Datenlösungsplattformen mit künstlicher Intelligenz

Auf künstliche Intelligenz gestützte Datenlösungsplattformen werden Unternehmen bei der Verwaltung, Analyse und Visualisierung ihrer Daten unterstützen. Diese Art von fortschrittlicher Plattform nutzt fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Technologien der künstlichen Intelligenz, um tiefere Einblicke zu liefern, Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Wir stellen Ihnen die besten Plattformen für Datenlösungen mit künstlicher Intelligenz vor, die den Weg weisen werden.

Databricks

Databricks ist eine einheitliche Datenanalyseplattform. Sie genießt aufgrund ihrer Schnelligkeit und Effizienz großes Ansehen bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Sie ist sehr gut mit Apache Spark integriert, was Teams oder Unternehmen hilft, Data Engineering, Data Science und Analysen an einem Ort durchzuführen.

Hauptmerkmale
Einheitliche Analytik für Data Engineering und maschinelles Lernen.
Bessere Leistung aufgrund der Optimierung von Delta Lake.
Kollaborativer Arbeitsbereich für Datenteams.

Google Cloud AI

Google Cloud AI ist eine Suite von Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, mit der Unternehmen die leistungsstarke Infrastruktur von Google nutzen können. Sie ermöglicht es Unternehmen, leistungsstarke Funktionen für Datenanalyse, natürliche Sprache und Bilderkennung zu nutzen.

Wichtigste Merkmale
AutoML für benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle.
Durch künstliche Intelligenz gesteuerte Dateneinblicke und prädiktive Analysen.
Skalierbare, sichere Cloud-Infrastruktur.

Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI bietet eine ziemlich umfassende Suite von Diensten und Tools für künstliche Intelligenz, die sich auf einer Ebene als maschinelles Lernen, kognitive Dienste und Bot-Dienste zusammenfassen lassen. Sie bietet skalierbare und anpassbare Lösungen für fast alle Branchen.

Wichtigste Merkmale
Azure Machine Learning zur Erstellung und Bereitstellung von Modellen.
Cognitive Services für Sehen, Sprache und Verstehen.
Integration mit Azure Data Lake und Power BI.

IBM Watson

IBM Watson ist eine vollwertige Plattform für künstliche Intelligenz, die End-to-End-Funktionen für erweiterte Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen bietet. Sie bietet Tools, mit denen Unternehmen Arbeitsabläufe automatisieren, Kundenerfahrungen verbessern und Innovationen vorantreiben können.

Wichtigste Merkmale
Watson Studio für Datenwissenschaftler und Entwickler.
Watson Assistant – Erstellung von KI-gesteuerten Chatbots.
Erweiterte Analysen mit Watson Discovery.

Snowflake

Es handelt sich um eine Cloud-basierte Datenplattform, die Datenspeicherung und -freigabe bietet und durch künstliche Intelligenz für optimierte Datenspeicherung und Abfrageleistung genutzt wird, was die Analyse von Unternehmensdaten erleichtert.

Wichtigste Merkmale
Multi-Cloud-Unterstützung – AWS, Azure, Google Cloud.
Skalierbare und elastische Datenspeicherung.
Abfrageoptimierung durch künstliche Intelligenz.

AWS AI

Die hochentwickelten Dienste für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen reichen von SageMaker, das für die Erstellung von Modellen und die Bereitstellung verwendet wird, bis hin zu Rekognition, das bei der Bild- und Videoanalyse eingesetzt wird. AWS AI wird Unternehmen dabei helfen, ihre künstliche Intelligenz ganz einfach zu erweitern.

Hauptmerkmale
SageMaker für maschinelles Lernen von Anfang bis Ende.
Auf künstliche Intelligenz gestützte Dateneinblicke und -analysen.
Enge Integration mit AWS-Datenspeicher- und -Rechenservices.

H2O.ai

H2O.ai bietet eine Open-Source-Plattform für künstliche Intelligenz im Bereich des maschinellen Lernens und der prädiktiven Analyse. Sie bietet Tools zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen der künstlichen Intelligenz für Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Geschäftsanalysten.

Hauptmerkmale
AutoML für automatisiertes maschinelles Lernen.
H2O Driverless – künstliche Intelligenz für schnelle Modellentwicklung.
Integration mit den gängigsten Data-Science-Tools wie R und Python.

DataRobot

DataRobot ist eine Unternehmensplattform für künstliche Intelligenz zur Automatisierung des gesamten Prozesses der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen. Sie ermöglicht es Unternehmen, schnell und effizient umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Hauptmerkmale
Automatisiertes maschinelles Lernen für eine schnellere Modellentwicklung.
Überwachen und Verwalten von Modellen.
Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen und Plattformen.

Alteryx

Alteryx unterstreicht seine Position als Enterprise-Data-Analytics-Plattform, die durch die Integration von Datenaufbereitung, Datenvermischung und fortschrittlichen Analysen angetrieben wird. Sie nutzt künstliche Intelligenz, um Daten-Workflows zu vereinfachen und so eine bessere und entschiedenere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Hauptmerkmale
Self-Service-Datenanalyse mit Visualisierung.
Durch künstliche Intelligenz gesteuerte Datenvorbereitung und -bereinigung.
Native Integrationen mit führenden BI-Tools, wie Tableau und Qlik.

Sisense

Sisense ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Business Intelligence-Plattform, die komplexe Daten in Aktionen umwandelt. Sie bietet leistungsstarke Datenanalyse- und Visualisierungstools, die Unternehmen helfen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Hauptmerkmale
Durch künstliche Intelligenz gesteuerte Datenanalysen und Einblicke.
Interaktive Datenvisualisierung und Dashboards.
Integration mit allen Datenquellen und Anwendungen.