# 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




  
## How Many Predictive Analytics Software Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 288

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 107
- **Buyer Segments**: Unternehmen 35% │ Kleinunternehmen 34% │ Unternehmen mittlerer Größe 31%
- **Top Trending Product**: SAS Visual Forecasting (+0.049)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Predictive Analytics Software Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 30,200+ Authentische Bewertungen
- 288+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.

  
## Which Predictive Analytics Software Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Nixtla](https://www.g2.com/de/products/nixtla/reviews)
- **Top-Trending:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/de/products/rapidminer-studio/reviews)

  
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**Sponsored**

### Contentful

Contentful ist eine digitale Erlebnisplattform (DXP), die für Marketer, Entwickler und digitale Teams entwickelt wurde, die schnell und in großem Maßstab wirkungsvolle Erlebnisse über alle Kanäle hinweg aufbauen, personalisieren und bereitstellen müssen. Durch die Kombination seines Headless-CMS mit nativer, kontextueller KI ermöglicht Contentful die schnelle Erstellung, nahtlose Verwaltung und konsistente Omnichannel-Bereitstellung von markenkonformen, datengesteuerten Inhalten. Contentful befähigt Teams, modulare Inhalte und Designkomponenten anzupassen, wiederzuverwenden, zu personalisieren und zu veröffentlichen, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein, was schnelle Iterationen und Echtzeit-Targeting, -Experimente und -Optimierungen auf Komponentenebene ermöglicht. Ergänzt durch ein robustes Ökosystem und aufgebaut auf einer unendlich erweiterbaren, API-first-Plattform, gibt Contentful Teams die Freiheit, neue Erlebnisse und Integrationen schnell zu erstellen oder bereitzustellen, um den sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen ihrer Marke gerecht zu werden. Vertraut von globalen Marktführern, ist Contentful für unternehmerische Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und zukunftssicheres Wachstum konzipiert und hilft Organisationen, den ROI zu maximieren und in der heutigen wettbewerbsintensiven digitalen Landschaft zu übertreffen.



[Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=499&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1414&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=624&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=4941&secure%5Bresource_id%5D=499&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fpredictive-analytics&secure%5Btoken%5D=60e0820e2e54005ca0e23c6af4a61029ace6988b5ac2ccaa643db3dd496484a6&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.contentful.com%2Fproducts%2Fpersonalization%2F%3Fnt_experiences%3D9BZdShPA4TYFUwHsEmNZi%3D0%26utm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dpaid%26utm_campaign%3Dfy27-q1-global-inbound_competitor&secure%5Burl_type%5D=book_demo)

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  ## What Are the Top-Rated Predictive Analytics Software Products in 2026?
### 1. [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:** 3,548
**How Do G2 Users Rate Tableau?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Tableau?**

- **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (581,299 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (634 reviews)
- Datenvisualisierung (544 reviews)
- Visualisierung (412 reviews)
- Merkmale (340 reviews)
- Intuitiv (309 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (275 reviews)
- Lernschwierigkeit (234 reviews)
- Teuer (217 reviews)
- Langsame Leistung (151 reviews)
- Schwierigkeit (135 reviews)

### 2. [Clari](https://www.g2.com/de/products/clari/reviews)
  Clari+Salesloft ist ein KI-Unternehmen, das die Zukunft des Umsatzes gestaltet und die Kategorie transformiert. Durch den Aufbau des weltweit ersten Predictive Revenue Systems helfen wir Organisationen, über fragmentierte Anwendungen und Aufzeichnungssysteme hinauszugehen, hin zu einem Modell, das kontinuierlich die Umsatzumsetzung vorantreibt und anpasst. Unsere Plattform erfasst Signale aus Geschäftsdaten und nutzt maßgeschneiderte KI, um den richtigen Kontext zu schaffen und Maßnahmen in Vertriebsteams zu fördern. Anstatt von getrennten Einblicken und isolierten Arbeitsabläufen arbeiten Vertriebsteams mit einem gemeinsamen Verständnis, schnelleren Entscheidungen und einer Umsetzung, die mit dem Geschäft abgestimmt bleibt. Vertraut von Tausenden von Unternehmen, darunter Adobe, 3M, IBM und Zoom, unterstützt Clari+Salesloft die Prognose, erkennt Risiken im Vertriebstrichter und fördert proaktive Umsetzung—was Tausende von Stunden im Außendienst zurückgibt und vorhersehbares, skalierbares Wachstum ermöglicht.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5,496
**How Do G2 Users Rate Clari?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Clari?**

- **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft)
- **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,438 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,109 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Kundenbetreuer
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 47% Unternehmen mittlerer Größe, 41% Unternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (722 reviews)
- Prognose (486 reviews)
- Merkmale (365 reviews)
- Salesforce-Integration (326 reviews)
- Hilfreich (287 reviews)

**Cons:**

- Einschränkungen (186 reviews)
- Begrenzte Anpassung (150 reviews)
- Lernkurve (147 reviews)
- Fehlende Funktionen (147 reviews)
- Salesforce-Integration (131 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:** 1,147
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (129 reviews)
- Geschwindigkeit (126 reviews)
- Integrationen (110 reviews)
- Schnelles Abfragen (105 reviews)
- Abfrageeffizienz (100 reviews)

**Cons:**

- Teuer (112 reviews)
- Abfrageprobleme (65 reviews)
- Kostenmanagement (52 reviews)
- Kostenprobleme (51 reviews)
- Lernkurve (49 reviews)

### 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:** 755
**How Do G2 Users Rate SAS Viya?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (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)

**Who Is the Company Behind SAS Viya?**

- **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 (60,933 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer
  - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### What Are SAS Viya's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (234 reviews)
- Merkmale (175 reviews)
- Analytik (149 reviews)
- Datenanalyse (125 reviews)
- Datenvisualisierung (116 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (105 reviews)
- Komplexität (103 reviews)
- Lernkurve (99 reviews)
- Schwieriges Lernen (82 reviews)
- Teuer (78 reviews)

### 5. [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:** 1,146
**How Do G2 Users Rate Adobe Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

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

- **Verkäufer:** [Adobe](https://www.g2.com/de/sellers/adobe)
- **Unternehmenswebsite:** https://adobe.com
- **Gründungsjahr:** 1982
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Adobe (958,943 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1480/ (41,539 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Adobe Analytics's Pros and 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)

### 6. [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:** 673
**How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?**

- **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 (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon QuickSight's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integrationen (69 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (62 reviews)
- Einfache Integrationen (57 reviews)
- Datenvisualisierung (41 reviews)
- Dashboard-Management (39 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (62 reviews)
- Lernkurve (36 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (26 reviews)
- Fehlende Funktionen (20 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (20 reviews)

### 7. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  IBM Cognos Analytics ist eine Business-Intelligence- und Analyselösung, die agentische KI nutzt, um Teams dabei zu helfen, vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, verwaltete analytische Anwendungen zu erstellen und bessere Entscheidungen zu treffen. Teams können Daten erkunden, KPIs überwachen, die Leistung analysieren, Trends vorhersagen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen teilen. Die Lösung ist für Geschäftsleiter, Analysten, Berichtsersteller, IT-Teams und Datenverwaltungsteams konzipiert, die verwaltete Berichterstellung, Self-Service-Analysen, Datenmodellierung und flexible Bereitstellungsoptionen benötigen. Häufige Anwendungsfälle umfassen Unternehmensberichterstattung, operative Berichterstattung, Finanzberichterstattung, Dashboarding, Leistungsmanagement, Prognosen und verwaltete Self-Service-Analysen. Es unterstützt sowohl zentralisierte BI-Teams als auch verteilte Benutzer, die konsistenten Zugriff auf vertrauenswürdige Analysen benötigen. Wichtige Funktionen: 1. Erstellen Sie verwaltete Berichte und Dashboards: Erstellen, planen, verteilen und verwalten Sie Berichte, Dashboards und Visualisierungen für Teams, Führungskräfte und Stakeholder. Unterstützen Sie routinemäßige Berichterstattung, Geschäftsüberprüfungen und speziell entwickelte analytische Anwendungen mit konsistenten Informationen. 2. Erkunden Sie Daten mit Kontrolle: Verwenden Sie Self-Service-Analysen, zertifizierte Datenmodelle, verwaltete Metriken, Zugriffskontrollen und Prüfbarkeit, um die Berichterstattung über Teams und Abteilungen hinweg konsistent zu halten. 3. Analysieren und prognostizieren Sie schneller: Verwenden Sie Unterstützung in natürlicher Sprache, automatisierte Erkenntnisse und Prognosen, um Benutzern zu helfen, Daten in unterstützten Versionen und Bereitstellungen schneller zu verstehen. 4. Setzen Sie Reporting Agents ein: Nutzen Sie agentische KI-Funktionen in unterstützten Versionen und Bereitstellungen, um Berichte zu finden, Ergebnisse zusammenzufassen, Erkenntnisse zu teilen und Berichte mit natürlicher Sprache zu erstellen oder zu verfeinern. 5. Bereitstellen, wo das Geschäft es benötigt: Führen Sie Cognos Analytics in On-Premises-, IBM-gehosteten, hybriden oder zertifizierten Containerumgebungen aus, um den Anforderungen an Infrastruktur, Sicherheit und Governance gerecht zu werden. Cognos Analytics hilft Organisationen, sich wiederholende Berichterstellungsarbeiten zu reduzieren, die Konsistenz über Metriken und Dashboards hinweg zu verbessern und den Zugriff auf verwaltete Datenanalysen im gesamten Unternehmen zu erleichtern.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 394
**How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 59% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (20 reviews)
- Analytik (15 reviews)
- Benutzeroberfläche (12 reviews)
- Dashboard-Anpassung (11 reviews)
- Effizienz (11 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (9 reviews)
- Teuer (6 reviews)
- Komplexität (5 reviews)
- Komplexe Nutzung (5 reviews)
- Lernschwierigkeit (5 reviews)

### 8. [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 32 von IBM SPSS Statistics bietet leistungsstarke neue Funktionen wie den AI Output Assistant, Mediation Analysis, Curated Help Designer und viele 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 in verschiedenen Branchen 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 und 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 in v32 neu ist - https://www.ibm.com/products/spss-statistics/whats-new


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 893
**How Do G2 Users Rate IBM SPSS Statistics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 9.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 9.7/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind IBM SPSS Statistics?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Forschungsassistent, Assistenzprofessor
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM SPSS Statistics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (25 reviews)
- Statistische Analyse (17 reviews)
- Datenverwaltung (13 reviews)
- Analysefähigkeiten (12 reviews)
- Benutzeroberfläche (10 reviews)

**Cons:**

- Teuer (13 reviews)
- Lernkurve (9 reviews)
- Veraltete Schnittstelle (7 reviews)
- Teure Lizenzierung (6 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (6 reviews)

### 9. [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:** 522
**How Do G2 Users Rate SAP HANA Cloud?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind SAP HANA Cloud?**

- **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,206 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Berater, SAP-Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 61% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAP HANA Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (53 reviews)
- Integrationen (40 reviews)
- Einfache Integrationen (39 reviews)
- Geschwindigkeit (38 reviews)
- Skalierbarkeit (35 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (32 reviews)
- Teuer (30 reviews)
- Lernkurve (29 reviews)
- Schwieriges Lernen (27 reviews)
- Komplexe Einrichtung (20 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:** 747
**How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?**

- **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,206 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Seniorberater, Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 48% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and 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. [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:** 101
**How Do G2 Users Rate Amazon Forecast?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Amazon Forecast?**

- **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 (2,228,514 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon Forecast's Pros and 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)

### 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:** 187
**How Do G2 Users Rate Dataiku?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Dataiku?**

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,938 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
  - **Company Size:** 59% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Merkmale (80 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (79 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (45 reviews)
- Einfache Integrationen (43 reviews)
- Produktivitätssteigerung (41 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (43 reviews)
- Steile Lernkurve (25 reviews)
- Schwieriges Lernen (23 reviews)
- Langsame Leistung (23 reviews)
- Teuer (22 reviews)

### 13. [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:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 50
**How Do G2 Users Rate Nixtla?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Nixtla?**

- **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 (32 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Einzelhandel
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 38% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (30 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)

### 14. [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
**How Do G2 Users Rate Pure1 AIOps?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Pure1 AIOps?**

- **Verkäufer:** [Pure Storage](https://www.g2.com/de/sellers/pure-storage)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Santa Clara, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pure-storage/ (5,588 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** PSTG
- **Gesamterlös (USD Mio):** $1,359

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 42% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Unternehmen


#### What Are Pure1 AIOps's Pros and Cons?

**Pros:**

- Kundendienst (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Implementierungsleichtigkeit (1 reviews)
- Sicherheit (1 reviews)

**Cons:**

- Kostenprobleme (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)

### 15. [Minitab Statistical Software](https://www.g2.com/de/products/minitab-statistical-software/reviews)
  Minitab Statistical Software ist eine umfassende Datenanalyse- und Statistiklösung, die entwickelt wurde, um Benutzern bei der Erkundung von Daten, der Identifizierung von Trends und der fundierten, datengestützten Entscheidungsfindung zu helfen. Diese Software richtet sich an ein vielfältiges Publikum, von Anfängern bis hin zu erfahrenen Analysten, indem sie leistungsstarke statistische Methoden mit einer intuitiven Benutzeroberfläche kombiniert. Dieser Designansatz vereinfacht komplexe Analysen, während sichergestellt wird, dass Tiefe und Genauigkeit nicht beeinträchtigt werden. Die Fähigkeiten von Minitab sind umfangreich und umfassen eine Vielzahl statistischer Techniken wie deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, ANOVA, Zeitreihenanalyse, Versuchsplanung (DOE), Zuverlässigkeitsanalyse und prädiktive Analytik. Die geführten Arbeitsabläufe und die Assistentenfunktion der Software sind besonders vorteilhaft, da sie Benutzern helfen, geeignete Werkzeuge auszuwählen, Ergebnisse effektiv zu interpretieren und Erkenntnisse klar zu kommunizieren. Diese Zugänglichkeit macht fortgeschrittene Analysen für Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten machbar und fördert eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen. Minitab ist sowohl in Desktop- als auch in Cloud-basierten Versionen verfügbar und bietet Benutzern die Flexibilität, von verschiedenen Standorten aus zu arbeiten, während ein sicherer Zugriff auf ihre Daten und Analysen gewährleistet ist. Die Cloud-Version verbessert die Zusammenarbeit in Teams, indem sie es ihnen ermöglicht, Projekte zu teilen und Analysen zu standardisieren, ohne dass eine lokale Installation erforderlich ist. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Organisationen mit Remote-Teams oder solche, die ihre Analyseprozesse optimieren möchten. Die Software enthält auch integrierte Datenvorbereitungstools, die die Bereinigung und Organisation von Daten erleichtern, was für eine genaue Analyse entscheidend ist. Darüber hinaus integriert sich Minitab nahtlos mit anderen Minitab-Lösungen und unterstützt Qualitätsverbesserungsmethoden wie Six Sigma. Diese Integration hilft Organisationen, ihre Prozesse zu verbessern, Variationen zu reduzieren und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Bereitstellung eines robusten Werkzeugsatzes und zahlreicher Funktionen hebt sich Minitab Statistical Software als wertvolle Ressource für Organisationen hervor, die Daten für strategische Vorteile nutzen möchten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 219
**How Do G2 Users Rate Minitab Statistical Software?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Minitab Statistical Software?**

- **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 (5,019 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (703 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Qualitätsmanager
  - **Top Industries:** Automobil, Herstellung
  - **Company Size:** 47% Unternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Minitab Statistical Software's Pros and 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)

### 16. [Salesloft](https://www.g2.com/de/products/salesloft/reviews)
  Clari + Salesloft ist ein KI-Unternehmen, das die Kategorie transformiert und die Zukunft des Umsatzes gestaltet. Durch den Aufbau des weltweit ersten Predictive Revenue Systems helfen wir Organisationen, über fragmentierte Anwendungen und Aufzeichnungssysteme hinauszugehen und zu einem Modell zu wechseln, das kontinuierlich die Umsatzausführung vorantreibt und anpasst. Unsere Plattform erfasst Deal-Daten-Signale und nutzt maßgeschneiderte KI, um den richtigen Kontext zu schaffen und Maßnahmen über Vertriebsteams hinweg zu fördern. Anstatt von getrennten Einblicken und isolierten Arbeitsabläufen arbeiten Vertriebsteams mit einem gemeinsamen Verständnis, schnelleren Entscheidungen und einer Ausführung, die mit dem Geschäft abgestimmt bleibt. Vertraut von Tausenden von Unternehmen, darunter Adobe, 3M, IBM und Zoom, unterstützt Clari + Salesloft die Prognose, erkennt Risiken im Vertriebstrichter und fördert proaktive Ausführung—und gibt Tausende von Stunden an das Feld zurück, was vorhersehbares, skalierbares Wachstum ermöglicht.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4,153
**How Do G2 Users Rate Salesloft?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)

**Who Is the Company Behind Salesloft?**

- **Verkäufer:** [Salesloft](https://www.g2.com/de/sellers/salesloft)
- **Unternehmenswebsite:** https://salesloft.com
- **Gründungsjahr:** 2011
- **Hauptsitz:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,438 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,109 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Kundenbetreuer, Vertriebsentwicklungsvertreter
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 56% Unternehmen mittlerer Größe, 23% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (569 reviews)
- Merkmale (342 reviews)
- Hilfreich (338 reviews)
- Automatisierung (303 reviews)
- Zeitersparnis (267 reviews)

**Cons:**

- Fehlende Funktionen (239 reviews)
- Rufprobleme (164 reviews)
- Integrationsprobleme (134 reviews)
- Einschränkungen (123 reviews)
- Lernkurve (116 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
**How Do G2 Users Rate APEX?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind APEX?**

- **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®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Lieferant
  - **Top Industries:** Herstellung, Luft- und Raumfahrt
  - **Company Size:** 51% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen


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

**Pros:**

- Kundendienst (21 reviews)
- Bestandsverwaltung (20 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (18 reviews)
- Merkmale (15 reviews)
- Zeitersparnis (13 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (10 reviews)
- Begrenzte Anpassung (6 reviews)
- Datenungenauigkeit (5 reviews)
- Lernkurve (5 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (4 reviews)

### 18. [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:** 36
**How Do G2 Users Rate Pecan?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Pecan?**

- **Verkäufer:** [Pecan.ai](https://www.g2.com/de/sellers/pecan-ai)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.pecan.ai
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** US, Israel
- **Twitter:** @pecan_ai (1,138 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pecan-ai/ (83 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Einzelhandel
  - **Company Size:** 54% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen


#### What Are Pecan's Pros and 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)

### 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
**How Do G2 Users Rate Microland smartThink?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Microland smartThink?**

- **Verkäufer:** [Microland](https://www.g2.com/de/sellers/microland-1ab552b6-0e70-41c3-8841-1de035fc3822)
- **Gründungsjahr:** 1989
- **Hauptsitz:** Bangalore
- **Twitter:** @MicrolandLtd (2,252 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microland (6,416 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Microland smartThink's Pros and 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. [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
**How Do G2 Users Rate JMP?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind JMP?**

- **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 (2,760 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/jmp/ (1,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Student
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen


#### What Are JMP's Pros and 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)

### 21. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)
  Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 773
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 7.0/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,194 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 64% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (333 reviews)
- Automatisierung (148 reviews)
- Intuitiv (132 reviews)
- Einfaches Lernen (102 reviews)
- Effizienz (102 reviews)

**Cons:**

- Teuer (88 reviews)
- Lernkurve (80 reviews)
- Fehlende Funktionen (62 reviews)
- Lernschwierigkeit (55 reviews)
- Langsame Leistung (41 reviews)

### 22. [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. Besuchen Sie uns unter [https://www.qlik.com/us/](- https://www.qlik.com/us/products/qlik-sense?utm_medium=referral&utm_source=G2&utm_team=DIG&utm_term=QlikSense&utm_mpt_id=CKMP5D)


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 761
**How Do G2 Users Rate Qlik Sense?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Textzusammenfassung:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algorithmen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Textgenerierung:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10)

**Who Is the Company Behind Qlik Sense?**

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,203 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Berater, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Unternehmen, 41% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Qlik Sense's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (55 reviews)
- Datenvisualisierung (31 reviews)
- Analytik (28 reviews)
- Einblicke Entdeckung (24 reviews)
- Merkmale (22 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (17 reviews)
- Fehlende Funktionen (16 reviews)
- Teuer (14 reviews)
- Datenverwaltung (13 reviews)
- Lernkurve (13 reviews)

### 23. [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
**How Do G2 Users Rate Qlik Predict?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind Qlik Predict?**

- **Verkäufer:** [Qlik](https://www.g2.com/de/sellers/qlik)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,203 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 31% Kleinunternehmen


#### What Are Qlik Predict's Pros and 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)

### 24. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/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:** 574
**How Do G2 Users Rate GoodData.AI?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algorithmen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind GoodData.AI?**

- **Verkäufer:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/sellers/gooddata-ai)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.gooddata.ai/
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Produktmanager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Verbraucherdienste
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


#### What Are GoodData.AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (52 reviews)
- Datenvisualisierung (34 reviews)
- Integrationen (34 reviews)
- Intuitiv (30 reviews)
- Anpassung (28 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (28 reviews)
- Fehlende Funktionen (19 reviews)
- Lernschwierigkeit (18 reviews)
- Komplexität (13 reviews)
- Begrenzte Anpassung (12 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
**How Do G2 Users Rate IBM SPSS Modeler?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 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)

**Who Is the Company Behind IBM SPSS Modeler?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Höhere Bildung, Bildungsmanagement
  - **Company Size:** 53% Unternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM SPSS Modeler's Pros and 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)


    ## What Is Predictive Analytics Software?
  [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software)
  ## What Software Categories Are Similar to Predictive Analytics Software?
    - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms)
    - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence)
    - [Marketing-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/marketing-analytics)
    - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning)
    - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Statistische Analysesoftware](https://www.g2.com/de/categories/statistical-analysis)
    - [Zeitreihen-Intelligenz-Software](https://www.g2.com/de/categories/time-series-intelligence)

  
---

## How Do You Choose the Right Predictive Analytics Software?

### Was Sie über Predictive Analytics Software wissen sollten

### Was sind prädiktive Analytik-Tools und -Software?

Prädiktive Analytik-Software dreht sich darum, Geschäftsergebnisse vorhersehbar zu machen. Datenwissenschaftler und Datenanalysten können dies tun, indem sie Data Mining und prädiktive Modellierung verwenden, um historische Daten zu analysieren. Durch ein besseres Verständnis der Vergangenheit können Unternehmen Einblicke in die Zukunft gewinnen. [Prädiktive Analytik](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics) geht einen Schritt weiter als allgemeine [Business Intelligence](https://www.g2.com/glossary/business-intelligence-definition), die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Datensätzen zu ziehen. Stattdessen können Benutzer [Machine-Learning-Algorithmen](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) und prädiktive Modelle entwickeln, um Geschäftskennzahlen vorherzusagen und zu erreichen.

Der Grund, warum Unternehmen diese kritischen Zahlen erreichen und vorausschauender werden können, liegt im Boom der Big Data. Unternehmen können ihre Daten wie nie zuvor nutzen. Durch die Aufzeichnung und den Besitz immer mehr historischer und Echtzeitdaten haben Datenwissenschaftler größere Stichprobengrößen zur Verfügung, was bedeutet, dass sie viel genauer sein können. Unternehmen, die in prädiktive Analytik investieren, ohne sicherzustellen, dass ihre Daten genau, sauber und zugänglich sind, verschwenden letztendlich ihre Zeit. Diejenigen jedoch, die ihre Daten richtig handhaben können, werden einen signifikanten Wettbewerbsvorteil schaffen und einen Vorteil auf dem Markt haben.

### Vorteile der Nutzung von prädiktiven Analytik-Tools

- Genaues Vorhersagen und Prognostizieren von Umsatzzahlen basierend auf einer Vielzahl von Variablen
- Kundenabwanderung und -bindung verstehen und berücksichtigen
- Mitarbeiterfluktuation basierend auf historischen Faktoren für Fluktuation vorhersagen
- Präzisere, datengetriebene Entscheidungen in allen Abteilungen basierend auf verfügbaren Daten treffen
- Sowohl Risiken als auch Chancen bestimmen, die sonst in Unternehmensdaten verborgen waren

### Warum prädiktive Analytik-Lösungen verwenden?

Es gibt eine Reihe von Anwendungen für prädiktive Analytik-Software und Gründe, warum Unternehmen sie übernehmen sollten, aber sie laufen alle darauf hinaus, zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, was in der Zukunft passieren könnte und was getan werden sollte, um positive Geschäftsergebnisse sicherzustellen. Diese werden als [deskriptive Analytik, prädiktive Analytik und präskriptive Analytik](https://www.g2.com/articles/types-of-data-analytics) betrachtet.

**Deskriptive Analytik (die Vergangenheit verstehen) —** Deskriptive Analytik befasst sich mit dem Verständnis dessen, was in der Vergangenheit passiert ist und wie es beeinflusst hat, wo ein Unternehmen in der Gegenwart steht. Dies bedeutet, dass Data Mining auf den historischen Daten eines Unternehmens durchgeführt wird. Diese Art der Analyse kann durch die Verwendung von Business-Intelligence-Tools, Big-Data-Analytik oder Zeitreihendaten gewonnen werden. Unabhängig davon, wie sie erreicht wird, ist die Bereitstellung von deskriptiver Analytik eine wichtige Grundlage der prädiktiven Analytik und der Schaffung datengetriebener Entscheidungsprozesse. Es erfordert eine gründliche Datenvorbereitung und die Organisation der Daten für eine einfache deskriptive Analyse.

**Prädiktive Analytik (wissen, was möglich ist) —** Prädiktive Analytik ermöglicht es Benutzern und Unternehmen, potenzielle Ergebnisse zu kennen und vorherzusehen. Der Aufbau prädiktiver Modelle basierend auf der deskriptiven Analyse kann sicherstellen, dass Unternehmen nicht zweimal denselben Fehler machen. Es kann auch genauere Prognosen und Planungen bieten, die helfen, die Effizienz zu optimieren. Letztendlich macht diese Analyse das Unbekannte bekannt.

**Präskriptive Analytik (und jetzt?) —** Der letzte Schritt und der ultimative Grund für die Verwendung von prädiktiven Analytik-Tools ist es, klare Maßnahmen basierend auf den Vorschlägen und Empfehlungen der prädiktiven Modelle zu ergreifen. Hier kommen maschinelles Lernen und Deep-Learning-Funktionalität ins Spiel. Einige prädiktive Analytik-Lösungen können umsetzbare Erkenntnisse ohne menschliches Eingreifen liefern. Zum Beispiel kann es eine kurze Liste von Verkaufsaccounts bereitstellen, die schnell abgeschlossen werden sollten, basierend auf mehreren Variablen. Präskriptiv zu werden, geht einen Schritt weiter in der Analytik und ist der ultimative Grund für die Einführung fortschrittlicher, prädiktiver Analytik.

### Wer nutzt prädiktive Analytik-Plattformen?

Um das volle Potenzial von prädiktiven Analytik-Plattformen auszuschöpfen, müssen Unternehmen hochqualifizierte Datenwissenschaftler einstellen, die Kenntnisse in der Entwicklung von maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung haben. Diese qualifizierten Arbeitskräfte sind nicht zahlreich, daher werden sie oft sehr gut bezahlt. Finanzielle Ressourcen für diese Positionen bereitzustellen, ist möglicherweise nicht für jedes Unternehmen eine Option, aber diejenigen, die sich Datenwissenschaftler leisten können, haben einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

Während Datenwissenschaftler oder Datenanalysten die Mitarbeiter sind, die mit der Nutzung von prädiktiver Analytik-Software beauftragt sind, gibt es viele Branchen und Abteilungen, die durch die Nutzung von prädiktiver Analytik beeinflusst werden können:

**Fertigung und Lieferkette—** Ein Bereich, der durch die Nutzung von prädiktiver Analyse stark verbessert werden kann, ist die Bedarfsplanung für Fertigungsunternehmen. Mit genaueren Prognosen können Unternehmen Risiken wie Engpässe und Überschüsse vermeiden. Darüber hinaus können Unternehmen vorausschauend in Bezug auf Qualitätsmanagement und Produktionsprobleme werden. Durch die Analyse dessen, was in der Vergangenheit Produktionsausfälle verursacht hat, können Unternehmen Produktionsausfälle in der Zukunft antizipieren und vermeiden.

Die Distribution ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Lieferkette, der mit prädiktiver Modellierung weiter optimiert werden kann. Durch eine bessere Schätzung, wohin Waren geliefert werden müssen und welche Risiken die Verteilungsmodi aufhalten könnten, können Unternehmen einen besseren Service bieten und ihre Produkte effizienter an Kunden liefern. Unter Berücksichtigung historischer Daten, wie Wetter, Verkehr und Unfallberichte, kann der Versand zu einer präziseren Wissenschaft werden.

**Einzelhandel —** Der Einzelhandel ist eine weitere Branche, die mit Hilfe von prädiktiver Analytik für Optimierung bereit ist. Prädiktive Analytik im Einzelhandel kann Unternehmen Einblicke in alles von Preisoptimierung bis hin zum Verständnis geben, wie Käufer sich in stationären Geschäften bewegen, um die Organisation der Waren im Geschäft zu verbessern. E-Commerce-Unternehmen können diese Faktoren viel effizienter verfolgen. Alle E-Commerce-Interaktionen können in einer Datenbank erfasst und von prädiktiven Modellen beeinflusst werden. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Amazon so erfolgreich und disruptiv für stationäre Einzelhändler war. Jede Entscheidung kann mit Hilfe von Daten prädiktiv getroffen werden.

**Marketing und Vertrieb —** Die Fähigkeit, die Handlungen von Kunden und Interessenten vorherzusagen, ist ein unschätzbarer Service für jedes Unternehmen. Marketingteams können prädiktive Analytik-Software nutzen, um vorherzusagen, wie Marketingkampagnen abschneiden könnten, welche Interessentensegmente mit Anzeigen angesprochen werden sollten und die potenziellen Konversionsraten jeder Kampagne. Zu verstehen, wie sich diese Bemühungen auf das Endergebnis auswirken, ist entscheidend für den Erfolg von Marketingteams und führt zu einem viel effizienteren und produktiveren Vertriebsteam. Gleichzeitig können Vertriebsteams prädiktive Modellierung in Bereichen wie Lead-Scoring nutzen, um zu bestimmen, welche Accounts zuerst angesprochen werden sollten, da sie eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit haben. Sicherzustellen, dass Vertriebsmitarbeiter intelligenter statt härter arbeiten, bedeutet mehr Umsatz. Einige [CRM](https://www.g2.com/categories/crm)- und [Marketing-Automatisierungslösungen](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) bieten ein gewisses Maß an prädiktiver Funktionalität, aber Datenwissenschaftler können diese Daten separat in dedizierte prädiktive Analytik-Tools einfließen lassen, um abteilungsübergreifende Korrelationen zu finden.

**Finanzdienstleistungen—** Die Bankenbranche war lange reif für Disruption, aber Finanzverwaltungen nutzen prädiktive Analytik-Lösungen, um Risiken besser vorherzusagen. Historische Daten können prädiktive Analytik-Software antreiben, um betrügerische Transaktionen vorherzusagen und Kreditrisiken zu bestimmen, unter anderem.

### Arten von prädiktiver Analytik-Software

Prädiktive Modellierung ist eine komplexe Wissenschaft, die Jahre des Trainings erfordert, um sie zu verstehen. Es gibt einen Grund, warum Datenwissenschaftler sehr gefragt sind: Nicht viele Menschen haben ein vollständiges Verständnis dafür, wie man prädiktive Modelle erstellt. Es gibt zwei Haupttypen von prädiktiven Modellen: Klassifikations- und Regressionsmodelle.

**Klassifikationsmodelle—** Einfach ausgedrückt, ordnet die Klassifikation ein Datenstück einem Bucket oder einer Klasse zu und kennzeichnet es als solches. Klassifikationsmodelle kennzeichnen im Wesentlichen Daten basierend auf dem, was ein Algorithmus bereits gelernt hat. Das ultimative Ziel von Klassifikationsmodellen ist es, neue Datenpunkte genau in die richtigen Klassen einzuordnen, damit die Daten prädiktiv und präskriptiv werden können.

**Regressionsmodelle—** Regressionsmodelle analysieren die Beziehung zwischen zwei separaten Datenpunkten und helfen, vorherzusagen, was passiert, wenn sie nebeneinander gestellt werden. Zum Beispiel können Baseballteams eine Regressionsanalyse über die Beziehung zwischen der Anzahl der geworfenen Fastballs und der Anzahl der geschlagenen Home Runs durchführen.

**Entscheidungsbäume —** Ein häufiger Typ von Klassifikationsmodell ist ein Entscheidungsbaum. Diese Modelle sagen mehrere mögliche Ergebnisse basierend auf einer Vielzahl von Eingaben voraus. Zum Beispiel, wenn ein Vertriebsteam 1 Million Dollar in einer Pipeline aufbaut, können sie 100.000 Dollar Umsatz abschließen, aber wenn sie 10 Millionen Dollar in einer Pipeline aufbauen, sollten sie in der Lage sein, 1 Million Dollar Umsatz abzuschließen.

**Neuronale Netze—** Neuronale Netze, in der KI-Welt als künstliche neuronale Netze bekannt, sind extrem komplexe prädiktive Modelle. Diese Modelle können unstrukturierte, nichtlineare Beziehungen zwischen Datenpunkten vorhersagen und analysieren. Diese Lösungen bieten Mustererkennung und können helfen, Anomalien zu verfolgen. Künstliche neuronale Netze wurden ursprünglich erstellt und gebaut, um die Synapsen und neuronalen Aspekte des menschlichen Gehirns zu imitieren. Sie sind einer der beitragenden Faktoren zum beschleunigten Wachstum in künstlicher Intelligenz und Deep Learning.

Andere Arten der prädiktiven Modellierung umfassen Bayes'sche Analyse, speicherbasierte Argumentation, k-nächste Nachbarn, Support-Vektor-Maschinen und Zeitreihen-Daten-Mining.

### Potenzielle Probleme mit prädiktiven Analytik-Softwarelösungen

**Mangel an qualifizierten Mitarbeitern—** Das Hauptproblem bei der Einführung von prädiktiver Analytik-Software ist der Bedarf an einem qualifizierten Datenwissenschaftler, der mit den Daten interagiert und die Modelle erstellt. Es gibt eine deutliche Qualifikationslücke in Bezug auf die Suche nach Benutzern, die verstehen, wie man Daten zieht und Modelle erstellt und welche Auswirkungen die Daten auf das gesamte Unternehmen haben. Aus diesem Grund sind Datenwissenschaftler sehr gefragt und daher teuer.

**Datenorganisation—** Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind. Die Nutzung großer Datensätze, die historische und Echtzeitdaten enthalten, ist in der heutigen Welt nicht einfach. Unternehmen müssen oft ein Data Warehouse oder einen Data Lake aufbauen, der alle unterschiedlichen Datenquellen für einen einfachen Zugriff kombinieren kann. Auch dies erfordert hochqualifizierte Mitarbeiter.

### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit prädiktiven Analytik-Tools

Prädiktive Analytik-Software steht in Zusammenhang mit vielen anderen Analytik- und [künstliche Intelligenz-Software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence)-Kategorien.

[**Maschinelles Lernen Software**](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **—** Maschinelle Lernalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil des Aufbaus effektiver prädiktiver Modelle. Viele maschinelle Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, Empfehlungen oder Vorschläge zu geben, was auch das Endziel von prädiktiver Analytik-Software ist. Entwickler verwenden diese Tools, um maschinelles Lernen in Anwendungen einzubetten, oft um prädiktive und präskriptive Analysen bereitzustellen.

[**Business Intelligence Plattformen**](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) **—** Diese Tools sind die traditionellen Analytiklösungen, die verwendet werden, um die Daten eines Unternehmens zu verstehen. Datenanalysten verwenden BI-Plattformen, um zu visualisieren und zu verstehen, wie spezifische Aktionen geschäftskritische Initiativen beeinflussen. Einige dieser Plattformen bieten prädiktive Funktionen, aber ihr Hauptzweck ist nicht die prädiktive Modellierung.

[**Big Data Analytik**](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **—** Big Data Analytik-Software, ähnlich wie Business Intelligence Plattformen, bietet oft prädiktive Modellierungsfunktionen. Diese Lösungen werden jedoch mehr verwendet, um Echtzeitdaten zu verfolgen, als um historische Daten zu verstehen. Big Data Analytik-Software verbindet sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen, um strukturierte und unstrukturierte Daten besser zu verstehen. Diese gleichen Datenquellen können wichtig für Datenwissenschaftler sein, die mit dem Aufbau prädiktiver Modelle beauftragt sind.