# Beste Predictive-Analytics-Tools und -Software *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Predictive Analytics Software durchsucht und analysiert historische Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Muster und Trends zu bestimmen. Mithilfe einer Reihe von statistischen Analysen und Algorithmen verwenden Analysten Predictive Analytics Tools, um Entscheidungsmodelle zu erstellen, die Geschäftsleiter nutzen können, um das bestmögliche Ergebnis zu planen. Analysten, Geschäftsanwender, Datenwissenschaftler und Entwickler nutzen Predictive Analytics Lösungen, um Kunden, Produkte und Partner besser zu verstehen und potenzielle Risiken und Chancen für ein Unternehmen zu identifizieren. Predictive Analytics Plattformen ermöglichen es Organisationen, Big Data (sowohl gespeichert als auch in Echtzeit) zu nutzen, um von einer historischen Sichtweise zu einer zukunftsorientierten Perspektive des Kunden zu wechseln. Diese Tools und Techniken können sowohl vor Ort (normalerweise für Unternehmenskunden) als auch in der Cloud eingesetzt werden. Während die Mehrheit der Predictive Analytics Software proprietär ist, existieren Versionen, die auf Open-Source-Technologie basieren. Aktuelle Trends in der Software für Predictive Analytics zeigen ihre Integration mit [Business Intelligence Plattformen](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms), [ERP-Systemen](https://www.g2.com/categories/erp-systems) oder anderer [digitaler Analysesoftware](https://www.g2.com/categories/digital-analytics). Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Predictive Analytics zu qualifizieren, muss ein Produkt: - Strukturierte und/oder unstrukturierte Daten durchsuchen und analysieren - Datensätze und/oder Datenvisualisierungen aus zusammengestellten Daten erstellen - Prädiktive Modelle erstellen, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen - Sich an Veränderungen und Überarbeitungen anpassen - Import und Export aus Office-Suiten oder anderen datensammelnden Kanälen ermöglichen ## Category Overview **Total Products under this Category:** 285 ## Trust & Credibility Stats **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 29,900+ Authentische Bewertungen - 285+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Best Predictive Analytics Software At A Glance - **Führer:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - **Höchste Leistung:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews) - **Top-Trending:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. 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[Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Egal, ob Sie ein Geschäftsanwender oder Analyst sind, Tableau verwandelt vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit unserer flexiblen, interoperablen Plattform können Sie: Verwandeln Sie Daten in großem Maßstab in Aktionen mit menschlicher und agentenbasierter Zusammenarbeit. Tableau Next liefert agentische KI für schnellere Daten-Einsicht-Aktions-Workflows. Es bringt Erkenntnisse an die Oberfläche, bietet proaktive Empfehlungen und hilft Ihnen, im Arbeitsfluss Maßnahmen zu ergreifen. Skalieren Sie datengesteuerte Erkenntnisse mit vollständigem operativem Vertrauen. Tableau Cloud ermöglicht vollständig verwaltete Analysen in großem Maßstab. Es beschleunigt Ihre Zeit bis zum Wert und gibt Ihnen Zugang zu den neuesten KI-gestützten Innovationen. Stellen Sie visuelle, selbstbedienbare Analysen mit unvergleichlicher Kontrolle und Flexibilität bereit. Tableau Server erfüllt die Governance- und Sicherheitsanforderungen Ihrer Organisation. Es bietet unternehmensgerechte, selbstbedienbare Analysen vor Ort oder in Ihrer privaten Cloud. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 3,504 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce) - **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/ - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @salesforce (581,281 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 41% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (634 reviews) - Datenvisualisierung (563 reviews) - Visualisierung (424 reviews) - Merkmale (351 reviews) - Intuitiv (317 reviews) **Cons:** - Lernkurve (282 reviews) - Lernschwierigkeit (240 reviews) - Teuer (225 reviews) - Langsame Leistung (155 reviews) - Schwierigkeit (139 reviews) ### 2. [Clari](https://www.g2.com/de/products/clari/reviews) Claris Umsatzplattform verbessert Effizienz, Vorhersehbarkeit und Wachstum im gesamten Umsatzprozess. Clari bietet Umsatzteams vollständige Transparenz in ihr Geschäft, um Prozessdisziplin zu fördern, Käufer und Verkäufer zu koordinieren, Risiken und Chancen in der Pipeline zu erkennen, die Prognosegenauigkeit zu erhöhen und die Gesamteffizienz zu steigern. Hunderttausende von Umsatzprofis bei führenden Unternehmen, darunter Okta, Adobe, Workday, Zoom und Finastra, nutzen Clari, um ihren Umsatzprozess vernetzter, effizienter und vorhersehbarer zu gestalten. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5,492 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Algorithmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft) - **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** Atlanta, GA - **Twitter:** @Salesloft (18,445 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,137 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Kundenbetreuer - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 47% Unternehmen mittlerer Größe, 41% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (241 reviews) - Merkmale (180 reviews) - Hilfreich (171 reviews) - Prognose (139 reviews) - Salesforce-Integration (125 reviews) **Cons:** - Lernkurve (80 reviews) - Einschränkungen (63 reviews) - Fehlende Funktionen (61 reviews) - Begrenzte Anpassung (59 reviews) - Nicht intuitiv (57 reviews) ### 3. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,157 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 7.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 37% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (156 reviews) - Geschwindigkeit (143 reviews) - Schnelles Abfragen (120 reviews) - Integrationen (118 reviews) - Abfrageeffizienz (114 reviews) **Cons:** - Teuer (127 reviews) - Abfrageprobleme (78 reviews) - Kostenprobleme (63 reviews) - Kostenmanagement (60 reviews) - Lernkurve (54 reviews) ### 4. [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:** 711 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10) **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 (60,996 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% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen #### 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) ### 5. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews) Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter einheitlicher Business-Intelligence-(BI)-Dienst im Hyperscale. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen aus derselben Quelle der Wahrheit durch moderne interaktive Dashboards, paginierte Berichte, Abfragen in natürlicher Sprache und eingebettete Analysen erfüllen. Mit Amazon Q in QuickSight können Business-Analysten und Geschäftsanwender natürliche Sprache verwenden, um in Sekundenschnelle bedeutungsvolle Einblicke zu erstellen, zu entdecken und zu teilen, wodurch Einblicke schneller in Auswirkungen umgewandelt werden. Über 100.000 Kunden nutzen Amazon QuickSight. Erfahren Sie mehr unter https://quicksight.aws **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 668 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.2/10 (Category avg: 8.1/10) **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 (2,223,984 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Integrationen (72 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (71 reviews) - Einfache Integrationen (60 reviews) - Datenvisualisierung (44 reviews) - Dashboard-Management (42 reviews) **Cons:** - Begrenzte Anpassung (69 reviews) - Lernkurve (38 reviews) - Begrenzte Visualisierung (28 reviews) - Fehlende Funktionen (22 reviews) - Schlechtes Schnittstellendesign (20 reviews) ### 6. [Adobe Analytics](https://www.g2.com/de/products/adobe-analytics/reviews) Adobe Analytics befähigt Marketing-, Produkt- und Geschäftsteams mit Einblicken, um ihre Kunden und die Wege, die sie über digitale Kanäle, Produkte, Inhalte und Dienstleistungen nehmen, zu verstehen. Von der digitalen Datenerfassung und relationalen Clickstream-Verarbeitung bis hin zur tiefgehenden Analyse und Berichterstattung hilft Adobe Analytics, das Besucherverhalten auf Ihren digitalen Plattformen zu verstehen — was es ermöglicht, digitale Marketingstrategien zu optimieren, die Benutzererfahrung zu verbessern und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Funktionen: - Sammeln und erfassen Sie Verhaltensdaten in Echtzeit von Ihren Web- und mobilen Kanälen. - Konvertieren Sie Rohdaten automatisch für unbegrenzte Analysen, um Kundenmuster zu entdecken, Anomalien zu erkennen, Reibungen in Ihren digitalen Erlebnissen zu identifizieren und Einblicke aus digitalen Reisen zu gewinnen. - Rüsten Sie Vermarkter und Analysten mit KI-Fähigkeiten aus, die Analysen beschleunigen, damit sie schnell und sicher Einblicke generieren können, um das digitale Erlebnis zu verbessern. - Integrieren und teilen Sie Einblicke, Segmente und Ergebnisse aus Ihren Daten über andere Geschäftsanwendungen hinweg. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 1,128 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 9.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Adobe](https://www.g2.com/de/sellers/adobe) - **Unternehmenswebsite:** https://adobe.com - **Gründungsjahr:** 1982 - **Hauptsitz:** San Jose, CA - **Twitter:** @Adobe (956,297 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1480/ (41,539 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 43% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Einblicke (84 reviews) - Analytik (77 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (74 reviews) - Merkmale (59 reviews) - Berichterstattung (37 reviews) **Cons:** - Lernkurve (51 reviews) - Steile Lernkurve (27 reviews) - Teuer (23 reviews) - Langsame Leistung (23 reviews) - Komplexität (18 reviews) ### 7. [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/de/products/ibm-spss-statistics/reviews) IBM SPSS Statistics ist eine umfassende statistische Lösung, die fortgeschrittene statistische Analysen über Branchen hinweg für Benutzer jeder statistischen Expertise vereinfacht. Es bietet umfassende Ressourcen, fachkundige Unterstützung und bewährte Zuverlässigkeit, um komplexe Daten in wirkungsvolle Entscheidungen zu verwandeln. Die neueste Version 31 von IBM SPSS Statistics bietet leistungsstarke neue Funktionen wie den AI Output Assistant, UX- und Sicherheitsverbesserungen sowie fortschrittliche Algorithmen. IBM SPSS Statistics • bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche zusammen mit dem AI Output Assistant, um komplexe statistische Ausgaben in einfacher Sprache zu interpretieren. • vereinfacht komplexe Datenanalysen mit fortschrittlichen statistischen Techniken, die von der Datenvorbereitung und -verwaltung bis zur Analyse und Berichterstellung reichen. • führt prädiktive Analysen mit fortschrittlichen Prognoseverfahren durch, um Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen. • erstellt überzeugende visuelle Darstellungen, um Trends zu identifizieren, genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und präsentationsfertige Berichte und Grafiken zu liefern. Erkunden Sie, wie sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen über Branchen hinweg komplexe statistische Tests durch eine benutzerfreundliche, genaue, zuverlässige und sichere Lösung einfach durchführen können. Anwendungsfälle 1. Marktforschung - Statistische Verfahren, die zeigen, wie man mit IBM SPSS Marktforschung betreibt 2. Kundengewinnung – Betont, wie Organisationen mehr Kunden gewinnen und das Verbraucherverhalten verstehen können 3. Prognosen – Analysieren Sie historische Verkaufsdaten, bewerten Sie wichtige Trends, sagen Sie Ergebnisse voraus, die für die Bestandsplanung relevant sind 4. Gesundheitswesen - Ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, die Patientenergebnisse zu verbessern 5. Regierung - Befähigt Regierungsinstitutionen, intelligentere politische Entscheidungen zu treffen 6. Lieferkette - Nutzen Sie statistische Algorithmen, um datenbasierte Entscheidungen in den Bereichen Beschaffung, Bestandsverwaltung, Logistik und Bedarfsplanung zu treffen. Besuchen Sie hier, um zu sehen, was neu in v31 ist - https://www.ibm.com/products/spss-statistics/whats-new **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 889 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) **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 (709,023 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Assistenzprofessor - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung - **Company Size:** 43% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (33 reviews) - Statistische Analyse (19 reviews) - Datenverwaltung (15 reviews) - Benutzeroberfläche (13 reviews) - Analysefähigkeiten (12 reviews) **Cons:** - Teuer (19 reviews) - Schlechte Visualisierung (12 reviews) - Lernkurve (11 reviews) - Veraltete Schnittstelle (7 reviews) - Leistungsprobleme (7 reviews) ### 8. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews) IBM Cognos Analytics fungiert als Ihr vertrauenswürdiger Co-Pilot für das Geschäft mit dem Ziel, Sie klüger, schneller und selbstbewusster in Ihren datengesteuerten Entscheidungen zu machen. IBM Cognos Analytics gibt jedem Benutzer – ob Datenwissenschaftler, Business Analyst oder Nicht-IT-Spezialist – mehr Macht, relevante Analysen durchzuführen, die auf die organisatorischen Ziele zurückzuführen sind. Es verkürzt die Reise jedes Benutzers von einfachen zu anspruchsvollen Analysen und ermöglicht es ihnen, Daten zu nutzen, um das Unbekannte zu erkunden, neue Beziehungen zu identifizieren, ein tieferes Verständnis der Ergebnisse zu erlangen und den Status quo herauszufordern. Erstellen Sie Berichte, Dashboards, visualisieren, analysieren, integrieren Sie Berichterstellung, Modellierung, Dashboards, Datenexploration und teilen Sie umsetzbare Erkenntnisse über Ihre Daten mit jedem in Ihrer Organisation mit IBM Cognos Analytics. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 393 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 7.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) **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 (709,023 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 59% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (36 reviews) - Berichterstellung (17 reviews) - Analytik (15 reviews) - Datenvisualisierung (15 reviews) - Benutzeroberfläche (12 reviews) **Cons:** - Lernkurve (18 reviews) - Lernschwierigkeit (10 reviews) - Langsame Leistung (9 reviews) - Komplexität (8 reviews) - Komplexe Nutzung (6 reviews) ### 9. [Amazon Forecast](https://www.g2.com/de/products/amazon-forecast/reviews) Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Dienst, der maschinelles Lernen verwendet, um hochpräzise Vorhersagen zu liefern. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 100 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 9.6/10 (Category avg: 8.1/10) **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 (2,223,984 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:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (14 reviews) - Prognosegenauigkeit (13 reviews) - Genauigkeit (11 reviews) - Maschinelles Lernen (10 reviews) - Qualität (7 reviews) **Cons:** - Teuer (11 reviews) - Komplexität (9 reviews) - Lernkurve (6 reviews) - Kostenprobleme (5 reviews) - Umgang mit großen Datensätzen (5 reviews) ### 10. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-analytics-cloud/reviews) Mit der SAP Analytics Cloud-Lösung können Sie Analysen und Planung mit einzigartiger Integration in SAP-Anwendungen und reibungslosem Zugriff auf heterogene Datenquellen zusammenführen. Als Analyse- und Planungslösung innerhalb der SAP Business Technology Platform unterstützt SAP Analytics Cloud vertrauenswürdige Einblicke und integrierte Planungsprozesse unternehmensweit, um Ihnen zu helfen, Entscheidungen ohne Zweifel zu treffen. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 729 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.7/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/ - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,227 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Seniorberater, Berater - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 49% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (68 reviews) - Datenanalyse (52 reviews) - Datenvisualisierung (51 reviews) - Einfache Integrationen (40 reviews) - Analytik (39 reviews) **Cons:** - Langsame Leistung (36 reviews) - Lernkurve (35 reviews) - Lernschwierigkeit (33 reviews) - Leistungsprobleme (32 reviews) - Umgang mit großen Datensätzen (30 reviews) ### 11. [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) SAP HANA Cloud ist ein moderner Database-as-a-Service (DBaaS), der die nächste Generation intelligenter Datenanwendungen antreibt. SAP HANA Cloud bietet einen Wettbewerbsvorteil, indem es fortschrittliche maschinelle Lern- und Vorhersagewerkzeuge integriert, die auf moderner Datenwissenschaft basieren. Seine leistungsstarke In-Memory-Performance gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung. Durch die sichere Speicherung großer Datenmengen mit seinem integrierten Mehrstufenspeicher und die Handhabung verschiedener Typen auf einer einzigen Kopie in seiner nativen Multi-Model-Datenbank vereinfacht SAP HANA Cloud das Datenmanagement und verbindet sich mit anderen Datenquellen. Die nahtlose Integration dieser Fähigkeiten in eine zuverlässige, einheitliche Grundlage erleichtert es Entwicklern, intelligente Datenanwendungen mit hoher Nachfrage zu erstellen. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 509 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 6.9/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/ - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,227 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Berater, SAP-Berater - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 61% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (55 reviews) - Einfache Integrationen (41 reviews) - Integrationen (40 reviews) - Geschwindigkeit (39 reviews) - Skalierbarkeit (35 reviews) **Cons:** - Komplexität (33 reviews) - Teuer (32 reviews) - Lernkurve (30 reviews) - Schwieriges Lernen (28 reviews) - Komplexe Einrichtung (20 reviews) ### 12. [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:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku) - **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,941 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) ### 13. [Pure1 AIOps](https://www.g2.com/de/products/pure1-aiops/reviews) Pure1 Meta ist globale Intelligenz, die aus einer umfangreichen Sammlung von Gesundheits- und Leistungsdaten von Speicherarrays aufgebaut ist. Durch kontinuierliches Scannen der Call-Home-Telemetrie von Pures installierter Basis verwendet Pure1 Meta maschinelles Lernen und prädiktive Analysen, um potenzielle Probleme zu lösen und Ihre Workloads zu optimieren. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Pure Storage](https://www.g2.com/de/sellers/pure-storage) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Santa Clara, US - **Twitter:** @purestorage (65,773 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pure-storage/ (6,976 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** PSTG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Kundendienst (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (1 reviews) - Sicherheit (1 reviews) **Cons:** - Kostenprobleme (1 reviews) - Teuer (1 reviews) ### 14. [Minitab Statistical Software](https://www.g2.com/de/products/minitab-statistical-software/reviews) Minitab® Statistical Software ist eine umfassende Datenanalyse-Lösung, die Benutzern hilft, fundierte, datengestützte Entscheidungen durch Visualisierungen, statistische Analysen und prädiktive Analysen zu treffen. Diese Software richtet sich an ein vielfältiges Publikum und ermöglicht es Einzelpersonen und Organisationen – unabhängig von ihrem statistischen Fachwissen oder geografischen Standort – die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse mit benutzerfreundlichen Werkzeugen zu nutzen. Die Software ist besonders vorteilhaft für Unternehmen und Institutionen, die Trends identifizieren, komplexe Probleme lösen und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen möchten. Mit fast 50 Jahren Erfahrung in diesem Bereich hat sich Minitab als vertrauenswürdiger Partner für Organisationen aller Größen etabliert, einschließlich vieler der führenden Fortune 500-Unternehmen. Die Suite von Werkzeugen, die Minitab Engage®, Minitab Workspace™, Minitab Connect®, Quality Trainer® und Salford Predictive Modeler® umfasst, ist darauf ausgelegt, den Prozess der Datenanalyse und Prozessverbesserung in verschiedenen Branchen zu optimieren. Zu den Hauptmerkmalen der Minitab® Statistical Software gehören eine breite Palette statistischer Tests, grafische Darstellungen und prädiktive Modellierungsfähigkeiten. Benutzer können leicht Visualisierungen erstellen, die helfen, komplexe Datensätze zu klären, was es einfacher macht, Muster und Trends zu identifizieren. Die Software bietet auch robuste statistische Analysetools, die es Benutzern ermöglichen, Hypothesentests, Regressionsanalysen und Regelkarten durchzuführen, unter anderem. Diese Funktionen befähigen Benutzer, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen, was letztendlich zur Geschäftsexzellenz führt. Minitab zeichnet sich in seiner Kategorie durch seine unvergleichliche Benutzerfreundlichkeit aus, die es Benutzern mit unterschiedlichen statistischen Kenntnissen ermöglicht, effektiv mit der Software zu arbeiten. Die intuitive Benutzeroberfläche und umfassende Unterstützungsressourcen stellen sicher, dass Benutzer schnell lernen können, wie sie die Fähigkeiten der Software nutzen können, um ihre spezifischen Bedürfnisse zu adressieren. Durch den Zugang zu leistungsstarken Analysetools ermöglicht Minitab Organisationen, eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung zu fördern, was zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz und einer verbesserten strategischen Planung führt. Zusammenfassend ist Minitab® Statistical Software ein wesentliches Werkzeug für Organisationen, die ihre Datenanalysefähigkeiten verbessern möchten. Durch das Angebot einer Suite leistungsstarker Funktionen, die für Benutzer aller Hintergründe entwickelt wurden, vereinfacht Minitab nicht nur den Prozess der Datenanalyse, sondern befähigt Organisationen auch, das volle Potenzial ihrer Daten für fundierte Entscheidungsfindung freizusetzen. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 218 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 7.4/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Minitab](https://www.g2.com/de/sellers/minitab-14ca02fe-fdeb-44c4-b0db-904058d0221b) - **Unternehmenswebsite:** https://www.minitab.com - **Gründungsjahr:** 1972 - **Hauptsitz:** State College, Pennsylvania, United States - **Twitter:** @Minitab (5,025 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (706 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Qualitätsmanager - **Top Industries:** Automobil, Herstellung - **Company Size:** 46% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (63 reviews) - Datenanalyse (54 reviews) - Statistische Analyse (39 reviews) - Analyse (32 reviews) - Analysefähigkeiten (30 reviews) **Cons:** - Teuer (23 reviews) - Lernkurve (22 reviews) - Nicht benutzerfreundlich (14 reviews) - Komplexität (13 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (11 reviews) ### 15. [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews) TimeGPT ist ein hochmodernes Foundation-Modell, das speziell für die Vorhersage von Zeitreihen und die Erkennung von Anomalien entwickelt wurde. Diese innovative Lösung ermöglicht es den Nutzern, das volle Potenzial ihrer Zeitreihendaten auszuschöpfen und fundiertere Entscheidungen in verschiedenen Bereichen zu treffen. Mit seinen fortschrittlichen Fähigkeiten hebt sich TimeGPT als ein entscheidendes Werkzeug für Organisationen hervor, die ihre datengesteuerten Strategien optimieren möchten. TimeGPT richtet sich an Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsentscheider und bedient eine breite Palette von Branchen, darunter Finanzen, Energie und Meteorologie. Seine Fähigkeit, große Mengen an Zeitreihendaten zu verarbeiten und zu analysieren, macht es zu einer unschätzbaren Ressource für diejenigen, die die betriebliche Effizienz verbessern, die Vorhersagegenauigkeit erhöhen und ungewöhnliche Muster identifizieren möchten, die auf zugrunde liegende Probleme hinweisen könnten. Ob es um die Vorhersage von Aktienkursen, den Energieverbrauch oder die Analyse von Wettertrends geht, TimeGPT bietet die notwendigen Werkzeuge, um komplexe Herausforderungen im Bereich der Zeitreihen zu bewältigen. Eine der Hauptmerkmale von TimeGPT ist seine Zero-Shot-Inferenzfähigkeit, die es den Nutzern ermöglicht, Vorhersagen zu generieren und Anomalien zu erkennen, ohne dass vorherige Trainingsdaten erforderlich sind. Diese Funktion reduziert erheblich die Zeit und Ressourcen, die normalerweise für das Modelltraining benötigt werden, und ermöglicht es den Nutzern, schnell Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Darüber hinaus wurde TimeGPT umfassend auf über 100 Milliarden Zeitreihendatenpunkte trainiert, was sicherstellt, dass es zuverlässige und genaue Vorhersagen in verschiedenen Kontexten liefern kann. TimeGPT bietet auch Feinabstimmungsoptionen, die es den Nutzern ermöglichen, das Modell an ihre spezifischen Datensätze anzupassen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Organisationen das Modell an ihre einzigartigen Zeitreiheneigenschaften anpassen können, um seine Vorhersageleistung zu verbessern. Darüber hinaus unterstützt das Modell die Integration exogener Variablen, die die Vorhersagegenauigkeit verbessern können, indem sie externe Faktoren berücksichtigen, die die Daten beeinflussen könnten. Mit robustem API-Zugang kann TimeGPT nahtlos in bestehende Anwendungen integriert werden, was es Organisationen erleichtert, seine Fähigkeiten zu nutzen. Es ist auch mit Azure Studio kompatibel und kann auf privater Infrastruktur bereitgestellt werden, was den Nutzern die Flexibilität bietet, die Bereitstellungsmethode zu wählen, die am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Die Fähigkeit, mehrere Zeitreihen gleichzeitig vorherzusagen, optimiert zudem die Arbeitsabläufe und ermöglicht es Organisationen, Ressourcen effektiv zu verwalten und ihre analytischen Fähigkeiten zu verbessern. Neben seiner Vorhersagekompetenz glänzt TimeGPT auch in der Anomalieerkennung, indem es automatisch ungewöhnliche Muster in Zeitreihendaten identifiziert. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die Systeme in Echtzeit überwachen und schnell auf potenzielle Probleme reagieren müssen. Durch die Einbeziehung exogener Merkmale können die Nutzer die Leistung des Modells weiter verbessern und sicherstellen, dass sie in der Lage sind, die Komplexität ihrer Zeitreihendaten zu bewältigen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 4.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 4.6/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/sellers/nixtla) - **Unternehmenswebsite:** https://www.nixtla.io/ - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nixtlainc (26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler - **Top Industries:** Computersoftware, Einzelhandel - **Company Size:** 49% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (31 reviews) - Einfache Integrationen (16 reviews) - Kundendienst (15 reviews) - Maschinelles Lernen (13 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (12 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (7 reviews) - Teuer (6 reviews) - Mangel an Anleitung (5 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (5 reviews) - Lernkurve (3 reviews) ### 16. [Salesloft](https://www.g2.com/de/products/salesloft/reviews) Salesloft treibt ein nachhaltiges Umsatzwachstum für die anspruchsvollsten Unternehmen der Welt an. Die branchenführende Revenue Orchestration Platform nutzt speziell entwickelte KI, um marktorientierten Teams zu helfen, das Wesentliche zu priorisieren und Maßnahmen zu ergreifen, von der ersten Kontaktaufnahme bis zum Upsell und zur Erneuerung. Salesloft richtet sich an ein vielfältiges Publikum, darunter Vertriebsprofis, Marketingteams und Führungskräfte im Bereich Umsatzoperationen, und wird erfolgreich von Organisationen jeder Größe genutzt. Mehr als 5.000 Kunden, darunter Google, 3M, IBM, Shopify, Square und Cisco, erzielen mit Salesloft einen Leistungsfaktor-Multiplikator, indem sie zu einem nachhaltigen Umsatzengagement-Modell wechseln, das ihnen hilft, die Komplexität des modernen B2B-Vertriebs zu lösen und die Umsatzeffizienz freizuschalten. Salesloft bietet eine Reihe von Fähigkeiten und Lösungen, die darauf ausgelegt sind, moderne Vertriebsteams zu unterstützen, darunter erweiterte Analysen, Umsatzprognosen, Vertriebsautomatisierung, Vertriebscoaching, Deal-Management, Umsatzintelligenz, Vertriebsengagement, Gesprächsintelligenz und integrierte Kommunikationsfähigkeiten. Mit der Revenue Orchestration Platform von Salesloft, die ein nachhaltiges Umsatzengagement-Modell antreibt, können Unternehmen profitables, effizientes Wachstum freischalten. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4,149 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft) - **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** Atlanta, GA - **Twitter:** @Salesloft (18,445 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,137 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Vertriebsentwicklungsvertreter - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 23% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (256 reviews) - Hilfreich (158 reviews) - Merkmale (155 reviews) - Automatisierung (146 reviews) - Zeitersparnis (138 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (95 reviews) - Rufprobleme (65 reviews) - Integrationsprobleme (62 reviews) - Lernkurve (60 reviews) - Einschränkungen (55 reviews) ### 17. [APEX](https://www.g2.com/de/products/leandna-apex/reviews) APEX von LeanDNA ist die auf Fabriken fokussierte Plattform für KI-gestützte Expertenausführung, um die Kontrolle über die Bedarfsplanung und das Materialmanagement zu etablieren. Sie ermöglicht optimierte Entscheidungen und Abläufe durch Materialtransparenz, vorausschauende Einblicke, Lieferantenkooperation und empfohlene Maßnahmen. APEX synchronisiert Menschen, Materialien und Standorte mit Datenzentralisierung, KI und maschinellem Lernen, um Lieferbedingungen zu analysieren, Risiken vorherzusagen, über Lieferanten hinweg zu vernetzen und die besten Maßnahmen zu skizzieren, um die Produktion zu schützen und zu optimieren. Mit Kernfähigkeiten, die von Datenvisibilität und KI über Lieferketteneinblicke, Beschaffungsmanagement bis hin zur Bestandsoptimierung reichen, verwandelt APEX fragmentierte Daten in Lieferkettenintelligenz, die eine selbstbewusste, präzise Ausführung antreibt. Teams eliminieren operative Vermutungen, reagieren schneller auf Störungen und verbessern die Leistung durch intelligentere Priorisierung und optimierte Lieferstrategien. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 128 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 6.2/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [LeanDNA](https://www.g2.com/de/sellers/leandna) - **Unternehmenswebsite:** https://www.leandna.com - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Austin, Texas, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/leandna/ (100 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Lieferant - **Top Industries:** Herstellung, Luft- und Raumfahrt - **Company Size:** 51% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (31 reviews) - Kundendienst (21 reviews) - Bestandsverwaltung (20 reviews) - Merkmale (15 reviews) - Zeitersparnis (13 reviews) **Cons:** - Komplexe Benutzerfreundlichkeit (10 reviews) - Begrenzte Anpassung (6 reviews) - Fehlende Funktionen (6 reviews) - Datenungenauigkeit (5 reviews) - Lernkurve (5 reviews) ### 18. [JMP](https://www.g2.com/de/products/jmp/reviews) JMP, eine Datenanalyse-Software für Mac und Windows, kombiniert die Stärke der interaktiven Visualisierung mit leistungsstarker Statistik. Das Importieren und Verarbeiten von Daten ist einfach. Die Drag-and-Drop-Oberfläche, dynamisch verknüpfte Grafiken, Bibliotheken mit fortschrittlichen Analysefunktionen, Skriptsprachen und Möglichkeiten, Ergebnisse mit anderen zu teilen, ermöglichen es den Benutzern, tief in ihre Daten einzutauchen, mit größerer Leichtigkeit und Geschwindigkeit. Ursprünglich in den 1980er Jahren entwickelt, um den neuen Wert der GUI für Personal Computer zu nutzen, bleibt JMP der Aufgabe verpflichtet, mit jeder Version der Software fortschrittliche statistische Methoden und spezielle Analysetechniken aus verschiedenen Branchen hinzuzufügen. Der Gründer der Organisation, John Sall, ist immer noch als Chefarchitekt tätig. Um eine vollständige Liste der Datenverbindungen zu sehen, besuchen Sie bitte https://www.jmp.com/en/software/analytic-workflow/data-connectors **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 206 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [JMP Statistical Discovery](https://www.g2.com/de/sellers/jmp-statistical-discovery) - **Unternehmenswebsite:** https://www.jmp.com - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** Cary, North Carolina - **Twitter:** @JMP_software (2,759 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/jmp/ (1,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (10 reviews) - Datenvisualisierung (9 reviews) - Statistische Analyse (5 reviews) - Visualisierung (5 reviews) - Benutzeroberfläche (4 reviews) **Cons:** - Teuer (6 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Begrenzte Flexibilität (4 reviews) - Lernschwierigkeit (3 reviews) - Einschränkungen im Speicher (2 reviews) ### 19. [Microland smartThink](https://www.g2.com/de/products/microland-smartthink/reviews) IT-spezifische Probleme im Zusammenhang mit Netzwerken, Servern, Speicher, Anwendungen, Middleware, IoT, Cloud-Bereitstellungen usw. mit Echtzeit-Datenanalyse und Korrelation **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 9.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 9.4/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Microland](https://www.g2.com/de/sellers/microland-1ab552b6-0e70-41c3-8841-1de035fc3822) - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** Bangalore - **Twitter:** @MicrolandLtd (2,256 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microland (6,416 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Geschäftswachstum (1 reviews) - Anpassung (1 reviews) - Dashboard-Management (1 reviews) - Leichtigkeit des Lernens (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) **Cons:** - Kompatibilitätsprobleme (1 reviews) - Kostenprobleme (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) ### 20. [Pecan](https://www.g2.com/de/products/pecan/reviews) Pecan AI ist eine Plattform für prädiktive Analysen, die Geschäftsteams dabei hilft, zu verstehen, was als nächstes wahrscheinlich passieren wird, während noch Zeit zum Handeln bleibt. Mit Pecans Predictive AI Agent können Teams Geschäftsfragen in zuverlässige Vorhersagen für Anwendungsfälle wie Kundenabwanderung, Nachfrageprognosen und Lebenszeitwert umwandeln, ohne sich auf lange, komplexe Data-Science-Projekte verlassen zu müssen. Die Plattform übernimmt automatisch die Datenvorbereitung, Feature-Engineering, Modellierung, Validierung und Bereitstellung und bietet transparente, erklärbare Vorhersagen, die in Tools wie Salesforce, HubSpot, Snowflake und BI-Systeme integriert werden, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 35 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Pecan.ai](https://www.g2.com/de/sellers/pecan-ai) - **Unternehmenswebsite:** https://www.pecan.ai - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** US, Israel - **Twitter:** @pecan_ai (1,141 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pecan-ai/ (83 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Einzelhandel - **Company Size:** 53% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (25 reviews) - Kundendienst (18 reviews) - Geschwindigkeit (15 reviews) - Problemlösung (13 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (11 reviews) **Cons:** - Lernschwierigkeit (9 reviews) - Einschränkungen (8 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (8 reviews) - Lernkurve (7 reviews) - Begrenzte Anpassung (5 reviews) ### 21. [Qlik Sense](https://www.g2.com/de/products/qlik-sense/reviews) Qlik Sense befähigt Menschen, bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Die Lösung bietet erweiterte Analysen für jeden geschäftlichen Bedarf, von Visualisierungen und Dashboards bis hin zu Analysen in natürlicher Sprache, benutzerdefinierten und eingebetteten Analysen, Berichterstattung und Benachrichtigungen. Unsere einzigartige assoziative Technologie verbessert die menschliche Intuition mit KI-gestützten Erkenntnissen und bietet unvergleichliche Möglichkeiten zur Kombination von Daten und zur Erkundung von Informationen. Sie indexiert die Assoziationen in Ihren Daten und zeigt verwandte und nicht verwandte Werte an, während Sie klicken, und enthüllt verborgene Erkenntnisse, die von abfragebasierten Tools übersehen würden. Und sie führt Berechnungen so schnell durch, wie Sie denken können. Qlik Sense hilft Benutzern, von passiven zu aktiven Analysen für Echtzeit-Zusammenarbeit und -Aktion überzugehen. Und Sie erhalten robuste Datenintegration, Anwendungsautomatisierung und den Komfort von SaaS mit hybriden Multi-Cloud-Fähigkeiten. Sehen Sie, warum wir seit 11 Jahren in Folge als Gartner Magic Quadrant Leader für Analytics- und BI-Plattformen ausgezeichnet wurden. 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[Qlik Predict](https://www.g2.com/de/products/qlik-predict/reviews) Qlik AutoML (automatisiertes maschinelles Lernen) bringt KI-generierte maschinelle Lernmodelle und prädiktive Analysen direkt zur größeren Gemeinschaft von Analysebenutzern und -teams Ihrer Organisation, in einer einfachen Benutzererfahrung, die darauf abzielt, ihre Intuition durch maschinelle Intelligenz zu erweitern. Mit AutoML können Sie ganz einfach maschinelle Lernmodelle erstellen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen planen – alles innerhalb einer intuitiven, codefreien Benutzeroberfläche. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf den Prozess der Erkennung von Mustern in historischen Daten konzentriert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. ML verwendet historisch beobachtete Daten als Eingabe, wendet einen mathematischen Prozess auf diese Daten an und erstellt ein Ergebnis, das als maschinelles Lernmodell bezeichnet wird, basierend auf Mustern in historischen Daten. Dieses Modell kann dann verwendet werden, um zukünftige Vorhersagen zu treffen und Szenarien zu testen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 78 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik) - **Gründungsjahr:** 1993 - **Hauptsitz:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,285 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1 (888) 994-9854 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 38% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Automatisierung (5 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (5 reviews) - KI-Integration (4 reviews) - Maschinelles Lernen (4 reviews) - KI-Fähigkeiten (3 reviews) **Cons:** - Begrenzte Anpassung (4 reviews) - Bereitstellungsprobleme (2 reviews) - Fehlende Funktionen (2 reviews) - Erforderliches Wissen (2 reviews) - Werkzeugbeschränkungen (2 reviews) ### 23. [GoodData](https://www.g2.com/de/products/gooddata/reviews) GoodData ist die umfassende, KI-native Entscheidungsintelligenzplattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in umsetzbare, unternehmensgerechte Erkenntnisse zu verwandeln. Entwickelt für kontrollierte, skalierbare Analysen, ermöglicht GoodData Organisationen, Entscheidungen, Workflows und KI-Agenten direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren und zu operationalisieren. Die Plattform kombiniert Analytics as Code, eine kontrollierte semantische und Metrikschicht, APIs, SDKs und offene KI-Interoperabilität, um Teams dabei zu helfen, zusammensetzbare Analysen und KI-Erfahrungen über Produkte, Workflows und Kundenumgebungen hinweg zu schaffen. Von eingebetteten Analysen und Dashboards bis hin zu Assistenten, KI-Workflows und interoperablen Agenten bietet GoodData Teams die Grundlage, um von Erkenntnissen zu Handlungen überzugehen, mit eingebauter Governance, Leistung und Flexibilität bei der Bereitstellung. Heute bedient GoodData über 140.000 Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer weltweit. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 555 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Algorithmen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [GoodData](https://www.g2.com/de/sellers/gooddata) - **Gründungsjahr:** 2007 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @gooddata (12,647 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (283 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** (415) 200-0186 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenanalyst, Produktmanager - **Top Industries:** Computersoftware, Verbraucherdienste - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 39% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (52 reviews) - Datenvisualisierung (34 reviews) - Integrationen (34 reviews) - Intuitiv (30 reviews) - Anpassung (28 reviews) **Cons:** - Lernkurve (28 reviews) - Lernschwierigkeit (19 reviews) - Fehlende Funktionen (19 reviews) - Komplexität (13 reviews) - Begrenzte Anpassung (12 reviews) ### 24. [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:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 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) ### 25. [Coveo](https://www.g2.com/de/products/coveo/reviews) Coveo ist eine zusammensetzbare KI-Such- und generative Erlebnisplattform. Es ist die Intelligenzschicht, die individualisierte, vertrauenswürdige und vernetzte Erlebnisse ermöglicht. Sie können Kunden begeistern, die Fähigkeiten von Mitarbeitern erweitern und überlegene Geschäftsergebnisse mit semantischer Suche, KI-Empfehlungen, einheitlicher Personalisierung und GenAI-Antworten erzielen. Was es tut: Es bringt die relevantesten Inhalte in jede Schnittstelle für Suche, Empfehlungen und agentische Erlebnisse, sodass Menschen immer das finden, was ihnen am meisten hilft. Unsere einzige SaaS-Plattform und die robuste Suite von KI- und GenAI-Modellen sind speziell darauf ausgelegt, das Gesamterlebnis zu transformieren: von CX bis EX über Websites, Handel, Service und Arbeitsplatz. Vertiefen Sie die Inhaltspersonalisierung über mehrere Kontaktpunkte hinweg. Personalisieren Sie Interaktionen, um Konversionen, Kundenzufriedenheit, Inhaltserkennung – oder alles davon – zu verbessern. Mit einer so leistungsstarken Inhaltspersonalisierungs-Engine wie Coveo können Sie klein anfangen und groß planen. Bleiben Sie mit einem intelligenten Empfehlungsgeber einen Schritt voraus. Vom Browsen bis zur Suche nutzen Sie Coveos hochmoderne Empfehlungs-Engine, um Menschen dabei zu helfen, Inhalte, Produkte und Dienstleistungen zu entdecken, die sie wollen oder wahrscheinlich als nächstes benötigen. Generative KI ist mächtig, benötigt jedoch frische Inhalte, um zu funktionieren. Um mit GenAI erfolgreich zu sein, benötigen Sie eine Lösung, die Wissen vereint und die relevantesten Inhalte abruft, um zuverlässige Antworten zu liefern und gleichzeitig sicher zu skalieren. Lernen Sie Relevance Generative Answering (RGA) kennen, die nächste Evolution der KI-Suche: Antworten zu produzieren, die die besten Inhalte Ihres Unternehmens nutzen und auf Ihren einzigartigen Kontext zugeschnitten sind. Wir kümmern uns um die KI und LLMs, sodass Sie sich auf Innovation konzentrieren können. Live für Kunden in 4–6 Wochen. Starten Sie von Grund auf oder beschleunigen Sie die Entwicklung mit vorgefertigten Integrationen und Tools für jeden Stack. Unsere API-geführte Architektur ermöglicht es Ihnen, die Coveo-Relevanzplattform zu integrieren und zu erweitern, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Unsere Plattform ist nach ISO 27001 zertifiziert, HIPAA-konform, SOC2-konform und 99,999% SLA-resilient. Wir sind ein Salesforce Summit ISV-Partner, eine SAPⓇ Endorsed App und ein Adobe Gold Partner. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 142 **User Satisfaction Scores:** - **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Algorithmen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Textgenerierung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Coveo Solutions Inc](https://www.g2.com/de/sellers/coveo-solutions-inc) - **Unternehmenswebsite:** https://www.coveo.com - **Gründungsjahr:** 2005 - **Hauptsitz:** Quebec City, Canada - **Twitter:** @coveo (4,302 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coveo (829 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Einzelhandel, Computersoftware - **Company Size:** 54% Unternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Sucheffizienz (27 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (26 reviews) - Suchfunktion (19 reviews) - Analytik (18 reviews) - Merkmale (18 reviews) **Cons:** - Lernkurve (13 reviews) - Schwieriges Lernen (11 reviews) - Lernschwierigkeit (10 reviews) - Hohe Lernkurve (8 reviews) - Schlechter Kundensupport (8 reviews) ## Parent Category [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software) ## Related Categories - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) --- ## Buyer Guide ### Was Sie über Predictive Analytics Software wissen sollten ### Was sind prädiktive Analytik-Tools und -Software? Prädiktive Analytik-Software dreht sich darum, Geschäftsergebnisse vorhersehbar zu machen. Datenwissenschaftler und Datenanalysten können dies tun, indem sie Data Mining und prädiktive Modellierung verwenden, um historische Daten zu analysieren. Durch ein besseres Verständnis der Vergangenheit können Unternehmen Einblicke in die Zukunft gewinnen. [Prädiktive Analytik](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics) geht einen Schritt weiter als allgemeine [Business Intelligence](https://www.g2.com/glossary/business-intelligence-definition), die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Datensätzen zu ziehen. Stattdessen können Benutzer [Machine-Learning-Algorithmen](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) und prädiktive Modelle entwickeln, um Geschäftskennzahlen vorherzusagen und zu erreichen. Der Grund, warum Unternehmen diese kritischen Zahlen erreichen und vorausschauender werden können, liegt im Boom der Big Data. Unternehmen können ihre Daten wie nie zuvor nutzen. Durch die Aufzeichnung und den Besitz immer mehr historischer und Echtzeitdaten haben Datenwissenschaftler größere Stichprobengrößen zur Verfügung, was bedeutet, dass sie viel genauer sein können. Unternehmen, die in prädiktive Analytik investieren, ohne sicherzustellen, dass ihre Daten genau, sauber und zugänglich sind, verschwenden letztendlich ihre Zeit. Diejenigen jedoch, die ihre Daten richtig handhaben können, werden einen signifikanten Wettbewerbsvorteil schaffen und einen Vorteil auf dem Markt haben. ### Vorteile der Nutzung von prädiktiven Analytik-Tools - Genaues Vorhersagen und Prognostizieren von Umsatzzahlen basierend auf einer Vielzahl von Variablen - Kundenabwanderung und -bindung verstehen und berücksichtigen - Mitarbeiterfluktuation basierend auf historischen Faktoren für Fluktuation vorhersagen - Präzisere, datengetriebene Entscheidungen in allen Abteilungen basierend auf verfügbaren Daten treffen - Sowohl Risiken als auch Chancen bestimmen, die sonst in Unternehmensdaten verborgen waren ### Warum prädiktive Analytik-Lösungen verwenden? Es gibt eine Reihe von Anwendungen für prädiktive Analytik-Software und Gründe, warum Unternehmen sie übernehmen sollten, aber sie laufen alle darauf hinaus, zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, was in der Zukunft passieren könnte und was getan werden sollte, um positive Geschäftsergebnisse sicherzustellen. Diese werden als [deskriptive Analytik, prädiktive Analytik und präskriptive Analytik](https://www.g2.com/articles/types-of-data-analytics) betrachtet. **Deskriptive Analytik (die Vergangenheit verstehen) —** Deskriptive Analytik befasst sich mit dem Verständnis dessen, was in der Vergangenheit passiert ist und wie es beeinflusst hat, wo ein Unternehmen in der Gegenwart steht. Dies bedeutet, dass Data Mining auf den historischen Daten eines Unternehmens durchgeführt wird. Diese Art der Analyse kann durch die Verwendung von Business-Intelligence-Tools, Big-Data-Analytik oder Zeitreihendaten gewonnen werden. Unabhängig davon, wie sie erreicht wird, ist die Bereitstellung von deskriptiver Analytik eine wichtige Grundlage der prädiktiven Analytik und der Schaffung datengetriebener Entscheidungsprozesse. Es erfordert eine gründliche Datenvorbereitung und die Organisation der Daten für eine einfache deskriptive Analyse. **Prädiktive Analytik (wissen, was möglich ist) —** Prädiktive Analytik ermöglicht es Benutzern und Unternehmen, potenzielle Ergebnisse zu kennen und vorherzusehen. Der Aufbau prädiktiver Modelle basierend auf der deskriptiven Analyse kann sicherstellen, dass Unternehmen nicht zweimal denselben Fehler machen. Es kann auch genauere Prognosen und Planungen bieten, die helfen, die Effizienz zu optimieren. Letztendlich macht diese Analyse das Unbekannte bekannt. **Präskriptive Analytik (und jetzt?) —** Der letzte Schritt und der ultimative Grund für die Verwendung von prädiktiven Analytik-Tools ist es, klare Maßnahmen basierend auf den Vorschlägen und Empfehlungen der prädiktiven Modelle zu ergreifen. Hier kommen maschinelles Lernen und Deep-Learning-Funktionalität ins Spiel. Einige prädiktive Analytik-Lösungen können umsetzbare Erkenntnisse ohne menschliches Eingreifen liefern. Zum Beispiel kann es eine kurze Liste von Verkaufsaccounts bereitstellen, die schnell abgeschlossen werden sollten, basierend auf mehreren Variablen. Präskriptiv zu werden, geht einen Schritt weiter in der Analytik und ist der ultimative Grund für die Einführung fortschrittlicher, prädiktiver Analytik. ### Wer nutzt prädiktive Analytik-Plattformen? Um das volle Potenzial von prädiktiven Analytik-Plattformen auszuschöpfen, müssen Unternehmen hochqualifizierte Datenwissenschaftler einstellen, die Kenntnisse in der Entwicklung von maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung haben. Diese qualifizierten Arbeitskräfte sind nicht zahlreich, daher werden sie oft sehr gut bezahlt. Finanzielle Ressourcen für diese Positionen bereitzustellen, ist möglicherweise nicht für jedes Unternehmen eine Option, aber diejenigen, die sich Datenwissenschaftler leisten können, haben einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz. Während Datenwissenschaftler oder Datenanalysten die Mitarbeiter sind, die mit der Nutzung von prädiktiver Analytik-Software beauftragt sind, gibt es viele Branchen und Abteilungen, die durch die Nutzung von prädiktiver Analytik beeinflusst werden können: **Fertigung und Lieferkette—** Ein Bereich, der durch die Nutzung von prädiktiver Analyse stark verbessert werden kann, ist die Bedarfsplanung für Fertigungsunternehmen. Mit genaueren Prognosen können Unternehmen Risiken wie Engpässe und Überschüsse vermeiden. Darüber hinaus können Unternehmen vorausschauend in Bezug auf Qualitätsmanagement und Produktionsprobleme werden. Durch die Analyse dessen, was in der Vergangenheit Produktionsausfälle verursacht hat, können Unternehmen Produktionsausfälle in der Zukunft antizipieren und vermeiden. Die Distribution ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Lieferkette, der mit prädiktiver Modellierung weiter optimiert werden kann. Durch eine bessere Schätzung, wohin Waren geliefert werden müssen und welche Risiken die Verteilungsmodi aufhalten könnten, können Unternehmen einen besseren Service bieten und ihre Produkte effizienter an Kunden liefern. Unter Berücksichtigung historischer Daten, wie Wetter, Verkehr und Unfallberichte, kann der Versand zu einer präziseren Wissenschaft werden. **Einzelhandel —** Der Einzelhandel ist eine weitere Branche, die mit Hilfe von prädiktiver Analytik für Optimierung bereit ist. Prädiktive Analytik im Einzelhandel kann Unternehmen Einblicke in alles von Preisoptimierung bis hin zum Verständnis geben, wie Käufer sich in stationären Geschäften bewegen, um die Organisation der Waren im Geschäft zu verbessern. E-Commerce-Unternehmen können diese Faktoren viel effizienter verfolgen. Alle E-Commerce-Interaktionen können in einer Datenbank erfasst und von prädiktiven Modellen beeinflusst werden. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Amazon so erfolgreich und disruptiv für stationäre Einzelhändler war. Jede Entscheidung kann mit Hilfe von Daten prädiktiv getroffen werden. **Marketing und Vertrieb —** Die Fähigkeit, die Handlungen von Kunden und Interessenten vorherzusagen, ist ein unschätzbarer Service für jedes Unternehmen. Marketingteams können prädiktive Analytik-Software nutzen, um vorherzusagen, wie Marketingkampagnen abschneiden könnten, welche Interessentensegmente mit Anzeigen angesprochen werden sollten und die potenziellen Konversionsraten jeder Kampagne. Zu verstehen, wie sich diese Bemühungen auf das Endergebnis auswirken, ist entscheidend für den Erfolg von Marketingteams und führt zu einem viel effizienteren und produktiveren Vertriebsteam. Gleichzeitig können Vertriebsteams prädiktive Modellierung in Bereichen wie Lead-Scoring nutzen, um zu bestimmen, welche Accounts zuerst angesprochen werden sollten, da sie eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit haben. Sicherzustellen, dass Vertriebsmitarbeiter intelligenter statt härter arbeiten, bedeutet mehr Umsatz. Einige [CRM](https://www.g2.com/categories/crm)- und [Marketing-Automatisierungslösungen](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) bieten ein gewisses Maß an prädiktiver Funktionalität, aber Datenwissenschaftler können diese Daten separat in dedizierte prädiktive Analytik-Tools einfließen lassen, um abteilungsübergreifende Korrelationen zu finden. **Finanzdienstleistungen—** Die Bankenbranche war lange reif für Disruption, aber Finanzverwaltungen nutzen prädiktive Analytik-Lösungen, um Risiken besser vorherzusagen. Historische Daten können prädiktive Analytik-Software antreiben, um betrügerische Transaktionen vorherzusagen und Kreditrisiken zu bestimmen, unter anderem. ### Arten von prädiktiver Analytik-Software Prädiktive Modellierung ist eine komplexe Wissenschaft, die Jahre des Trainings erfordert, um sie zu verstehen. Es gibt einen Grund, warum Datenwissenschaftler sehr gefragt sind: Nicht viele Menschen haben ein vollständiges Verständnis dafür, wie man prädiktive Modelle erstellt. Es gibt zwei Haupttypen von prädiktiven Modellen: Klassifikations- und Regressionsmodelle. **Klassifikationsmodelle—** Einfach ausgedrückt, ordnet die Klassifikation ein Datenstück einem Bucket oder einer Klasse zu und kennzeichnet es als solches. Klassifikationsmodelle kennzeichnen im Wesentlichen Daten basierend auf dem, was ein Algorithmus bereits gelernt hat. Das ultimative Ziel von Klassifikationsmodellen ist es, neue Datenpunkte genau in die richtigen Klassen einzuordnen, damit die Daten prädiktiv und präskriptiv werden können. **Regressionsmodelle—** Regressionsmodelle analysieren die Beziehung zwischen zwei separaten Datenpunkten und helfen, vorherzusagen, was passiert, wenn sie nebeneinander gestellt werden. Zum Beispiel können Baseballteams eine Regressionsanalyse über die Beziehung zwischen der Anzahl der geworfenen Fastballs und der Anzahl der geschlagenen Home Runs durchführen. **Entscheidungsbäume —** Ein häufiger Typ von Klassifikationsmodell ist ein Entscheidungsbaum. Diese Modelle sagen mehrere mögliche Ergebnisse basierend auf einer Vielzahl von Eingaben voraus. Zum Beispiel, wenn ein Vertriebsteam 1 Million Dollar in einer Pipeline aufbaut, können sie 100.000 Dollar Umsatz abschließen, aber wenn sie 10 Millionen Dollar in einer Pipeline aufbauen, sollten sie in der Lage sein, 1 Million Dollar Umsatz abzuschließen. **Neuronale Netze—** Neuronale Netze, in der KI-Welt als künstliche neuronale Netze bekannt, sind extrem komplexe prädiktive Modelle. Diese Modelle können unstrukturierte, nichtlineare Beziehungen zwischen Datenpunkten vorhersagen und analysieren. Diese Lösungen bieten Mustererkennung und können helfen, Anomalien zu verfolgen. Künstliche neuronale Netze wurden ursprünglich erstellt und gebaut, um die Synapsen und neuronalen Aspekte des menschlichen Gehirns zu imitieren. Sie sind einer der beitragenden Faktoren zum beschleunigten Wachstum in künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Andere Arten der prädiktiven Modellierung umfassen Bayes'sche Analyse, speicherbasierte Argumentation, k-nächste Nachbarn, Support-Vektor-Maschinen und Zeitreihen-Daten-Mining. ### Potenzielle Probleme mit prädiktiven Analytik-Softwarelösungen **Mangel an qualifizierten Mitarbeitern—** Das Hauptproblem bei der Einführung von prädiktiver Analytik-Software ist der Bedarf an einem qualifizierten Datenwissenschaftler, der mit den Daten interagiert und die Modelle erstellt. Es gibt eine deutliche Qualifikationslücke in Bezug auf die Suche nach Benutzern, die verstehen, wie man Daten zieht und Modelle erstellt und welche Auswirkungen die Daten auf das gesamte Unternehmen haben. Aus diesem Grund sind Datenwissenschaftler sehr gefragt und daher teuer. **Datenorganisation—** Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind. Die Nutzung großer Datensätze, die historische und Echtzeitdaten enthalten, ist in der heutigen Welt nicht einfach. Unternehmen müssen oft ein Data Warehouse oder einen Data Lake aufbauen, der alle unterschiedlichen Datenquellen für einen einfachen Zugriff kombinieren kann. Auch dies erfordert hochqualifizierte Mitarbeiter. ### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit prädiktiven Analytik-Tools Prädiktive Analytik-Software steht in Zusammenhang mit vielen anderen Analytik- und [künstliche Intelligenz-Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence)-Kategorien. [**Maschinelles Lernen Software**](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **—** Maschinelle Lernalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil des Aufbaus effektiver prädiktiver Modelle. Viele maschinelle Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, Empfehlungen oder Vorschläge zu geben, was auch das Endziel von prädiktiver Analytik-Software ist. Entwickler verwenden diese Tools, um maschinelles Lernen in Anwendungen einzubetten, oft um prädiktive und präskriptive Analysen bereitzustellen. [**Business Intelligence Plattformen**](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) **—** Diese Tools sind die traditionellen Analytiklösungen, die verwendet werden, um die Daten eines Unternehmens zu verstehen. Datenanalysten verwenden BI-Plattformen, um zu visualisieren und zu verstehen, wie spezifische Aktionen geschäftskritische Initiativen beeinflussen. Einige dieser Plattformen bieten prädiktive Funktionen, aber ihr Hauptzweck ist nicht die prädiktive Modellierung. [**Big Data Analytik**](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **—** Big Data Analytik-Software, ähnlich wie Business Intelligence Plattformen, bietet oft prädiktive Modellierungsfunktionen. Diese Lösungen werden jedoch mehr verwendet, um Echtzeitdaten zu verfolgen, als um historische Daten zu verstehen. Big Data Analytik-Software verbindet sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen, um strukturierte und unstrukturierte Daten besser zu verstehen. Diese gleichen Datenquellen können wichtig für Datenwissenschaftler sein, die mit dem Aufbau prädiktiver Modelle beauftragt sind.