BI-Tools: Die beste Business-Intelligence-Software

Business-Intelligence-Software (BI) ermöglicht es Unternehmen, Ereignisse, Trends und Marktveränderungen zu analysieren und sich dadurch Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

Diese BI-Tools erfassen, verwalten und interpretieren riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Sie erstellen Modelle, die über Berichte, Diagramme, Grafiken und andere Methoden zur Datendarstellung Antworten und Erkenntnisse liefern. BI-Software bildet die Grundlage der digitalen Transformation. 

BI-Systeme integrieren oder nutzen verschiedene Datenquellen, darunter Tabellenkalkulationen, Abfragesoftware, Reporting-Tools, Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining, Data Warehouses und Data Marts. In der Regel umfassen sie die Datenextraktion, Datenbereinigung, Data Governance sowie Dashboards oder andere Mechanismen, mit denen Benutzer Berichte und Visualisierungen anzeigen können.

Ziel ist es, Geschäftsprozesse im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Diese können von vergangenen Ereignissen – etwa der Frage, wie sich ein Produkt oder eine Dienstleistung entwickelt hat – bis zur Vorhersage künftiger Ereignisse und Szenarien reichen. Sie können sich auf verschiedene Abteilungen erstrecken, darunter Finanzen, Personalwesen und Betrieb.

Käuferleitfaden zu den besten BI-Tools

• Welche anderen Tools funktionieren mit BI-Software?
• Wie wählen Sie ein BI-Software-Tool aus?
• Die besten BI-Software-Tools
• Domo
• Microsoft Power BI
• MicroStrategy
• Oracle Analytics Cloud
• Qlik Sense
• SAS Enterprise Guide
• Sisense Fusion Analytics
• Tableau Desktop
• SAP Analytics Cloud
• Business-Intelligence-Tools: Weitere Marktführer
• Business-Intelligence-Software-Tools: Vergleichstabelle der Anbieter

Welche anderen Tools funktionieren mit BI-Software?

Zunehmend überschneiden sich Business-Intelligence-Plattformen mit maschinellem Lernen (ML) und anderen Tools für künstliche Intelligenz (KI), etwa für Abfragen in natürlicher Sprache. Sie unterstützen fortgeschrittene Data-Mining-Techniken.

Es überrascht daher nicht, dass sich Business Intelligence – deren Ursprünge bis in die 1970er-Jahre zurückreichen – kontinuierlich weiterentwickelt. Die heutigen Systeme erstrecken sich über Clouds, greifen auf lokale Datenquellen zu und arbeiten zusammen mit Data-Mining-Tools. Außerdem nutzen sie APIs, um Analysefunktionen über Geschäftspartner und Lieferketten hinweg zu erweitern. Einige BI-Tools sind zudem darauf ausgelegt, Daten aus Edge-Computing-Umgebungen abzurufen, und viele Plattformen enthalten auch Open-Source-Tools und -Komponenten, die sie flexibler und anpassungsfähiger machen.

Wie wählen Sie ein BI-Software-Tool aus?

Wenn Sie sich auf die Auswahl Ihrer BI-Software-Tools konzentrieren, hilft es, fünf entscheidende Schritte zu beachten:

• Analysieren Sie Ihre vorhandenen Datenquellen. Offensichtlich muss jede neue Lösung die vorhandenen Daten Ihres Unternehmens aufnehmen können. Entweder erledigt sie dies direkt, oder Sie müssen Datenstrukturen abbilden und Konvertierungen manuell durchführen. Ohne zu wissen, welche Daten derzeit vorhanden sind und wo sie gespeichert werden, ist es nahezu unmöglich zu bestimmen, welche BI-Plattform eingesetzt werden sollte und was der Übergang erfordert.
• Definieren Sie Ihre Ziele. Wenn Sie Ihre Business Intelligence und Datenanalyse auf die nächste Stufe heben möchten, ist es entscheidend, die benötigten Funktionen zu identifizieren, um eine passende Lösung zu finden. Möchten Sie beispielsweise den Einsatz von BI auf verschiedene Gruppen oder Abteilungen ausweiten? Welche Arten von Berichten und Datenvisualisierungen benötigen Sie?
• Ermitteln Sie, ob weitere Datenquellen die Geschäftsergebnisse verbessern können. Ein wesentlicher Grund für die Einführung einer fortschrittlicheren BI-Plattform besteht darin, Funktionen und Möglichkeiten hinzuzufügen. Möchten Sie Cloud-Repositories oder verschiedene Unternehmenssysteme miteinander verknüpfen? Möchten Sie gemeinsam mit Edge-Computing-Unternehmen ein Framework aufbauen, um die Datenerfassung über eine Lieferkette hinweg auszuweiten? Dies sind grundlegende Fragen, die vor der Auswahl eines Anbieters gestellt werden sollten.
• Untersuchen Sie die Anbieterlandschaft. Natürlich verfolgen Anbieter und Softwarelösungen bei BI grundsätzlich unterschiedliche Ansätze. Ist der Anbieter auf lokale Installationen ausgerichtet oder ausschließlich cloudbasiert? Daher ist ein entscheidendes Element bei der Auswahl einer Lösung, die Anforderungen mit den Funktionen des Anbieters, seinem Supportkonzept und seiner Roadmap abzugleichen. Es ist wichtig zu ermitteln, welcher Anbieter den größten Nutzen aus Ihren Daten erschließen, die Unternehmenstransformation unterstützen und auch künftig Mehrwert schaffen kann.
• Verstehen Sie, welche Änderungen erforderlich sind. Jede größere Initiative, einschließlich BI, erfordert Änderungen sowohl an der IT-Infrastruktur als auch an den Geschäftsprozessen. Daher ist es entscheidend, die Bedürfnisse, Wünsche und Anforderungen Ihres Unternehmens mit der richtigen BI-Lösung abzugleichen und sicherzustellen, dass diese die erforderlichen Fähigkeiten, Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, um sich in der sich heute schnell wandelnden Geschäftsumgebung zurechtzufinden.

Die besten BI-Software-Tools

Hier sind 10 der führenden Anbieter von Business-Intelligence-Software-Tools:

Domo

Wichtige Erkenntnis: Domo konzentriert sich darauf, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zusammenzuführen und durch umfangreiche Berichte und Visualisierungen Erkenntnisse zu gewinnen. Die Lösung bietet ausgefeilte Tools für die Datenintegration – einschließlich visuellem ETL – sowie Dashboards und mobile BI-Plattformen, die intelligente Apps zur Anzeige analytischer Erkenntnisse nutzen.

Vorteile

• Verbindet sich mit einer breiten Palette von Datenquellen und Systemen und bietet leistungsfähige Tools für den Datenimport und die Datenaufnahme.
• Liefert durch robuste Warnmeldungen und Benachrichtigungen Überwachung und Ergebnisse in Echtzeit.
• Bietet einen umfangreichen und leistungsfähigen Funktionsumfang, der sowohl von Data Scientists als auch von nichttechnischen Fachanwendern genutzt werden kann.
• Leistungsfähige Dashboard-Funktionen.

Nachteile

• Zusätzliche Apps sowie weitere Tools und Add-ons können den Preis erheblich erhöhen.
• Einige Benutzer empfinden die Plattform aufgrund der großen Anzahl an Optionen und Auswahlmöglichkeiten als verwirrend und überfordernd.
• Einige integrierte Funktionen für fortgeschrittene Analysen fehlen.

Microsoft Power BI

Wichtige Erkenntnis:  Power BI ist eine ausgefeilte, aber erschwingliche Plattform für Unternehmen jeder Größe. Sie unterstützt Self-Service-Analysen für Fachanwender und Data Scientists und integriert KI und ML. Microsoft bietet leistungsstarke Funktionen für die Zusammenarbeit sowie umfangreiche Berichte und Datenvisualisierungen. Power BI ermöglicht leistungsfähige Automatisierung und enthält Tools, mit denen Einrichtung und Betrieb an Unternehmens-Scorecards ausgerichtet werden können.

Vorteile

• Leistungsfähige Funktionen zur Datenaufnahme und -verbindung führen lokale und Cloud-Daten nahtlos zusammen.
• Bietet eine breite Palette vorgefertigter Dashboards, die Verbindungen zu verschiedenen Anwendungen, Produkten und Diensten herstellen.
• Liefert umfangreiche interaktive Funktionen, darunter Berichte und Visualisierungen in Echtzeit.
• Bietet leistungsstarke Data-Governance-Funktionen.

Nachteile

• Die Lernkurve für fortgeschrittene Analysen kann komplex und schwierig sein.
• Grafiken und Visualisierungen sind nicht so leistungsfähig wie bei konkurrierenden BI-Lösungen.
• Die Nutzung mit Produkten und Technologien, die nicht von Microsoft stammen, kann schwierig sein.
• Unterstützt iOS und andere Apple-Geräte nicht.

MicroStrategy

Wichtige Erkenntnis: Der Anbieter konzentriert sich auf „Intelligenz überall“. MicroStrategy bietet Tools zum Erstellen leistungsfähiger und ansprechender Dashboards, die Daten aus mehr als 200 Datenquellen abrufen. Die Lösung funktioniert auf PCs und Macs. Sie kann Dienste auf Grundlage von Rollen, Geräten und zahlreichen weiteren Faktoren bereitstellen. MicroStrategy unterstützt die Automatisierung und integriert Analysefunktionen direkt in Anwendungen und Websites.

Vorteile

• Enthält leistungsfähige Funktionen, darunter eine „Hyperintelligence“-Funktion mit starken Automatisierungsmöglichkeiten.
• Bietet einen umfangreichen Funktionsumfang und ein äußerst flexibles BI-Framework.
• Bietet leistungsfähige Data-Governance-Funktionen sowie starke Sicherheitsfunktionen.
• Erzeugt hoch bewertete Visualisierungen.

Nachteile

• Viele Benutzer empfinden die Einrichtung und Nutzung der Plattform als schwierig, insbesondere bei der Verarbeitung äußerst großer Datensätze.
• Die Lösung kann teuer sein.
• Bei Funktionen für Zusammenarbeit und Social BI liegt die Lösung hinter anderen Plattformen zurück.

Oracle Analytics Cloud

Wichtige Erkenntnis: Die cloudnative Business-Intelligence-Plattform ist darauf ausgelegt, das gesamte Spektrum an Analyseanforderungen abzudecken – von der Datenaufnahme und -modellierung über die Datenaufbereitung und -anreicherung bis hin zu Visualisierung und Zusammenarbeit. Sie umfasst integrierte ML- und KI-Funktionen, einschließlich einer Suchfunktion in natürlicher Sprache. Open-Source-Datenkonnektivität mit integrierten Konnektoren vereinfacht Aufgaben zur Datenaggregation.

Vorteile

• Bietet mehr als 50 sofort einsatzbereite Konnektoren, darunter Java Database Connectivity.
• Liefert ein skalierbares Daten-Framework als zentrale, verlässliche Datenquelle für Fachanwender und Data Scientists.
• Bietet leistungsfähige ML-Funktionen über ein Python-basiertes Framework.
• Bietet umfassende Unterstützung für mobile Geräte sowie ein leistungsfähiges Framework für Data Governance und Sicherheit.

Nachteile

• Benutzer beklagen, dass das Framework ausfallen kann, insbesondere bei Upgrades. Die Fehlerverfolgung kann schwierig sein.
• Die Benutzeroberfläche könnte modernisiert und verbessert werden.
• Die Bewertungen des technischen Supports und der Schulungen für Endbenutzer liegen unter denen der Wettbewerber.

Qlik Sense

Wichtige Erkenntnis: Der Anbieter stellt über eine Cloud-Analytics-Plattform leistungsfähige BI-Funktionen bereit. Qlik-Sense-Dashboards verbinden sich mit Hunderten von Datenquellen und unterstützen komplexe und vielfältige Anwendungsfälle. Dazu gehören Self-Service-Visualisierungen, interaktive Dashboards, die Suche in natürlicher Sprache und leistungsfähige Mobilitätsfunktionen. KI und maschinelles Lernen unterstützen erweiterte und prädiktive Analysen.

Vorteile

• Enthält integrierte Konnektoren für Hunderte von Datenquellen und Diensten, darunter alle wichtigen Cloud-Plattformen.
• Starke Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten.
• Wird für Benutzerfreundlichkeit hoch bewertet, einschließlich Analyse-Dashboards und interaktiver visueller Funktionen zur Datenerkundung.
• Bietet umfangreiche und vielfältige Berichte und Visualisierungen.

Nachteile

• Bei Funktionen für Zusammenarbeit und Social BI liegt die Lösung hinter den Wettbewerbern zurück.
• Nutzer bewerten Governance und Metadatenmanagement schlechter als bei anderen BI-Tools.
• Die Software kann eine steile Lernkurve aufweisen. Um die Plattform effektiv zu nutzen, kann eine Schulung erforderlich sein.

SAS Enterprise Guide

Wichtige Erkenntnis: SAS Enterprise Guide ist eine Windows-.NET-Clientanwendung, die ein Self-Service-Framework zum Erfassen, Verwalten, Bearbeiten und Formatieren von Daten für Berichte und Visualisierungen bietet. Sie basiert auf einem Point-and-Click-Framework mit Menüs und Assistenten und ermöglicht auch das Schreiben von Code sowie die Verwendung benutzerdefinierter Makros. Dadurch können Entwickler und andere Programmierer vorhandene Programme nutzen, um gespeicherte Prozesse zu erstellen und diese anschließend bei Bedarf auszuführen oder in externe Apps wie Microsoft Excel zu portieren.

Vorteile

• Bietet über eine gut entwickelte Coding-Plattform und Makros ein hochgradig anpassbares BI-Framework.
• Leistungsstarke, von der IT verwaltete rollenbasierte Sicherheit sowie umfangreiche Funktionen für Data Governance.
• Verarbeitet riesige Datenmengen und bietet dabei eine hohe Geschwindigkeit.
• Starke Unterstützung für Microsoft Office, einschließlich Excel.

Nachteile

• Die allgemeine Komplexität kann für technisch weniger versierte Nutzer und Personen mit begrenzten Programmierkenntnissen eine Herausforderung darstellen.
• Teure und teilweise verwirrende Preisstruktur.
• Keine Unterstützung für Python- oder R-Tools.

Sisense Fusion Analytics

Wichtige Erkenntnis: Die Plattform bietet ein hochgradig skalierbares und flexibles Self-Service-Framework für BI auf Enterprise-Niveau. Der Anbieter konzentriert sich darauf, durch eine erweiterte Datenerkundung in der Cloud und On-Premises-Umgebungen, Dashboards und Integrations-APIs „Intelligenz überall“ bereitzustellen. Sisense bietet umfassende Unterstützung für KI und ML sowie leistungsstarke Funktionen zur Datenvisualisierung.

Vorteile

• Bietet Datenkonnektoren für nahezu jeden wichtigen Dienst und jede wichtige Datenquelle.
• Ermöglicht technisch weniger versierten Nutzern eine codefreie Nutzung, unterstützt aber auch Python, R und SQL.
• Bietet eine große Auswahl an Vorlagen, die BI-Aufgaben automatisieren und Aktionen in Anwendungen und Prozesse einbetten.

Nachteile

• Kann eine steile Lernkurve aufweisen.
• Nutzer bemängeln, dass sich Fehler und Probleme nur schwer zurückverfolgen lassen.
• Einige Beschwerden über Fehler und Stabilitätsprobleme.
• Die Unterstützung mobiler Geräte ist nicht so gut wie bei anderen Lösungen im BI-Bereich.

Tableau Desktop

Wichtige Erkenntnis: Tableau hat sich mit einem Framework, das umfangreiche Visualisierungen und Storytelling unterstützt, zu einem führenden Anbieter im Bereich BI und Analytics entwickelt. Das Unternehmen bietet ansprechende und hochgradig anpassbare Dashboards und kann riesige Datenmengen verarbeiten. Tableau Desktop stellt Verbindungen zu Hunderten von Datenquellen her, sowohl On-Premises als auch in der Cloud. Die Lösung umfasst Drag-and-Drop-Funktionen sowie Unterstützung für KI und ML.

Vorteile

• Liefert herausragende Visualisierungen.
• Leistungsstarke Funktionen für Datenintegration und Automatisierung.
• Umfasst leistungsstarke Funktionen für Datenmanagement und Präsentation.
• Unterstützt die meisten Gerätetypen und Betriebssysteme, einschließlich aller wichtigen mobilen Plattformen.
• Bietet Support rund um die Uhr.

Nachteile

• Steile Lernkurve beim Einrichten von Daten-Frameworks.
• Teuer, mit einem komplexen und unflexiblen Preismodell.
• Die ETL-Funktionen sind weniger fortschrittlich als bei anderen Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen.

Lesen Sie als Nächstes unseren ausführlichen Vergleich zwischen Tableau und Domo.

SAP Analytics Cloud

Wichtige Erkenntnis: SAP vereint BI, erweiterte und prädiktive Analytics sowie Planungsfunktionen in einer einheitlichen Cloud-Umgebung. Die Lösung dient als Analytics-Schicht der SAP Business Technology Platform. Sie ist sowohl für Fachanwender als auch für Data Scientists konzipiert. Sie umfasst maschinell generierte Erkenntnisse und Analysen, die darauf ausgelegt sind, operative und finanzielle Pläne zu verknüpfen und zu erstellen – und tiefere Einblicke zu liefern.

Vorteile

• Wird von Nutzern für Leistung und Zuverlässigkeit hoch bewertet.
• Hervorragende Benutzeroberfläche und hochwertige Visualisierungen.
• Leistungsstarke Automatisierungsfunktionen und umfassende Datenintegration aus zahlreichen Quellen.
• Starke Unterstützung für globale Sprachen und Währungen.

Nachteile

• Die Ersteinrichtung und der Prozess zur Datenaufnahme können eine Herausforderung darstellen.
• Unterstützt keine On-Premises-Anwendungen und -Daten für Desktop- und Mobilgeräte.
• Teuer.

Tibco Spotfire

Wichtige Erkenntnis: Die Self-Service-BI- und Datenvisualisierungsplattform kombiniert eine visuell ansprechende Oberfläche mit leistungsstarken KI-Funktionen, um fortschrittliche Möglichkeiten zur Datensuche bereitzustellen. Dazu gehören die Suche in natürlicher Sprache, KI-gestützte Empfehlungen und die direkte Bearbeitung von Daten. Die Plattform ist für Fachanwender und Data Scientists konzipiert. Sie umfasst mehr als 60 native Konnektoren und umfassende Unterstützung für APIs.

Vorteile

• Äußerst flexibel und hochgradig anpassbar.
• Unterstützt extrem große Datenmengen.
• Bietet hervorragende Tools und Optionen für die Datenvisualisierung.
• Erhält sehr gute Bewertungen für Kunden- und technischen Support.

Nachteile

• Bleibt bei mobiler Datenerkundung und -erstellung hinter der Konkurrenz zurück.
• Tools für Zusammenarbeit und Social BI sind weniger fortschrittlich als bei anderen Lösungen im BI-Bereich.
• Weist eine steile Lernkurve auf. 

BI-Softwaretools: Weitere Marktführer

Birst

Der Analytics-Anbieter konzentriert sich auf vorgefertigte branchenspezifische und rollenspezifische Inhalte und Kennzahlen, um BI im gesamten Unternehmen zu unterstützen.

Google Charts

Das kostenlose Datenvisualisierungstool von Google arbeitet mit JavaScript, um Daten zusammenzustellen und Präsentationen sowie Berichte zu erstellen.

HubSpot

Die CRM-Datenplattform deckt das Marketing mithilfe von Kundeneinblicken ab. Sie bietet eine ansprechende Oberfläche und leistungsfähige Business-Analytics-Software.

IBM Cognos Analytics

IBM liefert durch Berichte und Datenvisualisierungen umfangreiche BI-Erkenntnisse. Die Plattform nutzt Watson AI und Machine Learning für prädiktive Analysen und weitere Funktionen.

KNIME

Die kostenlose Open-Source-Lösung für Datenanalyse unterstützt Funktionen für Datenintegration, Modellierung und Visualisierung.

RapidMiner

Die Plattform generiert mithilfe von KI eine große Bandbreite an Datenerkenntnissen, einschließlich prädiktiver Analysen.

ThoughtSpot

Liefert KI-gestützte Analysen durch leistungsstarke Datenaufnahme sowie Dashboards und Visualisierungen.

Xplenty

Die Plattform unterstützt ETL- und Reverse-ETL-Funktionen innerhalb hochgradig skalierbarer BI- und Business-Analytics-Software. Sie bietet umfassende Compliance- und Sicherheitsfunktionen.

Zoho

Das Self-Service-BI-Tool bietet leistungsstarke Konnektoren und intuitive Dashboards, um Berichte und Visualisierungen bereitzustellen.

 Business-Intelligence-Softwaretools: Vergleich der Anbieter