# Beste Predictive-Analytics-Tools und -Software - Seite 2

  *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:** 290

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.44/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 149
- **Buyer Segments**: Unternehmen 36% │ Unternehmen mittlerer Größe 34% │ Kleinunternehmen 30% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: KNIME (+0.8%) - Among all products in this category, KNIME recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 09, 2026*

  
## How Does G2 Rank Predictive Analytics Software Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 30,300+ Authentische Bewertungen
- 290+ 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)

  
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**Sponsored**

### Zoho Analytics

Zoho Analytics ist eine GenAI-gestützte Self-Service-BI- und Analyseplattform, die Unternehmen dabei hilft, innerhalb von Minuten Erkenntnisse aus ihren Daten zu sammeln, vorzubereiten, zu analysieren und zu präsentieren. Integrieren Sie sich mit über 500 nativen Datenquellen, wie Dateien, Feeds, lokalen und Cloud-Datenbanken, Cloud-Speicher und beliebten Business-Apps. Bereinigen, transformieren, bereichern und katalogisieren Sie Daten mit unseren agentischen, KI-gestützten Self-Service-Datenvorbereitungs- und Managementfähigkeiten. Erstellen und verwalten Sie komplexe ETL-Datenpipelines mit unserem visuellen Pipeline-Builder, verarbeiten Sie Streaming-Daten für Echtzeitanalysen und richten Sie eine starke Metrikschicht für Qualitätsanalysen und -management ein. Zoho Analytics kommt mit über 100 domänenspezifischen vorgefertigten Berichten und Dashboards, vortrainierten NLQ-Modellen, intelligent modellierten und gemischten Daten über Geschäftsanwendungen hinweg und vielem mehr. Verwenden Sie unseren intuitiven Drag-and-Drop-Visualisierungs-Builder, um aufschlussreiche und interaktive Berichte und Dashboards mit einer Vielzahl von visuellen Komponenten wie Diagrammen, Widgets, Pivot-Tabellen, tabellarischen Ansichten und mehr zu erstellen. Erstellen Sie angepasste Berichte und Dashboards mit einfacher, natürlicher Sprache mit unserem KI-gestützten Konversationsagenten Zia. Fragen Sie Zia geht über grundlegende Berichterstattung hinaus; es ermöglicht Benutzern, diagnostische Analysen durchzuführen, wichtige Kennzahlen vorherzusagen und intelligente Einblicke und Empfehlungen zu erhalten. Benutzer können Aufgaben zuweisen und Aktionen einfach durch Gespräche mit unserem agentischen KI, Zia, auslösen, ihre Workflows optimieren und datengetriebene Entscheidungen ermöglichen. Betten Sie Ask Zia nahtlos in Ihre benutzerdefinierten oder geschäftlichen Anwendungen ein, um kontextbezogene Einblicke und Aktionen zu liefern. Bereichern Sie Ihre Analyse mit automatisierten Einblicken durch unsere NLG-gestützte Erzählmaschine, Zia Insights. Mit diagnostischen Analysen für klügere Entscheidungen hebt Zia Insights automatisierte Einblicke auf die nächste Stufe, indem es die wichtigsten Treiber für bestimmte Geschäftstätigkeiten aufzeigt. Enumerieren Sie komplexe Geschäftsszenarien mit Was-wäre-wenn-Analysen, prognostizieren Sie KPIs, entdecken Sie Trends und Muster mit fortschrittlichen analytischen Fähigkeiten. Nutzen Sie kognitive Analysen für Schlüsselwortextraktion und Sentimentanalyse und mehr. Bewerten Sie die besten ML-Modelle mit No-Code-Unterstützung oder entwickeln Sie benutzerdefinierte Modelle und Funktionen mit Python Code Studio. Zoho Analytics kommt mit vorgepackten ML-Modellen (AutoML), die es Ihnen ermöglichen, das beste Modell für Ihren Anwendungsfall zu bewerten und auszuwählen. Alternativ benutzerdefinierte Modelle und Funktionen mit Python Code Studio Betten Sie unsere vollwertige Analyseplattform in andere Softwareanwendungen ein. Gestalten und präsentieren Sie immersive Datenstories durch Diashows oder speziell entwickelte Analyseportale. Arbeiten Sie sicher durch kontextbezogene Kommentar-Threads und Echtzeit-Messaging zusammen. Zoho Analytics verfügt über eine robuste API-Suite, die umfangreiche Anpassungen und hochgradig erweiterbare Low-Code- und No-Code-Integrationen mit jedem Technologiestack ermöglicht. Es bietet auch ein hohes Maß an Bereitstellungsflexibilität (privat, öffentlich, Multi-Cloud und On-Premises) und Plattform-Erweiterbarkeit (professionelle Dienstleistungen, Partnerunterstützung und Marktplatz). Zoho Analytics ist modern und skalierbar und kann problemlos mit wachsenden Datenmengen und Nutzung mithalten. Seine bewährten und akkreditierten Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau und das Governance-Framework gewährleisten kontinuierliches Datenmanagement und -verwaltung. Darüber hinaus sind die TCO für Zoho Analytics – einschließlich Lizenzierung, Implementierung, Anpassung, Schulung und Support – die niedrigsten auf unserem Markt.



[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=499&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=499&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=3431&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%3Fpage%3D19&secure%5Btoken%5D=cd41d526f54e438f09ad9a7f8c90b427cc326724700ebdf3231453fbc0137928&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.zoho.com%2Fanalytics%2F%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DPredictive_Analytics&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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  ## What Are the Top-Rated Predictive Analytics Software Products in 2026?
### 1. [Board](https://www.g2.com/de/products/board/reviews)
  Board ist die Enterprise Planning Platform, die entwickelt wurde, um die Unternehmensleistung zu beschleunigen und kontinuierliche Planung mit größerer Prognosegenauigkeit zu ermöglichen, um selbstbewusste, abgestimmte Entscheidungen zu treffen. Seine vollständig integrierte Planungslösung erstreckt sich über das gesamte Unternehmen und bietet Mehrwert für die finanzielle und operative Planung in einer einheitlichen Plattform. Durch die Nutzung interner Daten und von Experten kuratierter externer Indikatoren bietet Board Echtzeiteinblicke in Ihr Unternehmen. Board bietet die flexibelste, kollaborativste und anpassungsfähigste Benutzererfahrung und unterstützt Executive Dashboards und analytische Fähigkeiten, die durch generative KI klare Erklärungen und Interpretationen liefern. Dies ermöglicht es Organisationen, agil zu reagieren: Chancen zu nutzen, Ressourcen zu optimieren und Risiken zu mindern.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 300
**How Do G2 Users Rate Board?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Board?**

- **Verkäufer:** [Board International](https://www.g2.com/de/sellers/board-international)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.board.com
- **Gründungsjahr:** 1994
- **Hauptsitz:** Chiasso, Ticino
- **Twitter:** @BoardSoftware (27,095 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/98246/ (932 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Softwareentwickler
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 57% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (26 reviews)
- Flexibilität (21 reviews)
- Merkmale (20 reviews)
- Effizienz (18 reviews)
- Anpassung (16 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (9 reviews)
- Lernkurve (8 reviews)
- Fehlende Funktionen (8 reviews)
- Schlechte Visualisierung (8 reviews)
- Komplexität (7 reviews)

### 2. [Coveo](https://www.g2.com/de/products/coveo/reviews)
  Coveo ist eine zusammensetzbare KI-Such- und generative Erlebnisplattform. Es ist die Intelligenzschicht, die individualisierte, vertrauenswürdige und vernetzte Erlebnisse ermöglicht. Sie können Kunden begeistern, die Fähigkeiten von Mitarbeitern erweitern und überlegene Geschäftsergebnisse mit semantischer Suche, KI-Empfehlungen, einheitlicher Personalisierung und GenAI-Antworten erzielen. Was es tut: Es bringt die relevantesten Inhalte in jede Schnittstelle für Suche, Empfehlungen und agentische Erlebnisse, sodass Menschen immer das finden, was ihnen am meisten hilft. Unsere einzige SaaS-Plattform und die robuste Suite von KI- und GenAI-Modellen sind speziell darauf ausgelegt, das Gesamterlebnis zu transformieren: von CX bis EX über Websites, Handel, Service und Arbeitsplatz. Vertiefen Sie die Inhaltspersonalisierung über mehrere Kontaktpunkte hinweg. Personalisieren Sie Interaktionen, um Konversionen, Kundenzufriedenheit, Inhaltserkennung – oder alles davon – zu verbessern. Mit einer so leistungsstarken Inhaltspersonalisierungs-Engine wie Coveo können Sie klein anfangen und groß planen. Bleiben Sie mit einem intelligenten Empfehlungsgeber einen Schritt voraus. Vom Browsen bis zur Suche nutzen Sie Coveos hochmoderne Empfehlungs-Engine, um Menschen dabei zu helfen, Inhalte, Produkte und Dienstleistungen zu entdecken, die sie wollen oder wahrscheinlich als nächstes benötigen. Generative KI ist mächtig, benötigt jedoch frische Inhalte, um zu funktionieren. Um mit GenAI erfolgreich zu sein, benötigen Sie eine Lösung, die Wissen vereint und die relevantesten Inhalte abruft, um zuverlässige Antworten zu liefern und gleichzeitig sicher zu skalieren. Lernen Sie Relevance Generative Answering (RGA) kennen, die nächste Evolution der KI-Suche: Antworten zu produzieren, die die besten Inhalte Ihres Unternehmens nutzen und auf Ihren einzigartigen Kontext zugeschnitten sind. Wir kümmern uns um die KI und LLMs, sodass Sie sich auf Innovation konzentrieren können. Live für Kunden in 4–6 Wochen. Starten Sie von Grund auf oder beschleunigen Sie die Entwicklung mit vorgefertigten Integrationen und Tools für jeden Stack. Unsere API-geführte Architektur ermöglicht es Ihnen, die Coveo-Relevanzplattform zu integrieren und zu erweitern, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Unsere Plattform ist nach ISO 27001 zertifiziert, HIPAA-konform, SOC2-konform und 99,999% SLA-resilient. Wir sind ein Salesforce Summit ISV-Partner, eine SAPⓇ Endorsed App und ein Adobe Gold Partner.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 142
**How Do G2 Users Rate Coveo?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Coveo?**

- **Verkäufer:** [Coveo Solutions Inc](https://www.g2.com/de/sellers/coveo-solutions-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.coveo.com
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** Quebec City, Canada
- **Twitter:** @coveo (4,303 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coveo (838 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Einzelhandel, Computersoftware
  - **Company Size:** 54% Unternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Sucheffizienz (27 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (26 reviews)
- Suchfunktion (19 reviews)
- Analytik (18 reviews)
- Merkmale (18 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (13 reviews)
- Schwieriges Lernen (11 reviews)
- Lernschwierigkeit (10 reviews)
- Hohe Lernkurve (8 reviews)
- Schlechter Kundensupport (8 reviews)

### 3. [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: 8.9/10)
- **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 (41,339 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (106 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)


### 4. [Crystal Ball](https://www.g2.com/de/products/crystal-ball/reviews)
  Oracle Crystal Ball ist die führende tabellenbasierte Anwendung für prädiktive Modellierung, Prognose, Simulation und Optimierung.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 17
**How Do G2 Users Rate Crystal Ball?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Crystal Ball?**

- **Verkäufer:** [Oracle](https://www.g2.com/de/sellers/oracle)
- **Gründungsjahr:** 1977
- **Hauptsitz:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (828,572 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (208,078 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:ORCL

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


### 5. [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:** 494
**How Do G2 Users Rate Altair AI Studio?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **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/ (2,774 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:ALTR

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 42% 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)

### 6. [TrendMiner](https://www.g2.com/de/products/trendminer/reviews)
  TrendMiner bietet eine schnelle, leistungsstarke und intuitive Softwareplattform für industrielle Analytik und KI. Mit einem Fokus auf hoch digitalisierte Fertigungsindustrien, Energieunternehmen und Organisationen, die in kontrollierten Umgebungen arbeiten müssen. TrendMiner kombiniert Self-Service, Low-Code-Datenanalyse für Zeitreihen- und Ereignisdaten mit ausgefeilten maschinellen Lern- (ML) und Agentic-KI-Tools, um industrielle Datenvisualisierung, Überwachung und prädiktive Fähigkeiten bereitzustellen. TrendMiner, ein Unternehmen von Vercore, wurde 2008 gegründet und hat seinen globalen Hauptsitz in Belgien sowie Büros in den USA, Deutschland, Spanien und den Niederlanden. TrendMiner hat strategische Partnerschaften mit Amazon, Microsoft, SAP, GE Digital, Siemens und Aveva und bietet Standardintegrationen mit einer Vielzahl von Datenplattformen wie AVEVA PI, Yokogawa Exaquantum, AspenTech IP.21, Honeywell PHD, GE Proficy Historian, Canary und Aveva Historian.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 178
**How Do G2 Users Rate TrendMiner?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.6/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 6.6/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind TrendMiner?**

- **Verkäufer:** [TrendMiner](https://www.g2.com/de/sellers/trendminer)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.trendminer.com/
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Hasselt, Flemish Region
- **Twitter:** @TrendMining (778 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/trendminer/ (89 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Prozessanalytik-Ingenieur, Prozessingenieur
  - **Top Industries:** Chemikalien, Öl & Energie
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (25 reviews)
- Geschwindigkeit (12 reviews)
- Dashboard-Trends (9 reviews)
- Datenanalyse (9 reviews)
- Einfaches Lernen (8 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (12 reviews)
- Schwieriges Lernen (6 reviews)
- Lernkurve (5 reviews)
- Eingeschränkte Zugänglichkeit (4 reviews)
- Komplexität (3 reviews)

### 7. [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:** 1,921
**How Do G2 Users Rate Demandbase One?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)

**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 (21,363 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/89759/ (992 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Business Development Vertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 48% 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)

### 8. [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: 8.9/10)
- **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 (74,700 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 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)

### 9. [Analytica](https://www.g2.com/de/products/analytica/reviews)
  Analytica® ist ideal für Entscheidungsträger, die die Leistungsfähigkeit statistischer Werkzeuge mit digitalen Whiteboards kombinieren müssen. Auf diese Weise kann jeder visualisieren und verstehen, wie alle Faktoren, Entscheidungen, Einschränkungen, Risiken und Ziele einander beeinflussen. Dies führt zu überlegener Szenarioplanung, Portfoliomanagement, Risiko- und Finanzmodellierung - insbesondere für komplexe und dynamische Probleme. Weitere Gründe, warum Analytica® konsequent das All-in-One-Tool der Wahl ist: - Intelligente Arrays™, um mehrere Dimensionen von Daten elegant zu handhaben - Mehrere Optionen für das Risikomanagement, einschließlich Monte-Carlo-Simulationen - Leistungsstarke integrierte Werkzeuge für Systemdynamik, einschließlich Rückkopplungsschleifen - Datenanalyse und Empfehlung eines integrierten Solvers zur Optimierung - Optimierungslöser von Drittanbietern und Verwaltung der Ergebnisse in unserer visuellen Schnittstelle - Bidirektionale Integrationen mit Excel, Datenbanken und Python-Bibliotheken - Modellfehler und unbeabsichtigte Rückkopplungsschleifen schnell finden und vorhersagen - Veröffentlichung in der Cloud zur Zusammenarbeit und Bereitstellung für Kunden. Die neue Klarheit, die unsere visuelle Schnittstelle bietet, hilft auch, Modellfehler und unbeabsichtigte Rückkopplungsschleifen viel einfacher zu identifizieren. Analytica® wird von einem freundlichen und reaktionsschnellen Team bei Lumina Decision Systems Inc. entworfen und unterstützt.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 32
**How Do G2 Users Rate Analytica?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Analytica?**

- **Verkäufer:** [Lumina Decision Systems](https://www.g2.com/de/sellers/lumina-decision-systems)
- **Gründungsjahr:** 1991
- **Hauptsitz:** Campbell, CA
- **Twitter:** @LuminaAnalytica (511 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/lumina-decision-systems/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 18% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (15 reviews)
- Merkmale (11 reviews)
- Funktionalität (11 reviews)
- Genauigkeit (7 reviews)
- Intuitiv (7 reviews)

**Cons:**

- UX-Verbesserung (6 reviews)
- Veraltete Schnittstelle (5 reviews)
- Verbindungsprobleme (3 reviews)
- Kompatibilitätsprobleme (2 reviews)
- Internetabhängigkeit (2 reviews)

### 10. [Plutoshift](https://www.g2.com/de/products/plutoshift-plutoshift/reviews)
  Plutoshift ist Vorreiter in einer neuen Kategorie von Datenplattformen, die speziell für Unternehmen entwickelt wurden, die physische Produkte und Dienstleistungen anbieten. Die Plutoshift Operational Data Platform (ODP) wendet KI und automatisiertes maschinelles Lernen an, um die Vielzahl von Datenquellen in ein gemeinsames Aufzeichnungssystem zu integrieren und auszurichten, was eine neue Qualität der „immer aktiven“ Leistungsüberwachung und prädiktiven Analyse ermöglicht. Erstmals können Mitarbeiter an vorderster Front und im Außendienst aktuelle und vertrauenswürdige Daten bis hin zu den operativen Frontlinien des Unternehmens nutzen, was die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit kritischer Entscheidungsfindungen erheblich verbessert.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 20
**How Do G2 Users Rate Plutoshift?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 9.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Plutoshift?**

- **Verkäufer:** [Plutoshift](https://www.g2.com/de/sellers/plutoshift)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Palo Alto, California
- **Twitter:** @plutoshift (230 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/plutoshift-ai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 65% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Unternehmen


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

**Pros:**

- Datenanalyse (11 reviews)
- Merkmale (8 reviews)
- Unterstützungseffizienz (8 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (7 reviews)
- Analysefähigkeiten (6 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Integrationsprobleme (3 reviews)
- Lernkurve (3 reviews)
- Schwierige Einrichtung (2 reviews)

### 11. [Seeq](https://www.g2.com/de/products/seeq/reviews)
  Seeq ist die einzige Enterprise-SaaS-Plattform, die speziell für Zeitreihendaten entwickelt wurde und von den bekanntesten Namen in den Bereichen Öl & Gas, Pharmazeutika, Spezialchemikalien, Versorgungsunternehmen, erneuerbare Energien und zahlreichen anderen vertikalen Industrien vertraut wird. Seeq beschleunigt die Bemühungen zur digitalen Transformation und den ROI-Einfluss, indem es eine Live-Konnektivität zu Hunderten von Datenquellen bietet und mehr Menschen in der Organisation befähigt, ein breites Spektrum an KI-Fähigkeiten zu nutzen, einschließlich fortschrittlicher Analytik, maschinellem Lernen und generativer KI (GenAI).


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 145
**How Do G2 Users Rate Seeq?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 6.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Seeq?**

- **Verkäufer:** [Seeq Corporation](https://www.g2.com/de/sellers/seeq-corporation)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.seeq.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Seattle, Washington
- **Twitter:** @SeeqCorporation (957 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3126445/ (299 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Prozessingenieur
  - **Top Industries:** Öl & Energie, Chemikalien
  - **Company Size:** 58% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Datenanalyse (42 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (37 reviews)
- Merkmale (27 reviews)
- Analysefähigkeiten (22 reviews)
- Datenvisualisierung (16 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (26 reviews)
- Schwieriges Lernen (18 reviews)
- Lernkurve (12 reviews)
- Lernschwierigkeit (9 reviews)
- Komplexität (8 reviews)

### 12. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/de/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews)
  IBM Cloud Pak® for Data ist eine vollständig integrierte Daten- und KI-Plattform, die modernisiert, wie Unternehmen Daten sammeln, organisieren und analysieren, und bildet die Grundlage, um KI in ihrer gesamten Organisation zu integrieren. Diese einheitliche Plattform, die auf Red Hat OpenShift läuft und in jeder Cloud verfügbar ist, hilft Unternehmen, den gesamten KI-Lebenszyklus zu automatisieren. Das intelligente Datengewebe in IBM Cloud Pak for Data ermöglicht automatisierte verteilte Abfragen in großem Maßstab ohne Datenbewegung; automatisierte Entdeckung und Verständnis von geschäftsbereiten Daten; automatisierte universelle Datenschutz- und Nutzungsrichtlinien im gesamten Datenökosystem; und optimiertes Modelltraining, Genauigkeit und Erklärbarkeit. Die Plattform liefert die folgenden Anwendungsfälle: • Datenzugriff und -verfügbarkeit – Beseitigen Sie Datensilos und vereinfachen Sie Ihre Datenlandschaft, um eine schnellere, kostengünstige Wertgewinnung aus Ihren Daten zu ermöglichen. • Datenqualität und Governance - Wenden Sie Governance-Lösungen und -Methoden an, um vertrauenswürdige Geschäftsdaten bereitzustellen. • Datenprivatsphäre und Sicherheit - Verstehen und verwalten Sie sensible Daten vollständig mit einem umfassenden Datenschutzrahmen. • ModelOps - Automatisieren Sie den KI-Lebenszyklus und synchronisieren Sie Anwendungs- und Modellpipelines, um KI-Bereitstellungen zu skalieren. • KI-Governance – Stellen Sie sicher, dass Ihre KI transparent, konform und vertrauenswürdig ist, mit größerer Sichtbarkeit in die Modellentwicklung, mit Funktionen wie erklärbarer KI, Modellrisikomanagement und Voreingenommenheitserkennung. • KI für Finanzoperationen - Automatisieren und integrieren Sie die Planung in Ihrer Organisation, von der Finanzplanung und -analyse bis zur Personalplanung, Verkaufsprognose und Lieferkettenplanung. • KI für Kundenbetreuung - Reduzieren Sie die Lösungszeit, verringern Sie das Anrufvolumen und erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit. IBM Watson Assistant (WA) kann KI-gestützte automatisierte Unterstützung bieten und menschlichen Agenten ermöglichen, Anfragen besser zu bearbeiten. IBM Watson Discovery (WD) ergänzt Watson Assistant und kann helfen, Einblicke aus komplexen Geschäftsinhalten zu gewinnen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 71
**How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,700 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 51% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen


### 13. [Epsilon3](https://www.g2.com/de/products/epsilon3/reviews)
  Epsilon3 ist das erste KI-gestützte Verfahren und Ressourcenmanagement-Tool, das für Teams entwickelt wurde, die fortschrittliche Produkte und Systeme entwerfen, bauen, testen und betreiben. ✔ Prozesse standardisieren und optimieren Unser interoperables Verfahren-Ausführungssystem ersetzt ineffiziente Checklisten, die mit Papier, Tabellenkalkulationen, Dokumenten und veralteten Planungstools verwaltet werden. Verfolgen Sie jeden Schritt automatisch, um Qualität, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit sicherzustellen. ✔ Schnelle Iteration und Innovation fördern Eingebaute Versionskontrolle, bedingte Workflows und Echtzeit-Datensynchronisation halten alle Beteiligten auf dem gleichen Stand. Ermöglichen Sie kontinuierliche Verbesserung und schnelle, datengetriebene Entscheidungen, um der Konkurrenz weit voraus zu sein. ✔ Betrieb rationalisieren und skalieren Integrieren Sie isolierte Systeme sicher und automatisieren Sie sich wiederholende, fehleranfällige Aufgaben, um die Produktivität zu steigern und Verzögerungen zu vermeiden. Vereinfachen Sie Schulungen, senken Sie Kosten und erhalten Sie die Effizienz, während Ihr Betrieb wächst, um die Nachfrage zu decken. Epsilon3 wird von Branchenführern wie NASA, Blue Origin, Firefly Aerospace, Sierra Space, Redwire, Shift4, AeroVironment, Commonwealth Fusion Systems und anderen kommerziellen und staatlichen Organisationen vertraut. Das Unternehmen und die Plattform wurden von Ingenieursleitern von SpaceX, NASA und Google aufgebaut. Erfahren Sie mehr: https://www.epsilon3.io/


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 259
**How Do G2 Users Rate Epsilon3?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Epsilon3?**

- **Verkäufer:** [Epsilon3](https://www.g2.com/de/sellers/epsilon3)
- **Unternehmenswebsite:** https://epsilon3.io
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Los Angeles, California
- **Twitter:** @Epsilon3Inc (1,065 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/epsilon3inc (33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundendienstmitarbeiter
  - **Top Industries:** Luft- und Raumfahrt, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen


#### What Are Epsilon3's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (80 reviews)
- Verfahrensmanagement (42 reviews)
- Merkmale (30 reviews)
- Effizienz (27 reviews)
- Effizienzsteigerung (24 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (35 reviews)
- Komplexität (33 reviews)
- Verwirrende Verfahren (29 reviews)
- Komplexe Verfahren (27 reviews)
- Verwirrung (24 reviews)

### 14. [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: 8.9/10)
- **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 (60,899 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 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)

### 15. [Black Crow AI](https://www.g2.com/de/products/black-crow-ai/reviews)
  Black Crow AI ist eine Shopify-App, die Einkaufsverhaltensmuster vorhersagt, um effizient mehr Kunden über digitale Marketingkanäle zu gewinnen und zu erreichen. Wir fördern das Wachstum von E-Commerce-Marken, indem wir den verborgenen Wert in den Kundendaten, die Sie bereits besitzen, freisetzen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Black Crow AI?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Black Crow AI?**

- **Verkäufer:** [Black Crow AI](https://www.g2.com/de/sellers/black-crow-ai)
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @BlackCrowAI (287 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/blackcrowai/ (81 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 58% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 16. [Forwrd](https://www.g2.com/de/products/forwrd/reviews)
  Haben Sie Schwierigkeiten, Ihre Scoring-Modelle jedes Mal auf dem neuesten Stand zu halten, wenn Marketingkampagnen oder Produktfunktionen gestartet werden? Lernen Sie Forwrd kennen, die einfachste Möglichkeit, genaue Scoring-Modelle zu erstellen, die buchstäblich jeden Tag intelligenter werden und in Echtzeit aus neuen Daten lernen. Erstellen Sie ein selbstlernendes Scoring-Modell, das automatisch neue konversionsbeeinflussende Faktoren in Ihren Daten identifiziert und sich selbst aktualisiert, ohne manuelle Arbeit. Scores können in die Geschäftsanwendungen integriert werden, die Mitarbeiter täglich nutzen (z. B. SFDC, HubSpot, Slack), um es den Mitarbeitern an der Front zu ermöglichen, sich auf ihre besten Interessenten und Kunden zu konzentrieren. ✅ Keine manuellen Aktualisierungen Ihrer Scoring-Methode mehr, während sich Ihr Marketing weiterentwickelt. ✅ Ihr Modell wird jeden Tag intelligenter, indem es aus frischen Daten lernt. ✅ Genaues Scoring bedeutet, sich auf Ihre AAA-Leads zu konzentrieren. ✅ Verbinden Sie Ihr CRM, HubSpot, Produktanalysen, Ticketing-System und mehr! ✅ Keine Notwendigkeit für Analysten oder Datenteams. Es gibt einen Grund, warum B2B SaaS-Führer wie Jasper.ai, AppsFlyer und WalkMe Forwrd nutzen, um sich auf ihre besten Leads, MQLs, PQLs, SQLs und Kunden zu konzentrieren. – "4X mehr PQLs", PowToon – "48% mehr Möglichkeiten", AppsFlyer – "21% mehr qualifizierte Pipeline", Totango – "31% bessere Bindung", WalkMe


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 32
**How Do G2 Users Rate Forwrd?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 5.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 5.0/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Forwrd?**

- **Verkäufer:** [Forwrd](https://www.g2.com/de/sellers/forwrd)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Tel Aviv-Yafo, IL
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 66% Unternehmen mittlerer Größe, 16% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Maschinelles Lernen (6 reviews)
- Merkmale (5 reviews)
- Intuitiv (4 reviews)
- Automatisierung (3 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (1 reviews)

### 17. [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: 8.9/10)

**Who Is the Company Behind DataRobot?**

- **Verkäufer:** [DataRobot](https://www.g2.com/de/sellers/datarobot)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts
- **Twitter:** @DataRobot (19,241 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2672915/ (875 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 18. [ibi WebFOCUS](https://www.g2.com/de/products/ibi-webfocus/reviews)
  Die ibi WebFOCUS®-Plattform ist eine Unternehmenslösung für Business Intelligence und Analytik, ausgestattet mit Datenmanagement, visueller Entdeckung, prädiktiver Analytik und leistungsstarken Visualisierungen. Durch die Kombination dieser Fähigkeiten und der Datenwissenschaft in einer einheitlichen Plattform hilft die WebFOCUS-Lösung, datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu treffen, indem sie Berichte, Dashboards und kundenorientierte Anwendungen in großem Maßstab bereitstellt.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 149
**How Do G2 Users Rate ibi WebFOCUS?**

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

**Who Is the Company Behind ibi WebFOCUS?**

- **Verkäufer:** [ibi](https://www.g2.com/de/sellers/ibi-c9a17c70-0d20-476a-899c-480706dd4ce4)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Fort Lauderdale, FL
- **Twitter:** @infobldrs (32,897 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/information-builders/ (894 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 212-736-4433

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Öffentliche Verwaltung
  - **Company Size:** 57% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


### 19. [Explorium](https://www.g2.com/de/products/explorium/reviews)
  Explorium ist die führende B2B-Datenschicht für den Aufbau von leistungsstarken GTM-Agenten. Unsere nahtlosen API- und MCP-Integrationen versorgen Agenten mit erstklassigen B2B-Daten, beschleunigen die Entwicklung, verbessern die kontextuelle Intelligenz und steigern den ROI. Gestützt auf jahrelange Erfahrung im B2B-Datenbereich und den Zugang zu mehr als 50 Datenquellen liefern wir Unternehmensdaten in flexiblen Bereitstellungsoptionen. Probieren Sie es kostenlos aus unter https://www.explorium.ai/sign-up/?utm\_source=g2&utm\_medium\_organic


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 28
**How Do G2 Users Rate Explorium?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Explorium?**

- **Verkäufer:** [Explorium](https://www.g2.com/de/sellers/explorium)
- **Hauptsitz:** San Mateo, California
- **Twitter:** @Explorium_ai (1,348 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18828451/ (88 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


### 20. [FICO Predictive Analytics](https://www.g2.com/de/products/fico-predictive-analytics/reviews)
  FICO hat neue Techniken entwickelt und sie auf eine Vielzahl von Geschäftsproblemen angewendet. Ob Sie ein Geschäftsleiter oder ein analytischer Wissenschaftler sind, dieser Abschnitt wird Ihnen helfen, Ihr Wissen über prädiktive Analytik zu erweitern.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 23
**How Do G2 Users Rate FICO Predictive Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind FICO Predictive Analytics?**

- **Verkäufer:** [FICO](https://www.g2.com/de/sellers/fico)
- **Gründungsjahr:** 1956
- **Hauptsitz:** Bozeman, Montana
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,806 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:FICO
- **Gesamterlös (USD Mio):** $1,294

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


### 21. [Spotfire Analytics](https://www.g2.com/de/products/spotfire-analytics/reviews)
  Spotfire® ist eine visuelle Datenwissenschaftsplattform, die entwickelt wurde, um Organisationen dabei zu helfen, komplexe, branchenspezifische Herausforderungen durch effektive Nutzung von Daten zu bewältigen. Diese Lösung bietet eine Reihe flexibler Verpackungsoptionen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Teams in verschiedenen Phasen ihrer visuellen Datenwissenschaftsreise zugeschnitten sind. Verwandeln Sie Rohdaten in Echtzeitentscheidungen mit leistungsstarken, interaktiven visuellen Analysen mit Spotfire® Analytics. Spotfire Analytics ist für geschäftliche Agilität konzipiert und ermöglicht es jedem Benutzer, Daten visuell zu erkunden, Muster schnell zu erkennen und fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Als Self-Service-Lösung für visuelle Datenwissenschaft befähigt es Teams in verschiedenen Rollen und Abteilungen, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Wirkung zeigen. Mit seinen No-Code-Interaktiven Dashboards und reichhaltigen visuellen Erkundungsmöglichkeiten verbindet Spotfire Analytics nativ Hunderte von Cloud-, On-Premises- und Echtzeit-Datenquellen. Eingebaute Geoanalysen erweitern die Analyseleistung mit mehrschichtiger Kartierung und nahtloser Integration räumlicher Daten, während Datenaufbereitung und -transformation direkt innerhalb der visuellen Oberfläche durchgeführt werden können, was es einfach macht, Daten zu bereinigen, zu formen und zu mischen, während Sie analysieren. KI-gestützte Empfehlungen und Anomalieerkennung helfen, verborgene Muster aufzudecken, die bedeutendsten Visualisierungen vorzuschlagen und den Weg zur Entdeckung zu beschleunigen. Anpassbare Visualisierungen, Workflows und eine intuitive Benutzeroberfläche sorgen dafür, dass Erkenntnisse nicht nur einfacher zu erstellen, sondern auch einfacher zu teilen sind. Mit nahtlosen Kollaborationsfunktionen ermöglicht Spotfire Analytics Teams, zusammenzuarbeiten, sich auf Erkenntnisse abzustimmen und entschlossen zu handeln. Ob das Ziel darin besteht, Trends zu analysieren, Anomalien zu erkennen oder ortsbezogene Intelligenz freizuschalten, Spotfire Analytics liefert die Geschwindigkeit, Flexibilität und Tiefe, die benötigt werden, um klügere Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Erkunden und verstehen Sie Ihre Daten visuell, entdecken Sie verborgene Erkenntnisse und erstellen Sie leistungsstarke Analyseanwendungen - alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Spotfire Analytics kombiniert fortschrittliche interaktive Visualisierungen und intuitive Datenaufbereitung in einer Umgebung. Verbinden Sie sich mit Hunderten von Datenquellen, von Dateien bis hin zu Echtzeit-Streaming-Daten, und transformieren Sie unordentliche Daten direkt innerhalb Ihrer Visualisierungen. Eingebaute KI-Empfehlungen helfen Ihnen, Muster, Anomalien und Trends schneller zu finden. Mit flexiblen Visualisierungen, räumlichen Analysen und benutzerdefinierten Anwendungen kann jeder Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse in Minuten verwandeln. Entwickelt für geschäftliche Agilität, befähigt Spotfire Analytics jeden Benutzer, Ergebnisse sicher zu erkunden, zu analysieren und zu teilen - und Fragen in Entscheidungen zu verwandeln. Am besten geeignet für: Analysten, datenaffine Fachleute und Teams, die Daten visuell mit maximaler Flexibilität erkunden und teilen möchten.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 328
**How Do G2 Users Rate Spotfire Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 6.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)

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

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

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student, Manager
  - **Top Industries:** Öl & Energie, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Datenvisualisierung (14 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (14 reviews)
- Einfache Integrationen (10 reviews)
- Merkmale (10 reviews)
- Einblicke (10 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (8 reviews)
- Lernschwierigkeit (6 reviews)
- Teuer (5 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Einschränkungen (3 reviews)

### 22. [SAS Visual Statistics](https://www.g2.com/de/products/sas-visual-statistics/reviews)
  Mehrere Benutzer können Daten erkunden, dann interaktiv prädiktive Modelle erstellen und verfeinern. Verteilte In-Memory-Verarbeitung verkürzt die Modellentwicklungszeit erheblich und bringt schnell wertvolle Erkenntnisse ans Licht, auf die Sie reagieren können.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 24
**How Do G2 Users Rate SAS Visual Statistics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAS Visual Statistics?**

- **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 (60,899 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen


#### What Are SAS Visual Statistics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Analytik (2 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)
- Maschinelles Lernen (2 reviews)
- Berichterstattung (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)
- Kosten (1 reviews)
- Anpassungsschwierigkeit (1 reviews)
- Datenanalyse Schwierigkeit (1 reviews)

### 23. [Prophet](https://www.g2.com/de/products/prophet-2024-03-29/reviews)
  Prophet ist eine erstklassige Plattform für prädiktive Intelligenz, die fortgeschrittene Mathematik, maschinelles Lernen und menschliches Eingreifen nutzt, um sicherzustellen, dass Organisationen täglich bessere Entscheidungen treffen können.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Prophet?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Prophet?**

- **Verkäufer:** [Prophet](https://www.g2.com/de/sellers/prophet)
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @prophetstrategy (8,593 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/prophet (719 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Effizienz (1 reviews)
- Flexibilität (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Implementierung (1 reviews)

### 24. [H2O](https://www.g2.com/de/products/h2o/reviews)
  H2O.ai ist das führende KI-Cloud-Unternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, KI zu demokratisieren und eine offene KI-Bewegung weltweit voranzutreiben. Sie konzentrieren sich darauf, Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten wie Videos und Dokumenten mit ihren preisgekrönten Produkten wie Hydrogen Torch und Document AI zu gewinnen. Kunden nutzen die H2O AI Cloud, um komplexe Geschäftsprobleme schnell zu lösen und die Entdeckung neuer Ideen zu beschleunigen. H2O.ai ist der vertrauenswürdige KI-Anbieter für mehr als 20.000 globale Organisationen, Millionen von Datenwissenschaftlern und über die Hälfte der Fortune 500, darunter AT&T, Commonwealth Bank of Australia, Citi, GlaxoSmithKline, Hitachi, Kaiser Permanente, Procter & Gamble, PayPal, PwC, Reckitt, Unilever, Goldman Sachs, NVIDIA und Wells Fargo sind nicht nur Kunden und Partner, sondern auch strategische Investoren des Unternehmens. Mehr als 30 Kaggle Grandmasters (die Gemeinschaft der besten Machine-Learning-Praktiker und Datenwissenschaftler der Welt) sind Macher bei H2O.ai. Ein starkes "AI for Good"-Ethos, um die Welt zu einem besseren Ort zu machen, und verantwortungsvolle KI treiben den Zweck des Unternehmens an. H2O.ai bietet Unternehmenskunden mehrere Plattformen für KI und maschinelles Lernen, einschließlich der Open-Source-verteilten Plattform für maschinelles Lernen H2O-3, der automatischen Plattform für maschinelles Lernen H2O Driverless AI und der kürzlich angekündigten H2O Q, einer KI-Plattform für Geschäftsanwender: H2O-3 ist eine Open-Source-, skalierbare und verteilte In-Memory-KI- und maschinelles Lernen-Plattform. H2O-3 verfügt auch über eine starke AutoML-Funktionalität und unterstützt die am weitesten verbreiteten statistischen und maschinellen Lernalgorithmen, einschließlich Gradient Boosted Machines, Generalized Linear Models, Deep Learning, XGBoost und mehr. H2O Driverless AI ermöglicht es Datenwissenschaftlern, schneller und effizienter an Projekten zu arbeiten, indem Automatisierung genutzt wird, um Aufgaben schnell mit automatischem Feature Engineering, Modellabstimmung, Modellauswahl, Modellvalidierung und maschineller Lerninterpretierbarkeit, benutzerdefinierten Rezepten, Zeitreihen und automatischer Generierung von Bereitstellungspipelines für die Modellbewertung zu erledigen. H2O Q ist eine neue KI-Plattform, die die wesentlichen Bausteine zur Erstellung von KI-Apps bietet und die Kraft der KI Millionen von Geschäftsanwendern zugänglich machen wird. Sie liefert automatische Einblicke und Vorhersagen für "im Moment" Geschäftsfragen und ist ideal für Datenanalysten, Bürgerdatenwissenschaftler und alle Geschäftsanwender.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 22
**How Do G2 Users Rate H2O?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind H2O?**

- **Verkäufer:** [H2O.ai](https://www.g2.com/de/sellers/h2o-ai)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @h2oai (25,223 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2820918/ (345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 54% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen


### 25. [TIMi](https://www.g2.com/de/products/timi/reviews)
  TIMi ist die effizienteste Plattform für Data Science und Datenverarbeitung. Seit 2007 haben wir den leistungsstärksten Rahmen geschaffen und verbessert, um die Grenzen der Analytik, prädiktiven Analytik, KI und Big Data zu erweitern, während wir eine hilfreiche, schnelle und freundliche Umgebung bieten. Die TIMi Suite besteht aus vier Werkzeugen: 1. Anatella (Analytisches ETL, Datenvorbereitung & Big Data), 2. Modeler (Auto-ML / Automatisierte prädiktive Modellierung / Automatisierte KI), 3. StarDust (3D-Segmentierung) 4. Kibella (BI-Dashboard-Lösung). TIMi dominiert den Data-Science-Markt: Im "Sommer 2022 - Momentum Report" von G2, in der Kategorie "Data Science", hat TIMi den 1. Platz: TIMi ist die Data-Science-Lösung mit sowohl dem höchsten Marktwachstum als auch der höchsten Kundenzufriedenheit! Mehr zu diesem Thema hier: https://timi.eu/blog/timi-the-number-one-data-science-platform/


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 50
**How Do G2 Users Rate TIMi?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 9.2/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind TIMi?**

- **Verkäufer:** [TIMi SPRL](https://www.g2.com/de/sellers/timi-sprl)
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** Brussels
- **Twitter:** @TIMiSuite (3,535 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/timisuite/ (86 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 32% Unternehmen


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

**Pros:**

- Kundendienst (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Merkmale (2 reviews)
- Automatisierung (1 reviews)
- Diagrammfunktionen (1 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)
    - [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)

  
---

## 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.