# Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

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

   Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen bieten Werkzeuge zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von Algorithmen des maschinellen Lernens, indem sie Daten mit intelligenten, entscheidungsunterstützenden Modellen kombinieren, um Geschäftslösungen zu unterstützen. Diese Plattformen können vorgefertigte Algorithmen und visuelle Workflows für nicht-technische Benutzer anbieten oder erfordern fortgeschrittenere Entwicklungsfähigkeiten für die Erstellung komplexer Modelle.

### Kernfähigkeiten von Datenwissenschafts- und maschinellem Lernen (DSML)-Software

Um in die Kategorie der Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Eine Möglichkeit bieten, Daten mit Algorithmen zu verbinden, damit sie lernen und sich anpassen können
- Benutzern erlauben, Algorithmen des maschinellen Lernens zu erstellen und/oder vorgefertigte Algorithmen für Anfänger anbieten
- Eine Plattform zur Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen

### Wie sich DSML-Software von anderen Tools unterscheidet

DSML-Plattformen unterscheiden sich von traditionellen Platform-as-a-Service (PaaS)-Angeboten, indem sie spezifische Funktionen für maschinelles Lernen bieten, wie vorgefertigte Algorithmen, Modelltrainings-Workflows und automatisierte Funktionen, die den Bedarf an umfangreicher Datenwissenschaftsexpertise reduzieren.

### Einblicke von G2 zu DSML-Software

Basierend auf Kategorietrends auf G2 liegt der Wert in der optimierten Modellentwicklung, der einfachen Bereitstellung und den Optionen, die sowohl nicht-technische als auch fortgeschrittene Anwender durch visuelle Schnittstellen oder codebasierte Workflows unterstützen.





## Best Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen At A Glance

- **Führer:** [Vertex AI](https://www.g2.com/de/products/google-vertex-ai/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Top-Trending:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/de/products/rapidcanvas/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)


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**Sponsored**

### JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), die Schöpfer der einheitlichen DevOps-, DevSecOps-, DevGovOps- und MLOps-Plattform, hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine Welt zu schaffen, in der Software reibungslos von der Entwicklung bis zur Produktion geliefert wird. Angetrieben von einer „Liquid Software“-Vision ist die JFrog-Plattform ein Software-Lieferkettensystem, das darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu unterstützen, sichere Software schnell und skalierbar zu entwickeln, zu verwalten und zu verteilen. Ganzheitliche Sicherheitsfunktionen helfen dabei, Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren, zu schützen und zu beheben. Die universelle, hybride, Multi-Cloud JFrog-Plattform ist sowohl als SaaS-Dienste über große Cloud-Service-Anbieter als auch selbst gehostet verfügbar. Millionen von Nutzern und etwa 6.600 Organisationen weltweit, darunter die Mehrheit der Fortune 100, verlassen sich auf JFrog-Lösungen, um die digitale Transformation im KI-Zeitalter sicher zu meistern. Erfahren Sie mehr unter www.jfrog.com oder folgen Sie uns auf X @JFrog.



[Website des Unternehmens 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=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2449&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1910&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=143017&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms&secure%5Btoken%5D=18279c76f6274d62e79b31eb720fe3afe7f85ed1321f858b59ff901d26cee12d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fjfrog.com%2Fartifactory%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dcpc_social%26utm_campaign%3Dbrand_awareness_banner_ad%26utm_content%3Du-bin&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Vertex AI](https://www.g2.com/de/products/google-vertex-ai/reviews)
  Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQuery, Dataproc und Spark integriert. Sie können BigQuery ML verwenden, um maschinelle Lernmodelle in BigQuery mit Standard-SQL-Abfragen auf vorhandenen Business-Intelligence-Tools und Tabellenkalkulationen zu erstellen und auszuführen, oder Sie können Datensätze direkt aus BigQuery in Vertex AI Workbench exportieren und Ihre Modelle von dort aus ausführen. Verwenden Sie Vertex Data Labeling, um hochgenaue Labels für Ihre Datensammlung zu generieren.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 648

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,840,340 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (162 reviews)
- Modellvielfalt (114 reviews)
- Merkmale (109 reviews)
- Maschinelles Lernen (104 reviews)
- Einfache Integrationen (84 reviews)

**Cons:**

- Teuer (75 reviews)
- Lernkurve (63 reviews)
- Komplexität (62 reviews)
- Komplexitätsprobleme (58 reviews)
- Schwieriges Lernen (47 reviews)

  ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
  Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und über 60 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu entwickeln und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Datenintelligenz-Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase und Unity Catalog umfasst.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 726

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://databricks.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks (89,234 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Merkmale (288 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (278 reviews)
- Integrationen (189 reviews)
- Zusammenarbeit (150 reviews)
- Datenverwaltung (150 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (112 reviews)
- Teuer (97 reviews)
- Steile Lernkurve (96 reviews)
- Fehlende Funktionen (69 reviews)
- Komplexität (64 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 696

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,957 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer
  - **Top Industries:** Pharmazeutika, Computersoftware
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (316 reviews)
- Merkmale (218 reviews)
- Analytik (196 reviews)
- Datenanalyse (166 reviews)
- Benutzeroberfläche (147 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (151 reviews)
- Lernkurve (144 reviews)
- Komplexität (143 reviews)
- Schwieriges Lernen (117 reviews)
- Teuer (108 reviews)

  ### 4. [Deepnote](https://www.g2.com/de/products/deepnote/reviews)
  Deepnote ist ein Datenarbeitsbereich, in dem Agenten und Menschen zusammenarbeiten. Es ist darauf ausgelegt, die Datenexploration zu vereinfachen, die Analyse zu beschleunigen und schnell umsetzbare Erkenntnisse für Sie und Ihr Team zu liefern. Im Gegensatz zu veralteten Tools wie Jupyter ist Deepnote mit Blick auf das nächste Jahrzehnt entwickelt. Deepnote verleiht jedem, der mit Daten arbeitet, Superkräfte. Es vereinheitlicht Ihren Datenworkflow durch eine integrierte semantische Schicht und bereitet Ihre Daten für fortschrittliche KI-Anwendungen vor. Sie können auch unseren KI-Daten-Copiloten nutzen, um mit Ihren Daten zu chatten, Diagramme zu erstellen, Code zu schreiben oder Ihre KI-Notebooks in vollwertige Daten-Dashboards oder Apps zu verwandeln. Kombinieren Sie Daten, SQL- oder Python-Code und Visualisierungen nebeneinander auf einer flexiblen Leinwand - verbessert mit modernsten KI-Denkmodellen. 🤖 Analysieren Sie mit KI • Generieren Sie Code und Visualisierungen, indem Sie Ihr Ziel beschreiben. • Schreiben, ausführen und debuggen Sie Code automatisch mit KI. • Bewegen Sie sich schneller mit kontextbewussten KI-Vorschlägen. 🔗 Vereinheitlichen • Verbinden Sie sich mit über 60 Datenquellen wie BigQuery, Snowflake und PostgreSQL. • Kombinieren Sie Python und SQL in einem Notebook. • Erstellen Sie wiederverwendbare ETL-, Analyse- und Metrikmodule. • Erstellen Sie eine semantische Schicht mit gemeinsamen Definitionen und vertrauenswürdigen Metriken. ⚖️ Skalieren • Erhöhen Sie sofort die Rechenleistung, mehr enthalten als bei Colab. • Planen Sie Jobs und lassen Sie sich mit frischen Ergebnissen benachrichtigen. • Organisieren Sie die Arbeit in Projekten und Ordnern für Teamklarheit. • Verwalten Sie Workflows über die REST-API. 🚀 Starten • Verwandeln Sie Notebooks in Dashboards oder Daten-Apps, nativ oder mit Streamlit. • Lassen Sie Benutzer Daten mit interaktiven Eingaben erkunden. • Teilen Sie sichere, Live-Apps mit einem Klick.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 374

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Deepnote](https://www.g2.com/de/sellers/deepnote)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.deepnote.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco , US
- **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,240 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Höhere Bildung
  - **Company Size:** 68% Kleinunternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (170 reviews)
- Zusammenarbeit (120 reviews)
- Einfache Integrationen (76 reviews)
- Teamzusammenarbeit (76 reviews)
- Datenverwaltung (67 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (61 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (32 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (29 reviews)
- Fehlende Funktionen (26 reviews)
- Fehlende Funktionen (25 reviews)

  ### 5. [Anaconda Platform](https://www.g2.com/de/products/anaconda-platform/reviews)
  Anaconda Platform ist eine einheitliche Enterprise-AI-Entwicklungsplattform, die Datenwissenschaftlern, AI-Entwicklern und Plattformingenieuren hilft, AI-Workloads von der Entwicklung bis zur Produktion zu erstellen, zu sichern, bereitzustellen und zu überwachen. Die Plattform adressiert kritische Herausforderungen, denen Unternehmen beim Skalieren von Open-Source-AI-Initiativen gegenüberstehen, einschließlich der Komplexität der Umgebung, Sicherheitslücken, Bereitstellungsfehler und Governance-Anforderungen über Cloud- und On-Premises-Infrastrukturen hinweg. Die Plattform kombiniert eine vertrauenswürdige Python-Paketverteilung mit Governance-Kontrollen auf Unternehmensniveau, wodurch Organisationen AI-Innovationen beschleunigen können, während sie Sicherheit und Compliance aufrechterhalten. Datenwissenschaftler haben Zugriff auf über 12.000 vorgeprüfte, kompatible Open-Source-Pakete durch Anacondas sichere Verteilung, wodurch Abhängigkeitskonflikte und Umgebungsdrift, die typischerweise Bereitstellungszyklen verlangsamen, eliminiert werden. Plattformadministratoren erhalten zentralisiertes Management, rollenbasierte Zugriffskontrollen und automatisierte Schwachstellenerkennung über alle AI-Workloads hinweg. Wichtige Fähigkeiten umfassen: Vertrauenswürdige Verteilung - Vorvalidierte Python-Pakete mit Signaturverifizierung, Software-Stücklisten (SBOMs) und garantierten Betriebszeit-SLAs reduzieren Sicherheitsrisiken in der Lieferkette Sichere Governance - Automatisiertes CVE-Scanning, Paketfilterung, Prüfprotokolle und Compliance-Tracking für Anforderungen von GDPR, HIPAA und CCPA ermöglichen es Teams, schnell zu agieren, ohne die Sicherheit zu gefährden Entwicklergeschwindigkeit - Vorgefertigte Umgebungen, Ein-Befehl-Setup und automatische Abhängigkeitsauflösung eliminieren Debugging-Zeit, sodass Entwickler sich auf den Aufbau von Lösungen konzentrieren können Produktionsbereite AI - Hochleistungsfähige Laufzeiten und bewährte Bereitstellungs-Workflows stellen sicher, dass das, was lokal funktioniert, zuverlässig im großen Maßstab läuft und die Lücke zwischen Experimentieren und Produktion überbrückt Verwertbare Einblicke - Echtzeit-Telemetrie und Nutzungsmetriken über Pakete, Umgebungen und Modelle bieten Sichtbarkeit für datengetriebene Optimierungsentscheidungen Organisationen, die die Anaconda Platform nutzen, berichten von einer 60%igen Reduzierung des Risikos von Sicherheitsverletzungen, einer 80%igen Effizienzsteigerung im Paket-Sicherheitsmanagement und erheblichen Zeiteinsparungen durch die Eliminierung manueller Paketprüfprozesse.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 237

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/anaconda-inc)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Austin, Texas
- **Twitter:** @anacondainc (83,784 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (575 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Student
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 37% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (74 reviews)
- Einrichtung erleichtern (39 reviews)
- Effizienz (27 reviews)
- Intuitiv (25 reviews)
- Codierung Leichtigkeit (23 reviews)

**Cons:**

- Datenverwaltungsprobleme (11 reviews)
- Langsame Leistung (11 reviews)
- Fehlende Funktionen (10 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (9 reviews)
- Begrenzter Speicherplatz (9 reviews)

  ### 6. [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:** 185

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.7/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,923 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
  - **Company Size:** 59% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (82 reviews)
- Merkmale (82 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (46 reviews)
- Einfache Integrationen (43 reviews)
- Produktivitätssteigerung (42 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (45 reviews)
- Steile Lernkurve (26 reviews)
- Langsame Leistung (24 reviews)
- Schwieriges Lernen (23 reviews)
- Teuer (22 reviews)

  ### 7. [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
  Hex ist die beste AI-Analytics-Plattform der Welt. Mit Hex kann jeder Daten mit natürlicher Sprache erkunden, mit oder ohne Code, alles in einem vertrauenswürdigen Kontext, auf einer KI-gestützten Plattform. Get started now \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Get a demo \> https://hex.tech/request-a-demo/source=g2


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 380

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Hex Tech](https://www.g2.com/de/sellers/hex-tech)
- **Unternehmenswebsite:** https://hex.tech/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @_hex_tech (6,762 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 54% Unternehmen mittlerer Größe, 22% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (130 reviews)
- SQL-Abfragen (81 reviews)
- Datenverwaltung (79 reviews)
- SQL-Abfragen (74 reviews)
- Datenanalyse (62 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (45 reviews)
- Fehlende Funktionen (41 reviews)
- Fehlende Funktionen (38 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (30 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (29 reviews)

  ### 8. [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:** 149

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (708,000 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### Pros & 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)

  ### 9. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
  Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken Studio, das den gesamten KI-Lebenszyklus abdeckt. Mit watsonx.ai können Sie generative KI, Foundation-Modelle und maschinelle Lernfähigkeiten einfach erstellen, trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen und KI-Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit mit einem Bruchteil der Daten entwickeln.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 133

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (708,000 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (76 reviews)
- Modellvielfalt (31 reviews)
- Merkmale (29 reviews)
- KI-Integration (28 reviews)
- KI-Fähigkeiten (23 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (21 reviews)
- Komplexität (20 reviews)
- Lernkurve (19 reviews)
- Teuer (17 reviews)
- Verbesserung nötig (16 reviews)

  ### 10. [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:** 665

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.snowflake.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (237 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 43% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (89 reviews)
- Skalierbarkeit (68 reviews)
- Datenverwaltung (67 reviews)
- Merkmale (66 reviews)
- Integrationen (61 reviews)

**Cons:**

- Teuer (53 reviews)
- Kosten (36 reviews)
- Kostenmanagement (32 reviews)
- Lernkurve (25 reviews)
- Funktionseinschränkungen (21 reviews)

  ### 11. [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:** 745

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MathWorks](https://www.g2.com/de/sellers/mathworks)
- **Gründungsjahr:** 1984
- **Hauptsitz:** Natick, MA
- **Twitter:** @MATLAB (103,430 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Graduiertenforschungsassistent
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen


#### Pros & 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)

  ### 12. [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/de/products/deep-learning-vm-image/reviews)
  Deep Learning VM Images sind vorkonfigurierte virtuelle Maschinenbilder, die für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen optimiert sind. Diese Images sind mit wesentlichen Frameworks und Tools für maschinelles Lernen vorinstalliert, sodass Benutzer Modelle effizient auf der Infrastruktur von Google Cloud bereitstellen und skalieren können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Vorinstallierte Frameworks: Unterstützung für TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch und generelles Hochleistungsrechnen, um verschiedenen Anforderungen des maschinellen Lernens gerecht zu werden. - Betriebssystemoptionen: Basierend auf Debian 11 und Ubuntu 22.04, bieten sie Flexibilität und Kompatibilität mit verschiedenen Umgebungen. - Umfassende Python-Umgebung: Enthält Python 3.10 mit einer Suite von Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV und scikit-learn, um eine robuste Entwicklungsumgebung zu ermöglichen. - JupyterLab-Integration: Bietet JupyterLab-Notebook-Umgebungen für schnelles Prototyping und interaktive Entwicklung. - GPU-Beschleunigung: Ausgestattet mit den neuesten NVIDIA-Treibern und -Paketen, einschließlich CUDA 11.x und 12.x, CuDNN und NCCL, um GPU-Fähigkeiten für beschleunigte Berechnungen zu nutzen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Deep Learning VM Images vereinfachen den Einrichtungsprozess für Projekte des maschinellen Lernens, indem sie gebrauchsfertige Umgebungen mit vorinstallierten Frameworks und Tools bereitstellen. Dies reduziert die Zeit und den Aufwand für die Konfiguration, sodass Datenwissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens sich auf die Modellentwicklung und -experimente konzentrieren können. Die Integration mit der skalierbaren Infrastruktur von Google Cloud stellt sicher, dass Benutzer ihre Workloads für maschinelles Lernen effizient verwalten und skalieren können, unabhängig davon, ob sie CPU- oder GPU-Ressourcen benötigen. Regelmäßige Updates und Community-Support verbessern weiter die Zuverlässigkeit und Leistung dieser VM-Images, was sie zu einer wertvollen Ressource für die Beschleunigung von Initiativen im maschinellen Lernen macht.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 47

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,840,340 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (28 reviews)
- Einrichtung erleichtern (15 reviews)
- Merkmale (14 reviews)
- Einfache Integrationen (11 reviews)
- Einfache Einrichtung (11 reviews)

**Cons:**

- Teuer (15 reviews)
- Kosten (8 reviews)
- Lernschwierigkeit (7 reviews)
- Schwieriges Lernen (6 reviews)
- Abhängigkeitsprobleme (5 reviews)

  ### 13. [TensorFlow](https://www.g2.com/de/products/tensorflow/reviews)
  TensorFlow ist eine Open-Source-Maschinenlern-Bibliothek, die vom Google Brain Team entwickelt wurde, um die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Maschinenlernmodellen auf verschiedenen Plattformen zu erleichtern. Es bietet ein umfassendes Ökosystem, das Aufgaben von einfachen Datenflussdiagrammen bis hin zu komplexen neuronalen Netzwerken unterstützt und es Entwicklern und Forschern ermöglicht, Maschinenlern-Anwendungen effizient zu erstellen und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Flexible Architektur: Die Architektur von TensorFlow ermöglicht die Bereitstellung auf mehreren Plattformen, einschließlich CPUs, GPUs und TPUs, und unterstützt verschiedene Betriebssysteme wie Linux, macOS, Windows, Android und JavaScript. - Unterstützung mehrerer Sprachen: Während es hauptsächlich eine Python-API bietet, unterstützt TensorFlow auch andere Sprachen, einschließlich C++, Java und JavaScript, und bedient damit eine vielfältige Entwicklergemeinschaft. - Hochrangige APIs: TensorFlow umfasst hochrangige APIs wie Keras, die den Prozess des Erstellens und Trainierens von Modellen vereinfachen und das Maschinenlernen für Anfänger zugänglicher und für Experten effizienter machen. - Eager Execution: Diese Funktion ermöglicht die sofortige Auswertung von Operationen und erleichtert das intuitive Debugging und den dynamischen Aufbau von Graphen. - Verteiltes Rechnen: TensorFlow unterstützt verteiltes Training, was die Skalierung von Maschinenlernmodellen über mehrere Geräte und Server hinweg ohne wesentliche Codeänderungen ermöglicht. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: TensorFlow adressiert die Herausforderungen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Maschinenlernmodellen, indem es eine einheitliche, skalierbare und flexible Plattform bietet. Es vereinfacht den Arbeitsablauf von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und reduziert die Komplexität, die mit Maschinenlernprojekten verbunden ist. Durch die Unterstützung einer Vielzahl von Plattformen und Sprachen befähigt TensorFlow Benutzer, Maschinenlernlösungen in unterschiedlichen Umgebungen zu implementieren, von Forschungslabors bis hin zu Produktionssystemen. Sein umfassendes Angebot an Tools und Bibliotheken beschleunigt den Entwicklungsprozess, fördert Innovationen und ermöglicht die Erstellung anspruchsvoller Modelle, die reale Probleme effektiv lösen können.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 136

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [TensorFlow](https://www.g2.com/de/sellers/tensorflow)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Centre Urbain Nord, TN
- **Twitter:** @TensorFlow (378,445 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Maschinelles Lernen (23 reviews)
- KI-Integration (19 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (19 reviews)
- Modellvielfalt (18 reviews)
- Skalierbarkeit (14 reviews)

**Cons:**

- Steile Lernkurve (25 reviews)
- Komplexität (8 reviews)
- Schwieriges Lernen (8 reviews)
- Fehlerbehandlung (6 reviews)
- Langsame Leistung (6 reviews)

  ### 14. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
  Saturn Cloud ist eine tragbare KI-Plattform, die sicher in jedem Cloud-Konto installiert wird. Greifen Sie auf die besten GPUs zu, ohne Kubernetes-Konfiguration oder DevOps, ermöglichen Sie AI/ML-Teams, ML-Modelle mit jedem Stack zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten, und geben Sie der IT-Sicherheit die Kontrollen, die für Ihr Unternehmen funktionieren. Zu den Kunden gehören NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé und mehr. Fangen Sie kostenlos an unter: saturncloud.io


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 320

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/sellers/saturn-cloud)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** New York, US
- **Twitter:** @saturn_cloud (3,229 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Student
  - **Top Industries:** Computersoftware, Höhere Bildung
  - **Company Size:** 82% Kleinunternehmen, 12% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (18 reviews)
- GPU-Leistung (13 reviews)
- Rechenleistung (10 reviews)
- Einrichtung erleichtern (10 reviews)
- Einfache Integrationen (8 reviews)

**Cons:**

- Teuer (6 reviews)
- Fehlende Funktionen (5 reviews)
- Komplexitätsprobleme (4 reviews)
- Schlechte Dokumentation (4 reviews)
- Schwierige Einrichtung (3 reviews)

  ### 15. [Wipro Holmes](https://www.g2.com/de/products/wipro-holmes/reviews)
  Wipro HOLMES ist eine künstliche Intelligenz-Plattform, die Dienstleistungen für die Entwicklung digitaler virtueller Agenten, prädiktiver Systeme, kognitiver Prozessautomatisierung, visueller Computeranwendungen, Wissensvirtualisierung, Robotik und Drohnen bietet, um kognitive Verbesserungen für Erfahrung und Produktivität zu liefern, Prozesse durch Automatisierung zu beschleunigen und im höchsten Reifestadium autonome Fähigkeiten zu erreichen.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Wipro](https://www.g2.com/de/sellers/wipro)
- **Gründungsjahr:** 1945
- **Hauptsitz:** Bangalore
- **Twitter:** @Wipro (513,896 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1318/ (264,517 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** WIT

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Effizienz (3 reviews)
- KI-Integration (2 reviews)
- Automatisierung (2 reviews)
- Datenzugriff (2 reviews)
- Zeitersparnis (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Schnittstelle (1 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)
- Steile Lernkurve (1 reviews)

  ### 16. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/de/products/amazon-sagemaker/reviews)
  Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Machine-Learning-Modelle (ML) in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet eine umfassende Suite von Tools und Infrastruktur, die den gesamten ML-Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung rationalisiert. Mit SageMaker können Benutzer schnell auf Trainingsdaten zugreifen, Algorithmen auswählen und optimieren sowie Modelle in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereitstellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs): SageMaker bietet eine einheitliche, webbasierte Oberfläche mit integrierten IDEs, einschließlich JupyterLab und RStudio, die eine nahtlose Entwicklung und Zusammenarbeit ermöglichen. - Vorgefertigte Algorithmen und Frameworks: Es umfasst eine Auswahl optimierter ML-Algorithmen und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet, was Flexibilität in der Modellentwicklung ermöglicht. - Automatisierte Modelloptimierung: SageMaker kann Modelle automatisch optimieren, um optimale Genauigkeit zu erreichen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Anpassungen reduziert wird. - Skalierbares Training und Bereitstellung: Der Dienst verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur, was ein effizientes Training von Modellen auf großen Datensätzen und deren Bereitstellung über automatisch skalierende Cluster für hohe Verfügbarkeit ermöglicht. - MLOps und Governance: SageMaker bietet Tools zur Überwachung, Fehlerbehebung und Verwaltung von ML-Modellen, um robuste Abläufe und die Einhaltung von Unternehmenssicherheitsstandards zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon SageMaker adressiert die Komplexität und ressourcenintensive Natur der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen. Durch das Angebot einer vollständig verwalteten Umgebung mit integrierten Tools und skalierbarer Infrastruktur beschleunigt es den ML-Lebenszyklus, reduziert den betrieblichen Aufwand und ermöglicht es Organisationen, effizienter Erkenntnisse und Wert aus ihren Daten zu gewinnen. Dies befähigt Unternehmen, schnell zu innovieren und KI-Lösungen zu implementieren, ohne umfangreiche interne Expertise oder Infrastrukturmanagement zu benötigen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 45

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,220,862 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- KI-Integration (2 reviews)
- Rechenleistung (2 reviews)
- Effizienz (2 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Komplexität (2 reviews)
- Komplexitätsprobleme (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)

  ### 17. [AWS Trainium](https://www.g2.com/de/products/aws-trainium/reviews)
  Hochleistung für Deep Learning und generative KI-Trainings bei gleichzeitiger Kostensenkung


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,220,862 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


  ### 18. [Posit](https://www.g2.com/de/products/posit-posit/reviews)
  Posit, früher bekannt als RStudio, widmet sich der Förderung von Open-Source-Software für Datenwissenschaft, wissenschaftliche Forschung und technische Kommunikation. Von Millionen von Nutzern vertraut, darunter 25 % der Fortune Global 100, befähigt Posit Organisationen, Innovationen voranzutreiben und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wir konzentrieren uns darauf, Datenwissenschaft offener, intuitiver, zugänglicher und kollaborativer zu gestalten und bieten Werkzeuge an, die leistungsstarke Einblicke und intelligentere, datengetriebene Entscheidungen ermöglichen. Wir entwickeln beliebte Open-Source-Tools wie die RStudio IDE und Shiny sowie Unternehmenslösungen für professionelle Datenwissenschaftsteams, darunter Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench und Posit Package Manager.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 563

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Posit](https://www.g2.com/de/sellers/posit)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Boston, MA
- **Twitter:** @posit_pbc (121,263 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Graduiertenforschungsassistent
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (13 reviews)
- Merkmale (9 reviews)
- Open Source (7 reviews)
- Kundendienst (5 reviews)
- Einfache Integrationen (5 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (7 reviews)
- Lernkurve (4 reviews)
- Leistungsprobleme (4 reviews)
- Steile Lernkurve (4 reviews)
- Leistungseinbußen (3 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 160

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (708,000 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Unternehmen, 30% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

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

**Cons:**

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

  ### 20. [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:** 646

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,204 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 62% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & 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)

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


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 490

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

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

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


#### Pros & Cons

**Pros:**

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

**Cons:**

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

  ### 22. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/de/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews)
  Azure Machine Learning ist ein unternehmensgerechter Dienst, der den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens erleichtert und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenvorbereitung: Iterieren Sie schnell die Datenvorbereitung auf Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning, interoperabel mit Microsoft Fabric. - Feature Store: Erhöhen Sie die Agilität beim Versand Ihrer Modelle, indem Sie Features über Arbeitsbereiche hinweg auffindbar und wiederverwendbar machen. - KI-Infrastruktur: Nutzen Sie die speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die einzigartig darauf ausgelegt ist, die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerke zu kombinieren. - Automatisiertes maschinelles Lernen: Erstellen Sie schnell genaue maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. - Verantwortungsvolle KI: Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Fairness von Modellen durch Disparitätsmetriken und mindern Sie Unfairness. - Modellkatalog: Entdecken, verfeinern und implementieren Sie Grundmodelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und mehr mit dem Modellkatalog. - Prompt Flow: Entwerfen, konstruieren, bewerten und implementieren Sie Sprachmodell-Workflows mit Prompt Flow. - Verwaltete Endpunkte: Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken und führen Sie sichere Modell-Rollouts durch. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Machine Learning beschleunigt die Zeit bis zur Wertschöpfung, indem es das Prompt Engineering und die Workflows für maschinelle Lernmodelle rationalisiert und die schnellere Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur erleichtert. Es rationalisiert die Abläufe, indem es reproduzierbare End-to-End-Pipelines ermöglicht und Workflows mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) automatisiert. Die Plattform gewährleistet Vertrauen in die Entwicklung durch einheitliche Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance, sodass Berechnungen überall für hybrides maschinelles Lernen ausgeführt werden können. Darüber hinaus fördert es verantwortungsvolle KI, indem es Einblick in Modelle bietet, Sprachmodell-Workflows bewertet und Fairness, Vorurteile und Schäden mit integrierten Sicherheitssystemen mindert.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 85

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,090,464 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 39% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Merkmale (3 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)
- Effizienz (2 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (3 reviews)
- Schwierige Navigation (2 reviews)
- UX-Verbesserung (2 reviews)
- Komplexe Schnittstelle (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)

  ### 23. [Cloudera Data Engineering](https://www.g2.com/de/products/cloudera-data-engineering/reviews)
  Cloudera Data Engineering ist ein umfassender, cloud-nativer Dienst, der darauf ausgelegt ist, Unternehmensdaten-Teams zu befähigen, Datenpipelines sicher zu erstellen, zu automatisieren und zu skalieren, und zwar über verschiedene Umgebungen hinweg, einschließlich öffentlicher Clouds, lokaler Rechenzentren und hybrider Setups. Durch die Nutzung von Open-Source-Technologien wie Apache Spark, Apache Iceberg und Apache Airflow bietet es eine flexible und effiziente Plattform zur Verwaltung komplexer Daten-Workflows. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Containerisiertes Apache Spark auf Iceberg: Ermöglicht skalierbare und verwaltete Datenpipelines, indem Spark-Workloads auf Iceberg in containerisierten Umgebungen ausgeführt werden, was Flexibilität und Portabilität sicherstellt. - Self-Service-Orchestrierung mit Apache Airflow: Ermöglicht es Benutzern, komplexe Workflows über eine benutzerfreundliche Oberfläche zu entwerfen und zu automatisieren, was die Aufgabenverwaltung und Abhängigkeitskontrolle vereinfacht. - Interaktive Sitzungen und externe IDE-Konnektivität: Unterstützt bedarfsgesteuerte interaktive Sitzungen für schnelles Testen und Entwickeln mit nahtloser Integration in externe integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie VSCode und Jupyter Notebook. - Eingebaute Change Data Capture (CDC): Sorgt für Datenaktualität, indem zeilenweise Änderungen von Quellsystemen erfasst und verarbeitet werden, was kontinuierliche Updates für nachgelagerte Anwendungen erleichtert. - Metadaten-Management und Abstammung: Bietet umfassende Sichtbarkeit in Datenpipelines mit integriertem Metadaten-Management und Abstammungsverfolgung, was Governance und Compliance verbessert. - Umfangreiche APIs und visuelle Fehlersuche: Bietet robuste APIs für Automatisierung und Integration sowie visuelle Werkzeuge für Echtzeitüberwachung und Leistungsoptimierung, was eine effiziente Fehlersuche unterstützt. Primärer Wert und Problemlösung: Cloudera Data Engineering adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer Datenpipelines, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die die Produktivität steigert, die Datenintegrität sicherstellt und die Ressourcennutzung optimiert. Es befähigt Datenteams zu: - Beschleunigung der Datenpipeline-Entwicklung: Durch die Automatisierung von Workflows und die Bereitstellung intuitiver Werkzeuge wird die Zeit und der Aufwand für den Aufbau und die Bereitstellung von Datenpipelines reduziert. - Sicherstellung von Datenqualität und Governance: Integriertes Metadaten-Management und Abstammungsverfolgung bieten Transparenz und Kontrolle, was die Datengenauigkeit und Compliance sicherstellt. - Optimierung von Kosten und Ressourcen: Funktionen wie Beobachtbarkeit auf Workload-Ebene, automatisches Skalieren und Zero-ETL-Datenfreigabe helfen bei der Überwachung und Optimierung der Pipeline-Kosten, was zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten führt. Durch die Vereinheitlichung der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten mit offenen Standards ermöglicht Cloudera Data Engineering Organisationen, das volle Potenzial ihrer Datenressourcen zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 23

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 9.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cloudera](https://www.g2.com/de/sellers/cloudera)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,568 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 888-789-1488

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 39% Unternehmen mittlerer Größe, 35% Unternehmen


  ### 24. [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews)
  Domo's KI- und Datenprodukte-Plattform befähigt Organisationen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse und Lösungen zu verwandeln. Sie ermöglicht es Benutzern, nahtlos verschiedene Datenquellen zu verbinden, Daten für die Nutzung vorzubereiten und dynamische Berichte und Visualisierungen zu erstellen – alles innerhalb einer einzigen Schnittstelle. Mit integrierten KI- und Automatisierungsfunktionen können Teams problemlos KI-Agenten erstellen und nutzen, Arbeitsabläufe optimieren und maßgeschneiderte Lösungen entwickeln.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 983

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 5.8/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Domo](https://www.g2.com/de/sellers/domo)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.domo.com
- **Gründungsjahr:** 2010
- **Hauptsitz:** American Fork, UT
- **Twitter:** @Domotalk (63,693 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 29% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (248 reviews)
- Datenvisualisierung (116 reviews)
- Intuitiv (95 reviews)
- Einfache Integrationen (93 reviews)
- Integrationen (88 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (66 reviews)
- Fehlende Funktionen (59 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (55 reviews)
- Teuer (45 reviews)
- Komplexität (43 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 128

**User Satisfaction Scores:**

- **Anwendung:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (708,000 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

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

**Cons:**

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



## Parent Category

[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
- [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms)
- [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)



---

## Buyer Guide

### Was Sie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Plattformen wissen sollten

### Was sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen?

Die Menge an Daten, die in Unternehmen produziert wird, nimmt rapide zu. Unternehmen erkennen deren Bedeutung und nutzen diese gesammelten Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen verwandeln ihre Daten in Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Produktangebote zu verbessern. Mit Datenwissenschaft, zu der auch [künstliche Intelligenz (KI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) gehört, können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und macht datengetriebene Vorhersagen.

Ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft ist die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens. Benutzer nutzen Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen, die den gesamten Prozess von der Datenintegration bis zum Modellmanagement erleichtern. Mit dieser einzigen Plattform arbeiten Datenwissenschaftler, Ingenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressierte zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten angemessen verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden.

### Arten von DSML-Plattformen

Nicht alle Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwareplattformen sind gleich gestaltet. Diese Tools ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, [Modelle des maschinellen Lernens](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen und die Methode und Art der Bereitstellung.

**Cloud**  **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen**

Mit der Möglichkeit, Daten auf entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur konzentrieren und mehr auf ihre Daten, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Cloud-basierte DSML-Plattformen bieten ihnen die Möglichkeit, sowohl die Modelle in der Cloud zu trainieren als auch bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen integriert werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen.

**On-Premises**  **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen**

Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften, wie [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises DSML-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal notwendig ist, von entscheidender Bedeutung sein.

**Edge**  **Plattformen**

Einige DSML-Tools und -Software ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Rand, bestehend aus einem Mesh-Netzwerk von [Rechenzentren](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition), die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. [Edge Computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden.

### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen?

Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, die Benutzern helfen können, Daten vorzubereiten und Modelle zu trainieren, zu verwalten und bereitzustellen.

**Datenvorbereitung:** Datenaufnahmefunktionen ermöglichen es Benutzern, Daten aus verschiedenen internen oder externen Quellen zu integrieren und aufzunehmen, wie Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder Internet of Things (IoT)-Geräte.

Unsaubere Daten (d. h. unvollständige, ungenaue oder inkohärente Daten) sind ein No-Go für den Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens. Schlechte KI-Trainings führen zu schlechten Modellen, die wiederum zu schlechten Vorhersagen führen, die bestenfalls nützlich und schlimmstenfalls schädlich sein können. Daher ermöglichen Datenvorbereitungsfunktionen die [Datenbereinigung](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) und Datenanreicherung (bei der verwandte Datensätze auf Unternehmensdaten angewendet werden), um sicherzustellen, dass die Datenreise gut beginnt.

**Modelltraining:** Feature Engineering transformiert Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und verbessert die Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten.

Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess der Bestimmung der richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind [überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Ersteres ist eine Methode, bei der der Input beschriftet ist, während letzteres mit unbeschrifteten Daten arbeitet.

**Modellmanagement:** Der Prozess endet nicht, sobald das Modell veröffentlicht ist. Unternehmen müssen ihre Modelle überwachen und verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich ermöglicht es Benutzern, Modelle schnell mit einem Basiswert oder einem vorherigen Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Tools zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust.

**Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens ist der Prozess, sie in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Methoden der Bereitstellung umfassen REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr.

### Was sind die Vorteile der Nutzung von DSML-Engineering-Plattformen?

Durch die Nutzung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in die gesamte Datenreise gewinnen, von der Aufnahme bis zur Inferenz. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und bietet ihnen die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Tools bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen Bibliotheken des maschinellen Lernens und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um.

**Teilen Sie Dateneinblicke:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Tools teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern.

**Vereinfachen und skalieren Sie die Datenwissenschaft:** Viele Plattformen öffnen diese Tools für ein breiteres Publikum mit benutzerfreundlichen Funktionen und Drag-and-Drop-Fähigkeiten. Darüber hinaus helfen vortrainierte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind, den Prozess zu rationalisieren. Diese Plattformen helfen leicht, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen.

**Experimentieren:** Bevor ein Modell in die Produktion geht, verbringen Datenwissenschaftler eine erhebliche Menge an Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Anbieter erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenanreicherungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für [Deep Learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken zu ändern, wie Gewichte und Lernrate, um Verluste zu reduzieren, werden ebenfalls im Experimentieren verwendet.

### Wer nutzt Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte?

Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an qualifizierten Fachleuten. Das Skillset ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, verschiedene Algorithmen, fortgeschrittene Mathematik, Programmierkenntnisse und mehr zu verstehen). Daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, beinhalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Fähigkeiten und vorgefertigte Algorithmen.

Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Geschäft sie unterstützt. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die nicht-technischen Benutzern helfen, die Modelle, die beteiligten Daten und die Aspekte des Geschäfts, die betroffen sind, zu verstehen.

**Dateningenieure:** Mit robusten Datenintegrationsfähigkeiten nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten beauftragt sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessierten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten.

**Citizen Data Scientists:** Mit dem Aufstieg benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen zu, um KI in ihre Organisationen zu bringen.

**Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Lösungen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen und die Datenexploration und -vorbereitung sowie die Modellentwicklung und -training zu beschleunigen.

**Geschäftsinteressierte:** Geschäftsinteressierte nutzen diese Tools, um Klarheit über die Modelle des maschinellen Lernens zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen.

### Was sind die Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen?

Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:

[KI- & maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen KI- und maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware in Betracht ziehen. Diese Software bietet keine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens, kann jedoch robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. Dazu gehört die Überwachung der Gesundheit, Leistung und Genauigkeit von Modellen.

[Maschinelles Lernen-Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sind großartig für die vollständige Entwicklung von Modellen, sei es für [Computer Vision](https://learn.g2.com/computer-vision), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort einsatzbereit ist und die sie in einer Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelles Lernen-Software in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert.

Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von Aufgaben und Funktionen ausführen. Diese Algorithmen können spezifischere umfassen, wie Assoziationsregel-Lernen, [Bayessche Netzwerke](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, nach Punktlösungen zu suchen.

### **Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen**

Verwandte Lösungen, die zusammen mit DSML-Plattformen verwendet werden können, umfassen:

[Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um einfache Analysen durchzuführen. Obwohl Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen.

[Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben viele unterschiedliche Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, was es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen aufgenommenen Daten.

[Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachten Lernens in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Toolset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können.

[Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) ermöglicht es Anwendungen, mit menschlicher Sprache unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus zu interagieren. NLP-Algorithmen nehmen Sprache auf und geben eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erlernten Aufgabe. NLP-Algorithmen bieten [Spracherkennung](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) und [natürliche Sprachgenerierung (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für die Verwendung von NLP sind [Chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), Übersetzungsanwendungen und [Social-Media-Überwachungstools](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools), die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen.

### Herausforderungen mit DSML-Plattformen

Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.

**Datenanforderungen:** Eine große Menge an Daten ist erforderlich, damit die meisten KI-Algorithmen lernen, was benötigt wird. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachten Lernen und unüberwachten Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen.

**Fachkräftemangel:** Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die notwendigen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach KI-Software starten und erwarten, dass sie alle ihre Probleme löst.

**Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und wird von verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten, beeinträchtigt. Zum Beispiel, da viele Gesichtserkennungsalgorithmen auf Datensätzen mit hauptsächlich weißen männlichen Gesichtern trainiert werden, werden andere eher fälschlicherweise von den Systemen identifiziert.

### Welche Unternehmen sollten DSML-Engineering-Plattformen kaufen?

Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele:

**Finanzdienstleistungen:** KI wird in den Finanzdienstleistungen weit verbreitet eingesetzt, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditbewertungsalgorithmen bis zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwarelösungen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie in interne und externe Anwendungen bereitstellen.

**Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientenpopulationen besser zu verstehen, wie die Vorhersage von stationären Besuchen und die Entwicklung von Systemen, die Menschen mit relevanten klinischen Studien in Verbindung bringen können. Darüber hinaus, da der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig ist und viel Zeit in Anspruch nimmt, nutzen Gesundheitsorganisationen Datenwissenschaft, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden.

**Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, herrscht Personalisierung vor. Die führenden Einzelhändler nutzen diese Plattformen, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort zu bieten. Mit maschinellem Lernen können diese Unternehmen hochrelevantes Material anzeigen und die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden erregen.

### Wie wählt man die beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattform aus?

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für DSML-Plattformen

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform kaufen möchte, oder wo auch immer ein Unternehmen in seinem Kaufprozess steht, kann g2.com helfen, die beste Option auszuwählen.

Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Unternehmensdaten beinhalten. Da ein wesentlicher Teil der Datenwissenschaftsreise die Datenverarbeitung (d. h. Datensammlung und -analyse) umfasst, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch ist und die betreffende Plattform ihre Daten sowohl in Bezug auf Format als auch Volumen angemessen handhaben kann. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.

Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien zu springen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Abhängig vom Bereitstellungsumfang kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird.

#### Vergleichen Sie DSML-Produkte

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken zu erstellen, 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 einen gründlichen Vergleich sicherzustellen, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet.

#### Auswahl von DSML-Plattformen

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.

**Verhandlung**

Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es festgelegt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen.

**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.

### Kosten von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Wie oben erwähnt, sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen verfügbar. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mehr anfängliche Infrastrukturkosten erfordert.

Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen verfügbar, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben häufig nicht so viele Funktionen und können Nutzungslimits haben. DSML-Anbieter können eine gestufte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung kommen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.

Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen kommen, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.

#### Return on Investment (ROI)

Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal gestaffelt ist, abhängig von der Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.

Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie 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 der Plattform erzielt haben.

### Implementierung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

**Wie werden DSML-Softwaretools implementiert?**

Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.

**Wer ist für die Implementierung der DSML-Plattform verantwortlich?**

Es kann viele Personen oder Teams erfordern, um eine Datenwissenschaftsplattform ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.

**Was ist der Implementierungsprozess für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte?**

In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattform in begrenztem Umfang bereitgestellt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihre Verwendung eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er funktioniert. Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, kann das Datenwissenschaftsteam seine Ergebnisse dem Führungsteam (das je nach Struktur des Unternehmens der CTO sein könnte) präsentieren.

Wenn die Bereitstellung nicht erfolgreich ist, kann das Team zurück ans Reißbrett gehen, um festzustellen, was schief gelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten und der verwendeten Algorithmen beinhalten. Wenn sie es erneut versuchen und nichts scheint erfolgreich zu sein (d. h. das Ergebnis ist fehlerhaft oder es gibt keine Verbesserung der Vorhersagen), muss das Unternehmen möglicherweise zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten überprüfen.

**Wann sollten Sie DSML-Tools implementieren?**

Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten in Ordnung sind, indem sie sicherstellen, dass es keine doppelten Datensätze oder nicht übereinstimmende Felder gibt. Obwohl dies einfach klingt, ist es alles andere als das. Fehlerhafte Daten als Eingabe führen zu fehlerhaften Daten als Ausgabe.

### Trends bei Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

**AutoML**

AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr.

**Eingebettete KI**

Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität wird zunehmend in fast alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [Marketing-Automatisierung](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) und [Analysetools](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ermöglicht es uns, Prozesse zu rationalisieren, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und einen Wettbewerbsvorteil mit prädiktiven Fähigkeiten zu erlangen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die gleiche Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt zugenommen haben. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr die Vorteile ihrer Produkte durch maschinelles Lernen hervorheben, da dies einfach angenommen und erwartet werden könnte.

**Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)**

Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren Microservices-Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationen. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste für andere Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) für andere Unternehmen anbieten.

Entwickler nutzen schnell diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen, indem sie ihnen ihre Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen entwickelt wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte Entwickler des maschinellen Lernens einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Microservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt.

**Erklärbarkeit**

Wenn es um Algorithmen des maschinellen Lernens geht, insbesondere um Deep Learning, kann es schwierig sein zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen sind. Erklärbare KI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsprozess von Algorithmen transparent und für Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das am häufigsten vorkommende Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen beinhalten zunehmend Tools zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und ihnen helfen, die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union und der DSGVO zu erfüllen.