# Beste Predictive-Analytics-Tools und -Software - Seite 12 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Predictive Analytics Software durchsucht und analysiert historische Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Muster und Trends zu bestimmen. Mithilfe einer Reihe von statistischen Analysen und Algorithmen verwenden Analysten Predictive Analytics Tools, um Entscheidungsmodelle zu erstellen, die Geschäftsleiter nutzen können, um das bestmögliche Ergebnis zu planen. Analysten, Geschäftsanwender, Datenwissenschaftler und Entwickler nutzen Predictive Analytics Lösungen, um Kunden, Produkte und Partner besser zu verstehen und potenzielle Risiken und Chancen für ein Unternehmen zu identifizieren. Predictive Analytics Plattformen ermöglichen es Organisationen, Big Data (sowohl gespeichert als auch in Echtzeit) zu nutzen, um von einer historischen Sichtweise zu einer zukunftsorientierten Perspektive des Kunden zu wechseln. Diese Tools und Techniken können sowohl vor Ort (normalerweise für Unternehmenskunden) als auch in der Cloud eingesetzt werden. Während die Mehrheit der Predictive Analytics Software proprietär ist, existieren Versionen, die auf Open-Source-Technologie basieren. Aktuelle Trends in der Software für Predictive Analytics zeigen ihre Integration mit [Business Intelligence Plattformen](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms), [ERP-Systemen](https://www.g2.com/categories/erp-systems) oder anderer [digitaler Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/digital-analytics). Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Predictive Analytics zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Strukturierte und/oder unstrukturierte Daten durchsuchen und analysieren - Datensätze und/oder Datenvisualisierungen aus zusammengestellten Daten erstellen - Prädiktive Modelle erstellen, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen - Sich an Veränderungen und Überarbeitungen anpassen - Import und Export aus Office-Suiten oder anderen datensammelnden Kanälen ermöglichen ## How Many Predictive Analytics Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 287 ### 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 - 287+ 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? - **Führer:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - **Höchste Leistung:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews) - **Top-Trending:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. 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[Symec Connected Information](https://www.g2.com/de/products/symec-connected-information/reviews) Symec Technologies bietet eine breite Palette von Hardware-, Service- und Supportlösungen für Ihre geschäftskritische mobile Technologie an. **Who Is the Company Behind Symec Connected Information?** - **Verkäufer:** [Symec Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/symec-technologies) - **Gründungsjahr:** 2007 - **Hauptsitz:** Bristol, GB - **Twitter:** @SymecTech (396 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1130509 (73 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 2. [The Cognite AI & Data Platform](https://www.g2.com/de/products/the-cognite-ai-data-platform/reviews) Die Cognite AI and Data Platform™ ist eine hochentwickelte Industrial DataOps-Lösung, die speziell für asset-intensive Branchen entwickelt wurde, die die Kraft ihrer Betriebs- und Ingenieurdaten nutzen möchten. Gegründet im Jahr 2016 und mit Sitz in Tempe, Arizona, zielt Cognite darauf ab, komplexe Datenumgebungen in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die Effizienz und Innovation in verschiedenen Sektoren vorantreiben. Diese cloud-native Plattform zeichnet sich durch das Erfassen und Kontextualisieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellen aus, einschließlich Informationstechnologie (IT), Betriebstechnologie (OT) und Ingenieursystemen. Durch die Erstellung eines einheitlichen industriellen Wissensgraphen integriert die Cognite AI and Data Platform Daten von Historien, Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen, Computerized Maintenance Management Systems (CMMS) und sogar 3D-Modellen. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es Organisationen, ihre Datenmodelle zu standardisieren und robuste APIs zu nutzen, die sichere Arbeitsbereiche unterstützen, die fortschrittliche Analysen, interaktive Dashboards und KI-gesteuerte Anwendungen ermöglichen. Hauptsächlich auf Branchen ausgerichtet, die stark auf Betriebsdaten angewiesen sind, wie Fertigung, Energie und Versorgungsunternehmen, adressiert die Cognite AI and Data Platform spezifische Anwendungsfälle, die Produktivität und Betriebseffizienz steigern. Beispielsweise können Organisationen die Plattform zur Produktionsoptimierung nutzen, bei der Echtzeit-Dateneinblicke zu verbessertem Durchsatz und reduzierten Betriebsengpässen führen. Darüber hinaus unterstützt die Plattform Initiativen zur vorausschauenden Wartung, die es Unternehmen ermöglichen, Geräteausfälle vorherzusehen, bevor sie auftreten, und so Ausfallzeiten und damit verbundene Kosten zu minimieren. Zu den wichtigsten Merkmalen der Cognite AI and Data Platform gehört ihre Fähigkeit, fragmentierte Daten in eine vertrauenswürdige und kontextualisierte Grundlage zu verwandeln, die für fundierte Entscheidungen entscheidend ist. Durch die Bereitstellung eines zentralen Datenrepositorys erhalten Benutzer vollständiges Eigentum und Kontrolle über ihre Informationen, was die Einhaltung von Vorschriften und die Sicherheit erleichtert. Darüber hinaus ermöglicht die Skalierbarkeit der Plattform Organisationen, KI-Initiativen zu implementieren, die sich mit ihren betrieblichen Anforderungen weiterentwickeln können, und stellt sicher, dass sie in einer sich schnell verändernden industriellen Landschaft wettbewerbsfähig bleiben. Insgesamt zeichnet sich die Cognite AI and Data Platform in der DataOps-Kategorie dadurch aus, dass sie eine umfassende Lösung bietet, die nicht nur unterschiedliche Datenquellen integriert, sondern auch Organisationen befähigt, das volle Potenzial ihrer Industriedaten freizusetzen. Durch ihren Fokus auf Kontextualisierung und benutzerfreundliche Schnittstellen bietet sie Unternehmen, die ihre betrieblichen Fähigkeiten verbessern und langfristiges Wachstum vorantreiben möchten, erheblichen Mehrwert. **Who Is the Company Behind The Cognite AI & Data Platform?** - **Verkäufer:** [Cognite](https://www.g2.com/de/sellers/cognite) - **Unternehmenswebsite:** https://www.cognite.com/en/ - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Tempe, Arizona, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cognitedata (760 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [Transorg Analytics](https://www.g2.com/de/products/transorg-analytics/reviews) TransOrg Analytics, rechtlich bekannt als Transorg Solutions & Services Private Limited, ist ein führendes Beratungsunternehmen für Datenwissenschaft und KI mit Hauptsitz in Gurugram, Indien. Gegründet im Jahr 2009 von Branchenveteran Naveen Jain, liefert das Unternehmen fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und Big-Data-Lösungen, um Unternehmen zu helfen, intelligentere, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Mit einem Team erfahrener Datenwissenschaftler, Ingenieure und Fachexperten spezialisiert sich TransOrg auf prädiktive Analysen, Kundenanalysen, Risikomodellierung, Big-Data-Engineering und Business Intelligence. Das Unternehmen hat mit führenden Akteuren in den Bereichen Banken, Einzelhandel, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Fertigung zusammengearbeitet, um ihnen zu ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu optimieren und die digitale Transformation voranzutreiben. TransOrg kombiniert tiefes Branchenwissen mit technologischem Fachwissen, um maßgeschneiderte, KI-gesteuerte Lösungen zu schaffen, die messbare Geschäftsergebnisse liefern. Ob Sie Ihre Dateninfrastruktur modernisieren, maschinelle Lernmodelle einsetzen oder Ihre Analysefähigkeiten skalieren – TransOrg ist Ihr vertrauenswürdiger Analytik-Partner. **Who Is the Company Behind Transorg Analytics?** - **Verkäufer:** [Transorg Analytics](https://www.g2.com/de/sellers/transorg-analytics-a0ba0610-0f02-48ee-bd0a-bf4465113207) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/transorg-solutions-&-services/people/ (116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [Twinql](https://www.g2.com/de/products/twinql/reviews) Twinql ist eine KI-gestützte Datenanalyseplattform, die für datengesteuerte Teams entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Benutzern, mehrere Datenquellen zu integrieren, Analysen über Diagramme und Visualisierungen darzustellen und kontextbezogene Einblicke und Prognosen über eine konversationelle Schnittstelle zu generieren. Die Plattform legt großen Wert auf unternehmensgerechte Datensicherheit, indem sie sicherstellt, dass Benutzerdaten verschlüsselt und niemals zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden. Sie unterstützt Anwendungsfälle in den Bereichen Finanzen, Marketing, Produktmetriken und Marktforschung. **Who Is the Company Behind Twinql?** - **Verkäufer:** [Conscious Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/conscious-technologies) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/twinql-ai/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [Unified Call Accounting](https://www.g2.com/de/products/unified-call-accounting/reviews) Traditionelle Berichtstechnologien gehen nur einen Schritt weiter, indem sie Zugang zu Rohdaten direkt von den Netzwerkgeräten bieten, die sie ausgeben. Selbst fortschrittliche Systeme, die historische Trends bereitstellen, sind isoliert und bieten nur begrenzte Sichtbarkeit auf eine einzelne UC-Technologie und in vielen Fällen für einen einzelnen Hersteller. Prädiktive UC-Analysen bieten deutlich mehr. **Who Is the Company Behind Unified Call Accounting?** - **Verkäufer:** [TeleMate.Net](https://www.g2.com/de/sellers/telemate-net) - **Gründungsjahr:** 1986 - **Hauptsitz:** Peachtree Corners, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/telemate-net-software/ (24 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [Veritas NetInsights Console](https://www.g2.com/de/products/veritas-netinsights-console/reviews) Predictive Insights nutzt Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML), um proaktive Unterstützungsdienste bereitzustellen, die Organisationen helfen. **Who Is the Company Behind Veritas NetInsights Console?** - **Verkäufer:** [Cohesity](https://www.g2.com/de/sellers/cohesity) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cohesity (29,286 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3750699/ (7,721 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 7. [Vertify](https://www.g2.com/de/products/vertify/reviews) Gestützt auf die Philosophie, dass alle drei wichtigen Umsatzteams – Vertrieb, Marketing und Kundenerfolg – durch Prozesse und Technologie ausgerichtet sein sollten, bietet Vertify Business-Automatisierungssoftware, die Kundendaten innerhalb bestehender Umsatztechnologie-Stacks einfach synchronisiert, bereinigt und kuratiert. - Engpässe zwischen Teams identifizieren - Ihre Kundenreise und die Produktivität Ihres Teams vereinheitlichen - Neues Umsatzpotenzial freischalten - Ihren bestehenden RevTech-ROI maximieren - Schnellere Reaktionen auf Kunden - Bessere Einblicke, reibungsloseres Lead- und Kundenmanagement und bessere Kampagnen gewinnen - Betrieb skalieren, um schnellere Ergebnisse zu erzielen Die Ausrichtung und Integration Ihrer Vertriebs-, Marketing- und Kundenerfolgssysteme bedeutet, dass alle mit denselben Daten zusammenarbeiten können. Warum sollte man auf getrennte Apps und Prozesse setzen? Sie und Ihre Kunden verdienen Besseres. Sie verdienen umsetzbare Daten, die den Teams Richtung, Vertrauen und eine gemeinsame Sichtweise geben. - Beste Benutzeroberfläche, API und Workflow-Automatisierung ihrer Klasse - Bewährte Skalierbarkeit - Robuste Governance und Sicherheit - Cloud-nativ, flexible Bereitstellung **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Vertify?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Vertify?** - **Verkäufer:** [Vertify](https://www.g2.com/de/sellers/vertify) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Austin, US - **Twitter:** @VertifyData (119 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vertifydata (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe ### 8. [VerumAI](https://www.g2.com/de/products/verumai/reviews) KI-gestützte, erschwingliche Online-Beratung auf Abruf für KMU-Exzellenz. Unternehmensgerechte Beratungsdienste automatisiert mit KI. Von sofortigen Antworten bis hin zu umfassenden strategischen Berichten, skalieren Sie mühelos Ihre Beratungsbedürfnisse. **Who Is the Company Behind VerumAI?** - **Verkäufer:** [Verum Nexus Consulting](https://www.g2.com/de/sellers/verum-nexus-consulting) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 9. [Vortexa](https://www.g2.com/de/products/vortexa/reviews) Vortexa verfolgt jährlich mehr als 1,8 Billionen Dollar an wassergebundenen Energietransaktionen in Echtzeit und bietet Energie- und Schifffahrtsunternehmen das umfassendste Bild der globalen Energieflüsse, das heute weltweit verfügbar ist. Vortexas hochintuitive webbasierte App und programmatische API/SDK-Schnittstellen helfen Händlern, Analysten und Charterern, fundierte Handelsentscheidungen mit Vertrauen zu treffen, wenn es am wichtigsten ist. **Who Is the Company Behind Vortexa?** - **Verkäufer:** [Vortexa Ltd.](https://www.g2.com/de/sellers/vortexa-ltd) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** London, GB - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vortexa/ (196 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [X-INTELLIGENCE (Decision)](https://www.g2.com/de/products/x-intelligence-decision/reviews) X-INTELLIGENCE (Entscheidung) ist ein Kernbestandteil der EDIX-Plattform von Intelmatix, die darauf ausgelegt ist, funktionsübergreifende Teams zu vereinen, indem sie isolierte Entscheidungsfindung durch eine vollständig integrierte Suite von Unternehmensanwendungen eliminiert. Sie bietet eine zentrale Entscheidungsplattform, auf der Daten aus allen Abteilungen und relevanten externen Quellen gesammelt, gespeichert, abgerufen, verwaltet und für eine verbesserte Planung und Entscheidungsfindung genutzt werden. **Who Is the Company Behind X-INTELLIGENCE (Decision)?** - **Verkäufer:** [Intelmatix](https://www.g2.com/de/sellers/intelmatix) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/intelmatix (58 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [Zebra Workcloud Forecasting & Analysis](https://www.g2.com/de/products/zebra-workcloud-forecasting-analysis/reviews) Zugriff auf eine Bibliothek bewährter Algorithmen, die entwickelt wurden, um Anwendungsfälle in den Bereichen Prognose, Bedarfserkennung, Optimierung und mehr zu adressieren. Transformation mit No-Code/Low-Code-Schnittstellen ermöglichen. Wissenschaft zu einem bedeutenden Geschäftswert konfigurieren, während Analysewerkzeuge bereitgestellt werden, die Nachfrageintelligenz für eine einfachere Nutzung vereinheitlichen. Mit Workcloud Forecasting and Analysis, betrieben von antuit.ai, erhalten Sie die Intelligenz, Einblicke und Innovation, um größeren Wert für Ihre Organisation zu schaffen. Wichtige Vorteile, die einige unserer Kunden realisiert haben: - 1,5-3 Millionen USD jährliche Gewinnsteigerung - 250-450 Tausend USD laufende Lagerkosteneinsparungen Datengetriebene Einblicke für klügere Entscheidungen durch intelligente Prognosen, Preisgestaltung und Bedarfsanalyse gewinnen, um Kundenbedarfe genau zu verstehen und vorherzusagen. Zebra (NASDAQ: ZBRA) bietet die Werkzeuge, um Unternehmen mit Asset-Transparenz, verbundenen Frontline-Mitarbeitern und intelligenter Automatisierung beim Wachstum zu unterstützen. Das Unternehmen ist in mehr als 100 Ländern tätig, und unsere Kunden umfassen über 80 % der Fortune 500. Für die Frontline entwickelt, umfasst Zebras preisgekröntes Portfolio Hardware, Software und Dienstleistungen, die alle durch unsere über 50-jährige Innovation und unser globales Partner-Ökosystem unterstützt werden. **Who Is the Company Behind Zebra Workcloud Forecasting & Analysis?** - **Verkäufer:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/zebra-technologies) - **Gründungsjahr:** 1969 - **Hauptsitz:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,990 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:ZBRA ### 12. [Zebra Workcloud Modeling Studio](https://www.g2.com/de/products/zebra-workcloud-modeling-studio/reviews) Vereinfachen Sie KI mit Zebra Workcloud Modeling Studio—einer erstklassigen Low-Code/No-Code-Maschinenlernplattform für schnelle Datenvorbereitung bis hin zum Modelltraining. Demokratisieren Sie die Datenwissenschaft in Ihrem Unternehmen. Nutzen Sie vorgefertigte Algorithmen, die für Einzelhandel und Konsumgüter, Pipelines und End-to-End-Lösungen entwickelt wurden. Stärken Sie KI-Initiativen mit Zebra Workcloud Modeling Studio—eine innovative, einfache Lösung für eine leistungsstarke, datengesteuerte Zukunft. Wesentliche Vorteile, die einige unserer Kunden realisiert haben: - 3-fache Steigerung der Geschwindigkeit von ML-Experimenten - Bis zu 30% Reduzierung von Zeit und Kosten Gewinnen Sie datengesteuerte Einblicke für intelligentere Entscheidungsfindung durch intelligente Prognosen, Preisgestaltung und Nachfrageanalyse, um Kundenbedarfe genau zu verstehen und vorherzusagen. Zebra (NASDAQ: ZBRA) bietet die Werkzeuge, um Unternehmen mit Asset-Transparenz, vernetzten Frontline-Mitarbeitern und intelligenter Automatisierung zu unterstützen. Das Unternehmen ist in mehr als 100 Ländern tätig, und zu unseren Kunden zählen über 80% der Fortune 500. Entwickelt für die Frontline umfasst Zebras preisgekröntes Portfolio Hardware, Software und Dienstleistungen, die alle durch unsere über 50-jährige Innovation und unser globales Partner-Ökosystem unterstützt werden. **Who Is the Company Behind Zebra Workcloud Modeling Studio?** - **Verkäufer:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/zebra-technologies) - **Gründungsjahr:** 1969 - **Hauptsitz:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,990 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:ZBRA ## 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.