No-Code

Modellaufbau fur Business-Teams

Mehrstufig

Analyse-, Trainings- und Deployment-Workflows

Operativ

Oberflachen fur den Einsatz in der Produktion

Vorteile

Praktische Machine-Learning-Infrastruktur fur reale operative Teams

AutoML Cloud wurde entwickelt, um Reibung zwischen Exploration, Entscheidungsfindung und Deployment zu reduzieren, wahrend der Workflow verständlich genug fur Teams bleibt, die schnell vorankommen mussen.

Vernetzte Pipeline

End-to-End-Machine-Learning ohne die ublichen Handoffs

Importieren, bereinigen, transformieren, analysieren, trainieren, visualisieren und teilen Sie Modelle in einem einzigen operativen Workspace. Teams bleiben in einem System statt auf fragmentierte Tools verteilt zu arbeiten.

Vernetzte Pipeline

1

durchgehender Workflow von Rohdaten bis Deployment

Import und Bereinigung aus mehreren QuellenModelltraining und BewertungDashboards und Deployment in einem Fluss
AutoML workflow builder

Business-Fokus

Zuerst die Fragen sichtbar machen, die das Geschaft wirklich bewegen

Statt mit der Modellauswahl zu beginnen, hilft NextBrain Teams zuerst die Business-Fragen zu identifizieren, deren Losung wirklich Wert schafft. So bleibt die Exploration von Anfang an an messbare Ergebnisse gekoppelt.

Business-Fokus

Schnellere

Abstimmung zwischen Analysten und Entscheidungstragern

Use Cases mit hohem Wert priorisierenWeniger Rauschen in der ExplorationModellarbeit konsequent auf Ergebnisse ausrichten
Business question discovery workspace

Natürliche Interaktion

Mit Ihren Daten konversationell arbeiten statt gegen Reibung anzukämpfen

Erkunden Sie Datensätze, stellen Sie Fragen und starten Sie fortgeschrittene Analysen uber eine intuitive Oberflache. Die Plattform reduziert den Bedarf an komplexen Formeln und repetitiver manueller Exploration.

Natürliche Interaktion

Niedrigere

Einstiegshürde fur Analysten und Business-Teams

Exploration in natürlicher SpracheSchnellere Gewinnung von ErkenntnissenWeniger Abhangigkeit von Spezialwerkzeugen
Conversational data interaction in AutoML Cloud

Operatives Deployment

Sauber von der Exploration in Zusammenarbeit und Produktion wechseln

Teilen Sie Dashboards, Modelle und Fortschritte teamübergreifend und halten Sie Integrationen dabei praktikabel. Die Plattform ist fur echte Zusammenarbeit gebaut, nicht fur isolierte Modellarbeit.

Operatives Deployment

Team-ready

Handoff von Analyse zu operativem Einsatz

Geteilte Dashboards und ModelloutputsPraktische IntegrationenSauberere Zusammenarbeit uber Teams hinweg
AutoML collaboration and deployment workspace

Nutzbar fur reale Teams

Eine Oberflache, die lesbar bleibt, auch wenn der Workflow anspruchsvoller wird

NextBrain überbrückt die Lücke zwischen Data Scientists, Analysten und operativen Stakeholdern mit einer Oberflache, die verständlich bleibt, auch wenn Modelle, Annahmen und Szenarien komplexer werden.

Nutzbar fur reale Teams

Mehr

Transparenz uber Entscheidungen, Modelle und Annahmen

Modellaufsicht mit wenig ReibungLesbare EntscheidungshilfeWeniger operative Komplexitat
AutoML interface overview

Szenariointelligenz

What-if-Analysen durchfuhren, ohne den Prozess jedes Mal neu aufzubauen

Testen Sie verschiedene Business-Szenarien, vergleichen Sie Ergebnisse und bewerten Sie Trade-offs schnell. Das macht Forecasting und kontrafaktische Exploration fur die tagliche Arbeit deutlich praktischer.

Szenariointelligenz

Sofortige

Szenariotests und Ergebnisvergleiche

Simulation von SzenarienKontrafaktische ExplorationSchnellere Planungsentscheidungen
What-if analysis in AutoML Cloud

Funktionen

Gebaut fur Teams, die Machine Learning nutzbar brauchen

Die Plattform vereint Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Deployment und Erweiterungen in einer praktischen Umgebung und reduziert so die übliche Komplexitat rund um produktive KI-Arbeit.

Datenvorbereitung und Import

Datenbereinigung, Import aus SQL-Datenbanken, APIs, CSV, Excel, SPSS, Google Sheets, Mongo und Dataslayer AI. Erweiterter Import aus mehreren Quellen gleichzeitig, inklusive geplanter Datensatzaktualisierungen.

Modellentwicklung und Analytik

Klassifikation, Regression, Zeitreihen-Forecasting mit Bayes-Modellierung, multivariable Prognosen, Clustering, Anomalieerkennung, kontrafaktische Analyse, Generierung synthetischer Daten, What-if-Analyse und Kausalanalyse.

Deployment und Zugänglichkeit

Interaktive Dashboards, Bereitstellung von Vorhersagen in Web-App oder Iframe, konfiguriertes Jupyter Notebook, Deployment auf eigenem Server mit Docker oder Autoscaling mit Kubernetes sowie Open-Source-Code zur Automatisierung von Training und Vorhersage.

Integrationen und Erweiterungen

Multi-Agent-Chat mit Code-Ausführung und Ethernet-Fahigkeiten, anpassbar mit mehreren LLMs wie OpenAI, Azure, Google Gemini, Mistral, LLaMa und Open Orca sowie hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit.

Datenschutz und Sicherheit

Starker Fokus auf Datenschutz mit lokalen Modellen wie Mistral oder LLaMa fur 100 Prozent Privatsphare, SSO-Single-Sign-on-Technologie und laufender SOC2-Zertifizierung.

Bereit loszulegen?

Nutzen Sie die Kraft der KI und automatisieren Sie Ihre Datenanalyse mühelos.