# Beste Predictive Analytics Software für kleine Unternehmen

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

   Produkte, die in die allgemeine Kategorie Predictive Analytics eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Lösungen für kleine Unternehmen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Produkt für kleine Unternehmen Predictive Analytics zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Predictive Analytics zu finden.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Predictive Analytics Software in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Predictive Analytics Software mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem kleinen Unternehmen erhalten haben.




  
## How Many Predictive Analytics Software Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 288

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 107
- **Buyer Segments**: Unternehmen 35% │ Kleinunternehmen 34% │ Unternehmen mittlerer Größe 31%
- **Top Trending Product**: SAS Visual Forecasting (+0.049)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Predictive Analytics Software Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 30,200+ Authentische Bewertungen
- 288+ 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 Predictive Analytics Software Is Best for Your Use Case?

- **Am besten für kleine Unternehmen:** [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews)
- **Am besten für den Unternehmen mittlerer Größe:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
- **Am besten für größere Unternehmen:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
- **Höchste Benutzerzufriedenheit:** [Clari](https://www.g2.com/de/products/clari/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews)

  
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**Sponsored**

### Contentful

Contentful ist eine digitale Erlebnisplattform (DXP), die für Marketer, Entwickler und digitale Teams entwickelt wurde, die schnell und in großem Maßstab wirkungsvolle Erlebnisse über alle Kanäle hinweg aufbauen, personalisieren und bereitstellen müssen. Durch die Kombination seines Headless-CMS mit nativer, kontextueller KI ermöglicht Contentful die schnelle Erstellung, nahtlose Verwaltung und konsistente Omnichannel-Bereitstellung von markenkonformen, datengesteuerten Inhalten. Contentful befähigt Teams, modulare Inhalte und Designkomponenten anzupassen, wiederzuverwenden, zu personalisieren und zu veröffentlichen, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein, was schnelle Iterationen und Echtzeit-Targeting, -Experimente und -Optimierungen auf Komponentenebene ermöglicht. Ergänzt durch ein robustes Ökosystem und aufgebaut auf einer unendlich erweiterbaren, API-first-Plattform, gibt Contentful Teams die Freiheit, neue Erlebnisse und Integrationen schnell zu erstellen oder bereitzustellen, um den sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen ihrer Marke gerecht zu werden. Vertraut von globalen Marktführern, ist Contentful für unternehmerische Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und zukunftssicheres Wachstum konzipiert und hilft Organisationen, den ROI zu maximieren und in der heutigen wettbewerbsintensiven digitalen Landschaft zu übertreffen.



[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=499&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1414&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=624&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=4941&secure%5Bresource_id%5D=499&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fpredictive-analytics%2Fenterprise%3Fpage%3D2%26segment%3Denterprise&secure%5Btoken%5D=d9c72744d9c887befe304adc911fcbc8c455b223d14129adecfcbfbbebb6e8b8&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.contentful.com%2Fproducts%2Fpersonalization%2F%3Fnt_experiences%3D9BZdShPA4TYFUwHsEmNZi%3D0%26utm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dpaid%26utm_campaign%3Dfy27-q1-global-inbound_competitor&secure%5Burl_type%5D=book_demo)

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  ## What Are the Top-Rated Predictive Analytics Software Products in 2026?
### 1. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews)
  Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter einheitlicher Business-Intelligence-(BI)-Dienst im Hyperscale. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen aus derselben Quelle der Wahrheit durch moderne interaktive Dashboards, paginierte Berichte, Abfragen in natürlicher Sprache und eingebettete Analysen erfüllen. Mit Amazon Q in QuickSight können Business-Analysten und Geschäftsanwender natürliche Sprache verwenden, um in Sekundenschnelle bedeutungsvolle Einblicke zu erstellen, zu entdecken und zu teilen, wodurch Einblicke schneller in Auswirkungen umgewandelt werden. Über 100.000 Kunden nutzen Amazon QuickSight. Erfahren Sie mehr unter https://quicksight.aws


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 673
**How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.2/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Integrationen (69 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (62 reviews)
- Einfache Integrationen (57 reviews)
- Datenvisualisierung (41 reviews)
- Dashboard-Management (39 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (62 reviews)
- Lernkurve (36 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (26 reviews)
- Fehlende Funktionen (20 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (20 reviews)

### 2. [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
  Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Egal, ob Sie ein Geschäftsanwender oder Analyst sind, Tableau verwandelt vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit unserer flexiblen, interoperablen Plattform können Sie: Verwandeln Sie Daten in großem Maßstab in Aktionen mit menschlicher und agentenbasierter Zusammenarbeit. Tableau Next liefert agentische KI für schnellere Daten-Einsicht-Aktions-Workflows. Es bringt Erkenntnisse an die Oberfläche, bietet proaktive Empfehlungen und hilft Ihnen, im Arbeitsfluss Maßnahmen zu ergreifen. Skalieren Sie datengesteuerte Erkenntnisse mit vollständigem operativem Vertrauen. Tableau Cloud ermöglicht vollständig verwaltete Analysen in großem Maßstab. Es beschleunigt Ihre Zeit bis zum Wert und gibt Ihnen Zugang zu den neuesten KI-gestützten Innovationen. Stellen Sie visuelle, selbstbedienbare Analysen mit unvergleichlicher Kontrolle und Flexibilität bereit. Tableau Server erfüllt die Governance- und Sicherheitsanforderungen Ihrer Organisation. Es bietet unternehmensgerechte, selbstbedienbare Analysen vor Ort oder in Ihrer privaten Cloud.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 3,546
**How Do G2 Users Rate Tableau?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Tableau?**

- **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (581,299 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (634 reviews)
- Datenvisualisierung (544 reviews)
- Visualisierung (412 reviews)
- Merkmale (340 reviews)
- Intuitiv (309 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (275 reviews)
- Lernschwierigkeit (234 reviews)
- Teuer (217 reviews)
- Langsame Leistung (151 reviews)
- Schwierigkeit (135 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 755
**How Do G2 Users Rate SAS Viya?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,933 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (234 reviews)
- Merkmale (175 reviews)
- Analytik (149 reviews)
- Datenanalyse (125 reviews)
- Datenvisualisierung (116 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (105 reviews)
- Komplexität (103 reviews)
- Lernkurve (99 reviews)
- Schwieriges Lernen (82 reviews)
- Teuer (78 reviews)

### 4. [Adobe Analytics](https://www.g2.com/de/products/adobe-analytics/reviews)
  Adobe Analytics befähigt Marketing-, Produkt- und Geschäftsteams mit Einblicken, um ihre Kunden und die Wege, die sie über digitale Kanäle, Produkte, Inhalte und Dienstleistungen nehmen, zu verstehen. Von der digitalen Datenerfassung und relationalen Clickstream-Verarbeitung bis hin zur tiefgehenden Analyse und Berichterstattung hilft Adobe Analytics, das Besucherverhalten auf Ihren digitalen Plattformen zu verstehen — was es ermöglicht, digitale Marketingstrategien zu optimieren, die Benutzererfahrung zu verbessern und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Funktionen: - Sammeln und erfassen Sie Verhaltensdaten in Echtzeit von Ihren Web- und mobilen Kanälen. - Konvertieren Sie Rohdaten automatisch für unbegrenzte Analysen, um Kundenmuster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, Reibungen in Ihren digitalen Erlebnissen zu identifizieren und Einblicke aus digitalen Reisen zu gewinnen. - Rüsten Sie Vermarkter und Analysten mit KI-Fähigkeiten aus, die Analysen beschleunigen, damit sie schnell und sicher Einblicke generieren können, um das digitale Erlebnis zu verbessern. - Integrieren und teilen Sie Einblicke, Segmente und Ergebnisse aus Ihren Daten über andere Geschäftsanwendungen hinweg.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 1,146
**How Do G2 Users Rate Adobe Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 9.1/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Adobe Analytics?**

- **Verkäufer:** [Adobe](https://www.g2.com/de/sellers/adobe)
- **Unternehmenswebsite:** https://adobe.com
- **Gründungsjahr:** 1982
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Adobe (958,943 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1480/ (41,539 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Adobe Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Einblicke (84 reviews)
- Analytik (77 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (74 reviews)
- Merkmale (59 reviews)
- Berichterstattung (37 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (51 reviews)
- Steile Lernkurve (27 reviews)
- Teuer (23 reviews)
- Langsame Leistung (23 reviews)
- Komplexität (18 reviews)

### 5. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  IBM Cognos Analytics ist eine Business-Intelligence- und Analyselösung, die agentische KI nutzt, um Teams dabei zu helfen, vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, verwaltete analytische Anwendungen zu erstellen und bessere Entscheidungen zu treffen. Teams können Daten erkunden, KPIs überwachen, die Leistung analysieren, Trends vorhersagen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen teilen. Die Lösung ist für Geschäftsleiter, Analysten, Berichtsersteller, IT-Teams und Datenverwaltungsteams konzipiert, die verwaltete Berichterstellung, Self-Service-Analysen, Datenmodellierung und flexible Bereitstellungsoptionen benötigen. Häufige Anwendungsfälle umfassen Unternehmensberichterstattung, operative Berichterstattung, Finanzberichterstattung, Dashboarding, Leistungsmanagement, Prognosen und verwaltete Self-Service-Analysen. Es unterstützt sowohl zentralisierte BI-Teams als auch verteilte Benutzer, die konsistenten Zugriff auf vertrauenswürdige Analysen benötigen. Wichtige Funktionen: 1. Erstellen Sie verwaltete Berichte und Dashboards: Erstellen, planen, verteilen und verwalten Sie Berichte, Dashboards und Visualisierungen für Teams, Führungskräfte und Stakeholder. Unterstützen Sie routinemäßige Berichterstattung, Geschäftsüberprüfungen und speziell entwickelte analytische Anwendungen mit konsistenten Informationen. 2. Erkunden Sie Daten mit Kontrolle: Verwenden Sie Self-Service-Analysen, zertifizierte Datenmodelle, verwaltete Metriken, Zugriffskontrollen und Prüfbarkeit, um die Berichterstattung über Teams und Abteilungen hinweg konsistent zu halten. 3. Analysieren und prognostizieren Sie schneller: Verwenden Sie Unterstützung in natürlicher Sprache, automatisierte Erkenntnisse und Prognosen, um Benutzern zu helfen, Daten in unterstützten Versionen und Bereitstellungen schneller zu verstehen. 4. Setzen Sie Reporting Agents ein: Nutzen Sie agentische KI-Funktionen in unterstützten Versionen und Bereitstellungen, um Berichte zu finden, Ergebnisse zusammenzufassen, Erkenntnisse zu teilen und Berichte mit natürlicher Sprache zu erstellen oder zu verfeinern. 5. Bereitstellen, wo das Geschäft es benötigt: Führen Sie Cognos Analytics in On-Premises-, IBM-gehosteten, hybriden oder zertifizierten Containerumgebungen aus, um den Anforderungen an Infrastruktur, Sicherheit und Governance gerecht zu werden. Cognos Analytics hilft Organisationen, sich wiederholende Berichterstellungsarbeiten zu reduzieren, die Konsistenz über Metriken und Dashboards hinweg zu verbessern und den Zugriff auf verwaltete Datenanalysen im gesamten Unternehmen zu erleichtern.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 394
**How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 59% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (20 reviews)
- Analytik (15 reviews)
- Benutzeroberfläche (12 reviews)
- Dashboard-Anpassung (11 reviews)
- Effizienz (11 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (9 reviews)
- Teuer (6 reviews)
- Komplexität (5 reviews)
- Komplexe Nutzung (5 reviews)
- Lernschwierigkeit (5 reviews)

### 6. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/reviews)
  GoodData ist die umfassende, KI-native Entscheidungsintelligenzplattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in umsetzbare, unternehmensgerechte Erkenntnisse zu verwandeln. Entwickelt für kontrollierte, skalierbare Analysen, ermöglicht GoodData Organisationen, Entscheidungen, Workflows und KI-Agenten direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren und zu operationalisieren. Die Plattform kombiniert Analytics as Code, eine kontrollierte semantische und Metrikschicht, APIs, SDKs und offene KI-Interoperabilität, um Teams dabei zu helfen, zusammensetzbare Analysen und KI-Erfahrungen über Produkte, Workflows und Kundenumgebungen hinweg zu schaffen. Von eingebetteten Analysen und Dashboards bis hin zu Assistenten, KI-Workflows und interoperablen Agenten bietet GoodData Teams die Grundlage, um von Erkenntnissen zu Handlungen überzugehen, mit eingebauter Governance, Leistung und Flexibilität bei der Bereitstellung. Heute bedient GoodData über 140.000 Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer weltweit.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 572
**How Do G2 Users Rate GoodData.AI?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind GoodData.AI?**

- **Verkäufer:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/sellers/gooddata-ai)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.gooddata.ai/
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Produktmanager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Verbraucherdienste
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


#### What Are GoodData.AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (52 reviews)
- Datenvisualisierung (34 reviews)
- Integrationen (34 reviews)
- Intuitiv (30 reviews)
- Anpassung (28 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (28 reviews)
- Fehlende Funktionen (19 reviews)
- Lernschwierigkeit (18 reviews)
- Komplexität (13 reviews)
- Begrenzte Anpassung (12 reviews)

### 7. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,154
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.8/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (129 reviews)
- Geschwindigkeit (126 reviews)
- Integrationen (110 reviews)
- Schnelles Abfragen (105 reviews)
- Abfrageeffizienz (100 reviews)

**Cons:**

- Teuer (112 reviews)
- Abfrageprobleme (65 reviews)
- Kostenmanagement (52 reviews)
- Kostenprobleme (51 reviews)
- Lernkurve (49 reviews)

### 8. [Amazon Forecast](https://www.g2.com/de/products/amazon-forecast/reviews)
  Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Dienst, der maschinelles Lernen verwendet, um hochpräzise Vorhersagen zu liefern.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 101
**How Do G2 Users Rate Amazon Forecast?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 9.6/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (14 reviews)
- Prognosegenauigkeit (13 reviews)
- Genauigkeit (11 reviews)
- Maschinelles Lernen (10 reviews)
- Qualität (7 reviews)

**Cons:**

- Teuer (11 reviews)
- Komplexität (9 reviews)
- Lernkurve (6 reviews)
- Kostenprobleme (5 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (5 reviews)

### 9. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-analytics-cloud/reviews)
  Mit der SAP Analytics Cloud-Lösung können Sie Analysen und Planung mit einzigartiger Integration in SAP-Anwendungen und reibungslosem Zugriff auf heterogene Datenquellen zusammenführen. Als Analyse- und Planungslösung innerhalb der SAP Business Technology Platform unterstützt SAP Analytics Cloud vertrauenswürdige Einblicke und integrierte Planungsprozesse unternehmensweit, um Ihnen zu helfen, Entscheidungen ohne Zweifel zu treffen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 747
**How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.7/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?**

- **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,206 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Seniorberater, Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 48% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (68 reviews)
- Datenanalyse (52 reviews)
- Datenvisualisierung (51 reviews)
- Einfache Integrationen (40 reviews)
- Analytik (39 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (36 reviews)
- Lernkurve (35 reviews)
- Lernschwierigkeit (33 reviews)
- Leistungsprobleme (32 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (30 reviews)

### 10. [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews)
  TimeGPT ist ein hochmodernes Foundation-Modell, das speziell für die Vorhersage von Zeitreihen und die Erkennung von Anomalien entwickelt wurde. Diese innovative Lösung ermöglicht es den Nutzern, das volle Potenzial ihrer Zeitreihendaten auszuschöpfen und fundiertere Entscheidungen in verschiedenen Bereichen zu treffen. Mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten hebt sich TimeGPT als ein entscheidendes Werkzeug für Organisationen hervor, die ihre datengesteuerten Strategien optimieren möchten. TimeGPT richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsentscheider und bedient eine breite Palette von Branchen, darunter Finanzen, Energie und Meteorologie. Seine Fähigkeit, große Mengen an Zeitreihendaten zu verarbeiten und zu analysieren, macht es zu einer unschätzbaren Ressource für diejenigen, die die betriebliche Effizienz verbessern, die Vorhersagegenauigkeit erhöhen und ungewöhnliche Muster identifizieren möchten, die auf zugrunde liegende Probleme hinweisen könnten. Ob es um die Vorhersage von Aktienkursen, den Energieverbrauch oder die Analyse von Wettertrends geht, TimeGPT bietet die notwendigen Werkzeuge, um komplexe Herausforderungen im Bereich der Zeitreihen zu bewältigen. Eine der Hauptmerkmale von TimeGPT ist seine Zero-Shot-Inferenzfähigkeit, die es den Nutzern ermöglicht, Vorhersagen zu generieren und Anomalien zu erkennen, ohne dass vorherige Trainingsdaten erforderlich sind. Diese Funktion reduziert erheblich die Zeit und Ressourcen, die normalerweise für das Modelltraining benötigt werden, und ermöglicht es den Nutzern, schnell Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Darüber hinaus wurde TimeGPT umfassend auf über 100 Milliarden Zeitreihendatenpunkte trainiert, was sicherstellt, dass es zuverlässige und genaue Vorhersagen in verschiedenen Kontexten liefern kann. TimeGPT bietet auch Feinabstimmungsoptionen, die es den Nutzern ermöglichen, das Modell an ihre spezifischen Datensätze anzupassen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Organisationen das Modell an ihre einzigartigen Zeitreiheneigenschaften anpassen können, um seine Vorhersageleistung zu verbessern. Darüber hinaus unterstützt das Modell die Integration exogener Variablen, die die Vorhersagegenauigkeit verbessern können, indem sie externe Faktoren berücksichtigen, die die Daten beeinflussen könnten. Mit robustem API-Zugang kann TimeGPT nahtlos in bestehende Anwendungen integriert werden, was es Organisationen erleichtert, seine Fähigkeiten zu nutzen. Es ist auch mit Azure Studio kompatibel und kann auf privater Infrastruktur bereitgestellt werden, was den Nutzern die Flexibilität bietet, die Bereitstellungsmethode zu wählen, die am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Die Fähigkeit, mehrere Zeitreihen gleichzeitig vorherzusagen, optimiert zudem die Arbeitsabläufe und ermöglicht es Organisationen, Ressourcen effektiv zu verwalten und ihre analytischen Fähigkeiten zu verbessern. Neben seiner Vorhersagekompetenz glänzt TimeGPT auch in der Anomalieerkennung, indem es automatisch ungewöhnliche Muster in Zeitreihendaten identifiziert. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die Systeme in Echtzeit überwachen und schnell auf potenzielle Probleme reagieren müssen. Durch die Einbeziehung exogener Merkmale können die Nutzer die Leistung des Modells weiter verbessern und sicherstellen, dass sie in der Lage sind, die Komplexität ihrer Zeitreihendaten zu bewältigen.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 50
**How Do G2 Users Rate Nixtla?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 4.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 4.6/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Nixtla?**

- **Verkäufer:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/sellers/nixtla)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.nixtla.io/
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nixtlainc (32 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Einzelhandel
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 38% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (30 reviews)
- Einfache Integrationen (16 reviews)
- Kundendienst (15 reviews)
- Maschinelles Lernen (13 reviews)
- Implementierungsleichtigkeit (12 reviews)

**Cons:**

- Fehlende Funktionen (7 reviews)
- Teuer (6 reviews)
- Mangel an Anleitung (5 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (5 reviews)
- Lernkurve (3 reviews)

### 11. [Clari](https://www.g2.com/de/products/clari/reviews)
  Clari+Salesloft ist ein KI-Unternehmen, das die Zukunft des Umsatzes gestaltet und die Kategorie transformiert. Durch den Aufbau des weltweit ersten Predictive Revenue Systems helfen wir Organisationen, über fragmentierte Anwendungen und Aufzeichnungssysteme hinauszugehen, hin zu einem Modell, das kontinuierlich die Umsatzumsetzung vorantreibt und anpasst. Unsere Plattform erfasst Signale aus Geschäftsdaten und nutzt maßgeschneiderte KI, um den richtigen Kontext zu schaffen und Maßnahmen in Vertriebsteams zu fördern. Anstatt von getrennten Einblicken und isolierten Arbeitsabläufen arbeiten Vertriebsteams mit einem gemeinsamen Verständnis, schnelleren Entscheidungen und einer Umsetzung, die mit dem Geschäft abgestimmt bleibt. Vertraut von Tausenden von Unternehmen, darunter Adobe, 3M, IBM und Zoom, unterstützt Clari+Salesloft die Prognose, erkennt Risiken im Vertriebstrichter und fördert proaktive Umsetzung—was Tausende von Stunden im Außendienst zurückgibt und vorhersehbares, skalierbares Wachstum ermöglicht.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5,496
**How Do G2 Users Rate Clari?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Clari?**

- **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft)
- **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,438 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,109 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Kundenbetreuer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 47% Unternehmen mittlerer Größe, 41% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (722 reviews)
- Prognose (486 reviews)
- Merkmale (365 reviews)
- Salesforce-Integration (326 reviews)
- Hilfreich (287 reviews)

**Cons:**

- Einschränkungen (186 reviews)
- Begrenzte Anpassung (150 reviews)
- Lernkurve (147 reviews)
- Fehlende Funktionen (147 reviews)
- Salesforce-Integration (131 reviews)

### 12. [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/de/products/ibm-spss-statistics/reviews)
  IBM SPSS Statistics ist eine umfassende statistische Lösung, die fortgeschrittene statistische Analysen über Branchen hinweg für Benutzer jeder statistischen Expertise vereinfacht. Es bietet umfassende Ressourcen, fachkundige Unterstützung und bewährte Zuverlässigkeit, um komplexe Daten in wirkungsvolle Entscheidungen zu verwandeln. Die neueste Version 32 von IBM SPSS Statistics bietet leistungsstarke neue Funktionen wie den AI Output Assistant, Mediation Analysis, Curated Help Designer und viele fortschrittliche Algorithmen. IBM SPSS Statistics • bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche zusammen mit dem AI Output Assistant, um komplexe statistische Ausgaben in einfacher Sprache zu interpretieren. • vereinfacht komplexe Datenanalysen mit fortschrittlichen statistischen Techniken, die von der Datenvorbereitung und -verwaltung bis zur Analyse und Berichterstellung reichen. • führt prädiktive Analysen mit fortschrittlichen Prognoseverfahren durch, um Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen. • erstellt überzeugende visuelle Darstellungen, um Trends zu identifizieren, genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und präsentationsfertige Berichte und Grafiken zu liefern. Erkunden Sie, wie sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen in verschiedenen Branchen komplexe statistische Tests durch eine benutzerfreundliche, genaue, zuverlässige und sichere Lösung einfach durchführen können. Anwendungsfälle 1. Marktforschung - Statistische Verfahren, die zeigen, wie man mit IBM SPSS Marktforschung betreibt 2. Kundengewinnung – Betont, wie Organisationen mehr Kunden gewinnen und das Verbraucherverhalten verstehen können 3. Prognosen – Analysieren Sie historische Verkaufsdaten, bewerten Sie wichtige Trends und sagen Sie Ergebnisse voraus, die für die Bestandsplanung relevant sind 4. Gesundheitswesen - Ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, die Patientenergebnisse zu verbessern 5. Regierung - Befähigt Regierungsinstitutionen, intelligentere politische Entscheidungen zu treffen 6. Lieferkette - Nutzen Sie statistische Algorithmen, um datenbasierte Entscheidungen in den Bereichen Beschaffung, Bestandsverwaltung, Logistik und Bedarfsplanung zu treffen. Besuchen Sie hier, um zu sehen, was in v32 neu ist - https://www.ibm.com/products/spss-statistics/whats-new


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 893
**How Do G2 Users Rate IBM SPSS Statistics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 9.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 9.7/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM SPSS Statistics?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Assistenzprofessor
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM SPSS Statistics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (25 reviews)
- Statistische Analyse (17 reviews)
- Datenverwaltung (13 reviews)
- Analysefähigkeiten (12 reviews)
- Benutzeroberfläche (10 reviews)

**Cons:**

- Teuer (13 reviews)
- Lernkurve (9 reviews)
- Veraltete Schnittstelle (7 reviews)
- Teure Lizenzierung (6 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (6 reviews)

### 13. [Minitab Statistical Software](https://www.g2.com/de/products/minitab-statistical-software/reviews)
  Minitab Statistical Software ist eine umfassende Datenanalyse- und Statistiklösung, die entwickelt wurde, um Benutzern bei der Erkundung von Daten, der Identifizierung von Trends und der fundierten, datengestützten Entscheidungsfindung zu helfen. Diese Software richtet sich an ein vielfältiges Publikum, von Anfängern bis hin zu erfahrenen Analysten, indem sie leistungsstarke statistische Methoden mit einer intuitiven Benutzeroberfläche kombiniert. Dieser Designansatz vereinfacht komplexe Analysen, während sichergestellt wird, dass Tiefe und Genauigkeit nicht beeinträchtigt werden. Die Fähigkeiten von Minitab sind umfangreich und umfassen eine Vielzahl statistischer Techniken wie deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, ANOVA, Zeitreihenanalyse, Versuchsplanung (DOE), Zuverlässigkeitsanalyse und prädiktive Analytik. Die geführten Arbeitsabläufe und die Assistentenfunktion der Software sind besonders vorteilhaft, da sie Benutzern helfen, geeignete Werkzeuge auszuwählen, Ergebnisse effektiv zu interpretieren und Erkenntnisse klar zu kommunizieren. Diese Zugänglichkeit macht fortgeschrittene Analysen für Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten machbar und fördert eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen. Minitab ist sowohl in Desktop- als auch in Cloud-basierten Versionen verfügbar und bietet Benutzern die Flexibilität, von verschiedenen Standorten aus zu arbeiten, während ein sicherer Zugriff auf ihre Daten und Analysen gewährleistet ist. Die Cloud-Version verbessert die Zusammenarbeit in Teams, indem sie es ihnen ermöglicht, Projekte zu teilen und Analysen zu standardisieren, ohne dass eine lokale Installation erforderlich ist. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Organisationen mit Remote-Teams oder solche, die ihre Analyseprozesse optimieren möchten. Die Software enthält auch integrierte Datenvorbereitungstools, die die Bereinigung und Organisation von Daten erleichtern, was für eine genaue Analyse entscheidend ist. Darüber hinaus integriert sich Minitab nahtlos mit anderen Minitab-Lösungen und unterstützt Qualitätsverbesserungsmethoden wie Six Sigma. Diese Integration hilft Organisationen, ihre Prozesse zu verbessern, Variationen zu reduzieren und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Bereitstellung eines robusten Werkzeugsatzes und zahlreicher Funktionen hebt sich Minitab Statistical Software als wertvolle Ressource für Organisationen hervor, die Daten für strategische Vorteile nutzen möchten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 219
**How Do G2 Users Rate Minitab Statistical Software?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.4/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Minitab Statistical Software?**

- **Verkäufer:** [Minitab](https://www.g2.com/de/sellers/minitab-14ca02fe-fdeb-44c4-b0db-904058d0221b)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.minitab.com
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** State College, Pennsylvania, United States
- **Twitter:** @Minitab (5,019 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (703 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Qualitätsmanager
  - **Top Industries:** Automobil, Herstellung
  - **Company Size:** 47% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Minitab Statistical Software's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (63 reviews)
- Datenanalyse (54 reviews)
- Statistische Analyse (39 reviews)
- Analyse (32 reviews)
- Analysefähigkeiten (30 reviews)

**Cons:**

- Teuer (23 reviews)
- Lernkurve (22 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (14 reviews)
- Komplexität (13 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (11 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 490
**How Do G2 Users Rate Altair AI Studio?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10)

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

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

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


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

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 15. [Demandbase One](https://www.g2.com/de/products/demandbase-one/reviews)
  Demandbase ist die führende, unternehmensgerechte Account-basierte GTM-Plattform für Vertriebs- und Marketingteams, die darauf ausgelegt ist, jeden Moment und jeden Dollar zu nutzen. Seit der Schaffung der Kategorie im Jahr 2013 haben wir Technologien entwickelt, um die Fähigkeit der Umsatzteams zu verbessern, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtigen Kunden zu liefern. Angetrieben von branchenführenden Daten, unserem transparenten und anpassbaren KI-gestützten Modell und Integrationen, die sich nahtlos in Ihren Tech-Stack einfügen, hilft Demandbase Ihnen, bedeutungsvolle Maßnahmen selbstbewusst und effizient zu ergreifen. Wir wissen, dass es kein „One-Size-Fits-All“ im Account-basierten Marketing und Vertrieb gibt. Deshalb haben wir unsere Plattform flexibel gestaltet, um dynamische GTM-Bewegungen, nuancierte Geschäftsregeln und vielfältige Integrationen, mit denen andere Schwierigkeiten haben, problemlos zu bewältigen. Demandbase One™ ist Ihr Account-basiertes GTM-Kontrollzentrum, das Ihren gesamten Umsatz-Stack antreibt. Unsere KI-gesteuerte Engine vereint First- und Third-Party-Daten, optimiert die kanalübergreifende Ausführung und verbindet die Tools in Ihrem Stack mit denselben Daten, Erkenntnissen und Workflows, um Ihren Umsatz zu beschleunigen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,899
**How Do G2 Users Rate Demandbase One?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind Demandbase One?**

- **Verkäufer:** [Demandbase](https://www.g2.com/de/sellers/demandbase)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.demandbase.com
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @Demandbase (21,371 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/89759/ (995 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Business Development Vertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen


#### What Are Demandbase One's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (211 reviews)
- Lead-Generierung (190 reviews)
- Einblicke (184 reviews)
- Merkmale (166 reviews)
- Absichtsdaten (159 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (86 reviews)
- Steile Lernkurve (72 reviews)
- Komplexität (63 reviews)
- Lernschwierigkeit (61 reviews)
- Schwieriges Lernen (60 reviews)

### 16. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/de/products/ibm-spss-modeler/reviews)
  Der IBM SPSS Modeler ist eine führende, visuelle Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösung. Er hilft Unternehmen, die Zeit bis zum Wert und das gewünschte Ergebnis zu beschleunigen, indem er die operativen Aufgaben für Datenwissenschaftler beschleunigt. Führende Organisationen weltweit verlassen sich auf IBM für Datenentdeckung, prädiktive Analysen, Modellmanagement und -bereitstellung sowie maschinelles Lernen, um Datenressourcen zu monetarisieren. Der IBM SPSS Modeler befähigt Organisationen, Datenressourcen und moderne Anwendungen mit vollständigen, sofort einsatzbereiten Algorithmen und Modellen zu nutzen, die für hybride Multi-Cloud-Umgebungen mit robuster Governance und Sicherheitslage geeignet sind. • Nutzen Sie innovationsbasierte Open-Source-Technologien wie R oder Python • Befähigen Sie Datenwissenschaftler aller Fähigkeiten – programmatisch und visuell • Nutzen Sie einen Multi-Cloud-Ansatz – vor Ort, öffentliche oder private Clouds • Beginnen Sie klein und skalieren Sie zu einem unternehmensweiten, gesteuerten Ansatz


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 128
**How Do G2 Users Rate IBM SPSS Modeler?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM SPSS Modeler?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM SPSS Modeler's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analysefähigkeiten (1 reviews)
- Analytik (1 reviews)
- Datenzugriff (1 reviews)
- Datenverwaltung (1 reviews)
- Datenvisualisierung (1 reviews)

**Cons:**

- Teuer (1 reviews)
- Teure Lizenzierung (1 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 78
**How Do G2 Users Rate Qlik Predict?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,203 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

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


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

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 18. [Salesloft](https://www.g2.com/de/products/salesloft/reviews)
  Clari + Salesloft ist ein KI-Unternehmen, das die Kategorie transformiert und die Zukunft des Umsatzes gestaltet. Durch den Aufbau des weltweit ersten Predictive Revenue Systems helfen wir Organisationen, über fragmentierte Anwendungen und Aufzeichnungssysteme hinauszugehen und zu einem Modell zu wechseln, das kontinuierlich die Umsatzausführung vorantreibt und anpasst. Unsere Plattform erfasst Deal-Daten-Signale und nutzt maßgeschneiderte KI, um den richtigen Kontext zu schaffen und Maßnahmen über Vertriebsteams hinweg zu fördern. Anstatt von getrennten Einblicken und isolierten Arbeitsabläufen arbeiten Vertriebsteams mit einem gemeinsamen Verständnis, schnelleren Entscheidungen und einer Ausführung, die mit dem Geschäft abgestimmt bleibt. Vertraut von Tausenden von Unternehmen, darunter Adobe, 3M, IBM und Zoom, unterstützt Clari + Salesloft die Prognose, erkennt Risiken im Vertriebstrichter und fördert proaktive Ausführung—und gibt Tausende von Stunden an das Feld zurück, was vorhersehbares, skalierbares Wachstum ermöglicht.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4,153
**How Do G2 Users Rate Salesloft?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind Salesloft?**

- **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft)
- **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,438 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,109 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Vertriebsentwicklungsvertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 23% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (569 reviews)
- Merkmale (342 reviews)
- Hilfreich (338 reviews)
- Automatisierung (303 reviews)
- Zeitersparnis (267 reviews)

**Cons:**

- Fehlende Funktionen (239 reviews)
- Rufprobleme (164 reviews)
- Integrationsprobleme (134 reviews)
- Einschränkungen (123 reviews)
- Lernkurve (116 reviews)

### 19. [JMP](https://www.g2.com/de/products/jmp/reviews)
  JMP, eine Datenanalyse-Software für Mac und Windows, kombiniert die Stärke der interaktiven Visualisierung mit leistungsstarker Statistik. Das Importieren und Verarbeiten von Daten ist einfach. Die Drag-and-Drop-Oberfläche, dynamisch verknüpfte Grafiken, Bibliotheken mit fortschrittlichen Analysefunktionen, Skriptsprachen und Möglichkeiten, Ergebnisse mit anderen zu teilen, ermöglichen es den Benutzern, tief in ihre Daten einzutauchen, mit größerer Leichtigkeit und Geschwindigkeit. Ursprünglich in den 1980er Jahren entwickelt, um den neuen Wert der GUI für Personal Computer zu nutzen, bleibt JMP der Aufgabe verpflichtet, mit jeder Version der Software fortschrittliche statistische Methoden und spezielle Analysetechniken aus verschiedenen Branchen hinzuzufügen. Der Gründer der Organisation, John Sall, ist immer noch als Chefarchitekt tätig. Um eine vollständige Liste der Datenverbindungen zu sehen, besuchen Sie bitte https://www.jmp.com/en/software/analytic-workflow/data-connectors


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 206
**How Do G2 Users Rate JMP?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind JMP?**

- **Verkäufer:** [JMP Statistical Discovery](https://www.g2.com/de/sellers/jmp-statistical-discovery)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.jmp.com
- **Gründungsjahr:** 1989
- **Hauptsitz:** Cary, North Carolina
- **Twitter:** @JMP_software (2,760 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/jmp/ (1,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (10 reviews)
- Datenvisualisierung (9 reviews)
- Statistische Analyse (5 reviews)
- Visualisierung (5 reviews)
- Benutzeroberfläche (4 reviews)

**Cons:**

- Teuer (6 reviews)
- Lernkurve (4 reviews)
- Begrenzte Flexibilität (4 reviews)
- Lernschwierigkeit (3 reviews)
- Einschränkungen im Speicher (2 reviews)

### 20. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/de/products/ibm-watson-studio/reviews)
  IBM Watson Studio auf IBM Cloud Pak for Data ist eine führende Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösung, die Unternehmen dabei hilft, die KI-gestützte digitale Transformation zu beschleunigen. Es ermöglicht Unternehmen, vertrauenswürdige KI zu skalieren und Entscheidungen zu optimieren. Erstellen, ausführen und verwalten Sie KI-Modelle in jeder Cloud durch einen automatisierten End-to-End-KI-Lebenszyklus – vereinfacht die Experimentierung und Bereitstellung, beschleunigt die Datenexploration und -vorbereitung und verbessert die Modellentwicklung und -schulung. Modelle überwachen und steuern, um Drift und Verzerrungen zu mindern und Modellrisiken zu verwalten. Entwickeln Sie eine ModelOps-Praxis, die Anwendungs- und Modellpipelines synchronisiert, um verantwortungsvolle, erklärbare KI in Ihrem Unternehmen zu operationalisieren. Als ein zentrales Angebot von IBM Cloud Pak for Data, einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform, integriert sich Watson Studio nahtlos mit Datenmanagementdiensten, Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen, KI-Anwendungstools, Open-Source-Frameworks und einem robusten Technologie-Ökosystem. Es vereint Teams und befähigt Unternehmen, die moderne Informationsarchitektur zu entwickeln, die KI erfordert, und sie in der gesamten Organisation zu integrieren. IBM Watson Studio ist code-optional, sodass sowohl Datenwissenschaftler als auch Business-Analysten auf derselben Plattform arbeiten können, indem es die besten Open-Source-Tools zusammen mit visuellen Drag-and-Drop-Funktionen bereitstellt. Es ermöglicht Organisationen, auf Datenressourcen zuzugreifen und Vorhersagen in Geschäftsprozesse und moderne Anwendungen einzubringen – was ihnen hilft, ihren Geschäftswert zu maximieren. Es ist geeignet für hybride Multicloud-Umgebungen, die leistungsstarke, sicherheits- und governancekritische Anforderungen stellen. Funktionen umfassen: • AutoAI, das zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben eliminiert, indem es die Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Optimierung automatisiert. • Textanalyse zur Gewinnung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten • Drag-and-Drop-Visuelles Modellieren mit SPSS Modeler • Breiter Datenzugriff – Flachdateien, Tabellenkalkulationen, große relationale Datenbanken • Hochentwickelte Grafik-Engine für den Aufbau atemberaubender Visualisierungen • Unterstützung für Python 3 Notebooks Watson Studio ist über mehrere Bereitstellungsoptionen verfügbar: • IBM Cloud Pak for Data – Eine offene, erweiterbare Daten- und KI-Plattform, die in jeder Cloud läuft • IBM Cloud Pak for Data System – Eine hybride Cloud, On-Premises-Plattform-in-a-Box • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Eine Reihe von IBM Cloud Pak for Data Plattformdiensten, die vollständig auf der IBM Cloud verwaltet werden


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 161
**How Do G2 Users Rate IBM Watson Studio?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM Watson Studio?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen


#### What Are IBM Watson Studio's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Lernkurve (3 reviews)
- Steile Lernkurve (3 reviews)
- Komplexe Schnittstelle (1 reviews)
- Komplexität (1 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 27
**How Do G2 Users Rate DataRobot?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind DataRobot?**

- **Verkäufer:** [DataRobot](https://www.g2.com/de/sellers/datarobot)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts
- **Twitter:** @DataRobot (19,254 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2672915/ (870 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 54% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


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


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 773
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.0/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,194 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 64% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (333 reviews)
- Automatisierung (148 reviews)
- Intuitiv (132 reviews)
- Einfaches Lernen (102 reviews)
- Effizienz (102 reviews)

**Cons:**

- Teuer (88 reviews)
- Lernkurve (80 reviews)
- Fehlende Funktionen (62 reviews)
- Lernschwierigkeit (55 reviews)
- Langsame Leistung (41 reviews)

### 23. [SAS Enterprise Miner](https://www.g2.com/de/products/sas-enterprise-miner/reviews)
  SAS Enterprise Miner ist eine umfassende Data-Mining- und Predictive-Analytics-Software, die entwickelt wurde, um den Prozess der Entwicklung von deskriptiven und prädiktiven Modellen zu optimieren. Sie ermöglicht es den Benutzern, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster sowie Beziehungen aufzudecken, die zu besseren Entscheidungen führen. Mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche erleichtert SAS Enterprise Miner den gesamten Data-Mining-Prozess, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung, und macht fortgeschrittene Analysen sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Eine interaktive GUI ermöglicht es den Benutzern, Prozessflussdiagramme zu erstellen und vereinfacht den Modellierungsprozess. - Fortschrittliche Datenvorbereitung: Werkzeuge zur Handhabung fehlender Werte, zum Filtern von Ausreißern und zur Durchführung von Datentransformationen verbessern die Datenqualität. - Vielfältige Modellierungstechniken: Unterstützt eine breite Palette von Algorithmen, einschließlich Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Regressionsmodelle, um verschiedenen analytischen Anforderungen gerecht zu werden. - Open-Source-Integration: Nahtlose Integration mit R ermöglicht es den Benutzern, Datentransformationen und Modelltraining innerhalb der Plattform durchzuführen. - Hochleistungsfähigkeiten: Integriert Hochleistungs-Datenmining-Knoten, um die Verarbeitungseffizienz zu steigern. - Automatisiertes Scoring: Generiert Score-Code in mehreren Sprachen (SAS, C, Java, PMML) für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen. - Modellvergleich und -management: Funktionen zum Vergleich mehrerer Modelle mit Lift-Kurven und statistischen Diagnosen, um die leistungsstärksten Modelle zu identifizieren. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: SAS Enterprise Miner befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, indem es eine robuste Plattform zur Entwicklung genauer prädiktiver Modelle bietet. Es adressiert Herausforderungen wie Betrugserkennung, Risikominimierung, Ressourcenbedarfsprognose und Reduzierung der Kundenabwanderung. Durch die Automatisierung und Vereinfachung komplexer Data-Mining-Aufgaben ermöglicht es den Benutzern, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was letztendlich die betriebliche Effizienz und den Wettbewerbsvorteil verbessert.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 185
**How Do G2 Users Rate SAS Enterprise Miner?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.4/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.4/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind SAS Enterprise Miner?**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,933 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 60% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAS Enterprise Miner's Pros and Cons?

**Pros:**

- Einfache Installation (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Statistische Analyse (1 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (1 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (1 reviews)
- Steile Lernkurve (1 reviews)

### 24. [Plotly Dash Enterprise](https://www.g2.com/de/products/plotly-dash-enterprise/reviews)
  Dash ist die vertrauenswürdige Lösung zur Operationalisierung von Python-Modellen, die es Datenwissenschaftsteams ermöglicht, sich auf Daten und Modelle zu konzentrieren, während sie dennoch unternehmensbereite Apps produzieren und bereitstellen. Was typischerweise ein Team von Back-End-Entwicklern, Front-End-Entwicklern und IT erfordern würde, kann alles mit Dash erledigt werden. Es ermöglicht Datenwissenschaftsteams, datengetriebene Anwendungen zu erstellen, zu entwerfen, bereitzustellen und sicher zu verwalten, die mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Unternehmen können ihre Daten-, Analyse- und KI-Initiativen schnell und effektiv umsetzen – ohne JavaScript, CSS, CronJobs oder DevOps.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 36
**How Do G2 Users Rate Plotly Dash Enterprise?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Plotly Dash Enterprise?**

- **Verkäufer:** [Plotly](https://www.g2.com/de/sellers/plotly)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Montréal, CA
- **Twitter:** @plotlygraphs (41,349 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (108 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 47% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### What Are Plotly Dash Enterprise's Pros and Cons?

**Pros:**

- Diagrammfunktionen (1 reviews)
- Codierung Leichtigkeit (1 reviews)
- Kundendienst (1 reviews)
- Dashboard-Management (1 reviews)
- Datenvisualisierung (1 reviews)


### 25. [Qlik Sense](https://www.g2.com/de/products/qlik-sense/reviews)
  Qlik Sense befähigt Menschen, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Die Lösung bietet erweiterte Analysen für jeden geschäftlichen Bedarf, von Visualisierungen und Dashboards bis hin zu Analysen in natürlicher Sprache, benutzerdefinierten und eingebetteten Analysen, Berichterstattung und Benachrichtigungen. Unsere einzigartige assoziative Technologie verbessert die menschliche Intuition mit KI-gestützten Erkenntnissen und bietet unvergleichliche Möglichkeiten zur Kombination von Daten und zur Erkundung von Informationen. Sie indexiert die Assoziationen in Ihren Daten und zeigt verwandte und nicht verwandte Werte an, während Sie klicken, und enthüllt verborgene Erkenntnisse, die von abfragebasierten Tools übersehen würden. Und sie führt Berechnungen so schnell durch, wie Sie denken können. Qlik Sense hilft Benutzern, von passiven zu aktiven Analysen für Echtzeit-Zusammenarbeit und -Aktion überzugehen. Und Sie erhalten robuste Datenintegration, Anwendungsautomatisierung und den Komfort von SaaS mit hybriden Multi-Cloud-Fähigkeiten. Sehen Sie, warum wir seit 11 Jahren in Folge als Gartner Magic Quadrant Leader für Analytics- und BI-Plattformen ausgezeichnet wurden. Besuchen Sie uns unter [https://www.qlik.com/us/](- https://www.qlik.com/us/products/qlik-sense?utm_medium=referral&utm_source=G2&utm_team=DIG&utm_term=QlikSense&utm_mpt_id=CKMP5D)


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 761
**How Do G2 Users Rate Qlik Sense?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10)

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

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,203 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

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


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (55 reviews)
- Datenvisualisierung (31 reviews)
- Analytik (28 reviews)
- Einblicke Entdeckung (24 reviews)
- Merkmale (22 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (17 reviews)
- Fehlende Funktionen (16 reviews)
- Teuer (14 reviews)
- Datenverwaltung (13 reviews)
- Lernkurve (13 reviews)


    ## What Is Predictive Analytics Software?
  [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software)
  ## What Software Categories Are Similar to Predictive Analytics Software?
    - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms)
    - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence)
    - [Marketing-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/marketing-analytics)
    - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning)
    - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Statistische Analysesoftware](https://www.g2.com/de/categories/statistical-analysis)
    - [Zeitreihen-Intelligenz-Software](https://www.g2.com/de/categories/time-series-intelligence)

  
---

## How Do You Choose the Right Predictive Analytics Software?

### Was Sie über Predictive Analytics Software wissen sollten

### Was sind prädiktive Analytik-Tools und -Software?

Prädiktive Analytik-Software dreht sich darum, Geschäftsergebnisse vorhersehbar zu machen. Datenwissenschaftler und Datenanalysten können dies tun, indem sie Data Mining und prädiktive Modellierung verwenden, um historische Daten zu analysieren. Durch ein besseres Verständnis der Vergangenheit können Unternehmen Einblicke in die Zukunft gewinnen. [Prädiktive Analytik](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics) geht einen Schritt weiter als allgemeine [Business Intelligence](https://www.g2.com/glossary/business-intelligence-definition), die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Datensätzen zu ziehen. Stattdessen können Benutzer [Machine-Learning-Algorithmen](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) und prädiktive Modelle entwickeln, um Geschäftskennzahlen vorherzusagen und zu erreichen.

Der Grund, warum Unternehmen diese kritischen Zahlen erreichen und vorausschauender werden können, liegt im Boom der Big Data. Unternehmen können ihre Daten wie nie zuvor nutzen. Durch die Aufzeichnung und den Besitz immer mehr historischer und Echtzeitdaten haben Datenwissenschaftler größere Stichprobengrößen zur Verfügung, was bedeutet, dass sie viel genauer sein können. Unternehmen, die in prädiktive Analytik investieren, ohne sicherzustellen, dass ihre Daten genau, sauber und zugänglich sind, verschwenden letztendlich ihre Zeit. Diejenigen jedoch, die ihre Daten richtig handhaben können, werden einen signifikanten Wettbewerbsvorteil schaffen und einen Vorteil auf dem Markt haben.

### Vorteile der Nutzung von prädiktiven Analytik-Tools

- Genaues Vorhersagen und Prognostizieren von Umsatzzahlen basierend auf einer Vielzahl von Variablen
- Kundenabwanderung und -bindung verstehen und berücksichtigen
- Mitarbeiterfluktuation basierend auf historischen Faktoren für Fluktuation vorhersagen
- Präzisere, datengetriebene Entscheidungen in allen Abteilungen basierend auf verfügbaren Daten treffen
- Sowohl Risiken als auch Chancen bestimmen, die sonst in Unternehmensdaten verborgen waren

### Warum prädiktive Analytik-Lösungen verwenden?

Es gibt eine Reihe von Anwendungen für prädiktive Analytik-Software und Gründe, warum Unternehmen sie übernehmen sollten, aber sie laufen alle darauf hinaus, zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, was in der Zukunft passieren könnte und was getan werden sollte, um positive Geschäftsergebnisse sicherzustellen. Diese werden als [deskriptive Analytik, prädiktive Analytik und präskriptive Analytik](https://www.g2.com/articles/types-of-data-analytics) betrachtet.

**Deskriptive Analytik (die Vergangenheit verstehen) —** Deskriptive Analytik befasst sich mit dem Verständnis dessen, was in der Vergangenheit passiert ist und wie es beeinflusst hat, wo ein Unternehmen in der Gegenwart steht. Dies bedeutet, dass Data Mining auf den historischen Daten eines Unternehmens durchgeführt wird. Diese Art der Analyse kann durch die Verwendung von Business-Intelligence-Tools, Big-Data-Analytik oder Zeitreihendaten gewonnen werden. Unabhängig davon, wie sie erreicht wird, ist die Bereitstellung von deskriptiver Analytik eine wichtige Grundlage der prädiktiven Analytik und der Schaffung datengetriebener Entscheidungsprozesse. Es erfordert eine gründliche Datenvorbereitung und die Organisation der Daten für eine einfache deskriptive Analyse.

**Prädiktive Analytik (wissen, was möglich ist) —** Prädiktive Analytik ermöglicht es Benutzern und Unternehmen, potenzielle Ergebnisse zu kennen und vorherzusehen. Der Aufbau prädiktiver Modelle basierend auf der deskriptiven Analyse kann sicherstellen, dass Unternehmen nicht zweimal denselben Fehler machen. Es kann auch genauere Prognosen und Planungen bieten, die helfen, die Effizienz zu optimieren. Letztendlich macht diese Analyse das Unbekannte bekannt.

**Präskriptive Analytik (und jetzt?) —** Der letzte Schritt und der ultimative Grund für die Verwendung von prädiktiven Analytik-Tools ist es, klare Maßnahmen basierend auf den Vorschlägen und Empfehlungen der prädiktiven Modelle zu ergreifen. Hier kommen maschinelles Lernen und Deep-Learning-Funktionalität ins Spiel. Einige prädiktive Analytik-Lösungen können umsetzbare Erkenntnisse ohne menschliches Eingreifen liefern. Zum Beispiel kann es eine kurze Liste von Verkaufsaccounts bereitstellen, die schnell abgeschlossen werden sollten, basierend auf mehreren Variablen. Präskriptiv zu werden, geht einen Schritt weiter in der Analytik und ist der ultimative Grund für die Einführung fortschrittlicher, prädiktiver Analytik.

### Wer nutzt prädiktive Analytik-Plattformen?

Um das volle Potenzial von prädiktiven Analytik-Plattformen auszuschöpfen, müssen Unternehmen hochqualifizierte Datenwissenschaftler einstellen, die Kenntnisse in der Entwicklung von maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung haben. Diese qualifizierten Arbeitskräfte sind nicht zahlreich, daher werden sie oft sehr gut bezahlt. Finanzielle Ressourcen für diese Positionen bereitzustellen, ist möglicherweise nicht für jedes Unternehmen eine Option, aber diejenigen, die sich Datenwissenschaftler leisten können, haben einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

Während Datenwissenschaftler oder Datenanalysten die Mitarbeiter sind, die mit der Nutzung von prädiktiver Analytik-Software beauftragt sind, gibt es viele Branchen und Abteilungen, die durch die Nutzung von prädiktiver Analytik beeinflusst werden können:

**Fertigung und Lieferkette—** Ein Bereich, der durch die Nutzung von prädiktiver Analyse stark verbessert werden kann, ist die Bedarfsplanung für Fertigungsunternehmen. Mit genaueren Prognosen können Unternehmen Risiken wie Engpässe und Überschüsse vermeiden. Darüber hinaus können Unternehmen vorausschauend in Bezug auf Qualitätsmanagement und Produktionsprobleme werden. Durch die Analyse dessen, was in der Vergangenheit Produktionsausfälle verursacht hat, können Unternehmen Produktionsausfälle in der Zukunft antizipieren und vermeiden.

Die Distribution ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Lieferkette, der mit prädiktiver Modellierung weiter optimiert werden kann. Durch eine bessere Schätzung, wohin Waren geliefert werden müssen und welche Risiken die Verteilungsmodi aufhalten könnten, können Unternehmen einen besseren Service bieten und ihre Produkte effizienter an Kunden liefern. Unter Berücksichtigung historischer Daten, wie Wetter, Verkehr und Unfallberichte, kann der Versand zu einer präziseren Wissenschaft werden.

**Einzelhandel —** Der Einzelhandel ist eine weitere Branche, die mit Hilfe von prädiktiver Analytik für Optimierung bereit ist. Prädiktive Analytik im Einzelhandel kann Unternehmen Einblicke in alles von Preisoptimierung bis hin zum Verständnis geben, wie Käufer sich in stationären Geschäften bewegen, um die Organisation der Waren im Geschäft zu verbessern. E-Commerce-Unternehmen können diese Faktoren viel effizienter verfolgen. Alle E-Commerce-Interaktionen können in einer Datenbank erfasst und von prädiktiven Modellen beeinflusst werden. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Amazon so erfolgreich und disruptiv für stationäre Einzelhändler war. Jede Entscheidung kann mit Hilfe von Daten prädiktiv getroffen werden.

**Marketing und Vertrieb —** Die Fähigkeit, die Handlungen von Kunden und Interessenten vorherzusagen, ist ein unschätzbarer Service für jedes Unternehmen. Marketingteams können prädiktive Analytik-Software nutzen, um vorherzusagen, wie Marketingkampagnen abschneiden könnten, welche Interessentensegmente mit Anzeigen angesprochen werden sollten und die potenziellen Konversionsraten jeder Kampagne. Zu verstehen, wie sich diese Bemühungen auf das Endergebnis auswirken, ist entscheidend für den Erfolg von Marketingteams und führt zu einem viel effizienteren und produktiveren Vertriebsteam. Gleichzeitig können Vertriebsteams prädiktive Modellierung in Bereichen wie Lead-Scoring nutzen, um zu bestimmen, welche Accounts zuerst angesprochen werden sollten, da sie eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit haben. Sicherzustellen, dass Vertriebsmitarbeiter intelligenter statt härter arbeiten, bedeutet mehr Umsatz. Einige [CRM](https://www.g2.com/categories/crm)- und [Marketing-Automatisierungslösungen](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) bieten ein gewisses Maß an prädiktiver Funktionalität, aber Datenwissenschaftler können diese Daten separat in dedizierte prädiktive Analytik-Tools einfließen lassen, um abteilungsübergreifende Korrelationen zu finden.

**Finanzdienstleistungen—** Die Bankenbranche war lange reif für Disruption, aber Finanzverwaltungen nutzen prädiktive Analytik-Lösungen, um Risiken besser vorherzusagen. Historische Daten können prädiktive Analytik-Software antreiben, um betrügerische Transaktionen vorherzusagen und Kreditrisiken zu bestimmen, unter anderem.

### Arten von prädiktiver Analytik-Software

Prädiktive Modellierung ist eine komplexe Wissenschaft, die Jahre des Trainings erfordert, um sie zu verstehen. Es gibt einen Grund, warum Datenwissenschaftler sehr gefragt sind: Nicht viele Menschen haben ein vollständiges Verständnis dafür, wie man prädiktive Modelle erstellt. Es gibt zwei Haupttypen von prädiktiven Modellen: Klassifikations- und Regressionsmodelle.

**Klassifikationsmodelle—** Einfach ausgedrückt, ordnet die Klassifikation ein Datenstück einem Bucket oder einer Klasse zu und kennzeichnet es als solches. Klassifikationsmodelle kennzeichnen im Wesentlichen Daten basierend auf dem, was ein Algorithmus bereits gelernt hat. Das ultimative Ziel von Klassifikationsmodellen ist es, neue Datenpunkte genau in die richtigen Klassen einzuordnen, damit die Daten prädiktiv und präskriptiv werden können.

**Regressionsmodelle—** Regressionsmodelle analysieren die Beziehung zwischen zwei separaten Datenpunkten und helfen, vorherzusagen, was passiert, wenn sie nebeneinander gestellt werden. Zum Beispiel können Baseballteams eine Regressionsanalyse über die Beziehung zwischen der Anzahl der geworfenen Fastballs und der Anzahl der geschlagenen Home Runs durchführen.

**Entscheidungsbäume —** Ein häufiger Typ von Klassifikationsmodell ist ein Entscheidungsbaum. Diese Modelle sagen mehrere mögliche Ergebnisse basierend auf einer Vielzahl von Eingaben voraus. Zum Beispiel, wenn ein Vertriebsteam 1 Million Dollar in einer Pipeline aufbaut, können sie 100.000 Dollar Umsatz abschließen, aber wenn sie 10 Millionen Dollar in einer Pipeline aufbauen, sollten sie in der Lage sein, 1 Million Dollar Umsatz abzuschließen.

**Neuronale Netze—** Neuronale Netze, in der KI-Welt als künstliche neuronale Netze bekannt, sind extrem komplexe prädiktive Modelle. Diese Modelle können unstrukturierte, nichtlineare Beziehungen zwischen Datenpunkten vorhersagen und analysieren. Diese Lösungen bieten Mustererkennung und können helfen, Anomalien zu verfolgen. Künstliche neuronale Netze wurden ursprünglich erstellt und gebaut, um die Synapsen und neuronalen Aspekte des menschlichen Gehirns zu imitieren. Sie sind einer der beitragenden Faktoren zum beschleunigten Wachstum in künstlicher Intelligenz und Deep Learning.

Andere Arten der prädiktiven Modellierung umfassen Bayes'sche Analyse, speicherbasierte Argumentation, k-nächste Nachbarn, Support-Vektor-Maschinen und Zeitreihen-Daten-Mining.

### Potenzielle Probleme mit prädiktiven Analytik-Softwarelösungen

**Mangel an qualifizierten Mitarbeitern—** Das Hauptproblem bei der Einführung von prädiktiver Analytik-Software ist der Bedarf an einem qualifizierten Datenwissenschaftler, der mit den Daten interagiert und die Modelle erstellt. Es gibt eine deutliche Qualifikationslücke in Bezug auf die Suche nach Benutzern, die verstehen, wie man Daten zieht und Modelle erstellt und welche Auswirkungen die Daten auf das gesamte Unternehmen haben. Aus diesem Grund sind Datenwissenschaftler sehr gefragt und daher teuer.

**Datenorganisation—** Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind. Die Nutzung großer Datensätze, die historische und Echtzeitdaten enthalten, ist in der heutigen Welt nicht einfach. Unternehmen müssen oft ein Data Warehouse oder einen Data Lake aufbauen, der alle unterschiedlichen Datenquellen für einen einfachen Zugriff kombinieren kann. Auch dies erfordert hochqualifizierte Mitarbeiter.

### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit prädiktiven Analytik-Tools

Prädiktive Analytik-Software steht in Zusammenhang mit vielen anderen Analytik- und [künstliche Intelligenz-Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence)-Kategorien.

[**Maschinelles Lernen Software**](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **—** Maschinelle Lernalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil des Aufbaus effektiver prädiktiver Modelle. Viele maschinelle Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, Empfehlungen oder Vorschläge zu geben, was auch das Endziel von prädiktiver Analytik-Software ist. Entwickler verwenden diese Tools, um maschinelles Lernen in Anwendungen einzubetten, oft um prädiktive und präskriptive Analysen bereitzustellen.

[**Business Intelligence Plattformen**](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) **—** Diese Tools sind die traditionellen Analytiklösungen, die verwendet werden, um die Daten eines Unternehmens zu verstehen. Datenanalysten verwenden BI-Plattformen, um zu visualisieren und zu verstehen, wie spezifische Aktionen geschäftskritische Initiativen beeinflussen. Einige dieser Plattformen bieten prädiktive Funktionen, aber ihr Hauptzweck ist nicht die prädiktive Modellierung.

[**Big Data Analytik**](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **—** Big Data Analytik-Software, ähnlich wie Business Intelligence Plattformen, bietet oft prädiktive Modellierungsfunktionen. Diese Lösungen werden jedoch mehr verwendet, um Echtzeitdaten zu verfolgen, als um historische Daten zu verstehen. Big Data Analytik-Software verbindet sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen, um strukturierte und unstrukturierte Daten besser zu verstehen. Diese gleichen Datenquellen können wichtig für Datenwissenschaftler sein, die mit dem Aufbau prädiktiver Modelle beauftragt sind.