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von Thomas Hänig

Self-Service BI-Tools 2024: Vergleich für Unternehmen

Was sind Self-Service BI-Tools?

Self-Service Business Intelligence (SSBI) Tools sind Softwarelösungen, die es Anwendern ermöglichen, selbstständig Daten zu erfassen, zu analysieren und zu visualisieren (Reporting), ohne ständig auf die direkte Unterstützung der IT-Abteilung und der Datenanalysten angewiesen zu sein. Diese Tools sind so konzipiert, dass sie intuitiv und benutzerfreundlich sind, so dass auch Anwender ohne detaillierte technische Kenntnisse ihre Aufgaben erledigen können.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die IT-Abteilung weiterhin eine unerlässliche Rolle spielt. Die IT ist verantwortlich für die Bereitstellung der Dateninfrastruktur, die Steuerung des Datenzugriffs und die Sicherstellung der Datensicherheit. Ohne die Unterstützung der IT-Abteilung können Self-Service BI-Tools nicht effektiv genutzt werden.

Was sind die Vorteile von Self-Service BI-Tools für Ihr Unternehmen?

Self-Service-BI-Tools bieten Unternehmen und ihren Mitarbeitern konkrete Vorteile wie Schnelligkeit, Genauigkeit, Kosteneffizienz, Produktivität, erhöhte Selbstständigkeit, optimierte Workflows und effektivere Teamarbeit.

Vorteile für Unternehmen:

  • Geschwindigkeit und Agilität: Unternehmen können schneller auf Marktveränderungen reagieren, da Benutzer in der Lage sind, Daten in Echtzeit zu analysieren und daraus sofort umsetzbare Erkenntnisse für Ihre individuellen Bedürfnisse zu gewinnen.
  • Kosteneffizienz: Die Reduzierung der Abhängigkeit von der IT-Abteilung (Datenanalysten) für Datenanfragen führt zu einer effizienteren Ressourcennutzung und geringeren Betriebskosten.
  • Verbesserte Wettbewerbsfähigkeit: Durch den schnellen Zugriff auf relevante Daten können Unternehmen Umweltveränderungen und Trends schneller erkennen und strategische Entscheidungen treffen.

Vorteile für Mitarbeiter/Anwender:

  • Erhöhte Eigenständigkeit: Mitarbeiter können eigenständig Datenanalysen durchführen, was ihre Arbeitszufriedenheit und ihr Engagement erhöht. Sie sind nicht mehr darauf angewiesen, dass die IT-Abteilung Berichte erstellt oder Daten aufbereitet.
  • Aktuelle und sichere Daten: Anwender können auf aktuelle und sichere Daten zugreifen, was die Unsicherheit reduziert und das Vertrauen in die Daten stärkt. Dies führt zu besseren Geschäftsergebnissen und minimiert das Risiko von Fehlern.
  • Kollaboration und Transparenz: Teams können auf gemeinsame Datenquellen zugreifen und ihre Analysen teilen, was die Zusammenarbeit verbessert und den internen Informationsfluss stark verbessert.

Welche Funktionen sollten Sie bei Self-Service BI-Tools beachten?

Self-Service BI-Tools sollten benutzerfreundlich sein, eine umfassende Datenkonnektivität und Integration bieten, anpassbare Dashboards und Berichte ermöglichen, Integration von KI und Machine Learning unterstützen, hohe Sicherheits- und Compliance-Standards erfüllen und skalierbar sein und die .

  • Benutzerfreundlichkeit
  • Datenkonnektivität und Integration
  • Anpassbare Dashboards und Berichte
  • Integration von KI und Machine Learning
  • Sicherheit und Compliance
  • Skalierbarkeit

Was macht ein BI-Tool benutzerfreundlich?

Ein benutzerfreundliches BI-Tool bietet eine intuitive und leicht zu bedienende Benutzeroberfläche. Die Balance zwischen Funktionalität und Einfachheit ist hierbei entscheidend.

  • Intuitive Benutzeroberfläche: Klar und strukturiert, damit sich Benutzer schnell zurechtfinden.
  • Drag-and-Drop-Funktionalität: Einfaches Ziehen von Datenfeldern in Analysen oder Berichte.
  • Klare Menüführung: Logische und einfache Navigation zu den benötigten Funktionen.
  • Anpassbare Benutzeroberfläche: Möglichkeit zur individuellen Anpassung der Oberfläche.
  • Automatisierung von Routineaufgaben: Funktionen zur Automatisierung regelmäßiger Aufgaben.
  • Verfügbarkeit auf verschiedenen Geräten und als Cloud-Lösung: Sicherstellung der Nutzung auf Desktops, Tablets, Smartphones und bei Bedarf über die Cloud.

Warum sind anpassbare und interaktive Dashboards in BI-Tools unerlässlich?

Anpassbare und interaktive Dashboards ermöglichen es Benutzern, Analysen und Visualisierungen nach ihren spezifischen Bedürfnissen zu gestalten, was die Relevanz und Effizienz der Datenanalyse erhöht.

  • Personalisierte Einblicke: Benutzer können Dashboards nach ihren individuellen Anforderungen konfigurieren, um die für sie wichtigsten Daten hervorzuheben.
  • Flexibilität: Anpassbare Dashboards ermöglichen es, verschiedene Visualisierungstypen und Datenquellen zu kombinieren, um umfassende Einblicke zu erhalten.
  • Datenaktualität: Durch die Anbindung an die Datenquellen können Benutzer stets auf aktuelle Daten zugreifen, was die Genauigkeit und Relevanz der Dashboards erhöht.
  • Einfache Aktualisierungen: Benutzer können Dashboards leicht aktualisieren, um sich an neue Geschäftsanforderungen und Datenänderungen anzupassen.

Wie wichtig ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in BI-Tools?

KI und ML sind derzeit die größte technologische Revolution seit dem Internet. Obwohl diese Technologien noch in den „Kinderschuhen“ stecken, verändern sie bereits jetzt die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen und Entscheidungen treffen. Unternehmen, die diese Entwicklung verschlafen, laufen Gefahr, schnell abgehängt zu werden.

Ein BI-Tool mit KI- und ML-Funktionen bietet folgende Vorteile:

  • Vorhersagemodelle: Durch die Analyse historischer Daten können zukünftige Trends und Ereignisse prognostiziert werden. Die Analyseparameter können dabei genauestens bestimmt werden, um maximal relevante Ergebnisse zu erhalten.
  • Anomalieerkennung: Ungewöhnliche Muster und Ausreißer in den Daten werden automatisch erkannt, was viel Zeit spart und das Risiko fehlerhafter Daten reduziert.
  • Effizienzsteigerung: Routineaufgaben können automatisiert werden, was Zeit spart und die Genauigkeit der Analysen erhöht. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
  • Individualisierte Datenarbeit: KI und ML sind extrem anpassbar und individualisierbar, sodass sie genau auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden können.
  • Ständige Weiterentwicklung: Täglich kommen neue Integrationen für Services und Programme hinzu. Wer hier vorne mit dabei ist, kann sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile erarbeiten und die Flexibilität nutzen, um schnell auf neue Anforderungen zu reagieren.

Wie beeinflussen Sicherheit und Compliance die Auswahl von BI-Tools?

Sicherheit und Compliance sind entscheidende Faktoren bei der Auswahl von BI-Tools, da sie den Schutz sensibler Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten.

Ein BI-Tool muss robuste Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrolle bieten, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten zugreifen können und die DSGVO eingehalten wird.

Warum ist Skalierbarkeit für BI-Tools wichtig?

Die Skalierbarkeit ist für BI-Tools von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass das Tool mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt halten und neue Geschäftsprozesse schnell erfassen kann.

Die Skalierbarkeit ist besonders wichtig, wenn neue Geschäftsfelder, Produkte und Märkte erschlossen werden. Unternehmen können diese neuen Elemente schnell und effizient in ihre Datenprozesse integrieren, was Flexibilität und langfristige Investitionssicherheit bietet.

Was sind die führenden Self-Service-BI-Tools im Jahr 2024?

Wir haben für Sie die 9 führenden BI-Software-Tools analysiert, darunter:
Qlik, Microsoft Fabric, Power BI, Tableau, Looker, Domo, Sisense, SAP Analytical Cloud und IBM Cognos Analytics.

Qlik

Was ist Qlik?

Qlik ist eine führende Plattform für Datenintegration und -analyse, entwickelt von QlikTech International AB. Mit Millionen von Nutzern weltweit bietet Qlik fortschrittliche Analysewerkzeuge und ermöglicht es Unternehmen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Qlik ist besonders bekannt für seine assoziative Engine, den Benutzern erlaubt, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und intuitiv zu analysieren. Diese Engine ermöglicht eine flexible Datenverknüpfung, sodass Benutzer frei zwischen verschiedenen Datensätzen navigieren und Zusammenhänge entdecken können, ohne auf vorgegebene Analysepfade beschränkt zu sein.

Zielgruppe und Anwendungsbereich: Unternehmen jeder Größe und Anwender auf allen Ebenen, von Einsteigern bis zu fortgeschrittenen Benutzern, die umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und tiefere Einblicke gewinnen möchten.

Datenintegration mit Qlik

Funktionen: Qlik bietet leistungsstarke Funktionen zur Integration verschiedener Datenquellen, einschließlich Cloud-Datenquellen (z.B. AWS, Google Cloud), On-Premise-Datenbanken (z.B. Oracle, SQL-Server) und SaaS-Anwendungen (z.B. Salesforce, SAP). Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und bietet native Konnektoren zu vielen Datenquellen.

Vorteile: Diese umfassende Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Systemen und Formaten nahtlos zu kombinieren und zentral zu verwalten. Dadurch können Unternehmen ein vollständiges Bild ihrer Datenlandschaft erhalten und fundierte Entscheidungen treffen.

Datenanalyse mit Qlik

Funktionen: Qlik unterstützt sowohl Ad-hoc-Analysen als auch vorgefertigte Analysemodelle. Benutzer können interaktive Visualisierungen erstellen, komplexe Datenabfragen durchführen und in Echtzeit auf Daten zugreifen. Die assoziative Engine ermöglicht es Benutzern, frei durch die Daten zu navigieren und Verbindungen zwischen verschiedenen Datensätzen intuitiv zu entdecken.

Vorteile: Diese leistungsstarken Analysewerkzeuge ermöglichen es Unternehmen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen, verborgene Muster und Korrelationen zu entdecken und schnelle, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Qlik

Funktionen: Qlik ermöglicht die Erstellung hochgradig anpassbarer und interaktiver Dashboards. Benutzer können verschiedene Visualisierungstypen wie Diagramme, Karten und Tabellen nutzen, um ihre Daten anschaulich darzustellen.

Vorteile: Die interaktiven Dashboards von Qlik sind leicht anpassbar und ermöglichen es Benutzern, ihre Berichte nach ihren spezifischen Bedürfnissen zu gestalten. Dies erleichtert die schnelle Erkennung von Trends und Anomalien und unterstützt die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit Qlik

Qlik integriert grundlegende KI- und ML-Funktionen, einschließlich Mustererkennung, Anomalieerkennung und prädiktiver Analysen. Ermöglicht hoch individualisierte Einblicke in die eigenen Daten.

Microsoft Fabric

Was ist Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric ist eine von Microsoft entwickelte All-in-One-SaaS-Datenplattform, die eine nahtlose Integration und Analyse von Daten ermöglicht. MS Fabric vereint Microsoft 365 und Azure in einer einheitlichen und benutzerfreundlichen Umgebung für Anwender. Power BI ist ebenfalls in Microsoft Fabric integriert, wird in diesem Artikel jedoch separat behandelt.

Zielgruppe und Anwendungsbereich: Unternehmen jeder Größe, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben und eine nahtlose Integration mit Microsoft 365 und Azure benötigen. Ideal für Teams, die zusammenarbeiten und Daten in Echtzeit analysieren möchten.

Datenintegration mit Microsoft Fabric

Funktionen: Microsoft Fabric bietet umfassende Funktionen zur Integration von Datenquellen wie Azure SQL Database, Azure Data Lake, Microsoft Dynamics 365 und externen Cloud-Diensten wie AWS und Google Cloud. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und bietet native Konnektoren für zahlreiche Anwendungen.

Vorteile: Diese tiefgehende Integration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Systemen effizient zu verbinden und zentral zu verwalten, wodurch ein ganzheitlicher Überblick über die Unternehmensdaten entsteht.

Datenanalyse mit Microsoft Fabric

Funktionen: Microsoft Fabric unterstützt Ad-hoc-Analysen, vorgefertigte Analysemodelle und Echtzeit-Datenverarbeitung. Die Plattform bietet leistungsstarke Tools wie Power Query und DAX für detaillierte Datenabfragen und -analysen.

Vorteile: Benutzer können tiefgehende Einblicke in ihre Daten gewinnen, komplexe Datenabfragen durchführen und in Echtzeit auf aktuelle Daten zugreifen.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Microsoft Fabric

Funktionen: Microsoft Fabric ermöglicht die Erstellung von anpassbaren und interaktiven Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Die Plattform ist eng mit Power BI integriert und bietet umfassende Dashboard- und Berichterstellungsfunktionen.

Vorteile: Benutzer können Dashboards an ihre Bedürfnisse anpassen und Berichte effizient und schnell erstellen. Die Verteilung der Berichte funktioniert problemlos in der gesamten Microsoft-Welt.

KI und ML mit Microsoft Fabric

Microsoft Fabric integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich Azure Machine Learning, Cognitive Services und Automatisierungstools zur Unterstützung der Datenanalyse und Vorhersagen.

Power BI

Was ist Power BI?

Power BI ist eine leistungsstarke Business-Intelligence-Plattform von Microsoft, die Unternehmen hilft, Daten zu visualisieren und zu analysieren. Power BI ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Produkten wie Excel und Azure.

Zielgruppe und Anwendungsbereich: Unternehmen jeder Größe, die eine kosteneffiziente, benutzerfreundliche BI-Lösung suchen. Ideal für Anwender, die bereits Microsoft-Produkte nutzen und eine nahtlose Integration benötigen.

Datenintegration mit Power BI

Funktionen: Power BI unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen wie SQL-Server, Excel, Azure, Google Analytics und vielen mehr. Es bietet native Konnektoren zu vielen gängigen Cloud-Diensten und Datenbanken.

Vorteile: Diese umfangreiche Datenintegration ermöglicht es Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und in einer einzigen Ansicht darzustellen.

Datenanalyse mit Power BI

Funktionen: Power BI bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen und zur Erstellung vorgefertigter Analysemodelle. Benutzer können interaktive Visualisierungen erstellen und Daten in Echtzeit analysieren. DAX (Data Analysis Expressions) und Power Query sind zentrale Funktionen für detaillierte Datenabfragen.

Vorteile: Die leistungsstarken Analysefunktionen ermöglichen es Benutzern, tiefgehende Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen schnell und effizient zu treffen.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Power BI

Funktionen: Power BI ermöglicht die Erstellung interaktiver und anpassbarer Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Benutzer können ihre Dashboards in Echtzeit aktualisieren und freigeben.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von Power BI erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit Power BI

Power BI integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich der Analyse von natürlichen Sprachabfragen, der Erkennung von Anomalien und der Erstellung von Vorhersagemodellen.

Tableau

Was ist Tableau?

Tableau ist eine führende Business-Intelligence-Plattform, entwickelt von Tableau Software, einem Unternehmen von Salesforce. Mit Millionen von Nutzern weltweit bietet Tableau intuitive und leistungsstarke Werkzeuge zur Datenvisualisierung und -analyse. Tableau ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und seine Fähigkeit, komplexe Daten auf anschauliche Weise darzustellen.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Unternehmen jeder Größe und Anwender auf allen Ebenen, die eine benutzerfreundliche und leistungsstarke BI-Lösung benötigen, um Daten zu visualisieren und zu analysieren.

Datenintegration mit Tableau

Funktionen: Tableau unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich SQL-Server, Google BigQuery, Salesforce, Excel, Amazon Redshift und vielen weiteren. Es bietet native Konnektoren für zahlreiche Cloud-Dienste und Datenbanken, was die nahtlose Verbindung von Datenquellen ermöglicht.

Vorteile: Diese umfangreiche Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zentral zu verwalten. Benutzer können Daten aus unterschiedlichen Systemen in einer einzigen Ansicht kombinieren und analysieren.

Datenanalyse mit Tableau

Funktionen: Tableau bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen und zur Erstellung vorgefertigter Analysemodelle. Benutzer können interaktive Visualisierungen erstellen, Daten in Echtzeit analysieren und tiefgehende Einblicke gewinnen. Mit Tableau Desktop und Tableau Prep können detaillierte Datenabfragen und -vorbereitungen durchgeführt werden. Tableau unterstützt auch statistische Auswertungen wie Regressionsanalysen, Konfidenzintervalle, Forecasting, Clustering und Verteilungskurven.

Vorteile: Die assoziative Engine ermöglicht es Benutzern, frei durch die Daten zu navigieren und verborgene Muster zu entdecken.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Tableau

Funktionen: Tableau ermöglicht die Erstellung hochgradig anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Benutzer können ihre Dashboards in Echtzeit aktualisieren und teilen, was die Zusammenarbeit fördert. Tableau bietet auch automatisierte, intuitive und aussagekräftige Visualisierungsvorschläge passend zu den ausgewählten Daten.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von Tableau erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens. Dies fördert die schnelle Erkennung von Trends und Anomalien. Die Drag-and-Drop-Funktionalität von Tableau ermöglicht es Benutzern, Visualisierungen einfach zu erstellen und anzupassen, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen.

KI und ML mit Tableau

Tableau integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich der Analyse von natürlichen Sprachabfragen, der Erkennung von Anomalien und der Erstellung von Vorhersagemodellen durch die Verbindung mit Einstein Discovery. Tableau bietet auch alternative Hierarchien, Klassifizierungen und dynamische Tabellenberechnungen.

Looker

Was ist Looker?

Looker ist eine moderne Business-Intelligence-Plattform, die von Looker Data Sciences, einem Unternehmen von Google Cloud, entwickelt wurde. Mit Looker können Unternehmen Daten leicht modellieren, visualisieren und analysieren. Looker ist bekannt für seine starke Datenmodellierung und nahtlose Integration mit der Google Cloud.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Unternehmen jeder Größe, die flexible und leistungsstarke Analysen in der Google Cloud-Umgebung durchführen möchten. Ideal für Unternehmen, die eine starke Datenmodellierung und Integration mit Google Cloud benötigen.

Datenintegration mit Looker

Funktionen: Looker bietet umfassende Datenintegrationsfunktionen, einschließlich der Unterstützung für SQL-Datenbanken, Google BigQuery, Redshift, Snowflake und viele weitere. Looker verwendet die LookML-Sprache, um Datenmodelle zu definieren und zu verwalten.

Vorteile: Die tiefe Integration mit Google Cloud und anderen Datenquellen ermöglicht es Unternehmen, Daten nahtlos zu verbinden und zu analysieren. Dies erleichtert die Verwaltung großer Datenmengen und fördert die Zusammenarbeit über verschiedene Teams hinweg.

Datenanalyse mit Looker

Funktionen: Looker bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen und zur Erstellung vorgefertigter Analysemodelle. Benutzer können interaktive Visualisierungen erstellen, komplexe Datenabfragen durchführen und in Echtzeit auf Daten zugreifen. Looker unterstützt auch erweiterte Analysen durch LookML und benutzerdefinierte Dashboards.

Vorteile: Durch die Verwendung von LookML können Benutzer konsistente und wiederverwendbare Datenmodelle erstellen, die die Zusammenarbeit und Effizienz verbessern.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Looker

Funktionen: Looker ermöglicht die Erstellung anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Benutzer können ihre Dashboards in Echtzeit aktualisieren und teilen, was die Zusammenarbeit fördert. Looker bietet auch Drag-and-Drop-Funktionalität zur einfachen Erstellung und Anpassung von Berichten.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von Looker erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit Looker

Looker integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich prädiktiver Analysen und Anomalieerkennung durch die Integration mit Google Cloud AI-Diensten. Looker ermöglicht es Benutzern auch, benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle zu erstellen und zu implementieren.

Domo

Was ist Domo?

Domo ist eine umfassende Business-Intelligence-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu analysieren und zu visualisieren. Entwickelt von Domo, Inc., bietet die Plattform eine All-in-One-Lösung für Datenmanagement und -analyse, die besonders für große Unternehmen und Teams geeignet ist. Domo unterstützt die Zusammenarbeit und die Datenkommunikation innerhalb von Unternehmen durch seine benutzerfreundlichen und interaktiven Tools.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Große Unternehmen und Teams, die eine umfassende Plattform für Datenanalyse, Visualisierung und Kollaboration suchen.

Datenintegration mit Domo

Funktionen: Domo bietet eine umfangreiche Integration von Datenquellen, einschließlich Cloud-Diensten wie AWS, Google Cloud und Azure, On-Premise-Datenbanken wie Oracle und SQL-Server sowie SaaS-Anwendungen wie Salesforce, Adobe Analytics und Zendesk. Es unterstützt über 1000 native Konnektoren und bietet zudem die Möglichkeit, eigene Datenverbindungen zu erstellen.

Vorteile: Diese umfassende Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, alle relevanten Datenquellen nahtlos zu verbinden und zu zentralisieren, was zu einer ganzheitlichen Sicht auf die Geschäftsdaten führt.

Datenanalyse mit Domo

Funktionen: Domo bietet leistungsstarke Analysewerkzeuge zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen, Erstellung vorgefertigter Analysemodelle und Nutzung von Datenvisualisierungen. Es unterstützt Echtzeit-Datenverarbeitung und ermöglicht es Benutzern, tiefgehende Analysen durchzuführen und interaktive Dashboards zu erstellen.

Vorteile: Die Echtzeit-Datenverarbeitung stellt sicher, dass Entscheidungen auf aktuellen Informationen basieren, was besonders in schnelllebigen Branchen von Vorteil ist.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Domo

Funktionen: Domo ermöglicht die Erstellung anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Die Drag-and-Drop-Funktionalität erleichtert die Erstellung und Anpassung von Dashboards. Benutzer können Dashboards in Echtzeit aktualisieren und teilen, was die Zusammenarbeit fördert.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von Domo erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit Domo

Domo integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich prädiktiver Analysen, Anomalieerkennung und automatisierter Datenvorbereitung. Benutzer können maschinelle Lernmodelle direkt in der Plattform erstellen und implementieren.

Sisense

Was ist Sisense?

Sisense ist eine umfassende Business-Intelligence-Plattform, die Unternehmen dabei hilft, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Entwickelt von Sisense Inc., bietet die Plattform eine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarke Funktionen zur Datenintegration, -analyse und -visualisierung. Sisense ist besonders bekannt für seine Fähigkeit, komplexe Daten schnell und effizient zu verarbeiten, was es zu einer idealen Lösung für datenintensive Unternehmen macht.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Unternehmen jeder Größe, die leistungsstarke Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen benötigen, insbesondere in datenintensiven Branchen.

Datenintegration mit Sisense

Funktionen: Sisense unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Cloud-Diensten wie AWS, Google Cloud und Azure sowie SaaS-Anwendungen wie Salesforce und Zendesk. Die Plattform bietet native Konnektoren und API-Integration, um Daten nahtlos zu verbinden.

Vorteile: Diese umfassende Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zentral zu verwalten, wodurch eine einheitliche Datenbasis für Analysen geschaffen wird.

Datenanalyse mit Sisense

Funktionen: Sisense bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen, Erstellung vorgefertigter Analysemodelle und Nutzung von Datenvisualisierungen. Die Plattform nutzt In-Chip-Technologie, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und ermöglicht es Benutzern, tiefgehende Analysen durchzuführen.

Vorteile: Die In-Chip-Technologie sorgt für schnelle Abfragegeschwindigkeiten und effiziente Datenverarbeitung, was besonders bei großen Datensätzen von Vorteil ist.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in Sisense

Funktionen: Sisense ermöglicht die Erstellung hochgradig anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Die Drag-and-Drop-Funktionalität erleichtert die Erstellung und Anpassung von Dashboards. Benutzer können Dashboards in Echtzeit aktualisieren und teilen.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von Sisense erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit Sisense

Sisense integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich prädiktiver Analysen, Anomalieerkennung und automatisierter Datenvorbereitung. Benutzer können maschinelle Lernmodelle direkt in der Plattform erstellen und implementieren.

SAP Analytics Cloud

Was ist SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud (SAC) ist eine umfassende Business-Intelligence-Plattform, die von SAP entwickelt wurde. Sie bietet integrierte Funktionen für Planung, Business Intelligence und prädiktive Analysen in einer einzigen Cloud-Umgebung. SAP Analytics Cloud ist besonders geeignet für Unternehmen, die bereits SAP-Produkte nutzen und eine nahtlose Integration und erweiterte Analysefunktionen benötigen.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Große Unternehmen und Organisationen, insbesondere solche, die bereits SAP-Produkte nutzen, und eine integrierte Planung und Analyse sowie eine umfassende Datenintegration suchen.

Datenintegration mit SAP Analytics Cloud

Funktionen: SAP Analytics Cloud unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich SAP HANA, SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, SQL-Datenbanken, Google BigQuery und vielen weiteren. Die Plattform bietet native Konnektoren und APIs, um Daten nahtlos zu verbinden.

Vorteile: Diese tiefgehende Integration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen SAP- und Nicht-SAP-Systemen zentral zu verwalten und zu analysieren. Unternehmen können dadurch konsistente und umfassende Einblicke in ihre Geschäftsdaten mit einer einzigen Plattform gewinnen.

Datenanalyse mit SAP Analytics Cloud

Funktionen: SAP Analytics Cloud bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen, Erstellung vorgefertigter Analysemodelle und Nutzung von Datenvisualisierungen. Benutzer können interaktive Dashboards erstellen und Echtzeitdaten analysieren. Die Plattform unterstützt auch statistische Auswertungen und fortschrittliche Analysen durch maschinelles Lernen.

Vorteile: Unternehmen können tiefere Einblicke in ihre Daten gewinnen, indem sie umfassende und detaillierte Analysen durchführen. Die Echtzeitdatenanalyse und fortschrittlichen Analysefunktionen unterstützen datenbasierte Entscheidungsprozesse und verbessern die betriebliche Effizienz.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in SAP Analytics Cloud

Funktionen: SAP Analytics Cloud ermöglicht die Erstellung anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Die Plattform bietet Drag-and-Drop-Funktionalität und ermöglicht die Echtzeitaktualisierung und -freigabe von Dashboards.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von SAP Analytics Cloud erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens. Dies fördert eine datengesteuerte Unternehmenskultur und ermöglicht es Teams, schnell auf wichtige Informationen zuzugreifen.

KI und ML mit SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich prädiktiver Analysen, Anomalieerkennung und automatisierter Datenvorbereitung. Benutzer können maschinelle Lernmodelle direkt in der Plattform erstellen und implementieren. Die Plattform nutzt die SAP AI Foundation, um fortschrittliche KI-Modelle zu entwickeln und zu integrieren.

IBM Cognos Analytics

Was ist IBM Cognos Analytics?

IBM Cognos Analytics ist eine umfassende Business-Intelligence-Plattform, die von IBM entwickelt wird. Die Plattform bietet leistungsstarke Funktionen zur Datenanalyse, -visualisierung und -berichterstellung. Cognos Analytics ist bekannt für seine robusten Reporting- und Analysefunktionen sowie seine Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu verwalten und zu analysieren.

Zielgruppe und Anwendungsbereich:Große Unternehmen, die umfassende Reporting- und Analysefunktionen sowie robuste Sicherheitsfunktionen benötigen.

Datenintegration mit IBM Cognos Analytics

Funktionen: IBM Cognos Analytics unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich relationaler Datenbanken (z.B. SQL Server, Oracle), Data Warehouses (z.B. IBM Db2, Teradata) und Cloud-Diensten (z.B. AWS, Microsoft Azure). Die Plattform bietet native Konnektoren und APIs zur Datenintegration..

Vorteile: Diese umfangreiche Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zentral zu verwalten. Dies erleichtert eine einheitliche und konsistente Datenanalyse, was besonders für große Unternehmen mit komplexen Datenanforderungen von Vorteil ist..

Datenanalyse mit IBM Cognos Analytics

Funktionen: IBM Cognos Analytics bietet leistungsstarke Tools zur Durchführung von Ad-hoc-Analysen und zur Erstellung vorgefertigter Analysemodelle. Benutzer können interaktive Visualisierungen erstellen und in Echtzeit auf Daten zugreifen. Die Plattform unterstützt auch fortschrittliche Analysen wie prädiktive Modellierung und Datenexploration.

Vorteile: Die Echtzeitdatenanalyse und die fortschrittlichen Analysefunktionen unterstützen datenbasierte Entscheidungsprozesse und verbessern die betriebliche Effizienz.

Dashboard-Funktionalität (Berichterstellung) in IBM Cognos Analytics

Funktionen: IBM Cognos Analytics ermöglicht die Erstellung anpassbarer und interaktiver Dashboards mit verschiedenen Visualisierungstypen wie Diagrammen, Karten und Tabellen. Benutzer können Dashboards in Echtzeit aktualisieren und teilen. Die Drag-and-Drop-Funktionalität erleichtert die Erstellung und Anpassung von Berichten.

Vorteile: Die benutzerfreundlichen Dashboards von IBM Cognos Analytics erleichtern die Visualisierung komplexer Daten und unterstützen die effektive Kommunikation von Erkenntnissen innerhalb des Unternehmens.

KI und ML mit IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics integriert fortschrittliche KI- und ML-Funktionen, einschließlich prädiktiver Analysen, Anomalieerkennung und automatisierter Datenvorbereitung. Benutzer können maschinelle Lernmodelle direkt in der Plattform erstellen und implementieren. Die Plattform nutzt IBM Watson, um fortschrittliche KI-Modelle zu entwickeln und zu integrieren.

Wie wählen Sie das richtige Self-Service BI-Tool für Ihr Unternehmen aus?

Die Auswahl des richtigen Self-Service BI-Tools hängt von verschiedenen Faktoren ab, die sich aus den spezifischen Bedürfnissen und Zielen Ihres Unternehmens ableiten lassen. Hier sind einige wichtige Kriterien und Fragen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können:

Welche Anforderungen hat Ihr Unternehmen an das BI-Tool?

Um das richtige BI-Tool zu wählen, sollten Sie zunächst Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen ermitteln. Dazu gehört die Art und Anzahl der zu integrierenden Datenquellen, die Benutzerfreundlichkeit für verschiedene Anwendergruppen und die Fähigkeit des Tools, mit dem Wachstum Ihres Unternehmens Schritt zu halten.

  • Datenquellen: Welche Datenquellen müssen integriert werden? Haben Sie spezifische Anforderungen an Cloud- oder On-Premise-Datenquellen?
  • Benutzer: Wer wird das Tool nutzen? Sind es technisch versierte Datenanalysten oder eher geschäftliche Anwender ohne tiefgehende technische Kenntnisse?
  • Skalierbarkeit: Wie groß ist Ihr Unternehmen und wie schnell wächst es? Benötigen Sie ein Tool, das mit Ihrem Unternehmen skalieren kann?

Welche Tool-Funktionen sind für Sie wichtig?

Ihre BI-Tool-Wahl sollte sich an den spezifischen Funktionen orientieren, die Sie benötigen. Überlegen Sie, welche Art von Datenintegration, Analysefunktionen, Dashboard-Optionen und KI- bzw. ML-Funktionen für Ihr Unternehmen am relevantesten sind.

  • Datenintegration: Benötigen Sie eine nahtlose Integration mit bestehenden Systemen und Anwendungen?
  • Datenanalyse: Welche Art von Analysen möchten Sie durchführen? Benötigen Sie Ad-hoc-Analysen, vorgefertigte Analysemodelle oder fortschrittliche statistische Analysen?
  • Dashboard-Funktionalität: Wie wichtig sind anpassbare und interaktive Dashboards für Ihre Benutzer? Welche Visualisierungstypen benötigen Sie?
  • KI und ML: Möchten Sie KI- und ML-Funktionen nutzen, um prädiktive Analysen und Mustererkennung durchzuführen?

Wie sieht Ihr Budget aus?

Setzen Sie Ihr Budget fest und vergleichen Sie die Kosten der verschiedenen BI-Tools. Berücksichtigen Sie dabei nicht nur die Lizenzkosten, sondern auch die laufenden Kosten für Wartung und Support, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis zu finden.

  • Kosten: Was ist Ihr Budget für BI-Tools? Berücksichtigen Sie sowohl die Lizenzkosten als auch die laufenden Kosten für Wartung und Support.
  • Preis-Leistungs-Verhältnis: Welche Funktionen erhalten Sie für den Preis, den Sie zahlen? Ist das Tool kosteneffektiv für Ihr Unternehmen?

Wie wichtig ist die Benutzerfreundlichkeit des BI-Tools?

Wählen Sie ein Tool, das benutzerfreundlich ist und den Schulungsbedarf minimiert. Funktionen wie Drag-and-Drop können die Bedienung erleichtern und die Akzeptanz im Unternehmen erhöhen.

  • Benutzerfreundlichkeit: Ist das Tool intuitiv und einfach zu bedienen? Unterstützt es Drag-and-Drop-Funktionalität und andere benutzerfreundliche Features?
  • Schulungsbedarf: Wie viel Schulung benötigen Ihre Benutzer, um das Tool effektiv zu nutzen?

Welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen muss das BI-Tool erfüllen?

Stellen Sie sicher, dass das BI-Tool über robuste Sicherheitsfunktionen verfügt und die Compliance-Anforderungen Ihrer Branche erfüllt. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen in stark regulierten Branchen.

  • Sicherheit: Welche Sicherheitsfunktionen bietet das Tool? Werden Ihre Daten sicher verwaltet und gespeichert?
  • Compliance: Erfüllt das Tool die regulatorischen Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Branche?

Fazit: Die richtige Wahl eines Self-Service BI-Tools

Die Wahl des richtigen Self-Service-BI-Tools ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Datenmanagement-Strategie und hat erhebliche Auswirkungen auf die Effizienz und Entscheidungsfindung Ihres Unternehmens.

Die vorgestellten BI-Tools bieten eine Vielzahl von Funktionen, die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Budgets zugeschnitten sind. Während Qlik, Power BI und Tableau für ihre Benutzerfreundlichkeit und kosteneffizienten Preise bekannt sind, bieten Plattformen wie SAP Analytics Cloud und IBM Cognos Analytics umfassende Sicherheits- und Compliance-Funktionen für große Unternehmen.

Die Zukunft der BI-Tools liegt in KI und maschinellem Lernen

Ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl eines BI-Tools ist die Integration von KI und maschinellem Lernen. Der aktuelle Boom ist real und begründet. Chiphersteller konzentrieren sich zunehmend auf die Produktion von KI-fähigen Mikrochips. Microsoft mit Open AI, Google, Amazon, Apple und die gesamte BI-Branche sind ganz vorne mit dabei, wenn es um die Entwicklung von KI und ML geht. Wer diesen Trend für sich nutzen kann, wird langfristig seine Produktivität, Kosten und Effizienz exponentiell steigern können.

Wer hier noch nicht investiert hat, sollte bei der Auswahl seines BI-Tools auf die KI- und ML-Fähigkeit und insbesondere auf die zukünftige Weiterentwicklung der Tools achten.