Die besten Business-Intelligence-(BI)-Softwaretools

Business-Intelligence-Software (BI) unterstützt Unternehmen dabei, Daten zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Von der Erkennung von Trends bis zur Erstellung visueller Dashboards sind diese Tools für Organisationen jeder Größe unverzichtbar. Hier erhalten Sie einen schnellen Überblick über die führenden BI-Tools, ihre wichtigsten Funktionen und darüber, wie sie mit Automatisierungsplattformen wie Latenode für noch bessere Ergebnisse erweitert werden können.

Zentrale Funktionen von BI-Tools:

• Datenintegration: Verbindet Datenbanken, CRMs und Cloud-Plattformen für eine einheitliche Analyse.
• Visualisierung: Wandelt Rohdaten in leicht verständliche Diagramme und Dashboards um.
• KI und erweiterte Analysen: Nutzt KI für Prognosen, Trends und Erkenntnisse.
• Automatisierung: Reduziert wiederkehrende Aufgaben wie Datenaufbereitung und Reporting.
• Skalierbarkeit und Sicherheit: Wächst mit Ihrem Unternehmen und schützt gleichzeitig Ihre Daten.
• Kosteneffizienz: Bietet flexible Preisgestaltung für Unternehmen unterschiedlicher Größe.

Schneller Vergleich:

Warum Automatisierung wichtig ist:

Mit Latenode können Sie Aufgaben automatisieren, etwa die Synchronisierung von Daten zwischen BI-Tools und CRMs, die Einrichtung von Benachrichtigungen für wichtige Kennzahlen oder sogar die automatische Erstellung von Berichten. Beispiele:

• Power BI + Latenode: Aktualisieren Sie Dashboards automatisch mit CRM-Daten.
• ThoughtSpot + Latenode: Lösen Sie Slack-Benachrichtigungen aus, wenn Kennzahlen ihre Ziele erreichen.

Wenn BI-Tools und Automatisierung zusammenarbeiten, sparen Unternehmen Zeit, reduzieren Fehler und können schneller auf Erkenntnisse reagieren.

BI-Analyse von BI-Tools (der umfassendste Vergleich von BI-Tools)

So wählen Sie BI-Software aus

Die Ausgaben für BI-Anwendungen in den USA sind stetig gestiegen: von 5,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016 auf 7,39 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Prognosen zufolge werden sie bis 2028 9,55 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Zahlen unterstreichen, wie wichtig die Auswahl der richtigen BI-Tools ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Im Zentrum jedes effektiven BI-Systems steht die Datenintegration. Eine gute BI-Plattform sollte sich nahtlos mit Ihren Datenbanken, Cloud-Speichern, CRM- und ERP-Systemen verbinden und sicherstellen, dass alle Daten an einem Ort zusammengeführt werden. Dadurch werden Silos beseitigt und Abläufe optimiert. Bei der Bewertung von Integrationsmöglichkeiten sollten Sie sowohl Ihre aktuellen Datenquellen als auch künftige Anforderungen berücksichtigen, da Sie sich so später kostspielige Migrationen ersparen können.

Die Benutzerfreundlichkeit ist ein weiterer entscheidender Faktor. Ein BI-Tool ist nur so gut wie seine Nutzbarkeit. Achten Sie auf Plattformen mit einfachen Drag-and-drop-Oberflächen, die kaum oder gar keine Schulung erfordern. Wenn Ihr Team das Tool als schwierig empfindet, helfen selbst die fortschrittlichsten Funktionen nicht weiter.

Bei der Datenvisualisierung ist die Fähigkeit entscheidend, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Interaktive Dashboards, anpassbare Diagramme und dynamische Grafiken können einen großen Unterschied machen, insbesondere wenn sie Echtzeit-Updates und Drill-down-Optionen für tiefergehende Analysen bieten.

Mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wird Skalierbarkeit unverzichtbar. Cloud-basierte Lösungen sind lokalen Systemen in dieser Hinsicht oft überlegen und bieten nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit. Mandantenfähige Analysen, bei denen mehrere Nutzer innerhalb eines Systems arbeiten können, können ebenfalls Kosten sparen und gleichzeitig das Wachstum unterstützen.

Für weitergehende Anforderungen können KI-gestützte erweiterte Analysen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil schaffen. Diese Tools liefern Prognosen, erkennen Trends und automatisieren sogar die Datenaufbereitung, wodurch Ihr Unternehmen einen Vorsprung erhält.

Sicherheit und Compliance sind unverzichtbar, insbesondere wenn Ihr Unternehmen sensible oder regulierte Daten verarbeitet. Funktionen wie robuste Verschlüsselung und Compliance-Zertifizierungen sind entscheidend – vor allem angesichts jüngster prominenter Datenlecks und strengerer bundesweiter Sicherheitsanforderungen.

Die Kosteneffizienz sollte über die anfänglichen Lizenzgebühren hinaus bewertet werden. Berücksichtigen Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Wartung, Schulungen und Skalierbarkeit. Cloud-basierte Plattformen bieten im Vergleich zu traditionellen lokalen Systemen häufig niedrigere Gesamtbetriebskosten und flexible Preismodelle, die sich an Ihre Nutzung anpassen.

Integrierte Zusammenarbeitsfunktionen sind ein weiterer Vorteil. Sie ermöglichen Teams, Berichte und Dashboards in Echtzeit zu teilen, was sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit der Entscheidungsfindung verbessern kann.

Zuletzt können Automatisierungsfunktionen den manuellen Aufwand deutlich reduzieren. Die Automatisierung der Datenaufbereitung, die Generierung von Erkenntnissen und sogar die Nutzung von Natural Language Processing werden mit Tools wie Latenode wesentlich einfacher. Latenodes visuelle Workflows können Ihre BI-Tools mit anderen Geschäftsanwendungen verbinden, Integrationen vereinfachen und die Produktivität steigern.

Bevor Sie sich mit konkreten BI-Tools befassen, sollten Sie Ihre Anforderungen definieren – etwa die Datenquellen, die Sie nutzen werden, die Rollen Ihrer Nutzer und die benötigten Analysefunktionen. Ebenso wichtig ist es, Endnutzer in den Entscheidungsprozess einzubeziehen, da ihre täglichen Interaktionen mit der Plattform über deren Erfolg entscheiden. Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Kriterien für die Bewertung von BI-Software:

Latenode: Plattform für BI-Automatisierung

Latenode hebt Business Intelligence (BI) auf die nächste Stufe, indem Automatisierung in Ihre Workflows integriert wird. Während traditionelle BI-Tools sich auf die Visualisierung von Daten konzentrieren, erweitert Latenode Ihr System durch die Automatisierung von Prozessen und nahtlose Verbindungen zwischen Tools. Dadurch wird Ihre BI-Umgebung von einer Sammlung unabhängiger Tools zu einer einheitlichen, automatisierten Intelligence-Engine.

Latenode fungiert als zentraler Hub für Ihre BI-Abläufe und verbindet bestehende Tools mit einer breiten Palette von Integrationen. Mit Unterstützung für mehr als 300 SaaS-Anwendungen und Datenbanken sowie Zugriff auf über 400 KI-Modelle bietet es eine leistungsstarke Low-Code-Plattform. Die Kombination aus Drag-and-drop-Einfachheit und JavaScript-Anpassungen bedeutet, dass Latenode alles von Routineaufgaben bis zu komplexen Workflows bewältigen kann.

KI-gestützte BI-Automatisierung

Latenodes herausragendes Merkmal ist die umfassende Integration mit KI. Mit Zugriff auf über 400 KI-Modelle im Rahmen eines einzigen Abonnements unterstützt die Plattform fortschrittliche Funktionen wie Predictive Analytics, die Erstellung von Berichten in natürlicher Sprache und intelligente Datenklassifizierung. Sie können beispielsweise Workflows einrichten, die Daten aus Ihrem CRM abrufen, diese mithilfe von KI für ein prädiktives Scoring verarbeiten und die angereicherten Erkenntnisse direkt an Ihre BI-Dashboards senden. Die Funktion AI Copilot vereinfacht diesen Prozess zusätzlich, indem sie Aktionen vorschlägt, Code-Snippets generiert und Probleme in Echtzeit löst.

Mühelose Integration von BI-Tools

Eine der Stärken von Latenode liegt in der Fähigkeit, unterschiedliche Datenquellen ohne umfassende technische Kenntnisse zu verbinden. Die Plattform lässt sich nahtlos mit beliebten Datenbanken wie Google Sheets, Amazon Aurora DB und MySQL integrieren. Sie sammelt automatisch Daten aus mehreren Systemen, wendet notwendige Transformationen entweder mit No-Code-Tools oder benutzerdefiniertem JavaScript an und übergibt die verarbeiteten Daten anschließend zur Analyse an Ihre BI-Dashboards.

Budgetfreundliche ressourcenbasierte Preisgestaltung

Latenode bietet ein kosteneffizientes Preismodell, das auf der tatsächlichen Ressourcennutzung wie CPU-Zeit und Speicher basiert, statt auf der Anzahl von Operationen oder Aufgaben. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, Geld zu sparen, insbesondere bei häufig ausgeführten BI-Workflows. Die Preise beginnen bei $17/Monat für den Starter-Tarif. Zudem steht ein kostenloser Tarif für Tests und kleinere Projekte zur Verfügung.

Praktische Vorteile der BI-Automatisierung

Automatisierung steigert die Effizienz deutlich: 90 % der Wissensarbeiter berichten durch automatisierte Tools von besserer Leistung, während 66 % eine höhere Produktivität feststellen[1]. Im BI-Bereich zeigen sich diese Vorteile bei Aufgaben wie Datenaufbereitung, Berichtserstellung und der Verteilung von Erkenntnissen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können sich Analysten auf strategische Entscheidungen konzentrieren, anstatt repetitive Arbeiten auszuführen.

Um Latenode optimal zu nutzen, sollten Unternehmen wiederkehrende, zeitaufwändige oder fehleranfällige Aufgaben identifizieren, die von Automatisierung profitieren würden. Die benutzerfreundliche visuelle Oberfläche der Plattform macht sie für Teammitglieder mit unterschiedlichen Kenntnisständen zugänglich, während die Unterstützung für benutzerdefiniertes JavaScript sicherstellt, dass bei Bedarf komplexe Geschäftslogik verarbeitet werden kann.

Darüber hinaus ermöglicht Latenodes Headless-Browser-Funktion Web Scraping und das Ausfüllen von Formularen – selbst für Datenquellen ohne APIs. Zusammen mit der integrierten Datenbankfunktionalität bietet die Plattform eine vollständige Lösung für die Verwaltung des gesamten BI-Datenlebenszyklus – von Datenerfassung und Analyse bis zur Verteilung.

Als Nächstes betrachten wir einige der führenden BI-Tools, die durch Latenodes optimierte Automatisierungsfunktionen noch mehr Nutzen erzielen können.

1. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ist ein führendes Business-Intelligence-Tool und wird im Gartner Magic Quadrant für Analytics and Business Intelligence Platforms regelmäßig als Leader ausgezeichnet. Sein Ruf basiert auf kontinuierlichen Weiterentwicklungen und einer starken Präsenz im Markt für Analyselösungen.

Funktionen für die Datenintegration

Power BI zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Daten aus einer breiten Palette von Quellen zu verbinden und zu vereinheitlichen. Es integriert sich nahtlos mit Microsoft Fabric, OneLake und Azure Synapse und unterstützt gleichzeitig Drittanbieterplattformen wie Snowflake und Google BigQuery. Diese Flexibilität macht es zu einer leistungsstarken Wahl für Unternehmen mit vielfältigen Technologien.

Durch die Konsolidierung von Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Cloud-Diensten verwandelt Power BI fragmentierte Informationen in umsetzbare Erkenntnisse. Dieser Ansatz beseitigt isolierte Datensilos und schafft eine zentrale, verlässliche Informationsquelle für Organisationen.

Ein bemerkenswertes Beispiel für diese Fähigkeit ist die Einführung von Microsoft Fabric bei Lumen Technologies im Jahr 2025. Durch die Nutzung von Tools wie OneLake, Spark Notebooks, Direct Lake und Power BI optimierte Lumen die Datenaufnahme, Speicherung und Analyse. Diese Initiative sparte nicht nur 10.000 Stunden manueller Arbeit, sondern reduzierte auch Infrastrukturkosten und verbesserte die Lead-Ansprache. Solche Transformationen verdeutlichen die Fähigkeit der Plattform, eine einheitliche Datenumgebung zu schaffen und damit die Grundlage für effizientere Automatisierung zu legen.

Unterstützung für Automatisierung und Workflows

Power BI bietet zwar grundlegende Workflow-Automatisierung über Power Automate, doch in Kombination mit Latenode erweitern sich seine Möglichkeiten erheblich. Latenode verbessert die Automatisierung, indem es Power BI mit mehr als 300 Anwendungen und Diensten verbindet und fortschrittliche Workflow-Optionen bereitstellt.

Mit Latenode können Nutzer Workflows entwickeln, die CRM-Daten integrieren, KI-basiertes prädiktives Scoring anwenden und Dashboards automatisch aktualisieren. Die No-Code-Oberfläche macht dies für Geschäftsnutzer zugänglich, während JavaScript-Anpassungen auch komplexere geschäftliche Anforderungen abdecken. Diese Kombination überbrückt die Lücke zwischen Daten-Erkenntnissen und operativer Effizienz.

Funktionen für Visualisierung und Reporting

Power BI überzeugt darin, Rohdaten in visuell ansprechende und informative Berichte zu verwandeln. Funktionen wie verbesserte DAX-Berechnungen, Sparklines und neue Kartenvisualisierungen vereinfachen die Berichterstellung, während mobilfreundliche Dashboards sicherstellen, dass Erkenntnisse jederzeit und überall verfügbar sind. Dieser Self-Service-Ansatz stärkt Nutzer auf allen Ebenen einer Organisation.

Die Make-A-Wish Foundation demonstrierte 2025 die Visualisierungsstärken der Plattform durch Dashboards, die auf ihre einzelnen Regionalorganisationen zugeschnitten waren. CIO Russ Goodwin bezeichnete diese Dashboards als:

„Echtzeit-Zeugnisse“, die Transparenz über Wunscherfüllungen, Umsätze, Budgets und operative Kennzahlen schafften – und dabei halfen, die Effizienz zu steigern und lokale Organisationen wirksam zu unterstützen.

Diese Visualisierungstools ermöglichen Nutzern in Verbindung mit den KI-Funktionen von Power BI, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Integration von KI und Machine Learning

Power BI legt großen Wert auf KI-gestützte Analysen und macht fortschrittliche Erkenntnisse auch Nutzern ohne technische Expertise zugänglich. Über die integrierte Copilot-KI können Nutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und schnell Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, wodurch komplexe Analyseaufgaben vereinfacht werden.

Über grundlegende Abfragen hinaus bietet Power BI Funktionen wie automatisierte Mustererkennung, Anomalieerkennung und prädiktive Modellierung. Diese Tools helfen dabei, Trends zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und rechtzeitig auf kritische Datenänderungen hinzuweisen. Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit Azure AI-Diensten, Machine-Learning-Modelle direkt in Berichte und Dashboards einzubinden.

Daten-Governance ist ein zentraler Schwerpunkt. Tools wie Microsoft Purview gewährleisten Datenqualität und Compliance. Dieser Fokus hilft Organisationen dabei, vertrauenswürdige KI-gestützte Erkenntnisse aufrechtzuerhalten und gleichzeitig regulatorische Standards in verschiedenen Branchen einzuhalten.

2. Zoho Analytics

Zoho Analytics liefert in Kombination mit den Automatisierungsfunktionen von Latenode eine leistungsstarke Verbindung aus Datenintegration und KI-gestützten Erkenntnissen für über 3 Millionen Nutzer weltweit. Im Gartner Magic Quadrant für Analytics and Business Intelligence Platforms 2024 hervorgehoben, zeichnet sich die Plattform durch ihre Fähigkeit aus, unterschiedliche Datenquellen zu verbinden und gleichzeitig eine übersichtliche, zugängliche Benutzeroberfläche beizubehalten.

Funktionen für die Datenintegration

Zoho Analytics verbindet sich nahtlos mit über 500 Datenquellen, darunter Datenbanken – sowohl online als auch offline –, Geschäftsanwendungen, Cloud-Speicher, Dateien und Datenfeeds. Es bietet zwei Integrationsoptionen: Live Connect, bei der Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort verbleiben, und Zoho Databridge, das die Speicherung von Daten auf den Servern von Zoho ermöglicht. Diese Flexibilität erlaubt Unternehmen, die Konfiguration zu wählen, die am besten zu ihren Anforderungen passt.

Die automatische Synchronisierungsfunktion spart Zeit, da manuelle Aktualisierungen entfallen. Darüber hinaus führt das Daten-Blending-Tool Informationen aus mehreren Quellen in einheitlichen Berichten zusammen. Jessica Eddowes, VP of Digital Marketing & Ecommerce bei Lice Clinics of America, hob diese Fähigkeit hervor:

„Die Fähigkeit von Zoho Analytics, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und zusammenzuführen sowie wertvolle Erkenntnisse zu erstellen, ist entscheidend – inklusive automatischer Datensynchronisierung nach der Ersteinrichtung.“

Für Unternehmen mit individuellen Systemen bietet Zoho Analytics außerdem benutzerdefinierte Konnektoren und SDKs, sodass auch proprietäre Tools in den Analyse-Workflow integriert werden können.

Unterstützung für Automatisierung und Workflows

Zoho Analytics bietet zwar grundlegende Automatisierung über Zoho Flow, doch in Kombination mit Latenode erweitert sich sein Potenzial erheblich. Mit Latenodes visuellem Builder lassen sich fortschrittliche Workflows erstellen, die auf Datenänderungen reagieren, Schwellenwerte überwachen oder geplante Berichte verarbeiten.

Mit Latenode können Sie beispielsweise die Anomalieerkennung in Zoho Analytics automatisieren, um Slack-Benachrichtigungen auszulösen und Google Sheets zu aktualisieren. Verzweigungslogik und JavaScript-Anpassungen unterstützen komplexe Entscheidungs-Workflows. So können Sie Benachrichtigungen und Aktionen basierend auf Leistungskennzahlen einrichten – unabhängig davon, ob diese Erwartungen übertreffen, erfüllen oder unterschreiten. Dieser Automatisierungsgrad optimiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch die Datenvisualisierung und ermöglicht fundierte Entscheidungen.

Funktionen für Visualisierung und Reporting

Zoho Analytics bietet mehr als 75 Diagrammtypen, ergänzt durch Drag-and-drop-Funktionen, dynamische Filter und Tooltips beim Überfahren mit dem Mauszeiger. Dashboards können mehrere Berichte und KPI-Widgets kombinieren und bieten so einen umfassenden Überblick über wichtige Kennzahlen.

Unternehmen nutzen Zoho Analytics häufig, um Daten von Plattformen wie Xero, CRM-Systemen und internen Datenbanken zu integrieren. Dadurch wird Echtzeit-Reporting zu Vertriebstrends, Marketingleistung und Kundenverhalten möglich, was letztlich Kundenbeziehungen stärkt und Umsatzwachstum fördert.

Connor Nobert, Director of Analytics and Technology bei Pulse LLC, teilte seine Einschätzung:

„Zoho Analytics verschafft uns bei der Ästhetik von Visualisierungen einen klaren Vorteil gegenüber Power BI und Tableau. Wir sind mit den Möglichkeiten von Zoho sehr zufrieden.“

Interaktive Funktionen wie Drill-down-Optionen und anpassbare Filter erleichtern es Nutzern, Daten detailliert zu untersuchen. Daniel Franey, Director & Shareholder bei Courier Logistics Limited, bemerkte:

„Mit Zoho Analytics wurde die Visualisierung von Daten einfach. Die meisten meiner Manager nutzen inzwischen Zoho-Dashboards und erstellen schnell selbst Berichte. Die Benutzerfreundlichkeitsfunktionen wie einfache Drag-and-drop-Filter und Drill-down-Optionen sind erstklassig.“

Integration von KI und Machine Learning

Zoho Analytics integriert die KI-gestützten Zia Insights, die detaillierte Erklärungen und kontextbezogene Analysen bieten, um Nutzern die Interpretation von Datenmustern zu erleichtern. Durch Erklärungen in natürlicher Sprache werden komplexe Analysen auch für nicht technische Nutzer zugänglich und helfen ihnen, Trends zu verstehen und Anomalien zu erkennen.

Zu den KI-Funktionen der Plattform gehören außerdem automatisierte Mustererkennung und Predictive Analytics, die Nutzern dabei helfen, Herausforderungen vorherzusehen und Chancen zu entdecken. Diese Erkenntnisse lassen sich nahtlos in die Visualisierungstools von Zoho integrieren und stellen KI-generierte Empfehlungen neben traditionellen Diagrammen und Grafiken bereit.

In Verbindung mit Latenode können Zoho-Analytics-Daten durch verschiedene KI-Modelle verarbeitet werden, sodass Unternehmen individuelle KI-Logik für tiefere Analysen anwenden können. Diese Integration ermöglicht anspruchsvollere Erkenntnisse und automatisiert Entscheidungsprozesse. Zum Beispiel können KI-generierte Erkenntnisse in mit Latenode erstellte Workflows eingebunden werden, um Abläufe zu optimieren und Business Intelligence zu verbessern.

Zoho Analytics zeigt, wie die Kombination aus Datenintegration, Automatisierung und KI Business Intelligence transformieren kann. Mit Latenode erweitert, wird es zu einem leistungsstarken Tool für intelligentere, datengestützte Entscheidungen.

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3. Sisense

Sisense ist eine Business-Intelligence-Plattform, die komplexe Daten vereinfacht und in aussagekräftige Erkenntnisse verwandelt. Mit über 400 Konnektoren und flexiblen Datenmodellierungsoptionen liefert sie Echtzeit-Analysen, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Funktionen für die Datenintegration

Sisense unterstützt eine große Auswahl an Datenquellen, einschließlich SQL-Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL, SQL Server und Oracle, Data Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake und Teradata sowie Cloud-Diensten wie Salesforce und Amazon Athena. Es bietet drei unterschiedliche Ansätze für die Datenanbindung:

• Live-Verbindung für Echtzeit-Zugriff auf Daten
• Elasticube zum Speichern und Verwalten von Cube-Daten
• Hybrid zur Kombination von Live- und gespeicherten Datenmethoden

Diese Anpassungsfähigkeit hat für Organisationen messbare Ergebnisse erzielt. Beispielsweise arbeitete Funraise mit Sisense zusammen und sparte 40 Stunden pro Woche, erreichte eine siebenfache Steigerung beim Fundraising und verbesserte die Spenderbindung um 12 %. Ebenso nutzte USA Swimming Sisense, um seinen 400.000 Nutzern Erkenntnisse 20-mal schneller bereitzustellen und dadurch die Leistung sowie Wettbewerbsfähigkeit von Athleten deutlich zu verbessern.

Unterstützung für Automatisierung und Workflows

Die Data Model APIs von Sisense ermöglichen Automatisierung, die mit Latenodes intuitiver Drag-and-drop-Oberfläche und KI-gestützten Workflows weiter verbessert werden kann. Durch die Nutzung von Latenodes Code-Anwendung können Unternehmen individuelle Logik in ihre Prozesse integrieren. Beispielsweise können sie:

• Prioritätsstufen basierend auf Leistungskennzahlen zuweisen
• Daten validieren und formatieren, bevor CRM-Systeme aktualisiert werden
• Wichtige Kennzahlen berechnen, um Entscheidungen zu automatisieren

Diese Integration zwischen Sisense und Latenode gewährleistet nahtlose Datenverarbeitung und operative Workflows und bietet sowohl Kosteneffizienz als auch umfassende Anpassungsmöglichkeiten. Latenodes Headless-Browser-Funktionalität und Möglichkeiten für benutzerdefinierte Konnektoren sorgen für zusätzliche Flexibilität bei maßgeschneiderten Lösungen.

Funktionen für Visualisierung und Reporting

Sisense überzeugt mit seinen Visualisierungstools darin, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Der webbasierte Dashboard-Builder ermöglicht Nutzern, interaktive Visualisierungen zu erstellen, dynamische Filter anzuwenden und Daten detailliert zu analysieren – alles mit minimalem Schulungsaufwand. So reduzierte das Unternehmen für Arbeitsplatzanalysen Measuremen seine Zeit für Kundenberichte von 16 Stunden auf nur 30 Minuten pro Projekt, indem es statische PDFs durch interaktive Dashboards ersetzte.

Unternehmen können Sisense-Analysen auch über iframes oder JavaScript SDKs, einschließlich des Compose SDK mit erweiterten Anpassungsmöglichkeiten, in ihre Anwendungen einbetten. Patrick Murphy, Senior Director of Data and Product bei USA Swimming, betonte den Wert der Plattform:

„Wir möchten unsere Teams und Trainer im ganzen Land dazu befähigen, auf neue Weise zu denken und Daten aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten – und Sisense hilft uns dabei.“

Integration von KI und Machine Learning

Sisense integriert KI und Machine Learning, um Predictive Analytics bereitzustellen und die Datenanalyse zu automatisieren. Diese Funktionen sind besonders effektiv in Umgebungen, in denen Sicherheit und Präzision entscheidend sind. Tanya du Plessis, Chief Data Strategist and Solutions Officer bei Bioforum, teilte ihre Einschätzung:

„Mit den KI-Funktionen von Sisense können wir komplexe Daten einfach übersetzen, die Interpretation optimieren – etwa durch die Erkennung von Lücken und Trends in den Daten – und wesentliche Auswirkungen schnell identifizieren. Das verändert die Art und Weise, wie wir während klinischer Studien reagieren können, während wir Risiken steuern. Es liefert wichtige Erkenntnisse zur Patientensicherheit und macht die Datenüberwachung effizienter.“

In Kombination mit Latenode können die KI-Funktionen von Sisense noch weiter ausgebaut werden. Benutzerdefinierte Workflows können mehrere KI-Modelle integrieren und Entscheidungsprozesse automatisieren. Air Canada nutzte beispielsweise Sisense zur Analyse von Sicherheitsdaten, wodurch Mitarbeitende Echtzeit-Entscheidungen treffen konnten, die die Sicherheit von Passagieren und Beschäftigten erhöhen. Die Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu verwalten und gleichzeitig Echtzeit-Erkenntnisse bereitzustellen, macht Sisense zu einem leistungsstarken Tool für Organisationen, die in ihren Analyseabläufen sowohl Tiefe als auch Agilität benötigen.

4. Qlik

Qlik ist eine Business-Intelligence-Plattform, die Datenintegration und Visualisierung für Organisationen mit komplexen Datenlandschaften vereinfacht. Seit 15 Jahren in Folge als Leader im Gartner Magic Quadrant für Analytics and Business Intelligence Platforms ausgezeichnet, hat sich Qlik als robuste Lösung für Unternehmen etabliert, die datengestützte Entscheidungen mit Vertrauen treffen möchten.

Funktionen für die Datenintegration

Qlik überzeugt bei der Verbindung unterschiedlicher Datenquellen durch Methoden wie Datenaufnahme, Replikation und modellbasierte Konfigurationen. Die Plattform unterstützt Echtzeit-Synchronisierung über Change Data Capture auf Basis von Logs und bietet sowohl ELT- als auch ETL-Ansätze, wodurch sie sich an unterschiedliche Daten-Workflows anpassen lässt.

Praxisbeispiele verdeutlichen den Einfluss von Qlik. Vanguard berichtete dank Qlik Data Integration von einer Steigerung der Cloud-Nutzung um 200 % und einer Senkung der Rechenkosten um 30 %. Airbus nutzt Qlik ebenfalls, um Daten aus mehreren Quellen nahezu in Echtzeit zusammenzuführen und damit Tausende von Flugzeugkomponenten effizient zu verwalten.

Laurent Marzouk, Director of Architecture and Innovation bei Schneider Electric, teilte seine Perspektive auf die transformative Rolle der Plattform:

„Qlik Data Integration hat es uns ermöglicht, unser Paradigma und unsere Skalierung vollständig zu verändern – mit sehr deutlichen operativen Verbesserungen und erheblichen Kostensenkungen.“

Die Connector Factory von Qlik vereinfacht den Prozess zusätzlich, indem sie vorgefertigte Verbindungen zu Hunderten von Anwendungen und Datenquellen bereitstellt. Cédric Brignol, Project Manager bei Airbus, beschrieb dies so:

„Wir mussten Daten aus heterogenen Quellen an einem Ort konsolidieren und nahezu in Echtzeit aktualisieren. Genau das ermöglicht uns Qlik.“

Diese nahtlose Integration schafft eine solide Grundlage für Automatisierung und Effizienz.

Unterstützung für Automatisierung und Workflows

Qlik Automate vereinfacht die Workflow-Automatisierung innerhalb von Qlik Cloud Analytics, während Latenode diese Funktionen über die Plattform hinaus erweitert. Latenode verbindet Qlik-Daten mit externen Tools wie Microsoft Teams und JIRA, ohne komplexe Programmierung zu erfordern. Teams können beispielsweise Workflows einrichten, um Qlik-Erkenntnisse automatisch an Kommunikationsplattformen zu senden oder Projektmanagementsysteme zu aktualisieren, sobald bestimmte Datenschwellenwerte erreicht werden.

Die Kombination aus Qlik Automate und Latenode ist besonders wertvoll für plattformübergreifendes Datenmanagement. Latenodes KI-Funktionen sorgen für eine konsistente Verarbeitung von Sonderfällen und bieten die Flexibilität von No-Code-Automatisierung neben individuellen Programmieroptionen. Diese Kombination beseitigt repetitive Aufgaben und ermöglicht es Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

Durch die Integration von Automatisierung in ihre Workflows können Organisationen neue Effizienzpotenziale erschließen und ihre Datenexploration verbessern.

Funktionen für Visualisierung und Reporting

Die assoziative Engine von Qlik ermöglicht Nutzern, Daten ohne Einschränkungen zu untersuchen. Die Plattform umfasst eine Vielzahl integrierter Visualisierungsoptionen, darunter Diagramme, Dashboards und Textobjekte, um Daten klar und wirkungsvoll darzustellen.

Der KI-gestützte Insight Advisor erweitert die Visualisierung, indem er basierend auf Nutzereingaben Diagramme und Erkenntnisse empfiehlt und Trends aufdeckt, die sonst möglicherweise unbemerkt geblieben wären. Unternehmen wie Honda und Samsung nutzen diese Tools, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Honda verwendet Qlik beispielsweise zur Identifikation von Kostensenkungspotenzialen, während Samsung auf Echtzeitdaten für sofortige Benachrichtigungen setzt.

Qlik überzeugt auch beim Reporting. Nutzer können Berichte in gängigen Formaten gestalten, veröffentlichen und teilen und behalten dabei die volle Kontrolle über Layout und Formatierung. Die Alerting-Technologie geht über statische Visualisierungen hinaus, indem sie Benachrichtigungen auf Grundlage von Datenänderungen auslöst und schnelle Reaktionen auf kritische Entwicklungen ermöglicht.

Mehna Raissi, Senior Director of Enterprise Risk Solutions bei Moody's Analytics, lobte die Anpassungsmöglichkeiten von Qlik:

„Qlik Sense vereinfacht unsere Fähigkeit, unseren Kunden ein Höchstmaß an anpassbaren Erkenntnissen zu bieten. So können sie Portfoliokennzahlen schnell einsehen, Benchmarks vergleichen und sich an unsere sich wandelnde Gesellschaft anpassen.“

Integration von KI und Machine Learning

Qlik integriert KI und Machine Learning, um alles von Visualisierungsempfehlungen bis hin zu Predictive Analytics zu verbessern und selbst in den komplexesten Datensätzen Muster aufzudecken.

David Moran, Supply Chain Director bei KFC Europe, hob die Fähigkeit der Plattform hervor, Verantwortlichkeit und Transparenz zu fördern:

„Wir bieten unseren Teams und Kunden in jeder Geschäftseinheit eine Live-Ansicht der Leistung. Diese Erkenntnisse, Verantwortlichkeit und Transparenz waren sehr wirkungsvoll, um Vertrauen in die Fähigkeiten unserer Organisation aufzubauen. Sie bilden die Grundlage unserer Vision, die Marke mit einer erstklassigen Lieferkette sowohl zu schützen als auch weiterzuentwickeln.“

In Verbindung mit Latenode erweitern sich die KI-Funktionen von Qlik weiter und ermöglichen automatisierte Entscheidungen sowie fortschrittliche Workflows. Gemeinsam helfen diese Tools Unternehmen dabei, nahtlos von Rohdaten zu umsetzbaren Strategien überzugehen und sicherzustellen, dass ihre Abläufe sowohl effizient als auch zukunftsorientiert sind.

5. ThoughtSpot

ThoughtSpot ist eine Business-Intelligence-Plattform, die einen konversationsbasierten Ansatz für die Datenanalyse verfolgt und Unternehmen den Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen erleichtert. Durch Abfragen in natürlicher Sprache können Nutzer Daten untersuchen und Trends aufdecken, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen. Mit einer Bewertung von 4,4/5 auf G2 und Research.com hat sich ThoughtSpot als führende Plattform für konversationsbasierte Analysen etabliert.

Funktionen für die Datenintegration

ThoughtSpot führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, darunter Cloud Warehouses, Data Lakes, Legacy-Datenbanken und Dateisysteme. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Unternehmen auf ihre Daten zugreifen und sie auf die für sie passende Weise analysieren können.

Das Analyst Studio der Plattform bietet Datenteams Tools, um Datensätze mit SQL, Python und R zu transformieren und anzureichern. Es integriert sich nahtlos mit weit verbreiteten Tools wie dbt, GitHub und Google Sheets und vereinfacht dadurch die Datenaufbereitung. Darüber hinaus ermöglicht ThoughtSpot Loader (tsload) das Hochladen von CSV-Dateien in bestehende Datenbankschemata, während DataFlow Daten aus anderen Systemen in die In-Memory-Falcon-Datenbank von ThoughtSpot überführt.

ThoughtSpot priorisiert außerdem Sicherheit und Compliance durch die Integration mit Daten-Governance-Frameworks, sodass Unternehmen ihre Daten verantwortungsvoll verwalten können. Die Fähigkeit, regelmäßige Datenaktualisierungen zu verarbeiten, macht die Plattform besonders vorteilhaft für Organisationen mit komplexen oder wiederkehrenden Anforderungen an Datenupdates.

Unterstützung für Automatisierung und Workflows

ThoughtSpot Sync vereinfacht Daten-Workflows durch die Erstellung von Pipelines, die Erkenntnisse direkt in externe Geschäftsanwendungen übertragen und damit den Bedarf an benutzerdefinierten Konnektoren beseitigen. Diese Funktion hilft Teams dabei, effizienter auf Daten zu reagieren, indem Erkenntnisse im Kontext bereitgestellt und relevante Stakeholder benachrichtigt werden.

In Kombination mit Latenode erweitern sich die Automatisierungsmöglichkeiten von ThoughtSpot noch weiter. Latenode ermöglicht beispielsweise Workflows, die Aktionen basierend auf Datenänderungen in ThoughtSpot auslösen. Diese Workflows können Slack-Benachrichtigungen umfassen, wenn Vertriebskennzahlen ein Ziel erreichen, oder CRM-Datensätze aktualisieren, wenn sich das Kundenverhalten verändert.

Zusammen ermöglichen ThoughtSpot Sync und Latenodes visueller Workflow-Builder Unternehmen die Erstellung durchgängiger Automatisierungs-Workflows. Erkennt ThoughtSpot beispielsweise Anomalien in Finanzdaten, kann Latenode automatisch Berichte generieren, Stakeholder benachrichtigen und Folgeaufgaben in Projektmanagement-Tools zuweisen. Durch die Verarbeitung komplexer Logik und Datentransformationen gewährleistet Latenode eine nahtlose Integration über verschiedene Systeme hinweg.

Funktionen für Visualisierung und Reporting

Die KI-gestützten Dashboards von ThoughtSpot liefern interaktive Erkenntnisse, die Muster, Anomalien und Trends automatisch erkennen. Nutzer können mühelos individuelle Visualisierungen erstellen, Filter anwenden und Daten vertieft untersuchen, ohne sich mit technischen Hürden auseinandersetzen zu müssen.

Die KI-gestützte Funktion SpotIQ deckt verborgene Trends auf und erklärt unerwartete Datenänderungen. Ihre fortschrittlichen Visualisierungen passen sich dynamisch an den Kontext an und verbessern so die Darstellung und das Verständnis von Daten. Im Mai 2024 führte Navan beispielsweise sein von ThoughtSpot unterstütztes Advanced-Analytics-Tool ein, das mehr als 700 Nutzern dabei half, komplexe Daten zu Reiseausgaben in klare, interaktive Visualisierungen zu verwandeln. Ebenso führte Basis Technologies im Juni 2024 mit ThoughtSpot Omnichannel-Reporting- und Visualisierungsfunktionen ein.

Liveboards bieten eine weitere Ebene der Interaktivität, indem sie Nutzern ermöglichen, Daten eigenständig zu untersuchen und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Diese Dashboards sind für Self-Service-Analysen konzipiert und befähigen Teams, schneller Entscheidungen zu treffen. Diese Visualisierungsfunktion harmoniert gut mit Latenodes Automatisierungsfunktionen und schafft eine Grundlage für reaktionsfähige, datengestützte Workflows. Wie Rooshana Purnyn treffend formulierte:

„Bei ThoughtSpot geht es nicht um Dashboards, sondern darum, Entscheidungen mit der Geschwindigkeit des Geschäfts zu treffen.“

Integration von KI und Machine Learning

ThoughtSpot nutzt KI, um nächste Schritte vorzuschlagen, etwa die Prognose von Trends oder die Erkennung von Anomalien. Die Funktion für konversationsbasierte Analysen ermöglicht es Nutzern, Daten in natürlicher Sprache abzufragen und sofortige Antworten zu erhalten, wodurch technische Hürden für nicht spezialisierte Nutzer abgebaut werden.

Mike Leone, Analyst bei Enterprise Strategy Group, hob den zukunftsorientierten Ansatz von ThoughtSpot hervor:

„Der ausschließliche Fokus von [ThoughtSpot] auf wirklich konversationsbasierte, agentengesteuerte Analysen positioniert das Unternehmen an der Spitze unter den führenden Anbietern.“

Die KI-Funktionen der Plattform umfassen auch Predictive Analytics und liefern automatisierte Erkenntnisse, die Unternehmen helfen, vorausschauend zu handeln. Integriert mit Latenode können diese Erkenntnisse automatisierte Entscheidungsprozesse über mehrere Systeme hinweg steuern. Diese Kombination ermöglicht Organisationen den nahtlosen Übergang von der Entdeckung von Erkenntnissen zu Echtzeitmaßnahmen und schafft adaptive Workflows, die mühelos auf veränderte Bedingungen reagieren.

Tabelle zum Funktionsvergleich

Diese Tabelle bietet einen direkten Vergleich von fünf führenden BI-Plattformen mit Fokus auf Funktionalität, KI-Integration, Automatisierungsunterstützung, Preisgestaltung und Compliance.

Microsoft Power BI zeichnet sich durch seine nahtlose Integration in das Microsoft-Ökosystem aus und bietet fortschrittliche KI-Prognosen sowie Abfragen in natürlicher Sprache. Diese Funktionen machen es zu einer erstklassigen Wahl für Visualisierungen auf Enterprise-Niveau – und das zu einem günstigen Preis von $10 pro Nutzer und Monat.

Zoho Analytics ist mit einem Einstiegspreis von $24 pro Monat für zwei Nutzer besonders attraktiv für kleine und mittelständische Unternehmen. Im September 2024 führte Zoho einheitliche Kennzahlen und eine Multi-Server-Architektur ein, um die Leistung zu verbessern und Datenduplizierung zu verringern. Die generativen KI-Funktionen und der Ask Zia-Assistent vereinfachen komplexe Datenanalysen für nicht technische Nutzer.

Sisense konzentriert sich auf eingebettete Analysen und ermöglicht Organisationen, Erkenntnisse direkt in ihre Anwendungen für Mitarbeitende und Kunden zu integrieren. Die Elasticube-Technologie sorgt für schnelle Abfrageperformance bei großen Datensätzen und macht Sisense zu einer starken Option für datenintensive Abläufe. Die individuelle Preisgestaltung beginnt in der Regel bei $25.000 jährlich.

Qlik Sense bietet eine ausgewogene Lösung für $30 pro Nutzer und Monat. Sein assoziatives Datenmodell und die verbesserte mobile Zugänglichkeit mit responsiven Dashboards unterstützen leistungsstarke Self-Service-Analysen. So führte beispielsweise der Einsatz von Qlik Sense bei Intuit innerhalb von zwei Jahren zu einer zehnfachen Steigerung der Akzeptanz. Mehr als ein Drittel der Belegschaft nutzte die Plattform aktiv.

ThoughtSpot richtet sich an Unternehmen, die hochmoderne Analysen suchen, mit Preisen von $95 bis $200 pro Nutzer und Monat. Die KI-Funktion SpotIQ deckt verborgene Trends automatisch auf, während die automatisierten Workflows datengestützte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.

Latenode ergänzt diese Plattformen durch die Erweiterung ihrer Automatisierungsfunktionen. Zum Beispiel:

• Power-BI-Erkenntnisse können Latenode-Workflows auslösen, um Slack-Benachrichtigungen zu versenden oder CRM-Datensätze zu aktualisieren.
• ThoughtSpot-Analysen können mit Latenode-Automatisierungen für E-Mail-Benachrichtigungen oder Aufgabenzuweisungen verbunden werden.

Für Unternehmen, die Compliance priorisieren, bieten Plattformen wie Microsoft Power BI, Sisense und Qlik Sense robuste Zertifizierungen wie SOC 2 Type II und ISO 27001. Besonders hervorzuheben ist, dass Power BI auch über eine FedRAMP-Zertifizierung verfügt und daher für Anwendungsfälle im öffentlichen Sektor geeignet ist.

Fazit

Business-Intelligence-Software hat die Arbeitsweise von Unternehmen in den USA verändert: 67 % der leistungsstärksten Unternehmen nutzen bereits BI- und Analyse-Tools, um ihr Wachstum voranzutreiben. Die Auswirkungen von BI zeigen sich in Praxisbeispielen deutlich: Lotte.com steigerte seinen Umsatz innerhalb eines Jahres durch die Analyse von Kundenerfahrungsdaten um 10 Millionen US-Dollar, während SKF durch den Wechsel von Excel zu BI-Dashboards die Personalkosten um 20 % senkte und Prozesse um 40 % beschleunigte.

In Kombination mit Latenode steigt der Wert von BI-Tools noch weiter. Durch die Verbindung von BI-Erkenntnissen mit den Automatisierungsfunktionen von Latenode können Unternehmen Workflows optimieren und schneller handeln. Beispielsweise können BI-gestützte Erkenntnisse automatisch Latenode-Workflows auslösen, um Benachrichtigungen zu versenden oder CRM-Systeme zu aktualisieren. Dadurch verkürzen sich Reaktionszeiten von Stunden auf nur wenige Minuten. Diese nahtlose Automatisierung schließt die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Ergebnissen.

Mit Latenodes visuellem Workflow-Builder können Unternehmen BI-Plattformen mit automatisierten Prozessen verbinden und Ineffizienzen durch isolierte Daten beseitigen, die häufig für einen Anstieg verschwendeter Ressourcen um 30 % verantwortlich sind. Diese Integration steigert nicht nur die operative Effizienz, sondern hilft Unternehmen auch, ihre Daten optimal zu nutzen, Chancen zu erkennen und manuelle Aufgaben zu reduzieren.