Beste Predictive-Analytics-Tools und -Software
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, ERP-Systemen oder anderer digitaler Analysesoftware.
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 ermöglichenVorgestellte Predictive Analytics Software auf einen Blick
G2 ist stolz darauf, unvoreingenommene Bewertungen über userzufriedenheit in unseren Bewertungen und Berichten zu zeigen. Wir erlauben keine bezahlten Platzierungen in unseren Bewertungen, Rankings oder Berichten. Erfahren Sie mehr über unsere Bewertungsmethoden.
Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Egal, ob Sie ein Geschäftsanwender oder Analyst sind, Tableau verwandelt vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit unsere
Tableau ist ein Datenvisualisierungswerkzeug, das Daten aus verschiedenen Quellen in einer Umgebung verbindet und integriert, um Echtzeitvisualisierungen für tägliche und strategische Zwecke zu erstellen. Rezensenten mögen die benutzerfreundliche Oberfläche des Tools, seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, die Unterstützung durch die Community und Tutorials sowie die Flexibilität, Dashboards für verschiedene Geräte und Bildschirme zu erstellen. Rezensenten bemerkten, dass Tableau für Neulinge herausfordernd sein kann, es erfordert eine erhebliche Einrichtung und Kalibrierung, und die Verwaltung von Arbeitsmappen-Versionen kann ohne externe Werkzeuge schwierig sein, außerdem ist der Preis oft ein bedeutender Nachteil.
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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-f
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Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter einheitlicher Business-Intelligence-(BI)-Dienst im Hyperscale. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen aus derselben Quelle d
Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter Business-Intelligence-Dienst, der es Benutzern ermöglicht, interaktive Dashboards und Visualisierungen für die Datenanalyse zu erstellen. Rezensenten schätzen die nahtlose Integration von QuickSight mit anderen AWS-Diensten, seine schnellen Datenverarbeitungsfähigkeiten und die einfache Erstellung und Freigabe interaktiver Dashboards. Rezensenten bemerkten Einschränkungen bei der Anpassung der Visualisierung, eine weniger intuitive Benutzeroberfläche im Vergleich zu anderen Tools und Herausforderungen bei der anfänglichen Einrichtung und Lernkurve.
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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. S
SAS Viya 3.5 ist eine statistische Software, die eine Reihe von Algorithmen und Funktionen bietet, Lösungen integriert und die Automatisierung durch REST-APIs erleichtert. Benutzer mögen die Fähigkeit der Software, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, sie in Dashboards anzuzeigen und ihre hohe Rechenleistung in einer verteilten Verarbeitungsumgebung. Rezensenten erwähnten, dass die Dokumentation für SAS Viya 3.5 nicht umfassend ist, mit fehlenden Informationen und sporadischen Fehlern, die schwer zu beheben sind, und der Kundensupport oft langsam reagiert.
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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.
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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 Cogn
IBM Cognos Analytics ist eine Business-Intelligence-Lösung, die Berichterstellung, Analyse und Integration mit verschiedenen Datenquellen bietet. Benutzer mögen die benutzerfreundliche Oberfläche, die Möglichkeit, ansprechende und interaktive Dashboards mit minimalem Aufwand zu erstellen, und die große Auswahl an Datenvisualisierungsoptionen, die den Analyseprozess effizienter machen. Benutzer berichteten, dass die Benutzeroberfläche veraltet wirken kann, die anfängliche Einrichtung komplex sein kann und die Leistung bei großen Datensätzen oder beim Einrichten von Filtern oder erweiterten Berechnungen langsamer werden kann.
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IBM SPSS Statistics ist eine umfassende statistische Lösung, die fortgeschrittene statistische Analysen über Branchen hinweg für Benutzer jeder statistischen Expertise vereinfacht. Es bietet umfassend
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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- u
SAP Analytics Cloud is a platform that combines business intelligence, planning, and predictive analytics into one unified, cloud-based solution, with a focus on real-time data, interactive dashboards, and forecasting tools. Reviewers like the platform's real-time data, interactive dashboards, and forecasting tools, which make reporting faster, more accurate, and actionable, and its tight integration with the SAP ecosystem, which allows for reporting and planning to be combined in one platform. Reviewers experienced performance issues with very large datasets, as dashboards can sometimes load slowly, and advanced customization options for certain visualizations are limited compared to specialized BI tools.
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Dataiku ist eine Data-Science-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, KI-Projekte gemeinsam zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Sie bietet Funktionen wie visuelle Workflows, AutoML und Unterstützung für Python, R und SQL. Rezensenten schätzen die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataiku, seine Fähigkeit, die Zusammenarbeit zu fördern, die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, was es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenwissenschaftler geeignet macht. Benutzer erwähnten, dass Dataiku für nicht-technische Benutzer eine steile Lernkurve haben kann, seine Echtzeitfähigkeiten bei Hochfrequenzhandelsszenarien hinterherhinken können und es bei der Verarbeitung großer Datensätze in Bezug auf die Leistung im großen Maßstab Schwierigkeiten haben kann.
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Minitab® Statistical Software ist eine umfassende Datenanalyse-Lösung, die Benutzern hilft, fundierte, datengestützte Entscheidungen durch Visualisierungen, statistische Analysen und prädiktive Analys
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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
Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Dienst, der maschinelles Lernen verwendet, um hochpräzise Vorhersagen zu liefern.
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SAP HANA Cloud is a cloud-based data management platform that supports finance and procurement operations, providing real-time data processing and analytics. Users frequently mention the platform's high-speed performance, seamless integration with other SAP solutions, and its ability to handle large datasets efficiently. Users reported that the initial setup can be complex and time-consuming, the platform can be expensive, especially for smaller businesses, and it requires specialized technical expertise to manage effectively.
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Mehr über Predictive Analytics Software erfahren
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 geht einen Schritt weiter als allgemeine Business Intelligence, die Unternehmen nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Datensätzen zu ziehen. Stattdessen können Benutzer Machine-Learning-Algorithmen 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 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- und Marketing-Automatisierungslösungen 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-Kategorien.
Maschinelles Lernen Software—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 — 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—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.
