Daten sind überall, aber sie sinnvoll zu nutzen? Das ist die eigentliche Herausforderung.
Mit Systemen, die nicht miteinander kommunizieren, und zeitraubenden Prozessen sind Business-Analysten und IT-Manager oft mit Feuerwehreinsätzen beschäftigt, anstatt innovativ zu sein.
Datenmanagement-Tools. 📊
In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen 25 dieser modernen Softwarelösungen vor, mit denen Sie Ihren Workflow vereinfachen und Ihre Daten unter Kontrolle bringen können.
Beginnen wir damit, das perfekte Tool für Ihre Anforderungen auszuwählen.
⏰ 60-Sekunden-Zusammenfassung
Hier ist unsere Zusammenstellung der 25 besten Datenmanagement-Tools, die derzeit verfügbar sind:
1. ClickUp: Am besten geeignet für KI-gestütztes, teamorientiertes Datenmanagement
2. Informatica: Am besten geeignet für skalierbare Datenintegration und Governance
3. Talend: Am besten geeignet für vielseitige Cloud-basierte Datenintegration
4. IBM Cloud Pak for Data: Am besten geeignet für KI-gesteuerte, Cloud-native Datenlösungen
5. Amazon Web Services: Am besten geeignet für skalierbaren Cloud-Datenspeicher und -Analysen
6. Google Cloud: Am besten geeignet für Echtzeit-Datenpipelines und KI-Analysen
7. Oracle Autonomous Database: Am besten für die automatisierte Stammdatenverwaltung geeignet
8. Snowflake: Am besten geeignet für Multi-Cloud-Data-Warehousing und Datenfreigabe
9. Denodo Platform 9. 1: Am besten geeignet für Datenvirtualisierung und einheitlichen Zugriff
10. SAP Data Intelligence: Am besten geeignet für komplexe Datenorchestrierung
11. Microsoft Purview: Am besten für hybride Datenverwaltung geeignet
12. Collibra Data Intelligence Cloud: Am besten geeignet für die Datenkatalogisierung und Nachverfolgung
13. Veritone Data Refinery: Am besten geeignet für KI-gesteuerte Analyse unstrukturierter Daten
14. Microsoft Azure AI Foundry: Am besten geeignet für die Integration von KI-Modellen in Datenpipelines
15. Tableau: Am besten geeignet für intuitive Datenvisualisierung und Self-Service-BI
16. Qlik Sense: Am besten geeignet für die assoziative Datenexploration und erweiterte Analysen
17. Alteryx: Am besten geeignet für die Automatisierung der Datenaufbereitung und erweiterte Analysen
18. KNIME: Am besten geeignet für die Entwicklung von Data-Science-Pipelines und ML-Modellen
19. Looker von Google: Am besten geeignet für unbegrenzte Datenexploration und Cloud-BI
20. Polymer: Am besten geeignet, um Rohdaten in aussagekräftige Dashboards umzuwandeln
21: ASK BOSCO©: Am besten geeignet für dialogorientierte und sprachgestützte Analysen
22. DataRobot: Am besten geeignet für die Automatisierung der KI-Modellentwicklung
23. H2O. ai: Am besten geeignet für Open-Source-KI-Frameworks und skalierbares ML
24. Akkio: Am besten geeignet für KI-Prognosen ohne Code und Echtzeitanalysen
25. MonkeyLearn: Am besten geeignet für die Analyse von Textdaten mithilfe von NLP
Was sollten Sie bei einem Datenmanagement-Tool beachten?
Ein gutes Datentool organisiert nicht nur Informationen, sondern ermöglicht auch eine schnellere Entscheidungsfindung. Die wichtigsten Features sind:
- Automatisierungsfunktionen: Wählen Sie ein Tool, das sich wiederholende Aufgaben wie Datenbereinigung oder Berichterstellung übernimmt
- Echtzeit-Einblicke: Suchen Sie nach einem Tool, das Ihnen minutengenaue Datenanalysen liefert, damit Ihre Entscheidungen immer relevant sind
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Wählen Sie ein Tool, das für nicht-technische Benutzer intuitiv und für IT-Experten robust genug ist
- Hohe Sicherheit: Finden Sie ein Tool, das die erforderlichen Datensicherheitsvorkehrungen für Ihre sensiblen Informationen trifft
💡Profi-Tipp: Erfahren Sie, wie Sie KI zur Automatisierung Ihrer Datenmanagement-Workflows einsetzen können. So geht's! 👇🏼
Die 25 besten Tools für das Datenmanagement
Entdecken Sie diese führenden Tools für die Stammdatenverwaltung, um mehr aus Ihren Daten herauszuholen.
Umfassende Tools für die Datenintegration und -verwaltung
Sehen wir uns zunächst eine Liste umfassender Tools für die Datenintegration und -verwaltung an:
1. ClickUp (Am besten geeignet für KI-gestütztes, teamorientiertes Datenmanagement)
ClickUp, die App für alles, was mit Arbeit zu tun hat, vereint Datenmanagement-Strategie und Teamzusammenarbeit unter einem Dach. Das KI-gestützte neuronale Netzwerk ClickUp Brain automatisiert repetitive Aufgaben wie Dateneingabe und Echtzeit-Berichterstellung und analysiert gleichzeitig historische Projektdaten, um zukünftige Zeitleisten vorherzusagen.
Sie können Brain auch Fragen zu bestehenden Projekten stellen, und es ruft Daten aus relevanten Aufgaben, Dokumenten und Chats ab, um Ihnen die neuesten und relevantesten Informationen zu liefern.
Die benutzerdefinierten Ansichten und Dashboards von ClickUp erleichtern die Organisation und Visualisierung wichtiger Metriken, von der Workload-Zuweisung bis zum Budgetmanagement. Das Tool lässt sich nahtlos in andere Tools wie Tableau und Salesforce integrieren und führt so unterschiedliche Datensätze zusammen.
Darüber hinaus gewährleisten die Sicherheitsrichtlinien von ClickUp eine strenge Datenverwaltung und Compliance mithilfe rollenbasierter Zugriffskontrollen und Audit-Protokolle
Kundendaten werden von Amazon Web Services (AWS) gehostet, das SOC 2 Typ 2-zertifiziert ist und branchenspezifische Sicherheitsstandards einhält, um die Sicherheit und Compliance der Cloud zu gewährleisten. Darüber hinaus führen die Sicherheitsteams von ClickUp regelmäßig Anwendungs-, Leistungs- und Penetrationstests durch, um Risiken und Datendiebstahl zu minimieren.
Die besten Features von ClickUp
- Verfolgen Sie Projektdaten über ClickUp Dashboards mit über 50 benutzerdefinierten Attributen
- Bietet robuste KPI-Nachverfolgung über ClickUp-Vorlagen für die Verwaltung der Datenleistung
- Ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit im Team über den ClickUp-Chat, ohne zwischen Apps wechseln zu müssen
Limits von ClickUp
- Bietet ein umfangreiches Array an Features, das etwas überwältigend sein kann
Preise für ClickUp
- Free Forever
- Unlimited: 7 $/Monat pro Benutzer
- Business: 12 $/Monat pro Benutzer
- Enterprise: Preise auf Anfrage
- ClickUp Brain: Für 7 $ pro Benutzer und Monat zu jedem kostenpflichtigen Plan hinzufügen
Bewertungen und Rezensionen zu ClickUp
- G2: 4,7/5 (über 9.000 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 4.000 Bewertungen)
➡️ Weiterlesen: Die besten eDiscovery-Tools für ein optimiertes Datenmanagement
2. Informatica (Am besten geeignet für skalierbare Datenintegration und Governance)
Informatica ist eines der beliebtesten skalierbaren Datenmanagement-Tools, mit denen Unternehmen verstreute Datenquellen in klare, verwertbare Erkenntnisse umwandeln können. Dank seines Cloud-nativen Designs und seiner Low-Code-/No-Code-Funktionen ist es flexibel genug, um für alle zu funktionieren – von kleinen Start-ups bis hin zu großen Unternehmen.
Die Plattform erleichtert die Kombination von lokalen und Cloud-Ressourcen mit ihren hybriden Bereitstellungsoptionen. Darüber hinaus gewährleisten Features wie Change Data Capture (CDC) und eine ereignisgesteuerte Architektur eine reibungslose Verbindung mehrerer Quellen.
Die besten Features von Informatica
- Tools für die einheitliche Datenintegration helfen Ihnen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen, darunter herkömmliche Datenbanken wie Oracle, Cloud-Plattformen wie Salesforce und Big-Data-Systeme wie Hadoop, in Echtzeit zu verbinden
- Erweitertes Datenqualitätsmanagement identifiziert Inkonsistenzen in Datensätzen mithilfe von Datenprofilierung, unterstützt durch automatisierte Datenbereinigung und benutzerdefinierte Qualitätsregeln
- Klare Regeln für den Datenzugriff gewährleisten die Verwendung mit Nachverfolgung der Datenherkunft, die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR und HIPAA sowie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle
Einschränkungen von Informatica
- Funktioniert nicht gut mit dynamischen Datensätzen
Preise von Informatica
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Informatica
- G2: 4,3/5 (über 100 Bewertungen)
💡 Profi-Tipp: Erstellen Sie einen Wissens-Hub mit Wiki-Vorlagen, um die Zusammenarbeit und den Datenzugriff zu vereinfachen, während Ihr Repository wächst.
3. Talend (Am besten geeignet für vielseitige Cloud-basierte Datenintegration)
Talend ist eine Cloud-basierte Datenintegrationsplattform für mittelständische Unternehmen zur Verbindung und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen, verarbeitbaren Format, die die Erstellung von Datenpipelines vereinfacht.
Die Open-Source-Basis ermöglicht die Anpassung von Daten und die Zusammenarbeit über gemeinsam genutzte Repositorys und Versionskontrolle.
Die besten Features von Talend
- *umfangreiche Datenintegrationsfunktionen mit über 1.000 vorgefertigten Konnektoren für Datenbanken, Cloud-Services und Anwendungen, die sowohl ETL- als auch ELT-Prozesse unterstützen
- Umfassendes Datenqualitätsmanagement mit integrierten Qualitätsprüfungen, mit denen Sie benutzerdefinierte Regeln zum Bereinigen und Validieren von Daten während der Integration festlegen können
- Master Data Management (MDM)-Lösung, mit der Sie wichtige Daten verwalten und eine einheitliche, vertrauenswürdige Ansicht zur Verbesserung der Datenqualität erhalten
Einschränkungen von Talend
- Steile Lernkurve der grafischen Benutzeroberfläche
Preise von Talend
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Talend
- G2: 4/5 (über 60 Bewertungen)
- Capterra: 4,3/5 (über 20 Bewertungen)
📮ClickUp Insight: Wir haben kürzlich herausgefunden, dass etwa 33 % der Wissensarbeiter täglich 1 bis 3 Personen anschreiben, um die benötigten Informationen zu erhalten.
Aber was wäre, wenn Sie alle Informationen dokumentiert und jederzeit verfügbar hätten? Mit dem KI-Wissensmanager von ClickUp Brain gehört das Umschalten zwischen verschiedenen Kontexten der Vergangenheit an. Stellen Sie einfach Ihre Frage direkt in Ihrem Workspace, und ClickUp Brain ruft die Informationen aus Ihrem Workspace und/oder verbundenen Apps von Drittanbietern ab!
4. IBM Cloud Pak for Data (am besten geeignet für KI-gesteuerte, Cloud-native Datenlösungen)
IBM Cloud Pak for Data wurde entwickelt, um KI-gesteuerte Daten- und Analyselösungen in hybriden Cloud-Umgebungen zu ermöglichen. Es eignet sich ideal für Branchen, die strenge Compliance in Projektmanagement-Datenbanken benötigen.
Diese modulare Plattform hilft Ihnen beim Aufbau einer Datenstruktur, die isolierte Daten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg verbindet – von der Erfassung und Organisation bis hin zur Analyse und Modellbereitstellung.
Die Plattform basiert auf Red Hat OpenShift und kann daher in verschiedenen Umgebungen ausgeführt werden, darunter lokal, in privaten Clouds und in öffentlichen Clouds wie AWS, Azure und Google Cloud.
Die besten Features von IBM Cloud Pak for Data
- Integrierte Datenstruktur mit fortschrittlicher Datenvirtualisierung, die Ihrem Team den Zugriff auf und die Abfrage von Daten aus mehreren Quellen ermöglicht, ohne diese zu verschieben
- KI-gesteuerte Analysen, die IBM Watson AI für fortschrittliches ML und NLP integrieren, sowie automatisierte Modellbewertung mit Tools wie Watson OpenScale
- Daten-Governance wird durch IBM Knowledge Catalog unterstützt, mit dem Sie ein zentrales Metadaten-Repository zum Klassifizieren, Katalogisieren und Verwalten des Datenzugriffs erstellen können
Limits von IBM Cloud Pak for Data
- Die Erstkonfiguration kann komplex sein
Preise für IBM Cloud Pak for Data
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu IBM Cloud Pak for Data
- G2: 4,3/5 (90 Bewertungen)
5. Amazon Web Services (am besten geeignet für skalierbaren Cloud-Speicher und Analysen)
Amazon Web Services (AWS) ist eine Cloud-Computing-Plattform, die auf Unternehmen jeder Größe zugeschnitten ist.
Die Architektur von AWS ist auf Flexibilität ausgelegt, sodass Sie aus einer Vielzahl von Speicheroptionen wählen können, darunter Objekt-Speicher mit Amazon S3, relationale Datenbanken mit Amazon RDS und NoSQL-Lösungen mit Amazon DynamoDB.
Darüber hinaus bietet es Tools wie serverloses Computing mit AWS Lambda und automatisierte Skalierung mit EC2 , um einen breiten Bereich betrieblicher Anforderungen zu unterstützen.
Die besten Features von AWS
- Skalierbarer Speicher mit Amazon S3, einschließlich mehrerer Klassen wie Standard und Glacier, erweiterter Features wie Versionsverwaltung und Lebenszyklusrichtlinien sowie S3 Storage Lens für Einblicke
- Datenanalysedienste, darunter Amazon Athena für interaktive Abfragen, Amazon Redshift für Data Warehousing und Amazon Kinesis für die Echtzeit-Datenverarbeitung
- Datenverschlüsselung für gespeicherte und übertragene Daten, sichere Schlüsselverwaltung über AWS KMS und Nachverfolgung von Aktivitäten mit AWS CloudTrail
AWS-Einschränkungen
- Komplexe Preisstrukturen können zu unerwarteten Kosten führen
AWS-Preise
- Kostenlose Stufen
- Pay-as-you-go: Die Preise variieren je nach Nutzung und Instanztyp
Bewertungen und Rezensionen zu AWS
- G2: 4,7/5 (über 70 Bewertungen)
6. Google Cloud (am besten geeignet für Echtzeit-Datenpipelines und KI-Analysen)
Google Cloud ist ideal für Branchen, die eine schnelle Datenverarbeitung mit geringer Latenz für umfangreiche Analysen benötigen.
Die Plattform integriert fortschrittliche KI-Tools wie AutoML und TensorFlow, mit denen Sie Daten für Predictive Analytics und intelligente Anwendungen nutzen können. Darüber hinaus vereinfacht die serverlose Architektur von Google Cloud die Bereitstellung von Anwendungen und Workflows.
Ein weiteres Angebot von Google Cloud ist die Integration von generativen KI-Funktionen und großen Sprachmodellen (LLMs), mit denen Teams über natürliche Sprache mit Daten interagieren können. LLMs steigern außerdem die Produktivität, indem sie Code-Empfehlungen geben.
Die besten Features von Google Cloud
- Pub/Sub-Funktionen für die asynchrone Kommunikation zwischen unabhängigen Anwendungskomponenten, ausgelegt für hohen Durchsatz und geringe Latenzzeiten
- Erweiterte Analysen mit BigQuery bieten ein vollständig verwaltetes Data Warehouse für schnelle SQL-Abfragen in großen Datensätzen und verarbeiten Petabytes mit integrierten Funktionen für maschinelles Lernen (ML)
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) gewährleistet eine detaillierte Zugriffskontrolle auf Ressourcen, während Datenverlustprävention (DLP) Ihnen hilft, sensible Informationen zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen
Limits von Google Cloud
- Das Einrichten von Berechtigungen kann bei der Verwaltung der Zugriffsrechte für ein Team schwierig sein
Preise für Google Cloud
- Free-Plan
- Pay-as-you-go: Die Preise variieren je nach Nutzung und Instanztyp
Bewertungen und Rezensionen zu Google Cloud
- G2: 4,5/5 (über 51.000 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 2.000 Bewertungen)
7. Oracle Autonomous Database (am besten geeignet für die automatisierte Stammdatenverwaltung)
Oracle Autonomous Database automatisiert viele der traditionellen Aufgaben der Datenbankverwaltung und ist damit ideal für Unternehmen, die ihre MDM-Prozesse vereinfachen möchten.
Diese einheitliche Plattform wurde sowohl für transaktionale (OLTP) als auch für analytische (OLAP) Workloads entwickelt und unterstützt eine Vielzahl von Datentypen. Dank dieser Fähigkeit können Sie eine Vielzahl von Anwendungen ausführen – von Online-Transaktionsverarbeitungssystemen bis hin zu komplexen analytischen Abfragen – ohne separate Datenbankumgebungen zu benötigen.
Die besten Features der Oracle Autonomous Database
- Automatisiertes MDM mit selbststeuernden Funktionen, die Aufgaben wie Backups und Skalierung automatisieren, Daten aus mehreren Quellen integrieren und die Datenqualität mit integrierten Profiling- und Bereinigungstools sicherstellen
- Integrierte ML-Funktionen , die Trendanalysen für Text, Grafiken und räumliche Daten mithilfe von SQL-basierten Abfragen ermöglichen
- Eine selbstsichernde Architektur mit kontinuierlichem Schutz durch automatische Updates, robuste Verschlüsselung und detaillierte Zugriffskontrollen
Limits der Oracle Autonomous Database
- Verbraucht in der Regel viel Speicherplatz
Preise für Oracle Autonomous Database
- Kostenlose Nutzung
- Pay-as-you-go: Die Preise variieren je nach Produkt und Nutzung
Bewertungen und Rezensionen zu Oracle Autonomous Database
- G2: 4,3/5 (über 900 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 400 Bewertungen)
8. Snowflake (am besten geeignet für Multi-Cloud-Data-Warehousing und Datenfreigabe)
Snowflake ist eine Cloud-native Plattform, die den Echtzeitzugriff und die tabellarische Speicherung von Daten in einem einheitlichen Data Warehouse unterstützt.
Die Architektur von Snowflake wurde für die Verarbeitung großer Mengen strukturierter und semistrukturierter Daten entwickelt und unterstützt eine unabhängige Skalierung, um unterschiedlichen Workload-Anforderungen gerecht zu werden.
Die Plattform entspricht außerdem Standards wie HIPAA, PCI DSS und GDPR und stellt so sicher, dass Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen für die Datenübertragung in der Cloud erfüllen.
Die besten Features von Snowflake
- Cloud-übergreifender Support hilft Ihnen beim Betrieb in mehreren Cloud-Umgebungen und gibt Ihnen die Flexibilität, den Anbieter auszuwählen
- Durch die Trennung von Speicher und Rechenleistung können Sie Speicher und Rechenleistung unabhängig voneinander entsprechend den Anforderungen der Workload skalieren
- Integrierte Features zum Freigeben von Daten ermöglichen die sichere Freigabe von Live-Daten für andere Snowflake-Konten ohne komplexe ETL-Prozesse sowie die Integration in Datenmarktplätze zum Freigeben von Datensätzen für externe Partner
Einschränkungen von Snowflake
- Keine native Unterstützung für unstrukturierte Daten
Preise für Snowflake
- Standard, Enterprise, Business Critical: Ab 2 $/Guthaben; Preis variiert je nach Region und Plattform
- Speicher nach Bedarf: Ab 20 $/TB pro Monat; Preis variiert je nach Region
- Virtual Private Snowflake: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Snowflake
- G2: 4,6/5 (über 500 Bewertungen)
- Capterra: 4,7/5 (über 80 Bewertungen)
9. Denodo Platform 9. 1 (Am besten geeignet für Datenvirtualisierung und einheitlichen Zugriff)
Denodo Platform 9. 1 ist eine Echtzeit-Lösung zur Datenvirtualisierung für Unternehmen, die mit einer Vielzahl von Datensätzen – wie JSON, XML und herkömmlichen relationalen Datenbanken – innerhalb eines einzigen Frameworks arbeiten müssen.
Die Plattform nutzt eine semantische Ebene, damit Sie mit den Daten interagieren können, ohne komplexe ETL-Prozesse durchführen zu müssen.
Denodo gewährleistet außerdem die Sicherheit Ihrer Daten mit robusten Features wie Datenmaskierung und Verschlüsselung. Darüber hinaus umfasst es umfassende Audit-Trails mit Protokollierungsfunktionen, um die Aktivitäten der Benutzer nachzuverfolgen und die Verantwortlichkeit zu erhöhen.
Denodo Platform 9. 1 – die besten Features
- Einheitlicher Datenzugriff hilft Ihnen, eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herzustellen – darunter Datenbanken, Cloud-Speicher und APIs –, ohne die Daten replizieren oder verschieben zu müssen
- Der KI-gestützte Denodo Assistant mit NLP-Funktionen hilft Ihnen bei der Abfrage von Daten in natürlicher Sprache und liefert intelligente Empfehlungen
- Die Integration mit dem KI-SDK für die Anwendungsentwicklung vereinfacht die Einbindung strukturierter und unstrukturierter Daten in generative KI-Datenmodelle und unterstützt gleichzeitig Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Denodo Platform 9. 1 Einschränkungen
- Es fehlt eine Warteschlange für Transaktionen, falls Sie diese speichern möchten, weil die Quelle ausgefallen ist
Preise für Denodo Platform 9. 1
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Denodo
- G2: 4,1/5 (über 30 Bewertungen)
10. SAP Data Intelligence (am besten geeignet für komplexe Datenorchestrierung)
SAP Data Intelligence ist eine Datenverwaltungssoftware, die speziell für Unternehmen entwickelt wurde, die SAP-Ökosysteme nutzen, und die Datenorchestrierung über verschiedene Systeme hinweg ermöglicht.
Eine seiner Schlüsselstärken ist die Fähigkeit, den gesamten Datenlebenszyklus zu verwalten, von der Erfassung und Verarbeitung bis hin zur Analyse und Governance.
Sie können Workflows automatisieren und sicherstellen, dass Daten über verschiedene Systeme hinweg effizient verarbeitet werden. Die Plattform legt außerdem großen Wert auf Sicherheit und Compliance und bietet Governance-Features wie die Nachverfolgung von Datenherkunft.
Die besten Features von SAP Data Intelligence
- Pipeline-Modellierung verbindet SAP- und Nicht-SAP-Quellsysteme und ermöglicht die Extraktion, Transformation und Anreicherung von Daten in Echtzeit
- Automatisierte Erkennung und Katalogisierung strukturierter und halbstrukturierter Datenbestände sowie reibungslose Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen (einschließlich Streaming-Plattformen)
- Integriertes ML-Workflow-Management in einer einzigen Oberfläche sowie eine AutoML Funktion, die die Auswahl von Algorithmen und Hyperparametern automatisiert
Limits von SAP Data Intelligence
- Die Integration mit Nicht-SAP-Anwendungen ist schwierig
Preise für SAP Data Intelligence
- Benutzerdefinierte Preise
11. Microsoft Purview (Am besten für hybride Datenverwaltung geeignet)
Microsoft Purview unterstützt Vorlagen für die Projektdatenverwaltung und Compliance für regulierte Branchen und hilft so bei der Verwaltung von Stammdaten in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.
Die Plattform bietet eine einheitliche Plattform für die Datenermittlung, Klassifizierung und Durchsetzung von Richtlinien und verschafft Unternehmen so Sichtbarkeit in ihre Datenbestände.
Darüber hinaus schafft die Integration in das Microsoft-Ökosystem, einschließlich Azure Services, Microsoft 365 und Power BI, eine einheitliche Umgebung für Data-Governance-Initiativen.
Die besten Features von Microsoft Purview
- Einheitliches Framework für die Datenverwaltung einschließlich eines Datenkatalogs mit Metadaten aus verschiedenen Quellen, automatischer Datenermittlung in lokalen und Cloud-Umgebungen und Ansicht der Datenherkunft
- Automatisierte Datenklassifizierung mithilfe von ML-Algorithmen, benutzerdefinierten Sensitivitätsbeschreibungen und Integrationen mit DLP-Funktionen, um unbefugten Zugriff zu verhindern
- eDiscovery-Funktionen wie erweiterte Indizierung für durchsuchbare Inhalte, Unterhaltungs-Threads zum Organisieren von Nachrichten aus Microsoft Teams und vorausschauende Codierung auf Basis früherer Codierungsentscheidungen
Einschränkungen von Microsoft Purview
- Die API könnte verbessert werden, um eine bessere Konnektivität mit Nicht-Microsoft-API-Quellen zu gewährleisten
Preise für Microsoft Purview
- Free
Bewertungen und Rezensionen zu Microsoft Purview
- G2: 4,6/5 (20 Bewertungen)
12. Collibra Data Intelligence Cloud (am besten geeignet für Datenkatalogisierung und Nachverfolgung)
Die Collibra Data Intelligence Cloud konzentriert sich auf Datenschutz und Lineage Management und ist damit ideal für Unternehmen, die komplexe Datensätze verwalten.
Die Plattform erleichtert die Erstellung einer vollständigen Datenansicht, sodass Sie die benötigten Informationen schnell finden, verstehen und ihnen vertrauen können. Darüber hinaus enthält sie Tools für die Zusammenarbeit wie Kommentare und Freigaben, damit Teams effektiver zusammenarbeiten können.
Der aktualisierte Workflow Designer verbessert die Automatisierung von Geschäftsprozessen weiter und vereinfacht die Konsolidierung des Datenmanagements.
Die besten Features der Collibra Data Intelligence Cloud
- Datenkatalogisierung über eine intuitive Benutzeroberfläche für den einfachen Zugriff auf Datensätze, die automatische Erfassung von Metadaten und die Anreicherung des Katalogs mit Kontextinformationen zu Eigentümerschaft und Nutzung
- End-to-End-Visualisierung der Datenherkunft Nachverfolgung von Daten von der Quelle bis zum Ziel, Anzeige der durchlaufenen Transformationen und Prozesse sowie Auswirkungsanalyse
- Integration von KI-Modellen mit vertrauenswürdigen Datensätzen, zusammen mit Tools wie Power BI und Tableau für erweiterte Analysen und Zugriff auf einen Datenmarktplatz für kuratierte Datensätze
Limits der Collibra Data Intelligence Cloud
- Die unternehmensweite Bereitstellung kann eine Herausforderung sein
Preise für Collibra Data Intelligence Cloud
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Collibra Data Intelligence Cloud
- G2: 4,3/5 (über 80 Bewertungen)
13. Veritone Data Refinery (Am besten geeignet für KI-gesteuerte Analyse unstrukturierter Daten)
Veritone Data Refinery wurde entwickelt, um große Mengen unstrukturierter Rohdaten – wie Videos, Audiodateien und Texte – in strukturierte Datensätze umzuwandeln, die sich ideal für das Training fortschrittlicher KI-Modelle wie LMMs und LLMs eignen.
Durch die Verwendung domänenspezifischer Metadaten-Tags verbessert die Plattform die Suchbarkeit und bietet zusätzlichen Kontext, sodass Benutzer die richtigen Datensätze für ihre spezifischen Anforderungen leichter finden und verwenden können.
Die besten Features von Veritone Data Refinery
- *konsolidierung von Datensilos in einem einzigen Repository, das die Einhaltung der GDPR- und SOC2-Standards gewährleistet, sowie Optimierung des geistigen Eigentums
- Verbesserte Monetarisierungsmöglichkeiten durch die Lizenzierung von Daten aus verfeinerten Datensätzen von Drittanbietern, benutzerdefinierte KI-Lösungen und eine Suite mit über 20 Apps für verschiedene Branchen
- Die Integration mit der aiWARE™-Plattform sorgt für ein umfassendes KI-Ökosystem, das Sie bei der Bereitstellung von KI-Lösungen in verschiedenen Apps mit Echtzeitanalysen unterstützt
Limits von Veritone Data Refinery
- Da es sich um eine neue Plattform handelt, hängt ihr Erfolg davon ab, wie schnell Unternehmen sie einführen
Preise für Veritone Data Refinery
- Benutzerdefinierte Preise
14. Microsoft Azure AI Foundry (am besten geeignet für die Integration von KI-Modellen in Datenpipelines)
Microsoft Azure AI Foundry vereinfacht die Integration von KI-Modellen in eine vollständig verwaltete Datenpipeline und eignet sich ideal für Unternehmen, die KI effektiv nutzen möchten.
Die Plattform unterstützt den gesamten Lebenszyklus der KI-Anwendungsentwicklung, indem sie die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Entwicklern und IT-Fachleuten fördert.
Es enthält außerdem ethische Richtlinien zur Minderung von Risiken im Zusammenhang mit Voreingenommenheit und Unfairness in KI-Lösungen und umfasst Sicherheitsfilter, die die Genauigkeit der Modellergebnisse bewerten.
Die besten Features von Microsoft Azure AI Foundry
- Einheitliche Entwicklungsumgebung mit einer integrierten Toolchain, die Azure-Dienste, vorgefertigte App-Vorlagen und Features für die Zusammenarbeit kombiniert
- Erweiterte Modellverwaltung mit einem Modellkatalog zum Erkunden vorab trainierter Modelle, komplett mit Bewertungstools und Versionskontrolle
- Verbindung zu Azure-Diensten wie Azure OpenAI, Azure Machine Learning und Azure Data Factory, Integration von Datenpipelines in KI-Workflows
Einschränkungen von Microsoft Azure AI Foundry
- Sicherheitsbewertungen lassen derzeit keine Plug-ins oder Erweiterungen zu
Preise für Microsoft Azure AI Foundry
- Benutzerdefinierte Preise
15. Tableau (am besten geeignet für intuitive Datenvisualisierung und Self-Service-BI)
Tableau ist eines der besten Tools zur Datenvisualisierung für Self-Service-Analysen und bietet schnelle, umsetzbare Erkenntnisse.
Die Plattform unterstützt Sie bei der Self-Service-Business Intelligence (BI) und erfordert keine Programmierung – Sie können komplexe Visualisierungen ganz einfach per Drag & Drop von Feldern auf die Arbeitsfläche erstellen.
Mit Tableau Server- und Tableau Cloud-Integrationen können Dashboards sicher veröffentlicht werden, sodass alle Mitglieder Ihres Teams unternehmensweit konsistenten Zugriff auf Daten haben.
Darüber hinaus helfen Features wie Kommentare und Anmerkungen Teams dabei, direktes Feedback zu Visualisierungen zu geben, während die mobile App dafür sorgt, dass Dashboards jederzeit zugänglich sind.
Die besten Features von Tableau
- Interaktive Visualisierungen mit Features wie Filterung und Drilldown zu bestimmten Datenpunkten sowie anpassbare Dashboards für eine umfassende Ansicht der Daten
- Umfassende Datenkonnektivität unterstützt Cloud-Dienste, Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Big-Data-Plattformen mit Echtzeitzugriff auf Live-Datenquellen
- Erweiterte Analyse-Features, einschließlich Predictive Analytics für Prognosen und Trendanalysen, Geodatenanalyse und statistische Funktionen wie Regression oder Clustering innerhalb von Visualisierungen
Limits von Tableau
- Eingeschränkte Optionen für die Zusammenarbeit über Tableau Server oder Tableau Online hinaus
Preise für Tableau
- Tableau Creator: 75 $/Monat pro Benutzer
- Tableau Explorer: 42 $/Monat pro Benutzer
- Tableau Viewer: 15 $/Monat pro Benutzer
- Enterprise: Ab 35 $/Monat pro Benutzer
- Tableau+: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Tableau
- G2: 4,4/5 (über 2.000 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 2.000 Bewertungen)
16. Qlik Sense (Am besten geeignet für assoziative Datenexploration und erweiterte Analysen)
Qlik Sense bietet assoziative Datenexploration und -analyse und ist damit ideal für Unternehmen, die Daten ohne die Einschränkungen herkömmlicher abfragebasierter Tools navigieren möchten.
So wird sichergestellt, dass keine Daten übersehen werden und alle Werte in der Analyse erhalten bleiben, um verborgene Chancen aufzudecken.
Die Plattform bietet Benutzern in verschiedenen Rollen Self-Service-Funktionen und demokratisiert so den Zugriff auf wertvolle Erkenntnisse.
Darüber hinaus ermöglicht die fortschrittliche Integration mit R und Python die Verwendung von ML-Modellen und prädiktiven Analysen direkt in Qlik, während KI-gestützte Erkenntnisse die Entscheidungsfindung zusätzlich unterstützen.
Die besten Features von Qlik Sense
- Dynamische Datenbeziehungen, die verwandte Daten hervorheben und nicht relevante Informationen ausblenden, gepaart mit explorativer Analyse
- Interaktive Dashboards und Visualisierungen mit Drag-and-Drop-Oberfläche, Datenaktualisierungen in Echtzeit und Storytelling-Funktionen
- Reibungslose Datenkonnektivität mit umfassendem Support für verschiedene Datenbanken, Cloud-Services und Big-Data-Plattformen, ergänzt durch Datenintegration und automatisierte Datenaufbereitung
Limits von Qlik Sense
- Erfordert manuelles Neuladen oder Aktualisieren der Daten
Preise für Qlik Sense
- Client-verwaltete Dienste: Benutzerdefinierte Preise
- Qlik Cloud Analytics: Standard: Ab 825 $/Monat bei 25 GB für 20 Benutzer Premium: Ab 2500 $/Monat bei 50 GB für 20 Benutzer Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Standard: Ab 825 $/Monat bei 25 GB für 20 Benutzer
- Premium: Ab 2500 $/Monat bei 50 GB für 20 Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Standard: Ab 825 $/Monat bei 25 GB für 20 Benutzer
- Premium: Ab 2500 $/Monat bei 50 GB für 20 Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Qlik Sense
- G2: 4,4/5 (über 900 Bewertungen)
- Capterra: 4,5/5 (über 200 Bewertungen)
17. Alteryx (Am besten geeignet für die Automatisierung der Datenaufbereitung und erweiterte Analysen)
Alteryx wurde entwickelt, um die Datenaufbereitung und erweiterte Analysen zu automatisieren und Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten aus mehreren Quellen effizient aufzubereiten, zu kombinieren und zu analysieren.
Die Plattform hilft Benutzern, von Datenanalysten bis hin zu Führungskräften, Workflows und Erkenntnisse zu vereinfachen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Darüber hinaus können Sie dank der Integration mit beliebten Visualisierungstools wie Tableau und Power BI Ihre Erkenntnisse direkt in Dashboards veröffentlichen und so für eine breitere Freigabe innerhalb Ihres Unternehmens sorgen.
Die besten Features von Alteryx
- Automatisierte Datenaufbereitung mit einer visuellen Oberfläche ohne Code, umfassenden Tools zur Datenbereinigung und Workflow-Automatisierung für sich wiederholende Aufgaben
- Erweiterte Analysetools für vorausschauende Modellierung mithilfe von Regressions- und Klassifizierungstechniken, räumliche Analysen und Integration mit R und Python für erweiterte Funktionen
- Einheitliche Datenaufbereitung für das Zusammenführen, Vereinigen oder Anhängen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen sowie Tools für Fuzzy-Matching und -Join auf Basis ähnlicher Attribute
Einschränkungen von Alteryx
- Es fehlen robuste Features für die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer in Echtzeit
Preise für Alteryx
- Designer Cloud Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Designer Desktop: Benutzerdefinierte Preise
- Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Alteryx
- G2: 4,6/5 (über 600 Bewertungen)
- Capterra: 4,8/5 (über 90 Bewertungen)
18. KNIME (Am besten geeignet für die Entwicklung von Data-Science-Pipelines und ML-Modellen)
KNIME ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von Data-Science-Pipelines und ML-Modellen, die sich gut für die Datenverwaltung in verschiedenen Branchen eignet.
Es bietet eine benutzerfreundliche visuelle Oberfläche, mit der Datenwissenschaftler und Analysten komplexe Workflows erstellen können, ohne über umfangreiche Programmierkenntnisse verfügen zu müssen.
Die Plattform gewährleistet die Rückverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit von Daten-Workflows, wodurch Analysen einfacher nachverfolgt und repliziert werden können.
Darüber hinaus bietet KNIME erweiterten ML-Support, einschließlich AutoML-Funktionen zur Automatisierung des Modelltrainings und der Modellbewertung.
Die besten Features von KNIME
- Visuelles Workflow-Design, das verschiedene Knoten für unterschiedliche Datenoperationen verbindet und so eine klare Übersicht über den gesamten Prozess bietet
- umfassende Integration mit verschiedenen Datenquellen*, einschließlich Big-Data-Frameworks wie Apache Spark
- Features für die Produktion und Bereitstellung, verfügbar über KNIME Business Hub, unterstützen Sie bei der Umstellung von Workflows mit Tools für die Planung, Überwachung und Automatisierung von Prozessen
Limits von KNIME
- Erfordert umfangreiche Konfiguration für einfache Excel-Aufgaben
Preise für KNIME
- KNIME Community Hub Personal-Plan: Kostenlos Team-Plan: 99 $/Monat
- Persönlicher Plan: Kostenlos
- Team-Plan: 99 $/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Personal-Plan: Kostenlos
- Team-Plan: 99 $/Monat
Bewertungen und Rezensionen zu KNIME
- G2: 4,4/5 (über 60 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 20 Bewertungen)
19. Looker von Google (Am besten geeignet für unbegrenzte Datenexploration und Cloud-BI)
Looker von Google ist eine Cloud-basierte BI-Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Das 2019 von Google übernommene Unternehmen ist in die Google Cloud Platform integriert und bietet Ihnen einen zentralen, interaktiven hub für Datenanalyse und Berichterstellung.
Die robusten Features der Plattform eignen sich für Unternehmen jeder Größe und helfen ihnen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
Die besten Features von Looker by Google
- Die erweiterte Datenmodellierung mit LookML, der einzigartigen Modellierungssprache von Looker, hilft Ihnen dabei, Beziehungen innerhalb von Daten zu definieren und benutzerdefinierte Metriken zu erstellen
- Die Integration mit Google Cloud Services bietet Skalierbarkeit, Sicherheitsfeatures und Zugriff auf die KI- und ML-Tools von Google für Datenmapping und benutzerdefinierte Konfigurationen
- Native Verbindung mit Google BigQuery für Echtzeitanalysen, mit denen Sie Echtzeitanalysen direkt in Ihrem Data Warehouse durchführen können
Einschränkungen von Looker by Google
- Die Abhängigkeit von LookML kann zu Engpässen bei den Self- Service-Tools zur Berichterstellung für Clients führen
Preise für Looker von Google
- Plattform-Edition: Benutzerdefinierte Preise
- Benutzerlizenzierung: Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu Looker von Google
- G2: 4,4/5 (über 1.400 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 200 Bewertungen)
20. Polymer (Am besten geeignet, um Rohdaten in aussagekräftige Dashboards umzuwandeln)
Polymer ist eine Echtzeit-Datenvisualisierungsplattform, die für Unternehmen aus verschiedenen Branchen entwickelt wurde, darunter E-Commerce, Marketing und Unternehmen.
Es hilft Ihnen dabei, verschiedene Datenquellen in das Projektmanagement zu integrieren. Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche kann jeder ohne lange Einarbeitungszeit Daten auswerten, Berichte erstellen und Visualisierungen generieren.
Die Plattform verfügt außerdem über eine dynamische Richtlinien-Engine, mit der Sie Ihre Sicherheit anpassen können, einschließlich der Identifizierung und Behebung offener Daten, und die Sie gleichzeitig über riskante Aktivitäten beim Freigeben von Daten benachrichtigt.
Die besten Features von Polymer
- KI-gestützte Dashboard-Erstellung erstellt automatisch aufschlussreiche Dashboards, mit denen Sie Daten schnell visualisieren und anhand von Verlaufsdaten und Echtzeitdaten Ergebnisse vorhersagen können
- Die Integration mit beliebten Datenquellen wie Google Analytics, Shopify und Facebook Ads hilft Ihnen dabei, Daten aus mehreren Plattformen zu sammeln und zu synchronisieren
- Robuste Sicherheitsfeatures schützen sensible Daten wie personenbezogene Daten (PII) und geschützte Gesundheitsdaten (PHI) über SaaS-Plattformen hinweg
Limits von Polymeren
- Fehlen wichtige Datenkonnektoren
Polymerpreise
- Starter: 50 $/Monat pro Benutzer
- Pro: 100 $/Monat pro Benutzer
- Teams: 250 $/Monat pro 3 Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
21. ASK BOSCO® (Am besten geeignet für dialogorientierte und sprachgestützte Analysen)
ASK BOSCO® ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die entwickelt wurde, um die dialogorientierte und sprachgestützte Berichterstellung für Vermarkter und Agenturen zu verbessern. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und fortschrittliche ML-Funktionen.
Die Predictive Analytics-Funktionen der Plattform helfen dabei, die zukünftige Performance zu prognostizieren und Medienausgaben zuzuweisen, sodass Unternehmen datengestützte Entscheidungen über ihr Marketingbudget treffen können.
Die besten Features von ASK BOSCO
- Die KI-Berichterstellungssuite automatisiert die Erstellung von Berichten und hilft Ihnen dabei, Fragen zu Daten zu stellen und auf der Grundlage algorithmischer Modelle Erkenntnisse, Trends und Empfehlungen zu erhalten
- Die Nachverfolgung von Konversionen, beispielsweise pixelbasierte Nachverfolgung und Server-zu-Server-Integration, hilft bei der detaillierten Leistungsüberwachung
- Zielgruppensegmentierung und Traffic-Analyse helfen Ihnen dabei, bestimmte demografische Gruppen anhand ihres Verhaltens oder ihrer Präferenzen anzusprechen und Traffic-Quellen zu bewerten, um die Leistung über verschiedene Kanäle hinweg zu evaluieren
ASK BOSCO®-Limits
- Die Daten werden nicht immer korrekt abgerufen
Preise für ASK BOSCO®
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu ASK BOSCO
- G2: 4,7/5 (über 40 Bewertungen)
Tools für Predictive Analytics und maschinelles Lernen
Benötigen Sie Hilfe bei Predictive Analytics und maschinellem Lernen? Diese Tools können Ihnen helfen:
22. DataRobot (Am besten geeignet für die Automatisierung der KI-Modellentwicklung)
DataRobot ist eine automatisierte ML-Plattform, die die Entwicklung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen vereinfacht. Die benutzerfreundliche Oberfläche hilft Ihnen dabei, Modelle über REST-APIs in bestehende Systeme zu integrieren.
Die Plattform unterstützt sowohl Batch- als auch Echtzeit-Vorhersagen und bietet so die nötige Flexibilität, um unterschiedliche Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Sie ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die KI nutzen möchten, ohne über umfangreiches Fachwissen im Bereich Data Science zu verfügen.
Die besten Features von DataRobot
- Automatisierte Modellauswahl und -schulung, die beim Hochladen eines Datensatzes Hunderte von Algorithmen parallel bewertet
- Advanced Feature Engineering generiert neue Features aus vorhandenen Daten, um die Modellleistung zu steigern
- Kontinuierliche Optimierung durch Nachverfolgung von Metriken wie Vorhersagegenauigkeit und Datenabweichungen, sodass Modelle sich an wechselnde Bedingungen anpassen und in dynamischen Umgebungen zuverlässig bleiben
Einschränkungen von DataRobot
- Keine ETL-Funktionen (Extrahieren, Transformieren, Laden)
Preise für DataRobot
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu DataRobot
- G2: 4,4/5 (über 20 Bewertungen)
23. H2O. ai (Am besten geeignet für Open-Source-KI-Frameworks und skalierbares ML)
H2O. ai ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von KI- und ML-Modellen, die sich für Branchen eignet, in denen schnelle, erklärbare KI für die Personalisierung und Risikobewertung benötigt wird
Es lässt sich in gängige Programmiersprachen wie Python und R integrieren und verfügt über eine benutzerfreundliche Web-GUI namens Flow, die es für Datenwissenschaftler und Entwickler aller Kenntnisstufen zugänglich macht.
H2O Wave erweitert die Plattform durch die Unterstützung bei der Entwicklung interaktiver KI-Anwendungen und vereinfacht die Erstellung und Bereitstellung von Modellen in Echtzeit.
Die besten Features von H2O.ai
- Erweiterte AutoML-Funktionen, die die Auswahl von Algorithmen, die Hyperparameter-Optimierung und die Modellbewertung automatisieren und eine Rangliste erstellen, mit der Sie schnell das beste Modell identifizieren können
- Flexibilität bei der Unterstützung verteilter Computing-Umgebungen wie Hadoop und Spark mit einer linear skalierbaren In-Memory-Architektur für Anwendungen auf Unternehmensebene
- Umfassender Algorithmus-Support für einen breiten Bereich von ML-Algorithmen, darunter Gradient Boosting Machines, verallgemeinerte lineare Modelle und Deep-Learning-Frameworks
H2O. ai Einschränkungen
- Die Skalierung großer Datensätze führt zu komplexen Betriebsabläufen
Preise für H2O.ai
- Benutzerdefinierte Preise
Bewertungen und Rezensionen zu H2O.ai
- G2: 4,5/5 (über 20 Bewertungen)
24. Akkio (Am besten geeignet für KI-Vorhersagen ohne Code und Echtzeitanalysen)
Akkio ist eine codefreie KI-Plattform, die den Zugang zu ML und Predictive Analytics für Unternehmen jeder Größe demokratisieren soll.
Es vereinfacht die Erstellung von Modellen durch eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, mit der Sie Datensätze einfach hochladen und Vorhersagen generieren können.
Darüber hinaus umfasst Akkio kontinuierliche Überwachungs- und automatische Nachschulungs-Features, um die Modellgenauigkeit über einen längeren Zeitraum hinweg aufrechtzuerhalten.
Die besten Features von Akkio
- Die AutoML-Technologie automatisiert den ML-Workflow und hilft Ihnen dabei, schnell präzise Modelle zu erstellen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind
- Flexible Bereitstellungsoptionen helfen Ihnen dabei, KI-Modelle in bestehende Systeme zu integrieren, sei es über APIs oder durch direkte Integration in beliebte Business-Apps wie CRM- und E-Commerce-Plattformen
- Das Chat Data Prep-Tool nutzt generative KI, um Aufgaben der Datenaufbereitung zu automatisieren. Es fungiert als intuitive Chat-Oberfläche, über die Sie auf dialogorientierte Weise mit Ihren Daten interagieren können
Limits von Akkio
- Möglichkeit, Schulungen zu speichern, sodass nicht bei jeder Sitzung neu gestartet werden muss
Preise für Akkio
- Pläne auf Benutzerebene Ansicht: Free Basic: 49 $/Monat pro Benutzer Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Ansicht: Kostenlos
- Basis: 49 $/Monat pro Benutzer
- Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Unternehmensweite Pläne Aufbaupaket: Ab 999 $/Monat Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Erweiterungspaket: Ab 999 $/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
- Ansicht: Kostenlos
- Basis: 49 $/Monat pro Benutzer
- Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Erweiterungspaket: Ab 999 $/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preise
25. MonkeyLearn (Am besten für die Textanalyse mit NLP geeignet)
MonkeyLearn ist auf die Textanalyse mittels NLP spezialisiert und hilft Unternehmen dabei, wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten wie Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträgen und E-Mails zu gewinnen.
Die intuitive grafische Benutzeroberfläche der Plattform vereinfacht den Modellierungsprozess und bietet Tutorials sowie ein übersichtliches Design, sodass Benutzer sich mühelos auf der Plattform zurechtfinden.
Die besten Features von MonkeyLearn
- Erweiterte Stimmungsanalyse zur Erfassung der in Texten zum Ausdruck gebrachten Emotionen und Meinungen Ihrer Kunden, damit Sie die öffentliche Meinung zu Ihren Produkten oder Dienstleistungen besser verstehen können
- Benutzerdefiniertes Modelltraining hilft Ihnen, Ihre einzigartigen Datensätze zur Erstellung relevanter Modelle zu nutzen, während vortrainierte Modelle für Aufgaben wie Keyword-Extraktion und Themenklassifizierung einen schnellen und effizienten Einstieg ermöglichen
- Die Integration mit Tools wie Google Tabellen, Excel und Zapier vereinfacht die Einbindung von Textanalysen in bestehende Workflows
Einschränkungen von MonkeyLearn
- Begrenzt die Anzahl der Abfragen basierend auf dem Abonnement-Plan
Preise für MonkeyLearn
- Ab 299 $/Monat pro Feature
Bessere Datenentscheidungen mit ClickUp
Datenmanagement-Tools können dazu führen, dass Teams zwischen verschiedenen Plattformen hin- und herwechseln, sich auf Analysen oder Automatisierung konzentrieren, aber oft wichtige Integrationen oder die Zusammenarbeit vernachlässigen. 🤷
ClickUp revolutioniert die Arbeitsweise, indem es KI-gestützte Automatisierung und Teamarbeit an einem Ort vereint. Als All-in-One-App für die Arbeit vereinfacht es die Datenverarbeitung und Berichterstellung und bringt Teams zusammen, um Daten zu verfolgen, zu analysieren und darauf zu reagieren – alles in einem einzigen Workspace!
Worauf warten Sie noch? Melden Sie sich kostenlos bei ClickUp an und erleben Sie nahtlose Datenflüsse.