# Beste Big-Data-Analyse-Software *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Big-Data-Analyse-Software bietet Einblicke in große, komplexe Datensätze, die aus Big-Data-Clustern gesammelt wurden, und hilft Geschäftsanwendern, Datentrends, Muster und Anomalien durch Visualisierungen, Berichte und Dashboards zu verstehen, wobei häufig Abfragesprachen erforderlich sind, um Daten aus unstrukturierten Dateisystemen zu extrahieren. ### Kernfähigkeiten von Big-Data-Analyse-Software Um in die Kategorie der Big-Data-Analyse aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Daten konsumieren, Dateisysteme abfragen und direkt mit Big-Data-Clustern verbinden - Benutzern ermöglichen, komplexe Big-Data-Sätze in hilfreiche und verständliche Datenvisualisierungen vorzubereiten - Geschäftsanwendbare Berichte, Visualisierungen und Dashboards basierend auf Entdeckungen innerhalb der Datensätze erstellen ### Häufige Anwendungsfälle für Big-Data-Analyse-Software Dateningenieure, Analysten und Business-Intelligence-Teams nutzen Big-Data-Analyse-Software, um Wert aus groß angelegten, unstrukturierten Datenumgebungen zu ziehen. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Abfragen und Analysieren großer Hadoop- oder verteilter Datencluster, um Geschäftseinblicke zu gewinnen - Erkennen von Mustern und Anomalien in hochvolumigen Datensätzen für operative oder strategische Entscheidungsfindung - Erstellen von Self-Service-Diagrammen und Dashboards für nicht-technische Stakeholder aus Big-Data-Quellen ### Wie sich Big-Data-Analyse-Software von anderen Tools unterscheidet Big-Data-Analyse-Software konzentriert sich ausschließlich darauf, komplexe, groß angelegte Datencluster in verständliche Visualisierungen zu verwandeln, was sie von [Analyseplattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) unterscheidet, die eine breite Palette von Datenquellen und -verbindungen über Big Data hinaus unterstützen. Die beiden Kategorien schließen sich gegenseitig aus. Big-Data-Analyse-Tools werden häufig in Unternehmen eingesetzt, die Hadoop in Verbindung mit [Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssoftware](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) betreiben und sich mit [Data-Warehouse-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) als zentralem Hub für integrierte Daten integrieren. Einige Lösungen nutzen auch [maschinelles Lernen](https://www.g2.com/categories/machine-learning) und [natürliche Sprachverarbeitung](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), um Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen. ### Einblicke von G2 zur Big-Data-Analyse-Software Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen Abfrageflexibilität und Skalierbarkeit für große Datensätze als herausragende Fähigkeiten hervor. Schnellere Erkenntnisgewinnung aus komplexen Datenumgebungen ist der Hauptvorteil der Einführung. ## How Many Big-Data-Analyse-Software Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 109 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 (↑0.04 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 117 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 53% │ Kleinunternehmen 26% │ Unternehmen 22% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Big-Data-Analyse-Software Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 7,700+ Authentische Bewertungen - 109+ 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 Big-Data-Analyse-Software Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Höchste Leistung:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) - **Top-Trending:** [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-data/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow ist ein hochentwickeltes Enterprise-Tool zur Verwaltung von Kafka, das darauf ausgelegt ist, das Erlebnis von Engineering-Teams zu verbessern, indem es eine umfassende Lösung für die Verwaltung, Überwachung, Erkundung und Sicherung von Kafka-Umgebungen bietet. Diese auf der JVM basierende Webanwendung dient als All-in-One-Konsole, die Kafka-Ingenieure mit den Fähigkeiten ausstattet, die sie benötigen, um ihre Abläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Kpow richtet sich in erster Linie an Engineering-Teams, die mit Kafka arbeiten, und adressiert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Kafka-Cluster, Schema-Registrierungen und Verbindungsinstallationen. Mit Kpow können Benutzer ihre Kafka-Ressourcen effizient von einer einzigen Oberfläche aus überwachen und steuern, was den Verwaltungsprozess vereinfacht und die für Routineaufgaben aufgewendete Zeit reduziert. Das Tool ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die stark auf Kafka für Datenstreaming und -verarbeitung angewiesen sind, da es wesentliche Funktionen bietet, die die Beobachtbarkeit und betriebliche Effizienz verbessern. Eine der herausragenden Funktionen von Kpow sind seine Echtzeit-Überwachungs- und Visualisierungsfähigkeiten. Benutzer können schnell unausgeglichene Broker identifizieren und Einblicke gewinnen, wie Daten über ihre Kafka-Streams-Topologien verteilt sind. Dieses Maß an Sichtbarkeit ist entscheidend für die Diagnose von Produktionsproblemen und die Optimierung der Leistung. Die erweiterten Suchfunktionen von Kpow, einschließlich Data Inspect, Streaming Search und kREPL, ermöglichen es Benutzern, große Mengen an Nachrichten mit bemerkenswerter Geschwindigkeit zu durchsuchen, was eine schnelle Fehlerbehebung und Datenanalyse ermöglicht. Kpow legt auch großen Wert auf Sicherheit und Zugriffskontrolle, was es für Unternehmensumgebungen geeignet macht. Es integriert sich nahtlos mit Standard-Authentifizierungsanbietern und bietet rollenbasierte Zugriffskontrollen, die sicherstellen, dass Benutzeraktionen fein abgestimmt werden können, um den Sicherheitsanforderungen der Organisation gerecht zu werden. Zusätzliche Sicherheitsfunktionen wie Datenmaskierung und Prüfprotokolle verbessern die Fähigkeit des Tools, in sensiblen Umgebungen, einschließlich luftdichter Installationen, zu arbeiten. Die Installation von Kpow ist unkompliziert und erfordert nur einen einzigen Docker-Container oder eine JAR-Datei, die effizient mit minimalen Ressourcenanforderungen von 1 GB Speicher und 1 CPU für den Produktionseinsatz arbeitet. Diese einfache Bereitstellung, kombiniert mit seinen leistungsstarken Funktionen, positioniert Kpow als wertvolles Asset für Organisationen, die ihre Kafka-Infrastruktur maximieren möchten, während sie robuste Sicherheits- und Betriebskontrollen aufrechterhalten. [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=1041&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1041&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=133071&secure%5Bresource_id%5D=1041&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fbig-data-analytics&secure%5Btoken%5D=72728973c41bf61b96b1f689c1d7e1d2cca36f93b12768a8eb280b325f7f592b&secure%5Burl%5D=http%3A%2F%2Ffactorhouse.io%2F&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Big-Data-Analyse-Software Products in 2026? ### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,147 **How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 38% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (129 reviews) - Geschwindigkeit (126 reviews) - Integrationen (110 reviews) - Schnelles Abfragen (105 reviews) - Abfrageeffizienz (100 reviews) **Cons:** - Teuer (112 reviews) - Abfrageprobleme (65 reviews) - Kostenmanagement (52 reviews) - Kostenprobleme (51 reviews) - Lernkurve (49 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) Databricks ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die Organisationen dabei hilft, Datenpipelines, Analysen, maschinelles Lernen, KI-Anwendungen und -Agenten zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um mit Unternehmensdaten und KI im großen Maßstab zu arbeiten. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie und Unity Catalog umfasst. Databricks wurde 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™, Delta Lake, MLflow und Unity Catalog gegründet und basiert auf einer offenen Lakehouse-Architektur, die Daten, Analysen und KI zusammenführt. Die Plattform wird von Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten, Entwicklern, Teams für maschinelles Lernen, KI-Teams und Geschäftsanwendern genutzt, um über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten. Zu den wichtigsten Fähigkeiten von Databricks gehören: - Datenengineering: Erstellen, automatisieren und verwalten Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datenpipelines. - Analytik und Business Intelligence: Führen Sie SQL-Analysen durch, erstellen Sie Dashboards und ermöglichen Sie Geschäftsteams, Daten zu erkunden. - Datenverwaltung: Entdecken, sichern und verwalten Sie Daten- und KI-Ressourcen über Teams, Clouds und Workloads hinweg. - Maschinelles Lernen und KI: Entwickeln Sie Modelle, erstellen Sie generative KI-Anwendungen und erstellen Sie produktionsreife KI-Agenten. - Datenanwendungen: Erstellen und implementieren Sie datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von verwalteten Unternehmensdaten. Verfügbar über AWS, Azure und Google Cloud, hilft Databricks Organisationen, über Clouds hinweg zu arbeiten, Datensilos zu reduzieren und die Zusammenarbeit über Teams und Tools hinweg zu vereinfachen. Kunden nutzen Databricks für Anwendungsfälle wie Kundenpersonalisierung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Echtzeitanalysen, Cybersicherheit, Gesundheitsforschung, Finanzrisikomanagement, Lieferkettenoptimierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung. Databricks wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Fertigung, Energie und der öffentliche Sektor. Organisationen nutzen die Plattform, um die Dateninfrastruktur zu modernisieren, die KI-Einführung zu beschleunigen und Unternehmensdaten in Geschäftswert umzuwandeln. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 759 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Databricks?** - **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc) - **Unternehmenswebsite:** https://databricks.com - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (90,749 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 44% Unternehmen, 41% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Merkmale (192 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (155 reviews) - Integrationen (141 reviews) - Zusammenarbeit (114 reviews) - Analytik (113 reviews) **Cons:** - Lernkurve (78 reviews) - Teuer (71 reviews) - Steile Lernkurve (64 reviews) - Komplexität (45 reviews) - Komplexe Einrichtung (35 reviews) ### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 705 **How Do G2 Users Rate Snowflake?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Snowflake?** - **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc) - **Unternehmenswebsite:** https://www.snowflake.com - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (260 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 42% Unternehmen #### What Are Snowflake's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (183 reviews) - Merkmale (118 reviews) - Datenverwaltung (108 reviews) - Skalierbarkeit (99 reviews) - Leistung (90 reviews) **Cons:** - Teuer (91 reviews) - Funktionseinschränkungen (54 reviews) - Lernkurve (45 reviews) - Kosten (44 reviews) - Kostenmanagement (44 reviews) ### 4. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® hilft Ihnen, auf alle Ihre Daten zuzugreifen, sie zu integrieren und zu verstehen – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte – in jeder Umgebung. Es optimiert Workloads für Preis und Leistung und sorgt gleichzeitig für eine konsistente Governance über Quellen, Formate und Teams hinweg. Sehen Sie sich die Demo an, um zu erfahren, wie watsonx.data Sie befähigt, generative KI-Apps und leistungsstarke KI-Agenten zu erstellen. Kostenlose Testversion verfügbar: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 159 **How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 7.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 34% Kleinunternehmen, 32% Unternehmen #### What Are IBM watsonx.data's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (67 reviews) - Merkmale (47 reviews) - Datenverwaltung (41 reviews) - Integrationen (33 reviews) - Analytik (31 reviews) **Cons:** - Lernkurve (38 reviews) - Komplexität (25 reviews) - Teuer (20 reviews) - Schwierige Einrichtung (17 reviews) - Schwierigkeit (17 reviews) ### 5. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos ist eine semantische Schicht für KI und BI. Es bietet Organisationen eine einheitliche, konsistente und benutzerfreundliche Sicht auf ihren gesamten Datenbestand. Durch die Standardisierung, wie Daten definiert und verstanden werden, beseitigt Kyvos das Metrik-Drift über BI-Tools hinweg und stellt sicher, dass LLMs und KI-Agenten mit verwalteten Geschäftselementen arbeiten, anstatt mit rohen Tabellen. Kyvos liefert auch blitzschnelle Analysen in großem Maßstab und mit hoher Parallelität — einschließlich granularer multidimensionaler Analysen in der Cloud — ohne die langsamen Abfragezeiten und steigenden Cloud-Kosten, die normalerweise damit einhergehen. Warum Organisationen Kyvos verwenden Einheitliche semantische Grundlage für KI und BI Die semantische Schicht von Kyvos standardisiert, wie Metriken, KPIs, Dimensionen, Hierarchien, Beziehungen, Berechnungen und Geschäftsregeln unternehmensweit modelliert werden — sodass Dashboards, Analysetools, Notebooks und KI-Systeme alle auf dem gleichen Verständnis des Geschäfts basieren. Kyvos ermöglicht: - Geteilte Semantik — eine gemeinsame Datensprache über jedes Tool, Team und System hinweg - Verwalteter Zugriff — Datenexploration innerhalb definierter Sicherheits-, Rollen- und Berechtigungsgrenzen - Plattform-Interoperabilität — konsistenter semantischer Kontext über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg - KI-Bereitschaft — LLMs und Agenten arbeiten mit verwalteten Geschäftselementen anstatt mit rohen Tabellen oder mehrdeutigen Schemata KI im Geschäftskontext verankert Kyvos verankert KI-Systeme im verwalteten semantischen Modell und stellt sicher, dass sie auf der etablierten Geschäftskontext anstatt auf rohen Schemata operieren — was die Genauigkeit, Rückverfolgbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-generierten Erkenntnissen verbessert. Konsistente Metriken über BI-Tools hinweg Kyvos zentralisiert Metrik- und KPI-Definitionen in der semantischen Schicht und wendet sie konsistent über jede Analyseoberfläche hinweg an — beseitigt Metrik-Drift und verbessert das Vertrauen in Analysen. Hochleistungsanalysen im großen Maßstab Kyvos liefert Hochleistungsanalysen, die mit der Nachfrage skalieren, und ermöglicht: - Abfrageleistung im Sub-Sekunden-Bereich über massive Datensätze hinweg - Hohe Parallelität über Tausende von Benutzern und Arbeitslasten hinweg - Konsistente Antwortzeiten unabhängig vom Datenvolumen oder der Parallelität - Keine Leistungsverschlechterung, wenn die Nutzung zunimmt - Multidimensionale Analysen in der Cloud Kyvos ermöglicht tiefe multidimensionale Analysen und unterstützt: - Granulare Analysen über Milliarden von Zeilen hinweg - Tausende von Messungen und Dimensionen in einem einzigen Modell - Schnelles Drill-Down über komplexe Hierarchien hinweg - Volle analytische Tiefe ohne Einbußen bei der Abfragegeschwindigkeit Kosteneffizienz in der Cloud Kyvos bietet Analysen über seine semantische Schicht an, anstatt jede Abfrage an das Warehouse zu leiten — was den Rechenverbrauch über Analyse- und KI-Arbeitslasten hinweg reduziert. Wenn die Nutzung zunimmt, können Organisationen Benutzer, Arbeitslasten und analytische Komplexität skalieren, ohne dass die Rechenkosten im Warehouse entsprechend steigen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 252 **How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?** - **Verkäufer:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/de/sellers/kyvos-insights) - **Unternehmenswebsite:** https://www.kyvosinsights.com - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (690 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen #### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (120 reviews) - Geschwindigkeit (88 reviews) - Leistung (54 reviews) - Analytik (53 reviews) - Schnelles Abfragen (50 reviews) **Cons:** - Lernkurve (34 reviews) - Schwierige Einrichtung (33 reviews) - Komplexität (9 reviews) - Funktionseinschränkungen (7 reviews) - Verbindungsprobleme (6 reviews) ### 6. [Azure Databricks](https://www.g2.com/de/products/azure-databricks/reviews) Azure Databricks ist eine einheitliche, offene Analyseplattform, die gemeinsam von Microsoft und Databricks entwickelt wurde. Basierend auf der Lakehouse-Architektur integriert sie nahtlos Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen innerhalb des Azure-Ökosystems. Diese Plattform vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung datengetriebener Anwendungen, indem sie einen kollaborativen Arbeitsbereich bietet, der mehrere Programmiersprachen unterstützt, darunter SQL, Python, R und Scala. Durch die Nutzung von Azure Databricks können Organisationen große Datenmengen effizient verarbeiten, fortgeschrittene Analysen durchführen und KI-Lösungen entwickeln, während sie von der Skalierbarkeit und Sicherheit von Azure profitieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Lakehouse-Architektur: Kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses und ermöglicht eine einheitliche Datenspeicherung und Analyse. - Kollaborative Notebooks: Interaktive Arbeitsbereiche, die mehrere Sprachen unterstützen und die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Data Scientists und Analysten erleichtern. - Optimierte Apache Spark Engine: Verbessert die Leistung bei Big-Data-Verarbeitung, um schnellere und zuverlässigere Analysen zu gewährleisten. - Delta Lake Integration: Bietet ACID-Transaktionen und skalierbare Metadatenverwaltung, um die Datenzuverlässigkeit und Konsistenz zu verbessern. - Nahtlose Azure-Integration: Bietet native Konnektivität zu Azure-Diensten wie Power BI, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics, um Daten-Workflows zu optimieren. - Unterstützung für fortgeschrittenes maschinelles Lernen: Beinhaltet vorkonfigurierte Umgebungen für die Entwicklung von maschinellem Lernen und KI, mit Unterstützung für beliebte Frameworks und Bibliotheken. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Databricks adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen, indem es eine skalierbare und kollaborative Plattform bietet, die Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen vereint. Es vereinfacht komplexe Daten-Workflows, beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis und ermöglicht die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen. Durch die nahtlose Integration mit Azure-Diensten gewährleistet es eine sichere und effiziente Datenverarbeitung, die Organisationen dabei hilft, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und schnell zu innovieren. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 209 **How Do G2 Users Rate Azure Databricks?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Databricks?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 48% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Azure Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (7 reviews) - Merkmale (6 reviews) - Integrationen (5 reviews) - Geschwindigkeit (4 reviews) - Analytik (3 reviews) **Cons:** - Komplexität (3 reviews) - Schwierige Einrichtung (3 reviews) - Lernkurve (3 reviews) - Langsame Leistung (3 reviews) - Arbeitsablaufprobleme (3 reviews) ### 7. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 773 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx) - **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com - **Gründungsjahr:** 1997 - **Hauptsitz:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,194 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung - **Company Size:** 64% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (333 reviews) - Automatisierung (148 reviews) - Intuitiv (132 reviews) - Einfaches Lernen (102 reviews) - Effizienz (102 reviews) **Cons:** - Teuer (88 reviews) - Lernkurve (80 reviews) - Fehlende Funktionen (62 reviews) - Lernschwierigkeit (55 reviews) - Langsame Leistung (41 reviews) ### 8. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews) Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg, die Menschen, Orchestrierung und Governance vereint, um AI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Sie hilft Organisationen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, vertrauenswürdigen Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Für AI-Erfolg gebaut: Dataiku bringt Geschäftsexperten und AI-Spezialisten in derselben Umgebung zusammen und integriert Geschäftskontext in Analysen, Modelle und AI-Agenten. Geschäftsteams können selbstständig arbeiten und innovieren, während AI-Experten schnell bauen, bereitstellen und optimieren, um die Lücke zwischen Pilotprojekten und Produktion zu schließen. Orchestrierung, die skaliert: Dataiku verbindet Daten, AI-Dienste und Unternehmensanwendungen über Analysen, maschinelles Lernen und AI-Agenten hinweg. Integrierte Workflows liefern Wert über jede Cloud oder Infrastruktur hinweg, ohne Anbieterbindung oder Fragmentierung. Governance, der Sie vertrauen können: Dataiku integriert Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass Teams Leistung, Kosten und Risiken verfolgen können, um Systeme erklärbar, konform und prüfbar zu halten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 187 **How Do G2 Users Rate Dataiku?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dataiku?** - **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku) - **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,938 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika - **Company Size:** 59% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Dataiku's Pros and Cons? **Pros:** - Merkmale (80 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (79 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (45 reviews) - Einfache Integrationen (43 reviews) - Produktivitätssteigerung (41 reviews) **Cons:** - Lernkurve (43 reviews) - Steile Lernkurve (25 reviews) - Schwieriges Lernen (23 reviews) - Langsame Leistung (23 reviews) - Teuer (22 reviews) ### 9. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/de/products/azure-synapse-analytics/reviews) Azure Synapse Analytics ist ein cloudbasiertes Enterprise Data Warehouse (EDW), das Massively Parallel Processing (MPP) nutzt, um komplexe Abfragen über Petabytes von Daten schnell auszuführen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **How Do G2 Users Rate Azure Synapse Analytics?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Synapse Analytics?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen #### What Are Azure Synapse Analytics's Pros and Cons? **Pros:** - Analytik (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Cloud-Integration (1 reviews) - Kostengünstig (1 reviews) - Datenintegration (1 reviews) **Cons:** - Kostenschätzung (1 reviews) - Kostenmanagement (1 reviews) - Fehlerbehebung (1 reviews) - Schwieriges Debuggen (1 reviews) - Teuer (1 reviews) ### 10. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/de/products/splunk-enterprise/reviews) Erfahren Sie, was in Ihrem Unternehmen passiert, und ergreifen Sie schnell sinnvolle Maßnahmen mit Splunk Enterprise. Automatisieren Sie die Sammlung, Indizierung und Benachrichtigung von Maschinendaten, die für Ihre Abläufe entscheidend sind. Entdecken Sie die umsetzbaren Erkenntnisse aus all Ihren Daten – unabhängig von Quelle oder Format. Nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für vorausschauende und proaktive Geschäftsentscheidungen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 414 **How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Splunk Enterprise?** - **Verkäufer:** [Cisco](https://www.g2.com/de/sellers/cisco) - **Gründungsjahr:** 1984 - **Hauptsitz:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,410 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:CSCO **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 64% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Splunk Enterprise's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (46 reviews) - Protokollverwaltung (31 reviews) - Integrationen (26 reviews) - Merkmale (25 reviews) - Dashboards (23 reviews) **Cons:** - Teuer (32 reviews) - Lernkurve (29 reviews) - Langsame Leistung (19 reviews) - Komplexität (18 reviews) - Preisprobleme (18 reviews) ### 11. [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/reviews) dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 205 **How Do G2 Users Rate dbt?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind dbt?** - **Verkäufer:** [dbt Labs](https://www.g2.com/de/sellers/dbt-labs) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Philadelphia, US - **Twitter:** @getdbt (14,662 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dbtlabs/ (874 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Analytik-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 27% Kleinunternehmen #### What Are dbt's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (34 reviews) - Merkmale (21 reviews) - Automatisierung (17 reviews) - Transformation (16 reviews) - Datenqualität (14 reviews) **Cons:** - Eingeschränkte Funktionalität (13 reviews) - Abhängigkeitsprobleme (12 reviews) - Steile Lernkurve (10 reviews) - Fehlerbehandlung (9 reviews) - Fehlermeldung (9 reviews) ### 12. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/de/products/teradata-teradata-vantage/reviews) Bei Teradata glauben wir, dass Menschen aufblühen, wenn sie mit besseren Informationen ausgestattet sind. Deshalb haben wir die vollständigste Cloud-Analyse- und Datenplattform für KI entwickelt. Durch die Bereitstellung harmonisierter Daten, vertrauenswürdiger KI und schnellerer Innovationen stärken und befähigen wir unsere Kunden – und die Kunden unserer Kunden – bessere, selbstbewusstere Entscheidungen zu treffen. Die weltweit führenden Unternehmen in jeder wichtigen Branche vertrauen Teradata, um die Geschäftsleistung zu verbessern, Kundenerfahrungen zu bereichern und Daten vollständig im gesamten Unternehmen zu integrieren. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 354 **How Do G2 Users Rate Teradata Vantage?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Teradata Vantage?** - **Verkäufer:** [Teradata](https://www.g2.com/de/sellers/teradata) - **Unternehmenswebsite:** https://www.teradata.com - **Gründungsjahr:** 1979 - **Hauptsitz:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,166 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,884 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 69% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Teradata Vantage's Pros and Cons? **Pros:** - Leistung (14 reviews) - Analytik (11 reviews) - Skalierbarkeit (11 reviews) - Geschwindigkeit (11 reviews) - Große Datensätze (9 reviews) **Cons:** - Lernkurve (9 reviews) - Steile Lernkurve (5 reviews) - Komplexität (4 reviews) - Kosten (3 reviews) - Teuer (3 reviews) ### 13. [Starburst](https://www.g2.com/de/products/starburst/reviews) Starburst ist die Datenplattform für Analysen, Anwendungen und KI, die Daten über Clouds und vor Ort vereinheitlicht, um die KI-Innovation zu beschleunigen. Organisationen – von Startups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen in über 60 Ländern – verlassen sich auf Starburst für schnellen Datenzugriff, nahtlose Zusammenarbeit und Unternehmens-Governance auf einem offenen hybriden Daten-Lakehouse. Wo auch immer Daten leben, Starburst entfaltet ihr volles Potenzial und treibt Daten und KI von der Entwicklung bis zur Bereitstellung an. Durch die Zukunftssicherung der Datenarchitektur hilft Starburst Unternehmen, Innovationen mit KI zu fördern. Erfahren Sie mehr unter starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 92 **How Do G2 Users Rate Starburst?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Starburst?** - **Verkäufer:** [Starburst](https://www.g2.com/de/sellers/starburst) - **Unternehmenswebsite:** https://www.starburst.io/ - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata (3,454 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 48% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen #### What Are Starburst's Pros and Cons? **Pros:** - Schnelles Abfragen (20 reviews) - Abfrageeffizienz (18 reviews) - Integrationen (17 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (15 reviews) - Große Datensätze (14 reviews) **Cons:** - Abfrageprobleme (14 reviews) - Langsame Leistung (13 reviews) - Komplexität (11 reviews) - Lernkurve (10 reviews) - Leistungsprobleme (9 reviews) ### 14. [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/de/products/azure-data-lake-analytics/reviews) Azure Data Lake Analytics ist eine verteilte, cloudbasierte Datenverarbeitungsarchitektur, die von Microsoft in der Azure-Cloud angeboten wird. Es basiert auf YARN, dem gleichen System wie die Open-Source-Hadoop-Plattform. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Azure Data Lake Analytics?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Data Lake Analytics?** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,101,622 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 54% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe ### 15. [MATLAB](https://www.g2.com/de/products/matlab/reviews) MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 749 **How Do G2 Users Rate MATLAB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind MATLAB?** - **Verkäufer:** [MathWorks](https://www.g2.com/de/sellers/mathworks) - **Gründungsjahr:** 1984 - **Hauptsitz:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (105,136 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Graduiertenforschungsassistent - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung - **Company Size:** 42% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen #### What Are MATLAB's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (19 reviews) - Merkmale (16 reviews) - Datenvisualisierung (13 reviews) - Werkzeugvielfalt (10 reviews) - Simulation (9 reviews) **Cons:** - Teuer (12 reviews) - Langsame Leistung (10 reviews) - Hohe Systemanforderungen (7 reviews) - Teure Lizenzierung (4 reviews) - Leistungseinbußen (4 reviews) ### 16. [EXASOL](https://www.g2.com/de/products/exasol/reviews) Exasol ist die weltweit leistungsstärkste Analytics Engine, speziell entwickelt, um die anspruchsvollsten Datenlasten zu einem unvergleichlichen Preis-Leistungs-Verhältnis zu bewältigen. **In-Memory-Architektur** Möchten Sie 3 Milliarden Zeilen in 3 Sekunden verarbeiten, nicht in 3 Stunden? Exasol verwaltet den Speicher-Cache automatisch und bringt nur das Nötige in die Datenbank für dramatisch schnellere Zugriffszeiten. **Automatische Abfrageoptimierung** Genießen Sie optimierte Leistung bei minimalem Verwaltungsaufwand für Daten. Exasol verwendet intelligente, proprietäre Algorithmen, um Abfragen in Echtzeit selbst zu optimieren – indem Indizes automatisch hinzugefügt und entfernt werden – sodass Sie echtes Self-Service-BI in Ihr Unternehmen bringen können.**Benutzerdefinierte Funktionen (UDF)**Wenn Sie mehr als eine SQL-Anweisung benötigen, ermöglichen UDF-Skripte Ihnen, Ihre eigene Analyse zu programmieren. Nutzen Sie Ihre einzigartigen Machine-Learning- und Datenaufnahme-Skripte, die in Python, R und Lua geschrieben sind, und führen Sie sie in unserer Datenbank-Engine aus. Durch UDF-Skripte erhalten Sie eine hochflexible Schnittstelle für nahezu jede Anforderung, die es Ihnen ermöglicht, Daten schnell von überall her einzubringen. Zusätzlich zur Geschwindigkeit führt Exasol auch in den TPC-Preis-Leistungs-Metriken, was bedeutet, dass jeder in Ihrem Unternehmen von unübertroffener In-Memory-Geschwindigkeit zu einem niedrigen Preis profitieren kann. Und im Gegensatz zu unseren Mitbewerbern erlaubt Exasol Ihnen, den Bereitstellungsort zu wählen. Bereitstellung in der Cloud, vor Ort oder hybrid, um die einzigartigen Bedürfnisse und bevorzugten Anbieter Ihrer Organisation zu erfüllen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate EXASOL?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind EXASOL?** - **Verkäufer:** [EXASOL](https://www.g2.com/de/sellers/exasol) - **Gründungsjahr:** 2000 - **Hauptsitz:** Nurnberg, Bayern - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1741694/ (213 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 39% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are EXASOL's Pros and Cons? **Pros:** - Leistung (2 reviews) - Abfrageeffizienz (2 reviews) - Analytik (1 reviews) - Kostengünstig (1 reviews) - Kundendienst (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Fehlerbehebung (1 reviews) - Schwierige Einrichtung (1 reviews) - Begrenzte Visualisierung (1 reviews) - Leistungsprobleme (1 reviews) ### 17. [ILUM](https://www.g2.com/de/products/ilum-ilum/reviews) Ilum: Eine Datenplattform, entwickelt von Dateningenieuren für Dateningenieure Ilum ist eine Data Lakehouse-Plattform, die Datenmanagement, verteilte Verarbeitung, Analysen und KI-Workflows für KI-Ingenieure, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Analysten vereint. Sie gehört zu den Kategorien Datenplattform, Data Lakehouse und Datenengineering-Software und unterstützt flexible Bereitstellung in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen. Ilum ermöglicht es technischen Teams, moderne Dateninfrastrukturen mit offenen Standards zu erstellen, zu betreiben und zu skalieren. Es integriert Werkzeuge für Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, notebook-basierte Erkundung, Workflow-Orchestrierung und Business Intelligence, alles in einer einzigen Plattform. Ilum unterstützt moderne offene Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi und Apache Paimon. Es bietet auch native Integration mit Apache Spark und Trino für die Berechnung, wobei die Unterstützung für Apache Flink derzeit in Entwicklung ist. Hauptmerkmale sind: - SQL-Editor: Abfrage von Delta, Iceberg, Hudi oder Spark SQL mit Autovervollständigung, Ergebnisvorschauen und Metadateninspektion. - Datenherkunft & Katalog: Visualisierung des Datenflusses mit OpenLineage und Erkundung von Datensätzen durch einen durchsuchbaren Datenkatalog. - Notebook-Integration: Verwendung integrierter Jupyter-Notebooks, die mit Spark, Metadaten und Ihrer Datenumgebung für Erkundung oder Modellierung vorverdrahtet sind. - Spark-Job-Management: Einreichen, Überwachen und Debuggen von Spark-Jobs mit integrierten Protokollen, Metriken, Planung und einem integrierten Spark-History-Server. - Trino-Unterstützung: Ausführen von föderierten Abfragen über mehrere Datenquellen mit Trino direkt innerhalb von Ilum. - Deklarative Pipelines: Definition wiederholbarer ETL- und Analyse-Pipelines mit Abhängigkeitsverfolgung und Wiederherstellungslogik. - Automatische ERD-Diagramme: Sofortige Generierung von ER-Diagrammen aus Schemata zur Unterstützung des Datenverständnisses und der Einarbeitung. - ML-Experimentierung & -Verfolgung: Enthält MLflow zur Verwaltung von Experimenten, Verfolgung von Parametern, Metriken und Artefakten, vollständig integriert mit Notebooks und Datenpipelines zur Rationalisierung von Modellentwicklungs-Workflows. - KI-Integration & -Bereitstellung: Unterstützt sowohl klassische ML- als auch moderne KI-Anwendungsfälle, einschließlich GenAI-Workflows, Vektorsuche und einbettungsbasierte Anwendungen. Modelle können registriert, versioniert und zur Inferenz innerhalb deklarativer Pipelines bereitgestellt werden. - Integrierte KI-Agenten-Schnittstelle: Ilum integriert eine GPT-ähnliche Schnittstelle, um mit Ihren Daten zu interagieren, Pipelines auszulösen, SQL zu generieren oder Metadaten mit natürlicher Sprache zu erkunden, und bringt GenAI-Fähigkeiten direkt in Ihre Datenplattform. - BI-Dashboards: Native Unterstützung für Apache Superset, mit JDBC-Integration für Tableau, Power BI und andere BI-Tools. Weitere Highlights: - Multi-Cluster-Management: Verbindung mehrerer Spark- oder Kubernetes-Cluster zur Skalierung und Isolierung von Workloads. - Feingranulare Zugriffskontrolle: LDAP-, OAuth2- und Hydra-Integration für sicheren, rollenbasierten Zugriff. - Hybridbereit: Entwickelt, um Databricks oder Cloudera in Umgebungen zu ersetzen, in denen die Cloud-Einführung teilweise, reguliert oder nicht möglich ist. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate ILUM?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind ILUM?** - **Verkäufer:** [Ilum](https://www.g2.com/de/sellers/ilum) - **Unternehmenswebsite:** https://ilum.cloud/ - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (19 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telekommunikation - **Company Size:** 52% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are ILUM's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (17 reviews) - Merkmale (17 reviews) - Integrationen (17 reviews) - Einrichtung erleichtern (16 reviews) - Einfache Integrationen (15 reviews) **Cons:** - Komplexe Einrichtung (9 reviews) - Schwierige Einrichtung (9 reviews) - Lernkurve (9 reviews) - UX-Verbesserung (8 reviews) - Komplexität (7 reviews) ### 18. [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) - **Multi-Source-Analyse:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **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 (74,796 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 51% Unternehmen, 28% Kleinunternehmen ### 19. [Dremio](https://www.g2.com/de/products/dremio/reviews) Dremio ist der Pionier des Agentic Lakehouse—der einzigen Datenplattform, die für Agenten gebaut und von Agenten verwaltet wird. Organisationen müssen Ideen in beispielloser Geschwindigkeit in Aktionen umsetzen—Dremio liefert diese Agilität, indem es KI-Agenten mit föderiertem Datenzugriff, unstrukturierter Datenverarbeitung und reichhaltigem Geschäftskontext durch seine AI Semantic Layer ausstattet. Im agentischen Zeitalter können Datenengineering-Teams die Leistung nicht manuell für Tausende von Benutzern und Agenten abstimmen, die jede Sekunde unvorhersehbare Fragen stellen. Dremios Agentic Lakehouse verwaltet sich selbst autonom, beseitigt undifferenzierte Verwaltungsaufgaben und ermöglicht es Ingenieuren, sich auf Initiativen zu konzentrieren, die Geschäftsergebnisse vorantreiben. Dremios agentisches Lakehouse optimiert automatisch Abfragen, reorganisiert Daten und hält die Leistung in jedem Maßstab aufrecht. Dremio wird von Tausenden globaler Unternehmen, darunter Shell, TD Bank und Michelin, vertraut und basiert auf offenen Standards. Dremio hat Apache Polaris und Apache Arrow mitentwickelt und ist das einzige Lakehouse, das nativ auf Apache Iceberg, Polaris und Arrow aufgebaut ist. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **How Do G2 Users Rate Dremio?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dremio?** - **Verkäufer:** [Dremio](https://www.g2.com/de/sellers/dremio) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Santa Clara, California - **Twitter:** @dremio (5,108 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 50% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Dremio's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Benutzerfreundlichkeit der Schnittstelle (4 reviews) - Cloud-Integration (3 reviews) - Datensicherheit (3 reviews) - Barrierefreiheit (3 reviews) **Cons:** - Schwierigkeit (2 reviews) - Installationsschwierigkeit (2 reviews) - Lernkurve (2 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (2 reviews) - Schlechte Dokumentation (2 reviews) ### 20. [Confluent](https://www.g2.com/de/products/confluent/reviews) Cloud-nativer Dienst für Daten in Bewegung, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka® Die heutigen Verbraucher haben die Welt in ihren Händen und erwarten unerbittlich End-to-End-Echtzeit-Marken-Erlebnisse. Daten in Bewegung sind die zugrunde liegende, grundlegende Zutat für jede wirklich vernetzte Kundenerfahrung. Sie bieten eine kontinuierliche Versorgung mit Echtzeit-Ereignisströmen, gekoppelt mit Echtzeit-Stream-Verarbeitung, um die datengesteuerten Backend-Operationen und reichhaltigen Frontend-Erlebnisse zu ermöglichen, die für den Erfolg eines Unternehmens in den heutigen wettbewerbsintensiven, verbraucherorientierten Märkten notwendig sind. Confluent Cloud, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka, ist ein vollständig verwalteter, cloud-nativer Dienst zum Verbinden und Verarbeiten all Ihrer Echtzeit-Daten, überall dort, wo sie benötigt werden. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Verkäufer:** [Confluent](https://www.g2.com/de/sellers/confluent) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 36% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Cloud-Computing (1 reviews) - Cloud-Dienste (1 reviews) - Verbinder (1 reviews) - Datenintegration (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) **Cons:** - Kostenschätzung (1 reviews) - Teuer (1 reviews) - Anfängliche Schwierigkeiten (1 reviews) - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) ### 21. [Omniscope Evo](https://www.g2.com/de/products/omniscope-evo/reviews) Visokio entwickelt Omniscope Evo, eine vollständige und erweiterbare BI-Software für Datenverarbeitung, Analytik und Berichterstellung. Ein intelligentes Erlebnis auf jedem Gerät. Beginnen Sie mit beliebigen Daten in beliebiger Form, laden, mischen, transformieren und erkunden Sie sie, extrahieren Sie Erkenntnisse durch ML-Algorithmen und erstellen Sie dann interaktive Berichte und Dashboards, um Ihre Ergebnisse zu teilen. Omniscope ist nicht nur ein All-in-One-Self-Service-BI-Tool mit einer reaktionsschnellen Benutzeroberfläche auf allen modernen Geräten, sondern auch eine leistungsstarke und erweiterbare Plattform: Sie können Daten-Workflows mit Python-/R-Skripten erweitern und Berichte mit beliebigen JS-Visualisierungen verbessern. Egal, ob Sie Datenmanager, Wissenschaftler oder Analyst sind, Omniscope ist Ihre Komplettlösung: von Daten über Analytik bis hin zur Visualisierung. 🧽 Datenvorbereitung, ETL: Erstellen Sie Workflows, um beliebige Daten zu laden, zu streamen, zu mischen und zu transformieren. 🔍 Analytik: Nutzen Sie maschinelles Lernen, extrahieren Sie Erkenntnisse und führen Sie visuelle Erkundungen durch. 📊 Visualisierung: Entwerfen Sie interaktive Berichte, veröffentlichen und teilen Sie Ihre Ergebnisse. 📜 Erweiterbar: Erweitern Sie Datenpipelines mit Ihren Python-/R-Skripten, verbessern Sie Berichte mit beliebigen JS-basierten Visualisierungen. 🚀 Skalierbar: Big-Data-Vorbereitung und Live-Abfrage-Dashboards auf SQL-Datenbanken. 🤝 Zusammenarbeit: Synchronisierte Bearbeitungen von mehreren Benutzern an Workflows und Dashboards. 🤖 Automatisierungs-API: Planen Sie parametrisierte Datenaktualisierungen und Berichtsaktualisierungen, lösen Sie Aufgaben, Alarme aus, bearbeiten und fragen Sie Daten ab. 💐 Universell: Ein frisches und intelligentes Erlebnis auf jedem Gerät: Windows, Mac, Linux, Android, iOS. 🏢 Bereitstellung: Vor Ort oder in Ihrer Cloud. Eingebaute Benutzerberechtigungen / OIDC / SSO 🎨 White-Label: Hosten Sie markenbezogene Datenlösungen und eingebettete Analysen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Omniscope Evo?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Omniscope Evo?** - **Verkäufer:** [Visokio](https://www.g2.com/de/sellers/visokio) - **Gründungsjahr:** 2002 - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @Visokio (257 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/658108 (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 65% Kleinunternehmen, 17% Unternehmen ### 22. [DIAdem](https://www.g2.com/de/products/diadem/reviews) DIAdem ist Datenverwaltungssoftware für die Aggregation, Inspektion, Analyse und Berichterstellung von Messdaten. DIAdem ist Anwendungssoftware, die Ingenieuren hilft, die Nachbearbeitung von Messdaten zu beschleunigen. Es ist für große Datensätze optimiert und enthält Werkzeuge, um schnell die benötigten Daten zu aggregieren und zu durchsuchen, diese Daten anzuzeigen und zu untersuchen, sie mit ingenieurspezifischen Analysefunktionen zu transformieren und Ergebnisse mit einem leistungsstarken Drag-and-Drop-Berichtseditor zu teilen. Sie können DIAdem mit über tausend Datenformaten verwenden, indem Sie DataPlugins nutzen. Sie können Skripte, die in Python oder Visual Basic Script geschrieben sind, nutzen, um Ihre sich wiederholenden Daten-Nachbearbeitungsaufgaben zu automatisieren und Ihre Messdaten in vollständige, genaue und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 40 **How Do G2 Users Rate DIAdem?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind DIAdem?** - **Verkäufer:** [NI](https://www.g2.com/de/sellers/ni) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Austin, TX - **Twitter:** @NIglobal (26,236 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3433 (7,996 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: NATI **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Automobil, Maschinenbau oder industrielle Technik - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 41% Unternehmen ### 23. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/de/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) Bei Cloudera glauben wir, dass Daten das, was heute unmöglich ist, morgen möglich machen können. Wir liefern eine Enterprise-Daten-Cloud für beliebige Daten, überall, vom Edge bis zur KI. Wir ermöglichen es Menschen, große Mengen komplexer Daten in klare und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, um ihre Geschäfte zu verbessern und ihre Erwartungen zu übertreffen. Cloudera führt Krankenhäuser zu besseren Krebsheilungen, sichert Finanzinstitute gegen Betrug und Cyberkriminalität und hilft Menschen, auf dem Mars und darüber hinaus anzukommen. Angetrieben von der unermüdlichen Innovation der Open-Source-Community, treibt Cloudera die digitale Transformation für die größten Unternehmen der Welt voran. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?** - **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera) - **Gründungsjahr:** 2008 - **Hauptsitz:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,548 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 888-789-1488 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 42% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen #### What Are Cloudera Data Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (22 reviews) - Skalierbarkeit (17 reviews) - Sicherheit (9 reviews) - Datenverwaltung (8 reviews) - Merkmale (8 reviews) **Cons:** - Teuer (16 reviews) - Komplexität (7 reviews) - Schwieriges Lernen (5 reviews) - Schlechte Dokumentation (4 reviews) - Zugangsprobleme (3 reviews) ### 24. [Qubole](https://www.g2.com/de/products/qubole/reviews) Qubole ist das Unternehmen für offene Data Lakes, das eine einfache und sichere Data-Lake-Plattform für maschinelles Lernen, Streaming und Ad-hoc-Analysen bietet. Keine andere Plattform bietet die Offenheit und Flexibilität der Datenlasten von Qubole, während sie die Einführung von Data Lakes radikal beschleunigt, die Zeit bis zur Wertschöpfung verkürzt und die Kosten für Cloud-Data-Lakes um 50 Prozent senkt. Die Plattform von Qubole bietet End-to-End-Data-Lake-Dienste wie Cloud-Infrastrukturmanagement, Datenmanagement, kontinuierliche Datenverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen mit nahezu null Verwaltung. Qubole wird von führenden Marken wie Expedia, Disney, Oracle, Gannett und Adobe vertraut, um Innovationen voranzutreiben und ihre Geschäfte für das Zeitalter der Big Data zu transformieren. Für weitere Informationen besuchen Sie uns unter www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **How Do G2 Users Rate Qubole?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qubole?** - **Verkäufer:** [Qubole](https://www.g2.com/de/sellers/qubole) - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,436 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Datenwissenschaftler - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 51% Unternehmen, 44% Unternehmen mittlerer Größe ### 25. [Gigasheet](https://www.g2.com/de/products/gigasheet/reviews) Gigasheet ist eine Analyseplattform, die speziell für Marktintelligenz im Gesundheitswesen entwickelt wurde. Gigasheet analysiert Preistransparenzdateien und von Kostenträgern ausgehandelte Tarife in großem Maßstab. Genutzt von Kostenträgern, Beratern und Anbieterorganisationen, erleichtert Gigasheet die Erkundung von Erstattungsdaten, das Benchmarking von Preisen über Kostenträger und Regionen hinweg und die Identifizierung von Ausreißern mit einer vertrauten Tabellenkalkulationsoberfläche. Die Plattform unterstützt Milliarden von Zeilen und verbindet sich direkt mit Datenbanken, Cloud-Speichern und Flachdateien, was eine schnelle Preisintelligenz im Gesundheitswesen ermöglicht, ohne IT-Ressourcen zu belasten. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Gigasheet?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Multi-Source-Analyse:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Daten-Workflow:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Gigasheet?** - **Verkäufer:** [Gigasheet](https://www.g2.com/de/sellers/gigasheet) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Washington DC Area - **Twitter:** @gigasheet (408 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/gigasheet/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Marketing und Werbung - **Company Size:** 65% Kleinunternehmen, 17% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Gigasheet's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (6 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Kundendienst (3 reviews) - Große Datensätze (3 reviews) - Merkmale (2 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) ## What Is Big-Data-Analyse-Software? [Big-Data-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Big-Data-Analyse-Software? - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme](https://www.g2.com/de/categories/big-data-processing-and-distribution) --- ## How Do You Choose the Right Big-Data-Analyse-Software? ### Was Sie über Big Data Analytics Software wissen sollten ### Was ist Big Data Analytics Software? Die enorme Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung steht, macht es nahezu notwendig, eine Art von Analysesoftware zu implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Big Data Analytics Software ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus Big-Data-Clustern zu verstehen. Mit der Fähigkeit, Geschäftsdaten zu visualisieren und zu verstehen, können Mitarbeiter fundierte Entscheidungen treffen. Zum Beispiel können Einzelhändler diese Tools nutzen, um die Verteilung von Beständen über ihre Kanäle besser zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen auf Basis dieser Daten zu treffen. Einige Big Data Analytics Lösungen bieten möglicherweise künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen, wie z.B. natürliche Sprachverarbeitung, als Schnittstellenfunktion, um nicht-technische Benutzer weiter zu unterstützen. #### Welche Arten von Big Data Analytics Software gibt es? Viele Arten von Big Data Analytics Lösungen teilen sich überlappende Funktionen, während sie gleichzeitig auf unterschiedliche Benutzergruppen wie Datenanalysten und Finanzanalysten abzielen oder einzigartige Dienste bieten. Aufgrund der unstrukturierten Natur von Big-Data-Clustern erfordern diese Analyselösungen eine Abfragesprache, um die Daten aus dem Dateisystem zu ziehen. Die meisten kommerziellen Tabellendatenbanken erlauben SQL-Abfragen; jedoch bieten Big Data Analytics Tools nicht unbedingt solche SQL-Sprachfähigkeiten und erfordern möglicherweise ein komplexeres Wissen über Abfragen von einem Datenwissenschaftler. Alternativ bieten einige Lösungen Self-Service-Funktionen, damit der durchschnittliche Mitarbeiter seine eigenen Diagramme und Grafiken aus großen Datensätzen erstellen kann. **Self-Service Big Data Analytics Tools** Self-Service Big Data Analytics Tools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Endbenutzer mit begrenztem oder keinem Programmierwissen sie für Datenanforderungen nutzen können. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf Basis relevanter Geschäftsdaten zu treffen. Self-Service-Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenentdeckung. Ähnlich wie [Analytics-Plattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) nutzen Organisationen diese Tools, um interaktive Dashboards zur Entdeckung umsetzbarer Erkenntnisse zu erstellen.  **Eingebettete Analyselösungen** Eingebettete Analyselösungen bieten die Möglichkeit, proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen zu integrieren. Häufig betten Unternehmen Analyselösungen in Software wie CRM, ERP und Portale (z.B. Intranets oder Extranets) ein. Unternehmen können sich für ein eingebettetes Produkt entscheiden, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen sie es den Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für verbesserte Entscheidungsfindung nutzen können. ** ** ### Was sind die häufigsten Funktionen von Big Data Analytics Software? Big Data Analytics Software hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu verstehen. Die folgenden sind einige Kernfunktionen dieser Software:  **Datenkonnektivität:** Wenn Unternehmen die erforderlichen Daten nicht verbinden können, gibt es keinen Nutzen für Big Data Analytics Software. Die Methoden zur Datenverbindung umfassen Hadoop und [Spark-Integration](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration), die es ermöglichen, Verarbeitungs- und Distributions-Workflows auf Apache Hadoop und Apache Spark zu erstellen. Darüber hinaus sollte diese Software die Analyse von Daten ermöglichen, die in [Data Lakes](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), Data Warehouses und Data Lake Houses gespeichert sind. **Datenumwandlung:** Damit Daten analysiert werden können, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und in ein nutzbares Format umgewandelt werden. Big Data Analytics Software bietet Funktionen wie Echtzeitanalysen und Datenabfragen. Mit diesen Funktionen können Unternehmen einen Überblick über ihre Daten in Echtzeit gewinnen, sie abfragen und besser verstehen. Durch Abfragesprachen wie SQL können Benutzer ihre Daten abfragen und tiefer in bestimmte Datensätze und Datenpunkte eintauchen. **Datenoperationen:** Sobald die Daten verbunden (oder integriert) und umgewandelt sind, können sie analysiert werden. Zunächst ist es wichtig, Daten-Workflows zu etablieren, die helfen können, spezifische Funktionen und Datensätze zu verknüpfen, um Analysen zu automatisieren. Darüber hinaus bietet Big Data Analytics Software die Möglichkeit, Daten durch Dashboards zu visualisieren, sowie [Notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks), die zur Erstellung von Visualisierungen mit vordefinierten oder geplanten Abfragen verwendet werden können.  Es ist nicht immer der Fall, dass man Analysen über eine eigenständige Analyseplattform abruft. Daher bieten einige Produkte [eingebettete Analysefähigkeiten](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). Dies ermöglicht es Benutzern, Analysen innerhalb von Geschäftsanwendungen abzurufen, was für einen reibungsloseren Arbeitsablauf sorgt, da die Benutzer nicht zwischen Anwendungen wechseln müssen.  Weitere Funktionen von Big Data Analytics Software: [Governed Discovery](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery), ### Was sind die Vorteile von Big Data Analytics Software? Daten sind sowohl alltäglich als auch von unschätzbarem Wert, und in diesen Daten liegen Erkenntnisse, die die Prozesse und die Leistung einer Organisation beeinflussen könnten. Es gibt scheinbar unendliche Erkenntnisse, die ein Unternehmen aus seinen Daten ziehen kann, und zahlreiche Gründe, Big Data Analytics Software zu nutzen.  Big Data Analytics Software hilft Menschen, Entscheidungen leichter zu treffen, indem sie Teams ermöglicht, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Mit erhöhter Datenkompetenz können Teams in einem Unternehmen, von Vertrieb über Marketing bis hin zu Finanzen, effizienter werden und besser verstehen, wie sie sich durch datengetriebene Initiativen verbessern können.  Mit Big Data Analytics Software können Unternehmen große Datenquellen aufnehmen, integrieren und vorbereiten. Anschließend können sie alle Unternehmensdatenquellen in eine einzige Plattform integrieren, um abteilungsübergreifende Verbindungen herzustellen, Unternehmensdaten zu visualisieren und zu verstehen, datengetriebene Entscheidungen zur Geschäftsoptimierung zu fördern und neue Erkenntnisse zu entdecken, die das Endergebnis verbessern können. **Datengetriebene Entscheidungsfindung ermöglichen:** Unternehmen können Big Data Analytics Software nutzen, um die digitale Transformation voranzutreiben, indem sie Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen können Analysen und Business Intelligence (BI) Tools nutzen, um alle Aspekte des Geschäfts zu verstehen, einschließlich Einstellungsprognosen, welche Marketingkampagne verwendet werden sollte, um bestimmte demografische Gruppen anzusprechen, welche Verkaufsaussichten zuerst angesprochen werden sollten, Lieferkettenoptimierung und viele andere. **Unternehmensleistung messen und verstehen:** Organisationen nutzen häufig Datenvisualisierungstools, um die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) des Unternehmens in Echtzeit zu verfolgen. Von dort aus kann Big Data Analytics Software verwendet werden, um zu bestimmen, warum das Unternehmen diese wichtigen Unternehmenskennzahlen entweder übertrifft oder nicht erreicht. Wenn Stakeholder ein genaues Verständnis dafür entwickeln, warum das Unternehmen so performt, wie es ist, können sie Anpassungen und Kurskorrekturen vornehmen; wenn ein Team ein Ziel nicht erreicht, können sie Prozesse nach Bedarf überprüfen und anpassen. Es ist eine Sache, einfach die Leistung von Verkaufs- oder Webtraffic-Zahlen zu kennen, aber es ist eine andere, in die Gründe dahinter einzutauchen und sich basierend auf dem, was erfolgreich ist und was nicht, anzupassen. **Neue umsetzbare Erkenntnisse entdecken:** Analysetools kombinieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting), [Enterprise Resource Planning (ERP) Software](https://www.g2.com/categories/erp), [CRM-Software](https://www.g2.com/categories/crm),[Marketing-Automatisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) und andere. Datenanalysten können diese integrierten Daten nutzen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Abteilungen und deren Prozessen und Aktionen zu finden, um zuvor verborgene Erkenntnisse zu entdecken. Zum Beispiel ist es möglich, dass bestimmte Verkaufstaktiken unterschiedliche Auswirkungen auf die Zahlen für ein bestimmtes Produkt im Vergleich zu einem anderen haben.  Analysten können diese Auswirkungen entdecken, indem sie die Liste der abgeschlossenen Konten aus ihrem Unternehmens-CRM mit den in ihrem ERP-System versendeten Produkten vergleichen. Teams sind in der Regel isoliert und verwenden unterschiedliche Software, sodass diese Erkenntnisse, die traditionell schwerer zu entdecken waren, jetzt einfacher gemacht werden.  ### Wer nutzt Big Data Analytics Software? **Datenanalysten:** Je nach Komplexität der Software ist es wahrscheinlich, dass Analysten erforderlich sind. Sie können helfen, die erforderlichen Abfragen, Dashboards und Notebooks für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu gewinnen. **Betriebs- und Lieferkettenteams:** Die Lieferkette eines Unternehmens hat häufig viele Berührungspunkte und damit viele Datenpunkte. Daher können Mitarbeiter, die in Betriebs- und Lieferkettenteams arbeiten, Big Data Analytics Software nutzen, um ein besseres Verständnis für ihre Abteilungen und die generierten Daten zu gewinnen, z.B. aus einem ERP-System. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; durch die Eingabe von Lieferkettendaten in diese Software können Lieferkettenmanager eine Reihe von Prozessen optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen. **Finanzteams:** Finanzteams nutzen Big Data Analytics Software, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Endergebnis einer Organisation beeinflussen. Durch Integrationen mit Finanzsystemen wie [Buchhaltungssoftware](https://www.g2.com/categories/accounting) können Mitarbeiter wie Chief Financial Officers (CFOs) sehen, wie gut das Unternehmen performt. Wie oben erwähnt, werden diese Mitarbeiter wahrscheinlich über Self-Service-Dashboards auf die Software zugreifen, die von Datenanalysten eingerichtet wurden. Durch die Integration von Finanzdaten mit Verkaufs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, die möglicherweise nicht durch die Verwendung traditioneller Tools aufgedeckt worden wären. **Vertriebs- und Marketingteams:** Vertriebsteams streben ebenfalls an, finanzielle Kennzahlen zu verbessern und können enorm davon profitieren, datengetriebener zu sein. Durch die Nutzung sowohl von Self-Service-Analysetools als auch von eingebetteten Analyselösungen können sie Einblicke in potenzielle Konten, Verkaufsleistung und Pipeline-Prognosen gewinnen, neben vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Verkaufsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen. Für Marketingteams ist die Verfolgung der Leistung von Kampagnen entscheidend. Da sie verschiedene Arten von Kampagnen durchführen, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen, ermöglichen Analysetools Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen. **Berater:** Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre eigenen Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu betreiben. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie z.B. [Business Intelligence (BI) Beratungsanbieter](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Diese Anbieter streben danach, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und anderen Bereichen.  ### Was sind die Alternativen zu Big Data Analytics Software? Alternativen zu Big Data Analytics Software können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Analytics-Plattformen](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Analytics-Plattformen könnten Big-Data-Integrationen beinhalten, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Erkenntnislieferung. [Log-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Unternehmen, die sich auf Log-Daten konzentrieren, könnten von der Bereitstellung von Log-Analyse-Software profitieren, die zur Analyse von Log-Daten aus Anwendungen und Systemen verwendet wird. Es sollte beachtet werden, dass diese Software in Bezug auf Datentypen und Datenquellen, mit denen sie verbunden werden kann, viel eingeschränkter ist. Da Log-Analyse-Software jedoch auf Logs fokussiert ist, bietet sie häufig detailliertere Informationen zu logbezogenen Daten. [Stream-Analyse-Software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analyse-Software eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer durch APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei Internet-of-Things (IoT)-Daten hilfreich sein, die man häufig in Echtzeit analysieren möchte. [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Big Data Analytics Software mit breitem Zweck ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive Analysen. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können Predictive Analytics Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.  [Textanalyse-Software](https://www.g2.com/categories/text-analysis): Big Data Analytics Software konzentriert sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglicht es Benutzern, in Zahlen einzutauchen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte, sind Textanalyse-Lösungen die beste Wahl. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen. #### Software im Zusammenhang mit Big Data Analytics Software Verwandte Lösungen, die zusammen mit Big Data Analytics Software verwendet werden können, umfassen: [Data Warehouse Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden. [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um sie einfach analysieren zu können. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool. ### Herausforderungen mit Big Data Analytics Software Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.  **Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern:** Big Data Analytics Software ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um die Lösung zu implementieren und anderen bei der Einführung zu helfen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.  Ohne qualifizierte Personen in diesen Bereichen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen. **Datenorganisation:** Um das Beste aus Analyselösungen herauszuholen, müssen die Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouse erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann.  Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) erwerben, um sicherzustellen, dass Daten verbunden und sauber sind, damit die Analyselösung sie auf die richtige Weise konsumieren kann. Im Kontext von Big Data könnte ein Unternehmen speziell Big Data Processing und Distribution Software in Betracht ziehen. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist. **Benutzerakzeptanz:** Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders bei etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Analysesoftware den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie z.B. Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysesoftware verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysesoftware ein Muss im Alltag eines Mitarbeiters ist, werden die Akzeptanzraten steigen. ### Welche Unternehmen sollten Big Data Analytics Software kaufen? Wie oft gesagt wird, sind Daten der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Obwohl es klischeehaft ist, hat es zweifellos einen wahren Kern. Daher sollten Unternehmen weltweit und branchenübergreifend eine Art von Analyselösung in Betracht ziehen, wie z.B. Big Data Analytics, um diese Daten zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.  **Finanzdienstleistungen:** In Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen, Banken und Kreditgenossenschaften ist es üblich, eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme zu verwenden. Diese Unternehmen haben Daten, die von Kundenaufzeichnungen über Transaktionen bis hin zu Marktdaten reichen. Mit der Verbreitung von Systemen kommen mehr Daten. Mit einer robusten Analyselösung können sie ein besseres Verständnis der Daten gewinnen, die aus den verschiedenen Systemen im gesamten Unternehmen erzeugt werden. Als stark regulierte Branche können Benutzer von geregelten Zugriffsmöglichkeiten profitieren, die besonders vorteilhaft sein können, da sie bei der Überprüfung von Unternehmensprozessen helfen können. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen könnten schlechte Datenpraktiken schwerwiegende oder sogar tödliche Folgen haben. Big Data Analytics Software kann diesen Organisationen helfen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten, wie z.B. Patientenakten, Versicherungsansprüche, Finanzen und mehr. Durch die Implementierung von Analysen können Gesundheitsunternehmen Risiken und Kosten senken und ihre Abrechnungs- und Inkassoprozesse intelligenter gestalten. **Einzelhandel** : Einzelhandelsorganisationen, sei es B2C, B2B, D2C oder andere, sind auf Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Verkäufer von Druckern, um ein erfolgreiches Geschäft zu führen, viele Dinge im Auge behalten, wie z.B. seinen Bestand, Verkäufe, sein Verkaufsteam und Rücksendungen. Wenn all diese Daten in verschiedenen Systemen isoliert bleiben, gibt es keine einzige Quelle der Wahrheit und Abteilungen können kein Gespräch über den tatsächlichen Zustand der Unternehmensdaten führen. Mit Big Data Analytics Software, die eingerichtet und mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist, kann jedes Einzelhandelsunternehmen Vorteile sehen und sinnvolle datengetriebene Entscheidungen treffen. ### Wie kauft man Big Data Analytics Software #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Big Data Analytics Software Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die spezifische Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern. Wie oben erwähnt, sind die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die spezifische Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln.  Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und sie notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Big Data Analytics Software benötigt wird. #### Vergleich von Big Data Analytics Software Produkten **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.  #### Auswahl von Big Data Analytics Software **Wählen Sie ein Auswahlteam** Da es bei Big Data Analytics Software um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengetrieben ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Erkenntnis, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kostet Big Data Analytics Software? Unternehmen entscheiden sich für die Bereitstellung von Big Data Analytics Software mit dem Ziel, einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen. #### Return on Investment (ROI) Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, wird diese Software typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des Big Data Analytics Tools erzielt haben. ### Implementierung von Big Data Analytics Software **Wie wird Big Data Analytics Software implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und wie sie die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von Big Data Analytics Software verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analysen beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. ### Trends in der Big Data Analytics Software **Datenkompetenz** Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Big Data Analytics Lösungen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen [künstliche Intelligenz (KI) Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) wie [natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) dabei, die Suche nach und in Daten einfacher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern. Die Implementierung von Analysesoftware ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus all ihren verschiedenen Quellen zu verstehen. **Umstellung auf die Cloud** Der Wechsel von On-Premises-Datenanalysen zur Cloud ist seit einigen Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Datenerkenntnisse in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Erkenntnis. Der Wechsel von On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang.  **Konversationelle KI** Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von konversationellen Schnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Erkenntnisse, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten bedeuten, dass eine größere Benutzerbasis auf Unternehmensdaten zugreifen und diese verstehen kann. **Maschinelles Lernen** KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Erkenntnissen. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Erkenntnissen, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Big Data Analytics Lösungen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, ermöglicht es ihnen, Daten zu verstehen und hilft ihnen zu verstehen, was sie sehen.