leistung: Unterstützt Multi-GPU- und Multi-Node-Parallelität, GPU-beschleunigtes I/O und Leistungsprofilierung, um große medizinische Bildgebungsdatensätze effizient zu verarbeiten. - Gemeinschaftsgetriebene Entwicklung: Als Open-Source-Projekt unter der Apache 2.0-Lizenz profitiert MONAI von aktiven Beiträgen von Forschern, Klinikern und Industrieexperten weltweit, was Innovation und Reproduzierbarkeit fördert. - Standardisiertes Bereitstellungs-Framework: Das MONAI Deploy SDK ermöglicht das Verpacken von KI-Modellen in portable, containerisierte Anwendungen, die nahtlos in klinische Workflows integriert werden und Gesundheitsdatenstandards wie DICOM und FHIR unterstützen. Primärer Wert und gelöstes Problem: MONAI adressiert die einzigartigen Herausforderungen der Anwendung von Deep Learning in der medizinischen Bildgebung, indem es ein robustes, validiertes Framework bereitstellt, das die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen beschleunigt. Durch das Angebot domänenspezifischer Werkzeuge und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Forschern und Klinikern verbessert MONAI die Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit und klinische Anwendbarkeit von medizinischen KI-Lösungen, was letztendlich zu verbesserten Patientenergebnissen und effizienteren Gesundheitsdiensten beiträgt.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Monai](https://www.g2.com/de/sellers/monai)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/projectmonai/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 8. [Monarcha](https://www.g2.com/de/products/monarcha/reviews)
  Monarcha is an AI-powered geospatial intelligence platform designed to streamline the georeferencing and digitization of maps and documents. It enables users to upload scanned geological, topographic, or legacy maps, automatically identifying coordinate systems, matching control points, and georeferencing them within seconds. The platform also extracts structured data from drill hole logs, assay certificates, and geochemistry results, transforming them into formats compatible with GIS and data management tools. Additionally, Monarcha digitizes features such as geological units, fault lines, and drill hole markers into vector layers, facilitating seamless integration with existing workflows. Key Features: - AI-Powered Georeferencing: Automatically identifies coordinate systems and georeferences maps, including local mine grids, UTM, and custom projections. - Document Extraction: Reads and structures data from drill logs, assay certificates, and geochemistry results, providing outputs in JSON format ready for modeling tools. - Full Digitization: Converts map features like polygons, lines, and points into vector layers, allowing for editing, refinement, and export as shapefiles. - Search & Query: Enables natural language queries across processed documents, unifying maps, drill data, reports, and geochemical data into a searchable system. - Integration with Existing Tools: Supports outputs in GeoTIFF, Shapefile, GeoJSON, structured JSON, and CSV formats, ensuring compatibility with platforms like ArcGIS, Leapfrog, and other GIS or data management systems. Primary Value: Monarcha addresses the challenges of manual georeferencing and data extraction by automating these processes, significantly reducing the time and effort required to transform scanned maps and documents into actionable geospatial data. This automation enhances accuracy, efficiency, and decision-making capabilities for professionals in mining, engineering, and related fields, allowing them to focus on analysis and interpretation rather than data preparation.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Monarcha](https://www.g2.com/de/sellers/monarcha)
- **Gründungsjahr:** 2025
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/monarchagis (1,207 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 9. [Moning](https://www.g2.com/de/products/moning/reviews)
  Moning ist eine intuitive Investment-Analyseplattform, die darauf ausgelegt ist, die Komplexität von Finanzdaten für Privatanleger zu vereinfachen. Durch die Umwandlung von Rohfinanzinformationen in klare Visualisierungen und umsetzbare Erkenntnisse befähigt Moning die Nutzer, fundierte Investitionsentscheidungen effizient zu treffen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassender Datenzugang: Nutzer können über 40.000 Unternehmensaktien, 10.000 Fonds und ETFs sowie 5.000 Kryptowährungen weltweit recherchieren und analysieren. - Benutzerfreundliche Visualisierungen: Die Plattform präsentiert Finanzdaten durch leicht verständliche Visualisierungen, die ein schnelles Verständnis komplexer Informationen ermöglichen. - Gemeinschaftsengagement: Moning bietet Funktionen wie öffentliche Portfolios und Gemeinschaftsstatistiken, die eine kollaborative Umgebung für Investoren fördern. Primärer Wert und Nutzerlösungen: Moning adressiert die Herausforderung, sich in komplexen Finanzdaten zurechtzufinden, indem es eine optimierte, zugängliche Benutzeroberfläche bietet, die wesentliche Informationen in leicht verdauliche Formate destilliert. Dieser Ansatz reduziert die Zeit und den Aufwand, die für die Investmentanalyse erforderlich sind, und macht den Aktienmarkt für Privatanleger zugänglicher und weniger einschüchternd.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Moning](https://www.g2.com/de/sellers/moning)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Paris, FR
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/moning/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 10. [Monitr](https://www.g2.com/de/products/monitr/reviews)
  Monitr ist eine KI-gestützte Datenanalyseplattform, die den Prozess des Abfragens, Visualisierens und Interagierens mit Daten vereinfacht. Sie ermöglicht es Benutzern, ihre Datenbanken zu verbinden und mit einem KI-Assistenten zu interagieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen. Durch die Umwandlung von SQL-Abfragen in Echtzeitvisualisierungen erleichtert Monitr das effiziente Teilen von Key Performance Indicators (KPIs) und wesentlichen Metriken mit Stakeholdern. Die Plattform ist unternehmensbereit und bietet nahtlose Integration mit bestehenden PostgreSQL-Datenbanken oder API-Endpunkten und ist mit unternehmensgerechter Sicherheit skalierbar. Ihr kollaborativer Arbeitsbereich ermöglicht es Teams, Abfragen, Ergebnisse und Erkenntnisse zu teilen und unterstützt unbegrenzte Zuschauerplätze. Der KI-Abfrageassistent wandelt Geschäftsfragen in optimierte SQL um und beschleunigt das Schreiben und Validieren von Abfragen für Analysten. Angetrieben von Claude 3.5 Sonnet versteht der KI-Assistent von Monitr komplexe Datenbankschemata und bietet zuverlässige Abfragegenerierung und -validierung im großen Maßstab. Durch die Konsolidierung von SQL-Bearbeitung, Dashboard-Erstellung und KI-Unterstützung in einem einzigen Arbeitsbereich ermöglicht Monitr schnellere Auslieferung und intelligenteres Skalieren für Datenteams. Hauptmerkmale und Funktionalität: - KI-gestützte Dateninteraktion: Interagieren Sie mit einem KI-Assistenten, um Daten ohne SQL-Kenntnisse abzufragen und zu visualisieren. - Echtzeit-Dashboards: Wandeln Sie SQL-Abfragen in Live-Visualisierungen um, um KPIs effektiv zu teilen. - Unternehmensintegration: Nahtlose Verbindung mit bestehenden PostgreSQL-Datenbanken oder API-Endpunkten, um Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. - Kollaborativer Arbeitsbereich: Teilen Sie Abfragen, Ergebnisse und Erkenntnisse mit Teammitgliedern und unterstützen Sie unbegrenzte Zuschauerplätze. - KI-Abfrageassistent: Wandeln Sie Geschäftsfragen in optimierte SQL um und vereinfachen Sie das Schreiben und Validieren von Abfragen. - Unternehmensgerechte KI: Nutzen Sie Claude 3.5 Sonnet, um komplexe Datenbankschemata zu verstehen und zuverlässige Abfragegenerierung zu gewährleisten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Monitr adressiert die Herausforderung der komplexen Datenanalyse, indem es eine intuitive Plattform bietet, die die Notwendigkeit von SQL-Kenntnissen eliminiert. Es befähigt Teams, schnell Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, kritische Metriken mit Stakeholdern zu teilen und effektiv zusammenzuarbeiten. Durch die Integration von KI-Unterstützung, Echtzeit-Dashboards und kollaborativen Tools in einem einzigen Arbeitsbereich steigert Monitr die Produktivität, beschleunigt die Entscheidungsfindung und unterstützt skalierbares Wachstum für Unternehmen.




**Seller Details:**

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



### 11. [Monyble](https://www.g2.com/de/products/monyble/reviews)
  Monyble ist eine No-Code-AI-Plattform, die Unternehmen befähigt, schnell KI-Lösungen zu erstellen und bereitzustellen, ohne technisches Fachwissen zu benötigen. Monyble ist für eine schnelle Implementierung konzipiert und ermöglicht es Benutzern, KI-Tools und Projekte in weniger als 60 Sekunden zu starten, sodass sich Organisationen auf ihre Kernaktivitäten konzentrieren können, während die Plattform die technischen Komplexitäten verwaltet. Es bietet eine umfassende Suite von KI-Diensten, einschließlich Modelltraining, generative KI-Lösungen, natürliche Sprachverarbeitung und Analysen, alles mit einem starken Fokus auf Sicherheit und Skalierbarkeit. Hauptmerkmale und Funktionalität: - No-Code-Entwicklung: Erleichtert die Erstellung und Bereitstellung von KI-Lösungen ohne jegliche Programmierkenntnisse, wodurch KI für nicht-technische Benutzer zugänglich wird. - Schnelle Bereitstellung: Ermöglicht den Start von KI-Tools und Projekten in nur 60 Sekunden, was die Markteinführungszeit erheblich verkürzt. - Umfassende KI-Dienste: Bietet eine Reihe von KI-Fähigkeiten, einschließlich Modelltraining, generative KI, natürliche Sprachverarbeitung und Echtzeitanalysen. - Erhöhte Sicherheit: Implementiert robuste Sicherheitsmaßnahmen, um den Datenschutz und die Systemintegrität zu gewährleisten. - Cloud-Integration: Integriert sich nahtlos mit beliebten Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure, um skalierbare KI-Lösungen zu ermöglichen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Monyble adressiert die Herausforderung der Implementierung von KI-Lösungen, indem es die Notwendigkeit von technischem Fachwissen eliminiert und so den Zugang zu künstlicher Intelligenz demokratisiert. Durch das Angebot einer No-Code-Plattform mit schnellen Bereitstellungsmöglichkeiten ermöglicht es Unternehmen, KI schnell in ihre Abläufe zu integrieren und so Effizienz und Innovation zu steigern. Die umfassende Suite von KI-Diensten und der starke Sicherheitsfokus der Plattform stellen sicher, dass Organisationen KI-Lösungen selbstbewusst und effektiv entwickeln und bereitstellen können.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Monyble](https://www.g2.com/de/sellers/monyble)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Gurugram, IN
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/monyble/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 12. [Moontower](https://www.g2.com/de/products/moontower/reviews)
  Moontower ist eine fortschrittliche Optionsanalyseplattform, die darauf ausgelegt ist, Händlern umfassende Werkzeuge und Einblicke in verschiedene Anlageklassen zu bieten, darunter Aktien, ETFs, Devisen, Rohstoffe und Kryptowährungen. Durch das Angebot einer Reihe von proprietären Diagrammen und Bildungsressourcen zielt Moontower darauf ab, das Verständnis der Benutzer für die Marktvolatilität zu verbessern und ihre Handelsentscheidungen zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Handelsideen: Nutzt proprietäre Algorithmen, um Optionshandels-Setups zu identifizieren und zu bewerten, wobei der Fokus sowohl auf Long- als auch auf Short-Volatilitätsstrategien liegt. - Cockpit: Bietet einen ganzheitlichen Überblick über den Finanzmarkt durch Moontowers proprietäre Optionsdaten, die es den Benutzern ermöglichen, die marktweite Volatilität und Preisdynamik zu überwachen. - Dashboard: Bietet ein Querschnitts-Volatilitäts-Dashboard, um Benutzern zu helfen, zu erkennen, welche Optionen relativ günstig oder teuer auf dem Markt sind. - Positionsvisualisierer: Ermöglicht es Händlern, ihre Optionsstrukturen zu visualisieren und potenzielle Gewinn- und Verlustszenarien zu berechnen, was eine effektive Risikoverwaltung unterstützt. - Volatilitätsrisikoprämien-Scanner: Unterstützt Benutzer, die daran interessiert sind, Optionen zu verkaufen, indem er Vermögenswerte mit attraktiven Volatilitätsrisikoprämien-Möglichkeiten identifiziert. - Drill Down: Ermöglicht eine detaillierte Analyse spezifischer Ticker, um ein tieferes Verständnis des Optionsmarktes für einzelne Vermögenswerte zu gewinnen. - Paaranalyse: Ermöglicht schnelle Vergleiche zwischen zwei Vermögenswerten, um ihre relativen Volatilitäten zu bewerten und potenzielle Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. - Moontower Copilot: Ein KI-gestützter Assistent, der täglich mit den neuesten Moontower-Inhalten aktualisiert wird und darauf ausgelegt ist, Benutzer in ihren Optionshandelsstrategien zu unterstützen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Moontower adressiert die Komplexität des Optionshandels, indem es einen strukturierten und aufschlussreichen Ansatz zur Marktanalyse bietet. Sein umfassendes Angebot an Werkzeugen und Bildungsmaterialien stattet Händler mit den notwendigen Ressourcen aus, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken effektiv zu managen und profitable Möglichkeiten zu identifizieren. Durch die Integration fortschrittlicher Analysen mit benutzerfreundlichen Schnittstellen vereinfacht Moontower den Prozess der Verfolgung und Analyse von Marktvolatilität und verbessert somit das gesamte Handelserlebnis sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Händler.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Moontower](https://www.g2.com/de/sellers/moontower)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/moontower-ai/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 13. [Morph](https://www.g2.com/de/products/morph-1-0-morph/reviews)
  Morph ist eine umfassende Plattform, die Produktteams befähigt, indem sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse durch intuitive Datenanwendungen verwandelt. Sie bietet ein Full-Stack-Python-Framework, das es Benutzern ermöglicht, KI- und Datenanwendungen nahtlos zu erstellen, bereitzustellen und zu teilen. Mit Morph können Teams verschiedene Datenquellen verbinden, Daten mit SQL und Python verarbeiten und analysieren und interaktive Dashboards erstellen, alles in einer sicheren und kollaborativen Umgebung. Hauptmerkmale und Funktionen: - Datenkonnektivität: Morph unterstützt die Integration mit großen Datenlagern wie Snowflake und BigQuery sowie SQL-Datenbanken wie PostgreSQL und MySQL. Benutzer können auch CSV-Dateien zur Analyse importieren. - Datenverarbeitung: Die Plattform bietet Werkzeuge zum Ausführen von SQL-Abfragen, zum Ausführen von benutzerdefiniertem Python-Code und zur Nutzung einer integrierten PostgreSQL-Datenbank für Datenspeicherung und -manipulation. - Morph AI: Ein interaktiver KI-Assistent, der Datenschemata versteht, bei der Aufgabenplanung hilft, automatisch Fehler in SQL-Abfragen oder Python-Skripten korrigiert und die Datenumwandlung und -visualisierung erleichtert. - Visualisierung und Berichterstattung: Benutzer können interaktive Dashboards und Berichte erstellen, die eine klare Kommunikation von Erkenntnissen über Teams hinweg ermöglichen. - Bereitstellung und Teilen: Morph ermöglicht die Bereitstellung von Anwendungen mit integrierter Benutzerauthentifizierung, um das sichere Teilen von Datenanwendungen innerhalb der Organisation zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Morph adressiert die Herausforderung, Rohdaten effizient in bedeutungsvolle Erkenntnisse zu verwandeln, ohne umfangreiche Programmier- oder Datenanalysekenntnisse zu erfordern. Durch die Integration von Datenspeicherung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung in einer einzigen Plattform rationalisiert Morph den Arbeitsablauf für Produktteams. Diese Konsolidierung reduziert die Notwendigkeit für mehrere unterschiedliche Werkzeuge, minimiert Einrichtungs-Komplexitäten und beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung von datengesteuerten Anwendungen. Letztendlich befähigt Morph Teams, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen und fördert eine datengesteuerte Kultur innerhalb von Organisationen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Morph 1.0](https://www.g2.com/de/sellers/morph-1-0)
- **Hauptsitz:** Tokyo, JP
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/morphdb (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 14. [Morpher AI](https://www.g2.com/de/products/morpher-ai/reviews)
  Morpher AI ist ein fortschrittliches Investment-Analyse-Tool, das Echtzeit-Markteinblicke über verschiedene Anlageklassen hinweg bietet, einschließlich Aktien, Kryptowährungen, Forex, Rohstoffe und Indizes. Durch den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen und Echtzeit-Datenfeeds liefert Morpher AI zeitnahe und genaue Bewertungen von Marktbewegungen, die es Händlern ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne ständig Nachrichten überwachen zu müssen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Zeitnahe Markteinblicke: Bietet aktuelle Analysen zu jeder Aktie oder Kryptowährung und hilft den Nutzern, die Gründe hinter Preisbewegungen zu verstehen. - Entdeckung neuer Trades: Identifiziert bedeutende Marktbewegungen und bietet umfassende Analysen, die Händlern helfen, neue Investitionsmöglichkeiten zu finden. - Zuverlässige KI-Analyse: Nutzt intelligente Filter und hochwertige Nachrichtenquellen, um Ungenauigkeiten zu minimieren und zuverlässige Informationen zu gewährleisten. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Vereinfacht komplexe Daten, sodass sowohl Anfänger als auch erfahrene Investoren Markttrends verstehen und Anlagestrategien entwickeln können. - Umfassende Marktabdeckung: Bietet Echtzeit-Einblicke in eine breite Palette von Märkten, einschließlich einzigartiger Vermögenswerte wie NFTs und Luxusgüter. Primärer Wert und Nutzerlösungen: Morpher AI befähigt Händler, indem es Echtzeit- und genaue Markteinblicke bietet, die Notwendigkeit ständiger Nachrichtenüberwachung reduziert und fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht. Seine benutzerfreundliche Oberfläche und umfassende Abdeckung über verschiedene Anlageklassen machen es zu einem wertvollen Werkzeug für sowohl neue als auch erfahrene Investoren, die ihre Handelsstrategien verbessern und Renditen maximieren möchten.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Morpher](https://www.g2.com/de/sellers/morpher)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Vienna, AT
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/morpher/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 15. [MosaicML](https://www.g2.com/de/products/mosaicml/reviews)
  Die MosaicML-Plattform ermöglicht es Ihnen, große KI-Modelle einfach auf Ihren Daten in Ihrer sicheren Umgebung zu trainieren.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Mosaic](https://www.g2.com/de/sellers/mosaic)
- **Gründungsjahr:** 1986
- **Hauptsitz:** Chicago, Illinois, United States
- **Twitter:** @MosaicTechInfo (290 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mosaic-sales-solutions/?trk=tyah&trkInfo=tarId%3A1414520343515%2Ctas%3Amosaic%2Cidx%3A3-2-10 (3,094 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 16. [MosaicML Composer](https://www.g2.com/de/products/mosaicml-composer/reviews)
  Verbessern Sie die Effizienz des Trainings von neuronalen Netzwerken mit algorithmischen Methoden, die Geschwindigkeit liefern, die Qualität steigern und die Kosten senken.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MosaicML](https://www.g2.com/de/sellers/mosaicml)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/databricks (13,148 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 17. [Mozaic Earth](https://www.g2.com/de/products/mozaic-earth/reviews)
  Mozaic Earth ist eine innovative Plattform, die darauf ausgelegt ist, umfassende Umweltdaten und Einblicke bereitzustellen, um Organisationen zu ermöglichen, fundierte Entscheidungen in Bezug auf Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen zu treffen. Durch die Aggregation und Analyse großer Mengen an georäumlichen und Umweltdaten bietet Mozaic Earth einen ganzheitlichen Blick auf die sich verändernde Landschaft der Erde und unterstützt Unternehmen, Regierungen und Forscher dabei, Umweltprobleme zu verstehen und anzugehen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenaggregation: Sammelt und integriert vielfältige Umweltdatensätze aus verschiedenen Quellen, einschließlich Satellitenbildern, Klimamodellen und bodengestützten Beobachtungen. - Erweiterte Analysen: Nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um komplexe Umweltdaten zu analysieren und Muster und Trends zu identifizieren. - Visualisierungstools: Bietet interaktive Karten und Dashboards, die Daten in einem zugänglichen und umsetzbaren Format präsentieren. - Anpassbare Berichte: Erstellt maßgeschneiderte Berichte, um den spezifischen Bedürfnissen verschiedener Branchen und Interessengruppen gerecht zu werden. - Echtzeitüberwachung: Bietet aktuelle Informationen zu Umweltbedingungen, die es ermöglichen, zeitnah auf aufkommende Probleme zu reagieren. Primärer Wert und Lösungen: Mozaic Earth adressiert das dringende Bedürfnis nach genauen und zeitnahen Umweltinformationen. Durch das Angebot einer zentralisierten Plattform für die Analyse von Umweltdaten befähigt es die Nutzer, Folgendes zu tun: - Entscheidungsfindung verbessern: Organisationen mit den notwendigen Einblicken ausstatten, um effektive Nachhaltigkeitsstrategien und -richtlinien zu entwickeln. - Risiken mindern: Potenzielle Umweltrisiken identifizieren und proaktive Maßnahmen ergreifen, um Auswirkungen zu minimieren. - Compliance erreichen: Unternehmen dabei unterstützen, regulatorische Anforderungen in Bezug auf Umweltstandards zu erfüllen. - Transparenz fördern: Vertrauen und Verantwortlichkeit fördern, indem klare und zuverlässige Umweltdaten für Interessengruppen bereitgestellt werden. Durch sein umfassendes Angebot an Werkzeugen und Dienstleistungen ermöglicht Mozaic Earth den Nutzern, die Komplexität des Umweltmanagements zu navigieren und zu einer nachhaltigeren und widerstandsfähigeren Zukunft beizutragen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Mozaic Earth](https://www.g2.com/de/sellers/mozaic-earth)
- **Hauptsitz:** London, GB
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mozaicearth/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 18. [Muffin Data](https://www.g2.com/de/products/muffin-data/reviews)
  Muffin Data ist eine spezialisierte Analyseplattform, die für aufstrebende Marken im Bereich der Konsumgüter (CPG), insbesondere im Lebensmittel- und Getränkesektor, entwickelt wurde. Sie vereinfacht das Datenmanagement, indem sie die Erfassung, Standardisierung und Analyse von Verkaufs-, Bestands- und Aktionsdaten von verschiedenen Einzelhändlern und Distributoren automatisiert. Dies ermöglicht es Marken, klare Einblicke in ihre Marktleistung zu gewinnen, ohne dass eine manuelle Datenverarbeitung erforderlich ist. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Datenintegration: Verbindet sich nahtlos mit Einzelhändler- und Distributorenportalen, um Verkaufs-, Versand- und Bestandsdaten am Point-of-Sale zu sammeln, wodurch die manuelle Dateneingabe entfällt. - Datenstandardisierung und Modellierung: Wandelt unterschiedliche Daten in ein normalisiertes Datenlager um, das auf jede Marke zugeschnitten ist, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. - Umfassende Analysen und Berichterstattung: Bietet sofort einsatzbereite Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, die Verkaufsgeschwindigkeit zu verfolgen, den Erfolg von Aktionen zu messen, Bestandsniveaus zu überwachen, Out-of-Stock-Ereignisse zu erkennen und Distributionsmetriken zu analysieren. - Anpassbare Berichtswerkzeuge: Bietet die Flexibilität, benutzerdefinierte Berichte und Visualisierungen zu erstellen, sodass Teams sich auf spezifische Metriken konzentrieren können, die für ihre Geschäftsziele relevant sind. - Prognose und Bedarfsplanung: Nutzt Verkaufs- und Distributionsdaten, um die Bedarfsplanung zu informieren und genaue Verkaufsprognosen zu erstellen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Muffin Data adressiert die häufigen Herausforderungen, denen CPG-Marken gegenüberstehen, wie fragmentierte Datenquellen, fehlende Automatisierung und inkonsistente Datenstandardisierung. Durch die Automatisierung von Datenworkflows und die Bereitstellung klarer, umsetzbarer Einblicke befähigt die Plattform Vertriebs-, Marketing- und Operationsteams, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies führt zu verbesserten Aktionsstrategien, optimiertem Bestandsmanagement, gesteigerter Verkaufsleistung und erheblichen Zeiteinsparungen durch die Reduzierung manueller Datenverarbeitung. Letztendlich ermöglicht Muffin Data aufstrebenden Marken, effektiver zu arbeiten und erfolgreich im Markt zu konkurrieren.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Muffin Data](https://www.g2.com/de/sellers/muffin-data)
- **Hauptsitz:** Santa Cruz, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/muffin-data-inc/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 19. [Multi-Stox](https://www.g2.com/de/products/multi-stox/reviews)
  MultiStox ist eine umfassende Bestandsverwaltungslösung, die darauf ausgelegt ist, Inventarprozesse für Unternehmen jeder Größe zu optimieren. Es bietet Echtzeit-Tracking, automatisierte Nachbestellungsbenachrichtigungen und detaillierte Berichterstattung, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Verwaltung von Beständen an mehreren Standorten, Barcode-Scanning und die Integration mit gängiger Buchhaltungssoftware. Durch die Bereitstellung genauer Bestandsmengen und die Reduzierung manueller Fehler hilft MultiStox Unternehmen, ihre Lieferkette zu optimieren, Bestandsengpässe zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.




**Seller Details:**

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



### 20. [Mywhyai](https://www.g2.com/de/products/mywhyai/reviews)
  Mywhyai ist eine fortschrittliche künstliche Intelligenz-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Unternehmen zu stärken, indem sie tiefe Einblicke in ihre Daten bietet. Sie nutzt hochmoderne maschinelle Lernalgorithmen, um komplexe Datensätze zu analysieren, was es Organisationen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu optimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Verarbeitet große Datenmengen, um Muster und Trends aufzudecken. - Prädiktive Analysen: Sagt zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen Daten voraus. - Anpassbare Dashboards: Bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zur Datenvisualisierung. - Integrationsfähigkeiten: Verbindet sich nahtlos mit bestehenden Geschäftssystemen und Datenbanken. - Automatisierte Berichterstellung: Erstellt umfassende Berichte zur Unterstützung der strategischen Planung. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Mywhyai adressiert die Herausforderung der datengesteuerten Entscheidungsfindung, indem es Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Es ermöglicht Unternehmen, Chancen zu identifizieren, Risiken zu mindern und die Effizienz zu steigern, was letztendlich Wachstum und Wettbewerbsvorteile fördert.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MyWhy](https://www.g2.com/de/sellers/mywhy-e2cf9773-eae1-4286-b43e-5d3e519bd924)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mywhyaicom/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 21. [Naria](https://www.g2.com/de/products/naria/reviews)
  Naria ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Plattform, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsabläufe zu verbessern, indem sie komplexe Prozesse automatisiert und aufschlussreiche Analysen bereitstellt. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen ermöglicht Naria Organisationen, Arbeitsabläufe zu optimieren, Entscheidungsfindungen zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Prozessautomatisierung: Automatisiert sich wiederholende Aufgaben, reduziert den manuellen Aufwand und erhöht die Effizienz. - Datenanalyse: Bietet umfassende Analysetools zur Interpretation von Daten und zur Aufdeckung umsetzbarer Erkenntnisse. - Anpassbare Lösungen: Bietet maßgeschneiderte KI-Modelle, um spezifische Geschäftsanforderungen in verschiedenen Branchen zu erfüllen. - Skalierbarkeit: Entwickelt, um mit dem Unternehmenswachstum zu skalieren und zunehmende Datenmengen und Komplexität zu bewältigen. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche für einfache Navigation und Bedienung durch Benutzer aller technischen Niveaus. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Naria adressiert die Herausforderung, große Datensätze zu verwalten und zu interpretieren, indem es die Datenverarbeitung und -analyse automatisiert. Dies befähigt Unternehmen, fundierte Entscheidungen schnell zu treffen, Abläufe zu optimieren und sich in ihren jeweiligen Märkten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Durch die Reduzierung der Abhängigkeit von manuellen Prozessen minimiert Naria Fehler und schafft wertvolle menschliche Ressourcen für strategische Initiativen frei.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Naria](https://www.g2.com/de/sellers/naria)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Seattle, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/naria-ai/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 22. [NativeBI](https://www.g2.com/de/products/nativebi/reviews)
  NativeBI ist eine Self-Service-Business-Intelligence (BI)-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsführern und Datenanalysten durch eine zentrale Lösung für Datenvisualisierung, Analyse und Berichterstattung zu stärken. Mit ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche und ihrem responsiven Design ermöglicht NativeBI den Nutzern, verschiedene Datenquellen zu konsolidieren, interaktive Dashboards zu erstellen und effizient umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Die Plattform unterstützt nahtlose Integration mit verschiedenen Datentypen, einschließlich relationaler Datenbanken, Tabellenkalkulationen, REST-APIs und Cloud-Datenquellen, und erleichtert umfassende Datenanalysen, ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Responsives Design und Benutzererfahrung: NativeBI bietet eine konsistente und intuitive Benutzeroberfläche auf allen Geräten, die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit für Nutzer auf jedem technischen Niveau gewährleistet. - Interaktive eingebaute Widgets: Die Plattform bietet eine breite Palette interaktiver Widgets, die verschiedene Datentypen unterstützen und es den Nutzern ermöglichen, Daten effektiv zu visualisieren und zu analysieren. - Ad-hoc-ChatGPT-Analyse: Nutzer können mithilfe von natürlichen Sprachabfragen über eine integrierte, von ChatGPT unterstützte Chat-Oberfläche spontane Datenanalysen durchführen und so komplexe Datenexploration vereinfachen. - Umfassende Datenquellenintegration: NativeBI verbindet sich nahtlos mit mehreren Datenquellen, einschließlich SQL- und NoSQL-Datenbanken, Cloud-Datenspeichern, Tabellenkalkulationen, REST-APIs und RSS-Feeds, und ermöglicht es den Nutzern, Daten von verschiedenen Plattformen zu konsolidieren und zu analysieren. - Dashboard-Kollaboration: Die Plattform erleichtert das Teilen von Dashboards sowohl öffentlich als auch intern, mit konfigurierbaren Berechtigungen für das Anzeigen oder Bearbeiten, und fördert so die kollaborative Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen. - Konfigurierbare Alarme und Benachrichtigungen: Nutzer können Geschäftsregeln in Bezug auf ihre Daten einrichten, und NativeBI benachrichtigt automatisch vordefinierte Nutzer oder Gruppen, wenn diese Bedingungen erfüllt sind, um ein rechtzeitiges Bewusstsein für kritische Datenänderungen zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: NativeBI adressiert die Herausforderung der komplexen Datenanalyse, indem es eine Self-Service-Plattform bereitstellt, die den Prozess der Konsolidierung, Visualisierung und Interpretation von Daten aus mehreren Quellen vereinfacht. Durch das Angebot einer intuitiven Benutzeroberfläche, interaktiver Dashboards und fortschrittlicher Funktionen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache für Ad-hoc-Analysen befähigt NativeBI die Nutzer, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass spezialisierte technische Fähigkeiten erforderlich sind. Diese Demokratisierung der Datenanalyse verbessert die Entscheidungsfähigkeit auf allen Ebenen einer Organisation, was zu fundierteren Strategien und verbesserten Geschäftsergebnissen führt.




**Seller Details:**

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



### 23. [Nautex AI](https://www.g2.com/de/products/nautex-ai/reviews)
  Nautex AI is an advanced artificial intelligence platform designed to streamline and enhance data analysis processes for businesses across various industries. By leveraging cutting-edge machine learning algorithms, Nautex AI enables organizations to extract valuable insights from complex datasets, facilitating informed decision-making and strategic planning. Key Features and Functionality: - Automated Data Processing: Nautex AI automates the ingestion, cleaning, and transformation of raw data, reducing manual effort and minimizing errors. - Predictive Analytics: The platform employs sophisticated predictive models to forecast trends and outcomes, aiding in proactive business strategies. - Customizable Dashboards: Users can create intuitive dashboards tailored to their specific needs, providing real-time visualization of key metrics and performance indicators. - Scalability: Nautex AI is designed to handle large volumes of data, ensuring consistent performance as business data grows. - Integration Capabilities: The platform seamlessly integrates with existing business systems and data sources, facilitating a unified data ecosystem. Primary Value and Solutions Provided: Nautex AI addresses the challenge of managing and interpreting vast amounts of data by offering a comprehensive solution that automates and simplifies data analysis. This empowers businesses to uncover hidden patterns, optimize operations, and drive innovation. By reducing the time and resources required for data processing, Nautex AI enables organizations to focus on strategic initiatives and maintain a competitive edge in their respective markets.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Nautex AI](https://www.g2.com/de/sellers/nautex-ai)
- **Gründungsjahr:** 2025
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nautex (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 24. [Needl](https://www.g2.com/de/products/needl-needl/reviews)
  Needl ist eine umfassende Datenintegrations- und Analyseplattform, die den Prozess der Verbindung, Analyse und Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen optimiert. Sie befähigt Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie eine einheitliche Sicht auf ihre Datenlandschaft bietet. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Nahtlose Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Diensten und APIs, um sicherzustellen, dass alle Ihre Daten an einem Ort zugänglich sind. - Datentransformation: Nutzen Sie leistungsstarke Werkzeuge, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und für die Analyse vorzubereiten, wodurch die Datenqualität und Konsistenz verbessert werden. - Erweiterte Analysen: Nutzen Sie integrierte Analysefunktionen, um komplexe Abfragen durchzuführen, Erkenntnisse zu gewinnen und Trends in Ihren Daten aufzudecken. - Anpassbare Dashboards: Erstellen Sie interaktive und anpassbare Dashboards, um Daten in Echtzeit zu visualisieren und so das Verständnis und die Kommunikation von Erkenntnissen zu erleichtern. - Kollaborationstools: Teilen Sie Erkenntnisse und arbeiten Sie mit Teammitgliedern über integrierte Sharing- und Kommentarfunktionen zusammen, um eine datengesteuerte Kultur zu fördern. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Needl adressiert die Herausforderung disparater Datenquellen, indem es eine einheitliche Plattform für Datenintegration und -analyse bietet. Es ermöglicht Organisationen, Datensilos abzubauen, die Datenqualität zu verbessern und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Durch das Angebot intuitiver Werkzeuge für die Datentransformation und -visualisierung befähigt Needl Benutzer, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Needl](https://www.g2.com/de/sellers/needl)
- **Hauptsitz:** Seattle, Washington, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aureliansystem (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 25. [Neferdata](https://www.g2.com/de/products/neferdata/reviews)
  Neferdata ist eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Sammlung, Analyse und Visualisierung komplexer Datensätze zu optimieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten-Workflows effizient zu verwalten und dabei Genauigkeit und Konsistenz über verschiedene Datenquellen hinweg sicherzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Verbindet sich nahtlos mit mehreren Datenquellen und ermöglicht ein einheitliches Datenmanagement. - Erweiterte Analysen: Bietet leistungsstarke Werkzeuge für eine tiefgehende Datenanalyse, die fundierte Entscheidungsfindung erleichtert. - Anpassbare Dashboards: Ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Dashboards für die Echtzeit-Datenvisualisierung. - Kollaborationstools: Unterstützt die Zusammenarbeit im Team mit gemeinsamen Zugriffs- und Versionskontrollfunktionen. - Sicherheitsmaßnahmen: Implementiert robuste Sicherheitsprotokolle zum Schutz sensibler Informationen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Neferdata adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung großer und vielfältiger Datensätze, indem es eine integrierte Plattform bietet, die Datenprozesse vereinfacht. Es befähigt Benutzer, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Datenintegrität zu wahren, was letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen führt.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Neferdata](https://www.g2.com/de/sellers/neferdata)
- **Hauptsitz:** Ann Arbor, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neferdata/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)





## Parent Category

[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
- [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms)
- [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)



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## Buyer Guide

### Was Sie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Plattformen wissen sollten

### Was sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen?

Die Menge an Daten, die in Unternehmen produziert wird, nimmt rapide zu. Unternehmen erkennen deren Bedeutung und nutzen diese gesammelten Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen verwandeln ihre Daten in Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Produktangebote zu verbessern. Mit Datenwissenschaft, zu der auch [künstliche Intelligenz (KI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) gehört, können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und macht datengetriebene Vorhersagen.

Ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft ist die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens. Benutzer nutzen Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen, die den gesamten Prozess von der Datenintegration bis zum Modellmanagement erleichtern. Mit dieser einzigen Plattform arbeiten Datenwissenschaftler, Ingenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressierte zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten angemessen verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden.

### Arten von DSML-Plattformen

Nicht alle Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwareplattformen sind gleich gestaltet. Diese Tools ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, [Modelle des maschinellen Lernens](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen und die Methode und Art der Bereitstellung.

**Cloud**  **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen**

Mit der Möglichkeit, Daten auf entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur konzentrieren und mehr auf ihre Daten, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Cloud-basierte DSML-Plattformen bieten ihnen die Möglichkeit, sowohl die Modelle in der Cloud zu trainieren als auch bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen integriert werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen.

**On-Premises**  **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen**

Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften, wie [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises DSML-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal notwendig ist, von entscheidender Bedeutung sein.

**Edge**  **Plattformen**

Einige DSML-Tools und -Software ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Rand, bestehend aus einem Mesh-Netzwerk von [Rechenzentren](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition), die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. [Edge Computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden.

### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen?

Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, die Benutzern helfen können, Daten vorzubereiten und Modelle zu trainieren, zu verwalten und bereitzustellen.

**Datenvorbereitung:** Datenaufnahmefunktionen ermöglichen es Benutzern, Daten aus verschiedenen internen oder externen Quellen zu integrieren und aufzunehmen, wie Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder Internet of Things (IoT)-Geräte.

Unsaubere Daten (d. h. unvollständige, ungenaue oder inkohärente Daten) sind ein No-Go für den Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens. Schlechte KI-Trainings führen zu schlechten Modellen, die wiederum zu schlechten Vorhersagen führen, die bestenfalls nützlich und schlimmstenfalls schädlich sein können. Daher ermöglichen Datenvorbereitungsfunktionen die [Datenbereinigung](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) und Datenanreicherung (bei der verwandte Datensätze auf Unternehmensdaten angewendet werden), um sicherzustellen, dass die Datenreise gut beginnt.

**Modelltraining:** Feature Engineering transformiert Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und verbessert die Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten.

Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess der Bestimmung der richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind [überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Ersteres ist eine Methode, bei der der Input beschriftet ist, während letzteres mit unbeschrifteten Daten arbeitet.

**Modellmanagement:** Der Prozess endet nicht, sobald das Modell veröffentlicht ist. Unternehmen müssen ihre Modelle überwachen und verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich ermöglicht es Benutzern, Modelle schnell mit einem Basiswert oder einem vorherigen Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Tools zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust.

**Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens ist der Prozess, sie in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Methoden der Bereitstellung umfassen REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr.

### Was sind die Vorteile der Nutzung von DSML-Engineering-Plattformen?

Durch die Nutzung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in die gesamte Datenreise gewinnen, von der Aufnahme bis zur Inferenz. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und bietet ihnen die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Tools bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen Bibliotheken des maschinellen Lernens und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um.

**Teilen Sie Dateneinblicke:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Tools teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern.

**Vereinfachen und skalieren Sie die Datenwissenschaft:** Viele Plattformen öffnen diese Tools für ein breiteres Publikum mit benutzerfreundlichen Funktionen und Drag-and-Drop-Fähigkeiten. Darüber hinaus helfen vortrainierte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind, den Prozess zu rationalisieren. Diese Plattformen helfen leicht, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen.

**Experimentieren:** Bevor ein Modell in die Produktion geht, verbringen Datenwissenschaftler eine erhebliche Menge an Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Anbieter erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenanreicherungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für [Deep Learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken zu ändern, wie Gewichte und Lernrate, um Verluste zu reduzieren, werden ebenfalls im Experimentieren verwendet.

### Wer nutzt Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte?

Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an qualifizierten Fachleuten. Das Skillset ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, verschiedene Algorithmen, fortgeschrittene Mathematik, Programmierkenntnisse und mehr zu verstehen). Daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, beinhalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Fähigkeiten und vorgefertigte Algorithmen.

Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Geschäft sie unterstützt. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die nicht-technischen Benutzern helfen, die Modelle, die beteiligten Daten und die Aspekte des Geschäfts, die betroffen sind, zu verstehen.

**Dateningenieure:** Mit robusten Datenintegrationsfähigkeiten nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten beauftragt sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessierten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten.

**Citizen Data Scientists:** Mit dem Aufstieg benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen zu, um KI in ihre Organisationen zu bringen.

**Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Lösungen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen und die Datenexploration und -vorbereitung sowie die Modellentwicklung und -training zu beschleunigen.

**Geschäftsinteressierte:** Geschäftsinteressierte nutzen diese Tools, um Klarheit über die Modelle des maschinellen Lernens zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen.

### Was sind die Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen?

Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:

[KI- & maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen KI- und maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware in Betracht ziehen. Diese Software bietet keine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens, kann jedoch robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. Dazu gehört die Überwachung der Gesundheit, Leistung und Genauigkeit von Modellen.

[Maschinelles Lernen-Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sind großartig für die vollständige Entwicklung von Modellen, sei es für [Computer Vision](https://learn.g2.com/computer-vision), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort einsatzbereit ist und die sie in einer Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelles Lernen-Software in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert.

Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von Aufgaben und Funktionen ausführen. Diese Algorithmen können spezifischere umfassen, wie Assoziationsregel-Lernen, [Bayessche Netzwerke](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, nach Punktlösungen zu suchen.

### **Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen**

Verwandte Lösungen, die zusammen mit DSML-Plattformen verwendet werden können, umfassen:

[Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um einfache Analysen durchzuführen. Obwohl Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen.

[Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben viele unterschiedliche Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, was es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen aufgenommenen Daten.

[Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachten Lernens in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Toolset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können.

[Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) ermöglicht es Anwendungen, mit menschlicher Sprache unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus zu interagieren. NLP-Algorithmen nehmen Sprache auf und geben eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erlernten Aufgabe. NLP-Algorithmen bieten [Spracherkennung](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) und [natürliche Sprachgenerierung (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für die Verwendung von NLP sind [Chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), Übersetzungsanwendungen und [Social-Media-Überwachungstools](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools), die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen.

### Herausforderungen mit DSML-Plattformen

Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.

**Datenanforderungen:** Eine große Menge an Daten ist erforderlich, damit die meisten KI-Algorithmen lernen, was benötigt wird. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachten Lernen und unüberwachten Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen.

**Fachkräftemangel:** Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die notwendigen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach KI-Software starten und erwarten, dass sie alle ihre Probleme löst.

**Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und wird von verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten, beeinträchtigt. Zum Beispiel, da viele Gesichtserkennungsalgorithmen auf Datensätzen mit hauptsächlich weißen männlichen Gesichtern trainiert werden, werden andere eher fälschlicherweise von den Systemen identifiziert.

### Welche Unternehmen sollten DSML-Engineering-Plattformen kaufen?

Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele:

**Finanzdienstleistungen:** KI wird in den Finanzdienstleistungen weit verbreitet eingesetzt, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditbewertungsalgorithmen bis zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwarelösungen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie in interne und externe Anwendungen bereitstellen.

**Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientenpopulationen besser zu verstehen, wie die Vorhersage von stationären Besuchen und die Entwicklung von Systemen, die Menschen mit relevanten klinischen Studien in Verbindung bringen können. Darüber hinaus, da der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig ist und viel Zeit in Anspruch nimmt, nutzen Gesundheitsorganisationen Datenwissenschaft, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden.

**Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, herrscht Personalisierung vor. Die führenden Einzelhändler nutzen diese Plattformen, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort zu bieten. Mit maschinellem Lernen können diese Unternehmen hochrelevantes Material anzeigen und die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden erregen.

### Wie wählt man die beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattform aus?

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für DSML-Plattformen

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform kaufen möchte, oder wo auch immer ein Unternehmen in seinem Kaufprozess steht, kann g2.com helfen, die beste Option auszuwählen.

Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Unternehmensdaten beinhalten. Da ein wesentlicher Teil der Datenwissenschaftsreise die Datenverarbeitung (d. h. Datensammlung und -analyse) umfasst, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch ist und die betreffende Plattform ihre Daten sowohl in Bezug auf Format als auch Volumen angemessen handhaben kann. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; 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 Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien zu springen. 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.

Abhängig vom Bereitstellungsumfang kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird.

#### Vergleichen Sie DSML-Produkte

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken zu erstellen, 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 einen gründlichen Vergleich sicherzustellen, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet.

#### Auswahl von DSML-Plattformen

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.

**Verhandlung**

Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es festgelegt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen.

**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.

### Kosten von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Wie oben erwähnt, sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen verfügbar. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mehr anfängliche Infrastrukturkosten erfordert.

Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen verfügbar, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben häufig nicht so viele Funktionen und können Nutzungslimits haben. DSML-Anbieter können eine gestufte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung kommen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.

Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen kommen, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.

#### Return on Investment (ROI)

Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal gestaffelt ist, abhängig von der Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.

Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das 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 der Plattform erzielt haben.

### Implementierung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

**Wie werden DSML-Softwaretools 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 Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.

**Wer ist für die Implementierung der DSML-Plattform verantwortlich?**

Es kann viele Personen oder Teams erfordern, um eine Datenwissenschaftsplattform ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.

**Was ist der Implementierungsprozess für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte?**

In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattform in begrenztem Umfang bereitgestellt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihre Verwendung eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er funktioniert. Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, kann das Datenwissenschaftsteam seine Ergebnisse dem Führungsteam (das je nach Struktur des Unternehmens der CTO sein könnte) präsentieren.

Wenn die Bereitstellung nicht erfolgreich ist, kann das Team zurück ans Reißbrett gehen, um festzustellen, was schief gelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten und der verwendeten Algorithmen beinhalten. Wenn sie es erneut versuchen und nichts scheint erfolgreich zu sein (d. h. das Ergebnis ist fehlerhaft oder es gibt keine Verbesserung der Vorhersagen), muss das Unternehmen möglicherweise zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten überprüfen.

**Wann sollten Sie DSML-Tools implementieren?**

Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten in Ordnung sind, indem sie sicherstellen, dass es keine doppelten Datensätze oder nicht übereinstimmende Felder gibt. Obwohl dies einfach klingt, ist es alles andere als das. Fehlerhafte Daten als Eingabe führen zu fehlerhaften Daten als Ausgabe.

### Trends bei Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

**AutoML**

AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr.

**Eingebettete KI**

Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität wird zunehmend in fast alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [Marketing-Automatisierung](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) und [Analysetools](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ermöglicht es uns, Prozesse zu rationalisieren, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und einen Wettbewerbsvorteil mit prädiktiven Fähigkeiten zu erlangen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die gleiche Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt zugenommen haben. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr die Vorteile ihrer Produkte durch maschinelles Lernen hervorheben, da dies einfach angenommen und erwartet werden könnte.

**Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)**

Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren Microservices-Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationen. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste für andere Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) für andere Unternehmen anbieten.

Entwickler nutzen schnell diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen, indem sie ihnen ihre Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen entwickelt wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte Entwickler des maschinellen Lernens einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Microservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt.

**Erklärbarkeit**

Wenn es um Algorithmen des maschinellen Lernens geht, insbesondere um Deep Learning, kann es schwierig sein zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen sind. Erklärbare KI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsprozess von Algorithmen transparent und für Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das am häufigsten vorkommende Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen beinhalten zunehmend Tools zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und ihnen helfen, die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union und der DSGVO zu erfüllen.