Eine geeignete Data Science Plattform sollte nicht nur den Aufbau und die Nutzung von Machine-Learning-Modellen, sondern auch die Aufbereitung und Visualisierung der Daten ermöglichen. Mittlerweile häufen sich die Anbieter, die genau diese Funktionen bieten. Besonders Cloud-basierte Produkte (Software as a Service) erfahren ein rasantes Wachstum. Neben den klassischen Softwareanbietern wie IBM, Microsoft, SAP und SAS versuchen auch jüngere Unternehmen wie Databricks, Dataiku oder DataRobot ihre innovativen Produkte am Markt zu etablieren. Während die jüngeren Unternehmen auf schlanke und benutzerfreundliche Data Science Plattformen setzen, bieten die großen Softwareanbieter stark individualisierbare Lösungen an, die oft für komplexe Unternehmensanforderungen nötig sind.
Viele dieser Cloud-basierten Produkte zeichnen sich durch eine schnelle und einfache Implementierung aus und besitzen meist eine Plattform, über die sich Data Scientists, Analysten und Fachanwender austauschen können. Durch vordefinierte Prozesse ist es selbst Fachanwendern möglich, komplexe Algorithmen auszuführen sowie die Ergebnisse zu interpretieren und zu teilen. Mit Hilfe von KI-Funktionalitäten können viele Tools per Mausklick unternehmensspezifische Analysen erstellen. Ferner stärken die Tools durch Ihre Visualisierungsfähigkeiten die Interpretation der zugrunde liegenden Daten. Das wiederum reduziert die Initialkosten und erleichtert den Einstieg in komplexere Data Science Projekte.
Neben den etablierten Softwareanbietern und den jüngeren Unternehmen stellen Programmiersprachen wie Python und R ein valides Mittel dar, um Daten zu bearbeiten, zu visualisieren und eigene Machine-Learning-Modelle zu erstellen und zu nutzen. Dafür gibt es vordefinierte Open-Source-Bibliotheken. Aufgrund ihrer Flexibilität sind die Programmiersprachen Python und R meist die erste Wahl für Data Scientists. Um die Brücke zwischen Analysten, Fachanwendern und Data Scientists zu schlagen, sind diese beiden Programmiersprachen inzwischen in Data Science Plattformen und -Tools integriert. Das ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit und steigert so die Produktivität des gesamten Teams.