Top 8

Die besten Predictive Analytics Tools

03.08.2020 von Peter Wayner
Predictive Analytics Tools wühlen sich durch Datenbestände, um Unternehmen den goldenen Weg in die Zukunft zu weisen. Wir haben die besten Optionen für Sie zusammengestellt.
Mit Predictive Analytics in die Zukunft sehen? Wir zeigen Ihnen die besten Tools für diese Zwecke.
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Im Laufe der letzten Jahrzehnte haben sich Computer von Aktenschränken für Daten zu technologischen Kristallkugeln gewandelt, die versprechen, durch die Analyse von Daten die Zukunft vorhersagen zu können. Die Tools, die das bewerkstelligen, fallen unter den Begriff Predictive Analytics und erfüllen im Wesentlichen zwei Funktionen:

Letztgenannte Funktion umfasst sowohl unkomplizierte Tasks wie die Vereinheitlichung von Formatierungen, als auch die oft zeitintensive Beseitigung von Fehlern. Eine echte Herausforderung besteht dabei oft auch darin, die Datenintegrität zu wahren. Ausgereifte Predictive Analytics Tools meistern beide Anforderungen aus dem FF.

Predictive-Analytics-Tools - Top 8

Wir haben einige der beliebtesten Predictive Analytics Tools(ets) für Sie zusammengestellt.

Alteryx Analytics Process Automation

Mit seiner Analytics-Process-Automation (APA) -Plattform will Alteryx Sie dabei unterstützen, eine Pipeline aufzubauen, die die Daten bereinigt, bevor sie Data-Science- oder Machine-Learning-Algorithmen darauf anwendet. Ihr hohes Automatisierungslevel ermutigt dazu, diese Modelle in die Produktion zu überführen, um einen konstanten Strom von Insights und Predictions zu generieren. Die Visual IDE bietet mehr als 300 verschiedene Optionen, um komplexe Pipelines auszubilden. Eine Stärke der Alteryx-Plattform ist ihre tiefe Integration in andere Datenquellen, wie Geodatenbanken oder demografische Informationen, die die Qualität Ihres Datensets bereichern sollen.

Auf einen Blick:

AWS SageMaker

Amazons wichtigste KI-Plattform ist gut mit dem Rest des AWS-Angebots integriert. Das ermöglicht Ihnen, Daten aus einer der wesentlichen Datenquellen des Cloud-Anbieters zu analysieren und sie dann entweder in einer eigenen Instanz oder als Teil einer Serverless-Lambda-Funktion auszuführen. Bei SageMaker handelt es sich um eine Full-Service-Plattform mit Data-Preparation-Tools wie Data Wrangler (oder auch der automatisierten Option Autopilot). Visualisierungs-Tools sollen gewährleisten, dass die User nicht lange nach den wesentlichen Informationen suchen müssen.

Auf einen Blick:

H2O AI Cloud

Die H2O AI Cloud verspricht im Wesentlichen, gute KI-Algorithmen in produktive Ergebnisse zu verwandeln. Dabei erzeugt eine "Driverless AI" eiune automatisierte Pipeline, um Daten einzugeben und die wichtigsten Merkmale zu untersuchen. Dabei bekommen die Algorithmen Unterstützung von einer Sammlung von Open-Source- und proprietären Feature-Engineering-Tools. Die Ergebnisse lassen sich in Dashboards oder (automatisierten), grafischen Visualisierungen anzeigen.

Auf einen Blick:

IBM SPSS

Statistiker verlassen sich seit Jahrzehnten auf SPSS, wenn es darum geht, über Zahlenmengen zu brüten. Die aktuelle Version enthält auch Optionen, um modernere Ansätze wie Machine Learning, Textanalysen oder andere KI-Algorithmen zu integrieren. Das Statistics Package fokussiert hingegen auf numerische Erklärungen der Geschehnisse. Der SPSS Modeler kann als Drag-and-Drop-Tool für Daten-Pipelines zu verwertbaren Insights führen.

Auf einen Blick:

RapidMiner

Die Tools von RapidMiner sind in erster Linie für Data Scientists an vorderster Front gemacht. Das Kernangebot: Eine vollständige Visual IDE, um mit diversen Data Flows zu experimentieren und so zu den besten Insights zu kommen. Zum Angebot gehören zunehmend automatisierte Lösungen, die den Prozess für weitere Mitarbeiter im Unternehmen mit Hilfe eines simpleren Interface zugänglicher zu gestalten. Zudem hat das Unternehmen sein Cloud-Angebot mit einem AI Hub erweitert, der die Einführung vereinfachen soll.

Auf einen Blick:

SAP

Wer in der Fertigungsbranche arbeitet, kennt SAP Software. Die Datenbanken der Walldorfer tracken Waren sämtlicher Art auf allen Stationen der Lieferkette. Es überrascht also nicht, dass SAP massiv in ein qualitativ hochwertiges Predictive-Analytics-Tool investiert hat, um Unternehmen zu smarteren Entscheidungen zu verhelfen. Das Tool baut stark auf Business Intelligence und Reporting auf - und behandelt Predictions als eine weitere Spalte, die es analytisch darzustellen gilt. Historische Daten fließen in die Entscheidungen der Zukunft ein - hauptsächlich mithilfe von hochautomatisierten Machine-Learning-Routinen. Um die zum Laufen zu bekommen, müssen Sie übrigens kein KI-Programmierer sein: Dank "Conversational Analytics" können Sie einfach eine (natürlichsprachliche) Frage stellen und erhalten nützliche Erkenntnisse zurück.

Auf einen Blick:

SAS

Eines der dienstältesten Statistik- und Business-Intelligence-Pakete von SAS ist mit zunehmenden Alter nur stärker und leistungsfähiger geworden. Unternehmen mit Prognosebedarf können mit einer Mischung aus Statistik- und Machine-Learning-Algorithmen - bei SAS sporicht man von "Composite AI" - entsprechende Reports erzeugen. Das Set ist unterteilt in Tools für grundlegende Explorationsaufgaben wie Visual Data Mining oder Visual Forecasting. Es stehen jedoch auch Tools für spezifische Branchen zur Verfügung, etwa eine Anti-Geldwäsche-Software, um potenziellen Compliance-Problemen vorzubeugen.

Auf einen Blick:

Tibco

Nachdem die Daten durch verschiedene Integrationstools gesammelt wurden, kann das Predictive-Analytics-Toolset von Tibco damit beginnen, Prognosen zu erstellen. Data Science Studio ermöglicht Teams zusammenzuarbeiten, um Low-Code- und No-Code-Analysen zu fahren. Für spezifische Datensätze stehen weitere Optionen zur Verfügung: Tibco Streaming ist beispielsweise darauf optimiert, Echtzeit-Entscheidungen aus einer Zeitreihe von Ereignissen zu erstellen. Spotfire erstellt hingegen Dashboards, indem es standortbezogene Daten mit historischen Ergebnissen integriert.

Auf einen Blick:

(fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation cio.com.