# Beste Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software

  *By [Adam Crivello](https://research.g2.com/insights/author/adam-crivello)*

   Low-Code Machine-Learning (ML)-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ML-Modelle hauptsächlich über visuelle oder geführte Schnittstellen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie nutzen Drag-and-Drop-Tools, AutoML-Workflows und Assistenten, um prädiktive Modellierung und KI-Entwicklung für Business-Analysten, Fachexperten und Datenwissenschaftler ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglich zu machen.

### Kernfähigkeiten von Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Um in die Kategorie der Low-Code Machine-Learning (ML)-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:

- Eine grafische, Low-Code- oder No-Code-Schnittstelle bereitstellen, um benutzerdefinierte ML-Modelle auf benutzerdefinierten Daten zu erstellen und zu trainieren
- Eingebaute Funktionalitäten zur Bewertung trainierter Modelle enthalten
- Direkte Bereitstellungsoptionen von der Schnittstelle aus anbieten, wie Batch-Scoring, API-Endpunkte oder verwaltete Serviceumgebungen
- Datenaufnahme durch Uploads oder Verbindungen zu Datenbanken, Cloud-Speicher oder anderen Quellen unterstützen
- Zusammenarbeit und Governance durch Funktionen wie rollenbasierter Zugriff, Projekt- oder Arbeitsbereichsmanagement oder Prüfbarkeit ermöglichen

### Häufige Anwendungsfälle für Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Business-Analysten, Datenwissenschaftler und nicht-technische Teams nutzen Low-Code ML-Plattformen, um die KI-Adoption ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu beschleunigen. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Erstellen und Bereitstellen prädiktiver Modelle für Anwendungsfälle wie Abwanderungsvorhersage, Nachfrageprognose und Betrugserkennung
- Ermöglichen, dass nicht-technische Fachexperten zur Entwicklung von ML-Modellen über visuelle Schnittstellen beitragen
- Standardisierung der Bereitstellung und Governance von ML-Modellen in Produktionsumgebungen im gesamten Unternehmen

### Wie sich Low-Code Machine-Learning-Plattformen von anderen Tools unterscheiden

Im Gegensatz zu traditionellen [Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Plattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die umfangreiche Programmierung erfordern und hauptsächlich für erfahrene Datenwissenschaftler konzipiert sind, bieten Low-Code ML-Plattformen End-to-End-ML-Lifecycle-Funktionalität über eine benutzerfreundliche Schnittstelle. Einige Unternehmens-Cloud-Anbieter bieten Low-Code-ML-Funktionen innerhalb breiterer KI-Ökosysteme an, während spezialisierte Anbieter sich ausschließlich auf die visuelle Modellentwicklung und -bereitstellung konzentrieren.

### Einblicke von G2 zu Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen der visuelle Modell-Builder und die AutoML-Fähigkeiten als herausragende Merkmale hervor. Diese Plattformen bieten eine schnellere Zeit bis zur Modellbereitstellung und eine reduzierte Abhängigkeit von Datenwissenschaftsressourcen als primäre Vorteile der Einführung.




  ## How Many Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 20

  
## How Does G2 Rank Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 3,400+ Authentische Bewertungen
- 20+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

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

  
## Which Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
- **Top-Trending:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)

  
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### Alteryx

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



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  ## What Are the Top-Rated Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software Products in 2026?
### 1. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
  SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 754

**Who Is the Company Behind SAS Viya?**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,974 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer
  - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### What Are SAS Viya's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (316 reviews)
- Merkmale (218 reviews)
- Analytik (196 reviews)
- Datenanalyse (166 reviews)
- Benutzeroberfläche (147 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (151 reviews)
- Lernkurve (144 reviews)
- Komplexität (143 reviews)
- Schwieriges Lernen (117 reviews)
- Teuer (108 reviews)

### 2. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)
  Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg, die Menschen, Orchestrierung und Governance vereint, um AI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Sie hilft Organisationen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, vertrauenswürdigen Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Für AI-Erfolg gebaut: Dataiku bringt Geschäftsexperten und AI-Spezialisten in derselben Umgebung zusammen und integriert Geschäftskontext in Analysen, Modelle und AI-Agenten. Geschäftsteams können selbstständig arbeiten und innovieren, während AI-Experten schnell bauen, bereitstellen und optimieren, um die Lücke zwischen Pilotprojekten und Produktion zu schließen. Orchestrierung, die skaliert: Dataiku verbindet Daten, AI-Dienste und Unternehmensanwendungen über Analysen, maschinelles Lernen und AI-Agenten hinweg. Integrierte Workflows liefern Wert über jede Cloud oder Infrastruktur hinweg, ohne Anbieterbindung oder Fragmentierung. Governance, der Sie vertrauen können: Dataiku integriert Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass Teams Leistung, Kosten und Risiken verfolgen können, um Systeme erklärbar, konform und prüfbar zu halten.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 185

**Who Is the Company Behind Dataiku?**

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,943 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
  - **Company Size:** 60% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (82 reviews)
- Merkmale (82 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (46 reviews)
- Einfache Integrationen (43 reviews)
- Produktivitätssteigerung (42 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (45 reviews)
- Steile Lernkurve (26 reviews)
- Langsame Leistung (24 reviews)
- Schwieriges Lernen (23 reviews)
- Teuer (22 reviews)

### 3. [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
  Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQuery, Dataproc und Spark integriert. Sie können BigQuery ML verwenden, um maschinelle Lernmodelle in BigQuery mit Standard-SQL-Abfragen auf vorhandenen Business-Intelligence-Tools und Tabellenkalkulationen zu erstellen und auszuführen, oder Sie können Datensätze direkt aus BigQuery in Vertex AI Workbench exportieren und Ihre Modelle von dort aus ausführen. Verwenden Sie Vertex Data Labeling, um hochgenaue Labels für Ihre Datensammlung zu generieren.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 647

**Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,890,350 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 42% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### What Are Gemini Enterprise Agent Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (162 reviews)
- Modellvielfalt (114 reviews)
- Merkmale (109 reviews)
- Maschinelles Lernen (104 reviews)
- Einfache Integrationen (84 reviews)

**Cons:**

- Teuer (75 reviews)
- Lernkurve (63 reviews)
- Komplexität (62 reviews)
- Komplexitätsprobleme (58 reviews)
- Schwieriges Lernen (47 reviews)

### 4. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)
  Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 651

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,205 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 62% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (331 reviews)
- Automatisierung (146 reviews)
- Intuitiv (131 reviews)
- Einfaches Lernen (102 reviews)
- Effizienz (102 reviews)

**Cons:**

- Teuer (86 reviews)
- Lernkurve (80 reviews)
- Fehlende Funktionen (62 reviews)
- Lernschwierigkeit (55 reviews)
- Langsame Leistung (41 reviews)

### 5. [Qlik Predict](https://www.g2.com/de/products/qlik-predict/reviews)
  Qlik AutoML (automatisiertes maschinelles Lernen) bringt KI-generierte maschinelle Lernmodelle und prädiktive Analysen direkt zur größeren Gemeinschaft von Analysebenutzern und -teams Ihrer Organisation, in einer einfachen Benutzererfahrung, die darauf abzielt, ihre Intuition durch maschinelle Intelligenz zu erweitern. Mit AutoML können Sie ganz einfach maschinelle Lernmodelle erstellen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen planen – alles innerhalb einer intuitiven, codefreien Benutzeroberfläche. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf den Prozess der Erkennung von Mustern in historischen Daten konzentriert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. ML verwendet historisch beobachtete Daten als Eingabe, wendet einen mathematischen Prozess auf diese Daten an und erstellt ein Ergebnis, das als maschinelles Lernmodell bezeichnet wird, basierend auf Mustern in historischen Daten. Dieses Modell kann dann verwendet werden, um zukünftige Vorhersagen zu treffen und Szenarien zu testen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 78

**Who Is the Company Behind Qlik Predict?**

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,247 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen


#### What Are Qlik Predict's Pros and Cons?

**Pros:**

- Automatisierung (5 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (5 reviews)
- KI-Integration (4 reviews)
- Maschinelles Lernen (4 reviews)
- KI-Fähigkeiten (3 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (4 reviews)
- Bereitstellungsprobleme (2 reviews)
- Fehlende Funktionen (2 reviews)
- Erforderliches Wissen (2 reviews)
- Werkzeugbeschränkungen (2 reviews)

### 6. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews)
  Altair AI Studio (ehemals RapidMiner Studio) ist ein Data-Science-Tool, das jeder nutzen kann, um hochgradig erklärbare KI- und maschinelle Lernmodelle zu entwerfen und zu prototypisieren, die helfen, Vertrauen in der gesamten Organisation aufzubauen. Altair AI Studio umfasst: - Volle generative KI-Funktionalität mit Zugang zu Hunderten von großen Sprachmodellen (LLMs). - Intuitive und leistungsstarke Drag-and-Drop-Oberflächen, die den Benutzern eine codeähnliche Kontrolle ohne Komplexität bieten. - Preisgekröntes Auto-ML mit automatisierter Clusterbildung, prädiktiver Modellierung, Feature Engineering und Zeitreihenprognosen. - Datenkonnektivität, -exploration und -vorbereitung. - Bereitstellung und Verwaltung von KI-Projekten und -Modellen im Unternehmensmaßstab. - Zusammenarbeit mit Teammitgliedern in derselben Umgebung, ohne sich Sorgen machen zu müssen, die Arbeit des anderen zu überschreiben. - Vereinheitlichung des gesamten Data-Science-Lebenszyklus von der Datenexploration und dem maschinellen Lernen bis hin zu Modelloperationen und Visualisierung und Bereitstellung in der Cloud. Altair AI Studio hilft Benutzern, leistungsstarke Einblicke für die gesamte Organisation zugänglich zu machen und kann nahtlos für Benutzer und Unternehmen skalieren. Altair AI Studio ermöglicht es Organisationen, erheblichen Wert aus KI mit minimalen Kosten und operativen Auswirkungen zu ziehen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 490

**Who Is the Company Behind Altair AI Studio?**

- **Verkäufer:** [Altair](https://www.g2.com/de/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.altair.com/
- **Gründungsjahr:** 1985
- **Hauptsitz:** Troy, MI
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:ALTR

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Altair AI Studio's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (9 reviews)
- Maschinelles Lernen (8 reviews)
- KI-Integration (6 reviews)
- KI-Technologie (5 reviews)
- Automatisierung (5 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (4 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (3 reviews)
- Langsame Leistung (3 reviews)
- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Komplexe Nutzung (2 reviews)

### 7. [KNIME](https://www.g2.com/de/products/knime-analytics-platform/reviews)
  KNIME hilft jedem, Daten zu verstehen. Die kostenlose und quelloffene KNIME Analytics Platform ermöglicht es jedem – unabhängig davon, ob er aus einem geschäftlichen, technischen oder datenbezogenen Hintergrund kommt – intuitiv mit Daten zu arbeiten, jeden Tag. KNIME Business Hub ist die kommerzielle Ergänzung zur KNIME Analytics Platform und ermöglicht es Benutzern, bei der Datenwissenschaft zusammenzuarbeiten und Erkenntnisse innerhalb der Organisation zu teilen. Zusammen unterstützen die Produkte den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft und ermöglichen es Teams auf allen Ebenen der Analysebereitschaft, die Operationalisierung von Daten zu unterstützen und eine skalierbare Datenwissenschaftspraxis aufzubauen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 76

**Who Is the Company Behind KNIME?**

- **Verkäufer:** [KNIME](https://www.g2.com/de/sellers/knime)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Zurich, Switzerland
- **Twitter:** @knime (8,011 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/692207?trk=tyah&trkInfo=clickedVertical%3Acompany%2CclickedEntityId%3A692207%2Cidx%3A2-1-4%2CtarId%3A1454002156993%2Ctas%3Aknime (245 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Höhere Bildung
  - **Company Size:** 47% Unternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (8 reviews)
- Codierung Leichtigkeit (4 reviews)
- Leichtigkeit des Lernens (4 reviews)
- Lernen (4 reviews)
- Datenvisualisierung (3 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (3 reviews)
- Speichernutzung (3 reviews)
- Speicherbeschränkungen (3 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (2 reviews)
- Unzureichende Lernressourcen (2 reviews)

### 8. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
  Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken Studio, das den gesamten KI-Lebenszyklus abdeckt. Mit watsonx.ai können Sie generative KI, Foundation-Modelle und maschinelle Lernfähigkeiten einfach erstellen, trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen und KI-Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit mit einem Bruchteil der Daten entwickeln.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 133

**Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### What Are IBM watsonx.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (76 reviews)
- Modellvielfalt (31 reviews)
- Merkmale (29 reviews)
- KI-Integration (28 reviews)
- KI-Fähigkeiten (23 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (21 reviews)
- Komplexität (20 reviews)
- Lernkurve (19 reviews)
- Teuer (17 reviews)
- Verbesserung nötig (16 reviews)

### 9. [Clarifai](https://www.g2.com/de/products/clarifai/reviews)
  Clarifai ist ein führendes Unternehmen in der KI-Orchestrierung und -Entwicklung, das Organisationen, Teams und Entwicklern hilft, KI in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen, zu orchestrieren und zu operationalisieren. Clarifais hochmoderne KI-Workflow-Orchestrierungsplattform nutzt die modernen KI-Technologien von heute wie Large Language Models (LLMs), Large Vision Models (LVMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG), Datenkennzeichnung, Inferenz und mehr und ist in Cloud-, On-Premises- oder Hybridumgebungen verfügbar. Gegründet im Jahr 2013, wurde Clarifai verwendet, um mehr als 1,5 Millionen KI-Modelle mit mehr als 400.000 Nutzern in 170 Ländern zu erstellen. Erfahren Sie mehr unter www.clarifai.com.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 66

**Who Is the Company Behind Clarifai?**

- **Verkäufer:** [Clarifai](https://www.g2.com/de/sellers/clarifai)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Wilmington, Delaware
- **Twitter:** @clarifai (10,769 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10064814/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 61% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Merkmale (13 reviews)
- KI-Technologie (10 reviews)
- Modellvielfalt (10 reviews)
- KI-Integration (8 reviews)
- KI-Modellierung (8 reviews)

**Cons:**

- Teuer (9 reviews)
- Komplexität (4 reviews)
- Schwieriges Lernen (3 reviews)
- Mangel an Ressourcen (3 reviews)
- Schlechte Dokumentation (3 reviews)

### 10. [Pecan](https://www.g2.com/de/products/pecan/reviews)
  Pecan AI ist eine Plattform für prädiktive Analysen, die Geschäftsteams dabei hilft, zu verstehen, was als nächstes wahrscheinlich passieren wird, während noch Zeit zum Handeln bleibt. Mit Pecans Predictive AI Agent können Teams Geschäftsfragen in zuverlässige Vorhersagen für Anwendungsfälle wie Kundenabwanderung, Nachfrageprognosen und Lebenszeitwert umwandeln, ohne sich auf lange, komplexe Data-Science-Projekte verlassen zu müssen. Die Plattform übernimmt automatisch die Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Modellierung, Validierung und Bereitstellung und bietet transparente, erklärbare Vorhersagen, die in Tools wie Salesforce, HubSpot, Snowflake und BI-Systeme integriert werden, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 35

**Who Is the Company Behind Pecan?**

- **Verkäufer:** [Pecan.ai](https://www.g2.com/de/sellers/pecan-ai)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.pecan.ai
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** US, Israel
- **Twitter:** @pecan_ai (1,139 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pecan-ai/ (83 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Einzelhandel
  - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (25 reviews)
- Kundendienst (18 reviews)
- Geschwindigkeit (15 reviews)
- Problemlösung (13 reviews)
- Implementierungsleichtigkeit (11 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (9 reviews)
- Einschränkungen (8 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (8 reviews)
- Lernkurve (7 reviews)
- Begrenzte Anpassung (5 reviews)

### 11. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/de/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews)
  Azure Machine Learning ist ein unternehmensgerechter Dienst, der den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens erleichtert und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenvorbereitung: Iterieren Sie schnell die Datenvorbereitung auf Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning, interoperabel mit Microsoft Fabric. - Feature Store: Erhöhen Sie die Agilität beim Versand Ihrer Modelle, indem Sie Features über Arbeitsbereiche hinweg auffindbar und wiederverwendbar machen. - KI-Infrastruktur: Nutzen Sie die speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die einzigartig darauf ausgelegt ist, die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerke zu kombinieren. - Automatisiertes maschinelles Lernen: Erstellen Sie schnell genaue maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. - Verantwortungsvolle KI: Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Fairness von Modellen durch Disparitätsmetriken und mindern Sie Unfairness. - Modellkatalog: Entdecken, verfeinern und implementieren Sie Grundmodelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und mehr mit dem Modellkatalog. - Prompt Flow: Entwerfen, konstruieren, bewerten und implementieren Sie Sprachmodell-Workflows mit Prompt Flow. - Verwaltete Endpunkte: Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken und führen Sie sichere Modell-Rollouts durch. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Machine Learning beschleunigt die Zeit bis zur Wertschöpfung, indem es das Prompt Engineering und die Workflows für maschinelle Lernmodelle rationalisiert und die schnellere Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur erleichtert. Es rationalisiert die Abläufe, indem es reproduzierbare End-to-End-Pipelines ermöglicht und Workflows mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) automatisiert. Die Plattform gewährleistet Vertrauen in die Entwicklung durch einheitliche Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance, sodass Berechnungen überall für hybrides maschinelles Lernen ausgeführt werden können. Darüber hinaus fördert es verantwortungsvolle KI, indem es Einblick in Modelle bietet, Sprachmodell-Workflows bewertet und Fairness, Vorurteile und Schäden mit integrierten Sicherheitssystemen mindert.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 85

**Who Is the Company Behind Azure Machine Learning?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,638 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 39% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen


#### What Are Azure Machine Learning's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Merkmale (3 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)
- Effizienz (2 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (3 reviews)
- Schwierige Navigation (2 reviews)
- UX-Verbesserung (2 reviews)
- Komplexe Schnittstelle (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)

### 12. [Neuton AutoML](https://www.g2.com/de/products/neuton-automl/reviews)
  Neuton (https://neuton.ai), eine neue AutoML-Lösung, ermöglicht es Benutzern, kompakte KI-Modelle mit nur wenigen Klicks und ohne jegliche Programmierung zu erstellen. Neuton ist auch das am besten ERKLÄRBARE neuronale Netzwerk-Framework und die AutoML-Lösung, die derzeit auf dem Markt verfügbar ist. Es ermöglicht Benutzern, die Modellqualität aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten und Vorhersageergebnisse zu interpretieren. Neuton Erklärbarkeitsbüro: - Explorative Datenanalyse - Merkmalswichtigkeitsmatrix mit Klassenfeinheit - Modellinterpretierer - Merkmaleinflussmatrix - Modell auf neuen Daten validieren - Modell-zu-Daten-Relevanzindikatoren historisch und für jede Vorhersage - Modellqualitätsindex - Konfidenzintervall - Umfangreiche Liste unterstützter Metriken mit Radardiagramm


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 17

**Who Is the Company Behind Neuton AutoML?**

- **Verkäufer:** [Bell Integrator](https://www.g2.com/de/sellers/bell-integrator)
- **Gründungsjahr:** 2003
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bellintegrator/ (709 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 35% Unternehmen, 35% Kleinunternehmen


### 13. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/de/products/amazon-sagemaker/reviews)
  Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Machine-Learning-Modelle (ML) in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet eine umfassende Suite von Tools und Infrastruktur, die den gesamten ML-Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung rationalisiert. Mit SageMaker können Benutzer schnell auf Trainingsdaten zugreifen, Algorithmen auswählen und optimieren sowie Modelle in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereitstellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs): SageMaker bietet eine einheitliche, webbasierte Oberfläche mit integrierten IDEs, einschließlich JupyterLab und RStudio, die eine nahtlose Entwicklung und Zusammenarbeit ermöglichen. - Vorgefertigte Algorithmen und Frameworks: Es umfasst eine Auswahl optimierter ML-Algorithmen und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet, was Flexibilität in der Modellentwicklung ermöglicht. - Automatisierte Modelloptimierung: SageMaker kann Modelle automatisch optimieren, um optimale Genauigkeit zu erreichen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Anpassungen reduziert wird. - Skalierbares Training und Bereitstellung: Der Dienst verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur, was ein effizientes Training von Modellen auf großen Datensätzen und deren Bereitstellung über automatisch skalierende Cluster für hohe Verfügbarkeit ermöglicht. - MLOps und Governance: SageMaker bietet Tools zur Überwachung, Fehlerbehebung und Verwaltung von ML-Modellen, um robuste Abläufe und die Einhaltung von Unternehmenssicherheitsstandards zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon SageMaker adressiert die Komplexität und ressourcenintensive Natur der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen. Durch das Angebot einer vollständig verwalteten Umgebung mit integrierten Tools und skalierbarer Infrastruktur beschleunigt es den ML-Lebenszyklus, reduziert den betrieblichen Aufwand und ermöglicht es Organisationen, effizienter Erkenntnisse und Wert aus ihren Daten zu gewinnen. Dies befähigt Unternehmen, schnell zu innovieren und KI-Lösungen zu implementieren, ohne umfangreiche interne Expertise oder Infrastrukturmanagement zu benötigen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 45

**Who Is the Company Behind Amazon SageMaker?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,226,638 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon SageMaker's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- KI-Integration (2 reviews)
- Rechenleistung (2 reviews)
- Effizienz (2 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Komplexität (2 reviews)
- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)

### 14. [DataRobot](https://www.g2.com/de/products/datarobot/reviews)
  Die Enterprise-AI-Plattform von DataRobot demokratisiert die Datenwissenschaft mit End-to-End-Automatisierung für den Aufbau, die Bereitstellung und das Management von maschinellen Lernmodellen. Diese Plattform maximiert den Geschäftswert, indem sie KI in großem Maßstab bereitstellt und die Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich optimiert. Die bewährte Kombination des Unternehmens aus modernster Software und erstklassigen KI-Implementierungs-, Schulungs- und Unterstützungsdiensten befähigt jede Organisation – unabhängig von Größe, Branche oder Ressourcen – bessere Geschäftsergebnisse mit KI zu erzielen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 26

**Who Is the Company Behind DataRobot?**

- **Verkäufer:** [DataRobot](https://www.g2.com/de/sellers/datarobot)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts
- **Twitter:** @DataRobot (19,264 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2672915/ (870 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen


### 15. [H2O Driverless AI](https://www.g2.com/de/products/h2o-driverless-ai/reviews)
  H2O Driverless AI nutzt die Techniken von erfahrenen Datenwissenschaftlern in einer benutzerfreundlichen Anwendung, die hilft, Ihre Datenwissenschaftsaktivitäten zu skalieren. Driverless AI befähigt Datenwissenschaftler, schneller an Projekten zu arbeiten, indem es Automatisierung und modernste Rechenleistung von GPUs nutzt, um Aufgaben in Minuten zu erledigen, die früher Monate dauerten. Mit Driverless AI können alle, einschließlich erfahrener und junior Datenwissenschaftler, Domänenwissenschaftler und Dateningenieure, vertrauenswürdige maschinelle Lernmodelle entwickeln. Diese nächste Generation der automatischen maschinellen Lernplattform bietet einzigartige und fortschrittliche Funktionalitäten für Datenvisualisierung, Merkmalsengineering, Modellinterpretierbarkeit und latenzarme Bereitstellung.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 4

**Who Is the Company Behind H2O Driverless AI?**

- **Verkäufer:** [H2O.ai](https://www.g2.com/de/sellers/h2o-ai)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @h2oai (25,267 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2820918/ (335 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are H2O Driverless AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Codierung Leichtigkeit (1 reviews)
- Maschinelles Lernen (1 reviews)
- Problemlösung (1 reviews)

**Cons:**

- Unzureichende Werkzeuge (1 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (1 reviews)
- UX-Verbesserung (1 reviews)

### 16. [BigML](https://www.g2.com/de/products/bigml/reviews)
  die Macht des programmatischen maschinellen Lernens


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 24

**Who Is the Company Behind BigML?**

- **Verkäufer:** [BigML](https://www.g2.com/de/sellers/bigml)
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Corvallis, OR
- **Twitter:** @bigmlcom (6,085 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1742510 (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 88% Kleinunternehmen, 8% Unternehmen mittlerer Größe


### 17. [dotData Enterprise](https://www.g2.com/de/products/dotdata-enterprise/reviews)
  dotData hat die AutoML 2.0 Full-Cycle-Datenwissenschafts-Automatisierungsplattform entwickelt. Fortune-500-Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen dotData, um ihre ML- und KI-Projekte zu beschleunigen und einen höheren Geschäftswert zu liefern. Die automatisierte Datenwissenschaftsplattform von dotData verkürzt die Zeit bis zum Wert, indem sie den gesamten Datenwissenschaftsprozess beschleunigt, demokratisiert, erweitert und operationalisiert, von Rohgeschäftsdaten über Daten- und Feature-Engineering bis hin zum maschinellen Lernen in der Produktion. Mit Lösungen, die sowohl auf die Bedürfnisse von Datenwissenschaftlern als auch von Bürgerdatenwissenschaftlern zugeschnitten sind, bietet dotData unvergleichlichen Wert für die gesamte Organisation. Das einzigartige KI-gestützte Feature-Engineering von dotData liefert umsetzbare Geschäftseinblicke aus relationalen, transaktionalen, temporalen, geo-lokalen und Textdaten. dotData wurde von Forrester in der 2019 New Wave für AutoML-Plattformen als führend anerkannt. dotData wurde auch von den AI Breakthrough Awards als „beste maschinelle Lernplattform“ für 2019 ausgezeichnet und von CRN im Bereich Big Data als „emerging vendor to watch“ benannt. Für weitere Informationen besuchen Sie www.dotdata.com und nehmen Sie an der Diskussion auf Twitter und LinkedIn teil.



**Who Is the Company Behind dotData Enterprise?**

- **Verkäufer:** [dotData](https://www.g2.com/de/sellers/dotdata)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Mateo, US
- **Twitter:** @dotDataUS (271 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dotdatainc (94 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 18. [Google Cloud AutoML](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-automl/reviews)
  Google Cloud AutoML ist eine Suite von maschinellen Lernprodukten, die Entwicklern mit begrenzter Expertise ermöglichen soll, hochwertige, maßgeschneiderte Modelle zu trainieren, die auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Nutzung von Googles fortschrittlichen Transfer-Learning- und Neural-Architecture-Search-Technologien vereinfacht AutoML den Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Skalierens von maschinellen Lernmodellen und macht KI für ein breiteres Publikum zugänglicher. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Modelltraining: AutoML automatisiert die Auswahl der Modellarchitektur und die Abstimmung der Hyperparameter, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und speziellem Wissen reduziert wird. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Plattform bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, Daten hochzuladen, Modelle zu trainieren und Bereitstellungen einfach zu verwalten. - Vielseitige Modelltypen: AutoML unterstützt verschiedene Datentypen und Aufgaben durch spezialisierte Dienste: - AutoML Vision: Für Bildklassifizierung und Objekterkennung. - AutoML Natural Language: Für Textklassifizierung, Sentimentanalyse und Entitätserkennung. - AutoML Translation: Für die Erstellung benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle zwischen Sprachpaaren. - AutoML Video Intelligence: Für Videoklassifizierung und Objektverfolgung. - AutoML Tables: Für strukturierte Datenaufgaben wie Regression und Klassifikation. - Nahtlose Integration: AutoML integriert sich mit anderen Google Cloud-Diensten und erleichtert so effizientes Datenmanagement, Modellbereitstellung und Skalierbarkeit. Primärer Wert und Problemlösung: Google Cloud AutoML demokratisiert das maschinelle Lernen, indem es Nutzern ohne tiefgehende technische Expertise ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Zugänglichkeit erlaubt es Unternehmen, die Kraft der KI zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen, wie z.B. die Verbesserung von Kundenerfahrungen durch personalisierte Empfehlungen, die Automatisierung der Inhaltsmoderation, die Verbesserung von Übersetzungsdiensten und das Gewinnen von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Durch die Reduzierung der Eintrittsbarrieren befähigt AutoML Organisationen, zu innovieren und in ihren jeweiligen Branchen wettbewerbsfähig zu bleiben.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 22

**Who Is the Company Behind Google Cloud AutoML?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,890,350 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Google Cloud AutoML's Pros and Cons?

**Pros:**

- KI-Integration (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Integrierte Plattform (1 reviews)
- Intuitiv (1 reviews)

**Cons:**

- Kosten (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)

### 19. [Spotfire Enterprise](https://www.g2.com/de/products/spotfire-spotfire-enterprise/reviews)
  Spotfire® ist eine visuelle Datenwissenschaftsplattform, die entwickelt wurde, um Organisationen dabei zu helfen, komplexe, branchenspezifische Herausforderungen durch effektive Nutzung von Daten zu bewältigen. Diese Lösung bietet eine Reihe flexibler Verpackungsoptionen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Teams in verschiedenen Phasen ihrer visuellen Datenwissenschaftsreise zugeschnitten sind. Spotfire® Data Science ist darauf ausgelegt, Organisationen bei der Lösung komplexer, missionskritischer Herausforderungen mit skalierbarer, visueller Datenwissenschaft zu unterstützen. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen, statistischer Modellierung und Prozessoptimierung in einer intuitiven, kollaborativen Umgebung, die es sowohl Datenwissenschaftlern als auch Fachexperten ermöglicht, Erkenntnisse mit Geschwindigkeit, Präzision und Vertrauen zu liefern. Mit Blick auf die Industrie entwickelt, stattet es Teams mit spezialisierten Datenfunktionen, Visualisierungen und Modulen aus, die auf die Bedürfnisse von Energie-, Fertigungs- und anderen datenintensiven Sektoren zugeschnitten sind. Aufbauend auf den Fähigkeiten von Spotfire Analytics geht Spotfire Data Science einen Schritt weiter, indem es fortschrittliche Werkzeuge für das Datenverständnis und die Datenvorbereitung bietet. Benutzer können Daten profilieren, Ausreißer erkennen, fehlende Werte behandeln, Korrelationen analysieren und Zeitreihendaten vorverarbeiten, um bedeutungsvolle Muster und Erkenntnisse zu entdecken. Prädiktive Modellierung wird durch integrierte maschinelle Lern- und statistische Algorithmen verbessert, komplett mit Erklärungsfunktionen und Techniken zur Dimensionsreduktion, um komplexe Ergebnisse besser zu interpretieren. Spotfire Data Science bietet auch eine umfassende Suite von Prozessverbesserungswerkzeugen, die von der Versuchsplanung bis zur Zuverlässigkeitsanalyse und statistischen Prozesskontrolle reichen und es Organisationen ermöglichen, kontinuierlich ihre Abläufe zu optimieren und die Produktqualität zu verbessern. Tiefe Integrationen mit R, Python und Jupyter-Notebooks bieten Experten die Flexibilität, ihre Analysen zu erweitern und anzupassen. Gleichzeitig sorgt die native Konnektivität zu branchenspezifischen Datenquellen für eine nahtlose Integration in bestehende Workflows. Ob das Ziel darin besteht, Ergebnisse vorherzusagen, Prozesse zu optimieren oder branchenspezifische Probleme zu lösen, Spotfire Data Science befähigt Teams, Rohdaten in strategische Erkenntnisse zu verwandeln. Die Vereinigung von fortschrittlicher Analytik mit visueller Exploration ermöglicht es Organisationen, ihre schwierigsten Herausforderungen zu bewältigen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Skalieren Sie von fortschrittlicher visueller Analytik zu industrieller Analytik - indem Sie Spotfires interaktive Erfahrung mit domänenspezifischer statistischer Tiefe kombinieren. Spotfire Data Science erweitert Spotfire Analytics mit domänenspezifischen Visualisierungen, Workflows und Algorithmen, die für industrielle Analytik in Energie, Fertigung und Lebenswissenschaften entwickelt wurden. Profilieren und bereinigen Sie Daten visuell, erkennen Sie Ausreißer, behandeln Sie fehlende Werte und verarbeiten Sie Zeitreihen vor. Wenden Sie dann prädiktive Modelle, maschinelles Lernen und statistische Prozesskontrolle an - alles in einer intuitiven, kollaborativen, visuellen Umgebung. Verwenden Sie integrierte Algorithmen und nutzen Sie Prozessoptimierungswerkzeuge, um die Entdeckung zu beschleunigen. Von der Qualitätsverbesserung bis zur prädiktiven Wartung hilft Spotfire Data Science Ingenieuren, Wissenschaftlern und Fachexperten, komplexe Daten in sichere, messbare Ergebnisse zu verwandeln. Am besten geeignet für: Ingenieure, Wissenschaftler, Fachexperten und industrielle Analytik-Teams, die sich mit missionskritischen Herausforderungen auseinandersetzen.



**Who Is the Company Behind Spotfire Enterprise?**

- **Verkäufer:** [Spotfire](https://www.g2.com/de/sellers/spotfire-2d87c926-94f3-47ce-8a5d-44d930d7c744)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/spotfire/ (103 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 20. [Xyzt](https://www.g2.com/de/products/xyzt/reviews)
  xyzt.ai ist eine führende No-Code-Datenanalyseplattform für Standortintelligenz. Sie ermöglicht es Organisationen, Erkenntnisse aus groß angelegten geospatialen, Bewegungs- und Zeitreihendaten zu gewinnen, ohne dass Programmierung oder komplexe Datenverarbeitung erforderlich sind. Bringen Sie Ihre eigenen Daten mit, analysieren Sie Milliarden von Datenpunkten in Sekunden und arbeiten Sie mit allen gängigen Datenformaten. Da das Volumen und die Vielfalt der Daten weiter wachsen, von vernetzten Assets und Sensoren bis hin zu Infrastruktur- und Umweltsystemen, kämpfen viele Organisationen damit, aufgrund der Komplexität Wert zu extrahieren. xyzt.ai beseitigt diese Barrieren, indem es den Nutzern ermöglicht, heterogene Datensätze nahtlos zu integrieren, zu erkunden und zu analysieren – alles auf einer Plattform. Mit einer schnellen Bereitstellung, typischerweise in weniger als einem Tag, können Nutzer sofort mit der Datenanalyse beginnen. Die Plattform verwandelt Milliarden von Datensätzen in intuitive visuelle Einblicke, die es den Nutzern ermöglichen, Muster zu erkennen, Abläufe zu überwachen und datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit zu unterstützen. xyzt.ai unterstützt eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen. Organisationen können Bewegungsmuster analysieren, die Leistung von Assets überwachen, den betrieblichen Einfluss bewerten und Sicherheit und Effizienz verbessern. Die Plattform ermöglicht auch nachhaltigkeitsorientierte Anwendungsfälle, wie die Verfolgung von Emissionen und die Optimierung von Ressourcen. Was xyzt.ai auszeichnet, ist die einzigartige Kombination aus Flexibilität, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Fachexperten können direkt mit ihren eigenen Daten arbeiten, unabhängig von Quelle, Format oder Größe, und massive Datensätze interaktiv erkunden, ohne auf Datenwissenschaftler oder maßgeschneiderte Tools angewiesen zu sein. Vertrauenswürdig von führenden Organisationen weltweit, befähigt xyzt.ai Teams, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, um klügere Entscheidungen, effizientere Abläufe und nachhaltigere Ergebnisse zu erzielen.



**Who Is the Company Behind Xyzt?**

- **Verkäufer:** [xyzt.ai](https://www.g2.com/de/sellers/xyzt-ai)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Leuven, BE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/xyzt-ai/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)




    ## What Is Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software?
  [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)
  ## What Software Categories Are Similar to Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software?
    - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
    - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning)
    - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)
    - [Generative KI-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure)
    - [Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)](https://www.g2.com/de/categories/large-language-model-operationalization-llmops)