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Einsatzbereite KI-Agenten sind auf Latenode verfügbar 🚀
Business Intelligence (BI)-Software unterstützt Unternehmen bei der Datenanalyse, um bessere Entscheidungen zu treffen. Von der Trenderkennung bis zur Erstellung visueller Dashboards sind diese Tools für Unternehmen jeder Größe unverzichtbar. Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die wichtigsten BI-Tools, ihre herausragenden Funktionen und wie sie durch Automatisierungsplattformen wie … erweitert werden können. Latenknoten für noch bessere Ergebnisse.
| Werkzeug | Hauptfunktionen | Startpreis |
|---|---|---|
| Microsoft Power BI | KI-Erkenntnisse, nahtlose Integration, niedrige Kosten | $ 10 / Benutzer / Monat |
| Zoho Analytics | Generative KI, benutzerfreundliche Dashboards | $24/Monat (2 Benutzer) |
| Sisense | Eingebettete Analysen, Einblicke in Echtzeit | $ 25,000 / Jahr |
| Qlik | Assoziatives Datenmodell, Mobile BI | $ 30 / Benutzer / Monat |
| ThoughtSpot | Konversationsanalysen, KI-gestützte Erkenntnisse | 95–200 $/Benutzer/Monat |
Die richtigen Latenknotenautomatisieren Sie Aufgaben wie die Synchronisierung von Daten zwischen BI-Tools und CRMs, das Einrichten von Warnmeldungen für wichtige Kennzahlen oder sogar die automatische Erstellung von Berichten. Beispiel:
Durch die Zusammenarbeit von BI-Tools und Automatisierung sparen Unternehmen Zeit, reduzieren Fehler und können schneller auf der Grundlage von Erkenntnissen reagieren.
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 gehen davon aus, dass sie bis 9.55 2028 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Diese Zahlen unterstreichen, wie wichtig es ist, die richtigen BI-Tools auszuwählen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Das Herzstück jedes effektiven BI-Systems ist DatenintegrationEine gute BI-Plattform sollte sich nahtlos mit Ihren Datenbanken, Cloud-Speichern, CRM- und ERP-Systemen verbinden und sicherstellen, dass alle Ihre Daten an einem Ort konsolidiert werden. Dies beseitigt Silos und optimiert die Abläufe. Bei der Bewertung der Integrationsmöglichkeiten ist es wichtig, sowohl Ihre aktuellen Datenquellen als auch zukünftige Anforderungen zu berücksichtigen, da Sie sich so spätere, teure Migrationen ersparen können.
Benutzerzugänglichkeit ist ein weiterer entscheidender Faktor. Ein BI-Tool ist nur so gut wie seine Benutzerfreundlichkeit. Suchen Sie nach Plattformen mit einfachen Drag-and-Drop-Oberflächen, die wenig bis gar keine Schulung erfordern. Wenn Ihr Team die Bedienung des Tools schwierig findet, nützen selbst die fortschrittlichsten Funktionen nichts.
Wenn es um die DatenvisualisierungDie Fähigkeit, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, ist entscheidend. Interaktive Dashboards, anpassbare Diagramme und dynamische Grafiken können einen großen Unterschied machen, insbesondere wenn sie Echtzeit-Updates und Drilldown-Optionen für tiefere Analysen bieten.
Wenn Ihr Unternehmen wächst, Skalierbarkeit wird unerlässlich. Cloud-basierte Lösungen übertreffen in dieser Hinsicht oft lokale Systeme und bieten nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit. Multi-Tenant-Analysen, die es mehreren Benutzern ermöglichen, in einem einzigen System zu arbeiten, können ebenfalls Kosten sparen und gleichzeitig das Wachstum fördern.
Für anspruchsvollere Anforderungen: KI-gestützte Analytik kann bahnbrechend sein. Diese Tools bieten prädiktive Erkenntnisse, erkennen Trends und automatisieren sogar die Datenaufbereitung, was Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Sicherheit und Compliance sind unverzichtbar, insbesondere wenn Ihr Unternehmen mit sensiblen oder regulierten Daten arbeitet. Funktionen wie robuste Verschlüsselung und Compliance-Zertifizierungen sind entscheidend, insbesondere angesichts der jüngsten spektakulären Datenschutzverletzungen und strengerer bundesstaatlicher Sicherheitsanforderungen.
Kosteneffizienz Die Gesamtbetriebskosten sollten nicht nur auf die anfänglichen Lizenzgebühren beschränkt sein. Berücksichtigen Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Wartung, Schulung und Skalierbarkeit. Cloudbasierte Plattformen bieten oft niedrigere Gesamtbetriebskosten als herkömmliche On-Premise-Systeme und flexible Preismodelle, die sich an Ihre Nutzung anpassen.
Eingebaut Funktionen für die Zusammenarbeit sind ein weiteres Plus, da sie es Teams ermöglichen, Berichte und Dashboards in Echtzeit auszutauschen, was sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit der Entscheidungsfindung verbessern kann.
Schließlich Automatisierungsfähigkeiten kann den manuellen Aufwand deutlich reduzieren. Die Automatisierung der Datenaufbereitung, die Generierung von Erkenntnissen und sogar die Nutzung der natürlichen Sprachverarbeitung werden mit Tools wie Latenode deutlich einfacher. Die visuellen Workflows von Latenode können Ihre BI-Tools mit anderen Geschäftsanwendungen verbinden, was die Integration vereinfacht und die Produktivität steigert.
Bevor Sie sich mit bestimmten BI-Tools befassen, ist es wichtig, Ihre Anforderungen zu definieren – beispielsweise die zu verwendenden Datenquellen, die Rollen Ihrer Benutzer und die benötigten Analysefunktionen. Die Einbindung der Endbenutzer in den Entscheidungsprozess ist ebenfalls wichtig, da ihre tägliche Interaktion mit der Plattform über deren Erfolg entscheidet. Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Kriterien, die Sie bei der Bewertung von BI-Software beachten sollten:
| Evaluationskriterien | Wichtige Überlegungen | Auswirkungen auf den Erfolg |
|---|---|---|
| Datenintegration | Native Konnektoren, API-Flexibilität, Echtzeitsynchronisierung | Hoch – Unverzichtbar für die Analyse |
| Benutzererfahrung | Intuitive Benutzeroberfläche, Lernkurve, mobiler Zugriff | Hoch – Steigert die Akzeptanz |
| Skalierbarkeit | Cloud vs. On-Premises, Mehrbenutzer-Support | Mittel – Bereitet sich auf Wachstum vor |
| Analytik | KI/ML-Funktionen, prädiktive Erkenntnisse | Mittel – Wettbewerbsvorteil |
| Sicherheit | Verschlüsselung, Compliance, Zugriffskontrolle | Hoch – Schützt Daten |
| Total Cost | Lizenzierung, Implementierung, Wartung | Hoch – Entspricht dem Budget |
Latenode bringt Business Intelligence (BI) auf die nächste Ebene, indem es Automatisierung in Ihre Arbeitsabläufe integriert. Während sich herkömmliche BI-Tools auf die Visualisierung von Daten konzentrieren, optimiert Latenode Ihr System durch die Automatisierung von Prozessen und die Schaffung nahtloser Verbindungen zwischen Tools. Es verwandelt Ihr BI-Setup von einer Sammlung unabhängiger Tools in eine zusammenhängende, automatisierte Intelligence-Engine.
Latenode fungiert als zentrale Schnittstelle für Ihre BI-Operationen und verbindet bestehende Tools mit einer Vielzahl von Integrationen. Mit Unterstützung für über 300 SaaS-Anwendungen und Datenbanken sowie Zugriff auf über 400 KI-Modelle bietet es eine leistungsstarke Low-Code-Plattform. Dank der Kombination aus Drag-and-Drop-Funktionalität und JavaScript-Anpassung kann Latenode alles von Routineaufgaben bis hin zu komplexen Szenarien bewältigen.
Das herausragende Merkmal von Latenode ist die tiefe Integration mit KI. Mit Zugriff auf über 400 KI-Modelle mit nur einem Abonnement unterstützt die Plattform erweiterte Funktionen wie prädiktive Analysen, die Erstellung von Berichten in natürlicher Sprache und intelligente Datenklassifizierung. So können Sie beispielsweise Workflows einrichten, die Daten aus Ihrem CRM abrufen, mithilfe von KI für prädiktives Scoring verarbeiten und die angereicherten Erkenntnisse direkt an Ihre BI-Dashboards senden. Die AI Copilot-Funktion vereinfacht diesen Prozess zusätzlich, indem sie Aktionen vorschlägt, Code-Snippets generiert und Probleme in Echtzeit löst.
Eine der Stärken von Latenode liegt in der Fähigkeit, verschiedene Datenquellen zu verbinden, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich sind. Die Plattform lässt sich nahtlos in gängige Datenbanken wie Google Sheets, Amazon Aurora DB und MySQL integrieren. Sie sammelt automatisch Daten aus verschiedenen Systemen und führt die notwendigen Transformationen durch, entweder No-Code-Tools oder benutzerdefiniertes JavaScript und speist die verarbeiteten Daten dann zur Analyse in Ihre BI-Dashboards ein.
Latenode bietet ein kostengünstiges Preismodell, das auf Basis der tatsächlichen Ressourcennutzung, wie CPU-Zeit und Speicher, und nicht der Anzahl der Operationen oder Aufgaben abrechnet. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, Kosten zu sparen, insbesondere solchen mit häufigen BI-Workflows. Die Tarife beginnen bei 17 $/Monat für die Starter-Stufe. Für Tests und kleinere Projekte ist ein kostenloser Tarif verfügbar.
Automatisierung steigert die Effizienz deutlich: 90 % der Wissensarbeiter berichten von einer besseren Leistung und 66 % von einer gesteigerten Produktivität durch automatisierte Tools[1]. Im BI-Bereich zeigen sich diese Vorteile bei Aufgaben wie der Datenaufbereitung, der Berichterstellung und der Weitergabe von Erkenntnissen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können sich Analysten auf strategische Entscheidungen konzentrieren, anstatt sich mit wiederkehrenden Aufgaben zu beschäftigen.
Um Latenode optimal zu nutzen, sollten Unternehmen repetitive, zeitaufwändige oder fehleranfällige Aufgaben identifizieren, die von einer Automatisierung profitieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche der Plattform macht sie für Teammitglieder mit unterschiedlichen Qualifikationsstufen zugänglich. Die Unterstützung von benutzerdefiniertem JavaScript stellt sicher, dass sie bei Bedarf auch komplexe Geschäftslogik verarbeiten kann.
Darüber hinaus ermöglicht die Headless-Browser-Funktion von Latenode Web Scraping und das Ausfüllen von Formularen, selbst für Datenquellen ohne APIs. Zusammen mit der integrierten Datenbankfunktion bietet die Plattform eine Komplettlösung für die Verwaltung des gesamten BI-Datenlebenszyklus – von der Datenerfassung und -analyse bis zur Verteilung.
Als Nächstes untersuchen wir einige der besten BI-Tools, die durch die optimierten Automatisierungsfunktionen von Latenode noch mehr Nutzen bringen.
Microsoft Power BI ist ein führendes Business-Intelligence-Tool und wird im Gartner Magic Quadrant für Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen regelmäßig als führend ausgezeichnet. Sein Ruf beruht auf kontinuierlichen Weiterentwicklungen und einer starken Präsenz im Analytics-Markt.
Power BI zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu verbinden und zu vereinheitlichen. Es lässt sich nahtlos in Microsoft Fabric, OneLake und Azure Synapse integrieren und unterstützt auch Drittanbieterplattformen wie Snowflake und Google BigQuery. Diese Flexibilität macht es zu einer leistungsstarken Wahl für Unternehmen, die mit unterschiedlichen Technologien arbeiten.
Durch die Konsolidierung von Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Cloud-Diensten wandelt Power BI fragmentierte Informationen in umsetzbare Erkenntnisse um. Dieser Ansatz beseitigt isolierte Datensilos und schafft eine einzige, zuverlässige Informationsquelle für Unternehmen.
Ein bemerkenswertes Beispiel für diese Fähigkeit ist die Einführung von Microsoft Fabric durch Lumen Technologies im Jahr 2025. Durch den Einsatz von Tools wie OneLake, Spark Notebooks, Direct Lake und Power BI optimierte Lumen die Datenerfassung, -speicherung und -analyse. Diese Initiative sparte nicht nur 10,000 Stunden manuelle Arbeit, sondern reduzierte auch die Infrastrukturkosten und verbesserte die Lead-Ansprache. Solche Transformationen unterstreichen die Fähigkeit der Plattform, eine einheitliche Datenumgebung zu schaffen und so die Grundlage für eine effizientere Automatisierung zu schaffen.
Power BI bietet zwar grundlegende Workflow-Automatisierung über Power Automate, erweitert seine Möglichkeiten jedoch deutlich, wenn es mit Latenode kombiniert wird. Latenode verbessert die Automatisierung, indem es Power BI mit über 300 Anwendungen und Diensten verbindet und erweiterte Workflow-Optionen bietet.
Mit Latenode können Nutzer Workflows entwickeln, die CRM-Daten integrieren, KI-basiertes Predictive Scoring anwenden und Dashboards automatisch aktualisieren. Die No-Code-Oberfläche macht die Lösung für Geschäftsanwender zugänglich, während die JavaScript-Anpassung die Bearbeitung komplexerer Geschäftsanforderungen ermöglicht. Diese Kombination schließt die Lücke zwischen Dateneinblicken und betrieblicher Effizienz.
Power BI zeichnet sich durch die Umwandlung von Rohdaten in visuell ansprechende und informative Berichte aus. Funktionen wie erweiterte DAX-Berechnungen, Sparklines und neue Kartenvisualisierungen vereinfachen die Berichterstellung, während mobilfreundliche Dashboards sicherstellen, dass Erkenntnisse jederzeit und überall zugänglich sind. Dieser Self-Service-Ansatz unterstützt Benutzer auf allen Ebenen eines Unternehmens.
Die Make-A-Wish Foundation demonstrierte 2025 die Visualisierungsstärke der Plattform, indem sie für jedes ihrer Kapitel maßgeschneiderte Dashboards erstellte. CIO Russ Goodwin beschrieb diese Dashboards wie folgt:
„Berichtskarten in Echtzeit“, die Einblick in die Wunscherfüllung, Einnahmen, Budgetierung und Betriebskennzahlen bieten und so dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern und lokale Niederlassungen wirksam zu unterstützen.
Diese Visualisierungstools ermöglichen es Benutzern in Verbindung mit den KI-Funktionen von Power BI, tiefere Einblicke zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Power BI legt großen Wert auf KI-gestützte Analysen und ermöglicht so auch Benutzern ohne technisches Fachwissen erweiterte Einblicke. Dank der integrierten Copilot-KI können Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und schnell Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, was komplexe Analyseaufgaben vereinfacht.
Neben einfachen Abfragen bietet Power BI Funktionen wie automatisierte Mustererkennung, Anomalieerkennung und prädiktive Modellierung. Diese Tools helfen, Trends zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und rechtzeitig über kritische Datenänderungen zu informieren. Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit Azure AI-Diensten die direkte Integration von Machine-Learning-Modellen in Berichte und Dashboards.
Datengovernance steht im Mittelpunkt. Tools wie Microsoft Purview gewährleisten Datengenauigkeit und Compliance. Dieser Schwerpunkt hilft Unternehmen, vertrauenswürdige KI-gestützte Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig branchenübergreifend regulatorische Standards einzuhalten.
Zoho Analytics bietet in Kombination mit den Automatisierungsfunktionen von Latenode über 3 Millionen Nutzern weltweit eine leistungsstarke Kombination aus Datenintegration und KI-gestützten Erkenntnissen. Es wurde im Gartner Magic Quadrant für Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen 2024 hervorgehoben und zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, verschiedene Datenquellen zu verbinden und gleichzeitig die Benutzeroberfläche übersichtlich und leicht zugänglich zu halten.
Zoho Analytics verbindet sich nahtlos mit über 500 Datenquellen, darunter Datenbanken (online und offline), Geschäftsanwendungen, Cloud-Speicher, Dateien und Datenfeeds. Es bietet zwei Integrationsoptionen: Live-Verbindung, das die Daten an ihrer ursprünglichen Quelle behält, und Zoho Databridge, das die Datenspeicherung auf den Servern von Zoho ermöglicht. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen die Konfiguration wählen, die ihren Anforderungen am besten entspricht.
Die automatische Synchronisierungsfunktion der Plattform spart Zeit, da manuelle Aktualisierungen überflüssig werden. Darüber hinaus führt das Datenverschmelzungstool Informationen aus verschiedenen Quellen zu schlüssigen Berichten zusammen. Jessica Eddowes, Vizepräsidentin für digitales Marketing und E-Commerce bei Lice Clinics of America, betonte diese Funktion:
„Die Fähigkeit von Zoho Analytics, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und zu vermischen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist entscheidend, mit automatischer Datensynchronisierung nach der Ersteinrichtung.“
Für Unternehmen mit einzigartigen Systemen bietet Zoho Analytics auch benutzerdefinierte Konnektoren und SDKs, sodass auch proprietäre Tools Teil des Analyse-Workflows sein können.
Zoho Analytics bietet zwar grundlegende Automatisierung durch Zoho Flow, sein Potenzial erweitert sich jedoch deutlich in Kombination mit Latenode. Der visuelle Builder von Latenode ermöglicht die Erstellung erweiterter Workflows, die auf Datenänderungen reagieren, Schwellenwerte festlegen oder geplante Berichte verarbeiten.
Mit Latenode können Sie beispielsweise die Anomalieerkennung in Zoho Analytics automatisieren, um Slack-Benachrichtigungen auszulösen und Google Sheets zu aktualisieren. Die Verzweigungslogik und die JavaScript-Anpassung unterstützen komplexe Entscheidungsprozesse. So können Sie beispielsweise Benachrichtigungen und Aktionen basierend auf Leistungskennzahlen einrichten – unabhängig davon, ob diese die Erwartungen übertreffen, erfüllen oder unterschreiten. Dieser Automatisierungsgrad optimiert nicht nur Prozesse, sondern verbessert auch die Datenvisualisierung und ermöglicht so fundierte Entscheidungen.
Zoho Analytics bietet über 75 Diagrammtypen mit Drag-and-Drop-Funktionalität, dynamischen Filtern und Hover-Tooltips. Dashboards können mehrere Berichte und KPI-Widgets kombinieren und bieten so eine umfassende Übersicht über wichtige Kennzahlen.
Unternehmen nutzen Zoho Analytics häufig, um Daten von Plattformen wie Xero, CRM-Systemen und internen Datenbanken zu integrieren. Dies ermöglicht Echtzeitberichte über Verkaufstrends, Marketingleistung und Kundenverhalten, was letztendlich die Kundenbeziehungen stärkt und den Umsatz steigert.
Connor Nobert, Director of Analytics and Technology bei Pulse LLC, teilte seine Perspektive:
„Zoho Analytics verschafft uns einen entscheidenden Vorteil gegenüber Power BI und Tableau, wenn es um die Ästhetik der Visualisierung geht. Wir sind mit den Fähigkeiten von Zoho sehr zufrieden.“
Interaktive Funktionen wie Drilldown-Optionen und anpassbare Filter erleichtern Nutzern die detaillierte Datenanalyse. Daniel Franey, Direktor und Gesellschafter von Courier Logistics Limited, bemerkte:
„Mit Zoho Analytics ist die Visualisierung von Dingen ganz einfach geworden. Die meisten meiner Manager nutzen jetzt Zoho-Dashboards und erstellen schnell selbst Berichte. Die benutzerfreundlichen Funktionen, wie einfache Drag-and-Drop-Filter und Drilldown-Optionen, sind erstklassig.“
Zoho Analytics integriert die KI-gestützte Zia Insights, die detaillierte Erklärungen und Kontextanalysen bietet, um Nutzern die Interpretation von Datenmustern zu erleichtern. Durch die Bereitstellung von Erklärungen in natürlicher Sprache werden komplexe Analysen auch für technisch nicht versierte Nutzer zugänglich und helfen ihnen, Trends zu verstehen und Anomalien zu identifizieren.
Zu den KI-Funktionen der Plattform gehören außerdem automatisierte Mustererkennung und prädiktive Analysen, die Nutzern helfen, Herausforderungen zu antizipieren und Chancen zu erkennen. Diese Erkenntnisse lassen sich nahtlos in die Visualisierungstools von Zoho integrieren und präsentieren KI-generierte Empfehlungen neben herkömmlichen Diagrammen und Grafiken.
In Kombination mit Latenode können Zoho Analytics-Daten mithilfe verschiedener KI-Modelle verarbeitet werden. Unternehmen können so benutzerdefinierte KI-Logik für tiefere Analysen anwenden. Diese Integration ermöglicht tiefere Einblicke und automatisiert Entscheidungsprozesse. Beispielsweise können KI-generierte Erkenntnisse in mit Latenode erstellte Workflows integriert werden, um Abläufe zu optimieren und die Business Intelligence zu verbessern.
Zoho Analytics zeigt, wie die Kombination aus Datenintegration, Automatisierung und KI Business Intelligence transformieren kann. Erweitert mit Latenode wird es zu einem leistungsstarken Tool für intelligentere, datenbasierte Entscheidungen.
Sisense ist eine Business-Intelligence-Plattform, die komplexe Daten vereinfacht und in aussagekräftige Erkenntnisse umwandelt. Mit über 400 Konnektoren und flexiblen Datenmodellierungsoptionen bietet sie Echtzeitanalysen, die auf vielfältige Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Sisense unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter SQL-Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL, SQL Server und Oracle, Data Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake und Teradata sowie Cloud-Dienste wie Salesforce und Amazon Athena. Es bietet drei verschiedene Ansätze zur Datenkonnektivität:
Diese Anpassungsfähigkeit hat Organisationen zu messbaren Ergebnissen verholfen. So konnte beispielsweise Funraise durch die Zusammenarbeit mit Sisense wöchentlich 40 Stunden einsparen, das Fundraising versiebenfachen und die Spenderbindung um 12 % verbessern. Auch USA Swimming nutzte Sisense, um seinen 20 Nutzern 400,000-mal schneller Erkenntnisse zu liefern und so die Leistung und Wettbewerbsfähigkeit der Athleten deutlich zu steigern.
Die Data Model APIs von Sisense ermöglichen eine Automatisierung, die durch die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche von Latenode noch weiter verbessert werden kann. KI-gestützte WorkflowsMit der Code-Anwendung von Latenode können Unternehmen benutzerdefinierte Logik in ihre Prozesse integrieren. Sie können beispielsweise:
Die Integration von Sisense und Latenode gewährleistet eine nahtlose Datenverarbeitung und reibungslose Betriebsabläufe und bietet sowohl Kosteneffizienz als auch erweiterte Anpassungsmöglichkeiten. Die Headless-Browser-Funktionalität und die benutzerdefinierten Konnektor-Funktionen von Latenode bieten zusätzliche Flexibilität für maßgeschneiderte Lösungen.
Sisense zeichnet sich durch seine Visualisierungstools aus, die Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Der webbasierte Dashboard-Builder ermöglicht es Nutzern, interaktive Visualisierungen zu erstellen, dynamische Filter anzuwenden und Daten detailliert zu analysieren – und das alles mit minimalem Schulungsaufwand. So reduzierte beispielsweise das Arbeitsplatzanalyseunternehmen Measuremen seinen Zeitaufwand für Kundenberichte von 16 Stunden auf nur 30 Minuten pro Projekt, indem es statische PDFs durch interaktive Dashboards ersetzte.
Unternehmen können Sisense-Analysen auch mithilfe von Iframes oder JavaScript-SDKs in ihre Anwendungen einbetten, darunter das Compose SDK, das erweiterte Anpassungsmöglichkeiten bietet. Patrick Murphy, Senior Director of Data and Product bei USA Swimming, betonte den Mehrwert der Plattform:
„Wir versuchen, unseren Teams und Trainern im ganzen Land zu ermöglichen, auf neue Weise zu denken und Daten auf unterschiedliche Weise zu betrachten, und Sisense hilft uns dabei.“
Sisense nutzt KI und maschinelles Lernen, um prädiktive Analysen zu ermöglichen 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 und Solutions Officer bei Bioforum, teilte ihre Erkenntnisse:
„Mit den KI-Funktionen von Sisense können wir komplexe Daten problemlos übersetzen, die Interpretation optimieren (Lücken und Trends in den Daten identifizieren) und wichtige Auswirkungen so schnell erkennen, dass sich unsere Reaktionsmöglichkeiten (bei gleichzeitigem Risikomanagement) während klinischer Studien ändern. Dies liefert wichtige Erkenntnisse zur Patientensicherheit und sorgt für eine effizientere Datenüberwachung.“
In Kombination mit Latenode lassen sich die KI-Funktionen von Sisense noch weiter erweitern. Benutzerdefinierte Workflows können mehrere KI-Modelle integrieren und Entscheidungsprozesse automatisieren. Air Canada nutzte Sisense beispielsweise zur Analyse von Sicherheitsdaten und ermöglichte es den Mitarbeitern, in Echtzeit Entscheidungen zu treffen, die die Sicherheit von Passagieren und Mitarbeitern erhöhen. Die Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu verwalten und gleichzeitig Echtzeit-Einblicke zu liefern, macht Sisense zu einem leistungsstarken Tool für Unternehmen, die sowohl Tiefe als auch Flexibilität in ihren Analyseprozessen anstreben.
Qlik ist eine Business-Intelligence-Plattform, die die Datenintegration und -visualisierung für Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften vereinfacht. Qlik ist seit 15 Jahren in Folge als Leader im Gartner Magic Quadrant für Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen anerkannt und hat sich als robuste Lösung für Unternehmen bewährt, die datenbasierte Entscheidungen sicher treffen möchten.
Qlik zeichnet sich durch die Verbindung unterschiedlicher Datenquellen durch Methoden wie Ingestion, Replikation und modellbasierte Konfigurationen aus. Es unterstützt die Echtzeitsynchronisierung durch protokollbasierte Änderungsdatenerfassung und bietet sowohl ELT- als auch ETL-Ansätze, wodurch es an verschiedene Datenworkflows anpassbar ist.
Beispiele aus der Praxis verdeutlichen die Wirkung von Qlik. Vanguard meldete dank Qlik Data Integration eine Steigerung der Cloud-Nutzung um 200 % und eine Senkung der Rechenkosten um 30 %. Auch Airbus nutzt Qlik, um Daten aus verschiedenen Quellen nahezu in Echtzeit zusammenzuführen und so Tausende von Flugzeugkomponenten effektiv zu verwalten.
Laurent Marzouk, Director of Architecture and Innovation bei Schneider Electric, erläuterte seine Sichtweise zur transformativen Rolle der Plattform:
„Die Qlik-Datenintegration hat uns einen völligen Paradigmenwechsel und eine völlige Skalierung ermöglicht, mit sehr deutlichen Betriebsgewinnen und erheblichen Kostensenkungen.“
Die Connector Factory von Qlik optimiert den Prozess zusätzlich, indem sie vorgefertigte Verbindungen zu Hunderten von Anwendungen und Datenquellen bietet. Cédric Brignol, Projektmanager bei Airbus, beschreibt dies wie folgt:
„Wir mussten Daten aus heterogenen Quellen an einem Ort konsolidieren und nahezu in Echtzeit aktualisieren. Qlik ermöglicht uns genau das.“
Diese nahtlose Integration legt eine solide Grundlage für Automatisierung und Effizienz.
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 dass komplexe Programmierung erforderlich ist. So können Teams beispielsweise Workflows einrichten, um Qlik-Erkenntnisse automatisch an Kommunikationsplattformen zu senden oder Projektmanagementsysteme zu aktualisieren, wenn bestimmte Datenschwellenwerte erreicht werden.
Die Partnerschaft zwischen Qlik Automate und Latenode ist besonders wertvoll für das plattformübergreifende Datenmanagement. Die KI-Funktionen von Latenode gewährleisten die konsistente Behandlung von Randfällen und bieten die Flexibilität von No-Code-Automatisierung neben benutzerdefinierten Codierungsoptionen. Diese Kombination eliminiert sich wiederholende Aufgaben und ermöglicht es Teams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.
Durch die Integration der Automatisierung in ihre Arbeitsabläufe können Unternehmen neue Effizienzen erzielen und ihre Datenexplorationsprozesse verbessern.
Die assoziative Engine von Qlik ermöglicht Nutzern die uneingeschränkte Datenanalyse. Die Plattform bietet eine Vielzahl integrierter Visualisierungsoptionen wie Diagramme, Dashboards und Textobjekte für eine übersichtliche und aussagekräftige Datenpräsentation.
Der KI-gestützte Insight Advisor erweitert die Visualisierung um weitere Funktionen. Er empfiehlt Diagramme und Erkenntnisse basierend auf Benutzereingaben und hilft so, Trends aufzudecken, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben. Unternehmen wie Honda und Samsung nutzen diese Tools, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Honda nutzt beispielsweise Qlik, um Kosteneinsparungsmöglichkeiten zu identifizieren, während Samsung Echtzeitdaten für sofortige Warnmeldungen nutzt.
Qlik überzeugt auch im Reporting. Nutzer können Berichte in gängigen Formaten erstellen, veröffentlichen und teilen und haben dabei volle Kontrolle über Layout und Formatierung. Die Alarmtechnologie geht über statische Visualisierungen hinaus und löst Benachrichtigungen bei Datenänderungen aus, sodass schnell auf kritische Entwicklungen reagiert werden kann.
Mehna Raissi, Senior Director of Enterprise Risk Solutions bei Moody’s Analytics, lobte die Anpassungsmöglichkeiten von Qlik:
„Mit Qlik Sense können wir unseren Kunden einfacher anpassbare Einblicke auf höchstem Niveau bieten. So können sie Portfoliokennzahlen schnell einsehen, Benchmarks vergleichen und sich an unsere sich entwickelnde Gesellschaft anpassen.“
Qlik integriert KI und maschinelles Lernen, um alles von Visualisierungsempfehlungen bis hin zu prädiktiven Analysen zu verbessern und Muster selbst in den komplexesten Datensätzen aufzudecken.
David Moran, Supply Chain Director bei KFC Europe, betonte die Fähigkeit der Plattform, Verantwortlichkeit und Transparenz zu fördern:
„Wir bieten unseren Teams und Kunden in allen Geschäftsbereichen einen Live-Überblick über die Leistung. Diese Einblicke, Verantwortlichkeit und Transparenz haben maßgeblich zum Aufbau des Vertrauens in die Leistungsfähigkeit unseres Unternehmens beigetragen und bilden die Grundlage unserer Vision, die Marke mithilfe einer erstklassigen Lieferkette zu schützen und auszubauen.“
In Kombination mit Latenode erweitern sich die KI-Funktionen von Qlik weiter und ermöglichen automatisierte Entscheidungsfindung und erweiterte Workflows. Gemeinsam unterstützen diese Tools Unternehmen dabei, nahtlos von Rohdaten zu umsetzbaren Strategien zu gelangen und so effiziente und zukunftsorientierte Abläufe sicherzustellen.
ThoughtSpot ist eine Business-Intelligence-Plattform, die einen dialogorientierten Ansatz zur Datenanalyse verfolgt und Unternehmen so den Zugriff auf umsetzbare Erkenntnisse erleichtert. Durch die Möglichkeit natürlicher Sprachabfragen können Nutzer Daten analysieren und Trends erkennen, ohne SQL-Kenntnisse zu benötigen. Mit einer Bewertung von 4.4/5 auf G2 und Research.com hat sich ThoughtSpot als führender Anbieter von Konversationsanalysen etabliert.
ThoughtSpot vereint Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Cloud-Warehouses, Data Lakes, Legacy-Datenbanken und Dateisysteme. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Unternehmen optimal auf ihre Daten zugreifen und sie analysieren können.
Die Plattform Analyst Studio stattet Datenteams mit Tools zur Transformation und Anreicherung von Datensätzen mit SQL, Python und R aus. Es lässt sich nahtlos in gängige Tools wie dbt, GitHub und Google Sheets integrieren und vereinfacht so die Datenaufbereitung. Darüber hinaus ThoughtSpot Loader (tsload) ermöglicht es Benutzern, CSV-Dateien in bestehende Datenbankschemata hochzuladen, während Datenfluss erleichtert das Verschieben von Daten aus anderen Systemen in die In-Memory-Falcon-Datenbank von ThoughtSpot.
ThoughtSpot legt zudem Wert auf Sicherheit und Compliance durch die Integration in Data-Governance-Frameworks und gewährleistet so einen verantwortungsvollen Umgang von Unternehmen mit ihren Daten. Die Fähigkeit zur regelmäßigen Datenaktualisierung macht es besonders vorteilhaft für Unternehmen mit komplexen oder wiederkehrenden Datenaktualisierungsanforderungen.
ThoughtSpot-Synchronisierung Vereinfacht Daten-Workflows durch die Erstellung von Pipelines, die Erkenntnisse direkt in externe Geschäftsanwendungen übertragen. Dadurch entfallen benutzerdefinierte Konnektoren. Diese Funktion unterstützt Teams dabei, Daten effizienter zu nutzen, indem sie Erkenntnisse im Kontext liefert und relevante Stakeholder benachrichtigt.
In Kombination mit Latenode erweitern sich die Automatisierungsmöglichkeiten von ThoughtSpot noch weiter. Latenode ermöglicht beispielsweise Workflows, die Aktionen basierend auf ThoughtSpot-Datenänderungen auslösen. Diese Workflows können beispielsweise das Senden von Slack-Benachrichtigungen umfassen, wenn Verkaufszahlen ein Ziel erreichen, oder die Aktualisierung von CRM-Datensätzen bei Änderungen im Kundenverhalten.
Gemeinsam ermöglichen ThoughtSpot Sync und der visuelle Workflow-Builder von Latenode Unternehmen die Erstellung durchgängiger Automatisierungsszenarien. Wenn ThoughtSpot beispielsweise Anomalien in Finanzdaten erkennt, kann Latenode automatisch Berichte erstellen, Stakeholder benachrichtigen und Folgeaufgaben in Projektmanagement-Tools zuweisen. Durch die Verwaltung komplexer Logik und Datentransformationen gewährleistet Latenode eine nahtlose Integration zwischen verschiedenen Systemen.
ThoughtSpots KI-erweiterte Dashboards Bieten Sie interaktive Einblicke, die Muster, Anomalien und Trends automatisch erkennen. Benutzer können problemlos maßgeschneiderte Visualisierungen erstellen, Filter anwenden und ohne technische Hürden tiefer in die Daten eintauchen.
Der SpotIQ Die KI-gestützte Funktion deckt verborgene Trends auf und erklärt unerwartete Datenänderungen. Die fortschrittlichen Visualisierungen passen sich dynamisch dem Kontext an und verbessern so die Darstellung und das Verständnis von Daten. So brachte Navan im Mai 2024 beispielsweise sein Advanced Analytics-Tool auf Basis von ThoughtSpot auf den Markt, das über 700 Nutzern hilft, komplexe Reisekostendaten in übersichtliche, interaktive Visualisierungen umzuwandeln. Ebenso führte Basis Technologies im Juni 2024 mit ThoughtSpot Omnichannel-Reporting- und Visualisierungsfunktionen ein.
Liveboards bieten eine zusätzliche Ebene der Interaktivität, die es Nutzern ermöglicht, Daten selbstständig zu untersuchen und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Dashboards sind für Self-Service-Analysen konzipiert und ermöglichen Teams, schneller Entscheidungen zu treffen. Diese Visualisierungsfunktion harmoniert perfekt mit den Automatisierungsfunktionen von Latenode und bildet die Grundlage für reaktionsschnelle, datengesteuerte Workflows. Wie Rooshana Purnyn treffend formulierte:
„Bei ThoughtSpot geht es nicht um Dashboards, sondern darum, Entscheidungen im Geschäftstempo zu treffen.“
ThoughtSpot nutzt KI, um nächste Schritte vorzuschlagen, beispielsweise Trends vorherzusagen oder Anomalien zu identifizieren. Die Konversationsanalysefunktion ermöglicht es Nutzern, Daten in natürlicher Sprache abzufragen und sofort Antworten zu erhalten. Dadurch werden technische Hürden für Laien abgebaut.
Mike Leone, Analyst bei der Enterprise Strategy Group, hob den zukunftsorientierten Ansatz von ThoughtSpot hervor:
„Der reine Fokus von [ThoughtSpot] auf wirklich dialogorientierte, agentengesteuerte Analytik macht das Unternehmen zu einem der führenden Unternehmen.“
Die KI-Funktionen der Plattform erstrecken sich auf prädiktive Analysen und liefern automatisierte Erkenntnisse, die Unternehmen helfen, die Nase vorn zu behalten. Durch die Integration mit Latenode können diese Erkenntnisse automatisierte Entscheidungsprozesse über mehrere Systeme hinweg vorantreiben. Diese Kombination ermöglicht Unternehmen einen nahtlosen Übergang von der Gewinnung von Erkenntnissen zu Echtzeit-Aktionen und ermöglicht die Erstellung adaptiver Workflows, die mühelos auf veränderte Bedingungen reagieren.
Diese Tabelle bietet einen direkten Vergleich von fünf führenden BI-Plattformen mit Schwerpunkt auf Funktionalität, KI-Integration, Automatisierungsunterstützung, Preisgestaltung und Compliance.
| Werkzeug | Bewertung der Kernfunktionen | KI/ML-Integration | Automatisierungsunterstützung | Startpreis (USD) | Wichtige Compliance |
|---|---|---|---|---|---|
| Microsoft Power BI | 5.0/5 | Erweiterte Prognosemodelle, Abfragen in natürlicher Sprache | Starke Workflow-Automatisierung, API-Integrationen | 10 $/Benutzer/Monat (Pro) | SOC 2, ISO 27001, DSGVO, FedRAMP |
| Zoho Analytics | 4.0/5 | Generative KI-gestützte BI, Ask Zia-Assistent | Einheitliche Metriken, Audit-Synchronisierungsverlauf | $24/Monat (2 Benutzer) | ISO 27001, DSGVO, SSL/TLS-Verschlüsselung |
| Sisense | 4.1/5 | KI-gestützte Ask Data-Funktion, Elasticube-Technologie | Eingebettete Analysen, integrierte Workflows | 25,000 $/Jahr (individuell) | SOC 2, DSGVO, Sicherheit auf Unternehmensniveau |
| QlikSense | 4.0/5 | Assoziatives Datenmodell, prädiktive Analytik | Selfservice-Analyse, mobile BI | 30 $/Benutzer/Monat (Geschäftlich) | SOC 2, ISO 27001, DSGVO, AES-256-Verschlüsselung |
| ThoughtSpot | 4.4/5 | SpotIQ KI-Einblicke, Konversationsanalyse | Automatisierte Workflows | 95–200 $/Benutzer/Monat | Data-Governance-Frameworks, Unternehmenssicherheit |
Microsoft Power BI zeichnet sich durch seine nahtlose Integration in das Microsoft-Ökosystem aus und bietet erweiterte KI-Prognosen und Abfragen in natürlicher Sprache. Diese Funktionen machen es zur ersten Wahl für Visualisierungen auf Unternehmensebene – und das alles für erschwingliche 10 US-Dollar pro Benutzer und Monat.
Zoho Analytics ist besonders für kleine und mittlere Unternehmen attraktiv und kostet ab 24 US-Dollar pro Monat für zwei Benutzer. Im September 2024 führte Zoho einheitliche Metriken und eine Multiserver-Architektur ein, um die Leistung zu verbessern und Datenduplizierung zu reduzieren. Die generativen KI-Funktionen und der Ask Zia-Assistent vereinfachen komplexe Datenanalysen für nicht-technische Benutzer.
Sisense konzentriert sich auf eingebettete Analysen und ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse direkt in ihre Anwendungen für Mitarbeiter und Kunden zu integrieren. Die Elasticube-Technologie gewährleistet schnelle Abfragen bei großen Datensätzen und ist damit eine hervorragende Option für datenintensive Prozesse. Individuelle Preise beginnen in der Regel bei 25,000 US-Dollar pro Jahr.
Qlik Sense bietet eine umfassende Lösung für 30 US-Dollar pro Nutzer und Monat. Das assoziative Datenmodell und die verbesserte mobile Zugänglichkeit – inklusive responsiver Dashboards – unterstützen robuste Self-Service-Analysen. So führte beispielsweise der Einsatz von Qlik Sense bei Intuit innerhalb von zwei Jahren zu einer Verzehnfachung der Akzeptanz; über ein Drittel der Belegschaft nutzt die Plattform aktiv.
ThoughtSpot richtet sich an Unternehmen, die modernste Analyselösungen suchen. Die Preise liegen zwischen 95 und 200 US-Dollar pro Nutzer und Monat. Die SpotIQ-KI-Funktion deckt versteckte Trends automatisch auf, während automatisierte Workflows datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.
Latenode ergänzt diese Plattformen durch die Erweiterung ihrer Automatisierungsfunktionen. Zum Beispiel:
Für Unternehmen, denen Compliance am wichtigsten ist, bieten Plattformen wie Microsoft Power BI, Sisense und Qlik Sense robuste Zertifizierungen wie SOC 2 Typ II und ISO 27001. Power BI verfügt insbesondere auch über die FedRAMP-Zertifizierung und ist daher für staatliche Anwendungsfälle geeignet.
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 Wirkung von BI zeigt sich in Beispielen aus der Praxis: Lotte.com steigerte seinen Umsatz durch die Analyse von Kundenerfahrungsdaten innerhalb eines Jahres um 10 Millionen US-Dollar, während SKF durch die Umstellung von Excel auf BI-Dashboards die Personalkosten um 20 % senkte und die Prozesse um 40 % beschleunigte.
In Kombination mit Latenode steigert sich der Nutzen von BI-Tools noch weiter. Durch die Integration von BI-Erkenntnissen in die Automatisierungsfunktionen von Latenode können Unternehmen Arbeitsabläufe optimieren und schneller agieren. Beispielsweise können BI-basierte Erkenntnisse automatisch Latenode-Workflows auslösen, um Benachrichtigungen zu versenden oder CRM-Systeme zu aktualisieren. Dadurch verkürzen sich die Reaktionszeiten von Stunden auf Minuten. Diese nahtlose Automatisierung schließt die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Ergebnissen.
Der visuelle Workflow-Builder von Latenode ermöglicht es Unternehmen, BI-Plattformen mit automatisierten Prozessen zu verbinden und so Ineffizienzen durch isolierte Daten zu beheben, die oft zu einer um 30 % höheren Ressourcenverschwendung führen. Diese Integration steigert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern hilft Unternehmen auch, ihre Daten optimal zu nutzen, Chancen zu entdecken und gleichzeitig manuelle Aufgaben zu reduzieren.
Die Latenode-Automatisierung erweitert die Möglichkeiten von BI-Tools, indem sie den Aufbau vereinfacht benutzerdefinierte ArbeitsabläufeTeams können Aufgaben automatisieren, ohne umfassende Unterstützung durch die IT zu benötigen, was die Datenverarbeitung beschleunigt, manuelle Fehler reduziert und zu präziseren Berichten führt.
Mit seiner Kombination aus Automatisierungs- und KI-Funktionen vereinfacht Latenode wiederkehrende Aufgaben, unterstützt skalierbare Abläufe und hilft Unternehmen, schneller umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies führt zu höherer Produktivität, besserer Entscheidungsfindung und spürbaren Kostensenkungen für Ihr Unternehmen.
Achten Sie bei der Auswahl eines BI-Software-Tools auf dessen Benutzerfreundlichkeit Sowohl für diejenigen, die Berichte erstellen, als auch für diejenigen, die sie interpretieren. Eine Plattform, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Systeme integriert, ist unerlässlich, um effiziente Arbeitsabläufe aufrechtzuerhalten und die Konsistenz Ihrer Daten sicherzustellen. Es ist auch wichtig zu berücksichtigen Skalierbarkeit, damit das Tool mit Ihrer Organisation wachsen kann und starke Sicherheitsmaßnahmen um vertrauliche Informationen zu schützen.
Schauen Sie sich die Software genau an Berichts- und Visualisierungsfunktionen, seine Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen zusammenzuführen, und ob es Funktionen bietet wie automatische Benachrichtigungen or KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Anpassung dieser Funktionen an die technische Ausstattung und die strategischen Ziele Ihres Unternehmens können Sie die Entscheidungsfindung verbessern, Abläufe vereinfachen und die Gesamteffizienz steigern.
KI und maschinelles Lernen verändern Business Intelligence (BI)-Tools durch die Einführung Echtzeit-Datenanalyse, prädiktive Erkenntnissesowie AnomalieerkennungDiese Fortschritte ermöglichen es Unternehmen, Daten schneller zu analysieren, Trends zu erkennen und schneller und präziser fundierte Entscheidungen zu treffen.
Durch die Vereinfachung komplexer Datenprozesse decken diese Technologien aussagekräftige Muster im Kundenverhalten auf und verbessern die Prognosegenauigkeit deutlich. Darüber hinaus ermöglicht die Automatisierung von Routineaufgaben BI-Tools, flexibler auf sich verändernde Marktbedingungen zu reagieren. Unternehmen können sich so schnell anpassen und ihren Wettbewerbsvorteil sichern. Diese Integration steigert nicht nur die Effizienz, sondern unterstützt auch intelligentere, datenbasierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen.
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