Die beste Advanced Analytics & AI Software im Vergleich

Visuelle Data-Science-Plattform für die code-freie Umsetzung zahlreicher Business-Use-Cases. Bestandteil der Altair One Plattform.

Kollaborative End-to-End-Plattform für Data Science mit grafischer Nutzeroberfläche. Durch die JupyterLab-Integration kommen auch Coder auf ihre Kosten.

Vollständig verwaltete Data-Science-Plattform in AWS mit Anbindung an zahlreiche ML-Services und vortrainierten Modellen.

Anaconda Enterprise ist eine Data-Science-Plattform für Teams, um Modelle gemeinsam mit R und Python zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Mit MLOps- und Governance-Funktionen

Vollständig verwaltete Data-Science-Umgebung mit Funktionen für direkten Datenzugriff, Dashboarding und die Nutzung von unterschiedlichen IDEs und einer Schnittstelle zur Nutzung von Foundation Modellen für GenAI-Applikationen.

End-to-End Advanced Analytics Plattform für die visuelle und code-basierte Entwicklung von Datenmodellen und GenAi-Applikationen mit einem starken Fokus auf rollenübergreifende Kollaboration.

End-to-End Plattform für die Modellierungen, die Operationalisierung und das Management von Machine Learning Lösungen inklusive GenAI mit weitreichenden AutoML-Funktionen, die auf den Einsatz durch Citizen Data Scientists abzielen.

Dominos Enterprise AI Platform unterstützt den Lebenszyklus von KI-Modellen durch Funktionen für Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung. Sie ermöglicht Teamzusammenarbeit und stellt Governance-Funktion für die Ressourcennutzung, Kostenkontrolle bereit.

End-to-End KI-Plattform basierend auf FICOs proprietären Programmiersprache Mosel. Die Plattform fasst FICOs bisheriges Produktportfolio zusammen und verbindet somit Funktionen für Decisioning, Betrugserkennung und Optimierung.

End-to-End-Lösung für GCP zur Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von ML-Modellen mit vortrainierten und benutzerdefinierten Tools. Vereinfachung der Einbindung von generativer KI durch integrierte Modelle von Google Gemini.

Cloud-basierte End-to-End-Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von ML- & GenAI-Anwendungen über eine Low-Code-Benutzeroberfläche unter Einbindung von zahlreichen Funktionen für die Modellverwaltung und Kollaboration sowie AutoML.

Point-and-click Statistiksoftware mit der Möglichkeit der Verwendung von proprietären Code, Einbindung von Python- und R-Erweiterungen sowie Funktionen zur Unterstützung und Automatisierung der Datenaufbereitung.

Multi-Cloud-kompatibles Werkzeug für Datenaufbereitung sowie zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen als auch deren Verwaltung in der Produktionsumgebung. Fügt sich nahtlos in das IBM Watson-Ökosystem ein und unterstützt die Einbindung von Open-Source-Frameworks.

Open-Source-Tool für Data Science Workflows, die in einer Pipeline von Funktionsknoten auf einem Drag&Drop-Canvas abgebildet werden . Leichte Integration von Drittanbieter-Plugins sowie von weiteren Programmierumgebungen (z.B. Python und R) sowie GenAI-Erweiterungen.

Kommerzielles Statistikprogramm für numerische Berechnungen & Programmierungen, Analysen sowie deren Visualisierung auf Grundlage einer proprietären Programmiersprache.

Cloudbasierte Machine-Learning-Plattform für die code-optionale (R oder Python) Entwicklung, automatisierte Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen mit der Möglichkeit zur Integration von Open-Source-Frameworks.

Web-basierte Software, die KI und Predictive Analytics für Optimierung von Entscheidungsprozessen nutzt

Kommerzielle End-to-End-Plattform für Data Science von den Machern von RStudio. Die kollaborative Plattform adressiert sowohl Python- als auch R-Coder.

Webbasierte kollaborative Entwicklungsumgebung für Julia-, Python-, & R-Anwendungen, insbesondere für die Bereiche Data Science und Machine Learning. Die Programmiermaske bildet das beliebte Jupyter Notebook.