Die 10 besten Business-Intelligence-Plattformen im Jahr 2026

Bewertungen der besten Business-Intelligence-Plattformen

1. 

   1

   Tableau

   Am besten geeignet für fortschrittliche Tools zur visuellen Datenanalyse

   • Kostenlose 14-Tage-Testversion
   • Ab 15 $/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung)

   Visit Website

   Customer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Tableau ist eine Plattform für Business Intelligence, die auf der VizQL-Engine basiert und interaktive Dashboards, eine umfangreiche Visualisierungsbibliothek, KI-gestütztes Monitoring von Kennzahlen mit Tableau Pulse sowie Verbindungen zu mehr als 100 Datenquellen einschließlich aller wichtigen Cloud-Datenbanken bietet.

   Für wen ist Tableau am besten geeignet?

   Tableau eignet sich besonders für Daten- und Analytics-Teams, die komplexe Visualisierungen aus großen Datensätzen aus mehreren Quellen erstellen, untersuchen und teilen müssen.

   Warum ich Tableau ausgewählt habe

   Tableau gehört zu meiner engeren Auswahl, weil die VizQL-Engine eine Tiefe und Flexibilität bei Visualisierungen ermöglicht, die ich anderswo bisher nicht gesehen habe. Besonders gut gefällt mir Tableau Pulse, das proaktive, KI-gestützte Einblicke in Kennzahlen direkt in Slack oder Teams bereitstellt – so erkennen Produktteams Anomalien bei der Release-Leistung, ohne Dashboards manuell aktualisieren zu müssen. Kombiniert man dies mit mehr als 20 nativen Diagrammtypen und mehr als 30 Visualisierungserweiterungen aus Exchange, erhält man eine Plattform für wirklich komplexe, visuelle Analysen aus mehreren Datenquellen.

   Wichtige Funktionen von Tableau

   • VizQL-Arbeitsfläche mit Ziehen-und-Ablegen-Funktion: Erstellen Sie vollständig interaktive Ansichten, indem Sie Felder in Zeilen und Spalten platzieren, ohne eine einzige Zeile SQL schreiben zu müssen.
   • Tableau Prep Builder: Ein visuelles, flowbasiertes ETL-Tool, das in Creator-Lizenzen enthalten ist und Daten vor der Veröffentlichung bereinigt, umstrukturiert und aggregiert.
   • Sicherheit auf Zeilenebene: Beschränken Sie den Datenzugriff auf Zeilenebene mithilfe von Benutzerfiltern, Datenquellenfiltern oder Berechtigungstabellen, um zu steuern, was die einzelnen Betrachter sehen.
   • Embedding API v3: Veröffentlichen Sie interaktive, geschützte Dashboards direkt in benutzerdefinierten Web-Apps oder kundenorientierten Produkten, wobei die vollständige Interaktivität erhalten bleibt.

   Tableau-Integrationen

   Tableau bietet mehr als 100 native Datenkonnektoren, darunter Salesforce, Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server und PostgreSQL. Außerdem werden Konnektoren aus dem Tableau-Exchange-Marktplatz, ODBC/JDBC, Tableau Bridge und die Embedding API v3 unterstützt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Interaktive Datenvisualisierungen der Spitzenklasse
   • Umfangreiche KI-gestützte Einblicke in Kennzahlen verfügbar
   • Einbettung von Dashboards in Web-Apps wird unterstützt

   Cons:

   • Fortgeschrittene Analysen erfordern einen erheblichen Schulungsaufwand
   • Kein integrierter Amplitude- oder Mixpanel-Konnektor
   Learn more about Tableau:

   • Check out Tableau on their website
   • Explore best alternatives to Tableau
2. 

   2

   Domo

   Am besten für skalierbares Cloud-Datenmanagement geeignet

   • Kostenlose Testversion und Demo verfügbar
   • Preis auf Anfrage

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Domo ist eine cloudbasierte BI-Plattform, die Datenintegration über mehr als 1.000 Konnektoren, die Erstellung von Dashboards per Ziehen und Ablegen, ETL ohne Programmierung und KI-gestützte Abfragen in einer einzigen, einheitlichen Umgebung vereint.

   Für wen ist Domo am besten geeignet?

   Domo eignet sich besonders für große oder wachsende Unternehmen, die Hunderten von Nutzern Zugriff auf Daten geben müssen, ohne pro Nutzer zu bezahlen.

   Warum ich Domo ausgewählt habe

   Domo hat sich einen Platz auf meiner engeren Auswahl verdient, weil die Plattform von Grund auf für Unternehmen entwickelt wurde, die den Datenzugriff erweitern müssen, ohne ihre Lizenzkosten entsprechend zu erhöhen. Besonders gefällt mir, dass das kreditbasierte Modell unbegrenzt viele interne Nutzer einschließt. Wenn ein Produktteam also von 10 auf 100 Personen wächst, wird niemand von den Dashboards ausgeschlossen. Die mehr als 1.000 nativen Konnektoren sowie föderierte Abfragen für Snowflake und BigQuery ermöglichen es, Live-Daten aus Datenlagern abzurufen, ohne sie zu duplizieren. Dadurch bleiben Datenpipelines auch bei wachsendem Umfang übersichtlich.

   Die wichtigsten Funktionen von Domo

   • Berechnete Felder mit Beast Mode: Erstellen Sie benutzerdefinierte Kennzahlen und KPIs direkt in Visualisierungen, ohne den zugrunde liegenden Datensatz zu ändern.
   • Eingebettete Analysen mit Domo Everywhere: Betten Sie Live-Dashboards mithilfe eines iFrames oder des JavaScript-SDK in externe Produkte, Portale oder Websites ein, mit rollenbasierter Zugriffskontrolle.
   • Ausgelöste Berichte: Verteilen Sie Dashboard-Berichte automatisch an Beteiligte, sobald eine definierte Warnbedingung erfüllt ist.
   • Integration von Jupyter Workspaces: Führen Sie Python- oder R-Skripte für die erweiterte Datenaufbereitung und die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen innerhalb der Domo-Umgebung aus.

   Domo-Integrationen

   Domo bietet mehr als 1.000 native Integrationen, darunter Salesforce, Google Analytics, SAP, Snowflake, BigQuery, Databricks, Amazon Redshift, Box und Dropbox. Die IDE für Konnektoren unterstützt benutzerdefinierte APIs, während Domo Workbench eine Verbindung zu lokalen Daten herstellt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Unbegrenzte interne Nutzer in allen Tarifen
   • Mehr als 1.000 Konnektoren für eine schnelle Datenintegration
   • Eingebettete Analysen mit granularer Zugriffskontrolle

   Cons:

   • Für den Kauf ist eine hohe Anfangsinvestition erforderlich
   • Die semantische Schicht befindet sich im Vergleich zu Wettbewerbern noch in der Weiterentwicklung
   Learn more about Domo:

   • Check out Domo on their website
3. 

   3

   Strategy

   Am besten für die integrierte Strategieverfolgung geeignet

   • 14-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab 13 $/Nutzer/Monat

   Visit Website

   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Strategy ist eine Enterprise-BI-Plattform, die auf einer universellen semantischen Ebene basiert, mehr als 200 Datenquellen verbindet und verwaltete Kennzahlen, KI-gestützte Dashboards sowie eingebettete Analysen bereitstellt.

   Für wen ist Strategy am besten geeignet?

   Strategy eignet sich besonders für Enterprise-Daten- und Analyseteams, die verwaltete, KI-fähige Kennzahlen in großen und komplexen Organisationen benötigen.

   Warum ich Strategy ausgewählt habe

   Strategy steht auf meiner Auswahlliste, weil die universelle semantische Mosaic-Ebene die ausgereifteste Grundlage für verwaltete Kennzahlen im Enterprise-BI-Bereich ist, die ich bisher gesehen habe, mit 35 Jahren praktischer Nutzung in Unternehmen wie Pfizer in 27 Märkten. Besonders beeindruckt mich, dass Mosaic-Teams eine Kennzahl einmal definieren und sie konsistent über Dashboards, KI-Agenten und eingebettete Anwendungen hinweg anwenden können, wodurch widersprüchliche Zahlen zwischen Abteilungen vermieden werden. Die native Versionsverwaltung für Mosaic-Modelle in GitHub ist ein echter Differenzierungsfaktor für Teams, die ihre Analyseinfrastruktur mit derselben Sorgfalt wie Code behandeln.

   Die wichtigsten Funktionen von Strategy

   • Automatische Antworten: Eine Benutzeroberfläche für Fragen und Antworten in natürlicher Sprache, über die Nutzer Fragen in Alltagssprache stellen und sofort Antworten aus verwalteten Daten erhalten können.
   • HyperIntelligence: Stellt kontextbezogene Einblicke ohne Klicks direkt in Browsern und Produktivitätstools über Karten bereit, die beim Darüberfahren mit dem Mauszeiger eingeblendet werden, ohne dass die aktuelle Anwendung verlassen werden muss.
   • Einbettungs-SDK: Ein SDK ohne Code, mit wenig Code und für professionelle Entwickler zur Integration verwalteter Dashboards und Visualisierungen in externe Webanwendungen.
   • Schwellenwertbasierte Benachrichtigungen: Löst die automatische Zustellung von Berichten aus, wenn bestimmte Kennzahlenbedingungen erfüllt sind, und hält Teams ohne manuelle Überwachung auf dem Laufenden.

   Strategy-Integrationen

   Strategy bietet mehr als 200 native Konnektoren für Datenquellen, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, Jira Cloud, Google Drive und Power BI. Darüber hinaus werden benutzerdefinierte Integrationen über die API und das Paket mstrio-py unterstützt, wobei Mosaic eine verwaltete Konnektivität über verschiedene Analysetools hinweg bereitstellt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Semantische Ebene auf Enterprise-Niveau gewährleistet konsistente Kennzahlen
   • KI-native Funktionen für flexible Ad-hoc-Analysen
   • Einbettungs-SDK ermöglicht hochwertige benutzerdefinierte Analyseanwendungen

   Cons:

   • Keine integrierten Kohorten- oder Trichtervisualisierungen
   • Komplexe Lizenzierungs- und Administrationsstruktur für Teams
   Learn more about Strategy:

   • Check out Strategy on their website
4. 

   4

   GoodData

   Am besten für skalierbare mandantenfähige Analysen geeignet

   • 30-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Preis auf Anfrage

   Visit Website

   Customer Rating:4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   GoodData ist eine BI-Plattform, die auf einer zentralisierten semantischen Ebene aufbaut und eingebettete Analysen, die Verwaltung mandantenfähiger Arbeitsbereiche, KI-gestützte Abfragen und Funktionen für Analysen als Code für Teams bietet, die eine kontrollierte, skalierbare Berichterstellung in komplexen Datenumgebungen benötigen.

   Für wen eignet sich GoodData am besten?

   GoodData eignet sich besonders für SaaS-Unternehmen und Produktbetriebsteams, die mandantenübergreifend kontrollierte Analysen bereitstellen oder Berichte direkt in kundenorientierte Produkte einbetten müssen.

   Warum ich GoodData ausgewählt habe

   GoodData steht auf meiner engeren Auswahl, weil die hierarchische Arbeitsbereichsarchitektur besonders gut mit der Skalierung mandantenfähiger Umgebungen umgeht. Mir gefällt, dass man Tausende isolierter Mandanten-Arbeitsbereiche bereitstellen, Änderungen an Kennzahlen gleichzeitig auf alle Arbeitsbereiche übertragen und Berechtigungen durchsetzen kann, ohne die Arbeit für jeden Kunden zu duplizieren. Zusammen mit einer zentralisierten semantischen Ebene, die jede Kennzahl in Dashboards, eingebetteten Apps und KI-Abfragen steuert, ist die Plattform speziell für SaaS-Teams konzipiert, die Analysen in großem Maßstab bereitstellen.

   Die wichtigsten Funktionen von GoodData

   • KI-Assistent: Fragen Sie Ihre Daten in Alltagssprache ab. Die Antworten basieren auf der semantischen Ebene, um ungenaue oder uneinheitliche Ergebnisse zu vermeiden.
   • Analysen als Code: Definieren Sie Dashboards, Kennzahlen und Konfigurationen in JSON/YAML und verwalten Sie sie über Git mit vollständiger Versionskontrolle und CI/CD-Unterstützung.
   • FlexConnect: Erstellen Sie benutzerdefinierte Konnektoren für praktisch jede Datenquelle – einschließlich REST-APIs, Streamingdaten und NoSQL-Datenbanken – ohne Unterstützung durch den Anbieter.
   • Anomalieerkennung: Erkennen Sie automatisch unerwartete Veränderungen und Ausreißer in Ihren Kennzahlen. Warnungen werden per E-Mail, Webhook oder In-App-Benachrichtigung zugestellt.

   GoodData-Integrationen

   GoodData bietet mehr als 20 native Konnektoren für Datenquellen, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, PostgreSQL, MySQL, Oracle Database und Microsoft SQL Server. Die REST-, Python- und React-APIs sowie FlexConnect ermöglichen benutzerdefinierte Integrationen mit APIs, Kafka, NoSQL und anderen Quellen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Verwaltet Tausende von Mandanten-Arbeitsbereichen zuverlässig
   • Die fortschrittliche semantische Ebene gewährleistet konsistente Kennzahlen
   • Analysen als Code unterstützen Git und CI/CD

   Cons:

   • Keine integrierten Funktionen für Produktanalysen
   • Der KI-Assistent ist auf Unternehmenstarife beschränkt
   Learn more about GoodData:

   • Check out GoodData on their website
5. 

   5

   Oracle Analytics Cloud

   Am besten für verwaltete semantische Modellierung im großen Maßstab geeignet

   • 30-tägige kostenlose Testversion verfügbar
   • Ab $162.30/Monat für bis zu 10 Nutzer

   Visit Website

   

   Oracle Analytics Cloud ist eine Business-Intelligence-Plattform, die semantische Modellierung, Analysen in Eigenregie, Datenvisualisierung und KI-gestützte Erkenntnisse in einer verwalteten Umgebung auf Unternehmensniveau kombiniert.

   Für wen ist Oracle Analytics Cloud am besten geeignet?

   Oracle Analytics Cloud eignet sich besonders für große Unternehmen, die bereits Oracle-Infrastruktur nutzen und eine zentrale Verwaltung ihrer Datenmodelle benötigen.

   Warum ich mich für Oracle Analytics Cloud entschieden habe

   Oracle Analytics Cloud steht auf meiner engeren Auswahl, weil die Plattform die semantische Modellierung im Unternehmensmaßstab besonders gut handhabt. Besonders beeindruckt mich die wiederverwendbare semantische Modellebene, auf der Geschäftsdefinitionen wie 'Umsatz' oder 'Abwanderung' einmal definiert und anschließend konsistent auf jeden Bericht und jedes Dashboard angewendet werden. Die KI-gestützten Funktionen für erweiterte Analysen, darunter automatisierte Erkenntnisse und Abfragen in natürlicher Sprache, bauen auf dieser verwalteten Grundlage auf. So erhalten Ihre Teams Flexibilität bei der eigenständigen Analyse, ohne die Datenkonsistenz zu beeinträchtigen.

   Wichtige Funktionen von Oracle Analytics Cloud

   • Datenvisualisierung in Eigenregie: Eine Arbeitsfläche zum Ziehen und Ablegen ermöglicht es Nutzern, Diagramme, Dashboards und Berichte zu erstellen, ohne Abfragen zu schreiben.
   • Integration maschinellen Lernens: Integrierte ML-Modelle ermöglichen es Ihnen, Vorhersagen direkt innerhalb der Plattform zu trainieren, bereitzustellen und zu bewerten.
   • Mobile Analyse-App: Eine native mobile App stellt interaktive Dashboards und Berichte auf iOS- und Android-Geräten bereit.
   • Datenaufbereitung und -anreicherung: Integrierte Datenflusswerkzeuge ermöglichen es Nutzern, Daten aus mehreren Quellen vor der Analyse zu bereinigen, zu kombinieren und umzuwandeln.

   Integrationen von Oracle Analytics Cloud

   Native Integrationen sind für Oracle Analytics Cloud nicht eindeutig dokumentiert.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Wiederverwendbare semantische Modelle sorgen für konsistente Definitionen von KPIs
   • Automatisierte Erkenntnisse zeigen Muster in Dashboards auf
   • Integrierte Datenflüsse bereiten kombinierte Datensätze auf

   Cons:

   • Die Administration kann Fachkenntnisse der Oracle-Plattform erfordern
   • Die Erstellung von Dashboards wirkt weniger intuitiv als bei Konkurrenzprodukten
   Learn more about Oracle Analytics Cloud :

   • Check out Oracle Analytics Cloud on their website
6. 

   6

   Metabase

   Am besten geeignet für analytische Flexibilität mit Open Source

   • 14-tägige kostenlose Testversion + kostenloser Tarif verfügbar
   • Ab $100/Monat

   Visit Website

   

   Metabase ist eine Open-Source-BI-Plattform, mit der Sie Verbindungen zu Datenbanken und Datenlagern herstellen, interaktive Dashboards erstellen, Ad-hoc-Abfragen über einen visuellen Builder oder SQL-Editor ausführen und Daten mit KI-gestützten Abfragen in natürlicher Sprache untersuchen können.

   Für wen ist Metabase am besten geeignet?

   Metabase eignet sich besonders für funktionsübergreifende Produktteams, die Dashboards zur Selbstbedienung benötigen und die Flexibilität wünschen, die Plattform selbst zu hosten oder auf einer Open-Source-Grundlage zu skalieren.

   Warum ich Metabase ausgewählt habe

   Ich habe Metabase in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es eine der wenigen BI-Plattformen ist, bei denen die Open-Source-Edition keine abgespeckte Demo-Version ist – Sie erhalten unbegrenzt viele Nutzer, mehr als 20 Datenbankkonnektoren, einen visuellen Abfrage-Builder und KI-gestützte Abfragen in natürlicher Sprache (Metabot) kostenlos. Besonders gut gefällt mir Data Studio, die Arbeitsumgebung für die semantische Ebene, mit der Teams kanonische Metriken und Begriffe aus dem Geschäftsglossar definieren können, sodass jedes Dashboard auf dieselbe verlässliche Quelle zurückgreift. Durch die Git-basierte Fernsynchronisierung können Sie Dashboards und Modelle außerdem wie Code versionieren – eine Funktion, die ich außerhalb von Tools der Enterprise-Klasse nur selten sehe.

   Die wichtigsten Funktionen von Metabase

   • Visueller Abfrage-Builder im Notizbuchstil: Eine codefreie Oberfläche, mit der Sie Abfragen, Verknüpfungen und Aggregationen durch Klicken erstellen können – ganz ohne SQL.
   • Ereignisse und Zeitachsen: Kommentieren Sie Dashboards mit geschäftlichen Ereignissen wie Produkteinführungen oder Veröffentlichungen, um Ihren Diagrammen direkt Kontext hinzuzufügen.
   • Schwellenwertbasierte Warnmeldungen: Legen Sie Bedingungen für jede Frage fest, damit Metabase eine Benachrichtigung per E-Mail, Slack oder Webhook sendet, wenn Ihre Daten einen definierten Wert erreichen.
   • SDK für eingebettete Analysen: Ein React-basiertes SDK, mit dem Sie vollständig gebrandete, interaktive Dashboards direkt in Ihr Produkt einbetten können, um Endnutzern Analysen bereitzustellen.

   Metabase-Integrationen

   Metabase bietet 18 offizielle Konnektoren für Datenbanken und Datenlager, darunter BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL und Microsoft SQL Server. Integrierte SaaS-Konnektoren fehlen, aber für selbst gehostete Bereitstellungen werden mehr als 11 Konnektoren der Community sowie benutzerdefinierte API-basierte Integrationen unterstützt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Selbsthosting mit verfügbarem Open-Source-Code
   • Visueller Abfrage-Builder für technisch nicht versierte Nutzer
   • Unterstützung für die Git-basierte Versionskontrolle von Analysen

   Cons:

   • Keine nativen Konnektoren für SaaS-Produkte
   • Kohorten- und Trichteranalysen erfordern SQL-Kenntnisse
   Learn more about Metabase:

   • Check out Metabase on their website
7. 

   7

   ThoughtSpot

   Am besten für Analysen mit Suche in natürlicher Sprache

   • 14-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $25/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet)

   Visit Website

   

   ThoughtSpot ist eine BI-Plattform, die auf der Suche in natürlicher Sprache, KI-gestützten Analysen und der Live-Abfrage von Data-Warehouses basiert und interaktive Liveboards, automatische Anomalieerkennung sowie Funktionen für eingebettete Analysen bietet.

   Für wen ist ThoughtSpot am besten geeignet?

   ThoughtSpot eignet sich besonders für Datenteams und nicht-technische Geschäftsanwender, die komplexe Warehouse-Daten abfragen müssen, ohne SQL zu schreiben.

   Warum ich ThoughtSpot ausgewählt habe

   ThoughtSpot verdient seinen Platz auf meiner Auswahlliste, weil die Relational Search es jedem im Team ermöglicht, eine Frage in natürlicher Sprache wie 'Welche Funktionen haben im letzten Quartal für das meiste Engagement gesorgt?' einzugeben und sofort eine aktuelle, verwaltete Antwort zu erhalten – ganz ohne SQL. Ich schätze auch SpotIQ, das automatisch Anomalien und Trendveränderungen in Ihren Liveboards aufdeckt, ohne dass Sie vorher wissen müssen, wonach Sie suchen. Zusammen machen diese beiden Funktionen Self-Service-Analysen für Produkt-, Betriebs- und Führungsteams wirklich zugänglich.

   Die wichtigsten Funktionen von ThoughtSpot

   • Liveboards: Interaktive Echtzeit-Dashboards mit Aufschlüsselungsfunktionen an jeder Stelle, übergreifender Filterung und direkt in jede Ansicht integrierten KI-Hinweisen.
   • Analyst Studio: Ein codeorientierter Arbeitsbereich, in dem Datenteams SQL, Python oder R für fortgeschrittene Ad-hoc-Analysen und individuelle Datenaufbereitung schreiben können.
   • ThoughtSpot-Modellierungssprache (TML): Ein skriptfähiges Format zur Verwaltung von Datenmodellen, Dashboards und Kennzahlen als Code mit nativer Versionskontrolle über GitHub.
   • Monitor: Eine Funktion für Benachrichtigungen über mehrere Kanäle, die schwellenwertbasierte, geplante und attributbasierte Warnungen per E-Mail, Slack, Teams und mobilen Push-Benachrichtigungen versendet.

   ThoughtSpot-Integrationen

   ThoughtSpot bietet mehr als 25 native Datenkonnektoren, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, PostgreSQL, MySQL und Salesforce. Spotter-Konnektoren ergänzen Amplitude, Mixpanel und Heap, während das JavaScript-SDK und REST-APIs benutzerdefinierte Integrationen für eingebettete Analysen unterstützen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Suche in natürlicher Sprache zum Abfragen von Warehouse-Daten
   • Automatische Anomalieerkennung deckt Trendveränderungen auf
   • Git-basierte Versionskontrolle für Analyseobjekte

   Cons:

   • Keine Verknüpfungen über mehrere Datenbankverbindungen hinweg
   • Begrenzte Möglichkeiten für individuelle oder gebrandete Visualisierungen
   Learn more about ThoughtSpot:

   • Check out ThoughtSpot on their website
8. 

   8

   Sigma Computing

   Am besten für tabellenkalkulationsartige Datenexploration geeignet

   • 7-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $300/Monat

   Visit Website

   

   Sigma Computing ist eine BI-Plattform, die eine tabellenkalkulationsartige Arbeitsmappenoberfläche mit Live-Abfragen von Cloud-Datenlagern, Ad-hoc-Exploration, semantischer Datenmodellierung, KI-gestützter Analyse und Funktionen für eingebettete Analysen kombiniert.

   Für wen ist Sigma Computing am besten geeignet?

   Sigma Computing eignet sich besonders für Produkt- und Betriebsteams, die hauptsächlich mit Tabellenkalkulationen arbeiten und Daten aus dem Datenlager explorieren möchten, ohne sich bei jeder Frage auf einen Datenanalysten verlassen zu müssen.

   Warum ich Sigma Computing ausgewählt habe

   Sigma Computing steht auf meiner Auswahlliste, weil die tabellenkalkulationsartige Arbeitsmappe es Produktmanagern ermöglicht, Milliarden von Zeilen an Live-Daten aus dem Datenlager zu untersuchen, ohne eine einzige Zeile SQL schreiben zu müssen. Besonders beeindruckt bin ich von der Funktion für Eingabetabellen, die direkt über die Benutzeroberfläche Echtzeit-Rückschreibungen unterstützt und dadurch Was-wäre-wenn-Analysen sowie Budgetmodellierungen ermöglicht, ohne die Plattform verlassen zu müssen. Der Sigma Assistant ergänzt dies durch Abfragen in natürlicher Sprache und wandelt Fragen in einfacher Alltagssprache in vollständig explorierbare, live aktualisierte Arbeitsmappen um.

   Wichtige Funktionen von Sigma Computing

   • Semantische Ebene mit Git-basierter Versionskontrolle: Analytics Engineers können verwaltete Metriken, Verknüpfungen und Beziehungen in YAML definieren und Änderungen über Branching- und CI/CD-Workflows verwalten.
   • Geplante Exporte über mehrere Kanäle: Arbeitsmappen, Seiten oder einzelne Elemente können regelmäßig oder bei bestimmten Bedingungen per E-Mail, Slack, Microsoft Teams, Google Sheets oder Cloud-Speicher versendet werden.
   • Sigma-Agenten: Autonome Agenten überwachen Datenschwellenwerte und lösen plattformübergreifende Aktionen in Tools wie Salesforce und Slack aus – mit einem vollständig unveränderlichen Prüfprotokoll.
   • Eingebettete Analysen mit JWT-Authentifizierung: Arbeitsmappen können über ein React SDK oder einen iFrame mit eigener Markenidentität in externe Anwendungen eingebettet werden, mit mandantenspezifischer Datenisolierung durch RBAC und Sicherheit auf Zeilenebene.

   Integrationen von Sigma Computing

   Sigma bietet etwa 10 native Konnektoren für Datenquellen, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, PostgreSQL, MySQL, Azure SQL und AlloyDB. Die Plattform lässt sich in die semantische dbt-Schicht integrieren und bietet REST-API-Zugriff für benutzerdefinierte Verbindungen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Tabellenkalkulationsartige Analysen für Daten im Maßstab von Datenlagern
   • Native Rückschreibungen direkt über die Dashboard-Oberfläche
   • KI-gestützte Diagrammerklärungen und Abfragen in natürlicher Sprache

   Cons:

   • Keine direkte Verbindung zu Produktanalysetools
   • Begrenzte native Visualisierungen für Kohorten oder Kundenbindung
   Learn more about Sigma Computing:

   • Check out Sigma Computing on their website
9. 

   9

   Yellowfin

   Am besten für die automatisierte Erkennung von Erkenntnissen geeignet

   • 30-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

   Visit Website

   

   Yellowfin ist eine BI-Plattform, die interaktive Dashboards, mehr als 50 Diagrammtypen, Abfragen in natürlicher Sprache, KI-gestützte Anomalieerkennung und eingebettete Analysen in einer einzigen Suite vereint.

   Für wen ist Yellowfin am besten geeignet?

   Yellowfin eignet sich besonders für Unternehmensteams, die eine proaktive, KI-gestützte Überwachung konsolidierter Warehouse-Daten benötigen – ohne auf manuelle Abfragen angewiesen zu sein, um Veränderungen zu erkennen.

   Warum ich Yellowfin ausgewählt habe

   Ich habe Yellowfin als eines der besten Tools ausgewählt, weil kein anderes Tool auf dieser Liste Ihre Daten so überwacht wie Signals: Es durchsucht kontinuierlich Ihre Daten nach Anomalien, Trendänderungen und Ausreißern, nach denen Sie nicht gezielt gesucht hätten, und liefert anschließend eine Erklärung in verständlicher Sprache dazu, was sich geändert hat und warum. Außerdem gefällt mir, dass Signals direkt in Dashboards integriert ist. Wenn also eine wichtige Kennzahl nach einer Veröffentlichung stark ansteigt, sieht Ihr Team die Warnung im Kontext, statt sie in einem separaten Posteingang suchen zu müssen.

   Die wichtigsten Funktionen von Yellowfin

   • Abfragen in natürlicher Sprache: Mit Ask Yellowfin können Sie Fragen in Alltagssprache eingeben. Das Tool erstellt automatisch Diagramme nach bewährten Vorgehensweisen – ganz ohne SQL.
   • Dashboards auf einer frei gestaltbaren Arbeitsfläche: Mit einem Editor zum Ziehen und Ablegen sowie Funktionen für Kreuzfilterung, Drill-through und Aktionsschaltflächen können Sie interaktive Dashboards ohne Programmierung erstellen und teilen.
   • Datenstorytelling mit Stories und Present: Kombinieren Sie Diagramme, Tabellen und schriftliche Kontextinformationen zu Präsentationen im Folienformat, die für das Teilen von Erkenntnissen mit nicht-technischen Beteiligten entwickelt wurden.
   • SDK für eingebettete Analysen: Dashboards mit eigener Markenkennzeichnung, NLQ und Signals lassen sich über eine JavaScript-API oder ein SDK in weniger als zwei Wochen in externe Produkte einbetten.

   Integrationen von Yellowfin

   Yellowfin unterstützt mehr als 200 Datenkonnektoren, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Salesforce, Google Analytics, Zendesk und Xero. Über JDBC und ODBC lassen sich außerdem benutzerdefinierte Datenquellen anbinden.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Erkennt Anomalien automatisch mit Yellowfin Signals
   • Der Editor für frei gestaltbare Dashboards unterstützt erweiterte Interaktivität
   • Abfragen in natürlicher Sprache erstellen sofort Diagramme

   Cons:

   • Keine integrierte Kohorten- oder Trichteranalyse
   • Große Datensätze können zu einer langsameren Leistung führen
   Learn more about Yellowfin:

   • Check out Yellowfin on their website
10. 

    10

    Google Cloud Looker

    Am besten für Lösungen mit eingebetteten Analysen geeignet

    • 30-tägige kostenlose Testversion
    • Preise auf Anfrage

    Visit Website

    

    Google Cloud Looker ist eine auf Data Warehouses ausgerichtete Business-Intelligence-Plattform, die auf einer kontrollierten semantischen Ebene (LookML) basiert und interaktive Dashboards, KI-gestützte Abfragen in natürlicher Sprache, eingebettete Analysen sowie eine Git-basierte Datenmodellierung bietet.

    Für wen eignet sich Google Cloud Looker am besten?

    Looker eignet sich hervorragend für Daten- und Analyseteams in mittleren bis großen Unternehmen, die eine kontrollierte semantische Ebene benötigen und Analysen direkt in kundenorientierte Produkte einbetten möchten.

    Warum ich mich für Google Cloud Looker entschieden habe

    Looker hat sich einen Platz auf meiner engeren Auswahl verdient, weil seine Funktionen für eingebettete Analysen tatsächlich zu den besten ihrer Klasse gehören. Besonders gut gefällt mir, dass sich vollständig kontrollierte, KI-gestützte Dashboards mithilfe des Embed SDK oder signierter IFrames direkt in kundenorientierte Produkte einbetten lassen und dass von Gemini unterstützte konversationelle Analysen auch in eingebetteten Umgebungen verfügbar sind. Die semantische LookML-Ebene sorgt dafür, dass jede von Ihren Benutzern angezeigte Kennzahl konsistent und versionskontrolliert ist und nicht aus einer einmaligen Abfrage besteht, die jemand um 2 Uhr morgens geschrieben hat.

    Die wichtigsten Funktionen von Google Cloud Looker

    • Semantische LookML-Ebene: Eine SQL-basierte Modellierungssprache, die Kennzahlendefinitionen, Verknüpfungen und Geschäftslogik in einer einzigen, versionskontrollierten Ebene zentralisiert, die von allen Dashboards und Tools gemeinsam genutzt wird.
    • Git-basierte Versionskontrolle: LookML-Projekte werden direkt Git-Repositorys zugeordnet und unterstützen Branches, Pull Requests und CI/CD-Pipelines über GitHub, GitLab oder Bitbucket.
    • Geplante Bereitstellung über mehrere Kanäle: Berichte und Warnungen können nach einem Cron-basierten Zeitplan per E-Mail, Slack oder Webhooks versendet werden, einschließlich schwellenwertbasierter Warnungen und der automatischen Erstellung von Präsentationsfolien.
    • Offene SQL-Schnittstelle: Ein JDBC-Treiber, über den externe BI-Tools wie Tableau, Power BI und ThoughtSpot die kontrollierte semantische Ebene von Looker direkt abfragen können.

    Integrationen von Google Cloud Looker

    Google Cloud Looker stellt Verbindungen zu mehr als 50 Datenbankdialekten her, darunter BigQuery, Snowflake, Databricks, Amazon Redshift, PostgreSQL und MySQL. Über Konnektoren, Open SQL, JDBC und seine API werden außerdem Google Sheets, Microsoft Excel, Tableau, Power BI und ThoughtSpot unterstützt.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Bettet kontrollierte, interaktive Dashboards in Produkte ein
    • Git-basierte Versionskontrolle für Analyse-Workflows
    • Integrierte fortschrittliche KI-gestützte konversationelle Analysen

    Cons:

    • Erfordert einen Dateningenieur zum Erstellen semantischer Modelle
    • Nicht ideal für die schnelle Ad-hoc-Erstellung von Dashboards
    Learn more about Google Cloud Looker:

    • Check out Google Cloud Looker on their website