# Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen - Seite 10

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

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

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

Um in die Kategorie der Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen (DSML) aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit Algorithmen verbinden können, damit diese lernen und sich anpassen können
- Benutzern erlauben, ML-Algorithmen zu erstellen und vorgefertigte Algorithmen für Anfänger anbieten
- Eine Plattform zur Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen

Wie sich DSML-Software von anderen Tools unterscheidet

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

Einblicke aus G2-Bewertungen zu DSML-Software

Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer den Wert der optimierten Modellentwicklung, die einfache Bereitstellung und Optionen hervor, die sowohl nicht-technische als auch fortgeschrittene Praktiker durch visuelle Schnittstellen oder codebasierte Workflows unterstützen.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 819


## Trust & Credibility Stats

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 12,900+ Authentische Bewertungen
- 819+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

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


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

- **Führer:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Top-Trending:** [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)


---

**Sponsored**

### ILUM

Ilum: Eine Datenplattform, entwickelt von Dateningenieuren für Dateningenieure Ilum ist eine Data Lakehouse-Plattform, die Datenmanagement, verteilte Verarbeitung, Analysen und KI-Workflows für KI-Ingenieure, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Analysten vereint. Sie gehört zu den Kategorien Datenplattform, Data Lakehouse und Datenengineering-Software und unterstützt flexible Bereitstellung in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen. Ilum ermöglicht es technischen Teams, moderne Dateninfrastrukturen mit offenen Standards zu erstellen, zu betreiben und zu skalieren. Es integriert Werkzeuge für Batch-Verarbeitung, Stream-Verarbeitung, notebook-basierte Erkundung, Workflow-Orchestrierung und Business Intelligence, alles in einer einzigen Plattform. Ilum unterstützt moderne offene Tabellenformate wie Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi und Apache Paimon. Es bietet auch native Integration mit Apache Spark und Trino für die Berechnung, wobei die Unterstützung für Apache Flink derzeit in Entwicklung ist. Hauptmerkmale sind: - SQL-Editor: Abfrage von Delta, Iceberg, Hudi oder Spark SQL mit Autovervollständigung, Ergebnisvorschauen und Metadateninspektion. - Datenherkunft & Katalog: Visualisierung des Datenflusses mit OpenLineage und Erkundung von Datensätzen durch einen durchsuchbaren Datenkatalog. - Notebook-Integration: Verwendung integrierter Jupyter-Notebooks, die mit Spark, Metadaten und Ihrer Datenumgebung für Erkundung oder Modellierung vorverdrahtet sind. - Spark-Job-Management: Einreichen, Überwachen und Debuggen von Spark-Jobs mit integrierten Protokollen, Metriken, Planung und einem integrierten Spark-History-Server. - Trino-Unterstützung: Ausführen von föderierten Abfragen über mehrere Datenquellen mit Trino direkt innerhalb von Ilum. - Deklarative Pipelines: Definition wiederholbarer ETL- und Analyse-Pipelines mit Abhängigkeitsverfolgung und Wiederherstellungslogik. - Automatische ERD-Diagramme: Sofortige Generierung von ER-Diagrammen aus Schemata zur Unterstützung des Datenverständnisses und der Einarbeitung. - ML-Experimentierung & -Verfolgung: Enthält MLflow zur Verwaltung von Experimenten, Verfolgung von Parametern, Metriken und Artefakten, vollständig integriert mit Notebooks und Datenpipelines zur Rationalisierung von Modellentwicklungs-Workflows. - KI-Integration & -Bereitstellung: Unterstützt sowohl klassische ML- als auch moderne KI-Anwendungsfälle, einschließlich GenAI-Workflows, Vektorsuche und einbettungsbasierte Anwendungen. Modelle können registriert, versioniert und zur Inferenz innerhalb deklarativer Pipelines bereitgestellt werden. - Integrierte KI-Agenten-Schnittstelle: Ilum integriert eine GPT-ähnliche Schnittstelle, um mit Ihren Daten zu interagieren, Pipelines auszulösen, SQL zu generieren oder Metadaten mit natürlicher Sprache zu erkunden, und bringt GenAI-Fähigkeiten direkt in Ihre Datenplattform. - BI-Dashboards: Native Unterstützung für Apache Superset, mit JDBC-Integration für Tableau, Power BI und andere BI-Tools. Weitere Highlights: - Multi-Cluster-Management: Verbindung mehrerer Spark- oder Kubernetes-Cluster zur Skalierung und Isolierung von Workloads. - Feingranulare Zugriffskontrolle: LDAP-, OAuth2- und Hydra-Integration für sicheren, rollenbasierten Zugriff. - Hybridbereit: Entwickelt, um Databricks oder Cloudera in Umgebungen zu ersetzen, in denen die Cloud-Einführung teilweise, reguliert oder nicht möglich ist.



[Website des Unternehmens besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms&secure%5Btoken%5D=393ee41182690bef964b88fdfa7b708133aa6d1c7fb8e8d79da6d8b4ccf13f79&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url&secure%5Bvisitor_segment%5D=180)

---

## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Braintrust Data](https://www.g2.com/de/products/braintrust-data/reviews)
  Braintrust Data ist eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die Organisationen befähigt, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie bietet eine Reihe von Werkzeugen, die die Datenintegration, Analyse und Visualisierung erleichtern, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen effizient treffen können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Kombiniert nahtlos Daten aus mehreren Quellen und sorgt für einen einheitlichen und konsistenten Datensatz. - Erweiterte Analytik: Nutzt ausgeklügelte Algorithmen, um Muster, Trends und Korrelationen innerhalb der Daten aufzudecken. - Anpassbare Dashboards: Bietet interaktive Dashboards, die auf spezifische Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten werden können und Echtzeit-Einblicke bieten. - Skalierbarkeit: Entwickelt, um große Datenmengen zu verarbeiten und das Wachstum einer Organisation zu unterstützen. - Sicherheit: Implementiert robuste Sicherheitsmaßnahmen, um sensible Informationen zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen. Primärer Wert und Lösungen: Braintrust Data adressiert die Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten und zu interpretieren, indem es eine optimierte Plattform bietet, die Datenprozesse vereinfacht. Es ermöglicht Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, was zu verbesserter operativer Effizienz, strategischer Planung und Wettbewerbsvorteilen führt. Durch die Bereitstellung von Werkzeugen für Integration, Analyse und Visualisierung stellt Braintrust Data sicher, dass Unternehmen datengetriebene Entscheidungen mit Zuversicht treffen können.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Braintrust](https://www.g2.com/de/sellers/braintrust-70da938f-eb27-4a47-ab01-a0bb5c7c9102)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** San Francisco, California, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/braintrust-data (53 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 2. [Braviz](https://www.g2.com/de/products/braviz/reviews)
  Braviz ist eine industrielle Intelligenzplattform, die darauf ausgelegt ist, Betriebs- und Produktentwicklungsteams zu stärken, indem sie komplexe Industriedaten in zugängliche, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Durch die Integration fortschrittlicher KI-Technologien vereinfacht Braviz Datenökosysteme, beschleunigt betriebliche Entscheidungen und verbessert die Rendite von Digitalisierungsinvestitionen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Virtuelle Datenleinwand: Organisiert verschiedene industrielle Datenebenen und kontextualisiert sie mit betrieblichen, funktionalen und technischen Metadaten, um Datensilos zu beseitigen. - Rechnerische KI-Engine: Befähigt Ingenieure mit einer modularen und dynamischen KI-Engine, die schnellere und intelligentere Datenoperationen und Analysen ermöglicht. - Interaktion in natürlicher Sprache: Bietet eine nahtlose Schnittstelle für Benutzer aller technischen Niveaus, um Dateninsights zu suchen und zu verstehen, was eine schnellere Problemlösung und Entscheidungsfindung ermöglicht. - Wissensgraph: Baut eine einzigartige und dynamische Darstellung der betrieblichen Datenebenen einer Industrie auf, um die Datenorganisation und Zugänglichkeit zu verbessern. - Analytische Solver: Skaliert die Analyse, indem analytische Algorithmen in einer modularen Plug-in-Architektur modelliert werden, um komplexe Probleme zu lösen. - Hybride Suche: Bietet einheitliche Suchfunktionen über strukturierte Daten, Dokumente und Webquellen durch eine schnittstellengetriebene natürliche Sprache. - Entscheidungsreise: Führt Benutzer durch einen empfohlenen Pfad von Fragen und Erkenntnissen basierend auf einzigartigen Kontexten und Benutzerreisen, um intelligentere Entscheidungen zu erleichtern. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Braviz adressiert die Herausforderungen fragmentierter Datenökosysteme in industriellen Umgebungen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die den Datenzugriff und die Analyse vereinfacht. Es ermöglicht Ingenieuren, schnellere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem es KI-unterstützte Erkenntnisse durch intuitive Schnittstellen bietet. Durch die Straffung von Datenoperationen und die Reduzierung von Komplexität verbessert Braviz die Betriebseffizienz, verkürzt die Zeit bis zur Erkenntnis und maximiert den Wert, der aus Digitalisierungsinvestitionen gewonnen wird.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Braviz](https://www.g2.com/de/sellers/braviz)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Gothenburg, SE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/braviz (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 3. [Breadcrumb](https://www.g2.com/de/products/breadcrumb-breadcrumb/reviews)
  Breadcrumb.ai ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die darauf ausgelegt ist, die Datenexploration und -visualisierung für Teams ohne umfangreiche technische Expertise zu vereinfachen. Sie ermöglicht es Benutzern, Daten nahtlos zu verbinden, zu analysieren und darauf zu reagieren, indem komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - KI-generierte Datenvisualisierung: Erstellt automatisch aufschlussreiche Visualisierungen aus hochgeladenen Datensätzen und eliminiert die Notwendigkeit manueller Diagrammerstellung. - Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche: Ermöglicht es Benutzern, Daten mühelos hinzuzufügen und zu erkunden, was die Erstellung und Bearbeitung von Visualisierungen, Dashboards und Berichten in einfacher Sprache erleichtert. - Datenintegration und -bereinigung: Verbindet Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Tabellenkalkulationen und Anwendungen, mit einem einzigen Klick. Die KI kombiniert und bereinigt Daten automatisch, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. - Kollaborative Arbeitsbereiche: Ermöglicht die Zusammenarbeit von Teams in Echtzeit, sodass mehrere Benutzer gemeinsam an Datenanalyse- und Visualisierungsprojekten arbeiten können. - Anpassbare Dashboards: Bietet dynamische und interaktive Umgebungen, in denen Benutzer Widgets und Visualisierungen frei über die Leinwand ziehen und ablegen können, um Dashboards an spezifische Bedürfnisse anzupassen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Breadcrumb.ai befähigt Teams, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ohne technische Fähigkeiten zu benötigen. Durch die Automatisierung der Datenvisualisierung und -analyse reduziert es die Zeit und den Aufwand, die erforderlich sind, um Erkenntnisse zu gewinnen, und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen und interne Leistungskennzahlen zu reagieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die kollaborativen Funktionen der Plattform stellen sicher, dass die Datenanalyse für alle Teammitglieder zugänglich ist und eine datenzentrierte Kultur innerhalb von Organisationen fördert.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Breadcrumb](https://www.g2.com/de/sellers/breadcrumb)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/breadcrumbai/ (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 4. [Bright Data](https://www.g2.com/de/products/scraper-api-bright-data/reviews)
  Bright Data bietet eine umfassende Suite von Web-Datenerfassungslösungen, die Unternehmen mit Echtzeit-, genauen und anpassbaren Datensätzen ausstatten sollen. Ihre Produkte richten sich an verschiedene Datenakquisitionsbedürfnisse und gewährleisten einen nahtlosen Zugang zu Webdaten für fundierte Entscheidungsfindung. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Web Access APIs: Tools wie Unlocker API, Crawl API, SERP API und Browser API erleichtern die effiziente Webdatenerfassung, indem sie häufige Herausforderungen wie Sperren und CAPTCHAs überwinden. - Daten-Feeds: Dienste wie Scrapers, Custom Scraper, Datasets und Functions bieten Echtzeitdaten von zahlreichen Websites und ermöglichen maßgeschneiderte Datenerfassungsstrategien. - Daten und Einblicke: Angebote wie Retail Insights, Managed Services und Deep Lookup Beta liefern KI-gestützte Einblicke über Einzelhändler hinweg und Lösungen zur Datenerfassung auf Unternehmensniveau. - Proxy-Dienste: Ein umfangreiches Netzwerk von Residential, ISP, Datacenter und Mobile Proxies gewährleistet zuverlässige und anonyme Datenerfassung weltweit. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Bright Data adressiert das kritische Bedürfnis nach genauen und zeitnahen Webdaten, indem es robuste Tools anbietet, die den Datenerfassungsprozess vereinfachen. Ihre Lösungen helfen Unternehmen, häufige Herausforderungen beim Web-Scraping wie Zugangsbeschränkungen und Datengenauigkeit zu überwinden, sodass sie effektiv datengetriebene Entscheidungen treffen können. Durch die Bereitstellung anpassbarer und skalierbarer Datenerfassungsdienste ermöglicht Bright Data Organisationen, das volle Potenzial von Webdaten für einen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Scraper API](https://www.g2.com/de/sellers/scraper-api)
- **Hauptsitz:** Las Vegas
- **Twitter:** @ScraperAPI (531 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/scraperapi/ (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 5. [Bright Data](https://www.g2.com/de/products/bright-data-bright-data/reviews)
  Bright Data bietet eine umfassende Suite von Web-Datenerfassungslösungen, die Unternehmen mit Echtzeit-, genauen und anpassbaren Datensätzen ausstatten sollen. Ihre Produkte richten sich an verschiedene Datenakquisitionsbedürfnisse und gewährleisten einen nahtlosen Zugang zu Webdaten für fundierte Entscheidungsfindung. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Web Access APIs: Tools wie Unlocker API, Crawl API, SERP API und Browser API erleichtern die effiziente Webdatenerfassung, indem sie häufige Herausforderungen wie Sperren und CAPTCHAs überwinden. - Daten-Feeds: Dienste wie Scrapers, Custom Scraper, Datasets und Functions bieten Echtzeitdaten von zahlreichen Websites und ermöglichen maßgeschneiderte Datenerfassungsstrategien. - Daten und Einblicke: Angebote wie Retail Insights, Managed Services und Deep Lookup Beta liefern KI-gestützte Einblicke über Einzelhändler hinweg und Lösungen zur Datenerfassung auf Unternehmensniveau. - Proxy-Dienste: Ein umfangreiches Netzwerk von Residential, ISP, Datacenter und Mobile Proxies gewährleistet zuverlässige und anonyme Datenerfassung weltweit. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Bright Data adressiert das kritische Bedürfnis nach genauen und zeitnahen Webdaten, indem es robuste Tools anbietet, die den Datenerfassungsprozess vereinfachen. Ihre Lösungen helfen Unternehmen, häufige Herausforderungen beim Web-Scraping wie Zugangsbeschränkungen und Datengenauigkeit zu überwinden, sodass sie effektiv datengetriebene Entscheidungen treffen können. Durch die Bereitstellung anpassbarer und skalierbarer Datenerfassungsdienste ermöglicht Bright Data Organisationen, das volle Potenzial von Webdaten für einen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [bright data](https://www.g2.com/de/sellers/bright-data)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Greater Tel Aviv, IL
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bright-data/ (329 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 6. [Build Or Not](https://www.g2.com/de/products/build-or-not/reviews)
  Build Or Not ist eine umfassende Datenanalyseplattform, die Unternehmer und Entwickler mit datengestützten Einblicken für fundierte Entscheidungen ausstattet. Durch die Analyse von Echtzeitdaten aus über 30.000 KI-Tools, 50.000 Reddit-Startup-Ideen und 10.000 Umsatzaufzeichnungen hilft die Plattform den Nutzern, die Marktnachfrage zu validieren, Wettbewerber zu verstehen und effektive Geschäftsstrategien zu entwickeln. Hauptmerkmale und Funktionen: - KI-Tools-Tracking: Überwachen und analysieren Sie die Leistung von mehr als 83.000 KI-Tools mit täglichen Updates, um aufkommende Trends und Chancen zu identifizieren. - Startup-Umsatzanalyse: Greifen Sie auf über 500.000 Zahlungsaufzeichnungen über 234 Plattformen zu, um Einblicke in erfolgreiche Monetarisierungsstrategien und Umsatzmodelle zu erhalten. - App-Store-Möglichkeiten: Identifizieren Sie Marktlücken, indem Sie schlecht bewertete, aber häufig heruntergeladene Anwendungen analysieren und potenzielle Bereiche für Verbesserungen und Innovationen aufdecken. - Reddit-Nachfragevalidierung: Erkunden Sie über 199.000 Trendthemen von Reddit, um das Marktinteresse zu messen und Startup-Ideen basierend auf echten Benutzerdiskussionen zu validieren. - Backlink-Datenbank: Nutzen Sie eine kuratierte Sammlung von hochwertigen Backlink-Quellen, um SEO-Bemühungen zu verbessern und die Online-Sichtbarkeit zu erhöhen. - KI-Modell-Trends: Bleiben Sie mit Echtzeit-Trends in KI-Modellen auf dem Laufenden, um fundierte Entscheidungen über Technologieadoption und -entwicklung zu treffen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Build Or Not adressiert die kritische Herausforderung von Startup-Ausfällen aufgrund fehlender datengestützter Entscheidungen. Durch das Angebot umfassender Analysen über mehrere Dimensionen ermöglicht die Plattform den Nutzern: - Marktnachfrage validieren: Bewerten Sie die Machbarkeit von Startup-Ideen, indem Sie Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen analysieren und das Risiko verringern, unrentablen Unternehmungen nachzugehen. - Wettbewerber verstehen: Gewinnen Sie Einblicke in die Leistung und Strategien der Wettbewerber, um differenzierte und wettbewerbsfähige Produkte zu entwickeln. - Geschäftsmodelle optimieren: Lernen Sie von erfolgreichen Monetarisierungsstrategien und Umsatzmodellen, um den eigenen Geschäftsansatz zu verfeinern und zu verbessern. - Informierte Investitionsentscheidungen treffen: Nutzen Sie multidimensionale Daten, um potenzielle Investitionen zu bewerten, die Erfolgsquoten zu verbessern und Risiken zu minimieren. Durch die Integration vielfältiger Datenquellen und die Bereitstellung von Echtzeit-Updates befähigt Build Or Not Unternehmer und Entwickler, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, was die Wahrscheinlichkeit eines Startup-Erfolgs erheblich erhöht.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Build Or Not](https://www.g2.com/de/sellers/build-or-not)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 7. [Bunkerhill Health](https://www.g2.com/de/products/bunkerhill-health/reviews)
  Bunkerhill Health offers an advanced AI platform designed to integrate seamlessly with Electronic Health Records (EHR) and clinical archives, providing patient-specific insights and automating follow-up actions across various clinical and operational workflows. This platform leverages generative AI, combining foundation models with FDA-cleared algorithms to analyze comprehensive patient data—including notes, labs, images, and codes—and initiate configurable actions such as messaging, order placements, registry feeds, and third-party workflow integrations. Key Features and Functionality: - EHR Integration: Provides a longitudinal patient view by integrating with existing EHR systems. - Generative AI Clinical Reasoning: Utilizes advanced AI to interpret and analyze patient records comprehensively. - Automated Detection of Actionable Findings: Identifies critical findings that require immediate attention. - Cohort Identification: Automates the identification of patient groups for clinical trials or those at risk of infections. - Prior Authorization Automation: Assembles and submits prior-authorization packets efficiently. - Registry File Management: Generates and schedules submissions for registry files. - Clinical Documentation Improvement: Offers suggestions to enhance case-mix accuracy and clinical documentation. - Decision Support: Provides level-of-care decision support using InterQual/MCG guidelines. - Referral Management: Facilitates AI-driven referral intake and triage processes. - Patient Outreach Automation: Automates patient communication through MyChart, SMS, email, and AI voice calls. - EHR Write-Back Actions: Enables writing back actions to EHR, including orders, notes, and tasks. - Scalable Analytics: Supports scalable cohort analytics and bulk queries. Primary Value and Solutions Provided: Bunkerhill Health's platform addresses several critical challenges in healthcare by: - Closing Care Gaps: Automates follow-up actions to ensure patients receive timely interventions. - Streamlining Prior Authorizations: Reduces administrative burdens by automating the prior-authorization process. - Enhancing Case-Mix Accuracy: Improves clinical documentation, leading to better resource allocation and reimbursement. - Accelerating Care Decisions: Provides timely insights and decision support, enabling faster and more informed clinical decisions. By integrating advanced AI capabilities into existing healthcare workflows, Bunkerhill Health empowers clinical and operational teams to enhance efficiency, improve patient outcomes, and reduce manual workload.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Bunkerhill Health](https://www.g2.com/de/sellers/bunkerhill-health)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bunkerhill-health (3,191 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 8. [Bvmax](https://www.g2.com/de/products/bvmax/reviews)
  Bvmax ist eine fortschrittliche Analyseplattform, die Unternehmen mit umfassenden Datenanalysen ausstattet, um fundierte Entscheidungen und strategisches Wachstum zu ermöglichen. Durch nahtlose Integration mit bestehenden Systemen bietet Bvmax eine benutzerfreundliche Oberfläche, die komplexe Datenanalysen vereinfacht und für Benutzer aller technischen Hintergründe zugänglich macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Echtzeit-Datenverarbeitung: Bvmax verarbeitet Daten in Echtzeit und liefert aktuelle Einblicke, die die aktuellen Geschäftsbedingungen widerspiegeln. - Anpassbare Dashboards: Benutzer können personalisierte Dashboards erstellen, um wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken zu visualisieren, die für ihre spezifischen Bedürfnisse relevant sind. - Erweiterte Berichtswerkzeuge: Die Plattform bietet robuste Berichtsfunktionen, die die Erstellung detaillierter Berichte ermöglichen, die teamübergreifend geteilt werden können. - Prädiktive Analysen: Bvmax nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu unterstützen. - Datenintegration: Es unterstützt die Integration mit verschiedenen Datenquellen und gewährleistet so einen umfassenden Überblick über die Geschäftsabläufe. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Bvmax adressiert die Herausforderung der Datenüberflutung, indem es eine zentrale Plattform bietet, auf der Unternehmen ihre Daten effizient aggregieren, analysieren und interpretieren können. Dies führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz, einer verbesserten strategischen Planung und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt. Durch die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse befähigt Bvmax Organisationen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die den Erfolg vorantreiben.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [BVM](https://www.g2.com/de/sellers/bvm-50089bf1-caed-475e-bcbf-e127ca09248b)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 9. [Bythenumbersapp](https://www.g2.com/de/products/bythenumbersapp/reviews)
  By the Numbers ist eine umfassende Analyseplattform, die speziell für Shopify-Shop-Besitzer entwickelt wurde und tiefgehende Einblicke in Verkäufe, Kundenverhalten und Produktleistung bietet. Durch die nahtlose Integration mit Ihrem Shopify-Shop ermöglicht sie Echtzeit-Datenanalysen, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Wachstum und Effizienz fördern. Hauptmerkmale und Funktionen: - Konversationelle Analysen: Interagieren Sie mit Ihren Daten über eine intuitive Benutzeroberfläche, die komplexe Analysen vereinfacht und für Benutzer aller Ebenen zugänglich macht. - Fortschrittliche E-Commerce-Berichterstattung: Greifen Sie auf detaillierte Berichte zu Verkäufen, Kundenbindung und Produktleistung zu, um Trends und Chancen zu identifizieren. - KI-gestützte Kundensegmentierung: Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Kunden basierend auf ihrem Kaufverhalten zu segmentieren, was gezielte Marketingstrategien ermöglicht. - Kohortenanalyse und prädiktive Prognosen: Analysieren Sie Kundenkohorten im Laufe der Zeit und nutzen Sie prädiktive Modelle, um zukünftige Verkäufe und Kundenverhalten vorherzusagen. - Integrationen mit Marketingplattformen: Synchronisieren Sie Kundensegmente mit Plattformen wie Klaviyo, Google Ads und TikTok Ads, um Marketingkampagnen zu verbessern und den ROI zu steigern. - Kundenloyalitätsanalyse: Segmentieren Sie Kunden automatisch in Gruppen wie 'Gefährdet', 'Inaktiv', 'Vielversprechend' und 'Beste', um Engagement-Strategien effektiv anzupassen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: By the Numbers befähigt Shopify-Shop-Besitzer, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und häufige Herausforderungen zu adressieren, wie zum Beispiel: - Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch klare, datengestützte Einblicke können Shop-Besitzer fundierte Entscheidungen treffen, die den Betrieb und die Marketingbemühungen optimieren. - Verbesserte Kundenbindung: Durch fortschrittliche Segmentierung und Loyalitätsanalyse können Unternehmen gezielte Strategien implementieren, um wertvolle Kunden zu halten und Abwanderung zu reduzieren. - Optimierte Marketingausgaben: Integrationen mit großen Werbeplattformen ermöglichen präzises Targeting, wodurch Marketingbudgets effektiv zugewiesen werden, um maximale Renditen zu erzielen. - Zeiteffizienz: Automatisierte Berichterstattung und Echtzeit-Datenaktualisierungen reduzieren den Bedarf an manueller Datenanalyse, sodass sich Shop-Besitzer auf strategische Initiativen konzentrieren können. By the Numbers ist ein unverzichtbares Werkzeug für Shopify-Händler, die ihre Daten für strategisches Wachstum nutzen möchten, und bietet eine Reihe von Funktionen, die Analysen vereinfachen und die Geschäftsleistung verbessern.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [bythenumbersapp.com](https://www.g2.com/de/sellers/bythenumbersapp-com)
- **Hauptsitz:** California, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/by-the-numbers-app/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 10. [Caire Health](https://www.g2.com/de/products/caire-health/reviews)
  Caire Health is a healthcare technology company dedicated to enhancing patient care through innovative solutions. Their platform integrates advanced data analytics and artificial intelligence to provide healthcare professionals with actionable insights, improving decision-making and patient outcomes. By streamlining workflows and reducing administrative burdens, Caire Health enables medical staff to focus more on patient care. Key Features and Functionality: - Data Integration: Seamlessly consolidates patient information from various sources into a unified platform. - Predictive Analytics: Utilizes AI to forecast patient health trends and potential risks. - Customizable Dashboards: Offers personalized interfaces for healthcare providers to monitor critical metrics. - Interoperability: Ensures compatibility with existing electronic health record (EHR) systems. - Secure Communication: Facilitates HIPAA-compliant messaging between medical staff and patients. Primary Value and Solutions: Caire Health addresses the challenges of fragmented patient data and inefficient workflows in healthcare settings. By providing a comprehensive and intuitive platform, it empowers healthcare providers to make informed decisions swiftly, leading to improved patient outcomes and operational efficiency. The solution also enhances patient engagement by offering tools for better communication and personalized care plans.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Caire Health](https://www.g2.com/de/sellers/caire-health)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/cair-health (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 11. [CalcGen AI](https://www.g2.com/de/products/calcgen-ai/reviews)
  CalcGen AI ist eine innovative Plattform, die darauf ausgelegt ist, Rohdaten mühelos in interaktive und anpassbare Visualisierungen zu verwandeln. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Agenten automatisiert CalcGen die Datenrecherche, Analyse und Visualisierung, sodass Benutzer überzeugende Diagramme, Grafiken und Rechner erstellen können, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse oder Datenmanipulation zu benötigen. Hauptmerkmale und Funktionen: - Automatisierte Datenrecherche: Die KI-Agenten von CalcGen können das Internet nach relevanten Daten durchsuchen, um sicherzustellen, dass Visualisierungen auf glaubwürdigen und aktuellen Quellen basieren. - Anpassbare Visualisierungen: Benutzer können ihre Diagramme und Grafiken anpassen, indem sie aus einer Vielzahl vorgefertigter Themen auswählen, Titel und Beschreibungen anpassen und spezifische Quellen verlinken, um die Design-Sprache ihrer Marke zu treffen. - Intuitive Benutzeroberfläche: Die benutzerfreundliche Oberfläche der Plattform ermöglicht es Benutzern, ihre gewünschten Visualisierungen zu beschreiben, und die KI-Agenten von CalcGen übernehmen den Rest, was den Prozess einfach und effizient macht. - Nahtlose Integration: Mit CalcGen erstellte Visualisierungen können problemlos in verschiedene Plattformen wie Notion, PowerPoint, WordPress, Wix und Miro eingebettet werden, was eine reibungslose Integration in bestehende Arbeitsabläufe erleichtert. Primärer Wert und Benutzerlösungen: CalcGen AI adressiert die häufigen Herausforderungen der zeitaufwändigen Datenrecherche, komplexen Programmieranforderungen und des Bedarfs an professionellen Visualisierungen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse befähigt CalcGen Benutzer – darunter Finanzmanager, Wissenschaftler, Pädagogen und Geschäftsleute – sich auf die Interpretation von Daten und das Treffen fundierter Entscheidungen zu konzentrieren. Die Fähigkeit der Plattform, interaktive und teilbare Visualisierungen in Sekundenschnelle zu erzeugen, verbessert die Kommunikation und das Engagement, wodurch Daten zugänglicher und wirkungsvoller werden.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Calcgen](https://www.g2.com/de/sellers/calcgen)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 12. [Captain](https://www.g2.com/de/products/grapple-captain/reviews)
  Captain ist eine Funktion innerhalb von Grapple, einer Datenplattform, die darauf ausgelegt ist, Benutzer zu befähigen, Dashboards effizient mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu erstellen. Captain führt eine Befehlsoberfläche ein, die natürliche Sprache unterstützt, sodass Benutzer umfassende Dashboards schnell erstellen können, ohne auf traditionelle Point-and-Click-Methoden angewiesen zu sein. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Befehle in natürlicher Sprache: Benutzer können Aktionen wie das Anwenden von Filtern, das Erstellen von Balkendiagrammen, das Formulieren von tabellenkalkulationsähnlichen Formeln und das Aggregieren von Daten über Anwendungen hinweg mit einfachen, natürlichen Sprachbefehlen ausführen. - Integration mit mehreren Datenquellen: Captain unterstützt verschiedene Datenquellen, darunter Ordway, Kit, Attio, Instantly, NPM und MongoDB, sodass Benutzer Daten von verschiedenen Plattformen konsolidieren und analysieren können. - Universelle Datenbibliothek: Diese Funktion automatisiert die Datenmodellierung und -bereinigung und stellt sicher, dass Daten unabhängig von ihrer Quelle sofort abfragbar sind. - Percy AI-Integration: Captain integriert Percy, einen KI-Dateningenieur, der Anfragen in natürlicher Sprache in umsetzbare Datenvisualisierungen und Analysen übersetzt. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Captain adressiert die häufigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenvisualisierung und -analyse, indem es den Prozess durch Befehle in natürlicher Sprache vereinfacht. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit komplexer Schnittstellen und umfangreicher manueller Eingaben, wodurch die Datenanalyse für eine breitere Benutzergruppe zugänglich wird. Durch die Integration mehrerer Datenquellen und die Automatisierung der Datenvorbereitung ermöglicht Captain Benutzern, schnell und effizient Erkenntnisse zu gewinnen, wodurch Entscheidungsprozesse innerhalb von Organisationen verbessert werden.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Grapple](https://www.g2.com/de/sellers/grapple-ec8cdeab-e895-458c-9688-734216e38637)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cloudgrapple (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 13. [CardiaTec](https://www.g2.com/de/products/cardiatec/reviews)
  CardiaTec ist ein wegweisendes TechBio-Unternehmen, das sich der Transformation der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen durch fortschrittliche computergestützte Modellierung und Multi-Omics-Datenanalyse widmet. Durch die Integration von Genomik, Epigenomik, Transkriptomik und Proteomik aus menschlichem Herzgewebe zielt CardiaTec darauf ab, neuartige therapeutische Ziele zu entdecken und erstklassige kardiovaskuläre Therapien zu entwickeln. Das Unternehmen hat einen proprietären Multi-Omics-Datensatz aufgebaut, der aus einem Netzwerk von 65 Krankenhäusern in Großbritannien und den USA stammt, um seine innovativen Forschungsinitiativen zu unterstützen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Multi-Omics-Datenintegration: CardiaTec kombiniert verschiedene biologische Datenebenen, um ein ganzheitliches Verständnis der Mechanismen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu bieten. - Fortschrittliche computergestützte Modellierung: Mit Hilfe modernster KI-Algorithmen analysiert das Unternehmen komplexe Datensätze, um dysregulierte Wirkstoffziele und krankheitsbezogene Wege zu identifizieren und zu priorisieren. - Proprietäre Datenstrategie: Mit Zugang zu menschlichem Herzgewebe und entsprechenden klinischen Anmerkungen hat CardiaTec die größte Multi-Omics-Datenbank für menschliches Herzgewebe aufgebaut, um die Entdeckung wirklich neuartiger Therapeutika zu fördern. Primärer Wert und gelöstes Problem: Herz-Kreislauf-Erkrankungen bleiben weltweit die häufigste Todesursache und fordern jährlich etwa 20 Millionen Menschenleben. Die traditionelle Entwicklung von Therapeutika wurde durch ein begrenztes Verständnis der komplexen Biologie der Krankheit behindert, was zu stagnierender Innovation und Investition führte. CardiaTec begegnet dieser Herausforderung, indem es seinen proprietären Multi-Omics-Datensatz und seine Computerplattform nutzt, um die komplexen Mechanismen zu entschlüsseln, die das Fortschreiten der Krankheit antreiben. Dieser Ansatz erleichtert die Entdeckung und Entwicklung neuartiger, zielgerichteter Therapien, die darauf abzielen, die Patientenergebnisse zu verbessern und die globale Belastung durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu verringern.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CardiaTec](https://www.g2.com/de/sellers/cardiatec)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Cambridge , GB
- **LinkedIn®-Seite:** https://uk.linkedin.com/company/cardiatec (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 14. [Causaly](https://www.g2.com/de/products/causaly/reviews)
  Causaly ist eine fortschrittliche KI-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Forschung und Entwicklung in den Lebenswissenschaften zu revolutionieren, indem sie Wissenschaftlern ermöglicht, biomedizinisches Wissen schnell zu entdecken, zu interpretieren und zu teilen. Durch die Integration modernster KI-Technologien mit einem hochpräzisen Wissensgraphen befähigt Causaly Forscher, den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen, Risiken zu reduzieren und die Produktivität in verschiedenen Phasen der F&E zu steigern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Generative AI Copilot: Eine konversationelle Schnittstelle, die es Wissenschaftlern ermöglicht, komplexe biomedizinische Fragen zu stellen und vertrauenswürdige, evidenzbasierte Antworten mit Inline-Zitaten zu erhalten, was Transparenz und Vertrauen in die Entscheidungsfindung gewährleistet. - Wissensgraph: Ein umfassender und präziser biomedizinischer Wissensgraph, der Forschern hilft, kausale Zusammenhänge von bloßen Koinzidenzen zu unterscheiden und ein tieferes Verständnis von Krankheitsmechanismen und potenziellen therapeutischen Zielen zu erleichtern. - Enterprise Data Fabric: Diese Funktion integriert interne und externe Datenquellen und schafft eine einheitliche „Single Source of Truth“ für F&E-Teams. Sie gewährleistet die Kontinuität der Forschung und ermöglicht die schnelle Identifizierung kritischer Erkenntnisse, indem sie disparate Daten in ein kohärentes Framework konsolidiert. - Scientific RAG (Retrieval-Augmented Generation): Ein fortschrittliches Informationsabrufsystem, das speziell für die Lebenswissenschaften entwickelt wurde und Such- und Argumentationsfähigkeiten kombiniert, um präzise, kontextreiche Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Causaly adressiert die Herausforderungen fragmentierter Daten, manueller Forschungsprozesse und langer Entwicklungszeiten für Medikamente, indem es eine einheitliche, KI-gesteuerte Plattform bereitstellt. Es automatisiert bis zu 80 % der Forschungsabläufe, wendet domänenspezifische Argumentation an und deckt verborgene Erkenntnisse auf, wodurch die Reise von der ersten Entdeckung bis zur Entwicklung lebensverändernder Therapien beschleunigt wird. Durch das Angebot transparenter, evidenzbasierter Erkenntnisse reduziert Causaly das Risiko klinischer Fehlschläge und steigert die Effizienz bei der Markteinführung neuer Behandlungen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Causaly](https://www.g2.com/de/sellers/causaly)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** London, GB
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/causaly (138 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 15. [Cerbrec Graphbook](https://www.g2.com/de/products/cerbrec-graphbook/reviews)
  Cerbrec Graphbook ist eine unternehmensgerechte KI-Plattform, die Organisationen befähigt, maßgeschneiderte KI-Lösungen über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen. Graphbook wurde entwickelt, um die KI-Entwicklung zu demokratisieren, und ermöglicht Fachexperten, benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, ohne dass Programmierkenntnisse oder vorherige KI-Erfahrung erforderlich sind. Dieser Ansatz reduziert technische Barrieren erheblich, beschleunigt die Bereitstellungszeit und verbessert die Transparenz in den KI-Entwicklungsprozessen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche: Ermöglicht es Benutzern, komplexe KI-Workflows visuell zu entwerfen, was die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen erleichtert. - Vorgefertigte KI-Modelle: Bietet eine Bibliothek vortrainierter Modelle, darunter Llama, Mistral, GPT und BERT, sowie domänenspezifische Modelle wie ProtGPT für Proteindesign und SMILES-BERT für molekulare Vorhersagen. - Nahtlose Datenintegration: Verbindet diverse Datenquellen in Cloud- und On-Premise-Umgebungen und verwandelt verstreute Daten in einheitliche Intelligenz ohne technische Komplexität. - Rechenjobs: Bietet die Möglichkeit, Rechenjobs asynchron auf dedizierten Cloud-Pods auszuführen, was eine effiziente Ausführung von KI-Modellen mit robuster Skalierbarkeit ermöglicht. - Verwaltung globaler Konstanten und Variablen: Erleichtert die Definition und Verwaltung globaler Konstanten und Variablen, was die Datenverarbeitung und Modellkonfiguration vereinfacht. Primärer Wert und gelöstes Problem: Graphbook adressiert kritische Herausforderungen in der KI-Entwicklung, indem es die Notwendigkeit spezialisierter Programmierkenntnisse eliminiert und so einem breiteren Spektrum von Fachleuten die Teilnahme an der Erstellung von KI-Lösungen ermöglicht. Durch die Bereitstellung einer zugänglichen Plattform beschleunigt es den Entwicklungszyklus, reduziert die Kosten für die Einstellung von KI-Spezialisten und gewährleistet die Einhaltung von regulatorischen Standards durch verbesserte Transparenz und Prüfbarkeit. Dies befähigt Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich Biotechnologie, Pharmazie und Fertigung, KI für Innovation und verbesserte Entscheidungsfindung zu nutzen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Cerbrec](https://www.g2.com/de/sellers/cerbrec)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cerbrec/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 16. [CERPRO](https://www.g2.com/de/products/cerpro/reviews)
  CERPRO ist eine KI-gestützte Softwarelösung, die darauf ausgelegt ist, die Qualitätssicherungsprozesse in der Fertigung zu revolutionieren. Durch die Automatisierung der Extraktion und Interpretation von Merkmalen aus technischen Zeichnungen reduziert CERPRO den manuellen Aufwand erheblich, minimiert Fehler und beschleunigt die Erstellung von Prüfberichten. Dies ermöglicht es Herstellern, sich mehr auf die Produktion zu konzentrieren und gleichzeitig eine konsistente und zuverlässige Qualitätsdokumentation sicherzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Merkmalsextraktion: Nutzt fortschrittliche KI, um automatisch kritische Elemente aus technischen Zeichnungen zu identifizieren und zu interpretieren, wie z.B. Maße, Toleranzen und Bohrlöcher. - Unterstützung mehrerer Formate: Akzeptiert verschiedene Dateiformate, einschließlich PDF, JPG und DXF, und bietet Flexibilität im Umgang mit unterschiedlichen Arten von technischen Zeichnungen. - Anpassbare Exportoptionen: Ermöglicht es Benutzern, extrahierte Daten in personalisierte Vorlagen wie VDA, EMPB und Prüfpläne zu exportieren, um eine nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe zu erleichtern. - Zeit- und Fehlerreduktion: Beseitigt die Notwendigkeit für manuelles Stempeln, Kopieren und Formatieren, was zu einer Zeitersparnis von bis zu 70 % und einer signifikanten Verringerung von Dokumentationsfehlern führt. - Cloud-basierte Zugänglichkeit: Bietet eine sichere, cloud-basierte Plattform, die hohe Verfügbarkeit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, einschließlich der DSGVO, gewährleistet. Primärer Wert und Benutzerlösungen: CERPRO adressiert die Herausforderungen der manuellen, fehleranfälligen und zeitaufwändigen Qualitätssicherungsdokumentation in der Fertigung. Durch die Automatisierung der Erstellung von Prüfberichten ermöglicht es Unternehmen: - Effizienzsteigerung: Optimierung der Qualitätssicherungsprozesse, was zu schnelleren Durchlaufzeiten und erhöhter Produktivität führt. - Verbesserung der Genauigkeit: Reduzierung menschlicher Fehler, die mit manueller Dateneingabe verbunden sind, und Sicherstellung einer zuverlässigeren und konsistenteren Qualitätsdokumentation. - Konzentration auf Kernkompetenzen: Freisetzung wertvoller Ressourcen von administrativen Aufgaben, sodass Teams sich auf wesentliche Produktionsaktivitäten konzentrieren können. Durch die Integration von CERPRO in ihre Abläufe können Fertigungsunternehmen erhebliche Kosteneinsparungen, verbesserte Produktqualität und einen Wettbewerbsvorteil in der Branche erzielen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CERPRO](https://www.g2.com/de/sellers/cerpro)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Berlin, DE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cerpro-gmbh/about (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 17. [Chartfast](https://www.g2.com/de/products/chartfast/reviews)
  ChartFast ist ein KI-gesteuertes Datenanalysetool, das entwickelt wurde, um den Prozess der Datenvisualisierung und -analyse zu optimieren. Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben wie Datenbereinigung, -transformation und Diagrammerstellung ermöglicht ChartFast den Nutzern, komplexe Grafiken und Visualisierungen in Sekundenschnelle zu erstellen, was die traditionell für Datenarbeit erforderliche Zeit und Mühe erheblich reduziert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Schnelle Diagrammerstellung: Nutzt spezialisierte interne Bibliotheken, um schnell komplexe Grafiken und Visualisierungen zu erstellen, die auf unterschiedliche Datenbedürfnisse zugeschnitten sind. - Anpassbarer Visualisierungscode: Bietet eine dedizierte Serverumgebung zum Ausführen von Python-Skripten, sodass Benutzer leistungsstarke Datenanalysebibliotheken für fortgeschrittene Datenverarbeitung und -visualisierung nutzen können. - Interaktive Datenabfragen: Ermöglicht es Benutzern, durch direkte Fragen an ihre Datensätze Experteneinblicke zu gewinnen und ein tieferes Verständnis der Daten zu fördern. - Sofortiger Datenexport: Unterstützt den Import von Dateien im .csv- oder Excel-Format und ermöglicht den sofortigen Export von verarbeiteten Daten und Visualisierungen mit einem einzigen Klick. Primärer Wert und Benutzerlösungen: ChartFast adressiert häufige Herausforderungen in der Datenanalyse, indem es zeitaufwändige Aufgaben automatisiert, das Risiko menschlicher Fehler reduziert und die Effizienz steigert. Es befähigt die Benutzer, sich auf die Entscheidungsfindung zu konzentrieren, anstatt auf die manuelle Datenverarbeitung, und ist somit ein unverzichtbares Werkzeug für Fachleute, die ihre Datenarbeitsabläufe optimieren möchten.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Chartfast](https://www.g2.com/de/sellers/chartfast)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Miami, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/chartfast-io/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 18. [Chartgen AI](https://www.g2.com/de/products/chartgen-ai/reviews)
  ChartGen AI ist eine benutzerfreundliche Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung von optisch ansprechenden Diagrammen und Grafiken aus verschiedenen Datenformaten wie CSV, Excel, JSON und Google Sheets zu vereinfachen. Durch die Integration von Python-Transformationen und KI-gestützter Datenanalyse bedient sie unterschiedliche Bedürfnisse wie Datenvisualisierung, Berichterstellung, statistische Analyse, Business Intelligence und Datenstorytelling. Der intuitive Drei-Schritte-Prozess – Hochladen des Datensatzes, Beschreiben des gewünschten Diagramms und Erstellen der Visualisierung – gewährleistet die Zugänglichkeit für Benutzer mit minimalem technischem Fachwissen. Hauptmerkmale: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Vereinfacht die Navigation und Diagrammerstellung für Benutzer aller Fähigkeitsstufen. - Verarbeitung natürlicher Sprache: Übersetzt Benutzerbeschreibungen in genaue visuelle Darstellungen. - Schnelle Diagrammerstellung: Produziert Diagramme zügig und steigert die Effizienz in der Datenanalyse. - Unterstützung für mehrere Dateiformate: Unterstützt verschiedene Dateneingaben, einschließlich CSV, Excel, JSON und Google Sheets. - Datensicherheit: Betont die Bedeutung der Überprüfung von Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsmaßnahmen, um den Schutz der Daten zu gewährleisten. Primärer Wert: ChartGen AI adressiert die Herausforderung, komplexe Datensätze in klare, aufschlussreiche Visualisierungen zu verwandeln, ohne fortgeschrittene technische Fähigkeiten zu erfordern. Durch die Automatisierung des Diagrammerstellungsprozesses und die Unterstützung mehrerer Datenformate befähigt es Benutzer, datengestützte Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren und verbessert so die Entscheidungsfindung und Erzählfähigkeiten.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Powerusers AI](https://www.g2.com/de/sellers/powerusers-ai)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Valley, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/powerusers-ai (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 19. [CheckFa.st](https://www.g2.com/de/products/checkfa-st/reviews)
  CheckFa.st ist ein innovatives Werkzeug, das Unternehmern und Unternehmen dabei hilft, ihre Produktideen schnell zu validieren, indem es die Marktnachfrage und die finanzielle Tragfähigkeit bewertet. Durch die Nutzung von Echtzeit-Google-Suchdaten bietet CheckFa.st umfassende Analysen, die es den Nutzern ermöglichen, fundierte Entscheidungen in Minuten statt Wochen zu treffen. Dieser optimierte Ansatz spart Zeit und Ressourcen, sodass Gründer sich auf die Entwicklung von Produkten konzentrieren können, die den tatsächlichen Marktbedürfnissen entsprechen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Marktanalyse: Berechnet den gesamten adressierbaren Markt (TAM), das gesamte monatliche Suchvolumen, die durchschnittlichen Kosten pro Klick (CPC) und Wettbewerbspunkte, um die Marktnachfrage zu bewerten. - Marketinganalyse: Bietet Einblicke in den Customer Lifetime Value (LTV), die Kundenakquisitionskosten (CAC), das Verhältnis von LTV zu CAC, die Kosten pro Akquisition (CPA), die geschätzten Gesamtverkäufe und den Return on Ad Spend (ROAS). - Gewinn- und Verlustrechnung: Erstellt bearbeitbare Gewinn- und Verlustrechnungen mit dynamischen Formeln, einschließlich Kennzahlen wie Bruttoumsatz, Nettoumsatz, Deckungsbeiträge (CM1 und CM2) und Gesamtgewinn. - Google-Keyword-Analyse: Liefert rangierte und gefilterte Keyword-Daten, einschließlich monatlicher Suchvolumina, CPC, Relevanzbewertungen und Wettbewerbspunkte, um das Suchverhalten der Kunden zu verstehen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: CheckFa.st adressiert die häufigen Herausforderungen, denen sich Unternehmer gegenübersehen, wie Unsicherheit über die Marktnachfrage, fehlende datengestützte Validierung und zeitaufwändige Marktforschung. Durch die Bereitstellung schneller, datengestützter Einblicke befähigt es die Nutzer: - Die Marktnachfrage und finanzielle Tragfähigkeit effizient zu validieren. - Kundenbedürfnisse durch die Analyse des Suchverhaltens zu verstehen. - Fundierte Entscheidungen mit umfassenden Finanzprognosen zu treffen. - Zeit und Ressourcen zu sparen, indem der Produktvalidierungsprozess optimiert wird. Im Wesentlichen stattet CheckFa.st Gründer mit den notwendigen Werkzeugen aus, um Produkte zu entwickeln, die den Marktnachfragen entsprechen, und erhöht so die Erfolgschancen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CheckFa.st](https://www.g2.com/de/sellers/checkfa-st)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 20. [Chisquares](https://www.g2.com/de/products/chisquares/reviews)
  Chisquares ist eine integrierte Forschungsplattform, die den gesamten Forschungsprozess rationalisiert, von der Studienplanung und Datenerhebung bis hin zur Analyse und Manuskripterstellung. Durch die Konsolidierung mehrerer Forschungstools in einer benutzerfreundlichen Oberfläche verbessert Chisquares die Effizienz und Genauigkeit für Forscher in verschiedenen Disziplinen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Stichprobengrößenberechnung: Automatisiert die Bestimmung optimaler Stichprobengrößen, gewährleistet statistische Gültigkeit und reduziert die Einrichtungszeit um 70 % mit vordefinierten Parametern. - Erweiterte Stichprobenmethoden: Unterstützt Techniken wie zufällige, geschichtete und systematische Stichproben, die die Erhebung repräsentativer Daten ermöglichen, die auf spezifische Studienanforderungen zugeschnitten sind. - KI-Toolkit: Bietet KI-gestützte Tools zur Automatisierung der Umfrageerstellung, Durchführung sofortiger Analysen und Generierung von Erkenntnissen, wodurch Forschungsabläufe optimiert werden. - Flexible Studiendesigns: Unterstützt verschiedene Studientypen, von einmaligen Umfragen bis hin zu Längsschnittstudien, mit Funktionen für Planung, Teilnehmermanagement und komplexe Datenbeziehungen. - Datenanalyse und Visualisierung: Bietet Werkzeuge für deskriptive Statistik, multivariable Analyse und Datenvisualisierung, die eine umfassende Dateninterpretation erleichtern. - Kollaborationstools: Ermöglicht die Zusammenarbeit im Team durch gemeinsamen Zugriff auf Projekte, Daten und Analysen, was effizientes Teamwork fördert. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Chisquares adressiert die Fragmentierung und manuelle Arbeit, die traditionell mit dem Forschungsprozess verbunden sind, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die alle wesentlichen Forschungstools integriert. Diese Konsolidierung reduziert die Zeit und den Aufwand, die erforderlich sind, um Studien zu entwerfen, Daten zu sammeln, Analysen durchzuführen und Manuskripte vorzubereiten. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und die Bereitstellung von KI-gesteuerten Erkenntnissen ermöglicht Chisquares Forschern, sich auf die kritischen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, was zu schnelleren, genaueren und wirkungsvolleren Forschungsergebnissen führt.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Chisquares](https://www.g2.com/de/sellers/chisquares)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Sandy Springs, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/chisquares (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 21. [Choony](https://www.g2.com/de/products/choony/reviews)
  Choony ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, das Management von digitalen Assets und Workflows für Unternehmen zu optimieren und zu verbessern. Sie bietet eine Reihe von Tools, die eine effiziente Zusammenarbeit, Organisation und Verteilung digitaler Inhalte ermöglichen und auf die Bedürfnisse von Teams in verschiedenen Branchen zugeschnitten sind. Hauptmerkmale und Funktionen: - Digital Asset Management: Zentralisierte Speicherung und Organisation digitaler Dateien, die einen einfachen Zugriff und Abruf ermöglichen. - Kollaborative Tools: Funktionen, die die Zusammenarbeit im Team unterstützen, einschließlich gemeinsamer Arbeitsbereiche und Echtzeit-Bearbeitungsmöglichkeiten. - Workflow-Automatisierung: Automatisierte Prozesse zur Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben, die Effizienz verbessern und manuelle Fehler reduzieren. - Zugriffskontrolle: Granulare Berechtigungseinstellungen, um angemessene Zugriffsebenen für verschiedene Teammitglieder sicherzustellen. - Integrationsfähigkeiten: Nahtlose Integration mit anderer Software und Plattformen zur Verbesserung der Funktionalität und Konnektivität. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Choony adressiert die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Verwaltung und Verteilung digitaler Assets gegenübersehen, indem es eine zentrale Plattform bietet, die die Zusammenarbeit verbessert, die Workflow-Effizienz steigert und den sicheren Zugriff auf Inhalte gewährleistet. Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und das Angebot robuster Organisationstools hilft Choony Teams, sich auf kreative und strategische Initiativen zu konzentrieren, was letztendlich die Produktivität und Innovation vorantreibt.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Choony](https://www.g2.com/de/sellers/choony)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 22. [CleanRoll AI](https://www.g2.com/de/products/cleanroll-ai/reviews)
  CleanRoll AI is an advanced software solution designed to streamline and enhance the process of data cleansing and preparation for businesses dealing with large datasets. By leveraging artificial intelligence, CleanRoll AI automates the identification and correction of data inconsistencies, duplicates, and errors, ensuring that organizations maintain high-quality, reliable data for their operations and decision-making processes. Key Features and Functionality: - Automated Data Cleaning: Utilizes AI algorithms to detect and rectify errors, inconsistencies, and duplicates within datasets, reducing manual effort and increasing accuracy. - Data Standardization: Ensures uniformity across data entries by standardizing formats, units, and terminologies, facilitating seamless integration and analysis. - Real-Time Processing: Offers real-time data processing capabilities, allowing businesses to maintain up-to-date and accurate information without delays. - Customizable Rules and Policies: Provides the flexibility to define and implement custom data cleansing rules and policies tailored to specific business needs and industry standards. - Comprehensive Reporting: Generates detailed reports on data quality metrics, cleansing activities, and outcomes, enabling organizations to monitor improvements and compliance. Primary Value and Solutions Provided: CleanRoll AI addresses the critical challenge of maintaining high-quality data in an era where businesses rely heavily on data-driven insights. By automating the data cleansing process, it significantly reduces the time and resources required for manual data preparation, minimizes errors, and enhances the reliability of data analytics. This leads to more informed decision-making, improved operational efficiency, and a competitive edge in the market.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [CleanRoll AI](https://www.g2.com/de/sellers/cleanroll-ai)
- **Hauptsitz:** Austin, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/cleanroll (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 23. [ClickBoss](https://www.g2.com/de/products/clickboss/reviews)
  ClickBoss ist eine fortschrittliche Analyseplattform, die darauf ausgelegt ist, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, sodass Unternehmen fundierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen können. Durch die Integration mit verschiedenen Marketing- und Analysetools vereinfacht ClickBoss die Datenanalyse und bietet Echtzeitaudits und umfassende Berichte, die nachhaltiges Wachstum fördern. Die benutzerfreundliche Oberfläche stellt sicher, dass sowohl Einzelpersonen als auch Teams die Kraft der KI nutzen können, um ihre Strategien zu optimieren und messbare Ergebnisse zu erzielen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Marketing-Analytik: Verbindet die Anzeigenleistung mit sinnvollen Ergebnissen durch Kanalzuordnung, Kampagnen-ROI-Analyse, Einblicke in den Conversion-Trichter, A/B-Teststrategien und Integration mit Plattformen wie Meta, Google und TikTok. - Produktanalytik: Bietet Einblicke in das Nutzerverhalten, identifiziert Abbruchpunkte und Retentionsmetriken durch Implementierung von Ereignistaxonomie, Feature-Nutzungsverfolgung und App-SDK-Integration mit Tools wie Firebase und Amplitude. - Chatbot-Analytik: Verwandelt Live-Gespräche in Wachstumschancen, indem Abbruchpunkte verfolgt, ungelöste Anfragen kartiert, Chat-Trichter analysiert und Interaktionen Konversionen und Verkäufen zugeordnet werden, kompatibel mit Intercom, Zendesk, Drift und benutzerdefinierten Bots. - Wachstums-Transformation: Stimmt Daten-, Technologie- und Produktteams auf Wachstum ab, indem es mit Stakeholdern zusammenarbeitet, das Tracking über Web, App und Anzeigen optimiert, Ereignisrahmenwerke im Einklang mit KPIs erstellt und die Grundlage für skalierbares, KI-gestütztes Wachstum legt. - KI- und Analyse-Enablement: Verwandelt Daten in schnelle, zuverlässige und KI-bereite Entscheidungen, indem aktuelle Analysestacks auf KI-Bereitschaft geprüft, Messpläne für die Automatisierung definiert, saubere, strukturierte Ereignisdaten implementiert, Dashboards erstellt und Teams geschult werden, KI-Erkenntnissen zu vertrauen und sie zu nutzen. Primärer Wert und Lösungen: ClickBoss befähigt Unternehmen, KI-gesteuerte Datenerkenntnisse zu vereinfachen, um schnelle, zuverlässige und unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen, die nachhaltiges Wachstum fördern und eine starke datengesteuerte Kultur aufbauen. Durch die Bereitstellung umfassender Analysedienste werden häufige Herausforderungen wie ineffizientes Daten-Tracking, unklare Metriken und die Komplexität der Integration mehrerer Datenquellen adressiert. Mit ClickBoss können Organisationen ihre Analyseprozesse optimieren, die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessern und fundierte Entscheidungen treffen, die zu messbarem Geschäftswachstum führen.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Clickboss](https://www.g2.com/de/sellers/clickboss)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Dubai, AE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/clickboss/ (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 24. [Codex AI Suite](https://www.g2.com/de/products/codex-ai-suite/reviews)
  Codex AI Suite ist ein Anwendungstoolset. Es bietet alle Werkzeuge, die benötigt werden, um KI-Anwendungen zu planen, zu entwickeln, einzuführen und zu verwalten. Codex AI Suite ist besonders gut geeignet für KI-Anwendungen mit starken maschinellen Lern- und tiefen Lernkomponenten.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Atos](https://www.g2.com/de/sellers/atos)
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** 95877 Bezons, FR
- **Twitter:** @Atos (38,250 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/atos/ (87,729 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** EPA: ATO



### 25. [coding.bio](https://www.g2.com/de/products/coding-bio/reviews)
  Coding.bio ist eine innovative Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung biologischer Softwareanwendungen zu optimieren. Sie bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen und Ressourcen, die speziell für Bioinformatik-Profis entwickelt wurden, um effizientes Codieren, Analysieren und Visualisieren biologischer Daten zu ermöglichen. Durch die Integration fortschrittlicher Rechenfähigkeiten mit benutzerfreundlichen Schnittstellen befähigt Coding.bio Forscher, ihre Projekte zu beschleunigen und genauere Ergebnisse zu erzielen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE): Eine spezialisierte IDE, ausgestattet mit Syntaxhervorhebung, Codevervollständigung und Debugging-Tools, die für bioinformatische Programmiersprachen optimiert sind. - Vorgefertigte Bibliotheken und Frameworks: Zugriff auf eine umfangreiche Sammlung vorgefertigter Bibliotheken und Frameworks, die komplexe biologische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten vereinfachen. - Datenvisualisierungswerkzeuge: Fortschrittliche Visualisierungsfähigkeiten zur Erstellung interaktiver und informativer Darstellungen biologischer Daten, die eine bessere Interpretation und Präsentation unterstützen. - Unterstützung für Zusammenarbeit: Funktionen, die nahtlose Zusammenarbeit unter Forschern erleichtern, einschließlich der Integration von Versionskontrolle und gemeinsamen Arbeitsbereichen. - Cloud-Integration: Cloud-basierte Infrastruktur, die Skalierbarkeit, Datensicherheit und Fernzugriff gewährleistet, sodass Benutzer von überall aus arbeiten können. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Coding.bio adressiert die Herausforderungen, denen sich Bioinformatik-Profis gegenübersehen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Codierungs-, Analyse- und Visualisierungswerkzeuge kombiniert. Es reduziert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Softwarelösungen und spart dadurch Zeit und Ressourcen. Das benutzerfreundliche Design und die umfassenden Funktionen der Plattform ermöglichen es Forschern, sich auf wissenschaftliche Entdeckungen zu konzentrieren, anstatt auf technische Hürden, und beschleunigen letztendlich das Tempo der biologischen Forschung und Innovation.




**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [coding.bio](https://www.g2.com/de/sellers/coding-bio)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Oxford, GB
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coding-bio (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)





## Parent Category

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



## Related Categories

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



---

## Buyer Guide

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

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

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

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

### Arten von DSML-Plattformen

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

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

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

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

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

**Edge**  **Plattformen**

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

### Herausforderungen mit DSML-Plattformen

Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#### Vergleichen Sie DSML-Produkte

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken zu erstellen, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.

**Führen Sie Demos durch**

Um einen gründlichen Vergleich sicherzustellen, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet.

#### Auswahl von DSML-Plattformen

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

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

**Verhandlung**

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

**Endgültige Entscheidung**

Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.

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

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

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

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

#### Return on Investment (ROI)

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

Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben.

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

**Wie werden DSML-Softwaretools implementiert?**

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

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

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

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

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

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

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

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

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

**AutoML**

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

**Eingebettete KI**

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

**Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)**

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

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

**Erklärbarkeit**

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