8 der besten KI-Datenanalyse-Softwares und -Tools zum Ausprobieren

Software für Datenanalysen mit künstlicher Intelligenz (KI) nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, natürliche Sprachverarbeitung und andere KI-Technologien, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und aus großen Datensätzen Prognosen abzuleiten.

Diese Tools verwenden KI-Algorithmen, um Datenanalyseprozesse zu automatisieren, sodass manuelle Programmierung oder umfangreiche technische Kenntnisse überflüssig werden. Lesen Sie weiter, um mehr über die heute am besten bewerteten KI-Datenanalysetools zu erfahren und die beste KI-Datenlösung für Ihr Unternehmen zu finden.

Vergleich der besten KI-Softwares und -Tools für Datenanalysen

Hier finden Sie einen direkten Funktionsvergleich der besten KI-Softwares für Datenanalysen, damit Sie die beste Lösung für Ihr Unternehmen finden.

Salesforce Einstein Analytics Platform: Am besten für CRM-Analysen

Salesforce Einstein Analytics ist eine umfassende KI-Lösung für CRM. Das heißt: Obwohl die Plattform umfangreiche Funktionen bietet, dient sie in erster Linie als Plattform für Kunden- und Geschäftsanalysen, die KI- und ML-Funktionen nutzt, um Dateneinblicke zu liefern. Einstein Analytics verbindet sich mit CRM-Daten, um Datenanalyse-Dashboards und Berichte zu erstellen. So kann das Vertriebsteam beispielsweise eine visuelle Darstellung von CRM-Daten wie offenen Vertriebschancen, abgeschlossenen Geschäften und Umsätzen erzeugen.

Die Einstein Analytics Platform bietet ein KI-Tool ohne Programmierung mit Storytelling auf Knopfdruck und automatisierter Erkennung, das Sie zur Erstellung einer „Story“ auffordert. Es übernimmt Ihre Dateneingabe und analysiert die Daten automatisch, sobald Sie auf die Schaltfläche „Story erstellen“ klicken, um ein relevantes Dashboard mit Visualisierungen und Erkenntnissen zu erzeugen.

Einstein ist über Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Salesforce Platform, Analytics Cloud und Community Cloud verfügbar.

Vor- und Nachteile

Preise

• Einstein Predictions: 75 US-Dollar pro Benutzer und Monat, jährliche Abrechnung.
• CRM Analytics Growth: 140 US-Dollar pro Benutzer und Monat, jährliche Abrechnung.
• CRM Analytics Plus: 165 US-Dollar pro Benutzer und Monat, jährliche Abrechnung.
• Revenue Intelligence: 220 US-Dollar pro Benutzer und Monat, jährliche Abrechnung.

Funktionen

• Funktionen für die Datenverwaltung, etwa visuelle Datenaufbereitung und eigenständige ETL-Funktionen.
• Codefreie KI mit Funktionen für prädiktive und präskriptive Analysen.
• Empfehlungen in Echtzeit.
• Automatisierte Erkennung.
• Narrative Erläuterungen und Funktionen zur Generierung natürlicher Sprache.

Eine umfassendere Erklärung zur Nutzung von KI-Tools finden Sie in unserem Leitfaden: Die besten generativen KI-Apps und -Tools

IBM Cognos Analytics: Am besten für Self-Service-Analysen

IBM Cognos Analytics ist eine KI-gestützte, Self-Service-Analyseplattform. Die Self-Service-Funktionen von IBM Cognos Analytics ermöglichen es autorisierten Benutzern, auch ohne Administrator auf Mobilgeräten auf Berichte zuzugreifen und sie zu bearbeiten – sogar offline oder in Umgebungen ohne Verbindung. Der geführte Self-Service-Ansatz kann die Absicht des Benutzers vorhersagen und Empfehlungen liefern und gleichzeitig den Analyseprozess automatisieren.

Cognos Analytics bietet außerdem Suche in natürlicher Sprache und KI-gestützte Analysen. Dadurch können Benutzer Fragen in Alltagssprache stellen und intelligente Erkenntnisse erhalten. Mit dem KI-gestützten Datenmodul von Cognos Analytics können Sie außerdem berechnete Felder hinzufügen, Datenquellen verknüpfen und benutzerdefinierte Datensätze für Ihr Team erstellen.

Die Cognos-Analytics-Plattform bietet zahlreiche Funktionen, darunter Datenintegration und -modellierung, erweiterte Analysen, Datenvisualisierungen, Berichte und Dashboards. Sie ermöglicht die Verbindung mit externen Datenquellen und unterstützt Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Speicher und Big Data.

Vor- und Nachteile

Preise

Kostenlose Testversion für bis zu 5 Benutzer.

• Cognos Analytics on Cloud On-Demand: Der Standardbenutzerplan beginnt bei 10,60 US-Dollar pro Benutzer und Monat, während der Premiumbenutzerplan bei 42,40 US-Dollar pro Benutzer und Monat beginnt.
• Cognos Analytics on Cloud Hosted:Individuelles Angebot.
• Cognos Analytics software:Individuelles Angebot.

Funktionen

• Echtzeitanalyse.
• Datenexploration automatisieren.
• Daten visualisieren und Berichte dazu erstellen.
• Webbasierte Datenmodellierung – Daten hochladen, verbinden, verknüpfen und modellieren.
• Datenexploration und Prognosen – prädiktive Prognosen, Entscheidungsbäume, KI-Assistent.

Sisense: Am besten für Produktteams

Mit Pro-Code-, Low-Code- und No-Code-Funktionen ist Sisense eine Business-Intelligence-Lösung, mit der Produktteams Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren können, um KI-/ML-gestützte Analysen und Erkenntnisse zu generieren, die sich in Anwendungen integrieren lassen.

Geschäftsanwender können Sisenses No-Code-/Low-Code-Anwendungen nutzen, während Entwickler mit den Developer-First-Tools, SDKs und APIs fortschrittliche Analyseanwendungen erstellen und anpassen können. Diese lassen sich in die Produkt-UI und die CI/CD-Pipeline Ihres Unternehmens einbetten.

Um die Produktivität zu steigern, können Endanwender KI-/ML-gestützte Analysen mit Diagrammen und Grafiken visualisieren oder die Daten anhand von Fragen erkunden, die durch Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ) interpretiert werden, sowie durch natürliche Sprachgenerierung (NLG) oder generative KI erstellte Antworten.

Vor- und Nachteile

Preise

Obwohl Sisense seine Preise nicht auf der Website veröffentlicht, zeigen öffentlich verfügbare Daten, dass das KI-Datentool folgende Kosten verursacht:

• Sisense-Essentials-Paket: 40.000 US-Dollar für 12 Monate, 80.000 US-Dollar für 24 Monate oder 120.000 US-Dollar für 36 Monate.
• Sisense-Advanced-Paket: 69.000 US-Dollar für 12 Monate, 138.000 US-Dollar für 24 Monate oder 207.000 US-Dollar für 36 Monate.
• Sisense-Pro-Paket: 109.000 US-Dollar für 12 Monate, 218.000 US-Dollar für 24 Monate oder 327.000 US-Dollar für 36 Monate.

Für Ihren tatsächlichen Preis wenden Sie sich an das Unternehmen, um ein individuelles Angebot zu erhalten.

Funktionen

• Datenvisualisierung.
• Flexible Bereitstellungsoptionen – Sisense funktioniert mit der Cloud, On-Premises- und hybriden Architekturen.
• Data Storytelling mithilfe von Diagrammen, Grafiken, Karten und Zusammenfassungen.
• Funktionen für generative KI.

Qlik Analytics Platform: Am besten für die Datenerkundung

Die Qlik Analytics Platform, zu der Qlik Cloud Analytics und Qlik Sense gehören, ist eine führende KI-Datenanalyse-software, die die Funktionen von BI und Datenvisualisierung kombiniert und Ihnen die Analyse Ihrer Daten ermöglicht. Mit Qlik Cloud Analytics können Sie Ihre Analysen in der Cloud bereitstellen, sodass sie von überall aus zugänglich sind, während Qlik Sense für die On-Premises-Bereitstellung konzipiert ist und sich an Branchen mit strengen Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit richtet.

Qlik zeichnet sich durch seine Funktionen zur Datenerkundung aus, da sowohl technische als auch nicht technische Nutzer durch interaktive Visualisierungen Erkenntnisse und Muster in ihren Daten entdecken können. Die Drag-and-drop-Editoren unterstützen Teams außerdem bei ihren Arbeitsabläufen, da sie damit ihre Daten – bis ins kleinste Detail – untersuchen und individuelle Visualisierungen und Berichte erstellen können.

Vor- und Nachteile

Preise

Die Tarife und Preise von Qlik Cloud Analytics lauten wie folgt:

• Standard: 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung. Mindestens 10 Nutzer und bis zu 50 GB Daten für die jährliche Analysekapazität.
• Premium: 2.700 US-Dollar pro Monat bei jährlicher Abrechnung. Der Tarif beginnt bei 10 Vollnutzern und 50 GB Daten pro Jahr für die Analyse.
• Enterprise: Individuelles Angebot. Beginnt bei 500 GB Daten für die jährliche Analysekapazität.

Funktionen

• Interaktive Datenvisualisierungen und Dashboards.
• KI-generierte Analysen und Erkenntnisse, einschließlich Suche und Interaktion in natürlicher Sprache.
• Integration mit Data-Science- und Machine-Learning-Tools von Drittanbietern wie Amazon Sagemaker und Comprehend, Azure ML sowie Konnektivität für individuelle Lösungen, die in Sprachen wie R und Python entwickelt wurden.
• Funktionen für Berichte und Benachrichtigungen.
• Kann mithilfe von Machine Learning, Predictive Analytics und generativer KI Analysen erstellen.

Splunk: Am besten für Big-Data-Management und die Analyse von Maschinendaten

Obwohl viele Nutzer Splunk als Tool für Security Information and Event Management (SIEM) kennen, geht es weit darüber hinaus. Splunk bietet auch KI-gestützte Tools zur Datenanalyse. Splunk Enterprise erfasst, indiziert und analysiert maschinengenerierte Daten in Echtzeit. Es bietet Suchfunktionen, mit denen sich große Datenmengen durchsuchen lassen. Sie können nach bestimmten Daten suchen, komplexe Abfragen ausführen sowie Berichte und Visualisierungen erstellen.

Eine der herausragenden Funktionen von Splunk Enterprise ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen und zu indizieren, darunter Protokolle, Metriken und andere maschinengenerierte Daten – diese integrierten Datentools ermöglichen ein effizientes Big-Data-Management und die Analyse von Machine-Learning-Datensätzen.

Splunk kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen mit vielfältigen Datenquellen. Zu diesem Zweck erfasst Splunk Daten aus verschiedenen Systemen, darunter Websites, Anwendungen, Sensoren und Geräte, um Geschäftsmetriken zu überwachen und bestimmte Ergebnisse zu untersuchen.

Vor- und Nachteile

Preise

Splunk veröffentlicht seine Preise nicht auf der Website. Wenden Sie sich an das Unternehmen, um ein individuelles Angebot zu erhalten.

Funktionen

• Echtzeitverarbeitung von Datenströmen.
• Es lässt sich mit über 2.300 Drittanbieter-Apps integrieren, darunter AWS, GCP, Microsoft Azure, SAP, Kafka, OpenShift, Kubernetes und weitere.
• Dashboards und Visualisierungen.
• Überwachung und Benachrichtigungen.

Looker: Am besten für die Datenvisualisierung

Looker ist eine Plattform für BI, Datenanwendungen und eingebettete Analysen, mit der Nutzer Daten aus verschiedenen Quellen untersuchen und analysieren können. Sie bietet Tools zur Datenerkundung, -transformation und Datenvisualisierung, mit denen nicht technische und technische Fachkräfte auf Daten zugreifen und sie analysieren können.

Die Datenvisualisierungsfunktion ist besonders leistungsstark, da Lookers Toolset eine Drag-and-drop-Oberfläche, erweiterte Filter- und Datenbearbeitungsfunktionen sowie kollaborative Tools zum Teilen von Dashboards und Berichten umfasst – all das hilft bei der Erstellung visuell ansprechender Datenberichte. Dank der Integrationsfunktionen von Looker lassen sich diese Berichte mit einer Vielzahl von Datenquellen und Anwendungen verbinden.

Je nach Lernstil fällt es manchen Fachkräften in Unternehmen leichter, diese visuellen Berichte zu erfassen und dadurch schnelle, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Vor- und Nachteile

Preise

Looker hat zwei Preiskomponenten: Plattform- und Nutzerpreise.

Die Plattformpreise entsprechen den Kosten für den Betrieb einer Looker-Instanz, während die Nutzerpreise die Lizenzkosten für den Zugriff einzelner Nutzer auf die Looker-Plattform bezeichnen.

Plattformvarianten:

• Standardvariante: Ab 5.000 US-Dollar pro Monat. Ideal für Teams mit weniger als 50 Nutzern.
• Enterprise: Individuelle Angebote.
• Embed: Individuelle Angebote.

Nutzerlizenzen:

• Viewer-Nutzer: 30 US-Dollar pro Nutzer und Monat.
• Standard-Nutzer: 60 US-Dollar pro Nutzer und Monat.
• Developer-Nutzer: 125 US-Dollar pro Nutzer und Monat.

Funktionen

• Looker lässt sich problemlos in andere Anwendungen einbetten.
• Bietet Integrationen mit verschiedenen Datenquellen, darunter Datenbanken, Data Warehouses und Cloud-Speicherlösungen.
• Visualisierung – Sie können Diagramme, Grafiken und Dashboards erstellen, die hochgradig anpassbar und interaktiv sind.
• Automatische Generierung von Datenmodellen durch das Scannen von Datenschemata.

Eine größere Auswahl an Datenvisualisierungstools finden Sie in unserem Leitfaden: Die besten Datenvisualisierungstools

ThoughtSpot: Am besten für suchgesteuerte Analysen

Künstliche Intelligenz und Automatisierung sind die zentralen Bestandteile der Datenanalyselösung von ThoughtSpot. Besonders hervorzuheben ist, dass das Unternehmen den Zugang zu Daten und Analysen demokratisieren möchte, indem es den Prozess vereinfacht und für alle Nutzer zugänglich macht – unabhängig von deren technischen Kenntnissen. Die Plattform nutzt KI, um die Absicht des Nutzers zu verstehen, große Datenmengen zu analysieren und relevante Erkenntnisse und Visualisierungen in Echtzeit bereitzustellen.

Um seine Mission zu unterstützen, den Datenzugang zu demokratisieren, ermöglicht das suchgesteuerte Analysetool von ThoughtSpot, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofort relevante Erkenntnisse in Form von Visualisierungen und Berichten zu erhalten. Die Plattform nutzt KI- und Machine-Learning-Algorithmen, um Nutzeranfragen zu verstehen und präzise Antworten zu liefern.

Vor- und Nachteile

Preise

• Team: 95 US-Dollar pro Monat für bis zu fünf Nutzer.
• Essentials: 15.000 US-Dollar pro Jahr – für bis zu 20 Nutzer.
• Pro: Individuelles Angebot. Jährliche Abrechnung. Unbegrenzte Nutzerzahl.
• Enterprise: Individuelles Angebot. Jährliche Abrechnung. Unbegrenzte Nutzerzahl.

Funktionen

• Mit der KI-gestützten Suche können Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen und KI-gestützte Antworten auf Ihre Fragen erhalten.
• Unterstützung verschiedener Cloud-Plattformen, darunter Google BigQuery, Amazon Redshift, Oracle und weitere.
• Eingebettete Liveboards, Diagramme und Tabellen.
• Suche in natürlicher Sprache.
• Drill-down-Analysen.

Polymer: Am besten für Agenturen, E-Commerce- und Marketingteams

Die KI-Datenanalyseplattform von Polymer ermöglicht es Ihnen, Visualisierungen zu erstellen, Dashboards aufzubauen und Datenerkenntnisse interaktiv zu präsentieren. Sie bietet speziell für Agenturen, E-Commerce-Unternehmen und Marketingteams entwickelte Tools für die KI-Datenanalyse, die Datenanalysen nutzen möchten, um ihre Strategien voranzutreiben.

Polymer bietet eine automatisierte E-Commerce-Reporting-Plattform, mit der Sie die Leistungskennzahlen Ihres Shopify- und Amazon-Geschäfts überwachen können. Außerdem können Sie KI nutzen, um automatisierte digitale Verkaufsberichte zu erstellen. So können Sie Daten aus mehreren Quellen erfassen und konsolidieren und erhalten einen umfassenden Überblick über Ihre Marketingleistung.

Um Marketingfachleute zusätzlich zu unterstützen, bietet Polymer mehrere E-Commerce-BI-Vorlagen, darunter SEO-Berichte, Facebook-Ads-Berichte und PPC-Berichte. Polymer automatisiert die Kundenberichterstattung für Agenturen und ermöglicht es Ihnen, für jeden Kunden individuelle Arbeitsbereiche zu erstellen sowie teilbare Berichte und Erkenntnisse zu generieren.

Sie können Polymer mit einer großen Auswahl an Drittanbietertools verbinden, darunter Google Ads, Excel, Sheets, Zendesk und Shopify.

Vor- und Nachteile

Preise

Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar.

• Starter: 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei monatlicher Abrechnung oder 10 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung.
• Pro: 40 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei monatlicher Abrechnung oder 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung.
• Group/Enterprise: Individuelles Angebot.

Funktionen

• Verbindung mit zahlreichen Datenquellen.
• Unterstützung eingebetteter Analysen.
• Bietet zahlreiche Widgets zur Datenvisualisierung, darunter Heatmaps, Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Streudiagramme und weitere.

So wählen Sie die beste KI-Datenanalysesoftware für Ihr Unternehmen aus

Die beste KI-Datenanalysesoftware zu finden, kann schwierig und überwältigend sein, da der Prozess umfangreiche Recherchen erfordert, die in der Regel zeitaufwendig sind. Dazu gehört normalerweise, mehrere Demos zu buchen und an zahlreichen Gesprächen mit Anbietern von KI-Datenanalyselösungen teilzunehmen.

Wir haben den Markt für Sie untersucht und die besten KI-Datenanalysetools für verschiedene Unternehmenstypen gefunden. Unsere Untersuchung hat beispielsweise ergeben, dass Looker ideal für die Datenvisualisierung ist, während Salesforce sich besonders für CRM-Analysen eignet. Splunk ist für das Management großer Datenmengen geeignet, und IBM Cognos Analytics ist die beste Option für alle, die ein Self-Service-Tool für KI-Datenanalysen suchen.

Sisense eignet sich am besten für Produktteams, Qlik ist ideal für die Datenexploration, und ThoughtSpot eignet sich für suchgesteuerte Analysen. Geschäftsanwender, Agenturen sowie E-Commerce- und Marketingteams können von den Funktionen von Polymer für ihre Arbeitsabläufe profitieren.

Bei der Suche nach der besten Software für KI-Datenanalysen müssen Sie Ihren Datenanalysebedarf ermitteln, Ihre Branche berücksichtigen und die Kernfunktionen jedes Tools bewerten, um sicherzustellen, dass es Ihren geschäftlichen Anforderungen entspricht.

Software für KI-Datenanalysen: Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Wir haben die am häufigsten gestellten Fragen zu Software und Tools für KI-Datenanalysen beantwortet, damit Sie die für Ihr Unternehmen geeignetste Lösung finden.

Auf welche wichtigen Funktionen sollte ich bei der Auswahl einer Software für KI-Datenanalysen achten?

• Datenvisualisierung, für leicht verständliche Berichte.
• Machine-Learning-Funktionen, um die Berichterstellung zu automatisieren.
• Verarbeitung natürlicher Sprache, damit Nutzer ihre Anfragen in Alltagssprache formulieren können.
• Kompatibilität mit Mobilgeräten, für die Nutzung unterwegs.
• Datensicherheit, zum Schutz sensibler Unternehmensdaten.
• Kollaborationsfunktionen, damit Teams zusammenarbeiten können.
• Anpassungsoptionen, damit Sie Parameter entsprechend Ihren Anforderungen festlegen können.

Können KI-Datenanalysetools große und komplexe Datensätze effizient verarbeiten?

Software für KI-Datenanalysen kann riesige und komplexe Datensätze verarbeiten und analysieren. Die Tools können strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten verarbeiten und Erkenntnisse und Muster aus verschiedenen Quellen extrahieren.

Wie tragen KI-Analyselösungen zu besseren Entscheidungen in Unternehmen bei?

KI-Datenanalysen verbessern die Entscheidungsfindung auf vielfältige Weise. Dazu gehören unter anderem:

• Geschwindigkeit und Effizienz.
• Risikomanagement.
• Höhere Genauigkeit und Objektivität.
• Entscheidungsunterstützung in Echtzeit.
• Prozessoptimierung.
• Erkennung komplexer Muster.

Fazit: Software und Tools für KI-Datenanalysen

Früher waren Datenanalyseaufgaben Datenexperten vorbehalten. Da KI immer alltäglicher wird, können Geschäfts- und technisch nicht versierte Nutzer nun Dashboards zur Datenvisualisierung und für erweiterte Datenabfragen erstellen. KI ermöglicht es Nutzern, Datenanalysefunktionen auszuführen, indem sie über die Verarbeitung natürlicher Sprache mit dem System kommunizieren.

Dieser Generationswechsel in der Datenanalyse ermöglicht einen schnelleren und einfacheren Zugang zu Datenerkenntnissen. Entscheidungsträger können dadurch datengestützte Entscheidungen treffen, ohne auf technische Experten angewiesen zu sein.

Um mehr darüber zu erfahren, wie KI-Software in Unternehmen eingesetzt wird, lesen Sie unseren ausführlichen Leitfaden: Die beste Software für künstliche Intelligenz