Analytics

KI Tools Heute führt 21 aktive KI-Tools aus der Kategorie Analytics — jedes mit echtem Launch-Datum, Stimmen aus der Community und, wo die Macher Stripe verbunden haben, verifiziertem Monatsumsatz. 21 sind in der vergangenen Woche gestartet. Geh die Liste unten durch, vergleich Funktionen und ehrliche Traktion, und nimm das Analytics-Tool, das passt.

Dot — Ab heute steht mit Dot ein neuer KI-Datenanalyst zur Verfügung, der Fragen zu Geschäftsdaten direkt in Slack und anderen Chat-Tools beantwortet. Statt Kennzahlen in Dashboards zu suchen oder auf Auswertungen aus der Analytics-Abteilung zu warten, tippst du deine Frage einfach in den Chat – Dot liefert die Antwort dort, wo dein Team ohnehin arbeitet. Das Tool richtet sich an alle, die im Arbeitsalltag schnell an Zahlen kommen müssen, ohne selbst SQL zu schreiben oder Reports zu bauen: Produktmanager, Vertriebsteams, Führungskräfte oder wer sonst regelmäßig Datenfragen hat. Gerade weil Datenanalysen oft an fehlender Zeit oder fehlendem technischem Zugang scheitern, schließt Dot eine Lücke zwischen den Daten im Unternehmen und den Menschen, die täglich Entscheidungen darauf stützen. Mit dem Start von Dot wird Datenanalyse damit zu einem Bestandteil der normalen Chat-Kommunikation im Unternehmen – kein separates Tool, kein Umweg über die IT, sondern eine direkte Frage-Antwort-Interaktion in der gewohnten Arbeitsumgebung.
Findly — Findly ist jetzt verfügbar und bringt eine neue Art, mit Daten zu arbeiten: Statt komplizierte Abfragen zu schreiben, stellst du deine Fragen einfach im Chat. Das Tool verbindet sich mit deinen bestehenden Datenquellen und antwortet direkt in natürlicher Sprache – aus den Antworten lassen sich außerdem automatisch Dashboards erstellen, die du weiterverwenden oder teilen kannst. Damit richtet sich Findly an alle, die schnell fundierte Antworten aus ihren Daten brauchen, ohne selbst Analyst oder Entwickler zu sein: Produktteams, Marketingverantwortliche oder Gründer, die den Überblick über ihre Kennzahlen behalten wollen. Gerade jetzt, wo Unternehmen zunehmend auf datenbasierte Entscheidungen setzen, aber nicht jeder Zugang zu spezialisierten Analyse-Teams hat, schließt Findly eine wichtige Lücke. Mit dem Start von Findly wird der Umgang mit Unternehmensdaten für mehr Menschen im Team zugänglich – unabhängig vom technischen Hintergrund. Wer bisher auf Reports von Kolleg:innen warten musste, kann jetzt selbst nachfragen und bekommt passende Visualisierungen gleich mit.
ChartPixel — Ab sofort ist ChartPixel verfügbar, ein Analyse-Tool, das aus einer hochgeladenen Tabelle automatisch Diagramme, Auswertungen und einen präsentationsfertigen Bericht erstellt. Du lädst deine Excel- oder CSV-Datei hoch, und ChartPixel übernimmt den Rest: Es erkennt Muster in den Daten, erstellt passende Charts und fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen – bereit zum Einfügen in eine Folienpräsentation. Damit richtet sich das Tool vor allem an alle, die regelmäßig Zahlen auswerten müssen, aber keine Zeit oder Lust haben, jedes Diagramm von Hand zu bauen: Marketing-Teams, Berater, Studierende oder alle, die schnell einen Report für ein Meeting brauchen. Gerade weil Tabellenkalkulationen in vielen Arbeitsalltagen noch immer der Ausgangspunkt für Auswertungen sind, schließt ChartPixel eine Lücke zwischen Rohdaten und fertiger Präsentation. Statt Stunden mit Formatierung und Chart-Erstellung zu verbringen, bekommst du in kurzer Zeit ein Ergebnis, das du direkt weiterverwenden kannst. Wer heute noch manuell zwischen Tabelle und Folie hin- und herspringt, findet in ChartPixel eine unkomplizierte Alternative.
Sourcetable — Sourcetable ist ab sofort verfügbar und bringt eine neue Idee für den Umgang mit Tabellen und Daten mit: Statt Formeln selbst zu tippen, beschreibst du in normaler Sprache, was du wissen willst – Sourcetable übernimmt die Analyse, schreibt die passende Formel und erstellt bei Bedarf gleich das passende Diagramm dazu. Das Tool eignet sich für alle, die regelmäßig mit Zahlen und Tabellen arbeiten, aber nicht jede Excel-Funktion auswendig kennen: Teams im Controlling, Marketing-Analysten oder auch Einzelpersonen, die schnell einen Überblick über ihre Daten brauchen. Gerade weil Tabellenkalkulation oft als sperrig gilt, macht der Start von Sourcetable den Einstieg leichter – Fragen an die eigenen Daten lassen sich jetzt stellen, ohne vorher eine Formelsprache lernen zu müssen. Wer Auswertungen bislang aufgeschoben hat, weil die Formel zu kompliziert schien, kann mit Sourcetable direkt loslegen und bekommt aus einer einfachen Beschreibung eine fertige Berechnung oder Visualisierung.
Bricks — Bricks ist jetzt als KI-gestützte Tabellenkalkulation verfügbar, die aus deinen Rohdaten direkt Dashboards, Reports und Visualisierungen erstellt – einfach per Prompt beschreiben, was du sehen möchtest, und Bricks übernimmt den Rest. Für alle, die täglich mit Tabellen arbeiten, aber keine Lust haben, jedes Diagramm von Hand zu bauen, ist das ein echter Zeitgewinn: Statt Formeln zu suchen und Pivot-Tabellen zu basteln, beschreibst du dein Ziel in normaler Sprache und bekommst eine fertige Auswertung. Ob Marketing-Team, das schnell einen Kampagnenreport braucht, oder Analyst, der Rohdaten in eine übersichtliche Visualisierung verwandeln will – Bricks nimmt dir die manuelle Aufbereitung ab. Gerade jetzt, wo in fast jedem Team Daten anfallen, aber die Zeit für Auswertungen knapp ist, ist ein Tool wie Bricks besonders hilfreich: weniger Klicks, mehr Fokus auf die eigentliche Analyse. Wer eine Alternative zu klassischen Spreadsheet-Workflows sucht, kann Bricks ab sofort ausprobieren.
Numerous.ai — Numerous.ai ist ab sofort als Add-in für Google Sheets und Excel verfügbar und bringt KI-Prompts direkt in deine Tabellen. Für alle, die täglich mit Tabellenkalkulationen arbeiten – ob im Marketing, Vertrieb oder Controlling – lohnt sich der Blick: Statt Formeln zeilenweise anzupassen, formulierst du einen Prompt einmal und lässt ihn automatisch auf jede Zeile deiner Tabelle anwenden. Ob Textzusammenfassungen, Kategorisierungen oder Auswertungen – die KI übernimmt die Wiederholung, du bleibst in deiner gewohnten Arbeitsumgebung. Das spart den Wechsel zu externen Tools und hält den gesamten Workflow innerhalb der Tabelle. Gerade jetzt, wo Tabellenkalkulationen weiterhin das Rückgrat vieler Analyseprozesse bilden, schließt Numerous.ai die Lücke zwischen klassischen Formeln und KI-gestützter Datenverarbeitung. Wer in Google Sheets oder Excel große Datenmengen sichtet, kann mit dem Add-in Prompts wie Formeln behandeln – zeilenbasiert, wiederholbar und ohne Programmierkenntnisse. Numerous.ai richtet sich damit an alle, die repetitive Analyseaufgaben in Tabellen automatisieren möchten, ohne die vertraute Oberfläche zu verlassen.
Onvo — Onvo ist ab sofort auf KI Tools Heute gelistet: ein Werkzeug für eingebettete Analytics, mit dem Produkte ihren Nutzerinnen und Nutzern die Möglichkeit geben, eigene Dashboards zu erstellen – einfach durch Beschreibung dessen, was gezeigt werden soll. Statt starrer Auswertungsmasken bekommen Endanwender damit einen Weg, sich ihre Sicht auf Daten selbst zusammenzustellen, ohne dass Entwicklerteams jede Ansicht einzeln bauen müssen. Richtig spannend ist das für Teams, die Analytics-Funktionen in ihre eigene Software integrieren wollen, aber keine komplette Reporting-Infrastruktur selbst entwickeln möchten. Onvo lässt sich als Baustein einbetten und übernimmt den Teil, der sonst viel Aufwand kostet: die Dashboard-Erstellung. Gerade jetzt, wo viele Produkte ihren Kundinnen und Kunden mehr Selbstständigkeit bei der Datenauswertung bieten wollen, ist ein Werkzeug wie dieses ein naheliegender Baustein. Wer eingebettete Analytics für die eigene Plattform sucht, findet mit Onvo ab sofort eine Option, die genau darauf zugeschnitten ist.
Querio — Ab heute ist Querio verfügbar, ein KI-gestützter Business-Intelligence-Assistent, der Fragen direkt aus deiner Datenbank beantwortet. Statt komplizierte SQL-Abfragen zu schreiben, tippst du deine Frage einfach in normaler Sprache ein, und Querio durchsucht deine Daten, liefert die Antwort und erstellt passende Diagramme dazu. Das Tool richtet sich an alle, die in Unternehmen mit Daten arbeiten, aber nicht zwangsläufig Programmierkenntnisse mitbringen – von Marketing-Teams über Produktmanager bis hin zu Geschäftsführern, die schnelle Einblicke brauchen, ohne auf ein Analyse-Team warten zu müssen. Mit dem heutigen Start bekommst du eine direkte Verbindung zwischen Datenbank und Entscheidungsfindung: Fragen stellen, Diagramme erhalten, Zusammenhänge verstehen – ganz ohne Umweg über Analysten oder Dashboards, die erst aufwendig konfiguriert werden müssen. Querio übernimmt die technische Arbeit im Hintergrund und macht Datenanalyse damit für mehr Menschen im Unternehmen zugänglich.
Definite — Mit Definite ist jetzt eine neue Analytics-Plattform verfügbar, die deine Daten aus verschiedenen Tools an einem zentralen Ort zusammenführt. Statt dich durch einzelne Dashboards zu klicken oder SQL-Abfragen zu schreiben, stellst du deine Fragen einfach in natürlicher Sprache – die KI von Definite durchsucht die zusammengeführten Daten und liefert dir die Antwort direkt. Das richtet sich an Teams, die den Überblick über verstreute Datenquellen verlieren und schneller zu Erkenntnissen kommen wollen, ohne jedes Mal eine Analystin oder einen Analysten einzuschalten. Gerade weil Unternehmen heute mit einer wachsenden Zahl an Tools arbeiten, sammelt sich Wissen an vielen verschiedenen Stellen an – Definite bringt diese Informationen zusammen und macht sie über eine einzige Schnittstelle zugänglich. Wer bisher Zeit mit dem Zusammensuchen von Zahlen aus verschiedenen Systemen verbracht hat, kann mit Definite direkt zur Frage springen und bekommt die passende Antwort aus den vorhandenen Daten geliefert.
Zenlytic — Mit Zenlytic ist jetzt eine Analytics-Plattform live, mit der du Fragen zu deinen Unternehmensdaten einfach im Chat stellst und direkt eine Antwort bekommst – ganz ohne SQL-Kenntnisse oder Rückfragen beim Datenteam. Zenlytic richtet sich an Business-User, die täglich mit Kennzahlen arbeiten, aber nicht selbst Abfragen schreiben wollen oder können. Statt auf Reports zu warten, tippst du deine Frage ein und erhältst eine Antwort, die auf klar definierten und geprüften Datenmodellen basiert – also governed, nicht geraten. Das macht den Unterschied zu klassischen Chat-Tools, die einfach nur Zahlen ausspucken: Bei Zenlytic bleibt die Antwort nachvollziehbar und an feste Definitionen gebunden. Für Teams, die schnell handeln müssen, aber nicht auf Kosten der Datenqualität, ist das ein Schritt nach vorn: weniger Wartezeit, mehr Selbstständigkeit, ohne dass Governance auf der Strecke bleibt. Wer bisher zwischen langen Anfragen an die IT und unsicheren Selbstbedienungs-Dashboards pendelte, bekommt mit Zenlytic jetzt einen dritten Weg.
Basedash — Basedash ist jetzt bei KI Tools Heute gelistet: ein KI-gestütztes Business-Intelligence-Tool, das direkt aus deiner Datenbank Dashboards und interne Admin-Oberflächen erstellt. Statt jede Auswertung von Hand zu bauen, verbindet sich Basedash mit deiner bestehenden Datenbank und generiert daraus automatisch Übersichten, mit denen Teams Zahlen einsehen, Datensätze bearbeiten und interne Abläufe steuern können. Gedacht ist das Tool für Entwicklerteams, Produktmanager und Ops-Teams, die schnell an belastbare interne Werkzeuge kommen wollen, ohne dafür eigene Frontends zu programmieren. Gerade weil viele Unternehmen ihre Daten über mehrere Systeme verteilt pflegen, lohnt sich ein Blick auf Basedash: Die KI übernimmt die Struktur- und Layoutarbeit, sodass sich Teams auf die eigentliche Analyse und Entscheidungsfindung konzentrieren können. Wer bisher zeitaufwendig eigene Admin-Panels gebaut hat, findet hier eine Alternative, die den Weg von der Datenbank zum nutzbaren Dashboard deutlich verkürzt.
Fabi — Mit Fabi steht jetzt ein Arbeitsbereich bereit, in dem du Daten direkt im Notebook untersuchst, daraus Reports erstellst und die Ergebnisse als Dashboard mit deinem Team teilst. Statt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln, läuft bei Fabi die komplette Analyse an einem Ort ab – vom ersten Blick in die Rohdaten bis zur fertigen Auswertung, die andere im Unternehmen einsehen können. Gedacht ist das Ganze für Teams, die regelmäßig mit Daten arbeiten, aber nicht jedes Mal eine komplette Auswertungsumgebung neu aufbauen wollen: Analystinnen und Analysten, Produktteams oder alle, die Kennzahlen im Blick behalten müssen. Die Notebook-Struktur sorgt dafür, dass Analyse-Schritte nachvollziehbar bleiben und sich Reports später weiterbearbeiten lassen, statt als starre Exporte zu enden. Für alle, die aktuell noch mit verstreuten Skripten, Tabellen und Exporten jonglieren, ist das ein guter Zeitpunkt, sich Fabi anzuschauen und zu prüfen, ob sich Datenanalyse und Teamarbeit damit einfacher verbinden lassen.
Julius — Ab sofort ist Julius auf KI Tools Heute gelistet: ein KI-gestützter Datenanalyst, der Fragen zu Tabellen und Datenbanken in normaler Sprache beantwortet und daraus passende Diagramme erstellt. Wer bisher Formeln, Pivot-Tabellen oder SQL-Abfragen scheute, kann jetzt einfach in eigenen Worten fragen, was in den Daten steckt – Julius übersetzt die Anfrage und liefert die Auswertung direkt als Chart. Das richtet sich an alle, die regelmäßig mit Excel-Listen, CSV-Dateien oder Datenbanken arbeiten, aber keine Zeit oder Lust haben, sich in komplexe Analyse-Tools einzuarbeiten: Teams im Controlling, im Marketing oder in der Produktentwicklung, die schnell an Zahlen kommen wollen, ohne extra jemanden aus der Datenabteilung zu fragen. Besonders praktisch: Man muss keine Analysesprache beherrschen, sondern formuliert seine Frage einfach so, wie man sie auch einem Kollegen stellen würde. Für alle, die Daten im Alltag nutzen, aber ungern selbst rechnen oder programmieren, ist das eine spürbare Erleichterung im Arbeitsalltag.
Rows — Rows startet als KI-gestützte Tabellenkalkulation, die klassische Tabellenkalkulation mit Datenanalyse verbindet. Ab sofort lassen sich Geschäftsdaten direkt importieren, auch aus PDFs, und per Prompt in normaler Sprache auswerten – ganz ohne SQL-Kenntnisse oder zusätzliche BI-Tools. Wer bisher zwischen Excel, Datenbank-Abfragen und Analyse-Software hin- und herwechseln musste, bekommt mit Rows jetzt einen Workflow, der Datenimport, Aufbereitung und Auswertung an einem Ort zusammenführt. Das richtet sich vor allem an alle, die im Arbeitsalltag Zahlen verstehen wollen, ohne dafür Programmierkenntnisse zu brauchen – etwa im Marketing, Vertrieb oder Controlling. Gerade weil Unternehmen heute immer mehr Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, aber nicht jeder Zugriff auf ein BI-Team hat, schließt Rows eine Lücke: Fragen an die eigenen Daten lassen sich stellen, wie man sie im Kopf formulieren würde, und die Tabelle liefert die Antwort direkt als Ergebnis zurück.
Deepnote — Deepnote ist jetzt in unserem Analytics-Katalog vertreten: ein kollaborativer Datenarbeitsplatz, der Datenexploration, den Bau von Datenanwendungen und Dashboards sowie den Betrieb von KI-Agenten in einer einzigen Cloud-Notebook-Umgebung zusammenführt. Statt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln, arbeitest du mit deinem Team direkt in einem gemeinsamen Notebook – von der ersten Datenabfrage bis zum fertigen Dashboard, das du mit Kolleginnen und Kollegen oder Stakeholdern teilst. Das Tool richtet sich an Data-Science- und Analytics-Teams, die ihre Analysen nicht isoliert auf einzelnen Rechnern, sondern zentral in der Cloud durchführen wollen. Weil alles im selben Workspace liegt, lassen sich Erkenntnisse direkt in interaktive Dashboards überführen oder als Datenanwendung bereitstellen, ohne den Kontext zu wechseln. Auch der Einsatz von KI-Agenten innerhalb der Notebooks ist möglich, etwa um wiederkehrende Analyseschritte zu automatisieren. Für Teams, die gemeinsam an Daten arbeiten und ihre Werkzeuge konsolidieren möchten, lohnt sich jetzt ein Blick auf Deepnote.
Polymer — Polymer ist ab sofort als eingebettete Analytics-Plattform verfügbar und richtet sich an Teams, die ihrem Produkt eigene Auswertungsfunktionen hinzufügen wollen. Statt Dashboards und Visualisierungen komplett von Hand zu bauen, unterstützt dich eine KI dabei, aus deinen vorhandenen Daten nutzbare Ansichten zu erstellen. Die fertigen Dashboards bettest du über eine API direkt in deine eigene Anwendung ein, sodass deine Nutzerinnen und Nutzer Analytics innerhalb des gewohnten Produkts sehen, statt auf ein separates Tool wechseln zu müssen. Damit ist Polymer vor allem für Produkt- und Entwicklungsteams interessant, die Analytics nicht nur intern für Reporting nutzen, sondern als Teil ihres Angebots an Kundinnen und Kunden ausliefern wollen. Wenn du bisher eigene Infrastruktur für Dashboards und Datenvisualisierung aufbauen musstest, kannst du diesen Schritt jetzt überspringen und dich stattdessen auf die Integration über die API konzentrieren. Für alle, die Analytics als Produktfeature statt als internes Werkzeug denken, ist das ein naheliegender Ausgangspunkt.
PostHog — PostHog bringt Produktanalyse, Session Replay, Feature Flags und Experimente in einer Plattform zusammen – jetzt ergänzt um KI-Funktionen, die beim Aufspüren von Fehlern helfen. Für Product- und Engineering-Teams, die ihre Apps selbst instrumentieren und genau verstehen wollen, wie Nutzer:innen mit ihrem Produkt umgehen, ist das ein spürbarer Fortschritt: Statt mehrere Tools zu kombinieren, laufen Analyse, Aufzeichnung echter Sitzungen, Steuerung von Rollouts über Feature Flags und A/B-Tests jetzt an einem Ort zusammen. Wer bisher Fehlerursachen mühsam aus Logs und Replays zusammensuchen musste, bekommt mit den neuen KI-Funktionen Unterstützung bei der Diagnose – ohne dass dafür ein separates Tool nötig wird. Damit richtet sich PostHog konsequent an Teams, die Produktentscheidungen datenbasiert treffen und dabei nah am Code bleiben wollen. Gerade weil Analyse, Experimente und Debugging häufig über verschiedene Systeme verteilt sind, lohnt sich jetzt ein Blick auf eine Plattform, die diese Bausteine bündelt.
Powerdrill — Powerdrill ist jetzt als KI-Workspace für Datenanalyse und Marktforschung verfügbar. Das Besondere: Die eingesetzten Agenten merken sich frühere Analysen und greifen bei neuen Fragen darauf zurück, statt bei jeder Anfrage von null zu starten. Damit richtet sich Powerdrill an Analysten und Researcher, die ihre Datensätze nicht mehr über starre Dashboards, sondern im direkten Dialog erkunden wollen – per Prompt statt per Klickpfad. Du beschreibst, was du wissen möchtest, und die Agenten ziehen die passenden Zusammenhänge aus deinen Daten, unter Berücksichtigung dessen, was in früheren Sitzungen bereits erarbeitet wurde. Für Teams, die regelmäßig mit wechselnden Datensätzen arbeiten, entsteht so mit der Zeit ein Werkzeug, das den eigenen Analyse-Kontext mitträgt, statt ihn bei jedem neuen Gespräch zu verlieren. Wer Datenanalyse bislang als mühsames Zusammensetzen von Abfragen erlebt hat, bekommt mit Powerdrill einen konversationellen Einstiegspunkt in die eigenen Zahlen.
Hex — Hex hat sein Datenworkspace um eine Funktion erweitert, mit der du Fragen einfach in normaler Sprache stellst und Antworten direkt aus deinen eigenen Daten bekommst. Möglich macht das ein semantisches Modell, das die Fragen mit den Notebooks und Dashboards im Workspace verknüpft, sodass die Ergebnisse tatsächlich auf deinen echten Daten beruhen und nicht auf Vermutungen. Für Datenteams und Analysten bedeutet das: Wer heute in Hex arbeitet, kann Auswertungen und Zusammenhänge erfragen, ohne jedes Mal eine neue Abfrage von Hand zu schreiben. Die Antworten fließen direkt in bestehende Notebooks und Dashboards ein, sodass Analysen und Visualisierungen im gleichen Werkzeug entstehen, in dem später auch die Ergebnisse geteilt werden. Damit richtet sich Hex an Teams, die viel Zeit mit dem Formulieren von Abfragen verbringen und lieber schneller zu belastbaren Antworten kommen wollen. Wer im Analytics-Bereich arbeitet, bekommt mit dieser Erweiterung einen Workspace, der Fragen, Daten und Darstellung an einem Ort zusammenführt.
Akkio — Akkio ist ab sofort auf KI Tools Heute gelistet: eine KI-Plattform, die Datenanalyse und die Automatisierung von Kampagnen-Workflows zusammenbringt. Gedacht ist das Tool vor allem für Medienagenturen und Datenanbieter, die ihre Daten über verschiedene Prozesse hinweg aktivieren und nutzbar machen müssen. Auch Marketing-Daten-Teams in Agenturen gehören zur Zielgruppe. Warum das jetzt relevant ist: Wer täglich mit Kampagnendaten aus mehreren Quellen jongliert, verliert viel Zeit mit manuellen Auswertungen und wiederkehrenden Arbeitsschritten. Akkio setzt genau dort an und verbindet Datenanalyse mit automatisierten Workflows, sodass Teams ihre Daten direkt in laufende Prozesse einspeisen können, statt sie getrennt zu verwalten. Für Agenturen, die Kampagnen für mehrere Kunden gleichzeitig steuern, und für Datenanbieter, die ihre Datensätze aktiv in Kundenprozesse einbinden wollen, lohnt sich ein Blick auf Akkio. Auf unserer Plattform findest du weitere Details zum Tool und kannst es mit anderen Analytics-Lösungen vergleichen.
Pecan — Mit Pecan können Business- und Analyseteams ab sofort eigene Vorhersagemodelle erstellen und einsetzen, ohne dafür ein eigenes Data-Science-Team zu benötigen. Die Plattform übernimmt den technischen Aufbau von Machine-Learning-Modellen für typische Business-Fragen wie Kundenabwanderung (Churn), Umsatzprognosen oder die Bewertung von Leads. Statt komplexer Modellierung in Code kümmert sich Pecan um Aufbau und Betrieb der Modelle im Hintergrund, sodass Fachteams die Ergebnisse direkt für ihre Entscheidungen nutzen können. Damit richtet sich Pecan an Unternehmen, die von vorausschauenden Analysen profitieren wollen, aber bislang an fehlenden Data-Science-Kapazitäten gescheitert sind. Wer bisher auf externe Beratung oder aufwendige interne Projekte angewiesen war, um Vorhersagemodelle einzusetzen, bekommt mit Pecan einen direkteren Weg dorthin. Ab heute findest du Pecan auch in unserem Analytics-Bereich auf KI Tools Heute – als Option für alle, die Machine Learning für konkrete Geschäftsfragen nutzen möchten, ohne selbst Modelle programmieren zu müssen.