# Best Data Science and Machine Learning Platforms

## How Many Data Science and Machine Learning Platforms Products Does G2 Track?

**Total Products under this Category:** 1,043

### Category Stats (Aug 2026)

- **Average Rating:** 4.46/5 (↑0.01 vs Jul 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **Top Trending Product:** FalkorDB (+5.88%) - Among all products in this category, FalkorDB recorded the largest rating increase compared to last month

_Last updated: August 01, 2026_

## How Does G2 Rank Data Science and Machine Learning Platforms Products?

**Why You Can Trust G2's Software Rankings:**

- 30 Analysts and Data Experts
- 14,300+ Authentic Reviews
- 1,043+ Products
- Unbiased Rankings

G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category.

## G2 Grid® for Data Science and Machine Learning Platforms
 ![G2 Grid® for Data Science and Machine Learning Platforms plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.png?focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=21469&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=67045&focus%5B%5D=10938&focus%5B%5D=24457&focus%5B%5D=1308796&focus%5B%5D=162504)

Highlighted products: Databricks, Gemini Enterprise Agent Platform, SAS Viya, Google Cloud AutoML, Snowflake, MATLAB, IBM watsonx.data, and Hex.

Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms/grids.json?focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=gemini-enterprise-agent-platform&focus%5B%5D=sas-sas-viya&focus%5B%5D=google-cloud-automl&focus%5B%5D=snowflake&focus%5B%5D=matlab&focus%5B%5D=ibm-watsonx-data&focus%5B%5D=hex-tech-hex)

**Sponsored**

### MRI Property Management

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### [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)

Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 – verlassen sich auf die Databricks Data + AI Plattform, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu entwickeln und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse und Unity Catalog umfasst. Gegründet im Jahr 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™, Delta Lake, MLflow und Unity Catalog, basiert Databricks auf einer offenen Lakehouse-Architektur, die Daten, Analysen und KI zusammenführt. Die Plattform wird von Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten, Entwicklern, Machine-Learning-Teams, KI-Teams und Geschäftsanwendern genutzt, um über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten. Wichtige Fähigkeiten von Databricks umfassen: - Datenengineering: Erstellen, automatisieren und verwalten Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datenpipelines. - Analytik und Business Intelligence: Führen Sie SQL-Analysen durch, erstellen Sie Dashboards und ermöglichen Sie Geschäftsteams, Daten zu erkunden. - Datenverwaltung: Entdecken, sichern und verwalten Sie Daten- und KI-Ressourcen über Teams, Clouds und Workloads hinweg. - Maschinelles Lernen und KI: Entwickeln Sie Modelle, bauen Sie generative KI-Anwendungen und erstellen Sie produktionsreife KI-Agenten. - Datenanwendungen: Erstellen und implementieren Sie datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von verwalteten Unternehmensdaten. Verfügbar über AWS, Azure und Google Cloud, hilft Databricks Organisationen, über Clouds hinweg zu arbeiten, Datensilos zu reduzieren und die Zusammenarbeit über Teams und Tools hinweg zu vereinfachen. Kunden nutzen Databricks für Anwendungsfälle wie Kundenpersonalisierung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Echtzeitanalysen, Cybersicherheit, Gesundheitsforschung, Finanzrisikomanagement, Lieferkettenoptimierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung. Databricks wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Fertigung, Energie und der öffentliche Sektor. Organisationen nutzen die Plattform, um die Dateninfrastruktur zu modernisieren, die KI-Einführung zu beschleunigen und Unternehmensdaten in Geschäftswert umzuwandeln.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 1,337

#### How Do G2 Users Rate Databricks?

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

#### Who Is the Company Behind Databricks?

- **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc)
- **Unternehmenswebsite:** databricks.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks  
92,269 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=bddca64732f61b923d96364e8c8eb35711aab4f98797cb00ab071ff24fbdd392&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3477522%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
15,627 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
- **Company Size:** 47% Large, 38% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Databricks?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** und die **umfassenden Funktionen** von Databricks für Data Warehousing und ML-Anwendungen.
- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Databricks, was ihre Erfahrung mit intuitiven Schnittstellen und zuverlässigen Diensten verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Databricks mit AWS und anderen Tools, die den täglichen Betrieb und die Effizienz verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Zusammenarbeit** , die von Databricks angeboten wird, und verbessern die Teamarbeit bei Datenprojekten mit Echtzeiteinblicken.
- Benutzer loben die **integrierten Analysefunktionen** von Databricks, die die kollaborative Datenverarbeitung und die Visualisierung von Erkenntnissen verbessern.

##### Cons

- Benutzer bemerken anfangs eine **steile Lernkurve** , wobei verwirrende Berechtigungen und Rechenmodi die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.
- Benutzer bemerken, dass die **Kosten ziemlich hoch sein können** , um Databricks effektiv zu nutzen, insbesondere bei großen Datenprojekten.
- Benutzer finden eine **steile Lernkurve** bei Databricks, was besonders für Neulinge in Big-Data-Tools herausfordernd ist.
- Benutzer finden die **Komplexität** von Databricks herausfordernd, insbesondere für kleinere Teams und die anfänglichen Einrichtungsprozesse.
- Benutzer stehen anfangs vor **komplexen Einrichtungs** herausforderungen, obwohl der Support im Laufe der Zeit hilft, das Erlebnis zu vereinfachen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Databricks?

**["Zuverlässige Plattform zum Erstellen skalierbarer Datenpipelines"](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13198355)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— aravind k._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13198355)

**["Databricks vereinfacht ETL und Analysen mit skalierbaren Notebooks"](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13181721)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Diana C._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13181721)

#### What Are G2 Users Discussing About Databricks?

- [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote
- [Was ist die einheitliche Analyseplattform von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments
- [Was ist Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes
- [Was sind die Merkmale von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes

### [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)

Google Cloud's comprehensive platform for developers to build, scale, govern and optimize agents and models. It's a single destination for technical teams to build agents that can transform enterprise applications and workflows into powerful agentic systems.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 727

#### How Do G2 Users Rate Gemini Enterprise Agent Platform?

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Natural Language Understanding:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Ease of Admin:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform?

- **Seller:** [Google](https://www.g2.com/sellers/google)
- **Year Founded:** 1998
- **HQ Location:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software Engineer, Data Scientist
- **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services
- **Company Size:** 43% Small, 29% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Gemini Enterprise Agent Platform?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users value the **ease of use** of Gemini Enterprise Agent Platform, enhancing productivity and streamlining workflows effectively.
- Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity and streamlining machine learning workflows effectively.
- Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity through reduced manual work in projects.
- Users value the **multimodal capabilities** of Gemini, enhancing productivity by streamlining various tasks and processes.
- Users value the **integrated platform** of Gemini, enhancing productivity by combining various functionalities in a unified system.

##### Cons

- Users find the **pricing ambiguous** with unexpected costs, making budget management a challenge on the Gemini platform.
- Users find the platform's **complexity** ,particularly in navigation and advanced features, challenging, especially for beginners.
- The **learning curve is steep** for new users, especially with complex features and pricing transparency issues.
- Users find the **complexity issues** of the Gemini Enterprise Agent Platform lead to high costs and a steep learning curve.
- Users find the **difficult learning** curve of Gemini Enterprise Agent Platform challenging, especially for newcomers to Google Cloud.

#### What Are Recent G2 Reviews of Gemini Enterprise Agent Platform?

**["Easy AI Agent Creation"](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13193916)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Belhaje A._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13193916)

**["Helped us automate routine work and save hours every week"](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13212825)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Pavan Simhadri D._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gemini-enterprise-agent-platform-review-13212825)

#### What Are G2 Users Discussing About Gemini Enterprise Agent Platform?

- [What is Google Cloud AI Platform used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-google-cloud-ai-platform-used-for) - 4 comments, 5 upvotes
- [What software libraries does cloud ML engine support?](https://www.g2.com/discussions/what-software-libraries-does-cloud-ml-engine-support) - 4 comments, 5 upvotes
- [How do I use Google cloud platform for machine learning?](https://www.g2.com/discussions/how-do-i-use-google-cloud-platform-for-machine-learning)
- [Is Google Cloud AI free?](https://www.g2.com/discussions/is-google-cloud-ai-free)
- [What is Google AI platform?](https://www.g2.com/discussions/what-is-google-ai-platform) - 3 comments, 3 upvotes

### [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)

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

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 775

#### How Do G2 Users Rate SAS Viya?

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

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

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** www.sas.com
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware  
60,863 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=64db42c044af5bbad79bd9677a620a6c31a8ff1abf4e7b2a6f1d6ed9561d105d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1491%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
18,638 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Biostatistiker
- **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen
- **Company Size:** 33% Small, 33% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von SAS Viya, die die Datenvisualisierung vereinfacht und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessert.
- Benutzer schätzen die **sophisticated analytical capabilities** von SAS Viya, die eine einfache Bereitstellung und Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **fortschrittlichen Analysemethoden** , die von SAS Viya angeboten werden, da sie die Entscheidungsfindung und die Fähigkeiten zur Analyse logistischer Daten verbessern.
- Benutzer schätzen das **End-to-End-Datenlebenszyklus-Tooling** von SAS Viya, das die Geschäftseinblicke und strategische Entscheidungsfindung verbessert.
- Benutzer lieben die **intuitive Benutzeroberfläche** von SAS Viya, die Datenanalyse und Modellbereitstellung für alle Fähigkeitsstufen mühelos macht.

##### Cons

- Benutzer finden, dass SAS Viya eine **Lernschwierigkeit** aufweist, was es für nicht-technische Personen schwierig macht, effektiv zu navigieren.
- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was es für nicht-technische Benutzer schwierig macht, SAS Viya effektiv zu navigieren.
- Benutzer finden die **Visualisierungskomplexität** in SAS Viya herausfordernd, insbesondere für nicht-technische Benutzer und Anfänger.
- Benutzer kämpfen mit der **schwierigen Lernkurve** von SAS Viya, insbesondere neue und nicht-technische Benutzer.
- Benutzer finden die **teuren Preise** von SAS Viya als eine bedeutende Eintrittsbarriere für eine potenzielle Einführung.

#### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya?

**["Effektive Datenanalyse mit SAS Viya"](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11872818)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Fungai J._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11872818)

**["SAS Viya: Leistungsstarke KI & Datenanalyse mit nahtlosen Integrationen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11855145)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen_

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11855145)

#### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya?

- [Wofür wird SAS Visual Data Mining und Machine Learning verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments

### [Google Cloud AutoML](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-automl/reviews)

Google Cloud AutoML ist eine Suite von maschinellen Lernprodukten, die Entwicklern mit begrenzter Expertise ermöglichen soll, hochwertige, maßgeschneiderte Modelle zu trainieren, die auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Nutzung von Googles fortschrittlichen Transfer-Learning- und Neural-Architecture-Search-Technologien vereinfacht AutoML den Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Skalierens von maschinellen Lernmodellen und macht KI für ein breiteres Publikum zugänglicher. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Modelltraining: AutoML automatisiert die Auswahl der Modellarchitektur und die Abstimmung der Hyperparameter, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und speziellem Wissen reduziert wird. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Plattform bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, Daten hochzuladen, Modelle zu trainieren und Bereitstellungen einfach zu verwalten. - Vielseitige Modelltypen: AutoML unterstützt verschiedene Datentypen und Aufgaben durch spezialisierte Dienste: - AutoML Vision: Für Bildklassifizierung und Objekterkennung. - AutoML Natural Language: Für Textklassifizierung, Sentimentanalyse und Entitätserkennung. - AutoML Translation: Für die Erstellung benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle zwischen Sprachpaaren. - AutoML Video Intelligence: Für Videoklassifizierung und Objektverfolgung. - AutoML Tables: Für strukturierte Datenaufgaben wie Regression und Klassifikation. - Nahtlose Integration: AutoML integriert sich mit anderen Google Cloud-Diensten und erleichtert so effizientes Datenmanagement, Modellbereitstellung und Skalierbarkeit. Primärer Wert und Problemlösung: Google Cloud AutoML demokratisiert das maschinelle Lernen, indem es Nutzern ohne tiefgehende technische Expertise ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Zugänglichkeit erlaubt es Unternehmen, die Kraft der KI zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen, wie z.B. die Verbesserung von Kundenerfahrungen durch personalisierte Empfehlungen, die Automatisierung der Inhaltsmoderation, die Verbesserung von Übersetzungsdiensten und das Gewinnen von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Durch die Reduzierung der Eintrittsbarrieren befähigt AutoML Organisationen, zu innovieren und in ihren jeweiligen Branchen wettbewerbsfähig zu bleiben.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 32

#### How Do G2 Users Rate Google Cloud AutoML?

- **Verstehen natürlicher Sprache:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Google Cloud AutoML?

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
- **Company Size:** 38% Medium, 32% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Google Cloud AutoML?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer loben die **nahtlose KI-Integration** von Google Cloud AutoML, die eine mühelose Schulung hochwertiger ML-Modelle ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud AutoML und finden es intuitiv und gut dokumentiert für das Training von Modellen.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Google Cloud AutoML, die ihr Erlebnis mit nahtlosen Verbindungen zu anderen Google-Diensten verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von Google Cloud AutoML mit anderen Google-Diensten, was ihre maschinelle Lernerfahrung verbessert.
- Benutzer finden, dass die **intuitive Benutzeroberfläche** von Google Cloud AutoML den Prozess der Erstellung hochwertiger maschineller Lernmodelle vereinfacht.

##### Cons

- Benutzer finden die **Preise teuer** für kleine Projekte oder Studenten, was es für einige Benutzer weniger zugänglich macht.
- Benutzer finden die **Preise teuer** , was es für kleine Projekte oder Studenten schwierig macht, Google Cloud AutoML zu nutzen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud AutoML?

**["Google Cloud AutoML: Einfache benutzerdefinierte Modelle mit hoher Genauigkeit und nahtloser GCP-Integration"](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-automl-review-13223832)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Muhammed A._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-automl-review-13223832)

**["Google Cloud AutoML macht das Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen einfach"](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-automl-review-13237446)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Subhashree S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-automl-review-13237446)

#### What Are G2 Users Discussing About Google Cloud AutoML?

- [Wofür wird Google Cloud AutoML verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-google-cloud-automl-used-for)

## FAQs About Data Science and Machine Learning Platforms

Generated using AI

Last updated: April 27, 2026

### Leading machine learning services for enterprise

Based on G2 reviews, enterprise teams often favor platforms that unify data preparation, model training, deployment, governance, and monitoring in one environment.

- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — unified ML lifecycle and deployment.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — lakehouse workflows with collaborative notebooks.
- [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) — large-scale analytics with governance.
- [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) — governed AI development for enterprises.

### Top-rated software for data analysis in SaaS industry

Based on G2 reviews, buyers in software environments often prioritize platforms that shorten analysis cycles, support collaboration, and reduce tool switching.

- [Hex](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews) — SQL, Python, and dashboarding together.
- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — end-to-end ML workflows in one place.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — scalable analytics and ML collaboration.
- [Deepnote](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews) — collaborative notebooks for team analysis.

### Which platform offers the best machine learning solutions

Based on G2 reviews, the strongest options depend on whether your team values unified workflows, low-code model building, notebook collaboration, or governance.

- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) — managed training, deployment, and monitoring.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) — engineering, analytics, and ML together.
- [SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) — advanced analytics with strong controls.
- [Anaconda Platform](https://www.g2.com/products/anaconda-platform/reviews) — reproducible environments and package management.

### What are data science and machine learning platforms used for

According to verified users, data science and machine learning platforms are used to centralize the work of preparing data, building models, testing ideas, deploying models, and sharing results. Reviews repeatedly mention workflow simplification as a major benefit: teams can reduce tool switching, automate repetitive preparation tasks, and move from experimentation to production with less manual setup. Buyers also use these platforms for dashboards, forecasting, predictive modeling, model monitoring, collaboration across technical and non-technical teams, and connecting data from warehouses, cloud systems, spreadsheets, or operational tools. Common buyer concerns in the reviews include learning curve, documentation quality, cost visibility, and performance on very large workloads.

### How do teams use data science and machine learning platforms for collaboration

According to verified users, collaboration is one of the most practical reasons teams adopt these platforms. Reviews describe analysts, data scientists, and engineers working in shared notebooks, common environments, and governed workspaces so they can move from raw data to analysis, visualizations, and deployed models without passing files back and forth. Teams also mention easier sharing of dashboards, published apps, reusable workflows, and reproducible environments. In several reviews, this reduces friction between technical and non-technical stakeholders because results can be reviewed, discussed, and reused in one place. The strongest collaboration themes in the recent reviews are shared notebooks, consistent environments, versioned workflows, and easier handoffs into production.

### [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)

Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 714

#### How Do G2 Users Rate Snowflake?

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

#### Who Is the Company Behind Snowflake?

- **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc)
- **Unternehmenswebsite:** www.snowflake.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB  
278 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ad18ff73a9b8bb34dd1b98a6ba1c6be57f7364939ad352612ecc483aba05d2b2&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fsnowflake-computing%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
11,308 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 45% Medium, 43% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Snowflake und finden es schnell und effektiv für die Datenfreigabe und -analyse.
- Benutzer schätzen die **zuverlässigen Funktionen** von Snowflake und genießen seine intuitive Benutzeroberfläche sowie die nahtlose Datenintegration für Analysen.
- Benutzer finden die **Datenverwaltungsmöglichkeiten** von Snowflake hervorragend, um effizient über mehrere Datensätze hinweg zu aggregieren und abzufragen.
- Benutzer bewundern die **nahtlose Skalierbarkeit** von Snowflake, die mühelos Arbeitsanforderungen erfüllt und optimale Leistung gewährleistet.
- Benutzer schätzen die **schnelle Datenanalyse** von Snowflake, die schnelle Einblicke ohne Infrastrukturprobleme ermöglicht.

##### Cons

- Benutzer finden die **hohen Kosten** von Snowflake belastend, insbesondere für kleine Unternehmen mit begrenzten Budgets.
- Benutzer finden **Funktionseinschränkungen** in Snowflake, wie z.B. das Fehlen von Codeblöcken und Herausforderungen im Berechtigungsmanagement.
- Benutzer finden, dass **Kostenmanagement** Disziplin erfordert, da unerwartete Gebühren schnell anfallen können, wenn sie nicht sorgfältig überwacht werden.
- Benutzer finden die **Kostenstruktur schwer zu optimieren** , was zu unerwartet hohen anfänglichen Ausgaben während der Implementierung führt.
- Benutzer finden, dass die **begrenzten Funktionen** von Snowflake in dynamischen Skripten und der Überwachung die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake?

**["Elastische Skalierung und schnelle Analysen mit Snowflake"](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-13129003)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-13129003)

**["Snowflake vereinfacht das Datenmanagement im großen Maßstab"](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-12898129)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Harshil A._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-12898129)

#### What Are G2 Users Discussing About Snowflake?

- [What is Snowflake used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-snowflake-used-for) - 2 comments, 1 upvote

### [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-data/reviews)

IBM® watsonx.data® hilft Ihnen, auf alle Ihre Daten zuzugreifen, sie zu integrieren und zu verstehen – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte – in jeder Umgebung. Es optimiert Workloads für Preis und Leistung und sorgt gleichzeitig für eine konsistente Governance über Quellen, Formate und Teams hinweg. Sehen Sie sich die Demo an, um zu erfahren, wie watsonx.data Sie befähigt, generative KI-Apps und leistungsstarke KI-Agenten zu erstellen. Kostenlose Testversion verfügbar: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 167

#### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?

- **Anwendung:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 34% Small, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von IBM watsonx.data und finden es zuverlässig und effizient für Datenverwaltungsaufgaben.
- Benutzer schätzen die **organisierte Datenintegration** und die intuitive Benutzeroberfläche von IBM watsonx.data, was die Effizienz und Analytik verbessert.
- Benutzer schätzen das **organisierte und effiziente Datenmanagement** von IBM watsonx.data, das Analyse- und Berichtaufgaben nahtlos verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration von Datenquellen** in IBM watsonx.data, was die Flexibilität und Effizienz für verschiedene Projekte verbessert.
- Benutzer schätzen die **Fähigkeit, Daten über hybride Umgebungen hinweg zu vereinheitlichen** , was die Flexibilität erhöht und fundierte Entscheidungsfindung fördert.

##### Cons

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was die anfängliche Einrichtung und Navigation für Neulinge bei IBM watsonx.data herausfordernd macht.
- Benutzer finden die **Komplexität** der Einrichtung von IBM watsonx.data als Hindernis, insbesondere für Neulinge in IBM-Technologien.
- Benutzer finden die **Preise hoch** für IBM watsonx.data, was es für kleinere Unternehmen und Projekte weniger zugänglich macht.
- Benutzer finden die **schwierige Einrichtung** von IBM watsonx.data zeitaufwändig, mit einer steilen Lernkurve und komplexen Konfigurationen.
- Benutzer finden IBM watsonx.data **schwierig zu navigieren** , insbesondere für Anfänger und diejenigen, die mit KI und Datenanalyse nicht vertraut sind.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data?

**["Leistungsstarke Abfrageleistung und Governance, aber eine steile Einarbeitungskurve"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Arkajit D._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)

**["Saubere, glatte Benutzeroberfläche mit exzellentem Onboarding und Infrastrukturvisualisierungen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-13204444)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Aliasgar B._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-13204444)

### [MATLAB](https://www.g2.com/de/products/matlab/reviews)

MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 751

#### How Do G2 Users Rate MATLAB?

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

#### Who Is the Company Behind MATLAB?

- **Verkäufer:** [MathWorks](https://www.g2.com/de/sellers/mathworks)
- **Gründungsjahr:** 1984
- **Hauptsitz:** Natick, MA
- **Twitter:** @MATLAB  
105,142 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=6dbb518e9679f4f3158244b1c49a1caf60257ab06a669303d999c534715b2674&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1194036%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
7,985 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Graduiertenforschungsassistent
- **Top Industries:** Höhere Bildung, Forschung
- **Company Size:** 42% Large, 31% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About MATLAB?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von MATLAB bemerkenswert, was eine intuitive Datenanalyse, Visualisierung und Anwendungsentwicklung nahtlos ermöglicht.
- Benutzer bewundern MATLAB für seine **leistungsstarken Datenanalyse- und Visualisierungswerkzeuge** , die eine wirkungsvolle und professionelle Präsentation der Ergebnisse ermöglichen.
- Benutzer heben die **ausgezeichneten Visualisierungswerkzeuge** von MATLAB hervor, die klare und professionelle Präsentationen komplexer Daten ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **reiche Vielfalt an Toolboxes** in MATLAB, die die Effizienz und das Vertrauen in ihre Ingenieuraufgaben erhöhen.
- Benutzer schätzen MATLAB für seine **leistungsstarken Simulationsfähigkeiten** und den nahtlosen Übergang von Ideen zu praktischen Lösungen.

##### Cons

- Benutzer finden MATLAB **teuer** , insbesondere aufgrund der hohen Lizenzkosten und zusätzlicher Toolboxes für Funktionalität.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit MATLAB, insbesondere auf weniger leistungsstarken Maschinen, was ihre Produktivität bei komplexen Aufgaben beeinträchtigt.
- Benutzer bemerken die **hohen Systemanforderungen** von MATLAB, was zu einer langsameren Leistung auf weniger leistungsstarken Maschinen führt.
- Benutzer kämpfen mit **teuren Lizenzkosten** für MATLAB, was eine Barriere für Einzelpersonen und kleine Unternehmen darstellt.
- Benutzer erleben **verzögerte Leistung** bei hoher Ressourcennutzung, was die Effizienz beeinträchtigt und Verbesserungen für eine bessere Benutzerfreundlichkeit erfordert.

#### What Are Recent G2 Reviews of MATLAB?

**["Ein robustes Kraftpaket für fortgeschrittene Ingenieursimulationen und Modellierung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/matlab-review-12689149)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Wafa M._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/matlab-review-12689149)

**["Benutzerfreundliches MATLAB mit erstklassiger Benutzeroberfläche, Werkzeugen und Simulationsleistung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/matlab-review-12675291)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung_

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/matlab-review-12675291)

#### What Are G2 Users Discussing About MATLAB?

- [Wofür wird MATLAB verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-matlab-used-for) - 1 comment
- [Kann ich Matlab kostenlos nutzen?](https://www.g2.com/de/discussions/can-i-use-matlab-for-free) - 3 comments
- [In welcher Sprache ist Matlab geschrieben?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-matlab-written-in) - 1 comment
- [Ist Matlab eine Programmiersprache oder eine Software?](https://www.g2.com/de/discussions/is-matlab-a-programming-language-or-software) - 1 comment
- [Wofür wird die Matlab-Software verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-matlab-software-used-for) - 1 comment

### [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)

Hex ist die weltweit beliebteste AI-Analytics-Plattform. Mit Hex kann jeder Daten mit natürlicher Sprache erkunden, mit oder ohne Code, alles in einem vertrauenswürdigen Kontext, auf einer KI-gestützten Plattform. Jetzt starten \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Fordern Sie eine Demo an \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 403

#### How Do G2 Users Rate Hex?

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

#### Who Is the Company Behind Hex?

- **Verkäufer:** [Hex Tech](https://www.g2.com/de/sellers/hex-tech)
- **Unternehmenswebsite:** hex.tech
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @\_hex\_tech  
6,982 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=18531fc4e6d51a8771f4a2f229024fea767874199650a484a62b89cd4abe5f24&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fhex-technologies%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
280 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Datenanalyst, Datenwissenschaftler
- **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
- **Company Size:** 53% Medium, 22% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Hex?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer finden Hex **äußerst benutzerfreundlich** und genießen die nahtlose Integration und schnelle Implementierung für Datenprojekte.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration von SQL und Python** , die ihre Datenanalyse- und Visualisierungserfahrung in Hex verbessert.
- Benutzer loben Hex für seine **benutzerfreundliche Datenverwaltung** , die eine einfache Integration und Zusammenarbeit über mehrere Datenbanken hinweg ermöglicht.
- Benutzer schätzen das **nahtlose SQL-Abfragen** in Hex, das die Datenanalyse mit müheloser Integration und intuitiven Werkzeugen verbessert.
- Benutzer genießen die **nahtlose Datenanalyse und interaktiven Fähigkeiten** von Hex, was die Zusammenarbeit und Effizienz verbessert.

##### Cons

- Benutzer heben **begrenzte Funktionen** in Hex hervor und weisen auf Einschränkungen bei den Dashboard-Funktionen und das Fehlen hilfreicher KI-Tools hin.
- Benutzer finden **fehlende Funktionen** in Hex, wie unzureichende Datenvisualisierung und fehlende gespeicherte Ergebnistabs.
- Benutzer bemerken, dass Hex **essentielle Funktionen** für Dashboarding und rechnerische Effizienz im Vergleich zu Wettbewerbern fehlt.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Hex, insbesondere in virtuellen Maschinen und während routinemäßiger Aufgaben.
- Benutzer stehen vor **Datenverwaltungsproblemen** mit Hex, einschließlich Ausfällen bei geplanten Ausführungen und schwieriger Fehlerbehebung in Notebooks.

#### What Are Recent G2 Reviews of Hex?

**["All-in-One-Kollaborationsarbeitsbereich für SQL, Python und interaktive Dashboards"](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-13125920)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-13125920)

**["Erstaunliche KI und SQL-Autovervollständigung, die meine Arbeit beschleunigt"](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Paco R._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305)

#### What Are G2 Users Discussing About Hex?

- [Wofür wird Hex Technologies verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-hex-technologies-used-for)

### [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)

Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg: die AI-Orchestrierungsschicht, auf der Unternehmen Analysen, Modelle und Agenten in großem Maßstab erstellen, bereitstellen und verwalten. Sie sitzt über den Datenplattformen, Clouds und AI-Diensten, die Sie bereits nutzen, und arbeitet über alle hinweg, ohne Sie an eine bestimmte zu binden. Dataiku erweitert, wer produktionsreife AI erstellen kann, indem es die richtigen Werkzeuge sowohl in die Hände von Datenwissenschaftlern als auch von Fachexperten legt, von Betrugsanalysten bis hin zu Bedarfsplanern. Es orchestriert maschinelles Lernen, Regeln, LLMs und Agenten als ein verwaltetes System, das auf mehr als einem Jahrzehnt der Durchführung von Produktions-AI basiert. Governance ist Teil des Aufbaus und nicht etwas, das nachträglich hinzugefügt wird, sodass Teams schneller liefern können, während sie Leistung, Kosten und Risiken unter Kontrolle halten. Das Ergebnis: AI, die von der Experimentierung zu vertrauenswürdiger, messbarer Ausführung übergeht, jetzt und nicht erst in 18 Monaten.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 213

#### How Do G2 Users Rate Dataiku?

- **Anwendung:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Verstehen natürlicher Sprache:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Dataiku?

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku  
22,917 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=e59ec8fccc02ecc4f883419e54da56d3f6fc8b1e556153f0cc01cd05e3b77faa&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdataiku%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
1,619 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
- **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
- **Company Size:** 60% Large, 22% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen, wie Dataiku die **einfache ML-Entwicklung** erleichtert, sodass sie sich auf den Aufbau von Modellen konzentrieren können, ohne sich mit der Komplexität auseinandersetzen zu müssen.
- Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, die komplexe Aufgaben vereinfacht und ihre Datenanalyse-Erfahrung verbessert.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, die Zusammenarbeit sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Dataiku, die eine reibungslose Zusammenarbeit und Bereitstellung über verschiedene Analysetools hinweg erleichtern.
- Benutzer profitieren von der **Produktivitätssteigerung** durch Dataiku, was eine schnellere Projektentwicklung und verbessertes Karrierewachstum ermöglicht.

##### Cons

- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Dataiku herausfordernd, was es Anfängern schwer macht, die Plattform zu meistern.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** für Anfänger herausfordernd, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, Dataiku effektiv zu nutzen.
- Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** herausfordernd, insbesondere für Anfänger, die sich in fortgeschrittenen Funktionen zurechtfinden.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Dataiku beim Umgang mit großen Datensätzen, was Effizienz und Produktivität beeinträchtigt.
- Benutzer finden Dataiku **teuer** , insbesondere für kleinere Organisationen und Projekte, was die Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit beeinträchtigt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku?

**["Vereinheitlichte, Low-Code-Plattform, die die End-to-End-Daten- und KI-Produktivität steigert"](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13125252)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13125252)

**["Erstellen Sie schnellere Workflows mit verbundenen Daten von vielen Anbietern oder verschiedenen Datenquellen."](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13120436)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Adalberto G._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13120436)

#### What Are G2 Users Discussing About Dataiku?

- [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-an-etl-tool)
- [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-web-based)
- [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dss-dataiku)
- [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for)

### [Deepnote](https://www.g2.com/de/products/deepnote/reviews)

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

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 382

#### How Do G2 Users Rate Deepnote?

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

#### Who Is the Company Behind Deepnote?

- **Verkäufer:** [Deepnote](https://www.g2.com/de/sellers/deepnote)
- **Unternehmenswebsite:** www.deepnote.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco , US
- **Twitter:** @DeepnoteHQ  
5,239 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=0d297cbb8d96f5409e14da076c1669be4aa5b9bc29dd1db4c4a0ea90b79466ed&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdeepnote&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
17 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Datenanalyst
- **Top Industries:** Computersoftware, Höhere Bildung
- **Company Size:** 67% Small, 25% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Deepnote, die die Zusammenarbeit erleichtert und Aufgaben der Datenanalyse vereinfacht.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Zusammenarbeit** Fähigkeiten von Deepnote, die Teamarbeit und Projekteffizienz erheblich verbessern.
- Benutzer schätzen die **Echtzeit-Zusammenarbeit** in Deepnote, was die Teamarbeit und Effizienz in Datenanalyseprozessen verbessert.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** in Deepnote, die einen nahtlosen Arbeitsablauf und effizientes Datenmanagement ermöglichen.
- Benutzer schätzen das **einfache Datenmanagement** in Deepnote, das nahtlose Integration und kollaborative Analysen ermöglicht.

##### Cons

- Benutzer bemerken **langsame Leistung** bei großen Datensätzen, was die Reaktionsfähigkeit der Anwendung und die Analyseagilität beeinträchtigt.
- Benutzer finden, dass die **begrenzten Funktionen** von Deepnote seine Benutzerfreundlichkeit und Vergleichbarkeit mit anderen Tools beeinträchtigen.
- Benutzer berichten über Probleme mit der **Datenverwaltung** , einschließlich Langsamkeit, Kernel-Abstürzen und unintuitiver Dateinavigation.
- Benutzer erleben **verzögerte Leistung** mit Deepnote, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen oder mehreren Anfragen.
- Benutzer erleben oft **langsame Ladezeiten** in Deepnote, insbesondere bei größeren Projekten, was ihre Effizienz und ihren Arbeitsablauf beeinträchtigt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote?

**["Echtzeit-Zusammenarbeit, die Laborarbeit erleichtert"](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-13100282)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Gabriel P._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-13100282)

**["Deepnote macht die Teamdatenarbeit nahtlos mit Echtzeit-Zusammenarbeit"](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-13121723)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-13121723)

#### What Are G2 Users Discussing About Deepnote?

- [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-you-use-a-deep-note)
- [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-open-source)
- [Ist Deepnote gut?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment
- [Ist Deepnote besser als Colab?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-better-than-colab) - 1 comment

### [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)

Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken Studio, das den gesamten KI-Lebenszyklus abdeckt. Mit watsonx.ai können Sie generative KI, Foundation-Modelle und maschinelle Lernfähigkeiten einfach erstellen, trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen und KI-Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit mit einem Bruchteil der Daten entwickeln.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 141

#### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.ai?

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

#### Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai?

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Berater
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 41% Small, 31% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.ai?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von IBM watsonx.ai, was eine schnellere KI-Integration und effektives Management erleichtert.
- Benutzer schätzen die **Modellvielfalt** von IBM watsonx.ai, die eine maßgeschneiderte Schulung bestehender Modelle für eine verbesserte Leistung ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration von KI in Unternehmensqualität** in IBM watsonx.ai, die die Entscheidungsfindung und die Effizienz von Arbeitsabläufen verbessert.
- Benutzer schätzen das **unternehmensgerechte integrierte Studio** von IBM watsonx.ai für nahtloses KI-Training und zuverlässige Einblicke.
- Benutzer schätzen die **unternehmensgerechte KI-Integration** von IBM watsonx.ai, die die Entscheidungsfindung und Geschäftsabläufe effizient verbessert.

##### Cons

- Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** von IBM watsonx.ai abschreckend, was es für Neulinge und kleinere Teams weniger zugänglich macht.
- Benutzer finden die **komplexe Einrichtung** von IBM watsonx.ai herausfordernd, was es weniger geeignet für kleine Teams und Anfänger macht.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von IBM watsonx.ai herausfordernd, was es für nicht-technische Teams weniger zugänglich macht.
- Benutzer finden das Produkt **teuer** und herausfordernd für kleine Teams, da sie hohe Kosten und komplexe Einrichtungsanforderungen anführen.
- Benutzer finden die **komplexe Einrichtung** von IBM watsonx.ai herausfordernd, insbesondere für Anfänger und kleine Teams.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.ai?

**["Umfassende All-in-One-Plattform zum Erstellen und Testen von KI-Workflows"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13196706)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Manish D._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13196706)

**["Einheitliches, gesteuertes KI-Studio mit starker Leistung und nahtlosen IBM-Integrationen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Manan S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-watsonx-ai-review-13184421)

### [Anaconda Core](https://www.g2.com/de/products/anaconda-core/reviews)

Anaconda ist darauf ausgelegt, KI mit Open Source in großem Maßstab voranzutreiben, und gibt Entwicklern und Organisationen das Vertrauen, die Produktivität zu steigern sowie Zeit, Kosten und Risiken im Zusammenhang mit Open Source zu sparen. 95 % der Fortune 500, darunter Panasonic, AmTrust, Booz Allen Hamilton und über 50 Millionen Nutzer, verlassen sich auf den Wert, den die Anaconda-Plattform durch einen zentralisierten Ansatz zur Beschaffung, Sicherung, Erstellung und Bereitstellung von KI bietet. Mit 21 Milliarden Downloads und wachsend, hat sich Anaconda als Goldstandard für Python, Data Science und KI etabliert und ist die unternehmensbereite Lösung der Wahl für KI-Innovationen. Anaconda ist in hybriden KI-Umgebungen und Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure, Databricks, Snowflake und mehr verfügbar, unterstützt von erstklassigen Investoren wie Insight Partners. Erfahren Sie mehr unter https://www.anaconda.com.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 235

#### How Do G2 Users Rate Anaconda Core?

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

#### Who Is the Company Behind Anaconda Core?

- **Verkäufer:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/anaconda-inc)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Austin, Texas
- **Twitter:** @anacondainc  
83,629 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=525cb36a449061f83743ed7d1f6955ab9666c32bc6b998820814d76556af4f40&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F25029553%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
580 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Software-Ingenieur
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 38% Small, 25% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Anaconda Core?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Anaconda Core, die eine effiziente Verwaltung von Paketen und Abhängigkeiten erleichtert.
- Benutzer loben den **einfachen Installationsprozess** von Anaconda Core, der eine effiziente Einrichtung für Data-Science-Projekte erleichtert.
- Benutzer schätzen die **Effizienz** von Anaconda Core, das die Einrichtung vereinfacht und die Produktivität in Entwicklungsabläufen steigert.
- Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** von Anaconda Core, die das Management von Data-Science-Projekten einfach und effizient macht.
- Benutzer schätzen die **einfache Codierung** von Anaconda Core und genießen nahtloses Paketmanagement und optimierte Umgebungen für Data Science.

##### Cons

- Benutzer stehen vor **Datenverwaltungsproblemen** mit Anaconda Core, einschließlich Konflikten, Integrationsherausforderungen und fehlenden automatischen Backups.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Anaconda Core, insbesondere während der Paketinstallationen und auf älterer Hardware.
- Benutzer finden die **begrenzten Funktionen** von Anaconda Core frustrierend, insbesondere in Bezug auf Einblicke und die Zugänglichkeit neuer Werkzeuge.
- Benutzer finden die **begrenzten Funktionen** von Anaconda Core einschränkend, insbesondere das Fehlen von Echtzeit-Codeansicht und Versionskontrolle.
- Benutzer erwähnen häufig **begrenzte Speicherplatz** -Probleme aufgrund der großen Installationsgröße von Anaconda Core, was die Nutzung für viele erschwert.

#### What Are Recent G2 Reviews of Anaconda Core?

**["All-in-One Toolkit für Data Science Workflows"](https://www.g2.com/de/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Melissa F._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/anaconda-core-review-12706297)

**["Großartig zum Lernen, benötigt eine benutzerfreundlichere Oberfläche"](https://www.g2.com/de/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Firdavs S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/anaconda-core-review-12253770)

#### What Are G2 Users Discussing About Anaconda Core?

- [Ist Anaconda für Unternehmen kostenlos?](https://www.g2.com/de/discussions/anaconda-is-anaconda-free-for-companies) - 2 comments, 1 upvote
- [Is Anaconda free for companies?](https://www.g2.com/de/discussions/is-anaconda-free-for-companies) - 1 comment, 1 upvote
- [Ist Anaconda gut für maschinelles Lernen?](https://www.g2.com/de/discussions/anaconda-is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment, 1 upvote
- [Ist Anaconda gut für maschinelles Lernen?](https://www.g2.com/de/discussions/is-anaconda-good-for-machine-learning) - 1 comment
- [What is Anaconda software used for?](https://www.g2.com/de/discussions/anaconda-what-is-anaconda-software-used-for)

### [Altair AI Studio](https://www.g2.com/products/rapidminer-studio/reviews)

Altair AI Studio (formerly RapidMiner Studio) is a data science tool that anyone can use to design and prototype highly explainable AI and machine learning models that help build trust throughout an organization. Altair AI Studio includes: - Full generative AI functionality with access to hundreds of large language models (LLMs). - Intuitive and powerful drag-and-drop canvases that give users code-like control without complexity. - Award-winning auto ML with automated clustering, predictive modeling, feature engineering, and time series forecasting. - Data connectivity, exploration, and preparation. - Deploy and manage AI projects and models at enterprise scale. - Collaborate with team members in the same environment without having to worry about overwriting each other's work. - Unify the entire data science lifecycle from data exploration and machine learning to model operations and visualization and deploy in the cloud. Altair AI Studio helps users make powerful insights accessible to the entire organization and can scale seamlessly for users and enterprises. Altair AI studio enables organizations to derive significant value from AI with minimal cost and operational impact.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 539

#### How Do G2 Users Rate Altair AI Studio?

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Managed Service:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Natural Language Understanding:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Ease of Admin:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Altair AI Studio?

- **Seller:** [Altair](https://www.g2.com/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7)
- **Company Website:** www.altair.com
- **Year Founded:** 1985
- **HQ Location:** Troy, MI
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=bc40bf531df2ca2bbac9a40324b3bf94e73c14f7ec2b90b9b64c29defbdba7b7&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F8323%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
2,774 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** NASDAQ:ALTR

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Data Scientist
- **Top Industries:** Higher Education, Education Management
- **Company Size:** 40% Small, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Altair AI Studio?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of Altair AI Studio, benefiting from its intuitive drag-and-drop interface.
- Users value the **ease of using machine learning without coding** , making it accessible and beneficial for education and organizations.
- Users value the **seamless AI integration** of Altair AI Studio, enhancing decision making and efficiency in data analysis.
- Users value the **advanced machine learning and analytics** in Altair AI Studio, enhancing decision-making and efficiency.
- Users value the **automation features** of Altair AI Studio, streamlining processes and enhancing data analysis efficiency.

##### Cons

- Users find the **complexity** of Altair AI Studio challenging, especially with integration and performance issues.
- Users often face **slow performance with large datasets** , which can impact their overall experience with Altair AI Studio.
- Users report experiencing **slow performance** with Altair AI Studio, especially when working with large or complex datasets.
- Users find the **complexity issues** of Altair AI Studio frustrating, especially due to limited support in Japanese.
- Users find the **complex usage** of Altair AI Studio challenging due to steep learning curves and limited documentation.

#### What Are Recent G2 Reviews of Altair AI Studio?

**["Empowers AI Development with Ease"](https://www.g2.com/survey_responses/altair-ai-studio-review-13205589)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Vivek C._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/altair-ai-studio-review-13205589)

**["Altair AI Studio’s Visual Workflows Make Analytics and ML More Structured"](https://www.g2.com/survey_responses/altair-ai-studio-review-13263218)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Verified User in E-Learning_

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/altair-ai-studio-review-13263218)

#### What Are G2 Users Discussing About Altair AI Studio?

- [What is RapidMiner used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-rapidminer-used-for) - 1 comment
- [What are the data mining tools?](https://www.g2.com/discussions/what-are-the-data-mining-tools)
- [Is RapidMiner open source?](https://www.g2.com/discussions/is-rapidminer-open-source)
- [How do you use the Rapid Miner?](https://www.g2.com/discussions/how-do-you-use-the-rapid-miner)
- [Is Rapid Miner legit?](https://www.g2.com/discussions/is-rapid-miner-legit)

### [Posit Team](https://www.g2.com/de/products/posit-team/reviews)

Posit ist eine Public Benefit Corporation, die Open-Source-Software und eine Unternehmensplattform für Datenwissenschaft entwickelt. Wir haben die RStudio IDE, Shiny, Positron und Quarto erstellt – Werkzeuge, die von Millionen von Datenwissenschaftlern, maschinellen Lerningenieuren und Forschern weltweit genutzt werden, einschließlich Teams bei 25 % der Fortune Global 100. Unsere kommerziellen Produkte helfen Organisationen, diese Werkzeuge in die Produktion zu bringen: Posit Workbench bietet zentrale Entwicklungsumgebungen, die Positron, RStudio, VS Code und Jupyter unterstützen; Posit Connect kümmert sich um die Veröffentlichung und Bereitstellung für Shiny, KI-Anwendungen, Streamlit, Dash, FastAPI, Flask, Bokeh und mehr; und Posit Package Manager bietet sicherheitskonforme Paketverwaltung für R und Python.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 568

#### How Do G2 Users Rate Posit Team?

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

#### Who Is the Company Behind Posit Team?

- **Verkäufer:** [Posit](https://www.g2.com/de/sellers/posit)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Boston, US
- **Twitter:** @posit\_pbc  
120,874 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=291e2e1530a4de1dc8ce16ea96948375d8dd3891a186f3101d5f2b110c8b2509&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1978648%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
442 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Forschungsassistent, Graduiertenforschungsassistent
- **Top Industries:** Höhere Bildung, Informationstechnologie und Dienstleistungen
- **Company Size:** 49% Large, 26% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Posit Team?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer finden Posit **sehr benutzerfreundlich** , was eine effiziente Analyse ermöglicht und die Integration mit vorhandenen Tools vereinfacht.
- Benutzer schätzen Posits **Führungsrolle in der Innovation** und nahtlose Integration, die ihre Produktivität und Effizienz im Arbeitsablauf steigert.
- Benutzer schätzen Posits **Engagement für Open-Source-Software** , was die Zugänglichkeit und Integration für die R-Programmierung verbessert.
- Benutzer schätzen den **reaktiven Kundensupport** des Posit-Teams, der ihre Erfahrung mit hervorragender Anleitung und Unterstützung verbessert.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Posit Team, die einen nahtlosen Arbeitsablauf ermöglichen und Einrichtungsprobleme reduzieren.

##### Cons

- Benutzer erleben **langsame Leistung** beim Umgang mit großen Datensätzen, was den Arbeitsablauf stört und erhebliche Systemressourcen erfordert.
- Benutzer erleben eine **steile Lernkurve** mit Posit Team, was die anfängliche Einrichtung und fortgeschrittene Funktionen herausfordernd macht.
- Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit Posit, insbesondere beim Umgang mit größeren Datensätzen und bei hoher Nutzung.
- Benutzer stehen bei Posit Team vor einer **steilen Lernkurve** , was die anfängliche Einrichtung und fortgeschrittene Funktionen für Neulinge herausfordernd macht.
- Benutzer erleben **verzögerte Leistung** mit Posit, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen, was die Gesamtproduktivität beeinträchtigt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Posit Team?

**["Posit Team macht biostatistische Arbeit reproduzierbar, kollaborativ und sicher."](https://www.g2.com/de/survey_responses/posit-team-review-12977958)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Donald S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/posit-team-review-12977958)

**["Außergewöhnliche Open-Source-Datenwissenschafts-Tools mit hervorragender Dokumentation und Unterstützung für R/Python"](https://www.g2.com/de/survey_responses/posit-team-review-13022732)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Omer F. Y._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/posit-team-review-13022732)

#### What Are G2 Users Discussing About Posit Team?

- [What is the difference between RStudio desktop and Rstudio server?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-rstudio-desktop-and-rstudio-server)
- [What is the difference between R and R studio?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-r-and-r-studio)
- [Is R Studio free?](https://www.g2.com/de/discussions/is-r-studio-free)
- [Welche Software wird für die R-Programmierung verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/which-software-is-used-for-r-programming) - 1 comment

### [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/pt/products/deep-learning-vm-image/reviews)

Imagens de VM de Deep Learning são imagens de máquina virtual pré-configuradas otimizadas para tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Essas imagens vêm com frameworks e ferramentas essenciais de aprendizado de máquina pré-instalados, permitindo que os usuários implantem e escalem modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente na infraestrutura do Google Cloud. Principais Características e Funcionalidades: - Frameworks Pré-instalados: Suporte para TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch e computação de alto desempenho genérica, atendendo a várias necessidades de aprendizado de máquina. - Opções de Sistema Operacional: Baseadas no Debian 11 e Ubuntu 22.04, proporcionando flexibilidade e compatibilidade com diferentes ambientes. - Ambiente Python Abrangente: Inclui Python 3.10 com um conjunto de bibliotecas como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV e scikit-learn, facilitando uma experiência de desenvolvimento robusta. - Integração com JupyterLab: Oferece ambientes de notebook JupyterLab para prototipagem rápida e desenvolvimento interativo. - Aceleração por GPU: Equipado com os drivers e pacotes NVIDIA mais recentes, incluindo CUDA 11.x e 12.x, CuDNN e NCCL, para aproveitar as capacidades de GPU para computação acelerada. Valor Principal e Soluções para Usuários: As Imagens de VM de Deep Learning simplificam o processo de configuração para projetos de aprendizado de máquina, fornecendo ambientes prontos para uso com frameworks e ferramentas pré-instalados. Isso reduz o tempo e o esforço necessários para configuração, permitindo que cientistas de dados e praticantes de aprendizado de máquina se concentrem no desenvolvimento e experimentação de modelos. A integração com a infraestrutura escalável do Google Cloud garante que os usuários possam gerenciar e escalar suas cargas de trabalho de aprendizado de máquina de forma eficiente, seja com recursos de CPU ou GPU. Atualizações regulares e suporte da comunidade aumentam ainda mais a confiabilidade e o desempenho dessas imagens de VM, tornando-as um recurso valioso para acelerar iniciativas de aprendizado de máquina.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 56

#### How Do G2 Users Rate Deep Learning VM Image?

- **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Serviço Gerenciado:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilidade de administração:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Deep Learning VM Image?

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 seguidores no Twitter
- **Página do LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 funcionários no LinkedIn®
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
- **Company Size:** 46% Small, 32% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Deep Learning VM Image?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Os usuários valorizam os **frameworks e ferramentas de ML pré-instalados** da Imagem VM de Deep Learning, aumentando a eficiência nos projetos.
- Os usuários adoram a **facilidade de uso** da Imagem VM de Deep Learning, permitindo uma implantação rápida e integração perfeita.
- Os usuários valorizam as **integrações fáceis com serviços de nuvem** , que simplificam a implantação e aumentam a produtividade de forma contínua.
- Os usuários se beneficiam das capacidades de **processamento rápido** da Imagem VM de Deep Learning, aumentando a eficiência em projetos de aprendizado profundo.
- Os usuários se beneficiam da **velocidade excepcional** da Imagem VM de Aprendizado Profundo, acelerando significativamente o processamento de dados e a eficiência do fluxo de trabalho.

##### Cons

- Os usuários acham que os **custos podem escalar** com o uso frequente, levando a preocupações sobre a acessibilidade ao longo do tempo.
- Os usuários expressam preocupações sobre os **altos custos** associados ao uso, que podem aumentar para operações em maior escala.
- Os usuários enfrentam **altos custos computacionais** e problemas de latência com a Imagem de VM de Deep Learning, impactando o desempenho geral e as despesas.
- Os usuários acham a **curva de aprendizado íngreme** desafiadora, tornando difícil para os iniciantes navegarem na Imagem de VM de Deep Learning.
- Os usuários relatam uma **curva de aprendizado acentuada** que pode sobrecarregar novos usuários e dificultar o uso eficaz da Imagem de VM de Deep Learning.

#### What Are Recent G2 Reviews of Deep Learning VM Image?

**["Ambiente de ML pré-configurado e pronto para GPU que acelera o aprendizado profundo no Google Cloud"](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13227482)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Subhashree S._

[Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13227482)

**["Ambientes de Treinamento de GPU Rápidos e Pré-configurados com Integração Suave ao Google Cloud"](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13223820)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Muhammed A._

[Read full review](https://www.g2.com/pt/survey_responses/deep-learning-vm-image-review-13223820)

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BB

Researched and written by [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)

Updated April 22, 2026

Data science and machine learning (DSML) platforms provide tools to build, deploy, and monitor machine learning (ML) algorithms by combining data with intelligent, decision-making models to support business solutions. These platforms may offer prebuilt algorithms and visual workflows for nontechnical users or require more advanced development skills for complex model creation.

Core capabilities of data science and machine learning (DSML) software

To qualify for inclusion in the Data Science and Machine Learning (DSML) Platforms category, a product must:

- Present a way for developers to connect data to algorithms so they can learn and adapt
- Allow users to create ML algorithms and offer prebuilt algorithms for novice users
- Provide a platform for deploying AI at scale

How DSML software differs from other tools

DSML platforms differ from traditional platform-as-a-service (PaaS) offerings by providing ML–specific functionality, such as prebuilt algorithms, model training workflows, and automated features that reduce the need for extensive data science expertise.

Insights from G2 Reviews on DSML software

According to G2 review data, users highlight the value of streamlined model development, ease of deployment, and options that support both nontechnical and advanced practitioners through visual interfaces or coding-based workflows.

Top Tools at a Glance

| Product | Best for | User Review |
| --- | --- | --- |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_a6c205d533dba77b318af96d91beb2ac/databricks.jpeg "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/databricks/reviews)[Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews)[4.6/5(1,366)](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) | Unified lakehouse ML and analytics workflows | "Reliable Platform for Building Scalable Data Pipelines" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_aeae116c52945fdecd7ed16d621cb315/gemini-enterprise-agent-platform.png "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)[Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)[4.3/5(745)](https://www.g2.com/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) | End-to-end ML lifecycle with GCP-native MLOps | "Easy AI Agent Creation" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_c3e4922bb6835a32854c1dead2cda2bb/sas-sas-viya.jpg "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews)[SAS Viya](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews)[4.3/5(818)](https://www.g2.com/products/sas-sas-viya/reviews) | End-to-end ML lifecycle with governed model deployment | "Effective Data Analysis with SAS Viya" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_2b00e05c107c3273cea5264090c3c1d0/snowflake.jpg "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/snowflake/reviews)[Snowflake](https://www.g2.com/products/snowflake/reviews)[4.6/5(764)](https://www.g2.com/products/snowflake/reviews) | SQL-native ML pipelines with unified data warehousing | "Elastic Scaling and Fast Analytics with Snowflake" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_24bb2b0b5af8e7d875ea09d767bcb097/ibm-watsonx-data.jpg "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-data/reviews)[IBM watsonx.data](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-data/reviews)[4.4/5(172)](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-data/reviews) | Unified lakehouse analytics for hybrid AI workloads | "Powerful Query Performance and Governance, But a Steep Onboarding Learning Curve" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_d5738f5e7922b4552c3ba543a2b9dee6/matlab.jpeg "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/matlab/reviews)[MATLAB](https://www.g2.com/products/matlab/reviews)[4.5/5(771)](https://www.g2.com/products/matlab/reviews) | Numerical simulation and ML algorithm prototyping | "A Robust Powerhouse for Advanced Engineering Simulations and Modeling" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_8972c9f794d61f19e3a284f9592abb5e/hex-tech-hex.png "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews)[Hex](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews)[4.5/5(404)](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews) | Polyglot SQL-Python notebooks with AI-assisted analysis | "All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_791b528c516cc1b08151fa6da3988161/dataiku.png "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/dataiku/reviews)[Dataiku](https://www.g2.com/products/dataiku/reviews)[4.4/5(224)](https://www.g2.com/products/dataiku/reviews) | End-to-end ML workflows with no-code/code flexibility | "Unified, Low-Code Platform That Boosts End-to-End Data & AI Productivity" |
| [![Product Avatar Image](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_96bcf5d8b9beb58e8ff99e087c683dff/deepnote.png "Product Avatar Image")](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews)[Deepnote](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews)[4.5/5(386)](https://www.g2.com/products/deepnote/reviews) | Collaborative notebook analytics with multi-source integration | "Real-Time Collaboration That Makes Lab Work Easy" |

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## Learn More About Data Science and Machine Learning Platforms

### What are data science and machine learning (DSML) platforms?

The amount of data being produced within companies is increasing rapidly. Businesses are realizing its importance and are leveraging this accumulated data to gain a competitive advantage. Companies are turning their data into insights to drive business decisions and improve product offerings. With data science, of which [artificial intelligence (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) is a part, users can mine vast amounts of data. Whether structured or unstructured, it uncovers patterns and makes data-driven predictions.

One crucial aspect of data science is the development of machine learning models. Users leverage data science and machine learning engineering platforms that facilitate the entire process, from data integration to model management. With this single platform, data scientists, engineers, developers, and other business stakeholders collaborate to ensure that the data is appropriately managed and mined for meaning.

### Types of DSML platforms

Not all data science and machine learning software platforms are designed equal. These tools allow developers and data scientists to build, train, and deploy [machine learning models](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). However, they differ in terms of the data types supported and the method and manner of deployment. 

**Cloud**  **data science and machine learning platforms**

With the ability to store data in remote servers and easily access it, businesses can focus less on building infrastructure and more on their data, both in terms of how to derive insight from it and to ensure its quality. Cloud-based DSML platforms afford them the ability to both train and deploy the models in the cloud. This also helps when these models are being built into various applications, as it provides easier access to change and tweak the models that have been deployed.

**On-premises**  **data science and machine learning platforms**

Cloud is not always the answer, as it is not always a viable solution. Not all data experts have the luxury of working in the cloud for several reasons, including data security and issues related to latency. In cases like health care, strict regulations, such as [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), require data to be secure. Therefore, on-premises DSML solutions can be vital for some professionals, such as those in the healthcare industry and government sector, where privacy compliance is stringent and sometimes necessary.

**Edge**  **platforms**

Some DSML tools and software allow for spinning up algorithms on the edge, consisting of a mesh network of [data centers](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) that process and store data locally before being sent to a centralized storage center or cloud. [Edge computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimizes cloud computing systems to avoid disruptions or slowing in the sending and receiving of data. ** **

### What are the common features of data science and machine learning solutions?

The following are some core features within data science and machine learning platforms that can help users prepare data and train, manage, and deploy models.

**Data preparation:** Data ingestion features allow users to integrate and ingest data from various internal or external sources, such as enterprise applications, databases, or Internet of Things (IoT) devices.

Dirty data (i.e., incomplete, inaccurate, or incoherent data) is a nonstarter for building machine learning models. Bad AI training begets bad models, which in turn begets bad predictions that may be useful at best and detrimental at worst. Therefore, data preparation capabilities allow for [data cleansing](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) and data augmentation (in which related datasets are brought to bear on company data) to ensure that the data journey gets off to a good start.

**Model training:** Feature engineering transforms raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive models. It is a key step in building a model and improves model accuracy on unseen data.

Building a model requires training it by feeding it data. Training a model is the process of determining the proper values for all the weights and the bias from the inputted data. Two key methods used for this purpose are [supervised learning and unsupervised learning](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). The former is a method in which the input is labeled, whereas the latter deals with unlabeled data.

**Model management:** The process does not end once the model is released. Businesses must monitor and manage their models to ensure that they remain accurate and updated. Model comparison allows users to quickly compare models to a baseline or to a previous result to determine the quality of the model built. Many of these platforms also have tools for tracking metrics, such as accuracy and loss.

**Model deployment:** The deployment of machine learning models is the process of making them available in production environments, where they provide predictions to other software systems. Methods of deployment include REST APIs, GUI for on-demand analysis, and more.

### What are the benefits of using DSML engineering platforms?

Through the use of data science and machine learning platforms, data scientists can gain visibility into the entire data journey, from ingestion to inference. This helps them better understand what is and isn’t working and provides them with the tools necessary to fix problems if and when they arise. With these tools, experts prepare and enrich their data, leverage machine learning libraries, and deploy their algorithms into production.

**Share data insights:** Users can share data, models, dashboards, or other related information with collaboration-based tools to foster and facilitate teamwork.

**Simplify and scale data science:** Many platforms are opening up these tools to a broader audience with easy-to-use features and drag-and-drop capabilities. In addition, pre-trained models and out-of-the-box pipelines tailored to specific tasks help streamline the process. These platforms easily help scale up experiments across many nodes to perform distributed training on large datasets.

**Experimentation:** Before a model is pushed to production, data scientists spend a significant amount of time working with the data and experimenting to find an optimal solution. Data science and machine learning vendors facilitate this experimentation through data visualization, data augmentation, and data preparation tools. Different types of layers and optimizers for [deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), which are algorithms or methods used to change the attributes of neural networks, such as weights and learning rate, to reduce losses, are also used in experimentation.

### Who uses data science and machine learning products?

Data scientists are in high demand, but skilled professionals are in shortage. The skillset is varied and vast (for example, there is a need to understand various algorithms, advanced mathematics, programming skills, and more). Therefore, such professionals are difficult to come by and command high compensation. To tackle this issue, platforms increasingly include features that make it easier to develop AI solutions, such as drag-and-drop capabilities and prebuilt algorithms.

In addition, for data science projects to initiate, it is key that the broader business buys into them. The more robust platforms provide resources that help nontechnical users understand the models, the data involved, and the aspects of the business that have been impacted.

**Data engineers:** With robust data integration capabilities, data engineers tasked with the design, integration, and management of data use these platforms to collaborate with data scientists and other stakeholders within the organization.

**Citizen data scientists:** With the rise of more user-friendly features, citizen data scientists, who are not professionally trained but have developed data skills, are increasingly turning to data science and machine learning platforms to bring AI into their organizations.

**Professional data scientists:** Expert data scientists use these solutions to scale data science operations across the lifecycle, simplifying the process of experimentation to deployment and speeding up data exploration and preparation, as well as model development and training.

**Business stakeholders:** Business stakeholders use these tools to gain clarity into the machine learning models and better understand how they tie in with the broader business and its operations.

### What are the alternatives to data science and machine learning platforms?

Alternatives to data science and machine learning solutions can replace this type of software, either partially or completely:

[AI & machine learning operationalization software](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Depending on the use case, businesses might consider AI and machine learning operationalization software. This software does not provide a platform for the full end-to-end development of machine learning models but can provide more robust features around operationalizing these algorithms. This includes monitoring the health, performance, and accuracy of models.

[Machine learning software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Data science and machine learning platforms are great for the full-scale development of models, whether that be for [computer vision](https://learn.g2.com/computer-vision), natural language processing (NLP), and more. However, in some cases, businesses may want a solution that is more readily available off the shelf, which they can use in a plug-and-play fashion. In such a case, they can consider machine learning software, which will involve less setup time and development costs.

There are many different types of machine learning algorithms that perform a variety of tasks and functions. These algorithms may consist of more specific ones, such as association rule learning, [Bayesian networks](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, decision tree learning, genetic algorithms, learning classifier systems, and support vector machines, among others. This helps organizations look for point solutions.

### **Software and services related to data science and machine learning engineering platforms**

Related solutions that can be used together with DSML platforms include:

[Data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Data preparation software helps companies with their data management. These solutions allow users to discover, combine, clean, and enrich data for simple analysis. Although data science and machine learning platforms offer data preparation features, businesses might opt for a dedicated preparation tool.

[Data warehouse software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Most companies have many disparate data sources, and to best integrate all their data, they implement a data warehouse. Data warehouses house data from multiple databases and business applications, which allows business intelligence and analytics tools to pull all company data from a single repository. This organization is critical to the quality of the data ingested by data science and machine learning platforms.

[Data labeling software](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** To achieve supervised learning off the ground, it is key to have labeled data. Putting in place a systematic, sustained labeling effort can be aided by data labeling software, which provides a toolset for businesses to turn unlabeled data into labeled data and build corresponding AI algorithms.

[Natural language processing (NLP) software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) allows applications to interact with human language using a deep learning algorithm. NLP algorithms input language and give a variety of outputs based on the learned task. NLP algorithms provide [voice recognition](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) and [natural language generation (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), which converts data into understandable human language. Some examples of NLP uses include [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), translation applications, and [social media monitoring tools](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) that scan social media networks for mentions.

### Challenges with DSML platforms

Software solutions can come with their own set of challenges. 

**Data requirements:** A great deal of data is required for most AI algorithms to learn what is needed. Users need to train machine learning algorithms using techniques such as reinforcement learning, supervised learning, and unsupervised learning to build a truly intelligent application.

**Skill shortage:** There is also a shortage of people who understand how to build these algorithms and train them to perform the necessary actions. The common user cannot simply fire up AI software and have it solve all their problems.

**Algorithmic bias:** Although the technology is efficient, it is not always effective and is marred by various types of biases in the training data, such as race or gender biases. For example, since many facial recognition algorithms are trained on datasets with primarily white male faces, others are more likely to be falsely identified by the systems.

### Which companies should buy DSML engineering platforms?

The implementation of AI can have a positive impact on businesses across a host of different industries. Here are a handful of examples:

**Financial services:** AI is widely used in financial services, with banks using it for everything from developing credit score algorithms to analyzing earnings documents to spot trends. With data science and machine learning software solutions, data science teams can build models with company data and deploy them to internal and external applications.

**Healthcare:** Within healthcare, businesses can use these platforms to better understand patient populations, such as predicting in-patient visits and developing systems that can match people with relevant clinical trials. In addition, as the process of drug discovery is particularly costly and takes a significant amount of time, healthcare organizations are using data science to speed up the process, using data from past trials, research papers, and more.

**Retail:** In retail, especially e-commerce, personalization rules supreme. The top retailers are leveraging these platforms to provide customers with highly personalized experiences based on factors such as previous behavior and location. With machine learning in place, these businesses can display highly relevant material and catch the attention of potential customers. 

### How to choose the best data science and machine learning (DSML) platform

#### Requirements gathering (RFI/RFP) for DSML platforms

If a company is just starting out and looking to purchase its first data science and machine learning platform, or wherever a business is in its buying process, g2.com can help select the best option.

The first step in the buying process must involve a careful look at one’s company data. As a fundamental part of the data science journey involves data engineering (i.e., data collection and analysis), businesses must ensure that their data quality is high and the platform in question can adequately handle their data, both in terms of format as well as volume. If the company has amassed a lot of data, it needs to look for a solution that can grow with the organization. Users should think about the pain points and jot them down; these should be used to help create a checklist of criteria. Additionally, the buyer must determine the number of employees who will need to use this software, as this drives the number of licenses they are likely to buy.

Taking a holistic overview of the business and identifying pain points can help the team springboard into creating a checklist of criteria. The checklist serves as a detailed guide that includes both necessary and nice-to-have features, including budget, features, number of users, integrations, security requirements, cloud or on-premises solutions, and more.

Depending on the deployment scope, producing an RFI, a one-page list with a few bullet points describing what is needed from a data science platform might be helpful.

#### Compare DSML products

**Create a long list**

From meeting the business functionality needs to implementation, vendor evaluations are an essential part of the software buying process. For ease of comparison, after all demos are complete, it helps to prepare a consistent list of questions regarding specific needs and concerns to ask each vendor.

**Create a short list**

From the long list of vendors, it is helpful to narrow down the list of vendors and come up with a shorter list of contenders, preferably no more than three to five. With this list in hand, businesses can produce a matrix to compare the features and pricing of the various solutions.

**Conduct demos**

To ensure a thorough comparison, the user should demo each solution on the short list using the same use case and datasets. This will allow the business to evaluate like-for-like and see how each vendor compares against the competition.

#### Selection of DSML platforms

**Choose a selection team**

Before getting started, it's crucial to create a winning team that will work together throughout the entire process, from identifying pain points to implementation. The software selection team should consist of members of the organization who have the right interests, skills, and time to participate in this process. A good starting point is to aim for three to five people who fill roles such as the main decision maker, project manager, process owner, system owner, or staffing subject matter expert, as well as a technical lead, IT administrator, or security administrator. In smaller companies, the vendor selection team may be smaller, with fewer participants, multitasking, and taking on more responsibilities.

**Negotiation**

Just because something is written on a company’s pricing page does not mean it is fixed (although some companies will not budge). It is imperative to open up a conversation regarding pricing and licensing. For example, the vendor may be willing to give a discount for multi-year contracts or to recommend the product to others.

**Final decision**

After this stage, and before going all in, it is recommended to roll out a test run or pilot program to test adoption with a small sample size of users. If the tool is well used and well received, the buyer can be confident that the selection was correct. If not, it might be time to go back to the drawing board.

### Cost of data science and machine learning platforms

As mentioned above, data science and machine learning platforms are available as both on-premises and cloud solutions. Pricing between the two might differ, with the former often requiring more upfront infrastructure costs. 

As with any software, these platforms are frequently available in different tiers, with the more entry-level solutions costing less than the enterprise-scale ones. The former will frequently not have as many features and may have usage caps. DSML vendors may have tiered pricing, in which the price is tailored to the users’ company size, the number of users, or both. This pricing strategy may come with some degree of support, which might be unlimited or capped at a certain number of hours per billing cycle.

Once set up, they do not often require significant maintenance costs, especially if deployed in the cloud. As these platforms often come with many additional features, businesses looking to maximize the value of their software can contract third-party consultants to help them derive insights from their data and get the most out of the software.

#### Return on Investment (ROI)

Businesses decide to deploy data science and machine learning platforms with the goal of deriving some degree of ROI. As they are looking to recoup the losses that they spent on the software, it is critical to understand the costs associated with it. As mentioned above, these platforms typically are billed per user, which is sometimes tiered depending on the company size. More users will typically translate into more licenses, which means more money.

Users must consider how much is spent and compare that to what is gained, both in terms of efficiency as well as revenue. Therefore, businesses can compare processes between pre- and post-deployment of the software to better understand how processes have been improved and how much time has been saved. They can even produce a case study (either for internal or external purposes) to demonstrate the gains they have seen from their use of the platform.

### Implementation of data science and machine learning platforms

**How are DSML software tools implemented?**

Implementation differs drastically depending on the complexity and scale of the data. In organizations with vast amounts of data in disparate sources (e.g., applications, databases, etc.), it is often wise to utilize an external party, whether that be an implementation specialist from the vendor or a third-party consultancy. With vast experience under their belts, they can help businesses understand how to connect and consolidate their data sources and how to use the software efficiently and effectively.

**Who is responsible for DSML platform implementation?**

It may require many people or teams to properly deploy a data science platform, including data engineers, data scientists, and software engineers. This is because, as mentioned, data can cut across teams and functions. As a result, one person or even one team rarely has a full understanding of all of a company’s data assets. With a cross-functional team in place, a business can begin to piece together its data and begin the journey of data science, starting with proper data preparation and management.

**What is the implementation process for data science and machine learning products?**

In terms of implementation, it is typical for the platform to be deployed in a limited fashion and subsequently rolled out in a broader fashion. For example, a retail brand might decide to A/B test its use of a personalization algorithm for a limited number of visitors to its site to understand better how it is performing. If the deployment is successful, the data science team can present their findings to their leadership team (which might be the CTO, depending on the structure of the business).

If the deployment is unsuccessful, the team can return to the drawing board to determine what went wrong. This will involve examining the training data and algorithms used. If they try again, yet nothing seems to be successful (i.e., the outcome is faulty or there is no improvement in predictions), the business might need to go back to basics and review their data.

**When should you implement DSML tools?**

As previously mentioned, data engineering, which involves preparing and gathering data, is a fundamental feature of data science projects. Therefore, businesses must make getting their data in order their top priority, ensuring that there are no duplicate records or misaligned fields. Although this sounds basic, it is anything but. Faulty data as an input will result in faulty data as an output. 

### Data science and machine learning platforms trends

**AutoML**

AutoML helps automate many tasks needed to develop AI and machine learning applications. Uses include automatic data preparation, automated feature engineering, providing explainability for models, and more.

**Embedded AI**

Machine and deep learning functionality is getting increasingly embedded in nearly all types of software, irrespective of whether the user is aware of it. Using embedded AI inside software like [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [marketing automation](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), and [analytics solutions](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) allows us to streamline processes, automate certain tasks, and gain a competitive edge with predictive capabilities. Embedded AI may gradually pick up in the coming years and may do so in the same way cloud deployment and mobile capabilities have over the past decade. Eventually, vendors may not need to highlight their product benefits from machine learning as it may just be assumed and expected.

**Machine learning as a service (MLaaS)**

The software environment has moved to a more granular microservices structure, particularly for development operations needs. Additionally, the boom of public cloud infrastructure services has allowed large companies to offer development and infrastructure services to other businesses with a pay-as-you-use model. AI software is no different, as the same companies provide [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) for other enterprises.

Developers quickly take advantage of these prebuilt algorithms and solutions by feeding them their data to gain insights. Using systems built by enterprise companies helps small businesses save time, resources, and money by eliminating the need to hire skilled machine learning developers. MLaaS will grow further as companies continue to rely on these microservices and the need for AI increases.

**Explainability**

When it comes to machine learning algorithms, especially deep learning, it may be difficult to explain how they arrived at certain conclusions. Explainable AI, also known as XAI, is the process whereby the decision-making process of algorithms is made transparent and understandable to humans. Transparency is the most prevalent principle in the current AI ethics literature, and hence explainability, a subset of transparency, becomes crucial. Data science and machine learning platforms are increasingly including tools for explainability, which helps users build explainability into their models and help them meet data explainability requirements in legislation such as the European Union's privacy law and the GDPR.