Daten sind überall, aber sie sinnvoll zu nutzen? Das ist die eigentliche Herausforderung.
Aufgrund von Systemen, die nicht miteinander kommunizieren, und zeitraubenden Prozessen müssen sich Business-Analysten und IT-Manager oft mit der Schadensbegrenzung beschäftigen, anstatt innovativ zu sein.
Datenmanagement-Tools eingeben. 📊
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, wie Sie das perfekte tool für Ihre Anforderungen auswählen.
⏰ 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 -verwaltung
3. Talend: Am besten geeignet für vielseitige Cloud-basierte Datenintegration
4. IBM Cloud Pak for Data: Am besten geeignet für KI-gesteuerte, cloudnative Datenlösungen
5. Amazon Web Services: Am besten geeignet für skalierbare Cloud-Speicher und -Analyse
6. Google Cloud: Am besten geeignet für Echtzeit-Datenpipelines und KI-Analysen
7. Oracle Autonomous Database: Am besten geeignet für die Automatisierung der Stammdatenverwaltung
8. Snowflake: Am besten geeignet für Multi-Cloud-Data-Warehousing und Datenaustausch
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 geeignet für hybride Datenverwaltung
12. Collibra Data Intelligence Cloud: Am besten geeignet für die Datenkatalogisierung und die Nachverfolgung der Datenherkunft
13. Veritone Data Refinery: Am besten geeignet für die KI-gestützte 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 assoziative Datenerkundung 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 Datenauswertung und Cloud-BI
20. Polymer: Am besten geeignet, um Rohdaten in umsetzbare Dashboards umzuwandeln
21: ASK BOSCO©: Am besten geeignet für dialogorientierte und sprachgestützte Analysen
22. DataRobot: Am besten geeignet für die Automatisierung der Entwicklung von KI-Modellen
23. H2O. ai: Am besten geeignet für Open-Source-KI-Frameworks und skalierbares ML
24. Akkio: Am besten geeignet für No-Code-KI-Prognosen und Echtzeitanalysen
25. MonkeyLearn: Am besten geeignet für die Analyse von Textdaten mit NLP
Worauf sollten Sie bei einem Datenmanagement-tool achten?
Ein gutes Datentool organisiert nicht nur Informationen, sondern ermöglicht auch eine schnellere Entscheidungsfindung. Die wichtigsten Features, auf die Sie achten sollten, sind:
- Automatisierungsfunktionen: Wählen Sie ein tool, das wiederholende Aufgaben wie Datenbereinigung oder Berichterstellung übernimmt.
- Echtzeit-Einblicke: Suchen Sie nach einem tool, das Ihnen aktuelle Datenanalysen liefert, damit Ihre Entscheidungen immer relevant bleiben.
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Wählen Sie ein tool, das für nicht-technische Benutzer intuitiv, aber für IT-Fachleute robust genug ist.
- Hohe Sicherheit: Finden Sie ein tool, das die notwendigen Datensicherheitsvorkehrungen für Ihre sensiblen Informationen trifft.
💡Profi-Tipp: Erfahren Sie, wie Sie KI zur Automatisierung Ihrer Datenmanagement-Workflows einsetzen können. Sehen Sie selbst! 👇🏼
Die 25 besten Datenmanagement-Tools
Entdecken Sie diese erstklassigen Stammdatenmanagement-tools, um mehr mit Ihren Daten zu erledigen.
Umfassende Tools für die Datenintegration und -verwaltung
Schauen 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 Allround-App für die Arbeit, vereint Datenmanagementstrategie 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, woraufhin es Daten aus relevanten Aufgaben, Dokumenten und Chats abruft, um Ihnen die neuesten und relevantesten Informationen zu liefern.
Mit den benutzerdefinierten Ansichten und Dashboards von ClickUp lassen sich wichtige Metriken, von der Arbeitslastverteilung bis zum Budgetmanagement, einfach organisieren und visualisieren. Das Tool lässt sich nahtlos in andere Tools wie Tableau und Salesforce integrieren und führt so verschiedene Datensätze zusammen.
Darüber hinaus gewährleisten die Richtlinien zur Sicherheit von ClickUp eine strenge Datenverwaltung und Compliance mithilfe von rollenbasierter Zugriffskontrolle und Prüfprotokollen.
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 zuverlässige KPI-Nachverfolgung über ClickUp-Vorlagen zur Verwaltung der Datenleistung.
- Ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit im Team über ClickUp Chat, ohne zwischen Apps wechseln zu müssen.
Limitierungen von ClickUp
- Bietet eine Vielzahl von Features, die etwas überwältigend sein können.
Preise für ClickUp
- Free Forever
- Unbegrenzt: 7 $/Monat pro Benutzer
- Geschäft: 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 -verwaltung)
Informatica ist eines der beliebtesten skalierbaren Datenmanagement-Tools, mit denen Unternehmen verstreute Datenquellen in klare, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können. Dank seines Cloud-nativen Designs und seiner Low-Code-/No-Code-Funktionen ist es flexibel genug, um für alle geeignet zu sein – von kleinen Start-ups bis hin zu großen Unternehmen.
Die Plattform erleichtert die Kombination von lokalen und Cloud-Ressourcen dank ihrer hybriden Bereitstellungsoptionen. Darüber hinaus sorgen Features wie Change Data Capture (CDC) und eine ereignisgesteuerte Architektur für eine reibungslose Verbindung mehrerer Datenquellen.
Die besten Features von Informatica
- Unified Data Integration-Tools helfen Ihnen dabei, Verbindungen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen herzustellen, darunter traditionelle Datenbanken wie Oracle, Cloud-Plattformen wie Salesforce und Big-Data-Systeme wie Hadoop, in Echtzeit.
- Fortschrittliches Datenqualitätsmanagement identifiziert Inkonsistenzen in Datensätzen mithilfe von Datenprofilierung, unterstützt durch automatisierte Datenbereinigung und benutzerdefinierte Qualitätsregeln.
- Klare Regeln für den Datenzugriff gewährleisten die Verwendung mit Daten-Nachverfolgung, die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA sowie eine rollenbasierte Zugriffskontrolle.
Limitierungen von Informatica
- Funktioniert nicht gut mit dynamischen Datensätzen.
Preise von Informatica
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zu Informatica
- G2: 4,3/5 (über 100 Bewertungen)
💡 Profi-Tipp: Erstellen Sie mit Wiki-Vorlagen einen Wissenshub, der die Zusammenarbeit und den Datenzugriff vereinfacht, während Ihr Repository wächst.
3. Talend (am besten geeignet für vielseitige Cloud-basierte Datenintegration)
Talend ist eine cloudbasierte Datenintegrationsplattform für mittelständische Unternehmen zum Verbinden und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen, verwertbaren Format, die die Erstellung von Datenpipelines vereinfacht.
Die Open-Source-Basis ermöglicht die benutzerdefinierte 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-Dienste 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, die Ihnen bei der Verwaltung kritischer Daten hilft und eine einheitliche, vertrauenswürdige Ansicht zur Verbesserung der Datenqualität bietet.
Limitierungen von Talend
- Steile Lernkurve der grafischen Benutzeroberfläche
Preise von Talend
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Talend-Bewertungen und Rezensionen
- 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.
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 Drittanbieter-Apps ab!
4. IBM Cloud Pak for Data (am besten geeignet für KI-gesteuerte, cloudnative 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 eine strenge Compliance in Datenbanken des Projektmanagements benötigen.
Diese modulare Plattform hilft Ihnen beim Aufbau einer Datenstruktur, die isolierte Daten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg miteinander 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 lokale Umgebungen, Privat-Clouds und öffentliche 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 Datenquellen ermöglicht, ohne diese zu verschieben.
- KI-gestützte Analysen, die IBM Watson AI für fortschrittliches ML und NLP integrieren, sowie automatisierte Modellbewertung mit Tools wie Watson OpenScale.
- Datenverwaltung mit Unterstützung von IBM Knowledge Catalog, mit dem Sie ein zentrales Metadaten-Repository zur Klassifizierung, Katalogisierung und Verwaltung des Datenzugriffs erstellen können.
Limitierungen von IBM Cloud Pak for Data
- Die Erstkonfiguration kann komplex sein.
Preise für IBM Cloud Pak for Data
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 -Analyse)
Amazon Web Services (AWS) ist eine Cloud-Computing-Plattform, die auf Unternehmen jeder Größe zugeschnitten ist.
Die Architektur von AWS ist auf Flexibilität ausgelegt und bietet Ihnen eine Vielzahl von Speicheroptionen, darunter Objektspeicher 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 Automatisierung der 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 Versionierung 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, Sicherheit der Schlüssel durch AWS KMS und Nachverfolgung der Aktivitäten mit AWS CloudTrail.
Limitierungen von AWS
- Komplexe Preisstrukturen können zu unerwarteten Kosten führen.
AWS-Preise
- Kostenlose Tarife
- Pay-as-you-go: Die Preise variieren je nach Nutzung und Instanztyp.
AWS-Bewertungen und Rezensionen
- 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 groß angelegte Analysen benötigen.
Die Plattform integriert fortschrittliche KI-Tools wie AutoML und TensorFlow und unterstützt Sie dabei, Daten für prädiktive Analysen und intelligente Anwendungen zu nutzen. 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), die es Teams ermöglichen, mit Daten in natürlicher Sprache zu interagieren. LMs steigern außerdem die Produktivität, indem sie Code-Empfehlungen bereitstellen.
Die besten Features von Google Cloud
- Pub/Sub-Funktionen für die asynchrone Kommunikation zwischen unabhängigen Anwendungskomponenten, ausgelegt für hohen Durchsatz und geringe Latenz.
- Erweiterte Analysen mit BigQuery bieten ein vollständig verwaltetes Data Warehouse für schnelle SQL-Abfragen in großen Datensätzen und verarbeiten Petabytes mit integrierten Machine-Learning-Funktionen (ML).
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) gewährleistet eine detaillierte Zugriffskontrolle auf Ressourcen, während Data Loss Prevention (DLP) Ihnen dabei hilft, sensible Informationen zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen.
Einschränkungen von Google Cloud
- Die Einstellung 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 Automatisierung der Stammdatenverwaltung)
Oracle Autonomous Database bietet eine Automatisierung vieler traditioneller Datenbankverwaltungsaufgaben 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 einen breiten Bereich von Datentypen. Dank dieser Funktion 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, das Aufgaben wie Backups und Skalierung automatisiert, Daten aus mehreren Quellen integriert und die Datenqualität mit integrierten Profiling- und Bereinigungstools aufrechterhält.
- Integrierte ML-Funktionen ermöglichen Trendanalysen für Text, Grafiken und räumliche Daten mithilfe von SQL-basierten Abfragen.
- Eine sichere Architektur mit kontinuierlichem Schutz durch automatische Updates, robuste Verschlüsselung und detaillierte Zugriffskontrollen.
Limit der Oracle Autonomous Database
- Verbraucht in der Regel viel Speicherplatz.
Preise für Oracle Autonomous Database
- Kostenlose Stufe
- 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 Datenaustausch)
Snowflake ist eine Cloud-native Plattform, die den Echtzeitzugriff und den Tabellenspeicher in einem einheitlichen Data Warehouse unterstützt.
Die Architektur von Snowflake wurde für die Verarbeitung großer Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten entwickelt und unterstützt eine unabhängige Skalierung, um unterschiedlichen Workload-Anforderungen gerecht zu werden.
Die Plattform entspricht außerdem Standards wie HIPAA, PCI DSS und DSGVO und stellt so sicher, dass Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen für die Übertragung von Cloud-Daten erfüllen.
Die besten Features von Snowflake
- Cloudübergreifender Support unterstützt Sie beim Betrieb in mehreren Cloud-Umgebungen und gibt Ihnen die Flexibilität, die Auswahl des Anbieters durchzuführen.
- Durch die Trennung von Speicher und Rechenleistung können Sie Speicher und Rechenleistung unabhängig voneinander entsprechend den Anforderungen der Workload skalieren.
- Integrierte Features zur Datenfreigabe ermöglichen die sichere Freigabe von Live-Daten für andere Snowflake-Konten ohne komplexe ETL-Prozesse sowie die Integration in Datenmarktplätze für die Freigabe von Datensätzen für externe Partner.
Limitierungen 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
- On-Demand-Speicher: Ab 20 $/TB pro Monat; Preis variiert je nach Region
- Virtual Private Snowflake: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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-Datenvirtualisierungslösung für Unternehmen, die mit einer Vielzahl von Datensätzen – wie JSON, XML und traditionellen 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 Sicherheit der Daten mit robusten Features wie Datenmaskierung und Verschlüsselung. Darüber hinaus umfasst es umfassende Audit-Trails mit Protokollierungsfunktionen, um die Nachverfolgung von Benutzeraktivitäten zu ermöglichen und die Verantwortlichkeit zu erhöhen.
Die besten Features von Denodo Platform 9.1
- Der einheitliche Datenzugriff hilft Ihnen dabei, eine Vielzahl von Datenquellen – darunter Datenbanken, Cloud-Speicher und APIs – zu verbinden, 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 gen KI-Datenmodelle und unterstützt gleichzeitig die Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Limitierungen von Denodo Platform 9. 1
- Es fehlt eine Warteschlange für Transaktionen, falls Sie diese speichern möchten, weil die Quelle ausgefallen ist.
Preise für Denodo Platform 9.1
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 speziell auf Unternehmen zugeschnittene Data-Governance-Software, die SAP-Ökosysteme nutzt und die Datenorchestrierung über verschiedene Systeme hinweg ermöglicht.
Eine der Schlüssel-Stärken ist die Möglichkeit, 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, die eine Verbindung zwischen SAP- und Nicht-SAP-Quellsystemen herstellt und die Extraktion, Transformation und Anreicherung von Daten in Echtzeit ermöglicht.
- Automatisierte Erkennung und Katalogisierung strukturierter und halbstrukturierter Datenbestände sowie reibungslose Verbindung zu einem breiten Bereich von Datenquellen (einschließlich Streaming-Plattformen)
- Integriertes ML-Workflow-Management in einer einzigen Schnittstelle sowie eine AutoML-Funktion, die die Auswahl von Algorithmen und Hyperparametern automatisiert.
Limit von SAP Data Intelligence
- Die Integration mit Nicht-SAP-Anwendungen ist schwierig.
Preise für SAP Data Intelligence
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
11. Microsoft Purview (am besten geeignet für hybride Datenverwaltung)
Microsoft Purview unterstützt Projektdaten-Governance-Vorlagen und Compliance für regulierte Branchen und hilft 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 Sichtbarkeit über ihre Datenbestände.
Darüber hinaus schafft die Integration in das Microsoft-Ökosystem, einschließlich Azure Services, Microsoft 365 und Power BI, eine einheitliche Umgebung für Datenverwaltungsinitiativen.
Die besten Features von Microsoft Purview
- Einheitliches Data-Governance-Framework einschließlich eines Datenkatalogs mit Metadaten aus verschiedenen Datenquellen, Automatisierung der Datenerkennung in lokalen und Cloud-Umgebungen und Datenherkunfts-Ansicht.
- Automatisierte Datenklassifizierung mithilfe von ML-Algorithmen, benutzerdefinierten Vertraulichkeitsbeschreibungen und Integrationen mit DLP-Funktionen, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
- eDiscovery-Funktionen wie erweiterte Indizierung für durchsuchbare Inhalte, Konversations-Threading zum Organisieren von Nachrichten aus Microsoft Teams und vorausschauende Kodierung auf der Grundlage früherer Kodierungsentscheidungen
Einschränkungen von Microsoft Purview
- Die API könnte verbessert werden, um eine bessere Verbindung mit Nicht-Microsoft-API-Quellen zu erreichen.
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 der Herkunft)
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 Datenübersicht, sodass Sie die benötigten Informationen schnell finden, verstehen und ihnen vertrauen können. Darüber hinaus enthält sie Kollaborationstools wie Kommentarfunktionen und Funktionen zum Freigeben, damit Teams effektiver zusammenarbeiten können.
Der aktualisierte Workflow Designer verbessert die Automatisierung von Geschäftsprozessen weiter und erleichtert die Konsolidierung des Datenmanagements noch mehr.
Die besten Features der Collibra Data Intelligence Cloud
- Datenkatalogisierung auf einer intuitiven 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 Herkunft führt die Nachverfolgung der Daten von der Datenquelle bis zum Ziel durch und zeigt die Transformationen und Prozesse, denen sie unterzogen werden, sowie die Auswirkungsanalyse .
- Integration von KI-Modellen mit vertrauenswürdigen Datensätzen, zusammen mit Tools wie Power BI und Tableau für erweiterte Analysen und Zugang zu einem Datenmarktplatz für kuratierte Datensätze
Einschränkungen der Collibra Data Intelligence Cloud
- Die Bereitstellung in einem gesamten Unternehmen kann eine Herausforderung sein.
Preise für Collibra Data Intelligence Cloud Cloud
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Bewertungen und Rezensionen zur Collibra Data Intelligence Cloud
- G2: 4,3/5 (über 80 Bewertungen)
13. Veritone Data Refinery (am besten geeignet für die KI-gestützte Analyse unstrukturierter Daten)
Veritone Data Refinery wurde entwickelt, um große Mengen an rohen, unstrukturierten Daten – wie Video, Audio und Text – 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 leichter die richtigen Datensätze für ihre spezifischen Anforderungen finden und verwenden können.
Die besten Features von Veritone Data Refinery
- Konsolidierung von Datensilos in einem einzigen nutzbaren Repository, Gewährleistung der Einhaltung der DSGVO und SOC2 Standards sowie Optimierung des geistigen Eigentums.
- Verbesserte Monetarisierungsmöglichkeiten durch die Lizenzierung von Daten Dritter aus optimierten Datensätzen, benutzerdefinierte KI-Lösungen und eine Suite mit über 20 Apps für verschiedene Branchen.
- Integration mit der aiWARE™-Plattform für ein umfassendes KI-Ökosystem, das bei der Bereitstellung von KI-Lösungen in verschiedenen Apps mit Echtzeitanalysen hilft.
Limit von Veritone Data Refinery
- Da es sich um eine neue Plattform handelt, besteht ihre Abhängigkeit vom Erfolg darin, wie schnell Unternehmen sie einführen.
Preise für Veritone Data Refinery
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 perfekt 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 sowie Sicherheitsfilter, die die Genauigkeit der Modellergebnisse bewerten.
Die besten Features von Microsoft Azure KI Foundry
- Einheitliche Entwicklungsumgebung mit einer integrierten Toolchain, die Azure-Dienste, vorgefertigte App-Vorlagen und Features für die Zusammenarbeit kombiniert.
- Erweitertes Modellmanagement mit einem Modellkatalog zur Erkundung vorab trainierter Modelle, ergänzt durch 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 KI Foundry
- Sicherheitsbewertungen lassen derzeit keine Plug-ins oder Erweiterungen zu.
Preise für Microsoft Azure KI Foundry
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
15. Tableau (am besten geeignet für intuitive Datenvisualisierung und Self-Service-BI)
Tableau ist eines der besten Datenvisualisierungstools für Self-Service-Analysen und bietet schnelle, umsetzbare Erkenntnisse.
Die Plattform unterstützt Sie bei der Self-Service-Business Intelligence (BI), für die kein Code erforderlich ist – Sie können komplexe Visualisierungen ganz einfach erstellen, indem Sie Felder per Drag & Drop auf die Arbeitsfläche ziehen.
Mit Tableau Server- und Tableau Cloud-Integrationen können Dashboards mit Sicherheit veröffentlicht werden und bieten Teammitgliedern im gesamten Unternehmen einen konsistenten Datenzugriff.
Darüber hinaus helfen Features wie Kommentare und Anmerkungen den Teams, direktes Feedback zu Visualisierungen zu geben, während die mobile App den Zugriff auf Dashboards gewährleistet.
Die besten Features von Tableau
- Interaktive Visualisierungen mit Features wie Filtern und Drilldown zu bestimmten Datenpunkten sowie anpassbare Dashboards für eine umfassende Ansicht der Daten.
- Umfassende Datenkonnektivität zur Unterstützung von Cloud-Diensten, Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Big-Data-Plattformen mit Echtzeit-Zugriff auf Live-Datenquellen
- Erweiterte Analyse-Features, einschließlich prädiktiver Analysen für Prognosen und Trendanalysen, geografischer Analysen und statistischer Funktionen wie Regression oder Clustering innerhalb von Visualisierungen.
Limitierungen von Tableau
- Begrenzte Möglichkeiten zur Zusammenarbeit außerhalb von Tableau Server oder Tableau Online
Preise für Tableau
- Tableau-Ersteller: 75 $/Monat pro Benutzer
- Tableau Explorer: 42 $/Monat pro Benutzer
- Tableau Viewer: 15 $/Monat pro Benutzer
- Enterprise: Ab 35 $/Monat pro Benutzer
- Tableau+: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 ideal für Geschäfte, die Daten ohne die Limite herkömmlicher abfragebasierter Tools navigieren möchten.
So wird sichergestellt, dass keine Daten übersehen werden und alle Werte in der Analyse berücksichtigt werden, um verborgene Chancen aufzudecken.
Die Plattform bietet Benutzern in verschiedenen Rollen Self-Service-Funktionen und demokratisiert so den Zugang zu wertvollen Erkenntnissen.
Darüber hinaus ermöglicht die fortschrittliche Integration mit R und Python die Verwendung von ML-Modellen und prädiktiven Analysen direkt in Qlik, während die /AI-gestützten Erkenntnisse zusätzlich bei der Entscheidungsfindung helfen.
Die besten Features von Qlik Sense
- Dynamische Datenbeziehungen, die verwandte Daten hervorheben und nicht verwandte Informationen ausblenden, gepaart mit explorativer Analyse.
- Interaktive Dashboards und Visualisierungen mit Drag-and-Drop-Oberfläche, Echtzeit-Datenaktualisierungen und Storytelling-Funktionen
- Reibungslose Datenverbindung mit umfassendem Support für verschiedene Datenbanken, Cloud-Dienste und Big-Data-Plattformen, ergänzt durch Datenzusammenführung und Automatisierung der Datenaufbereitung.
Einschränkungen von Qlik Sense
- Erfordert manuelles Neuladen oder Aktualisieren der Daten.
Preise für Qlik Sense
- Client-verwaltete Dienste: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- 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 Preisgestaltung
- Standard: Ab 825 $/Monat für 25 GB für 20 Benutzer
- Premium: Ab 2500 $/Monat für 50 GB für 20 Benutzer
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Standard: Ab 825 $/Monat für 25 GB für 20 Benutzer
- Premium: Ab 2500 $/Monat für 50 GB für 20 Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 verschiedenen Datenquellen effizient aufzubereiten, zu kombinieren und zu analysieren.
Die Plattform hilft Benutzern, von Datenanalysten bis hin zu Führungskräften, Workflows und Erkenntnisse zu vereinfachen, ohne dass dafür umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Darüber hinaus können Sie durch die Integration mit gängigen Visualisierungstools wie Tableau und Power BI Erkenntnisse direkt in Dashboards veröffentlichen, um sie innerhalb des Unternehmens besser zu freigeben.
Die besten Features von Alteryx
- Automatisierte Datenaufbereitung mit einer visuellen No-Code-Oberfläche, umfassenden Tools zur Datenbereinigung und Workflow-Automatisierung für sich wiederholende Aufgaben.
- Fortschrittliche Analysetools für vorausschauende Modellierung unter Verwendung von Regressions- und Klassifizierungstechniken, räumliche Analysen und Integration mit R und Python für erweiterte Funktionen
- Einheitliche Datenaufbereitung zum Zusammenführen, Vereinigen oder Anhängen von Datensätzen aus verschiedenen Datenquellen sowie Fuzzy-Matching- und Join-Tools auf Basis ähnlicher Attribute
Limitierungen von Alteryx
- Es fehlen robuste Features für die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer in Echtzeit.
Preise für Alteryx
- Designer Cloud Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Designer Desktop: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Professional: 4950 $/Jahr pro Benutzer
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 Kenntnisse im Bereich des Codes verfügen zu müssen.
Die Plattform gewährleistet die Rückverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit von Daten-Workflows und erleichtert so die Nachverfolgung und Replikation von Analysen.
Darüber hinaus bietet KNIME erweiterten ML-Support, einschließlich AutoML-Funktionen für die Automatisierung des Modelltrainings und der Modellbewertung.
Die besten Features von KNIME
- Visuelles Workflow-Design, das verschiedene Knoten miteinander verbindet, die unterschiedliche Datenoperationen darstellen, für eine klare Übersicht über den gesamten Prozess.
- Umfassende Integration mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich Big-Data-Frameworks wie Apache Spark
- Features für die Produktionsumsetzung und Bereitstellung, die über KNIME Business Hub verfügbar sind, unterstützen Sie bei der Umstellung von Workflows mit Tools für die Planung, Überwachung und Automatisierung von Prozessen.
Limitierungen 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
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Persönlicher Plan: Kostenlos
- Team-Plan: 99 $/Monat
KNIME-Bewertungen und Rezensionen
- 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 by Google ist eine cloudbasierte BI-Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Das 2019 von Google übernommene Unternehmen ist in die Google Cloud Platform integriert und bietet Ihnen einen zentralisierten, 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
- Erweiterte Datenmodellierung mit LookML, der einzigartigen Modellierungssprache von Looker, hilft dabei, Beziehungen innerhalb von Daten zu definieren und benutzerdefinierte Metriken zu erstellen.
- Die Integration mit Google Cloud Services bietet Skalierbarkeit, Sicherheitsfunktionen und Zugriff auf die KI- und ML-Tools von Google für Datenzuordnung und benutzerdefinierte Konfigurationen.
- Native Verbindung mit Google BigQuery für Echtzeitanalysen, damit Sie Echtzeitanalysen direkt in Ihrem Data Warehouse durchführen können.
Limitierungen von Looker by Google
- Die Abhängigkeit von LookML kann zu Engpässen bei Self-Service-Tools für die Berichterstellung der Clients führen.
Preise für Looker by Google von Google
- Plattform-Edition: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Benutzerlizenzen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
Looker von Google – Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,4/5 (über 1.400 Bewertungen)
- Capterra: 4,6/5 (über 200 Bewertungen)
20. Polymer (am besten geeignet, um Rohdaten in umsetzbare Dashboards umzuwandeln)
Polymer ist eine Plattform zur Echtzeit-Datenvisualisierung, die für Unternehmen aus verschiedenen Branchen entwickelt wurde, darunter E-Commerce, Marketing und Unternehmen.
Es hilft dabei, verschiedene Datenquellen mit Projektmanagement-Analysen zu integrieren. Darüber hinaus ermöglicht seine benutzerfreundliche Oberfläche jedem, Daten zu erkunden, Berichte zu erstellen und Visualisierungen zu generieren, ohne dass eine steile Lernkurve erforderlich ist.
Die Plattform verfügt außerdem über ein dynamisches Policy-Feature, mit dem Sie Ihre Sicherheit benutzerdefiniert anpassen können, einschließlich der Identifizierung und Behebung offengelegter Daten, und das gleichzeitig Warnmeldungen bei riskanten Datenaustauschaktivitäten ausgibt.
Die besten Features von Polymer
- KI-gestützte Dashboard-Erstellung erstellt automatisch aussagekräftige Dashboards, mit denen Sie Daten schnell visualisieren und gleichzeitig Ergebnisse auf der Grundlage von Verlaufsdaten und Echtzeitdaten vorhersagen können.
- Die Integration mit gängigen Datenquellen wie Google Analytics, Shopify und Facebook Ads hilft Ihnen dabei, Daten aus mehreren Plattformen zu sammeln und zu synchronisieren.
- Robuste Features für die Sicherheit, die sensible Daten wie personenbezogene Daten (PII) und geschützte Gesundheitsdaten (PHI) über SaaS-Plattformen hinweg schützen.
Einschränkungen von Polymeren
- Es fehlen wichtige Datenkonnektoren.
Polymer-Preise
- Starter: 50 $/Monat pro Benutzer
- Pro: 100 $/Monat pro Benutzer
- Teams: 250 $/Monat für 3 Benutzer
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 prädiktiven Analysefunktionen 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-Berichtssuite führt die Berichterstellung durch und hilft Ihnen dabei, Fragen zu Daten zu stellen und Erkenntnisse, Trends und Empfehlungen auf der Grundlage algorithmischer Modelle zu erhalten.
- Conversion-Tracking, wie pixelbasierte Nachverfolgung und Server-zu-Server-Integration, hilft bei der detaillierten Leistungsüberwachung.
- Zielgruppensegmentierung und Traffic-Analyse helfen dabei, bestimmte demografische Gruppen anhand ihres Verhaltens oder ihrer Präferenzen anzusprechen und Traffic-Quellen zu bewerten, um die Leistung über verschiedene Kanäle hinweg zu beurteilen.
Limitierungen von ASK BOSCO®
- Die Daten werden nicht immer korrekt abgerufen.
Preise für ASK BOSCO®
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
ASK BOSCO® Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,7/5 (über 40 Bewertungen)
Tools für prädiktive Analysen und maschinelles Lernen
Benötigen Sie Hilfe bei Predictive Analytics und maschinellem Lernen? Diese tools können Ihnen dabei helfen:
22. DataRobot (am besten geeignet für die Automatisierung der Entwicklung von KI-Modellen)
DataRobot ist eine automatisierte ML-Plattform , die die Entwicklung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen vereinfacht. Dank ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche können Sie Modelle über REST-APIs in bestehende Systeme integrieren.
Die Plattform unterstützt sowohl Batch- als auch Echtzeit-Vorhersagen und bietet damit die Flexibilität, 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 Auswahl und Schulung von Modellen, die beim Hochladen eines Datensatzes Hunderte von Algorithmen parallel bewertet.
- Fortschrittliches Feature Engineering generiert aus vorhandenen Daten neue Features, um die Modellleistung zu steigern.
- Kontinuierliche Optimierung durch Metriken der Nachverfolgung wie Vorhersagegenauigkeit und Datenabweichung, um sicherzustellen, dass sich Modelle an veränderte Bedingungen anpassen und in dynamischen Umgebungen zuverlässig bleiben.
Limit von DataRobot
- Keine ETL-Funktionen (Extract, Transform, Load)
Preise für DataRobot
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
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 ein benutzerfreundliches Feature namens Flow, sodass es für Datenwissenschaftler und Entwickler aller Qualifikationsstufen zugänglich ist.
H2O Wave erweitert die Plattform zusätzlich, indem es die Entwicklung interaktiver KI-Anwendungen unterstützt und die Erstellung und Bereitstellung von Modellen in Echtzeit vereinfacht.
Die besten Features von H2O.ai
- Erweiterte AutoML-Funktion, die die Algorithmusauswahl, die Hyperparameteroptimierung und die Modellbewertung automatisiert und eine Rangliste erstellt, mit deren Hilfe Sie schnell das beste Modell identifizieren können.
- Flexibilität beim Support für verteilte Computing-Umgebungen wie Hadoop und Spark mit einer In-Memory-Architektur, die sich linear für Anwendungen auf Enterprise-Ebene skalieren lässt.
- Umfassender Support für einen breiten Bereich von ML-Algorithmen, darunter Gradient Boosting Machines, verallgemeinerte lineare Modelle und Deep-Learning-Frameworks.
Einschränkungen von H2O.ai
- Die Skalierung großer Datensätze führt zu operativen Komplexitäten.
Preise für H2O.ai / KI
- Benutzerdefinierte Preisgestaltung
H2O. KI-Bewertungen und Rezensionen
- G2: 4,5/5 (über 20 Bewertungen)
24. Akkio (Am besten geeignet für No-Code-KI-Prognosen und Echtzeitanalysen)
Akkio ist eine No-Code-KI-Plattform, die entwickelt wurde, um den Zugang zu ML und prädiktiver Analytik für Unternehmen jeder Größe zu demokratisieren.
Es vereinfacht den Prozess der Modellerstellung mit einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche und hilft Ihnen dabei, Datensätze einfach hochzuladen und Vorhersagen zu generieren.
Darüber hinaus umfasst Akkio Features zur kontinuierlichen Überwachung und automatischen Nachschulung, um die Modellgenauigkeit über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.
Die besten Features von Akkio
- Die AutoML-Technologie übernimmt die Automatisierung des ML-Workflows und hilft Ihnen dabei, schnell präzise Modelle zu erstellen, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.
- Flexible Bereitstellungsoptionen helfen dabei, KI-Modelle in bestehende Systeme zu integrieren, sei es über APIs oder durch direkte Integration in gängige Apps wie CRM- und E-Commerce-Plattformen.
- Das Chat Data Prep Tool nutzt generative KI, um Datenvorbereitungsaufgaben zu automatisieren. Es fungiert als intuitive Chat-Oberfläche, über die Sie auf dialogorientierte Weise mit Ihren Daten interagieren können.
Limitierungen von Akkio
- Muss in der Lage sein, Schulungen zu speichern, damit nicht bei jeder Sitzung der Unterhaltung ein Neustart erforderlich ist.
Preise von Akkio
- Pläne auf Benutzerebene Ansicht: Kostenlos Basic: 49 $/Monat pro Benutzer Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Ansicht: Kostenlos
- Basis: 49 $/Monat pro Benutzer
- Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Unternehmensweite Pläne Build-on-Paket: Ab 999 $/Monat Enterprise: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Aufbaupaket: Ab 999 $/Monat
- Unternehmen: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
- Ansicht: Kostenlos
- Basis: 49 $/Monat pro Benutzer
- Professional: 99 $/Monat pro Benutzer
- Aufbaupaket: Ab 999 $/Monat
- Enterprise: Benutzerdefinierte Preisgestaltung
25. MonkeyLearn (am besten geeignet für Textanalysen mit NLP)
MonkeyLearn ist auf 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 Prozess der Modellerstellung und bietet Tutorials sowie ein übersichtliches Design, das den Benutzern eine einfache Navigation auf der Plattform ermöglicht.
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.
- Benutzerdefinierte Modellschulungen helfen Ihnen dabei, Ihre einzigartigen Datensätze zur Erstellung relevanter Modelle zu nutzen, während vorab geschulte 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 der Textanalyse in bestehende Workflows.
Limitierungen von MonkeyLearn
- Begrenzt die Anzahl der Abfragen basierend auf dem Abonnement-Plan.
Preise für MonkeyLearn
- Ab 299 $/Monat pro Feature
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