Top 10 Business Intelligence Tools

von | 22. Juli 2022 | Top 10

Data to Action: Das ermöglichen BI & Analytics Tools. Jeder Aspekt eines Unternehmens wirft Daten ab. Diese sollte man auch nutzen: Mithilfe von Business Intelligence lassen sich Daten transformieren, auswerten, Reports und Dashboards erstellen sowie Analytics-Anwendungen programmieren. So behält man den Überblick, kann schnell spezifische Fragen datengetrieben beantworten und seine Insights mit anderen teilen. Wir haben 10 Tools zusammengestellt, die es sowohl Experten als auch Business Usern (ugs. Laien) möglich machen, aus ihren Daten interessante Insights zu generieren.

Platz 10 – Looker

Looker macht Schluss mit traditionellen BI-Ansätzen: Der Ansatz von Looker, zugehörig zum Tech-Konzern Google, besteht darin, jedem Benutzer im Unternehmen die Möglichkeit zu geben, selber Datenanalysen mit hohem Detailgrad durchzuführen. Looker stützt sich stark auf eine zentrale und virtuelle Metadatenschicht, die mit LookML, einer proprietären Datenbeschreibungssprache, erstellt wird. Business User greifen über diese virtuelle Ebene auf die Daten zu und können über eine Point-and-Click-Schnittstelle Ad-hoc-Analysen durchführen. Die Plattform ermöglicht es Business Usern umsetzbare Insights zu generieren und durch Ad-hoc-Analysen schnell zu sinnvollen und entscheidungsstützenden Ergebnissen zu kommen.

Platz 9 – TIBCO

Das Business Analytics-Portfolio von TIBCO bietet umfassende Funktionen zur Unterstützung einer breiten Palette von Analyseszenarien. Der Anbieter begann 2007 mit der Übernahme des schwedischen Softwareanbieters Spotfire die Entwicklung von BI & Analytics-Lösungen. Das Ergebnis dieses Zusammenschlusses, TIBCO Spotfire, ist eine umfassende BI-Lösung, die sich stark auf visuelle und fortschrittliche statistische Analysen konzentriert. Es lassen sich interaktive Dashboard-Anwendungen mit Live-Daten erstellen und nutzen. Durch die Einbettung komplexer statistischer Methoden und Modelle können Data Scientists mit den Programmiersprachen S+ und R Predictive Analytics durchführen.

Platz 8 – Pyramid Analytics

Das niederländische, relativ junge Unternehmen Pyramid Analytics bietet eine BI & Analytics Plattform, die vor allem maßgeschneidert für Business User funktioniert. Unabhängig von Endgerät können Analysen durchgeführt und Dashboards erstellt werden – und das schnell und intuitiv. Mithilfe der eigenen Abfrage-Engine, lassen sich über verschieden Datenbanken hinweg Daten abfragen und schnelle In-Place Analysen durchführen. Dank der offenen Architektur kann Pyramid Analytics sowohl On-Premise, in der Cloud oder hybrid ausgerollt und genutzt werden. Auch für Experten ist was dabei: Mithilfe von APIs können BI & Analytics Anwendungen eingebettet und über klassische BI Use Cases hinaus genutzt werden. Außerdem machen R-, Python-, MLLib- und Tensorflow-Integrationen es möglich, auch fortgeschrittene Analytics-Anwendungen zu erstellen. 

Platz 7 – Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud umfasst Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Enterprise Business Intelligence und Szenario-Management für Business User. Entwicklung und Bereitstellung von Dashboards, formatierte Berichte, Ad-hoc-Berichte und Self-Service-Discovery/Analysen – alles in einer Plattform. Das Ganze ist nicht nur in der Cloud sonder auch on-premise möglich: Der Oracle Analytics Server bietet Unternehmen dabei alle Funktionen der Cloud-Plattform – nur lokal. Für fortgeschrittene Anwender sind außerdem vorgefertigte Algorithmen für ML-Anwendungen in die Oracle Analytics Cloud integriert. Weiterführend können Skripte in R und Python für benutzerdefinierte erweiterte Analysefunktionen eingebettet werden und in die Oracle-Datenbank eingebettete ML-Algorithmen verwendet werden.

Platz 6 – SAP Analytics Cloud

Wer bereits im SAP-Kosmos unterwegs ist, für den lohnt sich ein Zwischenstopp in der Analytics Cloud. Die cloud-native Plattform bietet Live-Konnektivitiät zu bekannten Services wie SAP HANA, Data Warehouse oder BusinessObjects und kann sogar in diese als Hybrid-Cloud Lösung intergriert werden. Mit auf Business-User ausgerichteten Analytics-Funktionen sowie smart Insights über NLQ (Natural Language Query) und NLG (Natural Language Generation) lassen sich schnell Dashboards, Reports und Analytics-Anwendungen erstellen.

Platz 5 – IBM Cognos Analytics

IBM’s BI- und Analytics-Lösung bietet das Gesamtpaket: Dashboards, Reporting, Data Modelling und Analysis in einer web-basierten, integrierten Anwendung. Cognos Analytics wird hauptsächlich von größeren Unternehmen genutzt und bietet daher die Möglichkeit vieler Nutzer und die Verarbteitung großer Datenmengen. Mit einer Art Suchmaschine können selbst Business User schnell datengestützte Antworten und Visuals auf ihre Fragen erhalten. Weiterführend können Experten Jupyter Notebooks bei der Vorbereitung, Transformation und Analyse von Daten nutzen und so flexibler Dashboards und Anwendungen erstellen.

Platz 4 – MicroStrategy

Als einer der bekanntesten Vendors im Bereich Analytics & BI weltweit gilt MicroStrategy als Vorreiter. Der Vendor releaste als erster ein voll integriertes Produkt zum Erstellen von formatierten Reports, Dashboards und interaktiver Data Discovery in einer einzigen Lösung, on-premise sowie in der Cloud. Mit einer einzigen Plattform für Reports, Analysis, Analytics und Dashboards mit stabiler Perfomance in großen Umgebungen und über 200+ Konnektoren – sogar für Tools wie Power BI, Tableau etc. – lassen sich reihnenweise Business Insights gewinnen. Mithilfe von “Dossiers” können Reports oder Dashboards ähnlich wie Bücher erstellt werden und interaktiv genutzt werden. Die “HyperIntelligence”-Funktion bietet außerdem die Möglichkeit, kontextuelle Informationen individualisierbar zu finden und anzuzeigen.

Platz 3 – Qlik Sense

Qlik Sense ist Qlik’s neuste Plattform für Self-Service Analytics. Qlik Sense nutzt dabei eine Technologie namens “active intelligence”, basierend auf kontinuierlicher Intelligence durch Real-Time, up-to-date Informationen. Mithilfe von Datenpipelines und dynamischer Business-Logik können Analysen in Real-Time ausgewertet werden. Mit vereinfachter Data Exploration und -Suche, intelligenten Visualisierungen und Datenaufbereitungsfunktionen macht Qlik BI und Analytics für alle Arten von Anwendern einfacher. Auf der technischen Seite nutzt Qlik eine schnelle In-Memory Engine für kurze Bearbeitungszeiten sowie intelligente Funktionen zur Datenvorbereitung und Transformation. Experten stehen benutzerdefinierte und komplexe Datenumwandlungsfunktionen sowie Skripting in R und Python zur Verfügung.

Platz 2 – Tableau

Tableau bietet nicht nur Grafiken und Visualisierungen – sondern auch Live-Visual Analytics. Mit einer einfach zu benutzenden Interface und Drag-and-Drop kann der User schnell Trends in Daten erkennen, Diagramme und Visuals erstellen. Mit vielen Konnektoren zu verschiedensten Datenbanken und Services lassen sich Daten aus nahezu allen Quelle auswerten. Außerdem lässt sich daraus mithilfe von Data Blending eine einheitliche Datenbasis erstellen und somit mehr Insights generieren. Robust und schnell: Tableau bietet eine gute Perfomance – selbst in großen Umgebungen mit hohem Datenvolumen.

Platz 1 – Microsoft Power BI

Business-orientiert, leicht zu durchblicken und schnelle Insights: Power BI ist eines der Top-Player im Bereich Business Intelligence und stellt umfassende Analytics, Intelligence und Visualisierungsfunktionen bereit. Wer das Office-Ökosystem kennt, findet sich hier schnell zurecht und kann seine Reports einfach in andere Anwendungen des Office- und Azure-Universums integrieren. Mit eingebauten KI-basierten Services wie Augmented Anayltics, NLQ und Anomaly Detection lasen sich smarte Berichte, Insights und Forecasts generieren und auswerten. Mit Python und R unterstützt Power BI außerdem zwei etablierte Programmiersprachen um die zugrunde liegenden Daten über den PowerQuery-Editor hinaus zu transformieren und kleine individuelle ML-Anwendungen zu erstellen.

<a href="https://www.alexanderthamm.com/de/blog/author/lukaslux/" target="_self">Lukas Lux</a>

Lukas Lux

Lukas Lux ist Werkstudent im Bereich Customer & Strategy bei der Alexander Thamm GmbH. Neben seinem Studium des Sales Engineering & Product Management mit dem Schwerpunkt IT-Engineering beschäftigt er sich mit den aktuellsten Trends und Technologien im Bereich Data & AI und stellt diese in Zusammenarbeit mit unseren [at]Experten für euch zusammen.

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