Die 16 besten KI-Prognosetools

 
Künstliche Intelligenz (KI) hat verschiedene Sektoren revolutioniert, und ein Bereich, in dem ihre Auswirkungen deutlich spürbar sind, ist die Prognose. KI-Prognosetools nutzen maschinelle Lernalgorithmen und historische Daten, um zukünftige Trends und Muster vorherzusagen. Diese Tools verändern Geschäftsprognosen und prädiktive Analysen, verbessern die Genauigkeit von Vorhersagen und vereinfachen den komplexen Prozess der Datenanalyse. Dieser Artikel befasst sich mit den besten KI-Prognosetools, ihrer Bedeutung, der Auswahl der besten Tools und beantwortet einige häufig gestellte Fragen zu diesen Tools.

 

Der Bedarf an KI-Prognosetools

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, zukünftige Trends genau vorherzusagen, für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. KI-Prognosetools werden immer wichtiger, da sie eine effizientere und genauere Möglichkeit zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen bieten. Diese Tools verwenden fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um historische Daten zu analysieren, Muster aufzudecken und zukünftige Trends vorherzusagen. Dies erhöht nicht nur die Genauigkeit der Vorhersagen, sondern vereinfacht auch den komplexen Prozess der Datenanalyse.

Darüber hinaus eignen sich KI-Prognosetools nicht nur für große Unternehmen mit enormen Ressourcen. Es gibt viele Tools auf dem Markt, die Unternehmen jeder Größe dabei helfen können, technologieorientiert und für die Zukunft der KI gerüstet zu sein. Diese Tools sind der Schlüssel für jedes Unternehmen, das seine Datenkapazitäten auf die nächste Stufe heben möchte.

 

Die 16 besten KI-Prognosetools

1. SAP-Analytics-Cloud
2. Amazon-Prognose
3. SAS Viya Advanced Analytics
4. Alteryx
5. H2O AI-Cloud
6. DataRobot
7. QlikSense
8. RapidMiner
9. Maschinelles Lernen von Microsoft Azure
10. Google Cloud AI-Plattform
11. IBM Watson-Studio
12. Tableau
13. Ibi WebFOCUS
14. Emcien
15. IBM SPSS
16. TIBCO Spotfire

 

Wie wählt man die besten KI-Prognosetools aus?

Die Auswahl der besten KI-Prognosetools hängt von Ihren Zielen und Dateneigenschaften ab. Es ist wichtig, der Benutzerfreundlichkeit Priorität einzuräumen, mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, klarer Dokumentation und zuverlässigem Support. Berücksichtigen Sie Skalierbarkeit, Integration und Automatisierungsfunktionen. Testen Sie diese Tools mit Ihren Daten und Szenarien, um ihre Leistung im Hinblick auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz zu bewerten.

Darüber hinaus sollte sich das Tool nahtlos in Ihre bestehenden Systeme integrieren und an veränderte Anforderungen anpassen lassen. Außerdem sollte es in der Lage sein, die gesamte Pipeline von der Datenvorverarbeitung bis zur Bereitstellung des Prognosemodells in der Produktion unabhängig abzuwickeln.

 

KI-Prognosetools (kostenlos und kostenpflichtig)

 

1. SAP-Analytics-Cloud

SAP Analytics Cloud ist ein umfassendes, cloudbasiertes KI-Prognose- und Analysetool, das Business Intelligence, Planung und prädiktive Analysen kombiniert. Als Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) bietet es eine einheitliche Plattform für die Datenexploration, Visualisierung und Geschäftsentscheidungsfindung. Es nutzt erweiterte und prädiktive Analysen, um Benutzern zu helfen, ihre Daten zu verstehen und intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Das Tool soll Silos aufbrechen und Teams zusammenbringen, um gemeinsam an Plänen zu arbeiten und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

 

Was macht SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud bietet integrierte Self-Service-Business-Intelligence-Funktionen (BI), mit denen Benutzer Daten erkunden, analysieren und visualisieren können. Es stellt eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her und ermöglicht Benutzern die Durchführung von Analysen an Daten aus Tabellenkalkulationen, großen Datenbanken oder cloudbasierten Anwendungen. Das Tool bietet außerdem Planungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, in einer einheitlichen Umgebung zu analysieren, vorherzusagen und zu planen. Darüber hinaus können die erweiterten Analysen von SAP Analytics Cloud Benutzern dabei helfen, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem automatisch Top-Influencer, versteckte Muster und Ausreißer in den Daten aufgedeckt werden.

 

Hauptfunktionen von SAP Analytics Cloud

Self-Service-Datenmodellierung: Mit SAP Analytics Cloud können Benutzer Datenmodelle erstellen, Kernalgorithmen auswählen, Parameter und Kontrollen festlegen und die Genauigkeit von Datenmodellen validieren.

Cloud-Einblicke in Echtzeit: Das Tool bietet Echtzeiteinblicke in Daten und ermöglicht es Benutzern, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen.

Augmented Analytics: Diese Funktion nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Daten automatisch zu analysieren, versteckte Muster und Ausreißer aufzudecken und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Unternehmensplanung: Mit SAP Analytics Cloud können Benutzer Finanz- und Betriebspläne reibungslos in einer Lösung erstellen und verknüpfen und so bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

Zusammensetzbare Analysen: Mit dieser Funktion können Benutzer Analyseanwendungen einfach anpassen und erstellen, von geführten Analysen bis hin zu erweiterten Analysen.

Vorgefertigter Geschäftsinhalt: SAP Analytics Cloud verfügt über vorgefertigte Geschäftsinhalte, die Benutzern wichtige Ressourcen bieten, um über Funktionsveröffentlichungen auf dem Laufenden zu bleiben.

 

Vor- und Nachteile von SAP Analytics Cloud

 

Vorteile von SAP Analytics Cloud

• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Geo-räumliche Bereicherung
• Unterstützung für Mobilgeräte/Tabs
• Einfache Benutzeroberfläche
• Vorhersagefähigkeiten
• R-Integration

 

Nachteile von SAP Analytics Cloud

• Steile Lernkurve für Anfänger
• Erfordert eine starke Internetverbindung für optimale Leistung
• Preise auf der Website nicht verfügbar

 

Preispläne für SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud bietet mehrere flexible Lizenzierungsoptionen, um den Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Die Preispläne sind auf Abonnementbasis verfügbar. Für detaillierte Informationen zu den spezifischen Funktionen und Preisen der einzelnen Pläne wird empfohlen, sich an das Vertriebsteam zu wenden und eine Demo anzufordern.

 

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2. Amazon-Prognose

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Dienst, der maschinelles Lernen nutzt, um hochpräzise Prognosen zu liefern. Es basiert auf der gleichen Technologie, die auch für die Zeitreihenprognose bei Amazon.com verwendet wird, und bietet hochmoderne Algorithmen zur Vorhersage zukünftiger Zeitreihendaten auf der Grundlage historischer Daten. Dieses KI-Prognosetool ist in mehreren Bereichen nützlich, darunter Einzelhandel, Finanzen, Logistik und Gesundheitswesen, und erfordert für den Einstieg keine Erfahrung im maschinellen Lernen.

 

Was macht Amazon Forecast?

Amazon Forecast verwendet maschinelles Lernen, um Ihre Zeitreihendaten (wie Preise, Werbeaktionen und Ladenverkehr) zu verarbeiten und kombiniert diese mit zugehörigen Daten (wie Produktmerkmale, Bodenplatzierung und Ladenstandorte), um die komplexen Beziehungen zwischen ihnen zu ermitteln. Durch die Kombination von Zeitreihendaten mit zusätzlichen Variablen kann Amazon Forecast 50 % genauer sein als Prognosetools ohne maschinelles Lernen. Es bietet Ihnen Kontrollen zur Optimierung Ihrer Arbeitsabläufe, zur Steigerung der Produktivität und zur Kostensenkung.

 

Hauptfunktionen von Amazon Forecast

Genaue Prognosen: Amazon Forecast nutzt maschinelles Lernen, um genaue Prognosen für Ihr Unternehmen zu erstellen und die Genauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu 50 % zu verbessern.

Automatisierter Prognoseprozess: Amazon Forecast automatisiert einen Großteil des Zeitreihenprognoseprozesses, sodass Sie sich auf die Vorbereitung Ihrer Datensätze und die Interpretation Ihrer Vorhersagen konzentrieren können.

Flexibel und skalierbar: Amazon Forecast kann den Betrieb skalieren, indem es Millionen von Artikeln prognostiziert und dabei die gleiche Technologie wie Amazon.com verwendet.

Kostenoptimierung: Mit der Möglichkeit, Ihre Prognosen nur auf eine Teilmenge der Elemente in Ihrem Datensatz zu konzentrieren, bietet Ihnen Amazon Forecast Kontrollen zur Optimierung Ihrer Arbeitsabläufe, zur Steigerung der Produktivität und zur Kostensenkung.

Einfache Bewertung der Prognosegenauigkeit: Amazon Forecast bietet sechs verschiedene umfassende Genauigkeitsmetriken, die Ihnen helfen, die Genauigkeit Ihrer Prognosemodelle zu verstehen.

Integration mit dem AWS-Ökosystem: Als Teil des AWS-Ökosystems kann Amazon Forecast problemlos in andere AWS-Dienste integriert werden und bietet Benutzern ein nahtloses Erlebnis.

 

Amazon Forecast Vor- und Nachteile

 

Vorteile von Amazon Forecast

• Hohe Genauigkeit
• Skalierbarkeit
• Kostenoptimierung
• Einfache Bewertung der Prognosegenauigkeit
• Integration mit dem AWS-Ökosystem

 

Nachteile der Amazon-Prognose

• Erfordert Erkenntnisse des maschinellen Lernens
• Kann für kleine Unternehmen teuer sein
• Begrenzter kostenloser Plan

 

Amazon Forecast-Preispläne

Amazon Forecast bietet einen kostenlosen Plan und einen Pay-as-you-go-Plan.

Freier Plan: Dieser Plan umfasst bis zu 10,000 Zeitreihenprognosen pro Monat, bis zu 10 GB Datenspeicher pro Monat und bis zu 10 Stunden Schulung pro Monat.

Pay-As-You-Go-Plan: Dieser Plan berechnet 0.60 $ pro 1,000 Prognosen, 0.088 $ pro GB für die Datenspeicherung und 0.24 $ pro Stunde für Schulungen.

Amazon Forecast akzeptiert Debit- und Kreditkarten, Amazon Pay und Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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3. SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics ist ein umfassendes KI-Prognosetool und eine Analyseplattform, die eine breite Palette von Funktionen für Datenmanagement, erweiterte Analysen und maschinelles Lernen bietet. Es wurde entwickelt, um den gesamten Daten-zu-Entscheidungs-Lebenszyklus zu rationalisieren und bietet schön gestaltete Schnittstellen, die es Benutzern erleichtern, auf Informationen zuzugreifen, sie zu bearbeiten, zu analysieren und zu präsentieren. Diese Plattform wird im Gartner Magic Quadrant für Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen als führend anerkannt und beweist ihre Robustheit und Zuverlässigkeit bei der Bereitstellung hochwertiger Analyselösungen.

 

Was macht SAS Viya Advanced Analytics?

SAS Viya Advanced Analytics bietet eine Plattform für den Zugriff, die Prognose, die Bearbeitung, die Analyse und die Präsentation von Daten. Es nutzt maschinelles Lernen, Textanalysen und Ökonometriefunktionen, um Prognosen und Optimierungen zu verbessern. Die Plattform verwaltet und registriert außerdem sowohl SAS- als auch Open-Source-Modelle innerhalb von Projekten oder als eigenständige Modelle. Es bietet eine Self-Service-Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, intelligente Visualisierungen und interaktive Berichte zu erstellen und zu teilen, wodurch es einfacher wird, neue Trends und Muster in Daten zu entdecken.

 

Hauptfunktionen von SAS Viya Advanced Analytics

Datenmanagement: Mit SAS Viya Advanced Analytics können Benutzer Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren, darunter Datenbanken, Hadoop, Excel-Tabellen und soziale Medien. Es bietet standardmäßige Datenqualitätsfunktionen und Datenvorbereitungstools, die die Erstellung von Berichten oder Dashboards erleichtern.

Analytik: Die Plattform unterstützt End-to-End-Data-Mining- und maschinelle Lernprozesse. Es bietet sowohl visuelle als auch Programmierschnittstellen und ermöglicht es Benutzern, Modelle auf Spitzenleistung abzustimmen und durch Modellturniere das effektivste Modell zu ermitteln.

Interaktives Berichtswesen: SAS Viya Advanced Analytics ermöglicht Benutzern die Erstellung interaktiver Self-Service-BI- und Berichtsfunktionen. Es ermöglicht Benutzern, Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen, die zunächst nicht offensichtlich waren, und verbessert so ihre Fähigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Collaboration Tools: Die Plattform bietet Tools für die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit, die es Benutzern ermöglichen, Berichte zu kommentieren, zu kommentieren, zu teilen und per E-Mail an andere zu senden, um die Zusammenarbeit zu verbessern. Außerdem werden Benachrichtigungen gesendet, um Benutzer zu benachrichtigen, wenn ein Bericht aktualisiert, Daten geändert oder die Anwendung aktualisiert wird.

Modellbereitstellung und -verwaltung: SAS Viya Advanced Analytics vereinfacht die Erstellung und Verwaltung Ihrer Modellsammlung. Es ermöglicht Benutzern die einfache Einbettung von Modellen in Betriebssysteme zur Überwachung der Leistung.

Prognose und Optimierung: Die Plattform nutzt Funktionen für maschinelles Lernen, Textanalyse und Ökonometrie für bessere Prognosen und Optimierungen und liefert Benutzern genaue und zuverlässige Vorhersagen und Erkenntnisse.

 

Vor- und Nachteile von SAS Viya Advanced Analytics

 

SAS Viya Advanced Analytics-Profis

• Umfassende Analyseplattform
• Große Auswahl an Datenverwaltungstools
• Erweiterte Analysefunktionen
• Interaktive Berichtsfunktionen
• Effektive Tools für die Zusammenarbeit
• Effiziente Modellbereitstellung und -verwaltung

 

SAS Viya Advanced Analytics Nachteile

• Mangel an Tutorials für Anfänger
• Die Lizenzierung kann teuer sein
• Einige Funktionen könnten für kleine Unternehmen zu komplex sein

 

Preispläne für SAS Viya Advanced Analytics

SAS Viya Advanced Analytics bietet verschiedene Preispläne, um den unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht zu werden. Benutzer müssen sich für Preisinformationen an das Vertriebsteam von SAS Viya wenden.

 

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4. Alteryx

Alteryx ist eine robuste Automatisierungsplattform für Datenwissenschaft und -analyse, die Entscheidungsträgern vertrauenswürdige Daten zur Verfügung stellt. Dieses KI-Prognosetool wurde entwickelt, um die Mission Ihrer Behörde voranzutreiben, indem es Regierungsdaten maximiert, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu beschleunigen. Alteryx ist ein Tool, das schnelle und sichere Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglicht und dabei hilft, wirkungsvolle Teams aufzubauen, zusammenzuarbeiten und Antworten zu liefern, die den Umsatz und das Endergebnis steigern. Es ist besonders nützlich, um Muster in Zielpopulationen zu erkennen und ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen.

 

Was macht Alteryx?

Alteryx ist eine umfassende Datenanalyseplattform, die es Benutzern ermöglicht, einfache Schnittstellen für die spontane Eingabe und Änderung von Daten zu erstellen. Es ermöglicht Benutzern, mehrere Datenquellen zu kombinieren, vorzubereiten und zu vermischen und anschließend eine Reihe von Analysetools anzuwenden, um ein besseres Verständnis dieser Daten zu erlangen. Alteryx wird mit einer Reihe von Predictive-Analytics-Modellierungstools geliefert, die den vollständigen Informationsaustausch zwischen Benutzern fördern. Es kann direkt in der Produktion bereitgestellt werden und verwendet vorhandene R- und Python-Modelle, ohne dass Änderungen erforderlich sind. Dadurch können Geschäftsteams Streaming-Analysen ausführen, ohne größere Änderungen vorzunehmen.

 

Alteryx-Hauptfunktionen

Codefreie oder codefreundliche Schnittstelle: Alteryx bietet eine codefreie oder codebasierte Schnittstelle, die es Benutzern aller Programmierkenntnisse ermöglicht, die Sprachen C++, Python oder R zum Schreiben von Code zu verwenden.

Effizienz: Alteryx Designer extrahiert und integriert schnell Daten aus vielen Quellen und liefert so schnellere Erkenntnisse.

Automatisierte Arbeitsabläufe: Alteryx ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender Arbeitsabläufe oder aktualisiert diese nach Bedarf, um Zeit zu sparen.

Einfache Integration: Alteryx Designer bietet Unternehmen eine breite Palette an Software, die sie je nach Bedarf auswählen können. Es lässt sich direkt in Alteryx Analytics Gallery, Alteryx Analytics Server, Alteryx Connect und Alteryx Promote integrieren.

Raumanalyse: Datenanalysen basierend auf demografischen, firmografischen und raumbezogenen Informationen helfen dabei, aufschlussreiche Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Vorausschauende Analytik: Alteryx verfügt über Predictive-Analytics-Modellierungstools, mit denen Benutzer zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorhersehen können.

 

Vor- und Nachteile von Alteryx

 

Alteryx-Vorteile

• Leicht zu lernen
• Effizient für die Datenverarbeitung
• Kann eine App erstellen und bei der Datenautomatisierung helfen
• Bietet Flexibilität bei der Vorbereitung und Analyse von Daten
• Ermöglicht ein besseres Verständnis verschiedener Analyseprozesse

 

Alteryx Nachteile

• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Die Integration mit anderen Tools kann eine Herausforderung sein

 

Alteryx-Preispläne

Alteryx bietet flexible Preispläne, um den Bedürfnissen verschiedener Benutzer gerecht zu werden. Benutzer müssen sich für Preisinformationen an das Vertriebsteam wenden.

 

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5. H2O AI-Cloud

H2O AI Cloud ist ein fortschrittliches End-to-End-KI-Prognosetool, das die Erstellung, Bereitstellung, Überwachung und gemeinsame Nutzung von Datenmodellen oder KI-Anwendungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen erleichtert. Über 20,000 Organisationen weltweit vertrauen dieser Plattform. Sie soll den Prozess der Implementierung von maschinellem Lernen vereinfachen und es Benutzern auf allen Ebenen ermöglichen, innovative Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme zu entwickeln.

 

Was macht H2O AI Cloud?

H2O AI Cloud ist eine umfassende Plattform, die es Benutzern ermöglicht, neue KI-Modelle zu erstellen und Experimente mit ihren Daten durchzuführen, indem sie ihre Modelle automatisiert validieren, auswählen und optimieren. Die automatisierten maschinellen Lernfunktionen der Plattform, die auf H2O-3, H2O Hydrogen Torch und Driverless AI basieren, helfen Datenwissenschaftlern, effizienter an ihren Projekten zu arbeiten. Die Plattform wird auf Kubernetes bereitgestellt und kann auf den meisten Cloud- oder On-Premise-Infrastrukturen ausgeführt werden, was Flexibilität und Kontrolle über die Bereitstellungsoptionen bietet.

 

Hauptfunktionen der H2O AI Cloud

Feature-Transformation: H2O AI Cloud bietet Funktionen zur Funktionstransformation, einschließlich Datenvisualisierung, automatische Dateneinblicke, Vorverarbeitungstransformatoren, Datensatzaufteilung, Behandlung fehlender Werte und Ausreißererkennung.

Automatisiertes maschinelles Lernen: Die Plattform bietet umfassende automatisierte maschinelle Lernfunktionen und verändert die Art und Weise, wie KI erstellt und verwendet wird. Es macht die Nutzung von KI einfacher und schneller und sorgt gleichzeitig für ein Expertenniveau an Genauigkeit, Geschwindigkeit und Transparenz.

AI AppStore: Die H2O AI Cloud umfasst einen AI AppStore, der die Bereitstellung und Nutzung von KI vereinfacht und es mehr Menschen ermöglicht, auf Innovationsbemühungen zuzugreifen und sich daran zu beteiligen.

Machine-Learning-Integration: Die Plattform unterstützt den API-Zugriff auf erstklassige Data-Science-Funktionen und erleichtert so die Integration von maschinellem Lernen in verschiedene Anwendungen.

Modellverwaltung und -überwachung: H2O AI Cloud bietet eine umfassende Suite von Funktionen rund um maschinelle Lernvorgänge, die es Benutzern ermöglichen, ihre Modelle in der Produktion effektiv zu verwalten und zu überwachen.

Flexible Architektur: Die Plattform bietet eine flexible Architektur mit verteilter Verarbeitung, optimierter Recheneffizienz und der Möglichkeit, entsprechend den Bedürfnissen des Benutzers zu skalieren.

 

Vor- und Nachteile von H2O AI Cloud

 

H2O AI Cloud-Profis

• Umfassende automatisierte maschinelle Lernfunktionen
• Flexible Einsatzmöglichkeiten
• Robuste Datenvisualisierungs- und Feature-Transformationstools
• Integrierte maschinelle Lernvorgänge
• Skalierbare und effiziente Architektur

 

Nachteile von H2O AI Cloud

• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Die Komplexität kann für Anfänger überwältigend sein

 

H2O AI Cloud-Preispläne

H2O AI Cloud bietet individuelle Preise entsprechend den Bedürfnissen des Kunden. Benutzer müssen sich für eine Live-Demo und Preisinformationen an das Vertriebsteam wenden.

 

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6. DataRobot

DataRobot ist eine führende KI-Prognoseplattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Reise von der Idee bis zur Wirkung zu beschleunigen. Mit mehr als einem Jahrzehnt an der Spitze der KI-Innovation hat DataRobot maßgeblich dazu beigetragen, KI in verschiedenen Sektoren zugänglich und wertvoll zu machen. Die Plattform soll die Datenwissenschaft demokratisieren und eine zentral gesteuerte Plattform bereitstellen, die mehrere Algorithmen rationalisiert, sodass sie getestet und zur Validierung von Ergebnissen verwendet werden können. Es bietet eine einfache Schnittstelle, die Modellierung, Simulation und Sensitivitätsanalyse sowohl aus operativer als auch strategischer Sicht ermöglicht.

 

Was macht DataRobot?

DataRobot ist eine Plattform für den gesamten KI-Lebenszyklus, die generative und prädiktive KI-Lösungen bietet. Es bietet ein einheitliches KI-Erlebnis, das es Benutzern ermöglicht, die Modellleistung in jedem Maßstab zu überwachen und zu visualisieren und eine kontinuierliche Optimierung mit Echtzeitwarnungen und umfassenden Erkenntnissen zu erreichen. Die Plattform soll den umständlichen und langwierigen Prozess im Zusammenhang mit Modelldesign und -validierung erleichtern. Es integriert prädiktive und generative KI in die Anwendungen, auf die sich Ihre Geschäftsbenutzer täglich verlassen, und stellt generative KI mithilfe vorhandener Messaging-Anwendungen für Unternehmen bereit.

 

Hauptfunktionen von DataRobot

Automatisiertes maschinelles Lernen: Die Plattform von DataRobot bietet automatisiertes maschinelles Lernen, optimiert und identifiziert Datenmuster und reduziert so Zeit und Aufwand für die Vorhersagemodellierung.

Merkmalsauswahl: Die Plattform kombiniert mehrere Ansätze für die Feature-Auswahl in ihrem Modellierungsworkflow, einschließlich modellunabhängiger Feature-Wichtigkeit, modellspezifischer Feature-Auswirkungsanalyse und automatisierter Feature-Auswahl.

Modellbereitstellung: Die Bereitstellungen in DataRobot sind gut organisiert und ermöglichen effiziente Feedbackschleifen zwischen Datenvorbereitung und Modellerstellung.

Kein Code-Anwendungs-Builder: DataRobot bietet eine Drag-and-Drop-Schnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Anwendungen zu erstellen, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

Automatisierte Zeitreihen: Mit dieser Funktion können Benutzer schnell und einfach genaue Zeitreihenmodelle erstellen.

DataRobot University: Ein Schulungsprogramm, das Kurse und Zertifizierungen in KI und maschinellem Lernen anbietet.

 

Vor- und Nachteile von DataRobot

 

Vorteile von DataRobot

• Robuste Tools und Funktionalität
• Effiziente Feedbackschleife
• Einzigartige Veredelungstechniken
• Kein Code-Anwendungs-Builder
• Automatisierte Zeitreihen
• DataRobot University

 

Nachteile von DataRobot

• Komplexität für Erstanwender
• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Kann für die Bereitstellung mehr Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen

 

DataRobot-Preispläne

DataRobot bietet eine Vielzahl von Preisplänen, um den Anforderungen verschiedener Organisationen gerecht zu werden. Die spezifischen Funktionen und Preise dieser Pläne können Sie erfahren, indem Sie das Vertriebsteam für eine Demo kontaktieren.

 

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7. QlikSense

Qlik Sense ist ein modernes Cloud-Analyse- und KI-Prognosetool, das eine Vielzahl von Analyseanwendungsfällen unterstützen soll. Es handelt sich um eine Self-Service-BI-Plattform für die Datenermittlung und -visualisierung, die ein einzigartiges assoziatives Modell bietet, mit dem Benutzer Informationen erkunden und schnell Erkenntnisse gewinnen können. Qlik Sense ist bekannt für seine intelligente Alarmierung, leistungsstarke Zusammenarbeit, mobile und eingebettete Analysen sowie die automatisierte Auslösung sofortiger Aktionen. Mehr als 40,000 Kunden weltweit vertrauen ihm und bieten unübertroffene Leistung und Flexibilität.

 

Was macht Qlik Sense?

Qlik Sense ist ein Produkt zur Datenvisualisierung und -erkennung, mit dem Benutzer flexible, interaktive Visualisierungen erstellen können, die zu aussagekräftigen Entscheidungen führen. Es unterstützt eine ganze Reihe von Analyse-Anwendungsfällen, einschließlich Daten-Governance, pixelgenauer Berichterstellung und Zusammenarbeit. Seine Assoziative Engine indiziert und verbindet Beziehungen zwischen Datenpunkten und ermöglicht Benutzern den effektiven Zugriff, die Interpretation und die Analyse von Datenerkenntnissen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen. Qlik Sense ist außerdem mobilfreundlich und ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Anwendungen überall, jederzeit und sogar auf Mobilgeräten.

 

Hauptfunktionen von Qlik Sense

Assoziatives Modell: Das assoziative Modell von Qlik Sense ist eine Schlüsselfunktion, die es Benutzern ermöglicht, alle möglichen Assoziationen in ihren Daten zu untersuchen, nicht nur vordefinierte Hierarchien oder abfragebasierte Verbindungen.

Intelligente Visualisierungen und Analysen: Qlik Sense bietet intelligente Visualisierungen und Analysen, die es Benutzern ermöglichen, flexible, interaktive Visualisierungen zu erstellen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Self-Service-Erstellung: Mit dieser Funktion können Benutzer ihre eigenen Berichte und Dashboards erstellen und veröffentlichen und so eine Kultur der Self-Service-BI fördern.

Zentralisiertes Teilen und Zusammenarbeiten: Qlik Sense bietet einen zentralen Hub für den Austausch und die Zusammenarbeit, der es Benutzern erleichtert, Erkenntnisse auszutauschen und gemeinsam an der Datenanalyse zu arbeiten.

Anpassbare Dashboards: Benutzer können Dashboards an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und so eine personalisierte Ansicht ihrer Daten bereitstellen.

Vorausschauende Analytik: Qlik Sense unterstützt Predictive Analytics und ermöglicht es Benutzern, zukünftige Trends vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu treffen.

 

Vor- und Nachteile von Qlik Sense

 

Qlik Sense-Profis

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Robuste Datenvisualisierungsfunktionen
• Leistungsstarkes assoziatives Modell
• Mobile Erreichbarkeit
• Anpassbare Dashboards
• Predictive Analytics

 

Nachteile von Qlik Sense

• Zur vollständigen Nutzung sind technische Kenntnisse erforderlich
• Es ist kein kostenloser Plan verfügbar
• Zusätzliche Kosten für Plugins und Add-ons

 

Qlik Sense-Preispläne

Qlik Sense bietet drei Hauptpreispläne: Standard, Premium und Enterprise.

Standard-Plan: Der Standardplan zum Preis von 20 US-Dollar pro Benutzer und Monat umfasst prädiktive Analysen und maschinelles Lernen mit Qlik AutoML und bietet unbegrenzte Experimente sowie zwei bereitgestellte Modelle. Es verfügt außerdem über einen No-Code-Automatisierungs-Builder, der dynamische Aktionen systemübergreifend auslöst, inklusive 5,000 Automatisierungsläufen pro Monat.

Premium-Plan: Der Premium-Plan kostet 2,700 US-Dollar pro Monat und umfasst alle Funktionen des Standard-Plans sowie zusätzliche Funktionen für die Datenintegration mit SAP-, Mainframe- und Legacy-Systemen. Es bietet auch eine automatisierte Berichtserstellung und -verteilung.

ENTERPRISE: Der Enterprise-Plan umfasst alle Funktionen des Premium-Plans, mit zusätzlichen Funktionen für Bereitstellungen im Unternehmensmaßstab. Benutzer müssen sich für ein Angebot an das Vertriebsteam wenden.

Qlik Sense akzeptiert Debit- und Kreditkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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8. RapidMiner

RapidMiner zeichnet sich als KI-Prognosetool und umfassende Data-Science-Plattform aus, die als zentrales Tool für Unternehmen dient, die die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzen möchten. Mit seinen Wurzeln in der Open-Source-Community und einer kürzlichen Übernahme durch Altair hat sich RapidMiner zu einer unternehmenstauglichen Lösung entwickelt, die verspricht, die Datenanalyse zu vereinfachen und gleichzeitig Skalierbarkeit, Governance und Sicherheit zu gewährleisten. Es soll die kollektive Wirkung der Mitarbeiter, des Fachwissens und der Daten eines Unternehmens verstärken und so durch bahnbrechende Analysen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

 

Was macht RapidMiner?

RapidMiner fungiert als vielseitige Plattform, die End-to-End-Data-Science-Funktionen bietet. Es bietet eine Reihe von Tools, die den gesamten Data-Science-Lebenszyklus unterstützen, von der Datenvorbereitung über erweiterte Analysen bis hin zur Modellbereitstellung. Die Plattform ist für ihren visuellen Workflow-Designer bekannt, der es Benutzern ermöglicht, Analyseprozesse einfach zu erstellen und auszuführen. Darüber hinaus unterstützt RapidMiner die automatisierte Datenwissenschaft, sodass Benutzer schnell Vorhersagemodelle erstellen können, und bietet erfahreneren Datenwissenschaftlern eine codebasierte Umgebung. Mit seiner Fähigkeit zur Integration in R und Python und seiner umfangreichen Bibliothek an Algorithmen für maschinelles Lernen deckt RapidMiner ein breites Spektrum an Analyseanforderungen ab.

 

Hauptfunktionen von RapidMiner

Visueller Workflow-Designer: Die intuitive visuelle Benutzeroberfläche von RapidMiner ermöglicht es Benutzern, Datenanalyseprozesse per Drag-and-Drop zu erstellen, ohne dass umfangreiche Codierung erforderlich ist, wodurch sie für Benutzer mit unterschiedlichem Kenntnisstand zugänglich ist.

Automatisierte Datenwissenschaft: Die automatisierten maschinellen Lernfunktionen der Plattform ermöglichen es Benutzern, mit nur wenigen Klicks Vorhersagemodelle zu erstellen und so den Modellerstellungsprozess zu rationalisieren.

Codebasierte Datenwissenschaft: Für diejenigen, die Codierung bevorzugen, bietet RapidMiner eine integrierte JupyterLab-Umgebung, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Python- und R-Skripte innerhalb der Plattform zu schreiben und auszuführen.

Umfangreiche Algorithmenbibliothek: RapidMiner verfügt über eine große Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die durch Plugins aus dem RapidMiner Marketplace weiter erweitert werden können.

Big-Data-Integration: Die Plattform ist für die Verarbeitung großer Datenmengen gerüstet und stellt Benutzern die Tools zur Verfügung, mit denen sie Analysen in großem Maßstab durchführen können.

Echtzeit-Scoring: RapidMiner ermöglicht den Einsatz von Vorhersagemodellen für die Echtzeitbewertung, sodass Unternehmen zeitnah datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

 

RapidMiner Vor- und Nachteile

 

RapidMiner-Vorteile

• Große ML-Algorithmenbibliothek
• Automatisierte Algorithmusoptimierung
• Visuelles Workflow-Design
• Codebasierte Anpassung
• Big-Data-Fähigkeiten
• Echtzeit-Analyse

 

Nachteile von RapidMiner

• Steile Lernkurve für Anfänger
• Kann ressourcenintensiv sein
• Preise auf der Website nicht verfügbar

 

RapidMiner-Preispläne

RapidMiner bietet maßgeschneiderte Preispläne, um den spezifischen Anforderungen verschiedener Organisationen gerecht zu werden. Um den gesamten Umfang der verfügbaren Funktionen und Preisoptionen zu verstehen, müssen Benutzer das Vertriebsteam kontaktieren, um eine Demo anzufordern und ihre individuellen Anforderungen zu besprechen.

 

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9. Maschinelles Lernen von Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning ist eine robuste cloudbasierte Plattform, die es Entwicklern, Datenwissenschaftlern und KI-Experten ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es nutzt die Leistungsfähigkeit der Azure-Cloud-Infrastruktur und bietet eine breite Palette von Tools und Diensten, die den Lebenszyklus des maschinellen Lernens von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung und -verwaltung rationalisieren. Dank der skalierbaren Umgebung können Benutzer an Projekten jeder Größe arbeiten, von kleinen Datensätzen bis hin zu groß angelegten maschinellen Lernvorgängen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Plattform vielseitig genug ist, um unterschiedlichen Geschäftsanforderungen und technischen Anforderungen gerecht zu werden.

 

Was macht Microsoft Azure Machine Learning?

Microsoft Azure Machine Learning bietet eine integrierte End-to-End-Lösung für Datenwissenschaft und erweiterte Analyse. Es ermöglicht Benutzern, Daten vorzubereiten, Experimente zu entwickeln und Modelle im großen Maßstab bereitzustellen. Der Dienst vereinfacht den Prozess der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, indem er einen kollaborativen Arbeitsbereich, vorgefertigte Algorithmen und Datentransformationsfunktionen bereitstellt. Es unterstützt auch Open-Source-Frameworks und -Tools und ermöglicht so Flexibilität und Anpassung. Mit Azure Machine Learning können Benutzer das Training und die Optimierung von Modellen automatisieren, Ressourcen effizient verwalten und Modelle schnell operationalisieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse und intelligente Anwendungen umzuwandeln.

 

Hauptfunktionen des maschinellen Lernens von Microsoft Azure

Automatisiertes maschinelles Lernen: Diese Funktion beschleunigt den Modellentwicklungsprozess durch die Automatisierung der Auswahl von Algorithmen und Hyperparametern und erleichtert so sowohl Anfängern als auch erfahrenen Datenwissenschaftlern die Erstellung hochwertiger Modelle.

Skalierbares Computing: Azure Machine Learning bietet skalierbare Rechenressourcen, die je nach Arbeitslast angepasst werden können, was eine effiziente Ressourcenverwaltung und Kosteneinsparungen ermöglicht.

Integrierte Entwicklungsumgebung: Die Plattform bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung mit Unterstützung für gängige Tools und Frameworks und ermöglicht so einen nahtlosen Übergang von der Entwicklung zur Bereitstellung.

MLOps-Funktionen: Es umfasst robuste MLOps-Funktionen (Machine Learning Operations) zur Optimierung des gesamten maschinellen Lernlebenszyklus, einschließlich Modellverwaltung, Überwachung und Bereitstellung.

Verantwortliche KI: Azure Machine Learning ist mit Tools und Funktionen zum Aufbau verantwortungsvoller KI-Systeme ausgestattet, die Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit in Modellen für maschinelles Lernen gewährleisten.

Hybrid- und Multi-Cloud-Unterstützung: Der Dienst bietet Hybrid- und Multi-Cloud-Funktionen und ermöglicht es Benutzern, Modelle in verschiedenen Umgebungen zu erstellen und bereitzustellen, einschließlich lokaler und anderer Cloud-Plattformen.

 

Vor- und Nachteile von Microsoft Azure Machine Learning

 

Vorteile von Microsoft Azure Machine Learning

• Skalierbare Infrastruktur
• Automatisiertes ML
• MLOps-Integration
• Hybrid-Cloud-Unterstützung
• Verantwortungsvolle KI-Tools
• Umfangreiche Framework-Unterstützung

 

Nachteile von Microsoft Azure Machine Learning

• Lernkurve für neue Benutzer
• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Erfordert ein Azure-Abonnement

 

Preispläne für Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning bietet verschiedene Preispläne, um unterschiedlichen Benutzeranforderungen und Budgets gerecht zu werden. Benutzer müssen sich für individuelle Preise an das Vertriebsteam wenden.

 

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10 Google Cloud AI-Plattform

Die Google Cloud AI Platform ist eine umfassende Suite von Diensten, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen erleichtern sollen. Es bietet eine robuste Umgebung für Entwickler, Datenwissenschaftler und Dateningenieure im Bereich maschinelles Lernen, damit sie ihre Projekte auf kosteneffiziente Weise von der Idee über die Produktion bis hin zur Bereitstellung begleiten können. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie skalierbar, flexibel und benutzerfreundlich ist, was sie zur ersten Wahl für Unternehmen und Privatpersonen macht, die die Leistungsfähigkeit von KI und maschinellem Lernen nutzen möchten.

 

Was macht die Google Cloud AI Platform?

Die Google Cloud AI Platform bietet eine Reihe von Diensten, mit denen Benutzer Modelle für maschinelles Lernen erstellen, bereitstellen und verwalten können. Es bietet Tools für Datentechnik, maschinelles Lernen und KI und ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen und auszuführen. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von maschinellen Lernaufgaben, einschließlich Datenkennzeichnung, Modelltraining und Vorhersage. Es bietet außerdem Tools für die Interaktion mit der Plattform, wie etwa die Google Cloud-Konsole, die es Benutzern erleichtert, ihre KI- und maschinellen Lernprojekte zu verwalten.

 

Hauptfunktionen der Google Cloud AI-Plattform

Skalierbarkeit: Die Google Cloud AI Platform ist so konzipiert, dass sie sich an Ihre wachsenden Anforderungen anpassen lässt. Es kann alles bewältigen, von kleinen Projekten bis hin zu groß angelegten maschinellen Lernaufgaben, was es zu einer vielseitigen Wahl für Unternehmen jeder Größe macht.

Flexibilität: Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Frameworks, Sprachen und Tools für maschinelles Lernen und gibt Benutzern die Flexibilität, die Tools zu verwenden, mit denen sie am vertrautesten sind.

Integrierte Werkzeugkette: Google Cloud AI Platform bietet eine integrierte Toolkette, die Benutzern hilft, ihre eigenen Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen und auszuführen. Dazu gehören Tools für Data Engineering, maschinelles Lernen und KI.

Datenkennzeichnungsdienst: Die Plattform bietet einen Datenkennzeichnungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, hochwertige Trainingsdatensätze für ihre Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

Modelltraining und Vorhersage: Die Google Cloud AI Platform unterstützt Modelltraining und -vorhersage, sodass Benutzer ihre Modelle mit ihren eigenen Daten trainieren und anhand der trainierten Modelle Vorhersagen treffen können.

Google Cloud-Konsole: Die Plattform umfasst die Google Cloud-Konsole, ein Tool, mit dem Benutzer mit der Plattform interagieren und ihre KI- und maschinellen Lernprojekte verwalten können.

 

Vor- und Nachteile der Google Cloud AI Platform

 

Vorteile der Google Cloud AI Platform

• Skalierbar
• Flexibel
• Integrierte Werkzeugkette
• Datenkennzeichnungsdienst
• Unterstützt Modelltraining und Vorhersage

 

Nachteile der Google Cloud AI Platform

• Kann für Anfänger komplex sein
• Begrenzte kostenlose Testversion

 

Preispläne für die Google Cloud AI Platform

Die Google Cloud AI Platform bietet ein „Pay-as-you-go“-Preismodell, d. h. Sie zahlen nur für die Dienste, die Sie nutzen. Es fallen keine Vorab- oder Kündigungsgebühren an und die Preise variieren je nach Produkt und Nutzung.

Demo Version: Neukunden erhalten ein Guthaben von 300 US-Dollar zum Ausführen, Testen und Bereitstellen von Workloads. Alle Kunden können mehr als 25 Produkte kostenlos nutzen, bis sie die monatlichen Nutzungslimits erreichen.

Pay-as-you-go: Mit dem Pay-as-you-go-Preismodell von Google Cloud zahlen Sie nur für die Dienste, die Sie nutzen. Die Preise variieren je nach Produkt und Nutzung.

Die Google Cloud AI Platform akzeptiert Debit- und Kreditkarten, GPay und Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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11 IBM Watson-Studio

IBM Watson Studio ist ein leistungsstarkes KI-Prognosetool, das Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Analysten die Erstellung, Ausführung und Verwaltung von KI-Modellen ermöglicht. Es optimiert Entscheidungen überall auf IBM Cloud Pak for Data, vereint Teams, automatisiert KI-Lebenszyklen und beschleunigt die Wertschöpfung in einer offenen Multicloud-Architektur. Es vereint Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn mit IBM und seinen Ökosystem-Tools für codebasierte und visuelle Datenwissenschaft.

 

Was macht IBM Watson Studio?

IBM Watson Studio bietet eine Umgebung und Tools zur Lösung von Geschäftsproblemen durch gemeinsames Arbeiten mit Daten. Es ermöglicht Benutzern, KI überall als Teil von IBM Cloud Pak for Data zu implementieren. Die Lösung vereinfacht das KI-Lebenszyklusmanagement und beschleunigt die Wertschöpfung durch eine offene, flexible Multicloud-Architektur. Es unterstützt die Arbeit mit Jupyter-Notebooks, JupyterLab und CLIs oder in Sprachen wie Python, R und Scala.

 

Hauptfunktionen von IBM Watson Studio

Statistisches Tool: IBM Watson Studio enthält ein Statistiktool, das eine umfassende Datenanalyse und -interpretation ermöglicht.

Datenanalyse: Es bietet robuste Datenanalysefunktionen, die es Benutzern ermöglichen, aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Decision Making: Watson Studio hilft bei der Entscheidungsfindung, indem es prädiktive Analysen und datengesteuerte Erkenntnisse bereitstellt.

Modellentwicklung: Es bietet eine Plattform für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und KI.

Machine-/Deep-Learning-Dienste: Watson Studio unterstützt maschinelle und Deep-Learning-Dienste und ermöglicht so die Erstellung anspruchsvoller KI-Modelle.

Einsatz: Es ermöglicht die Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab in jeder Cloud und steigert so die betriebliche Effizienz und Flexibilität.

 

Vor- und Nachteile von IBM Watson Studio

 

Vorteile von IBM Watson Studio

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Hochauflösende visuelle Grafiken
• Fortgeschrittene Modellierungstechniken
• Sicher und kann Verbundsicherheit haben
• Schnelle Abwicklung

 

Nachteile von IBM Watson Studio

• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Es braucht Zeit, sich zu integrieren
• Ausrichtung auf größere Organisationen, die sich Watson leisten können

 

Preispläne für IBM Watson Studio

IBM Watson Studio bietet mehrere Lizenzierungsoptionen, darunter eine befristete Lizenz und ein As-a-Service-Abonnement. Benutzer müssen sich für individuelle Preise an das Vertriebsteam wenden.

 

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12 Tableau

Tableau ist ein führendes KI-Prognosetool, das die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten interagieren, verändert hat. Es bietet eine robuste Plattform für Datenvisualisierung, Analyse und Business Intelligence, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu untersuchen, Erkenntnisse zu liefern und Maßnahmen zu ergreifen. Die Funktionen von Tableau gehen über die einfache Datendarstellung hinaus und bieten erweiterte Funktionen wie prädiktive Modellierung und exponentielle Glättung für Prognosen. Es ist darauf ausgelegt, komplexe Datensätze zu verarbeiten und intelligente Analysen im großen Maßstab bereitzustellen, was es für viele Unternehmen zur bevorzugten Wahl macht.

 

Was macht Tableau?

Tableau wurde entwickelt, um den Prozess der Datenvisualisierung und Business Intelligence zu vereinfachen. Damit können Benutzer interaktive, gemeinsam nutzbare Dashboards erstellen, die die Trends, Variationen und die Dichte der Daten in leicht verständlichen Diagrammen und Grafiken hervorheben. Tableau unterstützt die Datenexploration mit intuitiven Tools, mit denen Benutzer komplexe Daten genauer untersuchen und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können. Es bietet auch Funktionen zur prädiktiven Modellierung und nutzt Techniken wie die exponentielle Glättung, um zukünftige Trends auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

 

Hauptfunktionen von Tableau

Informative Dashboards: Tableau bietet äußerst informative und interaktive Dashboards, mit denen Benutzer ihre Daten intuitiver visualisieren und verstehen können.

Unterstützt zahlreiche Datenquellen: Tableau kann eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, darunter Tabellenkalkulationen, Cloud-Datenbanken und sogar Big-Data-Prozesse, und bietet so eine vielseitige Plattform für die Datenanalyse.

Live- und In-Memory-Datenkonnektivität: Tableau bietet die Flexibilität, eine Verbindung zu Live-Daten für Echtzeitanalysen oder In-Memory-Daten für eine schnelle, reaktionsfähige Datenexploration herzustellen.

Erweiterte Visualisierungen: Tableau unterstützt eine Vielzahl erweiterter Visualisierungsoptionen, sodass Benutzer ihre Daten auf die aussagekräftigste und wirkungsvollste Weise präsentieren können.

KI-gestützte Analyse: Tableau nutzt KI-Technologien, um seine Analysefunktionen zu verbessern und bietet Funktionen wie prädiktive Modellierung und automatisierte Datenexploration.

Zusammenarbeit und Teilen: Tableau bietet robuste Tools für die Zusammenarbeit, mit denen Benutzer ihre Ergebnisse teilen und in einer sicheren Umgebung an der Datenanalyse zusammenarbeiten können.

 

Vor- und Nachteile von Tableau

 

Tableau-Profis

• Hohe Leistung
• Unterstützt zahlreiche Datenquellen
• Erweiterte Visualisierungsfunktionen
• KI-gestützte Analytik
• Robuste Tools für die Zusammenarbeit

 

Tableau-Nachteile

• Erfordert technisches Know-how
• Zeitaufwändiger Einrichtungsprozess

 

Tableau-Preispläne

Tableau bietet drei Hauptpreispläne: Tableau Creator, Tableau Explorer und Tableau Viewer.

Tableau-Ersteller: Dieser Plan kostet 75 US-Dollar pro Benutzer und Monat und richtet sich an Analysten und Power-User, die Dashboards und Berichte erstellen und veröffentlichen müssen. Es umfasst Tableau Desktop, Tableau Prep und eine Creator-Lizenz von Tableau Server oder Tableau Online.

Tableau-Explorer: Dieser Plan kostet 42 US-Dollar pro Benutzer und Monat und richtet sich an Benutzer, die die Daten erkunden und mit den von anderen erstellten Dashboards interagieren müssen. Es beinhaltet eine Lizenz für Tableau Server oder Tableau Online.

Tableau-Viewer: Dieser Plan kostet 15 US-Dollar pro Benutzer und Monat und richtet sich an Benutzer, die die von anderen erstellten Dashboards und Berichte anzeigen und mit ihnen interagieren müssen. Es beinhaltet eine Viewer-Lizenz für Tableau Server oder Tableau Online.

Tableau akzeptiert für Zahlungen Debit- und Kreditkarten, PayPal und Banküberweisungen.

 

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13 Ibi WebFOCUS

Ibi WebFOCUS ist eine umfassende Business-Intelligence-Plattform (BI), die Unternehmen dabei unterstützen soll, Informationen und Analysen für ein breites Spektrum von Benutzern bereitzustellen. Es integriert vier entscheidende Elemente für intelligentere Business Intelligence: Leistungsmanagement, erweiterte Analysen, Datenintegrität und eine benutzerfreundliche Oberfläche. Diese Plattform ist bekannt für ihre Fähigkeit, Betriebskennzahlen auf Abruf offenzulegen, Benutzer in verschiedenen Bereichen zu bedienen und Initiativen und Projekte im gesamten Unternehmen zu unterstützen, wodurch potenziell Millionen von Dollar eingespart und die Gesamtqualität der Pflege verbessert werden können.

 

Was macht Ibi WebFOCUS?

Ibi WebFOCUS ist eine Business-Intelligence- und Analyselösung für Unternehmen, die mit Datenverwaltungs-, visuellen Erkennungs- und prädiktiven Analysefunktionen ausgestattet ist. Es kombiniert diese Funktionen und Datenwissenschaft in einer einheitlichen Containerplattform. Die Plattform wird in verschiedenen Branchen und Abteilungen eingesetzt, von Geschäften, in denen Manager tägliche Berichte einsehen können, bis hin zu strategischen Servicezentren, in denen komplexe Datenanalysen durchgeführt werden. Es ist darauf ausgelegt, Ergebnisse zu verbessern, Kosten zu senken und Initiativen und Projekte im gesamten Unternehmen zu unterstützen.

 

Hauptfunktionen von Ibi WebFOCUS

Optimierter Zugriff und Navigation: Ibi WebFOCUS bietet ein einheitliches Tool, das konsolidierte Authoring-Funktionen und eine nahtlose Navigation zu allen Bereichen der Plattform bietet. Es ermöglicht Benutzern, ihre zuletzt verwendeten und bevorzugten Elemente sowohl vom WebFOCUS-Client als auch vom Reporting-Server anzuzeigen.

Daten visualisieren: Die Plattform bietet verbesserte Designer-Workflows und eine Benutzeroberfläche für die Datenvisualisierung. Es ermöglicht Benutzern, Inhalte auf innovative Weise zu erstellen und in Seiten zu integrieren.

Datenmanagement: Ibi WebFOCUS führt neue Datenzugriffs-Workflows ein. Es ermöglicht Benutzern das Hochladen oder Herstellen einer Verbindung zu ihren Daten und die schnelle Datenanalyse.

Verbesserungen bei der Datenvorbereitung: Die Plattform stellt Quellen und Ziele mit datenbankspezifischen Symbolen dar und zeigt an, wenn erforderliche Komponenten fehlen. Diese Funktion vereinfacht den Datenvorbereitungsprozess.

Anpassbare Dashboards: WebFOCUS bietet anpassbare Dashboards, mit denen Benutzer eine personalisierte und interaktive Datenvisualisierungsumgebung erstellen können.

Drill-Down-Analyse: Die Plattform bietet Drill-Down-Analysefunktionen, die es Benutzern ermöglichen, tiefer in ihre Daten einzutauchen, um detailliertere Einblicke zu erhalten.

 

Ibi WebFOCUS Vor- und Nachteile

 

Ibi WebFOCUS-Vorteile

• Einfach zu GUI
• Leistungsstarke Datenanalysefunktionen
• Fähig zu komplexen Berechnungen
• Umfassendes Datenmanagement
• Anpassbare Dashboards

 

Ibi WebFOCUS Kons

• Die Ersteinrichtung kann komplex sein
• Erfordert Fachkenntnisse zur vollständigen Nutzung
• Preise auf der Website nicht verfügbar

 

Ibi WebFOCUS-Preispläne

Ibi WebFOCUS bietet seinen Kunden flexible Pläne. Die Preise dieser Pläne sind individuell und basieren auf den spezifischen Bedürfnissen der Organisation. Benutzer müssen sich für Preisinformationen an das Vertriebsteam wenden.

 

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14 Emcien

Emcien ist ein hochentwickeltes KI-Prognosetool und eine Analyseplattform, die auf präskriptive und prädiktive Analysen spezialisiert ist und darauf ausgelegt ist, komplexe Datenanalysen zu rationalisieren und Entscheidungsprozesse für Unternehmen zu verbessern. Dieses Tool zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, große Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die nahtlos in bestehende Anwendungen und Systeme integriert werden können. Der Ansatz von Emcien zur Datenanalyse konzentriert sich auf die Bereitstellung klarer Aktionselemente und Vorhersagen in natürlicher Sprache, um sie einem breiten Spektrum von Benutzern innerhalb einer Organisation zugänglich zu machen, von technischen Experten bis hin zu Geschäftsleuten.

 

Was macht Emcien?

Die Kernfunktionalität von Emcien dreht sich um die Umwandlung von Rohdaten in Prognosen und präskriptive Maßnahmen, sodass Unternehmen zukünftige Trends antizipieren und ihre Abläufe entsprechend optimieren können. Die Plattform nutzt fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu identifizieren und so die Erstellung präziser und leicht zu interpretierender Vorhersagemodelle zu erleichtern. Emcien arbeitet kontinuierlich und bietet Einblicke in Echtzeit, die es Unternehmen ermöglichen, potenziellen Problemen wie Geräteausfällen oder Verzögerungen in der Lieferkette einen Schritt voraus zu sein. Seine benutzerfreundliche Oberfläche und seine Selbstlernfähigkeiten machen es zu einem wertvollen Hilfsmittel für Unternehmen, die prädiktive Analysen nutzen möchten, ohne dass umfassende datenwissenschaftliche Fachkenntnisse erforderlich sind.

 

Hauptmerkmale von Emcien

Aktionselemente löschen: Emcien bietet einen stetigen Fluss klarer Aktionspunkte auf der Grundlage prädiktiver Analysen und stellt sicher, dass Teams im gesamten Unternehmen verstehen, welche Schritte zur Optimierung der Ergebnisse unternommen werden müssen.

Integration mit Apps und Systemen: Die Plattform ist so konzipiert, dass sie in den Apps und Systemen funktioniert, die Unternehmen bereits nutzen, und umsetzbare Erkenntnisse direkt dort einbringt, wo sie am meisten benötigt werden.

FORTLAUFENDE VERBESSERUNGEN: Die Software von Emcien ist darauf ausgelegt, ihre Vorhersagemodelle kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass die Erkenntnisse, die sie liefert, im Laufe der Zeit relevant und genau bleiben.

Keine Datenkenntnisse erforderlich: Dank des intuitiven Designs und der selbstlernenden Algorithmen ist die Plattform auch für Benutzer ohne datenwissenschaftliche Vorkenntnisse zugänglich.

Skalierbarkeit und Geschwindigkeit: Emcien ist in der Lage, große Datenmengen mit beispielloser Skalierbarkeit und Geschwindigkeit zu verarbeiten, wodurch es für Unternehmen jeder Größe geeignet ist.

Vorausschauende Analytik: Die prädiktiven Analysefunktionen des Tools ermöglichen eine genaue Vorhersage von Ereignissen wie Geräteausfällen oder Lieferkettenproblemen, komplett mit Visualisierungen und der Eintrittswahrscheinlichkeit.

 

Vor- und Nachteile von Emcien

 

Emcien-Profis

• Klare Aktionselemente
• Nahtlose Integration
• Kontinuierliche Verbesserung
• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Skalierbar und schnell
• Erweiterte prädiktive Analysen

 

Emcien Cons

• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Möglicherweise ist Hilfe bei der Ersteinrichtung erforderlich
• Komplexität der Integration mit Legacy-Systemen
• Potenzielle Lernkurve für erweiterte Funktionen

 

Emcien-Preispläne

Emcien bietet maßgeschneiderte Preispläne, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Interessenten werden gebeten, sich an das Vertriebsteam zu wenden, um eine Demo anzufordern und Preisoptionen zu besprechen.

 

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15 IBM SPSS

IBM SPSS ist eine leistungsstarke Statistiksoftwareplattform, die eine umfassende Suite fortschrittlicher statistischer Analysetools bietet. Es bietet eine umfangreiche Bibliothek an Algorithmen für maschinelles Lernen, Textanalyse, Open-Source-Erweiterbarkeit und nahtlose Integration mit Big Data. Dank seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, Flexibilität und Skalierbarkeit ist es für Benutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich. Es eignet sich für Projekte jeder Größe und Komplexität und hilft Benutzern, neue Möglichkeiten zu finden, die Effizienz zu verbessern und Risiken zu minimieren.

 

Was macht IBM SPSS?

IBM SPSS wurde entwickelt, um erweiterte statistische Analysen und Vorhersagemodelle bereitzustellen. Es unterstützt einen Top-Down-Ansatz zum Testen von Hypothesen für Daten und deckt gleichzeitig in Daten verborgene Muster und Modelle durch einen Bottom-Up-Ansatz zur Hypothesengenerierung auf. Es ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und alle im Text behandelten Analysen durchzuführen. Es wird häufig in den Sozialwissenschaften und in der Geschäftswelt verwendet und ist daher ein wertvolles Werkzeug für ein breites Spektrum von Fachleuten.

 

Hauptfunktionen von IBM SPSS

Erweiterte statistische Analyse: IBM SPSS bietet fortschrittliche statistische Verfahren, die dazu beitragen, eine hohe Genauigkeit und qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung sicherzustellen. Es ermöglicht Benutzern, deskriptive Statistiken und Regressionsanalysen durchzuführen, Muster fehlender Daten anzuzeigen und Variablenverteilungen zusammenzufassen.

Algorithmen für maschinelles Lernen: Die Plattform bietet eine umfangreiche Bibliothek von Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen Vorhersagemodelle erstellt und verborgene Erkenntnisse in Daten aufgedeckt werden können.

Textanalyse: IBM SPSS umfasst Textanalysefunktionen, die es Benutzern ermöglichen, aus unstrukturierten Textdaten aussagekräftige Informationen zu extrahieren.

Open-Source-Erweiterbarkeit: Benutzer können die SPSS-Syntax mit R und Python mithilfe einer Erweiterungsbibliothek oder durch die Erstellung eigener Erweiterungen verbessern, was zusätzliche Flexibilität und Anpassungsoptionen bietet.

Integration mit Big Data: IBM SPSS kann in Big-Data-Plattformen integriert werden, sodass Benutzer große Datensätze analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

Benutzerfreundlich: Trotz seiner fortschrittlichen Funktionen ist IBM SPSS für seine benutzerfreundliche Oberfläche und Benutzerfreundlichkeit bekannt, sodass es für Benutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich ist.

 

Vor- und Nachteile von IBM SPSS

 

IBM SPSS-Profis

• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Erweiterte statistische Analysefunktionen
• Umfangreiche Algorithmen für maschinelles Lernen
• Open-Source-Erweiterbarkeit
• Integration mit Big Data
• Für alle Könnerstufen geeignet

 

Nachteile von IBM SPSS

• Kann für einige Benutzer teuer sein
• Für eine optimale Nutzung ist eine Schulung erforderlich
• Kann für Anfänger überwältigend sein

 

IBM SPSS-Preispläne

IBM SPSS bietet verschiedene Preispläne an, um den unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht zu werden.

Subscription Plan: Dieser Plan ist für 99 $ pro Monat erhältlich. Es bietet cloudbasierten Zugriff auf SPSS und umfasst Produktaktualisierungen und Support.

Basisplan: Dieser Plan kostet 3,610 $ als einmalige Gebühr pro Benutzer. Es bietet eine Desktop-Anwendung, die von einem Benutzer auf Tausende skaliert werden kann und Zugriff auf IBM SPSS Collaboration and Deployment Services umfasst.

Standard-Plan: Dieser Plan ist gegen eine einmalige Gebühr von 7,960 US-Dollar pro Benutzer erhältlich und bietet zusätzliche Funktionen und Möglichkeiten, die über den Basisplan hinausgehen.

Berufsplan: Dieser Plan kostet einmalig 15,900 US-Dollar pro Benutzer und bietet noch erweiterte Funktionen und Möglichkeiten.

Premium-Plan: Der umfassendste Plan ist für eine einmalige Gebühr von 23,800 US-Dollar pro Benutzer erhältlich und bietet die gesamte Palette an SPSS-Funktionen und -Funktionen.

IBM SPSS akzeptiert Debit- und Kreditkarten sowie Banküberweisungen für Zahlungen.

 

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16 TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire zeichnet sich als KI-Analyse- und Prognosetool aus, das Echtzeit-Einblicke und umsetzbare Entscheidungen liefert. Es wird für seine Fähigkeit gelobt, nicht nur als umfassendes BI-Tool, sondern auch als robuste Software für die Erstellung und Bereitstellung skalierbarer Data Science- und KI-Lösungen zu dienen. Diese Lösungen sind benutzerfreundlich gestaltet und richten sich an Geschäftsleute, ohne dass tiefgreifende technische Fachkenntnisse erforderlich sind. Die Vielseitigkeit von Spotfire zeigt sich in seinem weit verbreiteten Einsatz in verschiedenen Branchen, darunter Finanzdienstleistungen, Energie, Fertigung und Gesundheitswesen, um nur einige zu nennen.

 

Was macht TIBCO Spotfire?

TIBCO Spotfire ist ein dynamisches Tool, das Benutzern den effizienten Zugriff, die Analyse und die Visualisierung von Daten ermöglicht. Es erleichtert die Erstellung dynamischer Berichte und Dashboards und ermöglicht so eine interaktive Erkundung von Daten. Mit Spotfire können Benutzer Trends und Muster schnell erkennen und so aus komplexen Datensätzen leichter aussagekräftige Erkenntnisse ableiten. Die Plattform unterstützt ein breites Spektrum an Datenquellen und ist dank ihrer hybriden In-Memory/In-Database-Analysearchitektur in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten. Dadurch kann Spotfire an die Bedürfnisse Tausender Benutzer angepasst werden und gleichzeitig die Leistung beibehalten.

 

Hauptfunktionen von TIBCO Spotfire

Prädiktive Analyse: Spotfire verfügt über prädiktive Analysefunktionen, die es Benutzern ermöglichen, zukünftige Trends vorherzusagen, indem sie historische und aktuelle Daten untersuchen.

Datenermittlung und -visualisierung: Die Plattform bietet robuste Datenerkennungstools und Visualisierungsoptionen, mit denen Benutzer aufschlussreiche Dashboards und Analyseanwendungen erstellen können.

Erweiterte Tools für die Zusammenarbeit: Die Kollaborationsfunktionen von Spotfire erleichtern die Teamarbeit und den Austausch von Analysen und steigern so die Produktivität und Entscheidungsfindung.

Bibliothek und Verwaltung: Eine zentralisierte Bibliothek ermöglicht es Benutzern, Analysematerialien und Datenverbindungen zu veröffentlichen, zu teilen und zu verwalten, mit Verwaltungstools zur Steuerung von Zugriff und Berechtigungen.

Skalierbarkeit: Die Architektur von Spotfire ist auf Skalierung ausgelegt und kann eine große Anzahl von Benutzern und große Datensätze aufnehmen, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen.

Branchenübergreifender Einsatz: Aufgrund seiner Flexibilität und Leistungsfähigkeit eignet sich das Tool für eine Vielzahl von Branchen, von Finanzdienstleistungen bis hin zum Gesundheitswesen.

 

Vor- und Nachteile von TIBCO Spotfire

 

TIBCO Spotfire-Profis

• Echtzeit-Einblicke
• Skalierbare Architektur
• Benutzerfreundliche Oberfläche
• Predictive Analytics
• Branchenübergreifende Anwendungen
• Erweiterte Tools für die Zusammenarbeit

 

TIBCO Spotfire Nachteile

• Steile Lernkurve
• Preise auf der Website nicht verfügbar
• Komplexe Anpassungsmöglichkeiten

 

TIBCO Spotfire-Preispläne

TIBCO Spotfire bietet eine Reihe von Preisplänen, die auf die Bedürfnisse verschiedener Benutzer und Organisationen zugeschnitten sind. Die Pläne sind auf Flexibilität und Skalierbarkeit ausgelegt und stellen sicher, dass Benutzer die Option auswählen können, die ihren Anforderungen am besten entspricht. Benutzer müssen sich für Preisinformationen an das TIBCO Spotfire-Vertriebsteam wenden.

 

FAQs zu KI-Prognosetools

 

Zusammenfassung

KI-Prognosetools verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie genaue und effiziente Vorhersagen liefern. Diese Tools sind nicht nur für große Unternehmen gedacht, sondern können von Unternehmen jeder Größe genutzt werden. Die Auswahl des richtigen Tools erfordert jedoch eine sorgfältige Prüfung Ihrer Ziele, Dateneigenschaften und der Funktionen des Tools. Trotz einiger Einschränkungen überwiegen die Vorteile des Einsatzes von KI-Prognosetools bei weitem die Herausforderungen und machen sie zu einem unverzichtbaren Tool für jedes datengesteuerte Unternehmen.

 

 

 

 

 

 

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