# Beste MLOps-Plattformen - Seite 9

  *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:** 253

### 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
- 253+ 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:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Höchste Leistung:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/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)

  
  ## What Are the Top-Rated MLOps-Plattformen Products in 2026?
### 1. [Ocular AI](https://www.g2.com/de/products/ocular-ai/reviews)
  Ocular AI ist das Multimodale AI Data Lakehouse. Mit Ocular können AI-Teams nahtlos Video-, Bild- und Audiodaten auf einer AI-nativen Plattform ingestieren, katalogisieren/kuratieren, durchsuchen, annotieren und trainieren. Ocular, das für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit entwickelt wurde, verwandelt Petabytes an rohen, unstrukturierten Daten in hochwertige Datensätze und produktionsreife, maßgeschneiderte Modelle und ermöglicht so die nächste Generation von multimodaler KI. Egal, ob Sie Computersichtsysteme, Robotik-Wahrnehmungsmodelle oder domänenspezifische generative KI entwickeln, Ocular bietet alles, was Sie benötigen, um schnell von Daten zu Modellen zu gelangen. Ocular Foundry — Das Multimodale Lakehouse für KI Foundry ist ein multimodales Data Lakehouse, das speziell für unstrukturierte Daten-Workflows entwickelt wurde. Es kombiniert leistungsstarke Infrastruktur, intuitive Werkzeuge und AI-native Workflows in einer kohärenten Plattform. Ingestieren, Katalogisieren & Kuratieren — Bringen Sie alle Ihre unstrukturierten Daten auf eine einzige, einheitliche Plattform. Foundry unterstützt direkte Integrationen mit Cloud-Speicher, SDKs, APIs und mehr, um unternehmensweite Video-, Bild- und Audiodatensätze zu zentralisieren. Visualisieren und kuratieren Sie Ihre Daten mit embedding-gestützten Schnittstellen für intelligentere, label-priorisierte Workflows. Suchen & Verstehen — Verwenden Sie natürliche Sprache, um in Petabytes von Video- und Bilddaten zu suchen. Stellen Sie komplexe Anfragen wie „Zeige Gabelstapler in der Nähe eines Docks“ oder „Finde rote Autos bei Nacht“, und Foundry wird genaue Frames und Zeitstempel identifizieren. Die Plattform versteht Szenen, erkennt Aktionen, liest eingebetteten Text und lokalisiert Schlüsselereignisse über Modalitäten hinweg. Annotieren & Labeln mit Agenten & Menschen — Beschleunigen Sie Annotation-Workflows mit AI-Datenagenten, feinabgestimmten Modellen und menschlicher Zusammenarbeit. Verwenden Sie fortschrittliche Werkzeuge für Begrenzungsrahmen, Segmentierung, Audio-Labeling und Frame-Level-Tagging — alles mit projektspezifischen Ontologien und automatisierten QA-Prüfungen. Trainieren & Evaluieren — Feinabstimmung und Evaluierung benutzerdefinierter Modelle direkt in Foundry mit integriertem GPU-gestütztem Training. Verfolgen Sie die Datenherkunft, überwachen Sie die Label-Abdeckung und bewerten Sie die Modellbereitschaft in Echtzeit mit umfangreichen Analysen und visuellen Dashboards — ohne Kontextwechsel oder Pipeline-Fragmentierung. Foundry ist die Infrastrukturschicht, die für Teams entwickelt wurde, die schwierige AI-Probleme mit realen, unordentlichen Daten lösen. Bolt — Experten-in-the-Loop-Annotation im großen Maßstab Bolt ist Oculars hochpräziser Annotationsdienst, der für Unternehmen entwickelt wurde, die schnelle, genaue, domänenspezifische Labeling benötigen. Im Gegensatz zu Crowdwork-Plattformen wird Bolt von ausgebildeten Fachleuten — Ingenieuren, medizinischen Experten und QA-Spezialisten — betrieben, um sicherzustellen, dass jedes Label die einzigartigen Anforderungen Ihres Modells erfüllt. Mit Bolt erhalten Sie: - Skalierbare Annotationen über Video-, Bild- und Audiodaten - Experten-in-the-Loop-Workflows für kritische Randfälle - Enge Integration mit Foundry für nahtlose Projektausführung - Geschwindigkeit und Genauigkeit, ohne Kontext oder Qualität zu opfern Vertrauenswürdig von zukunftsorientierten AI-Teams, die die schwierigsten multimodalen AI-Probleme angehen. Ocular AI ist SOC 2-konform und darauf ausgelegt, die Sicherheits- und Leistungsanforderungen von Unternehmens-AI zu erfüllen. Bauen Sie mit Zuversicht multimodale, produktionsreife Modelle — alles auf einem Multimodalen Lakehouse.



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

- **Verkäufer:** [Ocular AI](https://www.g2.com/de/sellers/ocular-ai)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/use-ocular (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 2. [OKESTRO](https://www.g2.com/de/products/okestro/reviews)
  OKESTRO ist ein südkoreanisches Cloud-Softwareunternehmen, das sich auf umfassende Cloud- und AIOps-Lösungen spezialisiert hat. Gegründet im Jahr 2018, hat sich das Unternehmen schnell erweitert und bietet eine Reihe von Produkten an, die darauf abzielen, das Management von Cloud-Infrastrukturen für verschiedene Branchen zu optimieren und zu vereinfachen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - CONTRABASS: Eine auf OpenStack basierende Infrastructure as a Service (IaaS)-Lösung, die die Servervirtualisierung erleichtert und es Organisationen ermöglicht, von traditionellen IT-Umgebungen zu softwaredefinierten Rechenzentren zu wechseln. - VIOLA: Eine auf Kubernetes basierende Platform as a Service (PaaS)-Lösung, die eine cloud-native Umgebung bietet, die für die Bereitstellung und Verwaltung von Infrastrukturen optimiert ist. - TROMBONE: Ein DevOps-Automatisierungstool, das den gesamten Entwicklungs- und Betriebsprozess rationalisiert, die Effizienz steigert und manuelle Eingriffe reduziert. - OKESTRO CMP: Eine Multi-Hybrid-Cloud-Management-Plattform, die eine einheitliche Kontrolle über verschiedene Cloud-Infrastrukturen bietet und komplexe Cloud-Operationen vereinfacht. - SYMPHONY AI: Eine AIOps-Lösung, die maschinelles Lernen für die Cloud-Optimierung und Anomalieerkennung nutzt und so ein proaktives Management von Cloud-Ressourcen sicherstellt. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: OKESTRO adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer und heterogener Cloud-Umgebungen, indem es integrierte Lösungen anbietet, die die Betriebseffizienz, Skalierbarkeit und Sicherheit verbessern. Durch die Bereitstellung von Tools für Servervirtualisierung, cloud-natives Infrastrukturmanagement, DevOps-Automatisierung und KI-gesteuerte Operationen ermöglicht OKESTRO Organisationen eine nahtlose digitale Transformation und Innovation. Zu den namhaften Kunden zählen die koreanische e-Government, der National Information Resources Service, die Hana Financial Group und die Samsung Group, was die Glaubwürdigkeit und Effektivität des Unternehmens bei der Bereitstellung robuster Cloud-Lösungen unterstreicht.



**Who Is the Company Behind OKESTRO?**

- **Verkäufer:** [OKESTRO](https://www.g2.com/de/sellers/okestro)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** 서울특별시, KR
- **LinkedIn®-Seite:** https://kr.linkedin.com/company/okestro (242 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 3. [Openlayer](https://www.g2.com/de/products/openlayer/reviews)
  Erhalten Sie Benachrichtigungen, jedes Mal wenn Ihre KI versagt. Verfolgen Sie Eingaben und Modelle. Testen Sie Randfälle. Erkennen Sie Fehler in der Produktion. Bewerten Sie Ihre KI mit einer einzigen Codezeile.



**Who Is the Company Behind Openlayer?**

- **Verkäufer:** [Openlayer](https://www.g2.com/de/sellers/openlayer)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/openlayerco (23 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 4. [OPUS](https://www.g2.com/de/products/vroc-opus/reviews)
  OPUS ist eine führende industrielle No-Code-AI-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, Prozesse und Anlagen zu modellieren, um Optimierungsmöglichkeiten und vorausschauende Wartung zu identifizieren. Die Echtzeiteinblicke von OPUS ermöglichen es Ihrem Team, fundierte Geschäftsentscheidungen in jedem Schritt zu treffen. Ohne Programmier- oder Codierungserfahrung können Teams Modelle erstellen, um: - Vorherzusagen, wann der nächste Ausfall oder unerwünschte Ereignis eintreten wird, - Vorherzusagen, welchen Wert etwas in der Zukunft haben wird, - Die Grundursache eines Ereignisses zu identifizieren, - Zu erkennen, wann eine Anlage oder ein Prozess sich verschlechtert oder nicht korrekt funktioniert, - Vorherzusagen, wann Wartung an Anlagen erforderlich ist, - Möglichkeiten zur Reduzierung des Energieverbrauchs zu identifizieren, - Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktivität zu identifizieren, - Einstellungen zu optimieren, um betriebliche Ergebnisse zu verbessern. Tauchen Sie tiefer in die Daten Ihrer Anlagen ein als je zuvor. Entdecken Sie unerwartete Korrelationen, die unbemerkt existierten, und führen Sie eine Ursachenanalyse bis auf die Ebene einzelner Komponenten durch, damit Sie Ihre Wartungsbemühungen fokussieren können. Entwickelt als Unternehmenslösung für einen ganzheitlichen Überblick über alle Werke und Einrichtungen. Nutzer können ihre eigenen Dashboards erstellen, Alarme einrichten und jederzeit auf dem Laufenden bleiben, so makro oder mikro wie sie möchten. OPUS kann innerhalb von vier Wochen implementiert werden und es gibt keine Einschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Modelle, die Sie entwickeln können, oder der individuellen Nutzerkosten. Modelle können in Minuten erstellt und implementiert werden und basieren kontinuierlich auf aktuellen Betriebsdaten. Diese Funktionen ermöglichen es Ihnen, die Kraft Ihrer Betriebsdaten freizusetzen und in kürzester Zeit eine Kapitalrendite zu erzielen.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate OPUS?**

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

**Who Is the Company Behind OPUS?**

- **Verkäufer:** [VROC](https://www.g2.com/de/sellers/vroc)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** East Perth, AU
- **Twitter:** @vrocai (61 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 5. [Perpetual ML](https://www.g2.com/de/products/perpetual-ml/reviews)
  Perpetual ML ist eine fortschrittliche Machine-Learning-Suite, die entwickelt wurde, um schnelle, skalierbare und erklärbare Lösungen für moderne Datenlager bereitzustellen. Diese End-to-End-Anwendung mit wenig oder keinem Code ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und in Minuten statt Tagen entschlossene Maßnahmen aus ihren Daten abzuleiten. Durch die Eliminierung der Notwendigkeit für Hyperparameter-Optimierung beschleunigt Perpetual ML den Modelltrainingsprozess erheblich und ist damit eine ideale Wahl für Organisationen, die effiziente und effektive Machine-Learning-Fähigkeiten suchen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - 100x schnelleres Training: Nutzt PerpetualBooster, einen eingebauten Generalisierungsalgorithmus, der die Notwendigkeit für Hyperparameter-Tuning beseitigt und zu bis zu 100-mal schnellerem initialen Training im Vergleich zu traditionellen Methoden führt. - Kontinuierliches Lernen: Unterstützt kontinuierliches Modelltraining, das Aktualisierungen mit neuen Daten ermöglicht, ohne von vorne beginnen zu müssen, was Effizienz und Anpassungsfähigkeit verbessert. - Verbesserte Vorhersageintervalle: Integriert modernste Konformale Vorhersagealgorithmen, um genauere und engere Vorhersageintervalle zu bieten, was zu sichereren Entscheidungen führt. - Geospatial-Analyse: Bietet verbesserte Lernmöglichkeiten für natürliche Entscheidungsgrenzen bei geografischen Daten, was eine bessere räumliche Analyse ermöglicht. - Modellüberwachung: Beinhaltet integrierte Werkzeuge zur Überwachung von Modellen und zur Erkennung von Verteilungsschüben, wodurch die Notwendigkeit für zusätzliche Überwachungssoftware entfällt. - Vielseitige ML-Aufgaben: Unterstützt eine Vielzahl von Machine-Learning-Aufgaben, einschließlich tabellarischer Klassifikation, Regression, Zeitreihenanalyse, Ranglernen und Textklassifikation mit Embeddings. - Portabilität: Derzeit für Snowflake entwickelt, mit Plänen zur Erweiterung der Kompatibilität auf Databricks und andere Datenlager, um Flexibilität und Unabhängigkeit von Anbietern zu gewährleisten. - Mühelose Parallelität: Erreicht überlegene Rechenleistung und Ressourceneffizienz, was die Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten verbessert. - Keine spezielle Hardware erforderlich: Funktioniert ohne die Notwendigkeit spezieller Hardware wie GPUs oder TPUs und nutzt bestehende Infrastruktur, um Komplexität und Kosten zu reduzieren. Primärer Wert und gelöstes Problem: Perpetual ML adressiert die häufigen Herausforderungen langer Modelltrainingszeiten und komplexer Hyperparameter-Tuning-Prozesse. Durch die Automatisierung und Beschleunigung dieser Aspekte ermöglicht es Unternehmen, schnell Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen, was zu schnelleren Einblicken und agileren Entscheidungen führt. Seine Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit machen es für Organisationen unterschiedlicher Größe zugänglich, sodass sie die Kraft des Machine Learnings nutzen können, ohne umfangreiche Ressourcen oder spezielles Fachwissen zu benötigen.



**Who Is the Company Behind Perpetual ML?**

- **Verkäufer:** [Perpetual Ml](https://www.g2.com/de/sellers/perpetual-ml)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Istanbul, TR
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/perpetual-ml/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 6. [Polyaxon](https://www.g2.com/de/products/polyaxon/reviews)
  Eine unternehmensgerechte Plattform für agile, reproduzierbare und skalierbare maschinelles Lernen.



**Who Is the Company Behind Polyaxon?**

- **Verkäufer:** [Polyaxon](https://www.g2.com/de/sellers/polyaxon)
- **Hauptsitz:** Berlin, DE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/polyaxon (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 7. [Postploy](https://www.g2.com/de/products/postploy/reviews)
  Postploy ist eine umfassende Plattform zur Automatisierung von Bereitstellungen, die darauf ausgelegt ist, den Prozess der Bereitstellung von Anwendungen in verschiedenen Umgebungen zu optimieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die komplexe Bereitstellungsaufgaben vereinfacht und es Entwicklern und Betriebsteams ermöglicht, Releases effizient und mit Zuversicht zu verwalten. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Automatisierte Bereitstellungspipelines: Postploy ermöglicht es Benutzern, automatisierte Bereitstellungspipelines zu erstellen und zu verwalten, wodurch manuelle Eingriffe reduziert und Fehler minimiert werden. - Umweltmanagement: Die Plattform unterstützt mehrere Umgebungen und erleichtert nahtlose Übergänge von der Entwicklung zur Produktion. - Integration der Versionskontrolle: Postploy integriert sich mit beliebten Versionskontrollsystemen und stellt sicher, dass Bereitstellungen mit Code-Repositories synchronisiert sind. - Rücksetzfunktionen: Im Falle von Problemen bietet Postploy einfache Rücksetzoptionen auf vorherige stabile Versionen, was die Systemzuverlässigkeit erhöht. - Echtzeitüberwachung und Benachrichtigungen: Benutzer erhalten Echtzeit-Updates und Benachrichtigungen über den Status von Bereitstellungen, was schnelle Reaktionen auf etwaige Probleme ermöglicht. Primärer Wert und gelöstes Problem: Postploy adressiert die Herausforderungen, die mit manuellen Bereitstellungen verbunden sind, wie menschliche Fehler, Zeitaufwand und mangelnde Konsistenz. Durch die Automatisierung des Bereitstellungsprozesses sorgt es für schnellere, zuverlässigere Releases, sodass Entwicklungsteams sich auf den Aufbau von Funktionen konzentrieren können, anstatt Bereitstellungen zu verwalten. Dies führt zu verbesserter Produktivität, reduzierter Ausfallzeit und einem robusteren Software-Lieferzyklus.



**Who Is the Company Behind Postploy?**

- **Verkäufer:** [Postploy](https://www.g2.com/de/sellers/postploy)
- **Hauptsitz:** WY, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/postploy/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 8. [Pratexo](https://www.g2.com/de/products/pratexo/reviews)
  Pratexo Power Guardian™ ist eine integrierte Energie- und Asset-Intelligence-Plattform, die für Betriebs-, Wartungs- und Energiemanager entwickelt wurde, die kritische elektrische Infrastrukturen in Bereichen wie Versorgungsunternehmen, Industrieanlagen, Campus, Mikronetze und Rechenzentren überwachen. Durch die Automatisierung der Erfassung, Strukturierung und Analyse von Daten aus komplexen Energiesystemen verbessert Power Guardian proaktiv die Zuverlässigkeit von Anlagen und die Energieperformance, was zu erheblichen Reduzierungen sowohl der Betriebs- als auch der Kapitalkosten führt. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Systemweite Sichtbarkeit: Bietet eine intuitive, umfassende Ansicht der gesamten elektrischen Anlage, die eine schnelle Identifizierung von Problemen und eine Bewertung des Gesamtzustands der Infrastruktur ermöglicht. - Detaillierte Einblicke in die Anlagenleistung: Bietet maßgeschneiderte Ansichten, die sich auf bestimmte Anlagentypen konzentrieren und wichtige Kennzahlen für fortgeschrittene Fehlersuche und Benchmarking über Standorte und OEM-Anbieter hinweg hervorheben. - Fortschrittliche Echtzeitanalysen: Nutzt ausgeklügelte Edge-Analysen, um Echtzeiteinblicke und prädiktive Analysen zu liefern, die proaktive Wartung und Betriebsoptimierung erleichtern. - Offene und flexible Integration: Integriert sich nahtlos mit verschiedenen Gerätetypen und baut Silos zwischen verschiedenen Elektrifizierungsmaschinen und OEM-Anbietern ab. - Datenschutz und Sicherheit: Arbeitet sicher und lokal über verteilte Umgebungen hinweg und stellt sicher, dass kritische Industriedaten privat und geschützt bleiben. Primärer Wert und gelöstes Problem: Power Guardian adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer elektrischer Infrastrukturen, indem es Energie- und Asset-Intelligence in einer einzigen Plattform vereint. Es verbessert die Systemeffizienz und -resilienz, senkt die Betriebskosten, gewährleistet den Datenschutz, schafft Klarheit über die Sichtbarkeit an OEM-Standorten und verlängert die Lebensdauer von Anlagen. Durch die Bereitstellung umsetzbarer Einblicke und prädiktiver Analysen befähigt Power Guardian Organisationen, betriebliche Störungen vorherzusehen, zu identifizieren und zu verhindern, wodurch die Energieeffizienz optimiert und ein zuverlässiger Betrieb der elektrischen Infrastruktur sichergestellt wird.



**Who Is the Company Behind Pratexo?**

- **Verkäufer:** [Pratexo](https://www.g2.com/de/sellers/pratexo)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Austin, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pratexo (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 9. [Prezelfy](https://www.g2.com/de/products/prezelfy/reviews)
  Prezelfy ist darauf spezialisiert, Organisationen durch Cloud-Transformation und KI-Einführung zu führen und strategische Ambitionen in praktische, produktionsreife Plattformen zu verwandeln. Durch den Fokus auf klare Fahrpläne, Governance und Sicherheit stellt Prezelfy sicher, dass Unternehmen die Komplexität moderner Technologielandschaften sicher navigieren können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Cloud-Strategie: Bietet Architekturklarheit, Migrationsplanung und Governance-Rahmenwerke, um eine nahtlose Cloud-Einführung zu ermöglichen. - KI-Strategie: Entwickelt praktische KI-Fähigkeiten durch klare Prinzipien, Entdeckung von Anwendungsfällen und sichere, konforme Einführungspraktiken. - Vorgefertigte Produkte: Bietet produktionsgetestete Cloud- und KI-Komponenten, die die Zeit bis zur Wertschöpfung beschleunigen und Entwicklungs- und Betriebsprozesse standardisieren. Primärer Wert und Lösungen: Prezelfy adressiert die Herausforderungen, denen Organisationen bei der Einführung von Cloud- und KI-Technologien gegenüberstehen, indem es strukturierte Strategien und einsatzbereite Komponenten anbietet. Dieser Ansatz reduziert Reibung, beseitigt Unsicherheiten und unterstützt Teams dabei, sichere Technologieentscheidungen zu treffen, die mit den tatsächlichen Geschäftsanforderungen übereinstimmen. Durch die Betonung von Sicherheit, Transparenz und kontinuierlicher Verbesserung hilft Prezelfy Unternehmen, Cloud- und KI-Fähigkeiten auf praktische und sichere Weise aufzubauen, einzuführen und zu betreiben.



**Who Is the Company Behind Prezelfy?**

- **Verkäufer:** [Prezelfy](https://www.g2.com/de/sellers/prezelfy)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Miami, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/prezelfy/ (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 10. [Promptbox](https://www.g2.com/de/products/promptbox/reviews)
  PromptBox ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, das Management und die Organisation von KI-Eingabeaufforderungen zu optimieren und richtet sich an Benutzer, die häufig mit KI-Modellen interagieren. Sie bietet eine zentrale Lösung zum Speichern, Kategorisieren und Abrufen von Eingabeaufforderungen, um die Produktivität und Effizienz bei KI-bezogenen Aufgaben zu steigern. Hauptmerkmale und Funktionen: - Zentrale Speicherung: Speichern und verwalten Sie alle Ihre KI-Eingabeaufforderungen sicher an einem zugänglichen Ort. - Kategorisierung und Tagging: Organisieren Sie Eingabeaufforderungen mit anpassbaren Kategorien und Tags für eine einfache Auffindbarkeit. - Suche und Filter: Finden Sie schnell spezifische Eingabeaufforderungen mit erweiterten Such- und Filteroptionen. - Kollaborationstools: Teilen Sie Eingabeaufforderungen mit Teammitgliedern und arbeiten Sie nahtlos innerhalb der Plattform zusammen. - Versionskontrolle: Verfolgen Sie Änderungen und pflegen Sie verschiedene Versionen von Eingabeaufforderungen, um deren Entwicklung zu überwachen. - Integrationsmöglichkeiten: Verbinden Sie sich mit verschiedenen KI-Modellen und Plattformen, um Arbeitsabläufe zu optimieren. Primärer Wert und Benutzerlösungen: PromptBox adressiert die Herausforderung, zahlreiche KI-Eingabeaufforderungen zu verwalten, indem es ein organisiertes und effizientes System bereitstellt. Benutzer profitieren von einer reduzierten Zeit, die für die Suche nach Eingabeaufforderungen aufgewendet wird, einer verbesserten Zusammenarbeit unter Teammitgliedern und einer gesteigerten Produktivität in der KI-Entwicklung und -Bereitstellung. Durch die Zentralisierung des Eingabeaufforderungsmanagements stellt PromptBox Konsistenz und Zuverlässigkeit in KI-Interaktionen sicher, was letztendlich zu effektiveren und optimierten Abläufen führt.



**Who Is the Company Behind Promptbox?**

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



### 11. [PromptKeep](https://www.g2.com/de/products/promptkeep/reviews)
  PromptKeep is a comprehensive platform designed to streamline the management and organization of AI prompts, enabling users to efficiently create, store, and retrieve prompts for various AI models. By providing a centralized repository, PromptKeep enhances productivity and ensures consistency in prompt usage across different projects and teams. Key Features and Functionality: - Centralized Prompt Repository: Store and manage all AI prompts in a single, organized location, facilitating easy access and retrieval. - Categorization and Tagging: Organize prompts using categories and tags, allowing for quick filtering and searching based on specific criteria. - Version Control: Maintain different versions of prompts to track changes and improvements over time, ensuring the use of the most effective prompts. - Collaboration Tools: Share prompts with team members, assign roles, and manage permissions to foster collaborative development and refinement of prompts. - Integration Capabilities: Seamlessly integrate with popular AI platforms and tools, enabling direct deployment of prompts into various AI models and workflows. Primary Value and User Solutions: PromptKeep addresses the challenges associated with managing a growing number of AI prompts by offering a structured and efficient system for prompt organization. Users benefit from improved productivity through reduced time spent searching for and recreating prompts. The platform ensures consistency in prompt usage, leading to more reliable AI outputs. Additionally, its collaborative features enhance team synergy, allowing for collective input and refinement of prompts. By integrating with existing AI tools, PromptKeep simplifies the deployment process, making it an invaluable resource for AI practitioners seeking to optimize their prompt management practices.



**Who Is the Company Behind PromptKeep?**

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



### 12. [Quantlix](https://www.g2.com/de/products/quantlix/reviews)
  Quantlix ist eine umfassende AI-Laufzeitplattform, die darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung und Verwaltung von künstlichen Intelligenzmodellen zu optimieren. Sie ermöglicht es Benutzern, AI-Modelle sofort bereitzustellen und gewährleistet einen zuverlässigen Betrieb mit integrierten Schutzmaßnahmen und vorhersehbaren Kosten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Sofortige Bereitstellung: Unterstützt die sofortige Bereitstellung von AI-Modellen mit automatischer Validierung und Bereitstellung. - Eingebaute Schutzmaßnahmen: Beinhaltet Schutzvorkehrungen wie Wiederholungssteuerung, Kostentransparenz, Ratenbegrenzungen und Beobachtbarkeit, um die Integrität und Leistung der Modelle zu erhalten. - Serverlose Laufzeit: Bietet eine serverlose Umgebung mit automatisch skalierenden Arbeitern und verwalteter Ausführung, wodurch die Notwendigkeit für Infrastrukturaufbau entfällt. - Richtlinien-Engine: Erzwingt Laufzeitregeln, um unsichere Eingaben zu blockieren und unkontrollierte Kosten zu verhindern. - Umfassende Metriken und Tracing: Bietet detaillierte Metriken und End-to-End-Tracing für Überwachung und Debugging. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Quantlix adressiert die Komplexität der Bereitstellung von AI-Modellen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die den Prozess vereinfacht, die Zuverlässigkeit erhöht und die Kosten kontrolliert. Es ist besonders vorteilhaft für LLM-Entwickler, ML-Ingenieure, AI-Startups und Produktteams, die Modelle ohne den Aufwand der Infrastrukturverwaltung bereitstellen möchten. Durch die Integration von Schutzmaßnahmen und Beobachtbarkeit stellt Quantlix sicher, dass AI-Workloads effizient und sicher betrieben werden, sodass sich Benutzer auf Innovationen statt auf betriebliche Herausforderungen konzentrieren können.



**Who Is the Company Behind Quantlix?**

- **Verkäufer:** [Quantlix](https://www.g2.com/de/sellers/quantlix-9a789f58-3af7-42ad-955f-8c7ca7023034)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/quantlix-ai/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 13. [Quantum Solution](https://www.g2.com/de/products/quantum-solution/reviews)
  Quantum Solution ist ein Fintech-Unternehmen.



**Who Is the Company Behind Quantum Solution?**

- **Verkäufer:** [Quantum Solution](https://www.g2.com/de/sellers/quantum-solution)
- **Hauptsitz:** Tokyo, JP
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/quantum-solutions-kk/?originalSubdomain=jp (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 14. [Quantyfy](https://www.g2.com/de/products/quantyfy/reviews)
  Quantyfy ist ein spezialisierter Dienstleister, der künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt, um messbaren Geschäftswert zu liefern. Durch die Integration fortschrittlicher Datenwissenschaftstechniken mit tiefem operativem Wissen adressiert Quantyfy komplexe geschäftliche Herausforderungen und ermöglicht es Organisationen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und messbare Ergebnisse zu erzielen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Nächste beste Verkaufsaktion: Nutzt KI, um Verkaufsstrategien zu verbessern, die Verkaufsraten zu erhöhen und die Kundenbindung durch effektive nächste beste Angebote zu steigern. - Vorhersage chronischer Krankheiten: Sagt das Auftreten chronischer Erkrankungen innerhalb von Mitgliederpopulationen voraus und bietet Einblicke, um Gesundheitskosten zu senken und Kundenerfahrungen zu verbessern. - Verbesserung des Kundenlebenszeitwerts: Entwickelt Modelle zur Verringerung der Abwanderung und zur Steigerung der Kundenloyalität, wodurch der Kundenlebenszeitwert erhöht wird. - Risiko- und Betrugserkennung: Erkennt betrügerische Aktivitäten in verschiedenen Sektoren, einschließlich Kommunikation, Gesundheitswesen und Finanzen, indem Zahlungsrisiken bewertet und betrügerische Transaktionen identifiziert werden. - Optimierung der Mitarbeiterproduktivität: Verbessert Entscheidungsprozesse innerhalb von Expertenteams, was zu einer erhöhten Mitarbeiterproduktivität führt. - Wachstum der Abonnenteneinnahmen: Bestimmt die Neigung der Abonnenten, Dienstleistungen zu erweitern, und erhöht so die Abonnenteneinnahmen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Quantyfy adressiert die Herausforderungen, denen Organisationen bei der Implementierung von KI gegenüberstehen, wie die Fülle an Technologien, den Mangel an ausgebildeten Talenten, Schwierigkeiten bei der Operationalisierung von KI und die konsistente Messung von Geschäftserfolgen. Durch das Angebot von KI als Dienstleistung liefert Quantyfy greifbare Ergebnisse und ermöglicht es Unternehmen, die Kraft von KI und ML effektiv zu nutzen. Ihr umfassender Ansatz umfasst Fachwissen, maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler, Entwickler, Projektmanager und Führungskräfte, die volle Verantwortung und Wertschöpfung sicherstellen.



**Who Is the Company Behind Quantyfy?**

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



### 15. [Radicalbit](https://www.g2.com/de/products/radicalbit/reviews)
  DataOps-Plattform für Streaming-Datenintegration und Echtzeit-Advanced-Analytics



**Who Is the Company Behind Radicalbit?**

- **Verkäufer:** [Radicalbit](https://www.g2.com/de/sellers/radicalbit)
- **Hauptsitz:** Milan, IT
- **Twitter:** @weareradicalbit (262 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/6639929/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 16. [Raindrop AI](https://www.g2.com/de/products/raindrop-ai/reviews)
  Raindrop ist die Überwachungs- und Beobachtungsplattform für KI-Agenten. KI-Agenten verändern die Funktionsweise von Software, aber sie scheitern lautlos. Traditionelle Überwachungstools wurden nicht für nicht-deterministische, mehrstufige KI-Systeme entwickelt, die dutzende von Tools verwenden, stundenlang laufen und ohne Vorwarnung halluzinieren. Raindrop bietet Ingenieurteams die Sichtbarkeit, die sie benötigen, um zu verstehen, wie sich ihre KI-Agenten tatsächlich in der Produktion verhalten. Erkennen Sie stille Fehler, bevor es Ihre Benutzer tun. Raindrop hebt automatisch Probleme hervor, die Evaluierungen und Protokollsuche übersehen, wie Halluzinationen, Tool-Ausfälle, Fähigkeitslücken und Aufgabenfehler, indem es semantische Signale verwendet, die in einfachem Englisch definiert sind. Kein Regex. Keine manuelle Protokollüberprüfung. Beschreiben Sie einfach das Verhalten, das Sie interessiert, und Raindrop überwacht es in jedem Gespräch. Tiefensuche über Millionen von Ereignissen. Stellen Sie Fragen zu Ihren Produktions-KI-Daten in natürlicher Sprache. Finden Sie die Gespräche, in denen Benutzer frustriert waren, in denen der Agent in einer defekten Schleife feststeckte oder in denen eine bestimmte Modellversion zu regredieren begann, selbst wenn niemand einen Fehlerbericht eingereicht hat. A/B-Testen von Modellen, Eingabeaufforderungen und Konfigurationen. Leiten Sie den Datenverkehr zwischen Varianten um und messen Sie sofort die Auswirkungen auf reale Benutzerergebnisse. Im Gegensatz zu Offline-Evaluierungen zeigen Ihnen Raindrop-Experimente die tatsächlichen Ergebnisse aus der Produktion, nicht die Leistung auf handverlesenen Testfällen. Agenten-Selbstdiagnose. Lassen Sie Ihre Agenten proaktiv ihre eigenen Fehler melden. Mit einer einzigen Zeile SDK-Konfiguration können Agenten fehlenden Kontext, defekte Tools und Fähigkeitslücken kennzeichnen und Ihrem Team eine direkte Verbindung zu dem geben, was schief läuft. Entwickelt für die Teams, die die Zukunft gestalten. Raindrop wird von KI-nativen Unternehmen wie Replit, Speak, Clay, Framer, AngelList und mehr vertraut. Unterstützt durch 15 Millionen Dollar in Seed-Finanzierung, angeführt von Lightspeed, mit Beteiligung von Figma Ventures, Vercel Ventures und den Gründern von Replit, Cognition, Framer, Notion und Y Combinator. Eine Alternative zu LangSmith, Braintrust und Langfuse für Teams, die Produktionsüberwachung benötigen, nicht nur Evaluierungen und Eingabeaufforderungsmanagement. Raindrop ist speziell für das Agenten-Zeitalter entwickelt.



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

- **Verkäufer:** [Raindrop AI](https://www.g2.com/de/sellers/raindrop-ai)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @raindrop_ai (7,596 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/raindrop-ai (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 17. [Rasgo](https://www.g2.com/de/products/rasgo/reviews)
  Das Metric Command Center - befähigt Datenkonsumenten, standardisierte Geschäftsmetriken zu entdecken, zu erkunden und zu erstellen. Kunden von Rasgo erzielen die folgenden Vorteile: 1) Vollständige Standardisierung von Geschäftsmetriken, sodass KPIs verwaltet und vertraut werden 2) Auffindbarkeit von Geschäftsmetriken, sodass jeder in der Organisation auf eine einzige Quelle der Wahrheit berichten kann 3) Einfach zu erstellende Daten-Apps, die Datenprofis befähigen, komplexe Transformationen über eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche zu demokratisieren Rasgo übersetzt YAML-Dateien von Analytik- und Dateningenieuren in geschäftskontextuelle Metriken, die standardisiert und leicht durch eine Google-ähnliche Suchfunktion auffindbar sind. Wir befähigen Geschäftsanwender, ihre eigenen Fragen aus Standardmetriken über dynamische Slice-and-Dice-Funktionen zu beantworten und ermöglichen Analysten, dynamische Daten-Apps über vorgefertigte SQL zu erstellen, um die Daten-Demokratisierung weiter zu fördern. Wir haben über 25 Millionen Dollar Kapital aufgenommen, Kunden in 7 Branchen, die von Start-ups bis zu F500-Unternehmen reichen, und ein Team von 20 erstklassigen Fachleuten aufgebaut. In der Zukunft bauen wir eine Welt, in der Daten für jeden in der Organisation zugänglich und befähigend sind und Entscheidungen aus Daten im Gedankenstrom getroffen werden können, wodurch der Aufwand für die Umstellung auf ein datengetriebenes Unternehmen reduziert wird. Unser Gründungsteam hat seine Karriere in der Daten-Community als Praktiker, Führungskräfte und Berater verbracht. Nach der Zusammenarbeit mit Hunderten von Datenteams sahen wir eine massive Transformation in der Art und Weise, wie Organisationen Daten nutzten. Was als isolierte Pipelines und Tabellenkalkulationen begann, hat sich zu einer vollständigen Zentralisierung und Zugänglichkeit von Daten innerhalb des Cloud-Datenlagers entwickelt. Leider gelang es den Organisationen trotz der Zentralisierung der Daten nicht, vollständiges Vertrauen und Demokratisierung über die Erkenntnisse aus den Daten, auf denen sie Entscheidungen trafen, zu erlangen. Unzählige Male hörten wir Frustration von sowohl Daten- als auch Geschäftsteams, die sich über schlechte Entscheidungen auf inkonsistenten Daten beschwerten. Das Datenteam verbrachte unzählige Stunden damit, Daten in der Cloud zu zentralisieren, und das Geschäft berichtete weiterhin über inkonsistente Metriken, die in isolierten Tabellenkalkulationen und BI-Tools berechnet wurden. Wir wussten, dass sich etwas ändern musste. Wir sind von der Perspektive getrieben, dass Vertrauen und Zugänglichkeit die letzten Grenzen sind, um wirklich datengetrieben zu sein. Wir sind bestrebt, unsere Nutzer mit wertvollen und vertrauenswürdigen Erkenntnissen aus Daten schneller zu befähigen. Wir haben Rasgo 2020 gegründet, um größere Geschwindigkeit und Vertrauen in Daten-Einblicke zu fördern. Wir haben über 25 Millionen Dollar an Finanzierung aufgenommen und bauen weiterhin ein erstklassiges Team auf, um unsere Mission zu verfolgen. Jared Parker: Jared hat während seiner Karriere Vertriebs- und G2M-Organisationen für wachstumsstarke Datenunternehmen geleitet. Nach der Zusammenarbeit mit Hunderten von Organisationen und Tausenden von Datenpraktikern erkannte Jared, dass Organisationen von inkonsistenten Antworten aus denselben Daten geplagt wurden - was zu einem allgemeinen Mangel an Vertrauen in die zugrunde liegenden Datenressourcen führte. Bei Rasgo verwaltet Jared alle geschäftsbezogenen Funktionen in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Geschäftsentwicklung, Finanzen und Betrieb. Patrick Dougherty: Patrick hat sich als tiefgehender Fachexperte im Bereich Datenanalyse und Datenengineering etabliert. Er begann seine Karriere in der Datenwissenschaft bei Dell und wechselte später in die Beratung bei Slalom, wo er letztendlich eine große Praxis von Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und Dateningenieuren leitete und verwaltete. Patrick hat mit Hunderten von Organisationen und Tausenden von Datenpraktikern gearbeitet und dabei immer wieder festgestellt, dass Organisationen ihre Datenziele aufgrund erheblicher Reibungen im Datenverbrauch verfehlten. Patrick ist verantwortlich für die strategische Ausrichtung des Produkts und leitet die Produkt- und Engineering-Teams bei Rasgo. Rasgo hat stark in die Rückgabe an die Daten-Community investiert. Unser jüngstes Projekt war der Start unseres kostenlosen SQL-Generators, der die für spezifische Datentransformationen benötigte SQL-Syntax generiert. Wir stellten fest, dass Menschen auf Google und Stack Overflow nach der erforderlichen SQL-Syntax suchten - und dabei viel Zeit verschwendeten, die für die Datenanalyse genutzt werden könnte. Wir wollten helfen - ohne Bedingungen, Bezahlschranken oder E-Mail-Sammlungen. Wir haben mit diesem Community-Projekt großen Erfolg gesehen, mit über 1.500 Generierungen in der ersten Woche nach dem Start! Darüber hinaus haben eine Reihe verschiedener Bildungseinrichtungen den SQL-Generator übernommen, um ihren Studenten beim Erlernen von SQL zu helfen. Diese Programme umfassen UCLA und William & Mary, um nur einige zu nennen!



**Who Is the Company Behind Rasgo?**

- **Verkäufer:** [Rasgo Intelligence](https://www.g2.com/de/sellers/rasgo-intelligence)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rasgo-intelligence (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 18. [Recce](https://www.g2.com/de/products/recce/reviews)
  Recce ist ein Toolkit für das Management von Datenänderungen, das Daten-Teams dabei unterstützt, die Auswirkungen von Datenänderungen zu bewerten, zu validieren und zu teilen, bevor sie in die Produktion übernommen werden. Durch nahtlose Integration in bestehende Workflows verbessert Recce die Zusammenarbeit, verkürzt die Überprüfungszeiten und stellt die Genauigkeit von Datenbereitstellungen sicher. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Auswirkungen auf Spaltenebene analysieren: Identifizieren Sie nachgelagerte Modelle und Spalten, die von Änderungen betroffen sind, und erhalten Sie klare Einblicke in potenzielle Auswirkungen. - Ein-Klick-Datenvalidierungstests: Vergleichen Sie Produktions- und Entwicklungsdaten anhand von Wert-, Schema-, Profil- und Histogrammunterschieden, um Abweichungen effizient zu erkennen. - Benutzerdefinierte Abfragevergleiche: Führen Sie SQL-Abfragen über Umgebungen hinweg aus, um spezifische Unterschiede zu identifizieren und Änderungen zu validieren. - Automatisierte CI-Validierung: Integrieren Sie sich in kontinuierliche Integrationspipelines, um Datenvalidierungstests automatisch bei jedem Pull-Request auszuführen. - PR-Kommentar-Automatisierung: Erhalten Sie Validierungszusammenfassungen direkt in Pull-Request-Threads, um den Überprüfungsprozess zu optimieren. - LLM-gestützte Validierungseinblicke: Nutzen Sie KI, um Änderungen zu analysieren und optimale Datentests vorzuschlagen, um die Validierungsgenauigkeit zu verbessern. - Voreingestellte Validierungsprüfungen: Etablieren Sie standardisierte Prüfungen, die bei allen Pull-Requests ausgeführt werden, um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen. - PR-Blockierung bis zur bestandenen Validierung: Verhindern Sie das Zusammenführen von Pull-Requests, bis alle Datenvalidierungsprüfungen erfolgreich abgeschlossen sind, um die Datenintegrität zu schützen. - Gemeinsame Team-Checklisten: Standardisieren Sie Validierungs-Workflows über Teams hinweg, um Zusammenarbeit und Verantwortlichkeit zu fördern. Primärer Wert und gelöstes Problem: Recce adressiert die Herausforderungen, denen sich Daten-Teams bei der Verwaltung und Validierung von Datenänderungen gegenübersehen, indem es Werkzeuge bereitstellt, die Sichtbarkeit, Überprüfbarkeit und Geschwindigkeit bieten. Durch das Erkennen von Änderungen, das Überprüfen ihrer Auswirkungen und das Automatisieren von Best Practices verwandelt Recce den Datenbereitstellungsprozess von einem potenziellen Engpass in einen Wettbewerbsvorteil. Teams können Fehler frühzeitig erkennen, Validierungsschritte automatisieren und die manuelle Überprüfungszeit verkürzen, um letztendlich genauere Daten schneller und mit größerem Vertrauen bereitzustellen.



**Who Is the Company Behind Recce?**

- **Verkäufer:** [Recce](https://www.g2.com/de/sellers/recce)
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datarecce (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 19. [Rollout AI](https://www.g2.com/de/products/rollout-ai/reviews)
  Rollout AI ist eine fortschrittliche Plattform, die entwickelt wurde, um die Bereitstellung und Verwaltung von künstlichen Intelligenzmodellen in verschiedenen Umgebungen zu optimieren. Sie bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen, die den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen erleichtern, von der Entwicklung bis zur Überwachung, und dabei optimale Leistung und Skalierbarkeit sicherstellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Bereitstellung: Vereinfacht den Prozess der Bereitstellung von KI-Modellen, reduziert manuelle Eingriffe und potenzielle Fehler. - Skalierbarkeit: Unterstützt nahtlose Skalierung von KI-Anwendungen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. - Überwachung und Analytik: Bietet Echtzeiteinblicke in die Modellleistung, ermöglicht proaktive Wartung und Optimierung. - Integrationsfähigkeiten: Lässt sich leicht in bestehende Arbeitsabläufe und Werkzeuge integrieren, um die betriebliche Effizienz zu steigern. - Sicherheitskonformität: Stellt sicher, dass KI-Bereitstellungen den branchenüblichen Sicherheitsprotokollen entsprechen und sensible Daten schützen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Rollout AI adressiert die Komplexitäten, die mit der Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen verbunden sind, indem es eine intuitive und effiziente Plattform bietet. Es befähigt Organisationen, ihre KI-Initiativen zu beschleunigen, die Markteinführungszeit zu verkürzen und hohe Leistungsstandards aufrechtzuerhalten. Durch die Automatisierung kritischer Prozesse und die Bereitstellung robuster Überwachungswerkzeuge minimiert Rollout AI den betrieblichen Aufwand und ermöglicht es Teams, sich auf Innovation und strategische Ziele zu konzentrieren.



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

- **Verkäufer:** [Rollout AI](https://www.g2.com/de/sellers/rollout-ai)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Banglore, IN
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rolloutai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 20. [Scribble Data Enrich](https://www.g2.com/de/products/scribble-data-enrich/reviews)
  Das Flaggschiffprodukt von Scribble Data, die Enrich Intelligence Plattform, ist eine generative KI- und maschinelle Lernplattform für Organisationen, um eine Vielzahl fortschrittlicher Analyseanwendungsfälle mit Low-Code-Datenprodukten zu lösen. Mit den fortschrittlichen Analysefähigkeiten von Enrich können Unternehmen in wenigen Minuten von rohen, unstrukturierten Daten zu einem ergebnisorientierten Datenprodukt gelangen. Der firmeneigene angewandte KI-Engine von Scribble, Hasper, ist ein Full-Stack-Engine auf Basis eines großen Sprachmodells (LLM) für Geschäftsleiter, um schnell KI-gestützte Datenprodukte zu erstellen. Hasper arbeitet auch mit den Echtzeitdaten der Kunden, um Empfehlungen und prädiktive Einblicke zu generieren, ohne dass diese angefordert werden müssen. Hasper sitzt auf Enrich, um es zu einer Full-Stack-LLM-Datenproduktplattform zu machen. Dadurch werden anspruchsvollere End-to-End-Workflows nahtlos ermöglicht, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten mit konversationalen Schnittstellen nutzen.



**Who Is the Company Behind Scribble Data Enrich?**

- **Verkäufer:** [Scribble Data](https://www.g2.com/de/sellers/scribble-data)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Toronto, CA
- **Twitter:** @scribbledata (118 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/scribble-data/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 21. [Serpex.dev](https://www.g2.com/de/products/serpex-dev/reviews)
  Serpex.dev ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und Bereitstellung von serverlosen Anwendungen zu optimieren. Sie bietet Entwicklern eine Reihe von Tools und Diensten, die die Komplexität von serverlosen Architekturen vereinfachen und eine schnellere und effizientere Anwendungsentwicklung ermöglichen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE): Bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die speziell für die Entwicklung von serverlosen Anwendungen entwickelt wurde, um die Produktivität zu steigern und die Einrichtungszeit zu verkürzen. - Automatisierte Bereitstellungspipelines: Ermöglicht nahtlose Bereitstellung von serverlosen Anwendungen mit kontinuierlichen Integrations- und Bereitstellungsfunktionen (CI/CD). - Skalierungsmanagement: Passt Ressourcen automatisch an, um unterschiedliche Arbeitslasten zu bewältigen und optimale Leistung ohne manuelle Eingriffe sicherzustellen. - Überwachung und Analytik: Bietet Echtzeiteinblicke in die Anwendungsleistung, Fehlerverfolgung und Nutzungsstatistiken, um proaktive Wartung und Optimierung zu unterstützen. - Sicherheitskonformität: Implementiert robuste Sicherheitsprotokolle zum Schutz von Anwendungen und Daten, die den Industriestandards und Best Practices entsprechen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Serpex.dev adressiert die Herausforderungen, denen Entwickler bei der Arbeit mit serverlosen Architekturen gegenüberstehen, wie komplexe Bereitstellungsprozesse, Skalierungsprobleme und Überwachungsschwierigkeiten. Durch die Bereitstellung einer All-in-One-Plattform mit integrierten Tools vereinfacht es den Entwicklungszyklus, verkürzt die Markteinführungszeit und ermöglicht es Entwicklern, sich auf das Schreiben von Code zu konzentrieren, anstatt die Infrastruktur zu verwalten. Dies führt zu erhöhter Effizienz, Kosteneinsparungen und der Fähigkeit, sich schnell an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.



**Who Is the Company Behind Serpex.dev?**

- **Verkäufer:** [Serpex.dev](https://www.g2.com/de/sellers/serpex-dev)
- **Gründungsjahr:** 2025
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/serpex (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 22. [Setupsai](https://www.g2.com/de/products/setupsai/reviews)
  Setups AI ist eine innovative Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um das Design von Arbeitsplätzen zu revolutionieren. Durch die Analyse von Benutzerpräferenzen und -anforderungen generiert sie personalisierte und optimierte Arbeitsplatzlayouts, die Produktivität und Komfort steigern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - KI-gesteuertes Design: Nutzt fortschrittliche Algorithmen, um maßgeschneiderte Arbeitsplatzlösungen zu erstellen, die auf individuelle Bedürfnisse abgestimmt sind. - Benutzerzentrierte Empfehlungen: Berücksichtigt Benutzerpräferenzen, Arbeitsgewohnheiten und ergonomische Prinzipien, um optimale Layouts vorzuschlagen. - Interaktive Visualisierung: Bietet 3D-Modelle und virtuelle Rundgänge durch vorgeschlagene Designs für eine bessere Visualisierung und Entscheidungsfindung. - Integration mit bestehenden Tools: Verbindet sich nahtlos mit gängiger Projektmanagement- und Designsoftware für einen kohärenten Arbeitsablauf. - Kontinuierliches Lernen: Passt sich an Benutzerfeedback und sich entwickelnde Trends an, um aktuelle Designlösungen anzubieten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Setups AI adressiert die Herausforderung, effiziente und personalisierte Arbeitsumgebungen zu schaffen, indem es KI-gestützte Designlösungen anbietet. Es spart den Benutzern Zeit und Mühe bei der Planung und Anordnung ihrer Arbeitsplätze, was zu verbesserter Produktivität, Komfort und allgemeinem Wohlbefinden führt. Durch maßgeschneiderte Empfehlungen und interaktive Visualisierungen befähigt es die Benutzer, fundierte Entscheidungen über ihre Arbeitsplatzgestaltungen zu treffen.



**Who Is the Company Behind Setupsai?**

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



### 23. [Shakudo](https://www.g2.com/de/products/shakudo/reviews)
  Shakudo gewährleistet die Kompatibilität zwischen Datenwerkzeugen, sodass Unternehmen die beste Dateninfrastruktur für ihre Bedürfnisse aufbauen können. Mit Shakudo können Sie Ihre Datenwerkzeuge kombinieren und anpassen, um einen zuverlässigeren, leistungsfähigeren und kostengünstigeren Stack als je zuvor zu erstellen.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Shakudo?**

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

**Who Is the Company Behind Shakudo?**

- **Verkäufer:** [Shakudo](https://www.g2.com/de/sellers/shakudo)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Toronto, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://ca.linkedin.com/company/shakudo (34 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


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

**Pros:**

- Konnektivität (1 reviews)
- Datenzugriff (1 reviews)
- Datenintegration (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)
- Daten-Pipelining (1 reviews)

**Cons:**

- Datenverwaltungsprobleme (1 reviews)
- Funktionseinschränkungen (1 reviews)
- Fehlende Funktionen (1 reviews)
- Fehlende Funktionalität (1 reviews)
- Mangel an Werkzeugen (1 reviews)

### 24. [Shipappfast](https://www.g2.com/de/products/shipappfast/reviews)
  Shipappfast ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, den App-Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess zu optimieren, sodass Entwickler hochwertige Anwendungen effizient liefern können. Sie bietet eine Reihe von Tools, die kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) erleichtern, indem sie sicherstellen, dass Codeänderungen automatisch getestet und bereitgestellt werden, was den manuellen Eingriff reduziert und die Release-Zyklen beschleunigt. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierter Build und Bereitstellung: Shipappfast automatisiert den Aufbau und die Bereitstellung von Anwendungen, minimiert Fehler und spart Zeit. - Kontinuierliche Integration: Die Plattform integriert sich nahtlos mit verschiedenen Versionskontrollsystemen, was automatisches Testen und Integrieren von Codeänderungen ermöglicht. - Skalierbarkeit: Shipappfast unterstützt Projekte unterschiedlicher Größen, von kleinen Startups bis hin zu großen Unternehmen, und gewährleistet Skalierbarkeit, wenn die Entwicklungsanforderungen wachsen. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Das intuitive Dashboard bietet klare Einblicke in den Build-Status, den Fortschritt der Bereitstellung und potenzielle Probleme, was die Benutzererfahrung verbessert. - Sicherheitskonformität: Shipappfast hält sich an branchenübliche Sicherheitsprotokolle, um sicherzustellen, dass Anwendungen in einer sicheren Umgebung erstellt und bereitgestellt werden. Primärer Wert und gelöstes Problem: Shipappfast adressiert die häufigen Herausforderungen in der App-Entwicklung, indem es die CI/CD-Pipeline automatisiert und optimiert. Durch die Reduzierung manueller Aufgaben minimiert es das Risiko menschlicher Fehler, beschleunigt die Markteinführungszeit und ermöglicht es Entwicklungsteams, sich auf das Schreiben von qualitativ hochwertigem Code zu konzentrieren. Dies führt zu zuverlässigeren Anwendungen und einem effizienteren Entwicklungsprozess, was letztendlich die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt steigert.



**Who Is the Company Behind Shipappfast?**

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



### 25. [Silo Repo](https://www.g2.com/de/products/silo-repo/reviews)
  Silo Repo ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, das Management und die Bereitstellung von Software-Repositories zu optimieren. Sie bietet eine zentrale Lösung zum Speichern, Organisieren und Verteilen von Code und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungsteams. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Zentrales Repository-Management: Bietet eine einheitliche Oberfläche zur Verwaltung mehrerer Repositories, die Konsistenz und einfachen Zugriff gewährleistet. - Versionskontrollintegration: Integriert sich nahtlos mit beliebten Versionskontrollsystemen und ermöglicht eine effiziente Nachverfolgung von Codeänderungen. - Zugriffskontrolle: Bietet robuste Berechtigungseinstellungen, um zu steuern, wer Repositories anzeigen oder ändern kann, und erhöht die Sicherheit. - Automatisierte Bereitstellung: Erleichtert kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungspipelines, reduziert manuelle Eingriffe und beschleunigt Release-Zyklen. - Skalierbarkeit: Entwickelt, um Repositories unterschiedlicher Größe zu verwalten und die Bedürfnisse sowohl kleiner Teams als auch großer Unternehmen zu erfüllen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Silo Repo adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung mehrerer Code-Repositories, indem es eine zentrale, sichere und effiziente Plattform bietet. Es verbessert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungsteams, gewährleistet die Integrität des Codes durch die Integration von Versionskontrollen und beschleunigt den Softwareentwicklungszyklus mit automatisierten Bereitstellungsfunktionen. Durch das Angebot skalierbarer Lösungen richtet sich Silo Repo an Organisationen jeder Größe und ermöglicht es ihnen, qualitativ hochwertige Codebasen zu pflegen und Produkte schneller auf den Markt zu bringen.



**Who Is the Company Behind Silo Repo?**

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




    ## 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)

  
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## 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.