  # Beste Analyseplattformen für kleine Unternehmen

  *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)*

   Produkte, die in die allgemeine Kategorie Analyseplattformen eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Lösungen für kleine Unternehmen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Produkt für kleine Unternehmen Analyseplattformen zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Analyseplattformen zu finden.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Analyseplattformen in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Produkt für kleine Unternehmen Analyseplattformen mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem kleinen Unternehmen erhalten haben.




  
## How Many Analyseplattformen Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 342

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.48/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 746
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 40% │ Unternehmen 33% │ Kleinunternehmen 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: Bold Reports (+0.024) - Among all products in this category, Bold Reports recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 2026*

  
## How Does G2 Rank Analyseplattformen Products?

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 27,500+ Authentische Bewertungen
- 342+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.

  
## Top Analyseplattformen at a Glance
| # | Product | Rating | Best For | What Users Say |
|---|---------|--------|----------|----------------|
| 1 | [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | 4.5/5.0 (1,579 reviews) | Microsoft-verbundene interaktive Dashboards | "[Zero-Code-Dashboards mit einfachen Datenumwandlungen und Ein-Klick-Veröffentlichung](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)" |
| 2 | [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,552 reviews) | Flexible visuelle Dashboard-Erkundung | "[Leistungsstarke, flexible Visualisierungen mit geringfügigen Leistungs-Verzögerungen](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-11907092)" |
| 3 | [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (756 reviews) | Cloud-Analytik für regulierte Datenwissenschaft | "[SAS Viya ist eine leistungsstarke Analysesoftware](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11702846)" |
| 4 | [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (778 reviews) | Gesteuerte Lakehouse-Analysen und ML-Workflows | "[Databricks in meinem Fall: Mehrere Integrationen, Intuitive Benutzeroberfläche und Zuverlässige Leistung](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055)" |
| 5 | [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (779 reviews) | Keine Code-Datenvorbereitung und Automatisierung | "[Einfache, zeitsparende Datenautomatisierung mit den Drag-and-Drop-Workflows von Alteryx](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)" |
| 6 | [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,579 reviews) | Gesteuerte gemeinsame BI-Metriken | "[Verwandelt Daten, aber herausfordernd für Anfänger](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757)" |
| 7 | [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (987 reviews) | Zentralisierte Self-Service-Geschäfts-Dashboards | "[All-in-One-Plattform für Echtzeitanalysen und Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)" |
| 8 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (256 reviews) | Semantische Schichtbeschleunigung für Unternehmens-BI | "[Kyvos vereinte unsere Geschäftslogik mit einem einzigen semantischen Modell](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" |
| 9 | [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (542 reviews) | Lager-native Tabellenkalkulations-Analysen | "[Einfachstes BI-Tool: Live-Snowflake-Daten in einer tabellenähnlichen Erfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)" |
| 10 | [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews) | 4.5/5.0 (393 reviews) | SQL- und Python-Notebook-Analyse-Apps | "[Mühelose Datenanalyse mit leistungsstarker KI](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12262172)" |

  
  
## Which Type of Analyseplattformen Tools Are You Looking For?
  - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) *(current)*
  - [Datenvisualisierungswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-visualization-tools)
  - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
  - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence)

  
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### Zoho Analytics

Zoho Analytics ist eine GenAI-gestützte Self-Service-BI- und Analyseplattform, die Unternehmen dabei hilft, innerhalb von Minuten Erkenntnisse aus ihren Daten zu sammeln, vorzubereiten, zu analysieren und zu präsentieren. Integrieren Sie sich mit über 500 nativen Datenquellen, wie Dateien, Feeds, lokalen und Cloud-Datenbanken, Cloud-Speicher und beliebten Business-Apps. Bereinigen, transformieren, bereichern und katalogisieren Sie Daten mit unseren agentischen, KI-gestützten Self-Service-Datenvorbereitungs- und Managementfähigkeiten. Erstellen und verwalten Sie komplexe ETL-Datenpipelines mit unserem visuellen Pipeline-Builder, verarbeiten Sie Streaming-Daten für Echtzeitanalysen und richten Sie eine starke Metrikschicht für Qualitätsanalysen und -management ein. Zoho Analytics kommt mit über 100 domänenspezifischen vorgefertigten Berichten und Dashboards, vortrainierten NLQ-Modellen, intelligent modellierten und gemischten Daten über Geschäftsanwendungen hinweg und vielem mehr. Verwenden Sie unseren intuitiven Drag-and-Drop-Visualisierungs-Builder, um aufschlussreiche und interaktive Berichte und Dashboards mit einer Vielzahl von visuellen Komponenten wie Diagrammen, Widgets, Pivot-Tabellen, tabellarischen Ansichten und mehr zu erstellen. Erstellen Sie angepasste Berichte und Dashboards mit einfacher, natürlicher Sprache mit unserem KI-gestützten Konversationsagenten Zia. Fragen Sie Zia geht über grundlegende Berichterstattung hinaus; es ermöglicht Benutzern, diagnostische Analysen durchzuführen, wichtige Kennzahlen vorherzusagen und intelligente Einblicke und Empfehlungen zu erhalten. Benutzer können Aufgaben zuweisen und Aktionen einfach durch Gespräche mit unserem agentischen KI, Zia, auslösen, ihre Workflows optimieren und datengetriebene Entscheidungen ermöglichen. Betten Sie Ask Zia nahtlos in Ihre benutzerdefinierten oder geschäftlichen Anwendungen ein, um kontextbezogene Einblicke und Aktionen zu liefern. Bereichern Sie Ihre Analyse mit automatisierten Einblicken durch unsere NLG-gestützte Erzählmaschine, Zia Insights. Mit diagnostischen Analysen für klügere Entscheidungen hebt Zia Insights automatisierte Einblicke auf die nächste Stufe, indem es die wichtigsten Treiber für bestimmte Geschäftstätigkeiten aufzeigt. Enumerieren Sie komplexe Geschäftsszenarien mit Was-wäre-wenn-Analysen, prognostizieren Sie KPIs, entdecken Sie Trends und Muster mit fortschrittlichen analytischen Fähigkeiten. Nutzen Sie kognitive Analysen für Schlüsselwortextraktion und Sentimentanalyse und mehr. Bewerten Sie die besten ML-Modelle mit No-Code-Unterstützung oder entwickeln Sie benutzerdefinierte Modelle und Funktionen mit Python Code Studio. Zoho Analytics kommt mit vorgepackten ML-Modellen (AutoML), die es Ihnen ermöglichen, das beste Modell für Ihren Anwendungsfall zu bewerten und auszuwählen. Alternativ benutzerdefinierte Modelle und Funktionen mit Python Code Studio Betten Sie unsere vollwertige Analyseplattform in andere Softwareanwendungen ein. Gestalten und präsentieren Sie immersive Datenstories durch Diashows oder speziell entwickelte Analyseportale. Arbeiten Sie sicher durch kontextbezogene Kommentar-Threads und Echtzeit-Messaging zusammen. Zoho Analytics verfügt über eine robuste API-Suite, die umfangreiche Anpassungen und hochgradig erweiterbare Low-Code- und No-Code-Integrationen mit jedem Technologiestack ermöglicht. Es bietet auch ein hohes Maß an Bereitstellungsflexibilität (privat, öffentlich, Multi-Cloud und On-Premises) und Plattform-Erweiterbarkeit (professionelle Dienstleistungen, Partnerunterstützung und Marktplatz). Zoho Analytics ist modern und skalierbar und kann problemlos mit wachsenden Datenmengen und Nutzung mithalten. Seine bewährten und akkreditierten Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau und das Governance-Framework gewährleisten kontinuierliches Datenmanagement und -verwaltung. Darüber hinaus sind die TCO für Zoho Analytics – einschließlich Lizenzierung, Implementierung, Anpassung, Schulung und Support – die niedrigsten auf unserem Markt.



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## Buyer Guide: Key Questions for Choosing Analyseplattformen Software
  ### Was machen Analyseplattformen?
  Wenn ich Analyseplattformen erkläre, stelle ich sie als Systeme dar, die Teams dabei helfen, Geschäftsdaten in nutzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Plattformen integrieren Dashboards, Berichte, Datenmodellierung, Metrik-Erkundung, Visualisierungen und das Teilen von Erkenntnissen in einen einzigen Arbeitsablauf. Anstatt sich auf verstreute Tabellenkalkulationen, statische Berichte oder getrennte Datenansichten zu verlassen, können Teams schneller auf Informationen zugreifen, die Leistung klarer verstehen und Entscheidungen mit mehr Vertrauen treffen.


  ### Warum nutzen Unternehmen Analyseplattformen?
  Aus den von mir ausgewerteten G2-Bewerter-Mustern geht hervor, dass Unternehmen Analyseplattformen nutzen, weil Daten in vielen Systemen verteilt sind und es zu viel manuellen Aufwand erfordert, sie zu organisieren. Benutzer erwähnen fragmentierte Berichte, verzögerte Einblicke, inkonsistente Metriken und schwer zu präsentierende Daten.

Häufige Vorteile sind:

- Schnellere Erstellung von Dashboards und Berichten.
- Klarere Sicht auf KPIs, Vertrieb, Marketing, Betrieb und Produktdaten.
- Stärkere Erkundung durch Filter, Drilldowns, SQL und visuelle Workflows.
- Einfacheres Teilen von Erkenntnissen mit Teams und Stakeholdern.
- Bessere Integration mit Datenbanken, Cloud-Plattformen, Tabellenkalkulationen, CRM-Tools und Lagern.


  ### Wer nutzt hauptsächlich Analyseplattformen?
  Nachdem ich die G2-Bewerterrollen evaluiert hatte, stellte ich fest, dass Analytics-Plattformen sowohl technische als auch geschäftliche Benutzer bedienen.

- **Datenanalysten** erstellen Dashboards, Berichte und wiederkehrende Leistungsansichten.
- **BI-Teams** verwalten Metriken, Modelle und geregelte Workflows.
- **Dateningenieure** verbinden Quellen und bereiten Datensätze vor.
- **Datenwissenschaftler** verwenden Notebooks, Modelle und erweiterte Analysefunktionen.
- **Business-Analysten** übersetzen Daten in operative Entscheidungen.
- **Führungskräfte** nutzen Dashboards, um Trends zu verstehen.


  ### Welche Arten von Analyseplattformen sollte ich in Betracht ziehen?
  Aus der Art und Weise, wie Rezensenten die Kategorie beschreiben, sollten Käufer mehrere Produkttypen vergleichen:

- **BI- und Dashboard-Plattformen** für Berichte, Visualisierung und Managementansichten.
- **Self-Service-Analyse-Tools** für schnelle Geschäftserkundung.
- **Cloud-Analyse-Plattformen** für größere Datensätze und skalierbare Verarbeitung.
- **Datenwissenschafts- und Notebook-Plattformen** für SQL, Python, Modelle und Zusammenarbeit.
- **Eingebettete Analyse-Tools** für kundenorientierte Dashboards.
- **Semantische Schicht-Plattformen** für gemeinsame Metriken und wiederverwendbare Definitionen.


  ### Was sind die Kernmerkmale, auf die man bei Analyseplattformen achten sollte?
  Wenn ich G2-Bewertungen für diese Kategorie analysiere, schaue ich mir genau die Themen an, die Benutzer wiederholt erwähnen:

- Dashboard- und Berichtsersteller mit flexiblen Layouts, die Teams helfen, Geschäftsdaten in Ansichten zu organisieren, die tatsächlich genutzt werden können.
- Datenvisualisierung, Diagrammerstellung und interaktive Filter, die Benutzern helfen, Trends zu erkunden, Leistungen zu vergleichen und Metriken schneller zu verstehen.
- Connectoren für Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Tools und Geschäftsanwendungen, die helfen, Daten aus verschiedenen Systemen an einem Ort zusammenzuführen.
- SQL-Unterstützung, Datenmodellierung und berechnete Metriken, die Analysten helfen, Geschäftslogik zu definieren, zu strukturieren und anzupassen.
- KI-gestützte Suche oder automatisierte Einblicke, die Benutzern helfen, Muster und Antworten zu finden, ohne jeden Bericht manuell erstellen zu müssen.
- Zusammenarbeit, Berechtigungen, geplante Lieferung und Freigabekontrollen, die Teams helfen, Erkenntnisse sicher und konsistent zu verteilen.
- Leistungssteuerungen für komplexe Dashboards, die helfen, Berichte zuverlässig zu laden, selbst wenn das Datenvolumen oder die Nutzung zunimmt.
- Dokumentation, Schulungsressourcen und reaktionsschneller Support, die Teams helfen, schneller einzusteigen und Probleme mit weniger Reibung zu beheben.


  ### Welche Trends prägen derzeit Analytics-Plattformen?
  Aus den G2-Bewertungsmustern, die ich ausgewertet habe, stechen mehrere Trends hervor:

- **KI-unterstützte Analysen** helfen Benutzern, Fragen zu stellen, Zusammenfassungen zu erstellen und schneller Erkenntnisse zu gewinnen.
- **Self-Service-Berichterstattung** wird immer wichtiger, da Geschäftsteams nach Antworten suchen, ohne für jede Anfrage auf Analysten angewiesen zu sein.
- **Cloud- und Anwendungsintegrationen** erweitern sich, da Unternehmen Analyseplattformen mit mehr Datenquellen und Geschäftssystemen verbinden.
- **Gesteuerte Metriken und semantische Schichten** gewinnen an Wert, da Teams daran arbeiten, Definitionen über Dashboards und Berichte hinweg konsistent zu halten.
- **Leistungsoptimierung** bleibt eine Priorität, da Benutzer erwarten, dass komplexe Dashboards schnell und zuverlässig geladen werden.
- **Benutzerfreundlichkeit und geführte Einrichtung** beeinflussen die Akzeptanz, da Käufer nach Plattformen suchen, die leistungsstark sind, ohne eine steile Lernkurve zu erzeugen.


  ### Wie sollte ich Analyseplattformen auswählen?
  Für mich hängt die Wahl der besten Analytics-Plattformen von den Datenquellen, den Governance-Anforderungen und der Skalierung ab. Ich würde Produkte priorisieren, die von Rezensenten für intuitive Dashboards, flexible Visualisierung, starke Integrationen, zuverlässige Leistung und klare Zusammenarbeit gelobt werden. Ich würde auch Bedenken hinsichtlich Anpassungsmöglichkeiten, komplexer Einrichtung, Preisgestaltung, Lernkurve und KI-Genauigkeit prüfen, bevor ich eine endgültige Entscheidung treffe.



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  ## What Are the Top-Rated Analyseplattformen Products in 2026?
### 1. [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 3,552
  **Warum Käufer es lieben?:** Ein wiederkehrendes Muster im G2-Feedback zu Tableau, das ich überprüft habe, war seine Stärke in der visuellen Erkundung über verschiedene Datenquellen hinweg. Rezensenten heben die einfache Erstellung von Dashboards, flexible Integrationen, klare KPI-Ansichten und den schnellen Zugriff auf Geschäftseinblicke für Verkaufs-, Betriebs- und Führungsanwendungsfälle hervor. Das Produkt scheint für Teams geeignet zu sein, die polierte visuelle Dashboards und interaktive Datenexploration über mehrere Systeme hinweg wünschen. Benutzer bemerken auch Reibungen bei der Kontrolle des Dashboard-Layouts, der Datenvorbereitung, der Geschwindigkeit der Live-Verbindung, der Preisgestaltung und einigen API-Lücken.



### What Do G2 Reviewers Say About Tableau?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen Tableau für seine **Benutzerfreundlichkeit** , die eine nahtlose Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte ermöglicht.
- Benutzer schätzen Tableau für seine **Einfachheit in der Datenvisualisierung** , die es ermöglicht, mühelos klare Einblicke aus komplexen Daten zu gewinnen.
- Benutzer schätzen die **intuitive und leistungsstarke Datenvisualisierung** von Tableau, die klare Einblicke und effektive Entscheidungsfindung ermöglicht.
- Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarken Berichtsfunktionen** von Tableau, die eine effektive Datenvisualisierung mühelos ermöglichen.
- Benutzer genießen das **intuitive Design** von Tableau, das die einfache Erstellung von wirkungsvollen Datenvisualisierungen und Dashboards erleichtert.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was zu Herausforderungen während der Einarbeitung und Integration mit anderen Werkzeugen führt.
- Benutzer berichten von **Lernschwierigkeiten** mit den fortgeschrittenen Funktionen und Kollaborationstools von Tableau und finden es komplexer als erwartet.
- Benutzer finden die Preise von Tableau **teuer** und glauben, dass dies die Zugänglichkeit für größere Organisationen behindert.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** beim Umgang mit großen Datensätzen, was zu frustrierenden Verzögerungen und Ineffizienzen führt.
- Benutzer finden den **Onboarding-Prozess komplex** , da er zusätzliche Schritte erfordert und den Übergang von MS-Produkten erschwert.

#### Key Features
  - Steps to Answer
  - Calculated Fields
  - Predictive Analytics
  - Data Modeling
  - Data Mining
  #### What Are Recent G2 Reviews of Tableau?

**"[Leistungsstarke, flexible Visualisierungen mit geringfügigen Leistungs-Verzögerungen](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-11907092)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Raghini G.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-11907092)

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**"[Sofortige Einblicke mit interaktiven Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12784839)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Rahul S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12784839)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Tableau?

- [Wie nutzen Business-Intelligence-Experten die neuesten Visualisierungstools von Tableau, um komplexe Datensätze zu interpretieren?](https://www.g2.com/de/discussions/how-are-business-intelligence-professionals-using-tableau-s-latest-visualization-tools-to-interpret-complex-data-sets) - 2 comments
- [What is Salesforce CRM Analytics (formerly Tableau CRM) used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-salesforce-crm-analytics-formerly-tableau-crm-used-for)
- [Brauche ich Tableau Desktop, wenn ich Tableau Server habe?](https://www.g2.com/de/discussions/tableau-do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments
### 2. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)
  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,579
  **Warum Käufer es lieben?:** Als ich das G2-Feedback zu Microsoft Power BI überprüfte, war das stärkste Thema seine Rolle bei der Umwandlung komplexer Datensätze in interaktive Dashboards innerhalb einer vertrauten Microsoft-Umgebung. Rezensenten heben Excel, Azure, SQL Server und breitere Microsoft-Integrationen hervor, zusammen mit Visualisierungen, die die Analyse leichter teilbar machen. Das Produkt erscheint als eine starke Lösung für Teams, die Dashboard-Erstellung, Datenmodellierung und Geschäftsberichte benötigen, die mit bestehenden Microsoft-Workflows verbunden sind. Benutzer erwähnen auch eine Lernkurve für fortgeschrittenes DAX, Leistungsprobleme bei sehr großen Datensätzen, Anpassungsgrenzen, Lizenzierungskomplexität und gelegentliche Aktualisierungsprobleme.



### What Do G2 Reviewers Say About Microsoft Power BI?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Microsoft Power BI, was die Datenanalyse und Berichterstellung einfach und effizient macht.
- Benutzer schätzen die **Datenvisualisierungsfähigkeiten** von Microsoft Power BI, die Einblicke aus großen Datensätzen effektiv verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Software-Integrationen** von Power BI, die die Datenanalyse- und Visualisierungsfähigkeiten mühelos verbessern.
- Benutzer schätzen die **leistungsstarken Analysefähigkeiten** von Microsoft Power BI, die die Datenanalyse und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessern.
- Benutzer schätzen die **leistungsstarken Diagrammfunktionen** von Microsoft Power BI, die klare Visualisierungen und eine einfache Berichtserstellung ermöglichen.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , insbesondere für Anfänger, was es schwierig macht, Power BI effektiv zu nutzen.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Microsoft Power BI bei der Verwaltung großer Datensätze, was Effizienz und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt.
- Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit großen Datensätzen, was zu Verlangsamungen führt und das Gesamterlebnis mit Power BI erschwert.
- Benutzer haben Schwierigkeiten mit dem **komplexen Datenmodellierung** in Power BI, da sie mit einer steilen Lernkurve und Leistungsproblemen konfrontiert sind.
- Benutzer stehen vor **begrenzten Anpassungsmöglichkeiten** in Power BI und finden die Auswahl an kostenlosen Visualisierungen unzureichend für ihre Bedürfnisse.

#### Key Features
  - Reports Interface
  - Data Column Filtering
  - Predictive Analytics
  - Data Modeling
  - Connectors
  #### What Are Recent G2 Reviews of Microsoft Power BI?

**"[No-Code Microsoft-Analysen mit einfachen Datenverbindungen und Drag-and-Drop-Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12894515)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Ashutha K.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12894515)

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**"[Zero-Code-Dashboards mit einfachen Datenumwandlungen und Ein-Klick-Veröffentlichung](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Swati J.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Microsoft Power BI?

- [Wofür wird Microsoft Power BI Desktop verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop-used-for) - 4 comments, 1 upvote
- [Was sind einige der wichtigsten Funktionen von Microsoft BI?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-some-of-the-top-features-of-microsoft-bi) - 3 comments
- [Ist Power BI ein Microsoft-Tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-power-bi-a-microsoft-tool) - 5 comments, 3 upvotes
### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 756
  **Warum Käufer es lieben?:** Das Signal, das ich im G2-Feedback von SAS Viya gefunden habe, war sein Appell für fortgeschrittene Analytikarbeiten, die sich über Codierung, Modellentwicklung und Cloud-Skalendatenverarbeitung erstrecken. Rezensenten heben die starke Leistung, Speicherverwaltung, Mehrsprachunterstützung und eine moderne Umgebung hervor, die vertraute SAS-Workflows erweitert. Das Produkt erscheint als geeignet für Organisationen, die statistische Analysen, maschinelles Lernen und geregelte Analysen in einer cloudbasierten Plattform benötigen. Benutzer erwähnen auch die Komplexität der Einrichtung, eine steile Lernkurve für neue Benutzer, Migrationsprobleme von älteren SAS-Umgebungen und hohe Lizenz- oder Implementierungskosten.



### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von SAS Viya, die komplexe Analysen für alle Fähigkeitsstufen zugänglich macht.
- Benutzer schätzen die **fortschrittlichen analytischen Fähigkeiten** von SAS Viya, die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung nahtlos und effizient machen.
- Benutzer profitieren von den **sophisticated analytical capabilities** von SAS Viya, was die Entscheidungsfindung in Echtzeit und Einblicke verbessert.
- Benutzer schätzen das **End-to-End-Datenlebenszyklus-Tooling** von SAS Viya, das Einblicke und strategische Entscheidungsfähigkeiten verbessert.
- Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von SAS Viya, die komplexe Analysen für alle Fähigkeitsstufen zugänglich macht.

**Cons:**

- Benutzer finden SAS Viya **schwierig zu bedienen für nicht-technische Benutzer** , was den Zugriff auf Berichte und das gesamte Benutzererlebnis beeinträchtigt.
- Benutzer finden die **Visualisierungskomplexität** von SAS Viya herausfordernd, insbesondere für nicht-technische Benutzer und neue Anwender.
- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was es für nicht-technische Benutzer schwierig macht, Berichte und Dashboards zu navigieren.
- Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** entmutigend, insbesondere wenn sie Berichte und Dashboards effektiv navigieren müssen.
- Benutzer finden die **Preise teuer** und oft vage, was es schwierig macht, den Wert im Voraus einzuschätzen.

#### Key Features
  - Steps to Answer
  - Calculated Fields
  - Data Visualization
  - WYSIWYG Report Design
  - Data Visualizations
  #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya?

**"[Leistungsstark &amp; Daten mühelos und intelligent in Entscheidungen umwandeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Venkatesh D.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)

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**"[SAS Viya ist eine leistungsstarke Analysesoftware](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11702846)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Deependra G.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11702846)

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  #### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya?

- [Wofür wird SAS Visual Data Mining und Machine Learning verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments
### 4. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews)
  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 673
  **Warum Käufer es lieben?:** Das G2-Feedback zu Amazon QuickSight wies auf ein Produkt hin, das am meisten geschätzt wird, wenn Analysen nah an AWS-Daten und -Infrastruktur liegen. Rezensenten heben die serverlose Einrichtung, die AWS-Integration, die SPICE-Leistung, berechnete Metriken, interaktive Dashboards, Live-Datenaktualisierungen und neuere KI-unterstützte Erkundungsfunktionen hervor. Aus meiner Bewertung geht hervor, dass das Produkt für Teams geeignet ist, die BI-Dashboards in einer AWS-zentrierten Umgebung ohne umfangreiches Infrastrukturmanagement wünschen. Benutzer erwähnen auch begrenzte visuelle Anpassungsmöglichkeiten, weniger Diagrammoptionen, eine weniger intuitive Benutzeroberfläche, langsamere Downloads und eine Lernkurve für nicht-technische Benutzer.



### What Do G2 Reviewers Say About Amazon QuickSight?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** mit AWS-Diensten, die ihre Fähigkeit zur mühelosen Erstellung interaktiver Dashboards verbessert.
- Benutzer finden Amazon QuickSight **sehr benutzerfreundlich** , da es nahtlos in AWS integriert ist und reaktionsschnelle Dashboards bietet.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Amazon QuickSight mit AWS, was den Komfort erhöht und den Entwicklungsaufwand reduziert.
- Benutzer schätzen die **einfache Datenvisualisierung** in Amazon QuickSight, die eine schnelle Analyse und mühelos aufschlussreiche Dashboards ermöglicht.
- Benutzer finden die **Dashboard-Verwaltung** von Amazon QuickSight intuitiv, was die Zusammenarbeit und Datenanalysen mühelos verbessert.

**Cons:**

- Benutzer finden, dass **begrenzte Anpassungsoptionen** in Amazon QuickSight ihre Fähigkeit beeinträchtigen, Dashboards effektiv anzupassen.
- Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** und benötigen Vorkenntnisse in AWS, um QuickSight effektiv nutzen zu können.
- Benutzer bemerken die **begrenzten Visualisierungsoptionen** in QuickSight, was es schwierig macht, die gewünschten Dashboard-Designs zu erreichen.
- Benutzer äußern Bedenken über **fehlende Funktionen** in QuickSight, insbesondere im Vergleich zu Konkurrenten wie Power BI und Tableau.
- Benutzer finden, dass das **schlechte Schnittstellendesign** von Amazon QuickSight die intuitive Nutzung und tiefere Anpassungsoptionen einschränkt.

#### Key Features
  - Reports Interface
  - Calculated Fields
  - Data Visualization
  - Data Transformation
  - Scripting
  #### What Are Recent G2 Reviews of Amazon QuickSight?

**"[Verwandelt Rohdaten in interaktive Dashboards für eine bessere Trendüberwachung](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Aviral G.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)

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**"[Die neue QuickSuite-Benutzeroberfläche und die Chat/AI-Suche von Amazon QuickSight erleichtern die Berichterstellung.](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12532508)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— SAURABH B.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12532508)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Amazon QuickSight?

- [Wofür wird Amazon QuickSight verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-amazon-quicksight-used-for) - 2 comments, 1 upvote
- [Was ist neu in QuickSight?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-new-in-quicksight) - 1 comment, 1 upvote
- [Ist AWS QuickSight kostenlos?](https://www.g2.com/de/discussions/is-aws-quicksight-free) - 2 comments, 1 upvote
### 5. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/de/products/yellowfin-bi/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 418
  **Warum Käufer es lieben?:** Das G2-Feedback zu Yellowfin BI konzentrierte sich darauf, Analysen durch geführte Dashboard- und Berichtserfahrungen zugänglicher zu machen. Rezensenten heben intuitive Navigation, Drag-and-Drop-Berichterstellung, visuelle Erkundung, automatisierte Einblicke, Datenstorytelling sowie den Zugriff über Browser oder Mobilgeräte hervor. Für mich scheint das Produkt für Teams geeignet zu sein, die BI-Ergebnisse wünschen, die Ergebnisse erklären, anstatt nur Diagramme anzuzeigen. Benutzer erwähnen auch eine langsamere Leistung bei komplexen Datensätzen, den Lernaufwand für fortgeschrittene Funktionen und einen Bedarf an stärkeren Tutorials und Unterstützungsressourcen.



### What Do G2 Reviewers Say About Yellowfin BI?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von Yellowfin BI, die mühelose Erstellung von Dashboards und Berichten für alle Erfahrungsstufen ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **benutzerfreundlichen Datenvisualisierungs** fähigkeiten von Yellowfin BI, die eine mühelose Berichtserstellung und Einsichtsteilung ermöglichen.
- Benutzer schätzen Yellowfin BI für seine **intuitive Einrichtung** , die eine schnelle, unkomplizierte Datenexploration und überzeugendes Storytelling ermöglicht.
- Benutzer heben die **benutzerfreundliche Oberfläche** von Yellowfin BI hervor, die eine einfache Dashboard-Erstellung und effektive Zusammenarbeit ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **einfache Anpassung des Dashboards** von Yellowfin BI, die eine schnelle Einrichtung und effektives Datenstorytelling ermöglicht.

**Cons:**

- Benutzer finden oft eine **steile Lernkurve** bei Yellowfin BI, was Zeit erfordert, um fortgeschrittene Funktionen und Anpassungen zu meistern.
- Benutzer erleben **Leistungseinbußen** beim Umgang mit großen Datensätzen in Yellowfin BI, was die Gesamteffizienz der Berichterstellung beeinträchtigt.
- Benutzer finden die **langsame Leistung** von Yellowfin BI besorgniserregend, insbesondere bei großen oder komplexen Datensätzen, die die Effizienz beeinträchtigen.
- Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit langsamen Dashboard-Ladezeiten und langen Aktualisierungen, insbesondere bei großen Datensätzen und komplexen Konfigurationen.
- Benutzer finden, dass die **begrenzte Anpassung** in Yellowfin BI fortgeschrittene Analysen behindert und tiefgehende Analysen erschwert.

#### Key Features
  - Reports Interface
  - Collaboration / Workflow
  - Data Visualization
  - Data Transformation
  - Connectors
  #### What Are Recent G2 Reviews of Yellowfin BI?

**"[Yellowfin BI glänzt bei der Datenvisualisierung, Zusammenarbeit und KI-unterstützten Einblicken.](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12809222)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Rinalon E.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12809222)

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**"[Brillante Datenvisualisierung und robuste Dashboards mit Yellowfin BI](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12827644)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Luciana S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12827644)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Yellowfin BI?

- [Wofür wird Yellowfin BI verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-yellowfin-bi-used-for)
- [What should I look for in a BI tool?](https://www.g2.com/de/discussions/what-should-i-look-for-in-a-bi-tool)
- [Was ist die beste BI-Software?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-best-bi-software) - 1 comment
### 6. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/reviews)
  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 577
  **Produktbeschreibung:** GoodData ist die umfassende, KI-native Entscheidungsintelligenzplattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in umsetzbare, unternehmensgerechte Erkenntnisse zu verwandeln. Entwickelt für kontrollierte, skalierbare Analysen, ermöglicht GoodData Organisationen, Entscheidungen, Workflows und KI-Agenten direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren und zu operationalisieren. Die Plattform kombiniert Analytics as Code, eine kontrollierte semantische und Metrikschicht, APIs, SDKs und offene KI-Interoperabilität, um Teams dabei zu helfen, zusammensetzbare Analysen und KI-Erfahrungen über Produkte, Workflows und Kundenumgebungen hinweg zu schaffen. Von eingebetteten Analysen und Dashboards bis hin zu Assistenten, KI-Workflows und interoperablen Agenten bietet GoodData Teams die Grundlage, um von Erkenntnissen zu Handlungen überzugehen, mit eingebauter Governance, Leistung und Flexibilität bei der Bereitstellung. Heute bedient GoodData über 140.000 Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer weltweit.



### What Do G2 Reviewers Say About GoodData.AI?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von GoodData.AI und heben seine intuitive Benutzeroberfläche und effizienten Automatisierungsfunktionen hervor.
- Benutzer schätzen die **sauberen und anpassbaren Dashboards** von GoodData.AI, die die Präsentation komplexer Daten für alle Benutzer vereinfachen.
- Benutzer schätzen die **schnellen und effektiven Integrationen** von GoodData.AI, die ihr gesamtes Benutzererlebnis und ihre Funktionalität verbessern.
- Benutzer finden die **intuitive Benutzeroberfläche** von GoodData.AI einfach zu navigieren, was den Prozess der Datenberichterstattung und Dashboard-Erstellung vereinfacht.
- Benutzer schätzen die **Anpassungsoptionen** von GoodData.AI, die maßgeschneiderte Lösungen für vielfältige Geschäftseinblicke und Bedürfnisse ermöglichen.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** für GoodData.AI, insbesondere diejenigen ohne Hintergrund in relationalen Datenbanken.
- Benutzer äußern Bedenken über **fehlende Funktionen** in GoodData.AI, insbesondere in der Dokumentation und den grafischen Berichtsfunktionen.
- Benutzer finden die **Lernschwierigkeit** mit GoodData.AI herausfordernd aufgrund der komplexen Datenmodelle und der MAQL-Sprache.
- Benutzer finden GoodData.AI **komplex in der Anwendung** , insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und Herausforderungen im Datenmodellierung.
- Benutzer finden die **begrenzten Anpassungsmöglichkeiten** von GoodData.AI einschränkend, was ihre Fähigkeit behindert, das Datenmodell effektiv anzupassen.
  #### What Are Recent G2 Reviews of GoodData.AI?

**"[Mühelose Drag-and-Drop-Dashboards mit intelligenten KI-Visualisierungsvorschlägen](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12849514)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Ivan B.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12849514)

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**"[Flexible und leistungsstarke Plattform für eingebettete Analysen](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-11210819)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Gina H.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-11210819)

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### 7. [Deepnote](https://www.g2.com/de/products/deepnote/reviews)
  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 377
  **Produktbeschreibung:** Deepnote ist ein Datenarbeitsbereich, in dem Agenten und Menschen zusammenarbeiten. Es ist darauf ausgelegt, die Datenexploration zu vereinfachen, die Analyse zu beschleunigen und schnell umsetzbare Erkenntnisse für Sie und Ihr Team zu liefern. Im Gegensatz zu veralteten Tools wie Jupyter ist Deepnote mit Blick auf das nächste Jahrzehnt entwickelt. Deepnote verleiht jedem, der mit Daten arbeitet, Superkräfte. Es vereinheitlicht Ihren Datenworkflow durch eine integrierte semantische Schicht und bereitet Ihre Daten für fortschrittliche KI-Anwendungen vor. Sie können auch unseren KI-Daten-Copiloten nutzen, um mit Ihren Daten zu chatten, Diagramme zu erstellen, Code zu schreiben oder Ihre KI-Notebooks in vollwertige Daten-Dashboards oder Apps zu verwandeln. Kombinieren Sie Daten, SQL- oder Python-Code und Visualisierungen nebeneinander auf einer flexiblen Leinwand - verbessert mit modernsten KI-Denkmodellen. 🤖 Analysieren Sie mit KI • Generieren Sie Code und Visualisierungen, indem Sie Ihr Ziel beschreiben. • Schreiben, ausführen und debuggen Sie Code automatisch mit KI. • Bewegen Sie sich schneller mit kontextbewussten KI-Vorschlägen. 🔗 Vereinheitlichen • Verbinden Sie sich mit über 60 Datenquellen wie BigQuery, Snowflake und PostgreSQL. • Kombinieren Sie Python und SQL in einem Notebook. • Erstellen Sie wiederverwendbare ETL-, Analyse- und Metrikmodule. • Erstellen Sie eine semantische Schicht mit gemeinsamen Definitionen und vertrauenswürdigen Metriken. ⚖️ Skalieren • Erhöhen Sie sofort die Rechenleistung, mehr enthalten als bei Colab. • Planen Sie Jobs und lassen Sie sich mit frischen Ergebnissen benachrichtigen. • Organisieren Sie die Arbeit in Projekten und Ordnern für Teamklarheit. • Verwalten Sie Workflows über die REST-API. 🚀 Starten • Verwandeln Sie Notebooks in Dashboards oder Daten-Apps, nativ oder mit Streamlit. • Lassen Sie Benutzer Daten mit interaktiven Eingaben erkunden. • Teilen Sie sichere, Live-Apps mit einem Klick.



### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von Deepnote unschätzbar, da sie eine reibungslose Zusammenarbeit und effiziente Datenanalyse ermöglicht.
- Benutzer heben die **nahtlosen Kollaborations** funktionen von Deepnote hervor, die Teamarbeit und Projekteffizienz durch Echtzeitbearbeitung verbessern.
- Benutzer schätzen die **Echtzeit-Kollaborations** funktionen von Deepnote, die die Teamkonnektivität und die Effizienz der Datenanalyse verbessern.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** in Deepnote, die einen nahtlosen Zugang zu verschiedenen Datenumgebungen und Diensten ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **einfache Datenverwaltung** in Deepnote, die Analysen vereinfacht und die Zusammenarbeit im Team effektiv verbessert.

**Cons:**

- Benutzer erleben **langsame Leistung** , insbesondere bei großen Datensätzen, was die Agilität und Benutzerfreundlichkeit der Anwendung beeinträchtigt.
- Benutzer finden, dass die **begrenzten Funktionen** von Deepnote ihre Fähigkeit einschränken, effektiv KI-Anwendungen zu erstellen und zu integrieren.
- Benutzer erleben **Probleme mit der Datenverwaltung** in Deepnote, einschließlich Langsamkeit, Kernel-Abstürzen und unübersichtlicher Dateiverwaltung.
- Benutzer haben **Leistungsprobleme** mit Deepnote erlebt, insbesondere beim Umgang mit größeren Datensätzen oder mehreren Anfragen.
- Benutzer erleben **lange Ladezeiten** mit Deepnote, was die Produktivität beeinträchtigen und die Arbeit an größeren Projekten erschweren kann.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote?

**"[Deepnotes Echtzeit-Zusammenarbeit und Cloud-Notebooks glänzen](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12687317)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Jolina Mae A.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12687317)

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**"[Klarheit für komplexe Ernährungsarbeit](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12699174)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Marine A.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12699174)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Deepnote?

- [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-you-use-a-deep-note)
- [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-open-source)
- [Ist Deepnote gut?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment
### 8. [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,579
  **Warum Käufer es lieben?:** In Lookers G2-Feedback war der konsistenteste Faden der geregelte Datenzugriff gepaart mit teilbaren Dashboards. Rezensenten heben die schnelle Berichtserstellung, GA- und Business-Dashboard-Anwendungsfälle, flexible Anpassung, Team-Sharing und Integrationen hervor, die Stakeholdern helfen, gemeinsame Metriken zu überprüfen. Das Produkt erscheint mir als passend für Organisationen, die wiederverwendbare BI-Ansichten und konsistente Berichterstattung über Teams hinweg benötigen. Benutzer erwähnen auch langsame Leistung bei großen Dashboards, Einschränkungen bei benutzerdefinierten Metriken oder Diagrammen, manuelles Blending, veraltete Diagrammerfahrungen und eine Lernkurve.



### What Do G2 Reviewers Say About Looker?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Looker und schätzen die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche für alle Fähigkeitsstufen.
- Benutzer schätzen die **dynamischen und flexiblen Berichtsfunktionen** von Looker, die Einblicke und Entscheidungsfindung über Plattformen hinweg verbessern.
- Benutzer finden Lookers **einfache Integrationen** mit verschiedenen Datenquellen als einen bedeutenden Vorteil für Analysen.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** mit Tools wie Salesforce, die die Datenanalyse und die Qualität der Einblicke verbessern.
- Benutzer schätzen die **dynamischen und Echtzeit-Berichtsfunktionen** von Looker, die ihre Analyse- und Entscheidungsprozesse verbessern.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** bei Looker, insbesondere für diejenigen, die mit LookML und fortgeschrittenen Funktionen nicht vertraut sind.
- Benutzer finden, dass Looker eine **steile Lernkurve** hat, was es für Anfänger schwierig macht, es effektiv zu nutzen.
- Benutzer erleben **langsame Ladezeiten** mit Looker, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen, was die Gesamteffizienz beeinträchtigt.
- Benutzer haben oft mit **langsamer Leistung** bei Looker zu kämpfen, insbesondere bei komplexen Datenoperationen, was sich auf rechtzeitige Lieferungen auswirkt.
- Benutzer finden die **Komplexität** von Looker herausfordernd aufgrund begrenzter Visualisierungen und einer steilen Lernkurve, insbesondere mit LookML.

#### Key Features
  - Steps to Answer
  - Search
  - Predictive Analytics
  - Integration APIs
  - Retroactive Reporting
  #### What Are Recent G2 Reviews of Looker?

**"[Verwandelt Daten, aber herausfordernd für Anfänger](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Rahul S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757)

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**"[Leistungsstark, wenn es richtig eingerichtet ist, das &quot;wenn&quot; leistet in diesem Satz viel Arbeit.](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12863840)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Anurag S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12863840)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Looker?

- [Wofür wird Looker verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-looker-used-for) - 1 comment
- [Why is looker so powerful?](https://www.g2.com/de/discussions/why-is-looker-so-powerful)
- [Ist Looker ein ETL-Tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-looker-an-etl-tool) - 3 comments
### 9. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/de/products/splunk-enterprise/reviews)
  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 414
  **Produktbeschreibung:** Erfahren Sie, was in Ihrem Unternehmen passiert, und ergreifen Sie schnell sinnvolle Maßnahmen mit Splunk Enterprise. Automatisieren Sie die Sammlung, Indizierung und Benachrichtigung von Maschinendaten, die für Ihre Abläufe entscheidend sind. Entdecken Sie die umsetzbaren Erkenntnisse aus all Ihren Daten – unabhängig von Quelle oder Format. Nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für vorausschauende und proaktive Geschäftsentscheidungen.



### What Do G2 Reviewers Say About Splunk Enterprise?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer genießen die **Benutzerfreundlichkeit** von Splunk Enterprise, was die Datenanalyse und -visualisierung für bessere Einblicke vereinfacht.
- Benutzer heben die **robusten Datenaufnahme** -Fähigkeiten von Splunk Enterprise hervor, die effektiv große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verwalten.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Splunk Enterprise, die das Datenmanagement über verschiedene Systeme hinweg mühelos verbessern.
- Benutzer bewundern die **robusten Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen** von Splunk Enterprise für effiziente Fehlersuche und Einblicke.
- Benutzer schätzen die **brillanten Visualisierungsfähigkeiten** von Splunk Enterprise, die bei der effektiven Datenanalyse und -präsentation helfen.

**Cons:**

- Benutzer finden Splunk Enterprise **zu teuer** , insbesondere für große Organisationen mit umfangreichen Arbeitslasten und hohen Erneuerungskosten.
- Benutzer finden die **Lernkurve steil** für Splunk Enterprise, was es für Neulinge schwierig macht, seine Funktionen effektiv zu nutzen.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** in Splunk Enterprise und stehen oft vor Verzögerungen und Herausforderungen bei der Fehlersuche.
- Benutzer finden die **komplexe Konfiguration** von Splunk Enterprise eine Herausforderung, was die Leistungsoptimierung und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt.
- Benutzer finden die **Preisprobleme** von Splunk Enterprise belastend, insbesondere da Kosten und Speicherbeschränkungen die Leistung beeinträchtigen.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Splunk Enterprise?

**"[Splunk Enterprise macht das Sammeln von Endpunktdaten und die Fehlerbehebung in großem Maßstab einfach.](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-6749798)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Robert B.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-6749798)

---

**"[SPL-Suche und Dashboards sind wirklich nützlich](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Nishith J.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655)

---

  #### What Are G2 Users Discussing About Splunk Enterprise?

- [What is Splunk Enterprise used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-splunk-enterprise-used-for) - 1 comment
- [Was ist der Unterschied zwischen Splunk Enterprise und Splunk Enterprise Security?](https://www.g2.com/de/discussions/splunk-enterprise-what-is-the-difference-between-splunk-enterprise-and-splunk-enterprise-security) - 1 comment
- [Was sind die Komponenten von Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-splunk-enterprise-components) - 1 comment
### 10. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)
  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 779
  **Warum Käufer es lieben?:** Als ich das G2-Feedback zu Alteryx überprüfte, war das stärkste Thema die Reduzierung manueller Datenvorbereitung durch visuelle Workflows. Rezensenten heben die Drag-and-Drop-Datenmanipulation, schnelles Blending über verschiedene Quellen, die Handhabung großer Datensätze, die Beschleunigung von Excel-lastigen Workflows, Automatisierung und verbesserte Berichtseffizienz hervor. Das Produkt scheint für Teams geeignet zu sein, die wiederholbare Vorbereitungs- und Analyse-Workflows ohne zeilenweise Code benötigen. Benutzer erwähnen auch eine langsamere Leistung bei komplexen Workflows, unklare Fehleranleitungen, hohen Speicherverbrauch und Bedenken hinsichtlich der Anforderungen an die Cloud-Verarbeitung.



### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Alteryx, da es Datenanalysen für jeden durch einfaches Drag-and-Drop zugänglich macht.
- Benutzer schätzen die **Automatisierungsfähigkeiten** von Alteryx, die Datenprozesse vereinfachen und die analytische Effizienz steigern.
- Benutzer finden Alteryx **sehr intuitiv** , was es nicht-technischen Personen erleichtert, es zu lernen und effektiv zu nutzen.
- Benutzer finden, dass Alteryx **das Erlernen von Technologie einfach** macht, dank seines intuitiven Designs und der unterstützenden Gemeinschaft.
- Benutzer schätzen die **Effizienz** von Alteryx bei der schnellen und mühelosen Datenverwaltung, wodurch Analyseprozesse effektiv optimiert werden.

**Cons:**

- Benutzer finden die **hohen Preise** von Alteryx für kleine Teams und Startups herausfordernd, was den weit verbreiteten Zugang erschwert.
- Benutzer bemerken eine **Lernkurve** beim Beherrschen komplexer Funktionen, die Zeit und Mühe erfordert, um Alteryx vollständig zu nutzen.
- Benutzer finden, dass der Mangel an **integrierten Berichtsfunktionen** in Alteryx zusätzliche Werkzeuge für eine vollständige Lösung erfordert.
- Benutzer finden die **Lernschwierigkeit** von Alteryx steil, was es neuen Benutzern schwer macht, sich schnell anzupassen.
- Benutzer finden, dass **langsame Leistung** die Analyse großer Workflows behindert und während der Datenverarbeitung Frustration verursacht.

#### Key Features
  - Data Column Filtering
  - Data Visualization
  - WYSIWYG Report Design
  - Data Unification
  - Data Visualization
  #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx?

**"[Einfache, zeitsparende Datenautomatisierung mit den Drag-and-Drop-Workflows von Alteryx](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Kapil S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)

---

**"[Leistungsstarke Datenvorbereitung einfach gemacht mit Drag-and-Drop](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12714902)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Sravya A.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12714902)

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### 11. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 404
  **Warum Käufer es lieben?:** Das G2-Feedback zu IBM Cognos Analytics konzentrierte sich auf die Berichtserstellung, die Bereitstellung von Dashboards und den Zugriff auf historische Geschäftsdaten. Rezensenten heben klare visuelle Ausgaben, anpassbare Berichte, langfristige Bestell- oder Transaktionshistorien, Excel-Export und Unterstützung für präsentationsorientierte Präsentationen hervor. Das Produkt wird als geeignet für Unternehmen beschrieben, die strukturierte BI-Berichte mit flexiblen Ansichten etablierter Geschäftsdaten benötigen. Benutzer erwähnen auch eine veraltete Benutzeroberfläche, langsame Berichtserstellung, eine Lernkurve für neue Benutzer und Komplexität bei der Erstellung fortgeschrittener Berichte.



### What Do G2 Reviewers Say About IBM Cognos Analytics?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von IBM Cognos Analytics und loben die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche für Abfragen.
- Benutzer schätzen die **tiefgehenden Dashboards und effektiven Prognoseanalysen** , die die Datenanalyse- und Berichtsfähigkeiten verbessern.
- Benutzer genießen die **intuitive Benutzeroberfläche** von IBM Cognos Analytics, was die Datenvisualisierung mühelos und ansprechend macht.
- Benutzer schätzen die **Dashboard-Anpassung** in IBM Cognos Analytics, die komplexe Daten mühelos in klare Visualisierungen umwandelt.
- Benutzer finden die **Berichterstellung schnell und anpassbar** in IBM Cognos Analytics, was die Datenanalyse effizient und effektiv macht.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was erhebliche Zeit und Schulung erfordert, um IBM Cognos Analytics effektiv zu nutzen.
- Benutzer finden die **Komplexität** von IBM Cognos Analytics herausfordernd, was das Erstellen von Berichten ohne umfangreiche Schulung schwierig macht.
- Benutzer finden die **komplexe Nutzung** von IBM Cognos Analytics herausfordernd, was zu einer steilen Lernkurve und umständlichem Reporting führt.
- Benutzer finden **Lernen schwierig** , insbesondere beim Auffinden historischer Berichte und beim Erstellen von Berichten ohne umfangreiche Schulung.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit IBM Cognos Analytics, insbesondere bei komplexen Berichten und großen Datensätzen.

#### Key Features
  - Reports Interface
  - Data Column Filtering
  - Predictive Analytics
  - Data Transformation
  - Connectors
  #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Cognos Analytics?

**"[Zuverlässige Unternehmensberichterstattungs- und Analyselösung](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12917970)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Hasnain A.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12917970)

---

**"[Leistungsstarke, skalierbare Analysen mit interaktiven Dashboards und starker Governance](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Arkajit D.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)

---

  #### What Are G2 Users Discussing About IBM Cognos Analytics?

- [What is IBM Cognos Analytics with Watson used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-ibm-cognos-analytics-with-watson-used-for) - 1 comment
### 12. [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 393
  **Warum Käufer es lieben?:** Das Muster, das ich in Hex&#39;s G2-Feedback gefunden habe, ist seine Nützlichkeit für Analysten, die zwischen Code, Notebooks und teilbaren Daten-Apps wechseln. Rezensenten heben eine intuitive Benutzeroberfläche, SQL und Python in einem Arbeitsbereich, KI-unterstützte Abfrage- und Diagrammerstellung, benutzerdefinierte Steuerungen und flexible Erkundung hervor. Das Produkt scheint für Teams geeignet zu sein, die kollaborative Analysen von der Notebook-Arbeit in stakeholder-orientierte Ergebnisse überführen möchten. Benutzer erwähnen auch langsame Abfragen bei hoher Belastung, Einschränkungen im App-Builder-Layout, Verbindungsstabilitätsprobleme, Probleme bei der CSV-Verarbeitung und Herausforderungen bei der Bewahrung von Ad-hoc-Ergebnissen.



### What Do G2 Reviewers Say About Hex?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer heben die **Benutzerfreundlichkeit** von Hex hervor, wodurch die Datenintegration und -analyse unglaublich einfach und effizient wird.
- Benutzer lieben die **einfache Kombination von SQL mit Python** , was die Datenanalyse verbessert und Einblicke zugänglicher macht.
- Benutzer finden, dass Hex **nahtlose Datenintegration** bietet, was ihre BI-Berichterstattung und explorative Analyseerfahrung erheblich verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen SQL-Abfrage** -Fähigkeiten von Hex, insbesondere mit seiner KI-Unterstützung und Notizbuchfunktionalität.
- Benutzer lieben die **nahtlose Integration von SQL und Python** in Hex, was die Datenanalyse und -visualisierung erheblich beschleunigt.

**Cons:**

- Benutzer äußern Frustration über **begrenzte Funktionen** und wünschen sich mehr Diagrammtypen und bessere Styling-Optionen in Hex.
- Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in Hex in Bezug auf Datenschutz und begrenzte Steuerungsmöglichkeiten für ein effektives Analytik-Management.
- Benutzer finden die Funktionen von Hex **unzureichend** , insbesondere bei den Steuerungsoptionen und der Leistung, was die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Effizienz beeinträchtigt.
- Benutzer finden, dass Hex **begrenzte Visualisierungsfähigkeiten** hat, einschließlich Datenmengenbeschränkungen und unzureichender Filteroptionen.
- Benutzer finden **Probleme mit der Datenverwaltung** in Hex, insbesondere mit der Organisation und Komplexität in Notebooks und Komponenten.

#### Key Features
  - Steps to Answer
  - Collaboration / Workflow
  - Predictive Analytics
  - WYSIWYG Report Design
  - Drag and Drop
  #### What Are Recent G2 Reviews of Hex?

**"[Mühelose Datenanalyse mit leistungsstarker KI](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12262172)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Hunter P.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12262172)

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**"[Erstaunliche KI und SQL-Autovervollständigung, die meine Arbeit beschleunigt](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Paco R.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Hex?

- [Wofür wird Hex Technologies verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-hex-technologies-used-for)
### 13. [ThoughtSpot](https://www.g2.com/de/products/thoughtspot/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 320
  **Produktbeschreibung:** ThoughtSpot ist das Agentic Analytics Platform-Unternehmen für Unternehmen. Mit natürlicher Sprache und KI befähigt ThoughtSpot jeden in einer Organisation, Datenfragen zu stellen, Antworten zu erhalten und Maßnahmen zu ergreifen. Code-first für Datenteams und code-free für Geschäftsanwender, ThoughtSpot ist intuitiv genug, dass es jeder nutzen kann, aber dennoch in der Lage, große, komplexe Cloud-Daten in großem Maßstab zu verarbeiten. Kunden wie Coca-Cola, Hilton Worldwide und Capital One erschließen das volle Potenzial ihrer Daten mit ThoughtSpot.



### What Do G2 Reviewers Say About ThoughtSpot?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von ThoughtSpot und genießen schnellen und intuitiven Zugriff auf wichtige Daten.
- Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von ThoughtSpot, die mühelose Datenverarbeitung und Berichterstellung ohne technische Unterstützung ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **intuitive Analytik** von ThoughtSpot, die es jedem ermöglicht, Dateninsights einfach zu erkunden und zu visualisieren.
- Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** von ThoughtSpot, die Datenanalysen zugänglich und einfach für jeden macht.
- Benutzer heben die **effektive Datenvisualisierung** in ThoughtSpot hervor, was die Analyse vereinfacht und fundierte Entscheidungsfindung unterstützt.

**Cons:**

- Benutzer erleben eine **steile Lernkurve** mit ThoughtSpot und finden das Tool anfangs nicht intuitiv und herausfordernd zu verwenden.
- Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in ThoughtSpot, wobei einige wichtige Daten noch in der Entwicklung sind und die Anpassung der Benutzeroberfläche begrenzt ist.
- Benutzer haben **Komplexitätsprobleme** mit ThoughtSpot und finden es nicht intuitiv und herausfordernd, Formeln und Metriken zu erstellen.
- Benutzer haben erhebliche **Lernschwierigkeiten** mit ThoughtSpot, da sie es als unintuitiv empfinden und es an angemessener Anleitung für eine effektive Nutzung fehlt.
- Benutzer bemerken, dass **die Anpassungsoptionen begrenzt sind** , was die Flexibilität und Benutzererfahrung in ThoughtSpot beeinträchtigt.
  #### What Are Recent G2 Reviews of ThoughtSpot?

**"[ThoughtSpot ist eines der besten Werkzeuge auf dem Markt.](https://www.g2.com/de/survey_responses/thoughtspot-review-12910262)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Murugan M.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/thoughtspot-review-12910262)

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**"[Intuitive natürliche Sprach-Analytik, die Erkenntnisse beschleunigt und sich nahtlos mit Snowflake integriert](https://www.g2.com/de/survey_responses/thoughtspot-review-12714758)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/thoughtspot-review-12714758)

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  #### What Are G2 Users Discussing About ThoughtSpot?

- [Wofür wird ThoughtSpot verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/thoughtspot-what-is-thoughtspot-used-for)
- [What does ThoughtSpot do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-thoughtspot-do) - 1 comment
- [Is ThoughtSpot a public company?](https://www.g2.com/de/discussions/is-thoughtspot-a-public-company)
### 14. [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 542
  **Warum Käufer es lieben?:** Das klarste Muster, das ich in Sigmas G2-Feedback sah, war seine Anziehungskraft auf Teams, die Cloud-Warehouse-Daten in einer vertrauten analytischen Oberfläche wünschen. Rezensenten heben den einfachen Zugang zu kritischen Daten, die Interaktivität von Dashboards, die Handhabung großer Datensätze, die Snowflake-Konnektivität und die Möglichkeit hervor, Daten direkt in Arbeitsmappen zu erkunden. Das Produkt scheint für Geschäfts- und Datenteams geeignet zu sein, die Self-Service-Analysen benötigen, ohne Daten aus dem Warehouse-Kontext zu entfernen. Benutzer erwähnen auch Leistungsprobleme bei Arbeitsmappen, die Komplexität fortgeschrittener Funktionen, eingeschränkte visuelle Anpassungsmöglichkeiten und einige Kompatibilitätslücken bei Datenbanken.



### What Do G2 Reviewers Say About Sigma?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Sigma, was es einfach macht, es zu lernen und einzurichten, ohne umfangreiche Schulungen.
- Benutzer schätzen die **einfache Integration und intuitive Benutzeroberfläche** von Sigma, die den Datenzugriff und die Zusammenarbeit effektiv verbessert.
- Benutzer loben den **ausgezeichneten Kundensupport** von Sigma und finden ihn reaktionsschnell und sachkundig bei allen Anfragen.
- Benutzer finden Sigmas **Datenvisualisierungsfähigkeiten** unerlässlich für die Erstellung kritischer Dashboards und die Vereinfachung der Datenverarbeitung.
- Benutzer schätzen die **einfache Datenaggregation** mit Sigma, die die Verarbeitung und Visualisierung für tägliche Projekte optimiert.

**Cons:**

- Benutzer erleben oft **lange Ladezeiten** , was zu Ineffizienzen und Frustration bei der Nutzung von Sigma führt.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Sigma, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen oder wenn es an starker Unterstützung durch das Personal mangelt.
- Benutzer finden **begrenzte Anpassungsoptionen** frustrierend, was die Erstellung von visuellen Datenpräsentationen und Layouts behindert.
- Benutzer bemerken eine **steile Lernkurve** bei Sigma, die Anleitung für die anfängliche Dashboard-Erstellung und Navigation erfordert.
- Benutzer bemerken mehrere **fehlende Funktionen** in Sigma, wie z.B. eingeschränkte Visualisierungen und langsame Leistung bei großen Datensätzen.

#### Key Features
  - Reports Interface
  - Data Column Filtering
  - Big Data Services
  - Data Transformation
  - Connectors
  #### What Are Recent G2 Reviews of Sigma?

**"[Sigma erschließt den Datenwert für unsere Organisation.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-10895340)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Austin M.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-10895340)

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**"[Einfachstes BI-Tool: Live-Snowflake-Daten in einer tabellenähnlichen Erfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Keerthan P.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Sigma?

- [Wofür wird Sigma verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sigma-used-for) - 1 comment
### 15. [Coefficient](https://www.g2.com/de/products/coefficient/reviews)
  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 185
  **Produktbeschreibung:** Der Koeffizient ist eine neue Möglichkeit, mit Ihren Unternehmensdaten besser, schneller und genauer zu arbeiten, ohne jemals Ihre Tabelle zu verlassen, indem Sie sich mit den Tools integrieren, die Sie bereits verwenden. Installieren Sie die Coefficient-Erweiterung für Excel oder Google Sheets und verwenden Sie sie in einem neuen oder bestehenden Blatt in Sekundenschnelle. Einmal installiert, lebt Coefficient als Seitenleistenbegleiter, sodass Ihre Unternehmensdaten jederzeit nur ein paar Klicks entfernt sind. Jede Datenquelle, mit der Sie arbeiten, ist direkt in Ihrer Coefficient-Seitenleiste verfügbar – wie Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL und Looker – mit der Möglichkeit, Ihre Daten aus mehreren Systemen in einer Tabelle zu konsolidieren. Verwenden Sie Coefficient-Filter, um Ihre Importe einfach anzupassen, sodass Sie nur mit den Daten arbeiten, die Sie benötigen, und Ihre Tabellen leistungsfähig halten. Gehen Sie jederzeit schnell zurück, um im selben Bericht weitere Daten hinzuzufügen. Halten Sie Ihre Daten mit geplanten Updates auf dem neuesten Stand und verwenden Sie Coefficient-Benachrichtigungen, um Slack- oder E-Mail-Nachrichten auszulösen, sobald sich Ihre Tabelle aktualisiert. Jetzt können Sie Ihre Tabelle in das flexibelste, leistungsstärkste Überwachungssystem für alle Ihre Unternehmensdaten verwandeln. Sagen Sie „Auf Wiedersehen“ zu manuellen Daten-Workflows und „Hallo“ zu verbundenen Tabellen.



### What Do G2 Reviewers Say About Coefficient?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Coefficient und genießen die nahtlose Integration und benutzerfreundliche Einrichtung.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Automatisierung** von Coefficient, die Effizienz durch mühelose Datenintegration und Aktualisierung verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** , die von Coefficient bereitgestellt werden, da sie Effizienz und Benutzerfreundlichkeit verbessern.
- Benutzer schätzen die **zeitsparenden Funktionen** von Coefficient, die einen schnellen Datenimport und eine mühelose Aktualisierung mit einem Klick ermöglichen.
- Benutzer lieben die **einfachen Integrationen** von Coefficient, die Datenverbindungen vereinfachen und die Produktivität mühelos steigern.

**Cons:**

- Benutzer finden die **begrenzten Funktionen** von Coefficient einschränkend, insbesondere in Bezug auf Filter- und Integrationsanforderungen.
- Benutzer bemerken die **Funktionseinschränkungen** von Coefficient, insbesondere das Fehlen von Massenaktualisierungen und mehreren Filteroptionen.
- Benutzer stehen vor einer **Einschränkung bei der Datenverarbeitung** , da nicht alle Zeilen in Berichten enthalten sein können, was die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt.
- Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in Coefficient, insbesondere das Fehlen bestimmter Konnektoren und Optionen für Massenaktualisierungen.
- Benutzer erleben **Integrationsprobleme** mit Coefficient, insbesondere mit Salesforce und der Datenabfrage, was die Gesamteffizienz beeinträchtigt.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Coefficient?

**"[Mühelose Salesforce-zu-Sheets-Integration](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12701723)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Ellen Dericks C.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12701723)

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**"[Mühelose geplante Aktualisierungen. Beseitigt manuelle Exporte und macht Umsatzdaten umsetzbar.](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12318636)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Jacob R.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12318636)

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### 16. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-analytics-cloud/reviews)
  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 750
  **Produktbeschreibung:** Mit der SAP Analytics Cloud-Lösung können Sie Analysen und Planung mit einzigartiger Integration in SAP-Anwendungen und reibungslosem Zugriff auf heterogene Datenquellen zusammenführen. Als Analyse- und Planungslösung innerhalb der SAP Business Technology Platform unterstützt SAP Analytics Cloud vertrauenswürdige Einblicke und integrierte Planungsprozesse unternehmensweit, um Ihnen zu helfen, Entscheidungen ohne Zweifel zu treffen.



### What Do G2 Reviewers Say About SAP Analytics Cloud?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von SAP Analytics Cloud, die schnellen Datenzugriff und unkompliziertes Reporting ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von SAP Analytics Cloud mit anderen SAP-Systemen, was die Effizienz der Datenanalyse und -planung verbessert.
- Benutzer lieben die **interaktiven Dashboards** von SAP Analytics Cloud, die klare Einblicke und einfache Anpassungen für eine effektive Datenvisualisierung ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von SAP Analytics Cloud, die ihre Datenkonnektivität und Analysefähigkeiten mühelos verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von SAP Analytics Cloud mit SAP-Systemen, die die Planungs- und Analysefähigkeiten verbessern.

**Cons:**

- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit SAP Analytics Cloud, insbesondere beim Verwalten großer Datensätze oder komplexer Modelle.
- Benutzer bemerken eine **steile Lernkurve** für neue Benutzer, was die anfängliche Einrichtung und fortgeschrittene Funktionen schwer verständlich macht.
- Benutzer stehen oft vor einer **steilen Lernkurve** mit SAP Analytics Cloud, was es für Neulinge schwierig macht, sich effektiv zurechtzufinden.
- Benutzer haben **Leistungsprobleme** mit SAP Analytics Cloud, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und komplexen Berechnungen.
- Benutzer erleben **langsamere Leistung** bei großen Datensätzen, was die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit in SAP Analytics Cloud beeinträchtigt.
  #### What Are Recent G2 Reviews of SAP Analytics Cloud?

**"[Zuverlässiges und benutzerfreundliches Analysetool](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12885706)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— sagar i.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12885706)

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**"[SAP Analytics Cloud Saubere Dashboards und leistungsstarke Echtzeitanalysen an einem Ort](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12817514)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Muzammil M.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12817514)

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  #### What Are G2 Users Discussing About SAP Analytics Cloud?

- [What is SAP Analytics Cloud used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sap-analytics-cloud-used-for) - 2 comments
- [Wofür wird SAP Lumira verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/sap-lumira-what-is-sap-lumira-used-for) - 1 comment, 1 upvote
- [Wofür wird SAP Analytics Hub verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sap-analytics-hub-used-for) - 1 comment
### 17. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 778
  **Warum Käufer es lieben?:** Was mir im G2-Feedback zu Databricks auffiel, war, wie Rezensenten Analytik, Datenengineering und maschinelles Lernen in einem verwalteten Arbeitsbereich verbinden. Rezensenten heben den Unity Catalog, die Datenherkunft, die inkrementelle Datenaufnahme, die Zusammenarbeit in Notebooks, die Integration von Power BI und die Unterstützung bei der Abfrage von Datensätzen in natürlicher Sprache hervor. Das Produkt erscheint als eine starke Lösung, wenn Teams große Daten-Workflows benötigen, die sowohl BI- als auch maschinelle Lernanwendungen unterstützen. Benutzer erwähnen auch die betriebliche Komplexität, den Bedarf an Leistungsoptimierung, den Migrationsaufwand, Bedenken hinsichtlich der Kostenkontrolle und die Notwendigkeit für qualifizierte Datenteams.



### What Do G2 Reviewers Say About Databricks?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit und die zahlreichen Funktionen** von Databricks, die ihre Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernaufgaben verbessern.
- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Databricks, was ihre Gesamterfahrung mit der intuitiven Benutzeroberfläche verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Databricks, die die Echtzeitverarbeitung verbessern und verschiedene Entwicklungssprachen unterstützen.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Zusammenarbeit** , die Databricks bietet, und verbessern die Teamarbeit bei Datenprojekten mit Echtzeiteinblicken.
- Benutzer schätzen die **integrierten Analysefunktionen** von Databricks, die die Abläufe verbessern und umfassende Einblicke in die Technologie bieten.

**Cons:**

- Benutzer bemerken eine signifikante **Lernkurve** bei Databricks, insbesondere aufgrund seiner komplexen Berechtigungen und Berechnungsmodi.
- Benutzer finden Databricks **teuer** , insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen, was seine Zugänglichkeit für einige Kunden einschränkt.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Databricks herausfordernd, insbesondere für diejenigen, die neu in Big-Data-Tools sind.
- Benutzer finden die **Komplexität** von Databricks herausfordernd, insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und den anfänglichen Einrichtungserfordernissen.
- Benutzer erleben anfangs einen **komplexen Einrichtungsprozess** , aber der Support hilft, die Erfahrung im Laufe der Zeit zu vereinfachen.

#### Key Features
  - Cloud
  - Data Lake
  - Spark Integration
  - Spark Integration
  - Workload Processing
  #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks?

**"[Databricks in meinem Fall: Mehrere Integrationen, Intuitive Benutzeroberfläche und Zuverlässige Leistung](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Yelnur K.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055)

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**"[Lakebase - Gute Option für die Bereitstellung von Daten mit niedriger Latenz und Integration in Databricks](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12542177)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Senthil K.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12542177)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Databricks?

- [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments
- [Was ist die einheitliche Analyseplattform von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments
- [Was ist Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes
### 18. [HockeyStack](https://www.g2.com/de/products/hockeystack/reviews)
  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 80
  **Produktbeschreibung:** HockeyStack lernt das Erfolgsmodell Ihres Unternehmens zur Umsatzgenerierung kennen, dann führen Revenue Agents diesen Prozess bei jedem Vertreter und jedem Geschäft aus. Wichtige Funktionen umfassen: - Revenue Agents: autonome, intelligente Systeme, die kontinuierlich alle Daten zu Geschäften, Konten und Verhalten analysieren, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die zu Umsatzergebnissen führen. - Rep Cockpit: Eine einzige Schnittstelle, bei der Agentenausgaben vorab berechnet werden, Entscheidungen nacheinander angezeigt werden und interne Aktionen automatisch ausgeführt werden - Manager View: Manager können genau sehen, wo Geschäfte abweichen oder wo Vertreter vom idealen Verhalten abweichen, ohne zusätzliche Meetings oder Überprüfungszyklen - Atlas: Eine Datenbasis, die Kausalität über die gesamte Käuferreise erfasst und Signale aus CRM, Anrufaufzeichnungen, Werbeplattformen, Vertriebsengagement, Webaktivitäten und mehr aufnimmt - Blueprint: Eine mehrschichtige ML-Pipeline, die die genauen Verhaltensweisen und Sequenzen identifiziert, die zu einem erfolgreichen Abschluss führen, und dann jedes laufende Geschäft mit diesem validierten Prozess abgleicht und Abweichungen in Echtzeit kennzeichnet - Self-Improving Loop: Jede Aktion, Ablehnung, Bearbeitung und jedes Geschäftsergebnis eines Vertreters fließt zurück in das Blueprint, sodass das System im Laufe der Zeit von selbst intelligenter wird Erreichen Sie reduzierte Vertreterabweichungen, schnellere Einarbeitungszeiten und genauere Prognosen, wobei die Wirkung zunimmt, während das System lernt. Starten Sie noch heute mit HockeyStack!



### What Do G2 Reviewers Say About HockeyStack?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **detaillierten und flexiblen Einblicke** von HockeyStack, die die Analyse der Kampagnenleistung und die Bewertung des ROI verbessern.
- Benutzer schätzen die **flexiblen und detaillierten Analysen** von HockeyStack, da sie aufschlussreiche Daten für effektive Marketingstrategien gewinnen.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von HockeyStack und loben die einfache Einrichtung und schnelle Integration mit Systemen.
- Benutzer loben das **hilfreiche Support-Team** bei HockeyStack für ihre gründlichen und zeitnahen Antworten auf Anfragen.
- Benutzer loben den **außergewöhnlichen Kundensupport** von HockeyStack für seine gründliche und rechtzeitige Unterstützung.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , insbesondere für diejenigen, die mit Attributionswerkzeugen nicht vertraut sind, aber Unterstützung ist verfügbar.
- Benutzer bemerken eine **steile Lernkurve** beim Erstellen von Berichten, obwohl Unterstützung und Ressourcen den Prozess erleichtern.
- Benutzer bemerken eine **Komplexität** in HockeyStack, die möglicherweise Zeit und Unterstützung erfordert, um alle Funktionen vollständig zu beherrschen.
- Benutzer finden eine **schwierige Lernkurve** bei HockeyStack, die Zeit und Mühe erfordert, um die Funktionalität vollständig zu verstehen.
- Benutzer finden eine steile **Lernschwierigkeit** bei HockeyStack, die Zeit und Unterstützung erfordert, um kompetent zu werden.
  #### What Are Recent G2 Reviews of HockeyStack?

**"[Breite Fähigkeiten, einige Komplexität bei der Einrichtung](https://www.g2.com/de/survey_responses/hockeystack-review-12701250)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Carmine M.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hockeystack-review-12701250)

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**"[Vielversprechendes Werkzeug, einige Nachteile](https://www.g2.com/de/survey_responses/hockeystack-review-12260402)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Verifizierter Benutzer*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hockeystack-review-12260402)

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  #### What Are G2 Users Discussing About HockeyStack?

- [Wofür wird HockeyStack verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-hockeystack-used-for)
### 19. [Knowi](https://www.g2.com/de/products/knowi/reviews)
  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 27
  **Produktbeschreibung:** Knowi ist eine End-to-End-Analyseplattform mit KI-Unterstützung, die für moderne Daten entwickelt wurde und Unternehmen jeder Größe ermöglicht, den Weg von Rohdaten zu umsetzbaren Erkenntnissen dramatisch zu beschleunigen. Mit nativer Integration in nahezu jede Datenquelle – einschließlich SQL, NoSQL (MongoDB, Elasticsearch, InfluxDB), REST-APIs, Cloud-Datenbanken und Dokumenten – beseitigt Knowi die Notwendigkeit komplexer Datenumwandlungsprozesse, die von alternativen Lösungen erforderlich sind. Datenteams können Daten aus jeder Quelle 10-mal schneller integrieren, mischen, visualisieren und analysieren, alles innerhalb einer einzigen Plattform. Sie können dann KI nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Analysen in Anwendungen einzubetten, Dashboards mit Geschäftsanwendern zu teilen und Berichterstattung zu automatisieren.



### What Do G2 Reviewers Say About Knowi?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer loben Knowis **außergewöhnlichen Kundensupport** und heben reaktionsschnelle Teams hervor, die ein reibungsloses Onboarding und eine problemlösende Erfahrung gewährleisten.
- Benutzer loben Knowi für sein **außergewöhnliches Onboarding und den reaktionsschnellen Support** , was den Übergang zur Datenanalyse erheblich erleichtert.
- Benutzer heben die **außergewöhnlichen KI-gesteuerten Analysen** von Knowi hervor, die ihre Berichts- und Dashboard-Fähigkeiten erheblich verbessern.
- Benutzer schätzen die **Automatisierungsfunktionen** von Knowi, die die manuelle Arbeit drastisch reduzieren und das Datenmanagement vereinfachen.
- Benutzer lieben die **intuitiven Dashboard-Funktionen** von Knowi, die das Datenmanagement mühelos und effizient machen.

**Cons:**

- Benutzer finden eine signifikante **Lernkurve** bei Knowi, insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und API-Integrationen.
- Benutzer empfinden, dass es einen **Mangel an Anleitung** für API-Verbindungen gibt, was die anfängliche Einrichtung mit Knowi zeitaufwändig macht.
- Benutzer empfinden einen **Mangel an Tutorials** für API-Verbindungen, was die anfänglichen Setups mit Knowi zeitaufwändig und herausfordernd macht.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Knowi?

**"[Geschäftsführer](https://www.g2.com/de/survey_responses/knowi-review-12447928)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Paul N.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/knowi-review-12447928)

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**"[Intuitives Dashboarding mit außergewöhnlichem Support](https://www.g2.com/de/survey_responses/knowi-review-12378559)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Jose D.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/knowi-review-12378559)

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### 20. [Equals](https://www.g2.com/de/products/equals/reviews)
  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 39
  **Produktbeschreibung:** Die nächste Generation der Tabellenkalkulation. Equals ist der schnellste und flexibelste Weg, um Ihr SaaS-Geschäft zu messen und zu berichten. Automatisieren Sie Ihre Berichterstattung mit Präzision. Analysieren Sie aus dem Komfort einer Tabellenkalkulation. Angetrieben von Live-Daten aus Stripe, Salesforce, Hubspot und Ihrer SQL-Datenbank. ---- Wir alle verstehen die Macht und den Wert von Daten. Doch trotz der Explosion neuer Tools, die uns helfen sollen, alles zu verstehen, landen wir unweigerlich wieder in einer Tabellenkalkulation. BI-Tools sind von Natur aus komplex und Lösungen von der Stange reichen einfach nicht aus. Warum? Die Tabellenkalkulation ist das einzige Werkzeug, das Ihnen die Flexibilität bietet, die Besonderheiten Ihres Unternehmens zu berücksichtigen. Es gibt wirklich nichts Vergleichbares – eine Leinwand, auf der Sie Daten spielen, bewegen, berühren und fühlen können, während Sie komplexe Analysen und Berichte erstellen. Doch Analysen in Excel und Sheets zu starten, ist mühsam. Ihre Daten kommen immer von woanders, Sie müssen sie in eine CSV exportieren, in Ihre Tabellenkalkulation importieren und hoffen, dass Sie nichts übersehen haben. Und dann ist es zehnmal so schmerzhaft, sie auf dem neuesten Stand zu halten. Bei Equals entwickeln wir eine Tabellenkalkulation der nächsten Generation, die genauso funktioniert wie die vorherigen, aber für diese Ära der Arbeit geeignet ist. Sie ist direkt mit Ihren Daten verbunden und so uneingeschränkt und flexibel wie eine Tabellenkalkulation. Sie ist mit Dashboards auf BI-Niveau gepaart, die so schnell und einfach zu erstellen sind wie ein Dokument. Mit Sitz in Nordamerika entwickeln wir seit über 10 Jahren Software und Unternehmen bei Firmen wie Intercom, Atlassian, Stripe und Loom. Wir werden von den besten Innovatoren und Investoren im Silicon Valley unterstützt, darunter a16z und Craft Ventures.



### What Do G2 Reviewers Say About Equals?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer lieben die **mühelose Benutzerfreundlichkeit** von Equals, die Datenaufgaben einfach und effektiv mit großartigem Support macht.
- Benutzer loben den **unglaublichen Kundensupport** von Equals und heben ihre Reaktionsfähigkeit und wertvolle Unterstützung während des Einrichtungsprozesses hervor.
- Benutzer loben die **schnellen Datenanalyse** -Fähigkeiten von Equals, die die Erstellung von Dashboards vereinfachen und insgesamt Komfort bieten.
- Benutzer schätzen die **Datenmanipulationsfähigkeiten** von Equals, die eine nahtlose Analyse und Dashboard-Erstellung ohne Export ermöglichen.
- Benutzer loben die **einfache Einrichtung** von Equals und heben den fachkundigen Support hervor, der die Integration und Datenverwaltung vereinfacht.

**Cons:**

- Benutzer erleben **Fehler wie Arbeitsmappenabstürze und Probleme bei der Datumssortierung** , die die Gesamtfunktionalität von Equals beeinträchtigen.
- Benutzer erleben eine **leichte Lernkurve** mit Equals, insbesondere diejenigen, die neu in der Benutzeroberfläche und ihren Funktionen sind.
- Benutzern fehlt ein entscheidendes **Filter-Feature** , trotz laufender Entwicklung und häufiger Updates vom Equals-Team.
- Benutzer finden die **komplexe Verwendung** von Equals herausfordernd, insbesondere für diejenigen, die neu im Produkt sind.
- Benutzer haben **Kopier-Einfüge-Probleme** in Equals, was ihren Arbeitsablauf und Komfort im Vergleich zu Excel beeinträchtigt.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Equals?

**"[Eines der besten Werkzeuge für GTM-Teams](https://www.g2.com/de/survey_responses/equals-review-12316749)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Badr E.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/equals-review-12316749)

---

**"[Mühelose CRM-Datenanalyse und Dashboard-Erstellung](https://www.g2.com/de/survey_responses/equals-review-12082723)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Appu M.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/equals-review-12082723)

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### 21. [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews)
  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 987
  **Warum Käufer es lieben?:** Als ich das G2-Feedback zu Domo bewertete, beschrieben die Rezensenten es konsequent als zentralen Ort für Daten, Dashboards und Geschäftstransparenz. Rezensenten heben die einfache Einrichtung, eine benutzerfreundliche Oberfläche, Magic ETL, KI-Funktionen, breites Teilen von Erkenntnissen und Zugänglichkeit für weniger technische Benutzer hervor. Das Produkt scheint für Organisationen geeignet zu sein, die Datenquellen verbinden und Geschäftsteams einen direkten Weg zu Dashboards und Analysen bieten möchten. Benutzer erwähnen auch Bedenken hinsichtlich der Nutzung von Credits, Preisgestaltungskomplexität, gelegentliche Bugs, begrenzte SQL-Tiefe und Probleme mit der Reife von Funktionen.



### What Do G2 Reviewers Say About Domo?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Domo und heben seine benutzerfreundliche Oberfläche und das intuitive Design hervor.
- Benutzer schätzen die **flexiblen Dashboards** in Domo, die die Datenvisualisierung verbessern und es benutzerfreundlich und effizient machen.
- Benutzer loben Domo für sein **intuitives Design** , das einfachen Zugang und effektives Datenmanagement für alle Benutzer ermöglicht.
- Benutzer loben **einfache Integrationen** mit Domo, die das Datenmanagement verbessern und Arbeitsabläufe über verschiedene Plattformen hinweg optimieren.
- Benutzer lieben Domos **nahtlose Integrationsfähigkeiten** , die eine effiziente Datenverwaltung aus verschiedenen Quellen für fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen.

**Cons:**

- Benutzer finden, dass die **Lernkurve steil ist** und zusätzliche Aufmerksamkeit erforderlich ist, um mit den Funktionen und Updates Schritt zu halten.
- Benutzer heben die **fehlenden Funktionen** in Domo hervor, insbesondere den Mangel an Flexibilität und Klarheit in der Funktionalität.
- Benutzer stehen vor **Datenverwaltungsproblemen** mit Domo, einschließlich unzuverlässiger Konnektoren und Herausforderungen bei der Berichterstattung und Lizenzierung.
- Benutzer finden Domo **teuer** , insbesondere mit plötzlichen Preiserhöhungen und einem verwirrenden Verbrauchsmodell.
- Benutzer finden die **Komplexität** von Domo frustrierend und bemängeln die Starrheit sowie die Schwierigkeiten, schnelle Änderungen an Datensätzen vorzunehmen.

#### Key Features
  - Steps to Answer
  - Data Column Filtering
  - Data Visualization
  - Data Modeling
  - Connectors
  #### What Are Recent G2 Reviews of Domo?

**"[All-in-One-Plattform für Echtzeitanalysen und Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Anuj T.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)

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**"[Umfassendes Analysetool mit einer Lernkurve](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-9326769)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— John L.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-9326769)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Domo?

- [Wofür wird Domo verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-domo-used-for) - 1 comment
- [How much does Domo cost?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-does-domo-cost)
- [What is Domo data?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-domo-data)
### 22. [Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)](https://www.g2.com/de/products/strategy-one-formerly-microstrategy-one/reviews)
  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 529
  **Produktbeschreibung:** Strategy (Nasdaq: MSTR) ist das weltweit erste und größte Bitcoin Treasury Unternehmen. Unsere Treasury-Strategie basiert darauf, Bitcoin als unser primäres Treasury-Reserve-Asset zu übernehmen. Durch die Nutzung von Erlösen aus Eigen- und Fremdkapitalfinanzierungen sowie Cashflows aus unseren Operationen akkumulieren wir strategisch Bitcoin und setzen uns für seine Rolle als digitales Kapital ein. Unsere Treasury-Strategie ist darauf ausgelegt, Investoren unterschiedliche Grade wirtschaftlicher Exponierung gegenüber Bitcoin zu bieten, indem wir eine Reihe von Wertpapieren, einschließlich Eigenkapital- und festverzinslicher Instrumente, anbieten. Unsere Technologielösungen bieten branchenführende KI-gestützte Unternehmensanalysesoftware und fördern unsere Vision von Intelligence Everywhere. Wir nutzen unsere Entwicklungskapazitäten, um Innovationen in Bitcoin-Anwendungen zu erforschen und kombinieren Analysekompetenz mit unserem Engagement für das Wachstum digitaler Vermögenswerte. Wir glauben, dass unsere Kombination aus operativer Exzellenz, strategischer Bitcoin-Reserve und Fokus auf technologische Innovation uns als führend in den Bereichen digitale Vermögenswerte und Unternehmensanalysen positioniert und eine einzigartige Gelegenheit zur langfristigen Wertschöpfung bietet. Eine All-in-One-BI-Plattform, Strategy One, treibt KI-gestützte allgegenwärtige Analysen in großem Maßstab für Tausende der größten und bekanntesten Marken der Welt an. Unsere moderne cloud-native Plattform schafft einen einheitlichen Ansatz für unternehmensweite KI-gestützte Analysen, die alles von pixelgenauen Berichten über maßgeschneiderte Analyse-Apps bis hin zu mobilen Daten-Erlebnissen und modernen Self-Service-Analysen antreiben – alles basierend auf einer einzigartigen zugrunde liegenden Datenarchitektur, die Daten, Geschäftsregeln und Metadaten so miteinander verwebt, dass sie wiederverwendbar, vererbbar und datenschutzbewusst sind.



### What Do G2 Reviewers Say About Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Strategy One, die effiziente Datenanalysen und Visualisierungstools ermöglicht.
- Benutzer bewundern das **anhaltende Engagement für Innovation** von Strategy One, das die Fähigkeiten verbessert und die Plattform an der Spitze hält.
- Benutzer finden die **einfache Einrichtung** von Strategie Eins effektiv, da sie den Onboarding-Prozess vereinfacht und die Benutzerfreundlichkeit verbessert.
- Benutzer schätzen die **Anpassungsoptionen** in Strategie Eins, die die Effizienz beim Erstellen von Berichten und Dashboards verbessern.
- Benutzer schätzen die **flexible Anpassung des Dashboards** von Strategy One, die einen einfachen Datenzugriff und umfassende Einblicke ermöglicht.

**Cons:**

- Benutzer finden eine **steile Lernschwierigkeit** in Strategie Eins, fühlen sich oft überwältigt und suchen nach einem klareren Trainingsfokus.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Strategie Eins herausfordernd, was die anfängliche Navigation überwältigend erscheinen lässt.
- Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in Strategie Eins, insbesondere bei den Integrationsmöglichkeiten mit Tools wie Copilot.
- Benutzer finden die **komplexe Nutzung** von Strategie Eins anfangs überwältigend, mit einer steilen Lernkurve und Integrationsherausforderungen.
- Benutzer finden **Zugriffsbeschränkungen** einschränkend und benötigen eine Enterprise-Version für Verfügbarkeit und Anpassungsoptionen.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)?

**"[Skalierbare, unternehmensbereite BI mit starker Governance und zuverlässiger Leistung](https://www.g2.com/de/survey_responses/strategy-one-formerly-microstrategy-one-review-12406962)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Carlos G.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/strategy-one-formerly-microstrategy-one-review-12406962)

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**"[Ermöglicht den Datenzugriff, mit kleinen Übergangsschwierigkeiten](https://www.g2.com/de/survey_responses/strategy-one-formerly-microstrategy-one-review-12417688)"**

**Rating:** 4.0/5.0 stars
*— Van V. T.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/strategy-one-formerly-microstrategy-one-review-12417688)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)?

- [Wofür wird MicroStrategy verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-microstrategy-used-for)
- [What is the difference between tableau and MicroStrategy?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-tableau-and-microstrategy)
- [Wie viel kostet MicroStrategy?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-does-microstrategy-cost) - 1 comment
### 23. [Cube](https://www.g2.com/de/products/cube-2023-07-31/reviews)
  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 27
  **Produktbeschreibung:** Cube Cloud ist eine universelle semantische Schicht, die es einfach macht, isolierte Daten zu verbinden und konsistente Metriken zu erstellen, die für jeden Datenkonsumenten zugänglich sind – AI, BI, Tabellenkalkulationen und eingebettete Analysen. Die Lösung bietet unvergleichliche Integrationen und Interoperabilität, unterstützt eine robuste Auswahl an Bereitstellungsoptionen, Datenkonnektivität, Programmiersprachen und nativen APIs, sodass Sie Lösungen entwickeln können, die Ihren einzigartigen Anforderungen im modernen Daten-Stack entsprechen. Mit Cube Cloud werden Geschäftsdaten konsistent, genau, leicht zugänglich und vor allem vertrauenswürdig. Dateningenieure und Anwendungsentwickler nutzen die code-first, entwicklerorientierte Plattform von Cube Cloud, um: - Daten aus Cloud-Datenbanken in zentralisierte, konsistente und wiederverwendbare Datenmodelle und Geschäftsdefinitionen zu organisieren und zu verwalten. - Best Practices und Prozesse der Softwareentwicklung auf das Datenmanagement anzuwenden: CI/CD, isolierte Umgebungen und Versionskontrolle mit Git-Integration. - Intelligente Funktionen wie die Code-Generierung von Datenmodellen und die Code-Generierung für eingebettete Front-End-Analysen zu nutzen, um die Produktivität zu steigern. - Die Abfrageleistung zu optimieren und die Nutzung von Cloud-Daten mit Pre-Aggregation-Caching-Funktionen zu sparen. - Daten an jedes nachgelagerte Tool über Daten-APIs zu liefern: SQL, REST, GraphQL, AI und MDX. Cube beschleunigt vertrauenswürdige datengesteuerte Entscheidungen und liefert bessere Erfahrungen für Mitarbeiter innerhalb der Organisation, Kunden außerhalb der Organisation und sogar Maschinen mit unseren nativen OpenAI-Integrationen. Erstellen Sie generative AI-Erfahrungen mit der AI-API. Für interne BI-Anwendungsfälle bietet Cube Cloud einen semantischen Katalog und generative AI-Funktionen, um die Entdeckung, Erkundung und den Zugriff auf modellierte Daten und nachgelagerte, verbundene BI-Inhalte für Datenanalysten und Geschäftsanwender zu vereinfachen. Sie können unbegrenzt benannte Benutzerkonten hinzufügen, um jedem zu ermöglichen, vertrauenswürdige Datenprodukte zu suchen und wiederzuverwenden und natürliche Sprachabfragen in einer vereinfachten, benutzerfreundlichen Oberfläche durchzuführen.



### What Do G2 Reviewers Say About Cube?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer finden Cube außergewöhnlich **einfach einzurichten und zu warten** , was den Entwicklungsaufwand für kleine Teams erheblich reduziert.
- Benutzer schätzen die **Flexibilität und Anpassungsfähigkeit** von Cube, wodurch sie ihre eingebetteten Analyseanwendungen mühelos verbessern können.
- Benutzer schätzen die **leistungsstarken BI-Funktionen** von Cube, die komplexe Metriken und skalierbare Datenlösungen effizient ermöglichen.
- Benutzer loben den **schnellen und proaktiven Kundensupport** von Cube, der schnelle Lösungen für Probleme ermöglicht.
- Benutzer lieben die **Flexibilität** von CubeJS, die nahtlose Integration und Anpassung für Datenanwendungen ermöglicht.

**Cons:**

- Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in Cube, insbesondere in Bezug auf BI-Tool-Integrationen und Flexibilität bei der Erstellung von Metriken.
- Benutzer berichten von **erheblichen Fehlern** bei der Skalierung und Voraggregationen, die die allgemeine Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.
- Benutzer finden **Datenintegration herausfordernd** mit BI-Tools und nennen Abfrageprobleme und eingeschränkte Funktionen im Vergleich zu anderen Plattformen.
- Benutzer finden, dass Cube **begrenzte Funktionen** hat und umfassende Werkzeuge für Dokumentation, Visualisierung und API-Unterstützung fehlen.
- Benutzer berichten über Probleme mit **Softwarefehlern** , einschließlich verwirrender Voraggregationen und Syntaxfehler, die zu Integrationsherausforderungen führen.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Cube?

**"[Großartig für KI-Anwendungen und allgemeine Datenanwendungen!](https://www.g2.com/de/survey_responses/cube-review-10751001)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Verifizierter Benutzer in Gewerbeimmobilien*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/cube-review-10751001)

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**"[Super einfacher Zugang zum DEV-Team](https://www.g2.com/de/survey_responses/cube-review-11700913)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Verifizierter Benutzer in Immobilien*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/cube-review-11700913)

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### 24. [Bold BI](https://www.g2.com/de/products/bold-bi/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 88
  **Produktbeschreibung:** Bold BI® von Syncfusion® ist eine moderne, flexible Analyseplattform, die es jedem ermöglicht – von Geschäftsanwendern bis hin zu Entwicklern – Rohdaten schnell in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln. Egal, ob Sie Analysen in Ihre Anwendung einbetten oder Dashboards von Grund auf neu erstellen, Bold BI macht es einfach, leistungsstarke, interaktive Datenerlebnisse zu liefern, ohne Kompromisse bei Leistung oder Sicherheit einzugehen. Mit einer intuitiven, codefreien Drag-and-Drop-Oberfläche können selbst nicht-technische Benutzer in wenigen Minuten beeindruckende Dashboards erstellen. Gleichzeitig genießen Entwickler tiefgehende Anpassungsmöglichkeiten durch robuste APIs, SDKs und White-Label-Optionen, was die nahtlose Integration von Analysen in jede Anwendung vereinfacht. Mit Unterstützung für über 130 Datenquellen, einschließlich Microsoft SQL Server, Azure SQL Data Warehouse, Oracle, REST-APIs, Bold Datahub und mehr, bietet Bold BI unvergleichliche Datenflexibilität und Konnektivität. Entwickelt für sichere, skalierbare Bereitstellungen, bietet die Plattform eine mandantenfähige Architektur und Sicherheitsfunktionen auf Unternehmensniveau wie Single Sign-On (SSO) über OAuth2 und OpenID sowie rollenbasierte Zugriffskontrolle, um den Datenschutz und die vereinfachte Benutzerverwaltung zu gewährleisten. Echtzeit-Dashboard-Sharing, geplante Benachrichtigungen und Exportoptionen machen die Zusammenarbeit mühelos und helfen Teams, abgestimmt zu bleiben und schnellere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Unterstützt von Syncfusion bietet Bold BI umfassenden Experten-Support, ideal für Organisationen, die ihre Analysen skalieren möchten. Kunden profitieren von 24/5 Unterstützung durch kostenlose geplante Supportanrufe, Live-Chat und E-Mail – von der Einführung bis zur vollständigen Implementierung. HINWEIS: Ältere Bewertungen können den historischen Produktnamen &quot;Syncfusion Dashboard Platform&quot; erwähnen.



### What Do G2 Reviewers Say About Bold BI?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer loben den **außergewöhnlichen Kundensupport** von Bold BI und heben die schnellen Antworten und die effektive Problemlösung hervor.
- Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von Bold BI außergewöhnlich, mit intuitivem Design und nahtloser Integration für alle Fähigkeitsstufen.
- Benutzer schätzen die **einfache Integration** von Bold BI, die nahtlose Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht.
- Benutzer lieben die **Dashboard-Anpassungs** funktionen von Bold BI, die eine beeindruckende und benutzerfreundliche Integration von Analysen ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Einbettungsfunktionen** von Bold BI, die ihre kundenorientierten Dashboard-Erfahrungen mühelos verbessern.

**Cons:**

- Benutzer berichten von zahlreichen **Fehlern** und Problemen während der Updates, die die allgemeine Funktionalität und Benutzererfahrung von Bold BI beeinträchtigen.
- Benutzer erleben eine **steile Lernkurve** mit Bold BI, die technisches Wissen und umfangreiche Dokumentation für fortgeschrittene Funktionen erfordert.
- Benutzer finden die **schwierige Einrichtung** von Bold BI zeitaufwändig und benötigen Tutorials und technisches Wissen, um sich beim ersten Mal zurechtzufinden.
- Benutzer berichten von zahlreichen **Softwarefehlern** , insbesondere bei Nicht-Windows-Versionen, die die allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Leistung beeinträchtigen.
- Benutzer stehen vor Herausforderungen mit **Dashboard-Problemen** , einschließlich komplexer Setups, manueller Anpassungen und Leistungsbedenken bei komplizierten Layouts.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Bold BI?

**"[Leistungsstarke, flexible Analyseplattform mit intuitivem Design und exzellentem Support](https://www.g2.com/de/survey_responses/bold-bi-review-12016141)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Mohamed zulfadli A.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/bold-bi-review-12016141)

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**"[Einfach, leistungsstark und funktioniert gut](https://www.g2.com/de/survey_responses/bold-bi-review-10818671)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— muhdin m.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/bold-bi-review-10818671)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Bold BI?

- [Wofür wird Bold BI verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-bold-bi-used-for)
- [What are Microsoft BI tools?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-microsoft-bi-tools)
- [What are examples of BI tools?](https://www.g2.com/de/discussions/bold-bi-what-are-examples-of-bi-tools)
### 25. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)
  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 190
  **Produktbeschreibung:** Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg, die Menschen, Orchestrierung und Governance vereint, um AI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Sie hilft Organisationen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, vertrauenswürdigen Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Für AI-Erfolg gebaut: Dataiku bringt Geschäftsexperten und AI-Spezialisten in derselben Umgebung zusammen und integriert Geschäftskontext in Analysen, Modelle und AI-Agenten. Geschäftsteams können selbstständig arbeiten und innovieren, während AI-Experten schnell bauen, bereitstellen und optimieren, um die Lücke zwischen Pilotprojekten und Produktion zu schließen. Orchestrierung, die skaliert: Dataiku verbindet Daten, AI-Dienste und Unternehmensanwendungen über Analysen, maschinelles Lernen und AI-Agenten hinweg. Integrierte Workflows liefern Wert über jede Cloud oder Infrastruktur hinweg, ohne Anbieterbindung oder Fragmentierung. Governance, der Sie vertrauen können: Dataiku integriert Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass Teams Leistung, Kosten und Risiken verfolgen können, um Systeme erklärbar, konform und prüfbar zu halten.



### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku?
*AI-generated summary from verified user reviews*

**Pros:**

- Benutzer schätzen die **benutzerfreundlichen Lernressourcen** in Dataiku, die eine schnelle Beherrschung und eine optimierte Entwicklung von maschinellem Lernen ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, die die Entwicklung von maschinellem Lernen und Datenextraktionsprozesse vereinfacht.
- Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von Dataiku, die es allen Teammitgliedern erleichtert, effektiv zusammenzuarbeiten.
- Benutzer finden, dass **einfache Integrationen** mit Dataiku die Flexibilität erhöhen und Arbeitsabläufe über verschiedene Plattformen hinweg vereinfachen.
- Benutzer schätzen die **Produktivitätsverbesserungen** der einheitlichen Plattform von Dataiku, die das Datenmanagement und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessern.

**Cons:**

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** , insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen, die ein tieferes technisches Wissen und Verständnis erfordern.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** herausfordernd, insbesondere wenn sie versuchen, fortgeschrittene Analysefunktionen zu meistern.
- Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** herausfordernd für Anfänger, was ihre anfängliche Erfahrung mit Dataiku beeinträchtigt.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** in Dataiku, insbesondere bei großen Datensätzen und komplexen Szenarien, was die Effizienz der Analysen beeinträchtigt.
- Benutzer finden die **teure Preisstruktur** ein Hindernis, insbesondere einschränkend für kleinere Unternehmen und Teams.
  #### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku?

**"[Dataiku: Ein Plug-in-Tool für Data Science](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-8032719)"**

**Rating:** 4.5/5.0 stars
*— Rakshith N.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-8032719)

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**"[Ein leistungsstarkes zentrales Zentrum für unsere Data-Science- und Analytik-Teams](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-12906076)"**

**Rating:** 5.0/5.0 stars
*— Lokesh S.*

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-12906076)

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  #### What Are G2 Users Discussing About Dataiku?

- [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-an-etl-tool)
- [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-web-based)
- [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dss-dataiku)

    ## What Is Analyseplattformen?
  [Analysetools &amp; Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software)
  ## What Software Categories Are Similar to Analyseplattformen?
    - [Datenvisualisierungswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-visualization-tools)
    - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics)
    - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence)

  
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## How Do You Choose the Right Analyseplattformen?

### Was Sie über Analyseplattformen wissen sollten

### Was sind Analysesoftware-Plattformen?

Analyseplattformen, auch bekannt als Business Intelligence (BI)-Plattformen, ermöglichen es Unternehmen, Einblicke in ihre Daten durch Datenintegration, -bereinigung, -mischung, -anreicherung, -entdeckung und mehr zu gewinnen. Diese Tools sind robuste Systeme, die manchmal IT- und Datenwissenschaftskenntnisse erfordern, um Unternehmensdaten durch benutzerdefinierte Abfragen zuzugreifen und zu entschlüsseln.

Analyseplattformen bieten einen umfassenden Einblick in die Daten eines Unternehmens, indem sie aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen durch detaillierte Abfragen ziehen. Auch gelegentliche Geschäftsanwender profitieren von Analyseplattformen, die anpassbare Dashboards und die Möglichkeit bieten, in bestimmte Datenpunkte und Trends einzutauchen.

### Welche Arten von Analysetools und -plattformen gibt es?

#### **All-in-One-Software**

##### **Self-Service-Analyseplattformen**

Self-Service-Analyseplattformen erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Geschäftsanwender sie für ihre Datenanforderungen nutzen können. Cloud-basierte Business-Analytics-Software bietet oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenerkennung.

##### **Eingebettete BI-Software**

Eingebettete BI-Software kann proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen integrieren. Unternehmen können ein eingebettetes Produkt wählen, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen Unternehmen ihren Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für bessere Entscheidungen nutzen können.

#### **Punktlösungen**

##### **Ursachenanalyse**

Unternehmen jeder Größe produzieren große Mengen an Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Es kann schwierig sein, den Überblick über die Datenflüsse zu behalten und Ausreißer und Trends über Dutzende, wenn nicht Hunderte (manchmal sogar Tausende) von Datenquellen zu erkennen. Einige Lösungen bieten dem Benutzer einen Überblick über seine Daten und benachrichtigen ihn intelligent in Echtzeit über Änderungen. Sobald sie benachrichtigt werden, können sie die Situation bewerten und lösen.

### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Analyselösungen?

Analysesoftware-Plattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine rechtzeitige Datenvisualisierung von hochrangigen Analysen benötigt. Die folgenden sind einige Kernfunktionen innerhalb von Analyseplattformen, die Benutzern helfen können, das Beste aus ihnen herauszuholen:

**Datenvorbereitung:** Obwohl eigenständige [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) existiert, die bei der Entdeckung, Mischung, Kombination, Bereinigung und Anreicherung von Daten hilft - damit große Datensätze leicht integriert, konsumiert und analysiert werden können - müssen Analyseplattformen diese Funktionen in ihr Kernangebot integrieren. Insbesondere müssen Analyseplattformen Datenmischung und -modellierung unterstützen, sodass der Endbenutzer Daten aus verschiedenen Datenbanken und anderen Datenquellen kombinieren und robuste Datenmodelle dieser Daten entwickeln kann. Dies ist ein kritischer Schritt, um aus dem Chaos Bedeutung zu schaffen, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden.

**Datenmanagement:** Sobald die Daten ordnungsgemäß integriert sind, müssen sie verwaltet werden. Dies umfasst beispielsweise die Einschränkung des Datenzugriffs auf bestimmte Benutzer. Obwohl einige Unternehmen sich für eine eigenständige Datenmanagementlösung wie ein Data Warehouse entscheiden, müssen Analyseplattformen per Definition ein gewisses Maß an Datenmanagement bieten.

**Datenmodellierung und -mischung:** Wie bereits erwähnt, ist es nicht effizient und oft nicht effektiv, Daten zu untersuchen, wenn sie über viele Systeme verstreut sind. Als Business-Cloud helfen Analyseplattformen Unternehmen, Daten zu konsolidieren und Datenpunkte zu kombinieren, um die Beziehung zwischen Daten zu verstehen und tiefe Einblicke zu gewinnen.

**Berichte und Dashboards:** Mehrschichtige, Echtzeit-Dashboards sind ein zentrales Merkmal von Analyseplattformen. Benutzer können ihre Analysesoftware so programmieren, dass sie Metriken ihrer Wahl anzeigt und mehrere Dashboards erstellt, die Analysen zu bestimmten Teams oder Initiativen zeigen. Von prädiktiven Website-Traffic-Analysen bis hin zu Kundenkonversionsraten über einen bestimmten Zeitraum können Benutzer ihre bevorzugten Metriken auswählen, die in Dashboards angezeigt werden sollen, und so viele Dashboards erstellen, wie nötig.

Administratoren können die Berechtigungen verschiedener Dashboards anpassen, sodass sie den Benutzern im Unternehmen zugänglich sind, die sie am meisten benötigen. Benutzer können bestimmte Dashboards auf Bürobildschirmen teilen oder Screenshots von Dashboards machen, um sie bei Bedarf zu speichern und zu teilen. Einige Produkte von Analyseplattformen können es Benutzern ermöglichen, Dashboards auf ihren mobilen Geräten zu erkunden.

[**Self-Service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Organisationen nutzen diese Tools, um interaktive Dashboards zu erstellen, die umsetzbare Einblicke bieten. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Geschäftsdaten zu treffen.

**Erweiterte Analysen:** Viele Analyselösungen integrieren erweiterte Funktionen, manchmal als erweiterte Analysen bezeichnet, um die Daten eines Unternehmens besser zu verstehen, auch ohne IT-Unterstützung. Diese können prädiktive Analysefähigkeiten und Datenerkennung umfassen, die intelligente Vorschläge für die Datenvisualisierung und maschinell lernbasierte Vorschläge für tiefere Einblicke beinhalten.

Weitere Funktionen umfassen [Anomalieerkennung](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Abfragebasiert](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Suche](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Traditionell](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional)

### Was sind die Vorteile der Nutzung von Analyseplattformen?

**Ersetzen Sie alte oder unterschiedliche Software:** Unternehmen können veraltete Datenspeicherlösungen und Berichtstools ersetzen und zu einer umfassenden Business-Cloud als Analyseplattform migrieren. Eine Datenmigration ist jedoch nicht unbedingt erforderlich, um eine Analyselösung einzusetzen, da Unternehmen möglicherweise nicht die Zeit oder Ressourcen dafür haben. Daher sollte beachtet werden, dass diese Plattformen mit einer Vielzahl von Lösungen integriert werden können, wie z.B. [Enterprise Resource Planning (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) und [Customer Relationship Management (CRM) Software](https://www.g2.com/categories/crm).

**Produktivität verbessern:** Die Zeiten, in denen man sich durch Dutzende, wenn nicht Hunderte von Systemen wühlen und immense Unterstützung von der IT benötigen musste, sind vorbei. Mit Analyseplattformen (insbesondere solchen, die Self-Service sind und Funktionen wie die natürliche Sprachsuche haben) kann jeder, der nach Daten und Datenanalysen sucht, einschließlich durchschnittlicher Geschäftsanwender, Einblicke aus ihren Daten gewinnen.

**Zeit sparen (Automatisierung):** Bei den meisten Analyseplattformen benötigen Benutzer keine starken Kenntnisse in Abfragesprachen mehr. Stattdessen ermöglichen Datenentdeckung und Ursachenanalyse Benutzern, automatisch Benachrichtigungen und Einblicke in ihre Daten zu erhalten und benachrichtigt zu werden, wenn sich die Daten signifikant geändert haben.

**Fehler reduzieren:** Obwohl eigenständige Datenvorbereitungstools die richtige Lösung für Unternehmen mit besonders komplexen Daten sein können, ermöglichen Analyseplattformen Benutzern, ihre Daten durch Datenzuordnung und Deduplizierungsmethoden zu bereinigen und vorzubereiten.

**Daten konsolidieren:** In dieser datengesteuerten Ära produziert im Wesentlichen jedes Programm und Gerät eines Unternehmens massive Daten. Um diese vielfältigen Daten bestmöglich zu verstehen, ist es oft notwendig, sie durch Methoden wie Datenmischung zu kombinieren, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen in einen funktionierenden Datensatz zu integrieren.

**Prozesse verbessern:** Ohne eine Analyseplattform, die unternehmensweit genutzt werden kann, können Prozesse langsam und ineffizient sein, da interessierte Parteien Daten aus unterschiedlichen Quellen suchen und Daten von verschiedenen Personen anfordern. Analyseplattformen können einem Geschäftsanwender helfen, schnell auf Daten und Datenanalysen zuzugreifen und sie mit internen und externen Stakeholdern zu teilen.

### **Wer nutzt Analysetools?**

Analyseplattformen können sowohl interne als auch externe Benutzer haben.

#### **Interne Benutzer**

**Datenanalysten und Datenwissenschaftler:** Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Power-User von Analysetools, die komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis von geschäftskritischen Daten zu gewinnen. Diese Teams können auch damit beauftragt werden, Self-Service-Dashboards zu erstellen, die an andere Teams verteilt werden.

**Vertriebsteams:** Vertriebsteams nutzen Self-Service-Analysetools und eingebettete Analyselösungen, um Einblicke in potenzielle Kunden, Vertriebsleistung und Pipeline-Prognosen zu erhalten, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen.

**Marketingteams:** Marketingteams führen oft verschiedene Arten von Kampagnen durch, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen. Analysetools ermöglichen es Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen.

**Finanzteams:** Finanzteams nutzen Analysesoftware, um Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die sich auf das Endergebnis einer Organisation auswirken. Durch die Integration von Finanzdaten mit Vertriebs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Einblicke, die mit traditionellen Tools möglicherweise nicht aufgedeckt worden wären.

**Betriebs- und Lieferkettenteams:** Analyselösungen nutzen oft das ERP-System eines Unternehmens als Datenquelle. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; Lieferkettenmanager können mehrere Prozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie Lieferkettendaten in eine Analyseplattform eingeben.

#### **Externe Benutzer**

**Berater:** Unternehmen, insbesondere größere, verstehen nicht immer die Breite und Tiefe ihrer Daten und wissen möglicherweise nicht einmal, wo sie anfangen sollen. Ein externer Berater, der eine leistungsstarke Analyseplattform einsetzt, kann Unternehmen helfen, ihre Daten besser zu verstehen und infolgedessen fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Benutzer können in Betracht ziehen, [BI-Beratungspartner](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) zu kontaktieren, um zu helfen, die relevantesten Analysen und Daten zu bestimmen, die über den Gesamterfolg ihres Unternehmens erfasst werden sollen. Nach einer ordnungsgemäßen Beratung können diese Agenturen Unterstützung bei der Einrichtung oder Auswahl von BI-Tools anbieten. Eine Reihe dieser Agenturen kann Unternehmen beim gesamten BI-Prozess unterstützen, von der vollständigen Datenanalyse bis zur Gestaltung von Prozessen oder Protokollen im Zusammenhang mit der Datenerfassung. Eine Beziehung zu diesen Beratern kann sich als äußerst vorteilhaft für Benutzer erweisen, die noch nie zuvor Datenanalysen durchgeführt haben oder die Berichterstattung ihres Unternehmens optimieren möchten.

**Partner:** Partnerschaften zwischen Unternehmen beinhalten oft Datenaustausch und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit. Infolgedessen kann ein zentrales Datenrepository, das Datenmanagement, Datenabfragen und Dateneinblicke ermöglicht, ein wesentliches Werkzeug für diese Unternehmen sein, um gemeinsam erfolgreich zu sein und ihnen einen Überblick über ihre Daten zu bieten.

### **Was sind die Alternativen zu Analyseplattformen?**

Alternativen zu Analyseplattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:

[**Marketing-Analyse-Software**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Unternehmen, die nach Tools suchen, die auf Marketinganwendungsfälle und Marketingdaten ausgerichtet sind (z.B. im Zusammenhang mit der Zielgruppenansprache), sollten sich Marketing-Analyse-Lösungen ansehen, die speziell dafür entwickelt wurden.

[**Vertriebsanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Obwohl Vertriebsdaten wie Umsatzprognosen und abgeschlossene Geschäfte in allgemeine Analyseplattformen importiert und analysiert werden können, können Vertriebsanalyseplattformen eine detailliertere Analyse von vertriebsbezogenen Daten bieten und möglicherweise bessere Integrationen mit Vertriebstools wie CRMs haben.

[**Protokollanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Wenn ein Unternehmen sich auf die Analyse seiner Protokolldaten aus Anwendungen und Systemen konzentrieren möchte, könnte es von Protokollanalyse-Software profitieren, die die Dokumentation von Anwendungsprotokolldateien für Aufzeichnungen und Analysen ermöglicht.

[**Prädiktive Analyse-Software**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Allgemeine Analyseplattformen ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive. Da Analyseplattformen diese verschiedenen Arten von Analysen ermöglichen, bieten sie möglicherweise nicht die robustesten Funktionen für jede Art. Daher können Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, vergangene und gegenwärtige Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, prädiktive Analyse-Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.

[**Textanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Analyseplattformen konzentrieren sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglichen es Benutzern, in Zahlen einzutauchen und zu graben, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Textanalyse-Lösungen sind die beste Wahl, wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen.

[**Datenvisualisierungssoftware**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Datenvisualisierungstools können ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für Unternehmen sein, die ihre Daten besser verstehen möchten. Mit Funktionen wie Dashboards und Berichterstattung kann Datenvisualisierungssoftware oft schnell und einfach eingerichtet werden und ist häufig günstiger als robustere Analyseplattformen.

Es ist jedoch wichtig, ihre Einschränkungen zu erkennen. Datenvisualisierungslösungen tun, was sie auf der Verpackung sagen: Visualisierung. Sie bieten dem Benutzer keine End-to-End-Analyse-Lösung von der Datenvorbereitung bis zu den Dateneinblicken, noch bieten sie signifikante Datenmanagement-Fähigkeiten.

### **Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Analyseplattformen**

Verwandte Lösungen, die zusammen mit Analyseplattformen verwendet werden können, umfassen:

[**Eingebettete Business-Intelligence-Software**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Analyseplattformen sind eigenständige Plattformen, die Unternehmen helfen, Daten zu analysieren. Unternehmen, die Analysefähigkeiten in Anwendungen einbauen möchten, sei es für den internen oder externen Gebrauch, können eingebettete BI-Software verwenden, um dieses Ziel zu erreichen.

[**Datenbanksoftware**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Es gibt eine Vielzahl von Lösungen zum Speichern, Organisieren und Teilen großer Datenmengen, die später von Analysetools abgerufen und analysiert werden können. Datenbanksoftware umfasst alles von [Big-Data-Software](https://www.g2.com/categories/big-data) bis hin zu traditionellen tabellenbasierten [relationalen Datenbanken](https://www.g2.com/categories/relational-databases). Unternehmen sollten recherchieren und die Datenbanktools implementieren, die am meisten Sinn für ihre speziellen Datentypen oder analytischen Bedürfnisse machen.

Bei der Betrachtung einer Analyselösung sollten Benutzer untersuchen, welche Datenbanken mit dem Tool integriert werden können, um die logischste Produktwahl für ihre Situation zu treffen. Analyseprodukte würden wenig Zweck erfüllen, ohne eine oder mehrere Unternehmensdatenbanken, aus denen Daten gezogen werden können, wenn die Zeit gekommen ist.

### Herausforderungen mit Analyseplattformen

**Konfiguration:** Analyselösungen können einen hochgradig technischen Einrichtungsprozess haben, der IT- oder Entwicklungsexpertise erfordert. Wenn versucht wird, eine dieser Plattformen ohne einen internen Datenwissenschaftler oder IT-Experten zu implementieren, können Benutzer Schwierigkeiten haben, die Technologie in Gang zu bringen, sie mit den entsprechenden Lösungen zu integrieren und Abfragen zur Datenerfassung zu erstellen. Dies könnte einen erheblichen Ressourcenverlust und die Unfähigkeit bedeuten, das Tool wie beabsichtigt zu nutzen. Benutzer können BI-Beratungsanbieter kontaktieren, um Unterstützung bei der Einrichtung eines Programms zu erhalten oder in einigen Fällen die gesamte BI-Berichterstattung zu übernehmen.

**Übermäßige Abhängigkeit:** Sich zu sehr auf Daten und Analysen zu konzentrieren, kann ebenfalls problematisch sein. Datengetriebene Entscheidungen sind entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens, aber datenbasierte Entscheidungen ignorieren die verschiedenen Stimmen innerhalb und außerhalb der Organisation. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren rigorose Analysen mit anekdotischem Storytelling und durchdachten Gesprächen über den Erfolg und die Komponenten des Unternehmens.

**Integrationen:** Wenn das Analysetool nicht vollständig mit vorhandener Software integriert ist, wird es schwierig, einen vollständigen Überblick über die betriebliche Leistung eines Unternehmens zu erhalten. Ebenso, wenn eine Integration während einer Datenabfrage einen Kommunikationsfehler oder ein anderes Problem erfährt, führt dies zu einer falschen oder unvollständigen Lesung. Benutzer sollten darauf achten, diese Verbindungen und mögliche Leistungsprobleme in ihrem Software-Stack zu überwachen, um sicherzustellen, dass korrekte, vollständige und aktuelle Informationen verarbeitet und auf Dashboards angezeigt werden.

**Datensicherheit:** Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen und strenge Datensicherheit gewährleisten. Effektive Analyselösungen sollten Sicherheitsoptionen bieten, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen, basierend auf ihrer Sicherheitsfreigabe oder ihrem Dienstalter.

### Wie wählt man die besten Analysetools aus?

#### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Analyseplattformen

Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Analyseplattform kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann bei der Auswahl der besten Analyseplattform helfen.

Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit all der manuellen Arbeit zusammenhängen, die erledigt werden muss. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software benötigen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.

Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste mit Kriterien einzusteigen. Die Checkliste ist ein detaillierter Leitfaden mit notwendigen und netten Funktionen, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.

Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Analyseplattform benötigt wird.

#### Vergleich von Analyseplattformen-Produkten

**Erstellen Sie eine Longlist**

Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.

**Erstellen Sie eine Shortlist**

Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.

**Führen Sie Demos durch**

Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.

#### Auswahl von Analyseplattformen

**Wählen Sie ein Auswahlteam**

Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. Das Anbieterauswahlteam kann in kleineren Unternehmen kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.

**Analysieren Sie die Daten**

Da Analyseplattformen sich um Daten drehen, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten.

**Verhandlung**

Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es in Stein gemeißelt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, Rabatte für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen.

**Endgültige Entscheidung**

Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zum Reißbrett zurückzukehren.

### Wie viel kosten Analysesoftware-Plattformen?

Wie bereits erwähnt, gibt es Analyseplattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.

Wie bei jeder Software sind Analyseplattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Support einhergehen, der entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.

Einmal eingerichtet, erfordern Analyseplattformen, insbesondere solche, die in der Cloud bereitgestellt werden, oft keine signifikanten Wartungskosten.

Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.

#### Return on Investment (ROI)

Unternehmen setzen Analyseplattformen ein, um eine Rendite auf ihre Investition (ROI) zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden Analyseplattformen in der Regel pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt, je nach Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.

Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was in Bezug auf Effizienz und Umsatz gewonnen wird. Daher können Unternehmen Prozesse zwischen der Software vor und nach der Bereitstellung vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung eines Analysetools erzielt haben.

### Implementierung von Analysesoftware-Lösungen

**Wie wird Analysesoftware implementiert?**

Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.

**Wer ist für die Implementierung der Analyseplattform verantwortlich?**

Die ordnungsgemäße Bereitstellung einer Analyseplattform kann viele Personen oder Teams erfordern. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Analyse-Reise zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.

### Aufkommende Trends im Zusammenhang mit Analyseplattformen

**Erhöhte Datenzugänglichkeit**

Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Analyseplattformen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen [künstliche Intelligenz (KI)-Tools](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) wie [Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), die Suche nach und in Daten zugänglicher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern.

Mit der Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen, ist es fast notwendig, dass sie eine Art von Analysesoftware implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Analysesoftware war eine bedeutende Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen übernehmen diese Lösungen, um große Datensätze, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, zu verstehen.

**Verschiebung von On-Premises in die Cloud**

Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen in die Cloud ist seit mehreren Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Dateneinblicke in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Einsicht. Der Verzicht auf On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang. Allerdings haben nicht alle Datenbenutzer den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Branchen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie das [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act), dass Daten sicher sind. Obwohl es möglich ist, diese Sicherheit in der Cloud zu gewährleisten, kann es komplizierter sein.

**Konversationelle KI**

Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von Konversationsschnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Einblicke, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten ermöglichen es einer größeren Benutzerbasis, auf Unternehmensdaten zuzugreifen und sie zu verstehen.

**Maschinelles Lernen**

KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Einblicken. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Einblicken, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Analyseplattformen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Einblicke zu entdecken, sodass sie Daten verstehen und verstehen können, was sie sehen.



    
