# Beste MLOps-Plattformen - Seite 3

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

   Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps) ermöglichen es Benutzern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. Sie automatisieren die Bereitstellung, verfolgen die Gesundheit und Genauigkeit der Modelle und ermöglichen es Teams, maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen zu skalieren, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

### Kernfähigkeiten von MLOps-Plattformen

Um in die Kategorie der MLOps-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:

- Eine Plattform zur Überwachung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen anbieten
- Benutzern ermöglichen, Modelle in Geschäftsapplikationen im gesamten Unternehmen zu integrieren
- Die Gesundheit und Leistung der bereitgestellten maschinellen Lernmodelle verfolgen
- Ein ganzheitliches Management-Tool bereitstellen, um alle im Unternehmen bereitgestellten Modelle besser zu verstehen

### Häufige Anwendungsfälle für MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und ML-Engineering-Teams nutzen MLOps-Plattformen, um Modelle zu operationalisieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Automatisierung der Bereitstellungspipeline für von Datenwissenschaftlern erstellte ML-Modelle in Produktionsanwendungen
- Überwachung von Modellverschiebungen, Genauigkeitsverschlechterungen und Leistungsanomalien in bereitgestellten Modellen
- Verwaltung von Experimentverfolgung, Modellversionierung und Sicherheitsgovernance über den gesamten ML-Lebenszyklus

### Wie sich MLOps-Plattformen von anderen Tools unterscheiden

MLOps-Plattformen konzentrieren sich auf die Wartung und Überwachung von bereitgestellten Modellen, anstatt auf die anfängliche Modellentwicklung. Dies unterscheidet sie von [Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die sich auf den Modellaufbau und das Training konzentrieren. Einige MLOps-Lösungen bieten eine zentrale Verwaltung aller Modelle im Unternehmen an einem einzigen Ort und können sprachunabhängig oder für bestimmte Sprachen wie Python oder R optimiert sein.

### Einblicke von G2 zu MLOps-Plattformen

Basierend auf den Kategorietrends auf G2 stechen Modellüberwachung und Experimentverfolgung als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. Verbesserte Modellzuverlässigkeit und schnellere Iterationszyklen heben sich als primäre Vorteile der Einführung hervor.




  
## How Many MLOps-Plattformen Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 250

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 55
- **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 54% │ Unternehmen mittlerer Größe 31% │ Unternehmen 14%
- **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank MLOps-Plattformen Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 6,700+ Authentische Bewertungen
- 250+ 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 MLOps-Plattformen Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Höchste Leistung:** [ILUM](https://www.g2.com/de/products/ilum-ilum/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews)
- **Top-Trending:** [Arize AI](https://www.g2.com/de/products/arize-ai/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)

  
---

**Sponsored**

### 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.



[Website 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=1910&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=684&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=989&secure%5Bresource_id%5D=1910&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fmlops-platforms%3Fpage%3D3%26source%3Dsearch&secure%5Btoken%5D=9565f2cb8e2007ee0a425ef137b4e7e809599cca05fbd86ee97d0ccdc84a6de0&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.alteryx.com%2Ftrial%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dreviewsite%26utm_campaign%3DFY25_Global_AllRegions_AlwaysOn_AllPersonas_IndustryAgnostic%26utm_content%3Dg2_freetrial&secure%5Burl_type%5D=free_trial)

---

  ## What Are the Top-Rated MLOps-Plattformen Products in 2026?
### 1. [Anyscale](https://www.g2.com/de/products/anyscale/reviews)
  Die KI-Plattform für KI-Unternehmen. Entwickeln Sie KI mit unvergleichlicher Skalierbarkeit, Leistung und Effizienz.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Anyscale?**

- **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Anyscale?**

- **Verkäufer:** [Anyscale](https://www.g2.com/de/sellers/anyscale)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, California, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Skalierbarkeit (4 reviews)
- KI-Fähigkeiten (2 reviews)
- KI-Integration (2 reviews)
- Automatisierung (2 reviews)

**Cons:**

- Kosten (2 reviews)
- Teuer (2 reviews)
- Fehlerbehandlung (1 reviews)
- Fehlermanagement (1 reviews)
- Unzureichende Lernressourcen (1 reviews)

### 2. [Firststep.ai Designer](https://www.g2.com/de/products/firststep-ai-designer/reviews)
  Der FirstStep.ai Designer ist eine webbasierte KI-Trainingsplattform, auf der Benutzer visuelle Machine-Learning-Modelle (ML) schnell trainieren und bereitstellen können, indem sie unsere Cloud-GPU-Infrastruktur nutzen. Unsere KI-Trainingsplattform ist ein No-Code-Design-Tool, das für Nicht-Entwickler konzipiert ist und einen schnellen Mehrwert für Kunden bietet. ML-Modelle können in der Cloud, auf mobilen Geräten und EDGE-IoT-Geräten bereitgestellt werden.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Firststep.ai Designer?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Firststep.ai Designer?**

- **Verkäufer:** [Firststep.ai](https://www.g2.com/de/sellers/firststep-ai)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Black River, MU
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/firststep-ai/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


### 3. [Katonic.ai](https://www.g2.com/de/products/katonic-ai/reviews)
  Katonic AI ist ein australisches AI-ML-Unternehmen mit Büros in Sydney, Singapur und Mumbai. Katonic AI vereint die revolutionären Fähigkeiten von Generative AI und die Kraft des traditionellen maschinellen Lernens an einem Ort. Es hat zwei Flaggschiffprodukte: die MLOps-Plattform und eine Generative AI-Plattform. Die Katonic Machine Learning Operations (MLOps) Plattform ist eine kollaborative Plattform mit einer einheitlichen Benutzeroberfläche, um alle Data-Science-Aktivitäten an einem Ort zu verwalten. Die Katonic MLOps Plattform ist für Kunden und Entwickler gedacht, um die MLOps-Praxis in ihre Produktionssysteme einzuführen. Die Plattform kombiniert den kreativen wissenschaftlichen Prozess von Datenwissenschaftlern mit dem professionellen Software-Engineering-Prozess, um Machine-Learning-Modelle sicher, schnell und nachhaltig in die Produktion zu bringen und bereitzustellen. Die Katonic Generative AI Plattform ist bekannt für ihre Einfachheit und Intuitivität, die es kleinen, mittleren und großen Geschäftsinhabern ermöglicht, in wenigen Minuten leistungsstarke Enterprise-Grade AI-Anwendungen zu erstellen. Diese No-Code-Plattform wird von der hoch ausgezeichneten Katonic MLOps Plattform betrieben, die Unternehmen nutzen, um den gesamten Prozess der Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbereitstellung, Modellüberwachung und Automatisierung von Anfang bis Ende mit hoher Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz zu verwalten. Beide Plattformen laufen in einem Kubernetes-Cluster und können überall bereitgestellt werden, wie z.B. in Multi-Cloud, vor Ort oder am Edge. Katonic AI ist auch Teil des NVIDIA Cloud Validated Ökosystems. Als Unternehmen wird Katonic AI von Australiens größtem Investmentfonds, Artesian Investments und Boab AI, unterstützt und hat die einzigartige Auszeichnung, das einzige AI-Unternehmen aus dem APAC-Raum zu sein, das in der renommierten Everest Group’s MLOps Products PEAK Matrix® 2022 vorgestellt wurde und den Frost & Sullivan Best Practices Entrepreneurial Company of the Year Award in der APAC MLOps-Industrie gewonnen hat.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Katonic.ai?**

- **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)

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

- **Verkäufer:** [Katonic.ai](https://www.g2.com/de/sellers/katonic-ai)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Sydney, AU
- **Twitter:** @AiKatonic (84 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/katonic/ (40 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Katonic.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)


### 4. [Labellerr](https://www.g2.com/de/products/labellerr/reviews)
  Labellerr ist eine Plattform zur Automatisierung von Computer-Vision-Workflows. Sie hilft ML-Teams, ihren KI-Entwicklungslebenszyklus viel effizienter zu verwalten. Sie unterstützt Teams bei der kollaborativen Arbeit an Datenkennzeichnungsaufgaben und verfügt über Module zur Verwaltung mehrerer Projekte, Benutzer und Millionen unstrukturierter Daten. Teams können durchführen- 1. Automatisierte Datenkurierung 2. EDA (Explorative Datenanalyse) 3. Automatisierte Datenkennzeichnung 4. Qualitätskontrolle mit Sicherung 5. Automatisierte QC 6. Modell-Debugging Unterstützte Datentypen sind Bilder, Videos, Text, Audio und PDFs. Unterstützte Anwendungsfälle sind Objekterkennung, Segmentierung, Klassifizierung, Bildunterschrift, Transkription und Übersetzung. Die aktive Lernfunktion hat den Nutzern geholfen, pro Aufgabe Tausende von USD zu sparen. Labellerr hat kürzlich LabelGPT eingeführt, das Bilder mit einem Prompt kennzeichnet. Es nutzt die Kombination von generativen KI-Modellen, um Daten in Minuten statt Monaten zu kennzeichnen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 21
**How Do G2 Users Rate Labellerr?**

- **Einfache Bedienung:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Labellerr?**

- **Verkäufer:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/tensor-matics-inc)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Wilmington, Delaware
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Anmerkungseffizienz (1 reviews)
- Zusammenarbeit (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Datengenauigkeit (1 reviews)
- Effizienz (1 reviews)

**Cons:**

- Schwierige Einrichtung (1 reviews)

### 5. [UbiOps](https://www.g2.com/de/products/ubiops/reviews)
  Wenn Sie ein Datenwissenschaftler oder Ingenieur sind, möchten Sie irgendwann Ihren Algorithmus in die Produktion bringen. Und das bedeutet, Bibliotheken zu installieren, Abhängigkeiten zu verwalten, Ihre Skripte und Modelle bereitzustellen, Versionierung, Bereitstellung und das Auslaufen der Rechenleistung. Seien wir ehrlich: Bereitstellung ist schwierig. Die Werkzeuge, die wir verwenden, sind nicht so hilfreich, wie sie sein könnten, weil sie nicht für unsere spezifischen Bedürfnisse entwickelt wurden. Und wir verlieren uns in zeitaufwändigen Modellbereitstellungen und Infrastrukturmanagement. Das ist nicht das, wofür wir gedacht sind. Wir wollen sicherstellen, dass unsere Zeit dort am besten genutzt wird, wo wir gebraucht werden, indem wir Algorithmen und Code entwickeln, um Wirkung zu erzielen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate UbiOps?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind UbiOps?**

- **Verkäufer:** [UbiOps](https://www.g2.com/de/sellers/ubiops)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** The Hague, NL
- **Twitter:** @UbiOps_ (109 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/ubiops (23 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


### 6. [Canvass AI](https://www.g2.com/de/products/canvass-ai/reviews)
  Vollständige industrielle KI-Software, die Daten 4-mal schneller als andere Software in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Canvass AI?**

- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Canvass AI?**

- **Verkäufer:** [Canvass AI](https://www.g2.com/de/sellers/canvass-ai)
- **Hauptsitz:** Toronto, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://ca.linkedin.com/company/canvassai (19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are Canvass AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)


### 7. [Cortex Certifai](https://www.g2.com/de/products/cortex-certifai/reviews)
  Cortex Certifai generiert den ersten zusammengesetzten Vertrauensscore, den AI Trust Index, der Daten- und Modellrisiken in Bezug auf Leistung, Datenqualität, Robustheit, Erklärbarkeit, Fairness und Compliance misst. Certifai kann auf jedes Black-Box-Modell angewendet werden, einschließlich maschineller Lernmodelle, statistischer Modelle, Geschäftsregeln und anderer prädiktiver Modelle und arbeitet mit einer Vielzahl von Eingabedaten.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Cortex Certifai?**

- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind Cortex Certifai?**

- **Verkäufer:** [Cognitivescale](https://www.g2.com/de/sellers/cognitivescale)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Austin, US
- **Twitter:** @CognitiveScale (3,825 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cognitivescale/ (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


### 8. [FutureAnalytica](https://www.g2.com/de/products/futureanalytica/reviews)
  FutureAnalytica bietet eine No-Code-AI-Plattform für das End-to-End-Datenmanagement für Unternehmen. Datenverwaltung, Verarbeitung, ETL, Visualisierung, Konstruktion von KI-Modellen, Bereitstellung, Gestaltung von Endnutzer-Apps und Überwachung werden alle von der FutureAnalytica AI-Plattform unterstützt. Organisationen können nun fortschrittliche Analysen und KI-Lösungen innerhalb weniger Wochen in ihre Abläufe integrieren. Die aggregierte Plattform verfügt über zahlreiche Module oder kleine Plattformen, von denen jedes vor Ort oder in der Cloud gehostet werden kann.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate FutureAnalytica?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind FutureAnalytica?**

- **Verkäufer:** [FutureAnalytica Software Pvt.ltd.](https://www.g2.com/de/sellers/futureanalytica-software-pvt-ltd)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Dover, US
- **Twitter:** @AnalyticaFuture (58 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/71547237 (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen


### 9. [Iguazio](https://www.g2.com/de/products/iguazio/reviews)
  Die KI-Software von Iguazio ermöglicht es Unternehmen, KI-Anwendungen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten, wodurch die Zeit, die erforderlich ist, um mit KI echten Geschäftswert zu schaffen, drastisch verkürzt wird. Mit Iguazio können Organisationen KI-Modelle in großem Maßstab und in Echtzeit entwickeln, sie überall bereitstellen (Multi-Cloud, On-Premise oder Edge) und ihre ehrgeizigsten KI-gesteuerten Strategien zum Leben erwecken. Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen nutzen Iguazio, um die Komplexität von MLOps zu lösen und Geschäftseinfluss durch eine Vielzahl von ML- und generativen KI-Anwendungsfällen wie Chatbot-Automatisierung, Betrugsvorhersage, Echtzeit-Empfehlungsmaschinen und vorausschauende Wartung zu schaffen. Iguazio wurde im Januar 2023 von McKinsey & Company übernommen und ist jetzt Teil von QuantumBlack, McKinseys KI-Sparte. Iguazio erweckt Data Science zum Leben.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Iguazio?**

- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Iguazio?**

- **Verkäufer:** [Iguazio](https://www.g2.com/de/sellers/iguazio)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Herzliya, IL
- **Twitter:** @iguazio (933 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/iguazio/ (74 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


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

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)
- KI-Integration (1 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)
- Anpassung (1 reviews)
- Bereitstellung Leichtigkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (1 reviews)
- Kosten-Transparenz (1 reviews)
- Fehlende Funktionen (1 reviews)
- Mangel an Anleitung (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)

### 10. [SigOpt](https://www.g2.com/de/products/sigopt/reviews)
  SigOpt ist die Optimierungsplattform, die Ihre Forschung verstärkt.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate SigOpt?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 7.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind SigOpt?**

- **Verkäufer:** [SigOpt](https://www.g2.com/de/sellers/sigopt)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sigopt/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Kleinunternehmen


### 11. [Veritone Automate Studio](https://www.g2.com/de/products/veritone-automate-studio/reviews)
  Veritone Automate Studio hilft Radio- und Fernsehsendern, KI-Workflows zu implementieren und zu integrieren und Prozesse zu automatisieren, um Inhalte auf wichtige Informationen zu überprüfen, damit sie sich darauf konzentrieren können, wie sie diese Informationen nutzen können, um Geschäftsergebnisse zu verbessern. Verwandeln Sie Audio-, Video-, Text- und Dateninhalte in umsetzbare Erkenntnisse, in großem Maßstab, ohne KI-Expertise. Das manuelle Auffinden von Informationen, die in Texten, Bildern, Videos, Audio oder Daten eingeschlossen sind, ist kostspielig und kann Verzögerungen verursachen, die Kundenerfahrung beeinträchtigen und die Einhaltung von Vorschriften gefährden. Automate Studio macht KI zugänglich und einfach in den aktuellen Workflow eines Benutzers zu integrieren.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Veritone Automate Studio?**

- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Veritone Automate Studio?**

- **Verkäufer:** [ Veritone Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/veritone-inc)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Denver, US
- **Twitter:** @veritoneinc (4,510 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/6442206/ (415 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: VERI

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Unternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


### 12. [AIQ](https://www.g2.com/de/products/aiq/reviews)
  Automatisierte MLOps-Lösung zur Verwaltung von Künstlicher Intelligenz mit Vertrauen


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate AIQ?**

- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind AIQ?**

- **Verkäufer:** [Predera](https://www.g2.com/de/sellers/predera)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Hyderabad, IN
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/predera-aiq (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


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

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)
- Cloud-Speicher (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Merkmale (1 reviews)
- Integrationen (1 reviews)

**Cons:**

- Schwierige Einrichtung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Mangel an Anleitung (1 reviews)

### 13. [Altair SLC](https://www.g2.com/de/products/altair-slc/reviews)
  Sind SAS-Sprachprogramme geschäftskritisch für Ihr Unternehmen? Viele Organisationen haben im Laufe der Jahre SAS-Sprachprogramme entwickelt, die für ihre Abläufe von entscheidender Bedeutung sind. IT- und Analytik-Manager stehen auch unter Druck, Kosten zu senken und Alternativen für die Handhabung ihrer SAS-Sprachanforderungen zu finden. Altair SLC (ehemals WPS Analytics) führt Programme aus, die mit der SAS-Sprachsyntax geschrieben wurden, ohne Übersetzung und ohne Lizenzierung anderer Drittprodukte. Altair SLC ist darauf ausgelegt, hohe Durchsatzraten zu bewältigen und reduziert die Kapital- und Betriebskosten der Kunden. Mehrsprachige, plattformübergreifende Lösung Altair SLC verarbeitet Programme, Workflows und Modelle, die die SAS-Sprache sowie die Sprachen SQL, Python und R kombinieren. Sein integrierter SAS-Sprachcompiler führt SQL- und SAS-Sprachcode aus und nutzt Python- und R-Compiler, um Python- und R-Code auszuführen und Pandas- und R-Datenrahmen auszutauschen. Altair SLC arbeitet auf IBM-Großrechnern und in der Cloud sowie auf Servern und Workstations, die eine Vielzahl von Betriebssystemen ausführen, unterstützt Remote-Job-Einreichungen und kann Daten zwischen Großrechner-, Cloud- und On-Premises-Installationen austauschen. Funktionsreiche SAS-Sprachunterstützung Darüber hinaus benötigt Altair SLC keine Middleware von Drittanbietern, um Anwendungen zu verarbeiten, die die SAS-Sprache enthalten. Der integrierte SAS-Sprachcompiler von Altair SLC unterstützt die SAS-Sprache und Makrosyntax und umfasst Verfahrensunterstützung für Statistik, Zeitreihenanalyse, Operations Research, maschinelles Lernen, Matrixmanipulation, Grafiken und Ausgabebereitstellung. Darüber hinaus können Benutzer Altair SLC im Batch- oder Standalone-Modus verwenden, um Programme und Modelle auszuführen, oder es mit Altair Analytics WorkbenchTM verwenden, einer GUI/IDE, die sowohl No-Code- (Workflow) als auch Code-Funktionen bietet, um Programme und Modelle zu erstellen, zu pflegen und auszuführen und ihre Ausgaben interaktiv zu erkunden.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate Altair SLC?**

- **Einfache Bedienung:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Altair SLC?**

- **Verkäufer:** [Altair](https://www.g2.com/de/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7)
- **Gründungsjahr:** 1985
- **Hauptsitz:** Troy, MI
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:ALTR
- **Gesamterlös (USD Mio):** $458

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 70% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Altair SLC's Pros and Cons?

**Pros:**

- Umgang mit Big Data (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Datenimport (1 reviews)
- Einfache Installation (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (2 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (2 reviews)
- Unzureichende Hilfsressourcen (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (1 reviews)

### 14. [Blaize](https://www.g2.com/de/products/blaize/reviews)
  Einsatzbereite, kostengünstige, hocheffiziente Bereitstellungsplattformen für KI-Anwendungen, die an den Rand verlagert werden.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Blaize?**

- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Blaize?**

- **Verkäufer:** [Blaize](https://www.g2.com/de/sellers/blaize)
- **Hauptsitz:** El Dorado Hills, California, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/blaize-ai/ (334 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 15. [Datatron](https://www.g2.com/de/products/datatron/reviews)
  Datatron bietet eine unternehmensgerechte, cloud-native und vor Ort verfügbare Reliable AI™-Plattform, die Unternehmen mit einer großen und vielfältigen Data-Science-Organisation, einschließlich Einzelhändlern, Finanzinstituten und Telekommunikationsunternehmen, ermöglicht, KI-Modelle einfach, genau und schnell in der Produktion zu operationalisieren. Datatron befähigt Unternehmen, die stark in KI investiert haben, ihre KI-Projekte in der Produktion zum Laufen zu bringen und die erwartete Rendite auf diese Investition zu sichern. Datatron vereinheitlicht und vereinfacht die Bereitstellung und Verwaltung von MLOps für Unternehmen, die Dutzende von Modellen in verschiedenen globalen Umgebungen betreiben, um Änderungen zu rationalisieren und zu standardisieren, die Modellleistung zu überwachen und schnell und genau auf Modellverschlechterung oder -verfall zu reagieren. Datatron ermöglicht es Unternehmen, geschäftskritische ML-Modelle in der Produktion auszuführen und dabei alle notwendigen Integrations-, Überwachungs- und Sicherheitsanforderungen bereitzustellen. Seine technologieunabhängige Plattform ermöglicht volle Interoperabilität mit einem Spektrum von Tools und Lösungen und ermöglicht es Datenwissenschaftlern, IT-, DevOps- und Business-Analysten, alle Modelle an einem Ort mit einem benutzerfreundlichen UX-Dashboard zu sehen. Ein einzigartiger Wert, den die Datatron-Lösung bietet, liefert eine Vielzahl von Validierungsoptionen für Daten in der Live-Produktion, einschließlich A/B, Canary, Shadow und Routing.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Datatron?**

- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Datatron?**

- **Verkäufer:** [Datatron Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/datatron-technologies)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @datatron (159 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datatron-io (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 16. [Deeploy](https://www.g2.com/de/products/deeploy/reviews)
  Übernehmen Sie die Kontrolle über KI mit Deeploy Deeploy fügt Ihrer KI-Architektur die fehlende Governance-Ebene hinzu, damit Sie mit Zuversicht skalieren können. Egal, ob Ihre Modelle extern gehostet werden oder sich noch in der Entwicklung befinden, Deeploy zentralisiert sie auf einer einheitlichen Plattform. Von diesem einzigen System aus können Sie alle KI-Anwendungsfälle, Teams und Umgebungen überwachen, erklären und Kontrollen durchsetzen. Entwickelt für Teams, die schnell handeln müssen, ohne die Aufsicht zu vernachlässigen: CTOs & CDOs: Erhalten Sie vollständige Transparenz über eine zunehmend komplexe KI-Landschaft Leiter von Risiko & Compliance: Seien Sie dem KI-Gesetz mit operativer Governance voraus CIOs & Enterprise-Architekten: Ermöglichen Sie KI-Innovation bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken ML- & Data-Science-Leiter: Liefern Sie schnell, bleiben Sie konform und bauen Sie das Vertrauen der Stakeholder auf


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Deeploy?**

- **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Deeploy?**

- **Verkäufer:** [Deeploy](https://www.g2.com/de/sellers/deeploy)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Utrecht, NL
- **Twitter:** @DeeployML (14 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deeploy-ml/ (19 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


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

**Pros:**

- KI-Fähigkeiten (1 reviews)
- Cloud-Dienste (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Sicherheit (1 reviews)
- Werkzeugeffizienz (1 reviews)

**Cons:**

- Modellbeschränkungen (1 reviews)

### 17. [Fiddler AI](https://www.g2.com/de/products/fiddler-ai/reviews)
  Fiddler ist ein Pionier im Model Performance Management für verantwortungsvolle KI. Die einheitliche Umgebung der Fiddler-Plattform bietet eine gemeinsame Sprache, zentralisierte Steuerungen und umsetzbare Einblicke, um ML/AI vertrauensvoll zu operationalisieren. Modellüberwachung, erklärbare KI, Analysen und Fairness-Funktionen adressieren die einzigartigen Herausforderungen beim Aufbau interner stabiler und sicherer MLOps-Systeme im großen Maßstab. Im Gegensatz zu Beobachtungslösungen integriert Fiddler tiefgehende XAI und Analysen, um Ihnen zu helfen, im Laufe der Zeit in fortgeschrittene Fähigkeiten hineinzuwachsen und ein Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI-Praktiken aufzubauen. Fortune-500-Unternehmen nutzen Fiddler in Trainings- und Produktionsmodellen, um die KI-Zeit bis zum Wert zu beschleunigen und zu skalieren, vertrauenswürdige KI-Lösungen zu entwickeln und den Umsatz zu steigern. Für weitere Informationen besuchen Sie www.fiddler.ai oder folgen Sie uns auf Twitter @fiddlerlabs.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Fiddler AI?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Fiddler AI?**

- **Verkäufer:** [Fiddler](https://www.g2.com/de/sellers/fiddler)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **LinkedIn®-Seite:** http://linkedin.com/company/fiddler-ai (103 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 18. [IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)](https://www.g2.com/de/products/ibm-spectrum-conductor-deep-learning-impact-dli/reviews)
  IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact ist eine Zusatzsoftware zu IBM Spectrum Conductor. Sie ermöglicht es, eine Deep-Learning-Umgebung aufzubauen, die es Datenwissenschaftlern erlaubt, sich auf das Training, die Feinabstimmung und den Einsatz von Modellen in der Produktion zu konzentrieren. Beginnen Sie schnell mit der Bearbeitung Ihrer Daten für Deep Learning, vermeiden Sie hochgradig manuelle und sich wiederholende Schritte und umgehen Sie die Notwendigkeit von spezialisiertem Fachwissen. Die Lösung wird mit einfachen Software-Downloads bereitgestellt, die Datenwissenschaftlern alles bieten, was sie benötigen, um in Stunden statt Tagen oder Wochen eine verteilte Deep-Learning-Umgebung aufzubauen und diese problemlos zu verwalten, während die Umgebung wächst.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

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


### 19. [Iterative.ai](https://www.g2.com/de/products/iterative-ai/reviews)
  Ein Open-Source-Werkzeug und ein Format für Reproduzierbarkeit und Experimentation.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Iterative.ai?**

- **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)

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

- **Verkäufer:** [Iterative](https://www.g2.com/de/sellers/iterative)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **Twitter:** @Iterativeai (536 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/iterative-ai/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


### 20. [Neuromation](https://www.g2.com/de/products/neuromation/reviews)
  Neuromation ist ein synthetischer Datenraum, der eine KI-Entwicklerplattform aufbaut, um bessere Modelle zu entwickeln.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Neuromation?**

- **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Neuromation?**

- **Verkäufer:** [Neuromation](https://www.g2.com/de/sellers/neuromation)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @neuromation_io (4,442 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/15208924 (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 21. [NimbleBox.ai | MLOps for teams](https://www.g2.com/de/products/nimblebox-ai-mlops-for-teams/reviews)
  Beschleunigung der Ergebnisse von Data-Science- und ML-Teams Warum NimbleBox - Einfache Experimente - Einfache API-Bereitstellung - Automatisierte Workflows - Teammanagement


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate NimbleBox.ai | MLOps for teams?**

- **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind NimbleBox.ai | MLOps for teams?**

- **Verkäufer:** [NimbleBox.ai](https://www.g2.com/de/sellers/nimblebox-ai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @NimbleBoxAI (450 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://in.linkedin.com/company/nimblebox-ai (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 22. [PrimeHub](https://www.g2.com/de/products/primehub/reviews)
  PrimeHub ist eine On-Premise-Maschinenlernplattform, die es KI/ML-Teams ermöglicht, sich in einer kollaborativen Umgebung auf ihre wahre Produktivität zu konzentrieren. PrimeHub hilft Administratoren bei der Verwaltung von Hardware-Ressourcen, Zugriffskontrolle, Gruppenkontingenten, Datensätzen und mehr.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate PrimeHub?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind PrimeHub?**

- **Verkäufer:** [InfuseAI](https://www.g2.com/de/sellers/infuseai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Taipei City, TW
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (2 reviews)
- Einrichtung erleichtern (2 reviews)
- KI-Integration (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)

**Cons:**

- Unzureichende Lernressourcen (1 reviews)
- Mangel an Anleitung (1 reviews)
- Leistungsprobleme (1 reviews)
- Schlechte Dokumentation (1 reviews)
- Langsame Leistung (1 reviews)

### 23. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/de/products/superb-ai-suite/reviews)
  Superb AI bietet die fortschrittlichste Computer-Vision-Plattform, die die Datenvorbereitung, -kuratierung und Modellentwicklung schneller und einfacher als je zuvor macht. Mit Spezialisierung auf anpassungsfähige Automatisierung für Labeling, Kuratierung und Modelldiagnose helfen unsere Lösungen Unternehmen, die Zeit und Kosten für den Aufbau und die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen drastisch zu reduzieren.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Superb AI Suite?**

- **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Superb AI Suite?**

- **Verkäufer:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/de/sellers/superb-ai-inc)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Mateo , US
- **Twitter:** @superb_hq (419 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 24. [Unify](https://www.g2.com/de/products/unify-ai-unify/reviews)
  Unify ist die zentrale Plattform für optimierte LLM-Bereitstellung. Mit einem einzigen API-Schlüssel und einer einheitlichen Aufforderungssyntax ermöglicht Unify das Aufrufen und Benchmarking aller Drittanbieter-LLM-Endpunktanbieter; finden Sie die Endpunkte, die Ihren Anforderungen an Geschwindigkeit, Latenz und Kosten entsprechen; und leiten Sie automatisch jede Aufforderung an das beste LLM weiter, indem Sie eine globale Mischung von Experten verwenden, die besser, schneller und günstiger ist als jedes einzelne Modell.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Unify?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Unify?**

- **Verkäufer:** [Unify AI](https://www.g2.com/de/sellers/unify-ai)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** London, GB
- **Twitter:** @letsunifyai (2,850 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/unifyai (59 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


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

**Pros:**

- Kundendienst (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Implementierungsleichtigkeit (1 reviews)
- Einrichtung erleichtern (1 reviews)
- Zeitersparnis (1 reviews)

**Cons:**

- Mangel an Anleitung (1 reviews)
- Lernkurve (1 reviews)

### 25. [Abzu](https://www.g2.com/de/products/abzu/reviews)
  Abzu wurde aus dem Wunsch heraus geboren, die grundlegenden Annahmen der zeitgenössischen KI herauszufordern, in dem Glauben, dass die Zukunft der KI in der lebensechteren Simulation selbstorganisierender Systeme liegt. Wenn es KI ist, ist es Abzu. Abzus bahnbrechende maschinelle Lerntechnologie ist von der Quantenmechanik und neuronalen Netzwerken inspiriert, was zu einer transparenten und vertrauenswürdigen KI führt. Einfach zu interpretierende Modelle werden in Abzus proprietärem QLattice über einen innovativen Prozess namens Recombination Learning trainiert, was zu erklärbaren und teilbaren Erkenntnissen führt. Abzu ist eine internationale Gruppe von Spezialisten in den Bereichen Hochleistungsrechnen, Computational Neuroscience, Deep Learning, Mathematik, Physik und verwandten Gebieten. Abzu ist ein privates Unternehmen, das im Besitz des Gründungsteams ist. Gegründet im Januar 2018, ist Abzu ein angewandtes Forschungs-Startup mit Büros in Kopenhagen, Dänemark und Barcelona, Spanien. Das Startup leitet seinen Namen aus dem Alt-Sumerischen ab, was „die Quelle der Wasser der Weisheit“ bedeutet. Abzu hat insgesamt 2,9 Millionen Euro aufgebracht und zuletzt im Juli 2019 eine Seed-Runde über 1,75 Millionen Euro abgeschlossen.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Abzu?**

- **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Flexibilität des Rahmens:** 5.0/10 (Category avg: 8.7/10)

**Who Is the Company Behind Abzu?**

- **Verkäufer:** [Abzu](https://www.g2.com/de/sellers/abzu)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Nordhavn, DK
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/abzu (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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



    ## What Is MLOps-Plattformen?
  [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)
  ## What Software Categories Are Similar to MLOps-Plattformen?
    - [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)
    - [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-labeling)

  
---

## How Do You Choose the Right MLOps-Plattformen?

### Was Sie über MLOps-Plattformen wissen sollten

### Was sind MLOps-Plattformen?

MLOps-Lösungen wenden Werkzeuge und Ressourcen an, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernprojekte ordnungsgemäß und effizient durchgeführt werden, einschließlich Datenverwaltung, Modellmanagement und Modellbereitstellung.

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 maschinellem Lernen können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und hilft, datengetriebene Vorhersagen zu treffen.

Ein entscheidender Aspekt des maschinellen Lernprozesses ist die Entwicklung, Verwaltung und Überwachung von maschinellen Lernmodellen. Benutzer nutzen MLOps-Plattformen, um maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. 

Obwohl MLOps-Fähigkeiten in Softwareprodukten oder Plattformen zusammenkommen können, ist es im Grunde eine Methodik. Wenn Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten und sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden, benötigen sie MLOps, um sicherzustellen, dass die Teams abgestimmt sind und dass maschinelle Lernprojekte verfolgt und reproduziert werden können.

#### Welche Arten von MLOps-Plattformen gibt es?

Nicht alle MLOps-Plattformen sind gleich. Diese Werkzeuge ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen sowie die Methode und Art der Bereitstellung. 

**Cloud**

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. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, die Modelle in der Cloud zu trainieren und bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen eingebaut werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen.

**On-Premises**

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 Datensicherheits- und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal entscheidend ist, von entscheidender Bedeutung sein.

**Edge**

Einige Plattformen ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Edge, das aus einem Mesh-Netzwerk von Rechenzentren besteht, die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. Edge-Computing optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden. ** **

### Was sind die gemeinsamen Merkmale von MLOps-Plattformen?

Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von MLOps-Plattformen, die für Benutzer nützlich sein können:

**Modelltraining:** Feature Engineering ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und führt zu einer verbesserten Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten. Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem die richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten bestimmt werden. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. 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 Werkzeuge zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust. Es kann helfen, alle maschinellen Lernmodelle, die im gesamten Unternehmen bereitgestellt werden, aufzuzeichnen, zu katalogisieren und zu organisieren. Nicht alle Modelle sind für alle Benutzer gedacht. Daher ermöglichen einige Werkzeuge die Bereitstellung von Benutzern basierend auf der Berechtigung, maschinelle Lernmodelle sowohl bereitzustellen als auch zu iterieren.

**Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ist der Prozess, die Modelle in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Einige Werkzeuge ermöglichen es Benutzern, Modellartefakte zu verwalten und zu verfolgen, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt sind. Bereitstellungsmethoden nehmen die Form von REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr an.

**Metriken:** Benutzer können die Modellnutzung und -leistung in der Produktion kontrollieren. Dies hilft, zu verfolgen, wie die Modelle abschneiden.

### Was sind die Vorteile von MLOps-Plattformen?

Durch die Nutzung von MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in ihre maschinellen Lernbemühungen gewinnen. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und sie erhalten die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Werkzeugen bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen maschinelle Lernbibliotheken und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um.

**Dateninsights teilen:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Werkzeugen teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern.

**Datenwissenschaft vereinfachen und skalieren:** Vorgefertigte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, helfen, den Prozess zu straffen. Diese Plattformen helfen effizient, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen.

**Besser 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. MLOps-Plattformen erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenaugmentierungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für Deep Learning werden ebenfalls im Experimentieren verwendet, die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken wie Gewichte und Lernrate zu ändern, um die Verluste zu reduzieren.

### Wer nutzt MLOps-Plattformen?

Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an verfügbaren Fachkräften. Der Kompetenzbereich ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, eine Vielzahl von Algorithmen, fortgeschrittener Mathematik, Programmierkenntnissen und mehr zu verstehen); daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, enthalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Algorithmen.

Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Unternehmen in diese Projekte investiert. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, 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 Interessenten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten.

**Citizen Data Scientists:** Insbesondere mit dem Aufkommen benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend MLOps zu, um KI in ihre Organisation zu bringen.

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

**Geschäftsinteressenten:** Geschäftsinteressenten nutzen diese Werkzeuge, um Klarheit über die maschinellen Lernmodelle zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen.

### Was sind die Alternativen zu MLOps-Plattformen?

Alternativen zu MLOps-Plattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:

[Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen in Betracht ziehen. Diese Software bietet eine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und kann robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten.

[Maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** MLOps-Plattformen sind großartig für die umfassende Überwachung und Verwaltung von Modellen, sei es für Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort verfügbar ist und die sie in Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelle Lernsoftware in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert.

Viele verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen führen verschiedene Aufgaben und Funktionen aus. Diese Algorithmen können aus spezifischeren maschinellen Lernalgorithmen bestehen, wie Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke, Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, die nach Punktlösungen suchen.

#### Software im Zusammenhang mit MLOps-Plattformen

Verwandte Lösungen, die zusammen mit MLOps-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 MLOps-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen.

[Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, sodass Business-Intelligence- und Analysetools alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abrufen können. 

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

[Natural Language Processing (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** NLP 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 aus. NLP-Algorithmen bieten Spracherkennung und natürliche Sprachgenerierung (NLG), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für NLP-Anwendungen sind Chatbots, Übersetzungsanwendungen und Social-Media-Überwachungstools, die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen.

### Herausforderungen mit MLOps-Plattformen

Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen. 

**Datenanforderungen:** Für die meisten KI-Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, um das Notwendige zu lernen. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem 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 erforderlichen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach eine KI-Software starten und erwarten, dass sie alle seine Probleme löst.

**Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und ist mit verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten behaftet, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten. 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 MLOps-Plattformen kaufen?

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

**Finanzdienstleistungen:** Der Einsatz von KI in den Finanzdienstleistungen ist weit verbreitet, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditscore-Algorithmen bis hin zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen.

**Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientengruppen 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 kauft man MLOps-Plattformen

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

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattform 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 grundlegender 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, müssen sie 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 einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Abhängig vom Umfang der Bereitstellung könnte es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird.

#### Vergleichen Sie MLOps-Plattformen

**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 vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

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

**Führen Sie Demos durch**

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

#### Auswahl von MLOps-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 das richtige Interesse, die richtigen 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 fest 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 oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.

**Endgültige Entscheidung**

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

### Was kosten MLOps-Plattformen?

Wie bereits erwähnt, kommen MLOps-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind. 

Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die unternehmensweiten. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte 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 einhergehen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.

Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, 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 MLOps-Plattformen, um einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste aus der Software wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt je nach 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 sich Prozesse verbessert haben 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 MLOps-Plattformen

**Wie werden MLOps-Plattformen 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 von MLOps-Plattformen verantwortlich?**

Es kann viele Menschen oder viele 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. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.

**Wie sieht der Implementierungsprozess für MLOps-Plattformen aus?**

In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattformbereitstellung in begrenztem Umfang beginnt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihren Einsatz eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er abschneidet. 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 war, könnte das Team zurück ans Reißbrett gehen und versuchen herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten sowie 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), könnte das Unternehmen zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten als Ganzes überprüfen müssen.

**Wann sollten Sie MLOps-Plattformen implementieren?**

Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen Priorität darauf legen, ihre Daten in Ordnung zu bringen und sicherzustellen, 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. 

### MLOps-Plattformen Trends

**AutoML**

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

**Eingebettete KI**

Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalitäten werden zunehmend in nahezu 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, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu straffen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und sich mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt oder so 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, mikroservicebasierten Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationsbedürfnisse. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste anderen Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen MLaaS anderen Unternehmen anbieten.

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

**Erklärbarkeit**

Wenn es um maschinelle Lernalgorithmen geht, insbesondere Deep Learning, kann es besonders 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 weitesten verbreitete Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. MLOps-Plattformen enthalten zunehmend Werkzeuge zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union, der DSGVO, zu erfüllen.