# Beste Analyseplattformen

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

   Analyseplattformen bieten Unternehmen ein Werkzeugset, um Rohdaten in bedeutungsvolle, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie ermöglichen es Organisationen, Daten zu erkunden, Trends aufzudecken, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

Im Gegensatz zu Werkzeugen, die sich auf die Berichterstattung über vergangene Leistungen beschränken, beinhalten Analyseplattformen oft fortschrittliche Funktionen wie prädiktive Modellierung, statistische Analyse und maschinelles Lernen (ML). Diese Plattformen sind so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar sind und eine breite Palette von Anwendungsfällen im gesamten Unternehmen unterstützen.

Diese Plattformen werden in nahezu jeder Unternehmensfunktion eingesetzt, von Marketing und Vertrieb bis hin zu Finanzen, Betrieb und Personalwesen, und unterstützen sowohl die strategische Planung als auch die tägliche Leistungsüberwachung. Von Datenanalysten und Wissenschaftlern bis hin zu Geschäftsinteressenten und Führungskräften werden Analyseplattformen von einer Vielzahl von Personen genutzt. Während sich Analysten auf die Erkundung von Daten und die Generierung von Erkenntnissen konzentrieren, ermöglichen Self-Service-Tools nun auch nicht-technischen Nutzern, direkt mit Daten zu interagieren. IT-Teams unterstützen die Integration und Sicherheit der Plattform, was den wachsenden Trend widerspiegelt, den Datenzugang zu demokratisieren und Analysen in die tägliche Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation einzubetten.

Analyseplattformen unterstützen kritische Funktionen wie Datenmischung und -modellierung, die es den Nutzern ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und robuste, miteinander verbundene Datenmodelle zu erstellen. Die visuellen Ausgaben — Dashboards, Berichte und interaktive Diagramme — helfen den Nutzern, Trends zu erkunden, in detaillierte Einzelheiten einzutauchen und Erkenntnisse klar zu kommunizieren.

Im Gegensatz zu eigenständigen Datenvisualisierungstools, die sich auf die Darstellung von Informationen beschränken, umfassen Analyseplattformen den gesamten analytischen Workflow. Viele bieten auch fortschrittliche Funktionen wie eingebettete Analysen, natürliche Sprachabfragen und erweiterte Analysen, die ML nutzen, um die Entdeckung von Erkenntnissen zu automatisieren und die Datenexploration für ein breiteres Publikum zugänglicher zu machen.

Analyseplattformen und [Business-Intelligence-Software (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) arbeiten oft zusammen, um datengetriebene Organisationen zu unterstützen. Während sich BI-Tools auf die Verfolgung und Berichterstattung historischer Leistungen durch Dashboards und Key Performance Indicators (KPI) konzentrieren, bieten Analyseplattformen umfassendere Funktionen, die explorative Analysen und strategische Planung unterstützen. BI beantwortet die Frage "Was ist passiert", während Analyseplattformen den Nutzern helfen zu verstehen, warum es passiert ist und was als nächstes passieren könnte. Anstatt BI zu ersetzen, ergänzen Analyseplattformen es, indem sie tiefere Einblicke ermöglichen und eine breitere Palette von Nutzern in der Organisation befähigen.

Um in die Kategorie der Analyseplattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:

- Daten aus einer Vielzahl von strukturierten und semi-strukturierten Quellen aufnehmen und integrieren
- Daten mit integrierten Tools zur Bereinigung, Anreicherung und Formatierung vorbereiten und transformieren
- Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen unterstützen, einschließlich Datei-Uploads, Datenbanken, Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) und SaaS-Apps
- Den Nutzern ermöglichen, Datenbeziehungen zu modellieren, Datensätze zu verbinden und Daten interaktiv zu erkunden
- Werkzeuge zum Erstellen bedeutungsvoller Geschäftsberichte, Dashboards und Visualisierungen anbieten
- Die Erstellung und gemeinsame Nutzung interner Analyseanwendungen oder eingebetteter Erkenntnisse über Teams hinweg ermöglichen





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 326


## Trust & Credibility Stats

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 27,100+ Authentische Bewertungen
- 326+ 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.


## Best Analyseplattformen At A Glance

- **Führer:** [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
- **Top-Trending:** [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)


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**Sponsored**

### ThoughtSpot

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.



[Website des Unternehmens besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6232&secure%5Bresource_id%5D=620&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fanalytics-platforms%3Fpage%3D5&secure%5Btoken%5D=f4edac9b09c43d42c9e783149e96bf2e5bcaa3103c8da1cdfbb63fc176e48111&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.thoughtspot.com%2Fdemo%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Daggregatorads%26utm_term%3Dcompete%26utm_content%3Dtext_ads%26utm_campaign%3Dppc_g2compete26&secure%5Burl_type%5D=book_demo)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)
  Power BI Desktop bringt visuelle Analysen direkt zu Ihnen. Mit diesem leistungsstarken Autorentool können Sie interaktive Datenvisualisierungen und Berichte erstellen. Verbinden, kombinieren, modellieren und visualisieren Sie Ihre Daten. Platzieren Sie visuelle Elemente genau dort, wo Sie sie haben möchten, analysieren und erkunden Sie Ihre Daten und teilen Sie Inhalte mit anderen, indem Sie sie im Power BI-Webdienst veröffentlichen. Power BI Desktop ist Teil der Power BI-Produktreihe. Um wichtige Daten zu überwachen und Dashboards und Berichte zu teilen, verwenden Sie den Power BI-Webdienst. Um Ihre Daten auf jedem mobilen Gerät anzuzeigen und damit zu interagieren, laden Sie die Power BI Mobile-App im AppStore, bei Google Play oder im Microsoft Store herunter. Um beeindruckende, vollständig interaktive Berichte und Visualisierungen in Ihre Anwendungen einzubetten, verwenden Sie Power BI Embedded.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,540

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 42% Unternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (148 reviews)
- Datenvisualisierung (143 reviews)
- Integrationen (72 reviews)
- Leistungsstarke BI (69 reviews)
- Datenintegration (54 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (83 reviews)
- Langsame Leistung (68 reviews)
- Leistungsprobleme (31 reviews)
- Komplexe Datenmodellierung (28 reviews)
- Begrenzte Anpassung (26 reviews)

### 2. [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews)
  Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Egal, ob Sie ein Geschäftsanwender oder Analyst sind, Tableau verwandelt vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit unserer flexiblen, interoperablen Plattform können Sie: Verwandeln Sie Daten in großem Maßstab in Aktionen mit menschlicher und agentenbasierter Zusammenarbeit. Tableau Next liefert agentische KI für schnellere Daten-Einsicht-Aktions-Workflows. Es bringt Erkenntnisse an die Oberfläche, bietet proaktive Empfehlungen und hilft Ihnen, im Arbeitsfluss Maßnahmen zu ergreifen. Skalieren Sie datengesteuerte Erkenntnisse mit vollständigem operativem Vertrauen. Tableau Cloud ermöglicht vollständig verwaltete Analysen in großem Maßstab. Es beschleunigt Ihre Zeit bis zum Wert und gibt Ihnen Zugang zu den neuesten KI-gestützten Innovationen. Stellen Sie visuelle, selbstbedienbare Analysen mit unvergleichlicher Kontrolle und Flexibilität bereit. Tableau Server erfüllt die Governance- und Sicherheitsanforderungen Ihrer Organisation. Es bietet unternehmensgerechte, selbstbedienbare Analysen vor Ort oder in Ihrer privaten Cloud.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 3,511

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (581,281 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (634 reviews)
- Datenvisualisierung (563 reviews)
- Visualisierung (424 reviews)
- Merkmale (351 reviews)
- Intuitiv (317 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (282 reviews)
- Lernschwierigkeit (240 reviews)
- Teuer (225 reviews)
- Langsame Leistung (155 reviews)
- Schwierigkeit (139 reviews)

### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)
  SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 739

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,996 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer
  - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 32% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (316 reviews)
- Merkmale (218 reviews)
- Analytik (196 reviews)
- Datenanalyse (166 reviews)
- Benutzeroberfläche (147 reviews)

**Cons:**

- Lernschwierigkeit (151 reviews)
- Lernkurve (144 reviews)
- Komplexität (143 reviews)
- Schwieriges Lernen (117 reviews)
- Teuer (108 reviews)

### 4. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
  Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und über 60 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu entwickeln und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Datenintelligenz-Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase und Unity Catalog umfasst.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 736

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://databricks.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks (89,652 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Merkmale (288 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (278 reviews)
- Integrationen (189 reviews)
- Zusammenarbeit (150 reviews)
- Datenverwaltung (150 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (112 reviews)
- Teuer (97 reviews)
- Steile Lernkurve (96 reviews)
- Fehlende Funktionen (69 reviews)
- Komplexität (64 reviews)

### 5. [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews)
  Domo's KI- und Datenprodukte-Plattform befähigt Organisationen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse und Lösungen zu verwandeln. Sie ermöglicht es Benutzern, nahtlos verschiedene Datenquellen zu verbinden, Daten für die Nutzung vorzubereiten und dynamische Berichte und Visualisierungen zu erstellen – alles innerhalb einer einzigen Schnittstelle. Mit integrierten KI- und Automatisierungsfunktionen können Teams problemlos KI-Agenten erstellen und nutzen, Arbeitsabläufe optimieren und maßgeschneiderte Lösungen entwickeln.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 984

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Domo](https://www.g2.com/de/sellers/domo)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.domo.com
- **Gründungsjahr:** 2010
- **Hauptsitz:** American Fork, UT
- **Twitter:** @Domotalk (63,711 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Marketing und Werbung
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 29% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (248 reviews)
- Datenvisualisierung (116 reviews)
- Intuitiv (95 reviews)
- Einfache Integrationen (93 reviews)
- Integrationen (88 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (66 reviews)
- Fehlende Funktionen (59 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (55 reviews)
- Teuer (45 reviews)
- Komplexität (43 reviews)

### 6. [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews)
  Sigma ist die KI-Apps- und Analyseplattform, die mit dem Cloud-Datenlager verbunden ist. Mit Sigma können Geschäfts- und technische Teams intelligente, produktionsreife KI-Apps erstellen, die operative Workflows beschleunigen und automatisieren. Sigma bietet eine Tabellenkalkulationsschnittstelle, SQL- und Python-Editoren, visuelle Builder und native KI, um Teams dabei zu helfen, Live-Daten in interaktive Anwendungen, Analysen, Berichte und eingebettete Erlebnisse zu verwandeln.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 543

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/de/sellers/sigma-computing)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sigmacomputing.com/
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **Twitter:** @sigmacomputing (1,548 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/7801411/ (1,437 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Kundenerfolgsmanager
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 58% Unternehmen mittlerer Größe, 21% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (73 reviews)
- Benutzeroberfläche (29 reviews)
- Kundendienst (27 reviews)
- Datenvisualisierung (27 reviews)
- Datenverarbeitung (26 reviews)

**Cons:**

- Langsames Laden (23 reviews)
- Langsame Leistung (22 reviews)
- Begrenzte Anpassung (20 reviews)
- Lernkurve (17 reviews)
- Fehlende Funktionen (14 reviews)

### 7. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews)
  Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter einheitlicher Business-Intelligence-(BI)-Dienst im Hyperscale. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen aus derselben Quelle der Wahrheit durch moderne interaktive Dashboards, paginierte Berichte, Abfragen in natürlicher Sprache und eingebettete Analysen erfüllen. Mit Amazon Q in QuickSight können Business-Analysten und Geschäftsanwender natürliche Sprache verwenden, um in Sekundenschnelle bedeutungsvolle Einblicke zu erstellen, zu entdecken und zu teilen, wodurch Einblicke schneller in Auswirkungen umgewandelt werden. Über 100.000 Kunden nutzen Amazon QuickSight. Erfahren Sie mehr unter https://quicksight.aws


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 669

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Integrationen (72 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (71 reviews)
- Einfache Integrationen (60 reviews)
- Datenvisualisierung (44 reviews)
- Dashboard-Management (42 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (69 reviews)
- Lernkurve (38 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (28 reviews)
- Fehlende Funktionen (22 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (20 reviews)

### 8. [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews)
  Looker, die Business-Intelligence-Plattform von Google Cloud, ermöglicht es Ihnen, mit Ihren Daten zu kommunizieren. Organisationen wenden sich an Looker für Self-Service und kontrollierte BI, um benutzerdefinierte Anwendungen mit vertrauenswürdigen Metriken zu erstellen oder um Looker-Modellierung in ihre bestehende Umgebung zu integrieren. Das Ergebnis ist eine verbesserte Effizienz der Datenverarbeitung und eine echte geschäftliche Transformation.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,565

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Dateningenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (126 reviews)
- Einblicke (75 reviews)
- Einfache Integrationen (70 reviews)
- Integrationen (70 reviews)
- Datenvisualisierung (62 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (58 reviews)
- Lernschwierigkeit (42 reviews)
- Langsames Laden (36 reviews)
- Langsame Leistung (36 reviews)
- Komplexität (32 reviews)

### 9. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews)
  Kyvos ist eine semantische Schicht für KI und BI. Es bietet Organisationen eine einheitliche, konsistente und benutzerfreundliche Sicht auf ihren gesamten Datenbestand. Durch die Standardisierung, wie Daten definiert und verstanden werden, beseitigt Kyvos das Metrik-Drift über BI-Tools hinweg und stellt sicher, dass LLMs und KI-Agenten mit verwalteten Geschäftselementen arbeiten, anstatt mit rohen Tabellen. Kyvos liefert auch blitzschnelle Analysen in großem Maßstab und mit hoher Parallelität — einschließlich granularer multidimensionaler Analysen in der Cloud — ohne die langsamen Abfragezeiten und steigenden Cloud-Kosten, die normalerweise damit einhergehen. Warum Organisationen Kyvos verwenden Einheitliche semantische Grundlage für KI und BI Die semantische Schicht von Kyvos standardisiert, wie Metriken, KPIs, Dimensionen, Hierarchien, Beziehungen, Berechnungen und Geschäftsregeln unternehmensweit modelliert werden — sodass Dashboards, Analysetools, Notebooks und KI-Systeme alle auf dem gleichen Verständnis des Geschäfts basieren. Kyvos ermöglicht: - Geteilte Semantik — eine gemeinsame Datensprache über jedes Tool, Team und System hinweg - Verwalteter Zugriff — Datenexploration innerhalb definierter Sicherheits-, Rollen- und Berechtigungsgrenzen - Plattform-Interoperabilität — konsistenter semantischer Kontext über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg - KI-Bereitschaft — LLMs und Agenten arbeiten mit verwalteten Geschäftselementen anstatt mit rohen Tabellen oder mehrdeutigen Schemata KI im Geschäftskontext verankert Kyvos verankert KI-Systeme im verwalteten semantischen Modell und stellt sicher, dass sie auf der etablierten Geschäftskontext anstatt auf rohen Schemata operieren — was die Genauigkeit, Rückverfolgbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-generierten Erkenntnissen verbessert. Konsistente Metriken über BI-Tools hinweg Kyvos zentralisiert Metrik- und KPI-Definitionen in der semantischen Schicht und wendet sie konsistent über jede Analyseoberfläche hinweg an — beseitigt Metrik-Drift und verbessert das Vertrauen in Analysen. Hochleistungsanalysen im großen Maßstab Kyvos liefert Hochleistungsanalysen, die mit der Nachfrage skalieren, und ermöglicht: - Abfrageleistung im Sub-Sekunden-Bereich über massive Datensätze hinweg - Hohe Parallelität über Tausende von Benutzern und Arbeitslasten hinweg - Konsistente Antwortzeiten unabhängig vom Datenvolumen oder der Parallelität - Keine Leistungsverschlechterung, wenn die Nutzung zunimmt - Multidimensionale Analysen in der Cloud Kyvos ermöglicht tiefe multidimensionale Analysen und unterstützt: - Granulare Analysen über Milliarden von Zeilen hinweg - Tausende von Messungen und Dimensionen in einem einzigen Modell - Schnelles Drill-Down über komplexe Hierarchien hinweg - Volle analytische Tiefe ohne Einbußen bei der Abfragegeschwindigkeit Kosteneffizienz in der Cloud Kyvos bietet Analysen über seine semantische Schicht an, anstatt jede Abfrage an das Warehouse zu leiten — was den Rechenverbrauch über Analyse- und KI-Arbeitslasten hinweg reduziert. Wenn die Nutzung zunimmt, können Organisationen Benutzer, Arbeitslasten und analytische Komplexität skalieren, ohne dass die Rechenkosten im Warehouse entsprechend steigen.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 249

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/de/sellers/kyvos-insights)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.kyvosinsights.com
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights (691 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 55% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (125 reviews)
- Geschwindigkeit (92 reviews)
- Leistung (56 reviews)
- Analytik (54 reviews)
- Schnelles Abfragen (50 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (35 reviews)
- Schwierige Einrichtung (34 reviews)
- Komplexität (10 reviews)
- Funktionseinschränkungen (7 reviews)
- Lernschwierigkeit (7 reviews)

### 10. [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
  Hex ist die beste AI-Analytics-Plattform der Welt. Mit Hex kann jeder Daten mit natürlicher Sprache erkunden, mit oder ohne Code, alles in einem vertrauenswürdigen Kontext, auf einer KI-gestützten Plattform. Get started now \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Get a demo \> https://hex.tech/request-a-demo/source=g2


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 381

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Hex Tech](https://www.g2.com/de/sellers/hex-tech)
- **Unternehmenswebsite:** https://hex.tech/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @_hex_tech (6,787 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Datenwissenschaftler
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 54% Unternehmen mittlerer Größe, 22% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (130 reviews)
- SQL-Abfragen (81 reviews)
- Datenverwaltung (79 reviews)
- SQL-Abfragen (74 reviews)
- Datenanalyse (62 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (45 reviews)
- Fehlende Funktionen (41 reviews)
- Fehlende Funktionen (38 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (30 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (29 reviews)

### 11. [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/oracle-analytics-cloud/reviews)
  Oracle Analytics Cloud ist eine umfassende Cloud-Analyseplattform, die es Ihnen ermöglicht, grundlegend zu verändern, wie Sie Informationen analysieren und darauf reagieren. Führungskräfte, Analysten und IT können von überall auf Daten zugreifen, sogar mit mobilen Geräten. Oracle Analytics Cloud hilft Organisationen, einzigartige Erkenntnisse schneller mit maschinellem Lernen zu entdecken. Mit erweiterten Analysen kombinieren Sie Daten aus Ihrer gesamten Organisation mit Daten von Drittanbietern und automatisieren wichtige und zeitaufwändige Aufgaben wie Datenaufbereitung, Visualisierung, Prognosen und Berichterstattung.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 292

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Oracle](https://www.g2.com/de/sellers/oracle)
- **Gründungsjahr:** 1977
- **Hauptsitz:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (827,310 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:ORCL

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 61% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytik (3 reviews)
- Datenvisualisierung (3 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Skalierbarkeit (3 reviews)
- Geschäftsverbesserung (2 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (4 reviews)
- Komplexität (2 reviews)
- Komplexe Nutzung (2 reviews)
- Begrenzte Anpassung (2 reviews)
- Käfer (1 reviews)

### 12. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/de/products/yellowfin-bi/reviews)
  Yellowfin ist die einzige Analysesuite, die erfolgreich aktionsbasierte Dashboards mit branchenführender automatisierter Analyse und Datenstorytelling kombiniert. Durch die Bereitstellung der besten analytischen Erfahrung bietet Yellowfin Ihren Nutzern einzigartige Möglichkeiten, mit ihren Daten zu interagieren und darauf zu reagieren, und erfüllt die Bedürfnisse von Datenanalysten, Geschäftsanwendern, Kunden und Entwicklern, die erstaunliche analytische Erlebnisse erstellen, bereitstellen oder nutzen möchten. Analysen für Softwareunternehmen Integrieren und einbetten von Analysen mit einem Unterschied in Ihre App, auf Ihre Weise \* Ersetzen von veralteten oder selbst entwickelten Berichtswerkzeugen \* Einbetten einer modernen Self-Service-Analysesuite \* Bereitstellen eines außergewöhnlichen Kundenerlebnisses Analysen für Unternehmen Mehr Wert aus Ihren Daten auf neue und innovative Weise gewinnen \* Migration von Tabellenkalkulationen zu einer modernen Analyseplattform \* Ersetzen von veralteten BI-Anwendungen \* Einbetten von Analysen in operative Workflows Analytische Anwendungsentwickler Nutzen Sie Ihre Fachkenntnisse, um Datenprodukte zu erstellen, die begeistern \* Erstellen einzigartiger datengesteuerter Anwendungen \* Schließen Sie den Kreis der Analysen \* Bereitstellen von Erkenntnissen als Dienstleistung


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 414

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Yellowfin](https://www.g2.com/de/sellers/yellowfin)
- **Gründungsjahr:** 2003
- **Hauptsitz:** Austin, Texas
- **Twitter:** @YellowfinBI (5,796 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/358856/ (63 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** General Manager, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 46% Kleinunternehmen, 34% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (98 reviews)
- Datenvisualisierung (47 reviews)
- Dashboard-Anpassung (35 reviews)
- Intuitiv (32 reviews)
- Berichterstellung (32 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (42 reviews)
- Langsame Leistung (30 reviews)
- Umgang mit großen Datenmengen (29 reviews)
- Leistungsprobleme (22 reviews)
- Begrenzte Anpassung (17 reviews)

### 13. [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/de/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews)
  IBM Business Analytics Enterprise ist eine umfassende Suite, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsanalytik, Planung, Budgetierung, Berichterstattung und Prognoseprozesse in Organisationen zu vereinheitlichen und zu optimieren. Durch die Integration von Daten aus mehreren Quellen und Anbietern in ein einziges, codefreies Content-Hub ermöglicht es den Nutzern, fundierte, datengestützte Entscheidungen effizient zu treffen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Zusammengesetzte Dashboards: Konsolidieren Sie Inhaltsressourcen aus verschiedenen Business-Intelligence-Tools in einer einheitlichen, integrierten Ansicht, die für alle Nutzer zugänglich ist. - Aufschlussreiche Entscheidungsfindung: Nutzen Sie echte Metriken und Einblicke, um selbstbewusste Geschäftsentscheidungen zu treffen und das Rätselraten zu eliminieren. - Einfache Zusammenarbeit: Erleichtern Sie nahtlose Zusammenarbeit in der gesamten Organisation, sodass Teams Geschäftsziele skalieren und anpassen können, ohne bestehende Prozesse zu überarbeiten. - Verbesserter Kundenservice: Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung und Fertigungsentscheidungen, um eine reibungslosere Lieferung für Kunden zu gewährleisten. - Datenmanagement: Integrieren Sie mehrere Ressourcen aus verschiedenen Datenquellen in ein einziges Dashboard für einfachen Zugriff und schnellere Entscheidungsfindung. - Visualisierungsschicht: Entdecken, greifen Sie zu, personalisieren und empfehlen Sie Inhalte über mehrere BI-Anbieter und Lösungen von einem zentralen Hub aus. - Personalisierung: Nutzen Sie KI, um Nutzern Inhalte zu empfehlen und personalisierte Suchen zu ermöglichen, sodass die Plattform mit der Organisationsmarke und dem Kundenerlebnis übereinstimmt. - Prognoseoptimierung: Integrieren Sie operative, Rentabilitäts- und Finanzplanung mit automatisierten Tools, um die Entscheidungsfindung zu optimieren, indem Sie prädiktive Analysen verwenden, um Trends und saisonale Muster zu identifizieren. - Integrierte Planung: Passen Sie Organisationspläne und Prognosen in Echtzeit an, um sich schnell an sich ändernde Anforderungen anzupassen, mit KI-gestützter erweiterter Planung und Analyse. - Unternehmensberichterstattung: Bieten Sie skalierbare Berichterstattung, um die Datenanalytikkultur zu verbessern und die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu liefern. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: IBM Business Analytics Enterprise adressiert die Herausforderung von Datensilos, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die verschiedene Analyse- und Planungstools integriert. Diese Konsolidierung ermöglicht es Organisationen: - Datensilos abzubauen: Bieten Sie einen einzigen Zugangspunkt für Nutzer, um auf die benötigten Daten zuzugreifen, und verbessern Sie die Zusammenarbeit und Datenkonsistenz. - Entscheidungsfindung verbessern: Rüsten Sie Teams mit umfassenden Einblicken aus, die fundierte Entscheidungen ermöglichen, die die Geschäftsleistung vorantreiben. - Betriebseffizienz verbessern: Optimieren Sie Planungs- und Prognoseprozesse, sodass Organisationen schnell auf Marktveränderungen und betriebliche Anforderungen reagieren können. Durch die Integration von Analysetools in eine kohärente Umgebung befähigt IBM Business Analytics Enterprise Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen und eine Kultur der fundierten Entscheidungsfindung und strategischen Agilität zu fördern.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 21

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (5 reviews)
- Datenintegration (4 reviews)
- Einfache Integrationen (4 reviews)
- Effizienz (4 reviews)
- Datenanalyse (3 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (4 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Schwierige Anpassung (3 reviews)
- Teuer (3 reviews)
- Komplexe Nutzung (2 reviews)

### 14. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews)
  Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. Alteryx wird von über der Hälfte der Global 2000 und 19 der 20 größten globalen Banken vertraut. Mit integrierter Automatisierung, Governance und Sicherheit können Ihre Workflows skalieren und die Compliance aufrechterhalten, während sie konsistente Ergebnisse liefern. Und es spielt keine Rolle, ob Ihre Systeme vor Ort, hybrid oder in der Cloud sind; Alteryx passt sich mühelos in Ihre Infrastruktur ein. Einfach zu bedienen. Tief verbunden. Was Alteryx wirklich auszeichnet, ist unser Fokus auf Effizienz und Benutzerfreundlichkeit für Analysten und unsere aktive Community von 700.000 Alteryx-Nutzern, die Sie bei jedem Schritt Ihrer Reise unterstützen. Mit nahtloser Integration in Daten überall, einschließlich Plattformen wie Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP und Salesforce, hilft unsere Plattform, isolierte Daten zu vereinheitlichen und die Gewinnung von Erkenntnissen zu beschleunigen. Besuchen Sie Alteryx.com für weitere Informationen und um Ihre kostenlose Testversion zu starten.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 650

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 7.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,220 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 62% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (333 reviews)
- Automatisierung (148 reviews)
- Intuitiv (132 reviews)
- Einfaches Lernen (102 reviews)
- Effizienz (102 reviews)

**Cons:**

- Teuer (88 reviews)
- Lernkurve (80 reviews)
- Fehlende Funktionen (62 reviews)
- Lernschwierigkeit (55 reviews)
- Langsame Leistung (41 reviews)

### 15. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 555

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.4/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [GoodData](https://www.g2.com/de/sellers/gooddata)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.gooddata.com/
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata (12,647 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (283 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Produktmanager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Verbraucherdienste
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 39% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (52 reviews)
- Datenvisualisierung (34 reviews)
- Integrationen (34 reviews)
- Intuitiv (30 reviews)
- Anpassung (28 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (28 reviews)
- Lernschwierigkeit (19 reviews)
- Fehlende Funktionen (19 reviews)
- Komplexität (13 reviews)
- Begrenzte Anpassung (12 reviews)

### 16. [Deepnote](https://www.g2.com/de/products/deepnote/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 376

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Deepnote](https://www.g2.com/de/sellers/deepnote)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.deepnote.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco , US
- **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,243 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Höhere Bildung
  - **Company Size:** 68% Kleinunternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (170 reviews)
- Zusammenarbeit (120 reviews)
- Einfache Integrationen (76 reviews)
- Teamzusammenarbeit (76 reviews)
- Datenverwaltung (67 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (61 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (32 reviews)
- Datenverwaltungsprobleme (29 reviews)
- Fehlende Funktionen (26 reviews)
- Fehlende Funktionen (25 reviews)

### 17. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  IBM Cognos Analytics fungiert als Ihr vertrauenswürdiger Co-Pilot für das Geschäft mit dem Ziel, Sie klüger, schneller und selbstbewusster in Ihren datengesteuerten Entscheidungen zu machen. IBM Cognos Analytics gibt jedem Benutzer – ob Datenwissenschaftler, Business Analyst oder Nicht-IT-Spezialist – mehr Macht, relevante Analysen durchzuführen, die auf die organisatorischen Ziele zurückzuführen sind. Es verkürzt die Reise jedes Benutzers von einfachen zu anspruchsvollen Analysen und ermöglicht es ihnen, Daten zu nutzen, um das Unbekannte zu erkunden, neue Beziehungen zu identifizieren, ein tieferes Verständnis der Ergebnisse zu erlangen und den Status quo herauszufordern. Erstellen Sie Berichte, Dashboards, visualisieren, analysieren, integrieren Sie Berichterstellung, Modellierung, Dashboards, Datenexploration und teilen Sie umsetzbare Erkenntnisse über Ihre Daten mit jedem in Ihrer Organisation mit IBM Cognos Analytics.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 392

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 59% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (36 reviews)
- Berichterstellung (17 reviews)
- Analytik (15 reviews)
- Datenvisualisierung (15 reviews)
- Benutzeroberfläche (12 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (18 reviews)
- Lernschwierigkeit (10 reviews)
- Langsame Leistung (9 reviews)
- Komplexität (8 reviews)
- Komplexe Nutzung (6 reviews)

### 18. [Count](https://www.g2.com/de/products/count/reviews)
  Count ist eine moderne Daten-Kollaborationsplattform, die Daten-Teams tatsächlich zusammenarbeiten lässt. Sie kombiniert ein Daten-Notebook mit einer Echtzeit-Kollaborationsfläche für Analyse und Visualisierung, sodass jeder Daten abfragen, debuggen und erkunden kann – alles an einem Ort. Count ersetzt das Chaos aus getrennten Tools durch einen einzigen Arbeitsbereich, in dem Analysten, Ingenieure und Stakeholder SQL oder Python schreiben, Visualisierungen erstellen und Erkenntnisse sofort teilen können. Sie können dbt-Modelle importieren und debuggen, Live-Ergebnisse von verbundenen CTEs sehen und zurück zu dbt Cloud, GitHub oder vollständigen SQL-Skripten exportieren. Von über 500 Daten-Teams genutzt, darunter Accenture, Cleo AI und Too Good To Go, hilft Count Teams, über statische Dashboards hinauszugehen und sich auf die Lösung echter Geschäftsprobleme zu konzentrieren. Es ist Daten-Kollaboration, die tatsächlich funktioniert.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 101

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.5/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Count Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/count-technologies)
- **Unternehmenswebsite:** https://count.co/
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** London, United Kingdom
- **Twitter:** @counthq (2,109 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/counthq/ (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analytik-Ingenieur
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 80% Unternehmen mittlerer Größe, 10% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Teamzusammenarbeit (34 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (28 reviews)
- Kundendienst (20 reviews)
- Flexibilität (20 reviews)
- Datenvisualisierung (19 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (18 reviews)
- Langsame Leistung (9 reviews)
- Begrenzte Anpassung (7 reviews)
- Fehlende Funktionen (7 reviews)
- Layoutprobleme (5 reviews)

### 19. [Incorta](https://www.g2.com/de/products/incorta/reviews)
  Incorta ist die erste und einzige offene Datenbereitstellungsplattform, die Echtzeitanalysen von Live-Daten über alle Aufzeichnungssysteme hinweg ermöglicht—ohne die Notwendigkeit komplexer ETL-Prozesse. Durch die direkte Analyse von Rohdaten, die den Quelldaten identisch sind, bietet Incorta schnellere und genauere Einblicke und beseitigt Barrieren für die Erkundung. Mit intuitiven Low-Code/No-Code-Tools, KI-gestütztem Abfragen über Nexus und vorgefertigten Geschäftsdatenanwendungen können Unternehmens-Teams schnell Einblicke gewinnen, technische Hindernisse abbauen und intelligentere Entscheidungen treffen, ohne großen technischen Aufwand.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 55

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Incorta](https://www.g2.com/de/sellers/incorta)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.incorta.com/
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (325 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Unternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenintegration (1 reviews)
- Einfache Integrationen (1 reviews)
- Integrationen (1 reviews)

**Cons:**

- Käfer (1 reviews)

### 20. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 185

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,941 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
  - **Company Size:** 60% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (82 reviews)
- Merkmale (82 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (46 reviews)
- Einfache Integrationen (43 reviews)
- Produktivitätssteigerung (42 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (45 reviews)
- Steile Lernkurve (26 reviews)
- Langsame Leistung (24 reviews)
- Schwieriges Lernen (23 reviews)
- Teuer (22 reviews)

### 21. [FICO Analytics Workbench™](https://www.g2.com/de/products/fico-analytics-workbencha/reviews)
  FICO® Analytics Workbench™ ist ein umfassendes prädiktives Analytik-Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, erklärbare maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und bereitzustellen. Es richtet sich sowohl an Geschäftsanwender als auch an Datenwissenschaftler und erleichtert die Datenexploration, visuelle Datenaufbereitung, Entscheidungsstrategiedesign und maschinelles Lernen in einer einheitlichen Umgebung. Die Plattform basiert auf der leistungsstarken FICO® Decision Management Platform, die Skalierbarkeit und Integration mit Echtzeit-Geschäftsprozessen gewährleistet. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Erklärbares KI-Toolkit: Bietet Transparenz bei KI-abgeleiteten Entscheidungen, sodass Benutzer maschinelle Lernmodelle effektiv validieren und interpretieren können. - Integrierte Entwicklungsumgebung: Kombiniert Entscheidungsbäume, Scorecards und maschinelle Lerntechniken und bietet ein vielseitiges Toolkit für die Modellentwicklung. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Entwickelt für Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten, von Geschäftsanalysten bis zu Datenwissenschaftlern, fördert Zusammenarbeit und Produktivität. - Cloud-basierte Bereitstellung: Bietet eine cloudfähige Lösung, die skalierbare und flexible Bereitstellungsoptionen ermöglicht. - Unterstützung der regulatorischen Compliance: Automatisiert die Erstellung der erforderlichen Dokumentation, um interne Überprüfungen und externe regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Primärer Wert und Problemlösung: FICO® Analytics Workbench™ adressiert das wachsende Bedürfnis nach transparenten und interpretierbaren KI-Modellen in der geschäftlichen Entscheidungsfindung. Durch die Bereitstellung von Tools, die maschinelle Lernmodelle erklärbar machen, hilft es Organisationen, regulatorische Standards einzuhalten und Vertrauen in KI-gesteuerte Entscheidungen aufzubauen. Das intuitive Design und die umfassenden Funktionen der Plattform ermöglichen eine schnellere Wertschöpfung, erhöhte Produktivität und verbesserte Geschäftsergebnisse durch analytisch fundierte Entscheidungen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 8.7/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [FICO](https://www.g2.com/de/sellers/fico)
- **Gründungsjahr:** 1956
- **Hauptsitz:** Bozeman, Montana
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,790 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:FICO
- **Gesamterlös (USD Mio):** $1,294

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)


### 22. [Coefficient](https://www.g2.com/de/products/coefficient/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 177

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Coefficient](https://www.g2.com/de/sellers/coefficient)
- **Unternehmenswebsite:** https://coefficient.io/
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (351 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (70 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 36% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (72 reviews)
- Automatisierung (42 reviews)
- Integrationen (42 reviews)
- Zeitersparnis (36 reviews)
- Einfache Integrationen (31 reviews)

**Cons:**

- Eingeschränkte Funktionen (18 reviews)
- Funktionseinschränkungen (17 reviews)
- Einschränkungen (13 reviews)
- Fehlende Funktionen (12 reviews)
- Integrationsprobleme (11 reviews)

### 23. [SAS Enterprise Guide](https://www.g2.com/de/products/sas-enterprise-guide/reviews)
  SAS Enterprise Guide ist eine Windows-basierte Client-Anwendung, die eine benutzerfreundliche, point-and-click Schnittstelle zu den leistungsstarken Analysefähigkeiten der SAS-Software bietet. Sie ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer konzipiert und erleichtert den Datenzugriff, die Verwaltung, Analyse und Berichterstellung, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Durch die Integration einer Vielzahl analytischer Aufgaben mit einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche ermöglicht SAS Enterprise Guide den Benutzern, komplexe Analysen effizient durchzuführen und Ergebnisse innerhalb ihrer Organisation zu teilen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Intuitive Benutzeroberfläche und Assistenten: Bietet geführten Zugriff auf SAS-Funktionen, von einfachen Berichten bis hin zu fortgeschrittenen Analysen, durch flexible Assistenten und eine intuitive Prozessflussdiagramm-Funktion. - Umfassende analytische Aufgaben: Beinhaltet über 100 vorgefertigte Aufgaben für deskriptive Statistik, prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse und mehr, die es den Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen ohne Code zu erstellen. - Datenmanagement: Bietet einen leistungsstarken grafischen Abfrage-Builder zum Zugriff und zur Manipulation verschiedener Datentypen, einschließlich SAS-Datensätze und nativer Windows-Datentypen, ohne SQL-Kenntnisse zu erfordern. - OLAP-Zugriff und Visualisierung: Unterstützt dynamisches Schneiden, Bohren und Pivotieren von Daten zur Erkundung, mit Integrationsmöglichkeiten für SAS OLAP Server und andere Drittanbieter, die OLE DB für OLAP unterstützen. - Ergebnisverteilung und -freigabe: Erleichtert die Verteilung von Ergebnissen über mehrere Kanäle, einschließlich SAS BI-Berichts-/Inhaltsrepository, Microsoft Office-Dokumente und E-Mail, um nahtlose Freigabe und Zusammenarbeit zu gewährleisten. - Hochleistungsrechnen und Grid-Aktivierung: Erkennt automatisch Grid-Umgebungen für effiziente Verarbeitung, analysiert SAS-Programme zur Leistungsoptimierung und ermöglicht die parallele Ausführung von Aufgaben auf demselben Server. Primärer Wert und Benutzerlösungen: SAS Enterprise Guide adressiert das Bedürfnis nach einer Self-Service-Analyseumgebung, die Geschäftsanalysten und anderen Benutzern ermöglicht, anspruchsvolle Datenanalysen durchzuführen, ohne stark auf IT-Abteilungen angewiesen zu sein. Durch geführten Zugriff auf Datenintegration, -vorbereitung, -analyse und -berichterstellung können Benutzer schnell auf Daten zugreifen, Analysen durchführen und Ergebnisse verteilen, wodurch Entscheidungsprozesse beschleunigt werden. Die Integration mit SAS Viya erweitert seine Fähigkeiten weiter und ermöglicht es Benutzern, moderne, cloudbasierte Plattformen für skalierbare und effiziente Analysen zu nutzen. Dieses umfassende Toolset hilft Organisationen letztendlich, ihre Daten effektiv zu nutzen, was zu fundierteren Geschäftsentscheidungen und verbesserter operativer Effizienz führt.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 108

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,996 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Bankwesen, Krankenhaus & Gesundheitswesen
  - **Company Size:** 58% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (8 reviews)
- Benutzeroberfläche (4 reviews)
- Datenanalyse (3 reviews)
- Datenvisualisierung (2 reviews)
- Leichtigkeit des Lernens (2 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (3 reviews)
- Komplexe Nutzung (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Käfer (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)

### 24. [Luzmo](https://www.g2.com/de/products/luzmo/reviews)
  Luzmo hilft Unternehmen, Datenprodukte mühelos einzubetten und befähigt ihre Nutzer, schnelle und sichere Entscheidungen in Rekordzeit zu treffen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 70

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Luzmo NV](https://www.g2.com/de/sellers/luzmo-nv)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Brooklyn, US
- **Twitter:** @luzmo_official (895 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10198259/ (51 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** CEO
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 59% Kleinunternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (7 reviews)
- Einbettungsfunktionen (5 reviews)
- Anpassung (4 reviews)
- Einblicke (4 reviews)
- Einrichtung erleichtern (4 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (2 reviews)
- Begrenzte Optionen (2 reviews)
- Leistungsprobleme (2 reviews)
- Tabellenbeschränkungen (2 reviews)
- Käfer (1 reviews)

### 25. [Knowi](https://www.g2.com/de/products/knowi/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 27

**User Satisfaction Scores:**

- **Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10)
- **Berechnete Felder:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Knowi](https://www.g2.com/de/sellers/knowi)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Oakland, California
- **Twitter:** @knowico (2,639 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3675224/ (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 48% Kleinunternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Kundendienst (4 reviews)
- Geschäftswachstum (3 reviews)
- KI-Fähigkeiten (2 reviews)
- Automatisierung (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (2 reviews)
- Mangel an Anleitung (1 reviews)
- Mangel an Tutorials (1 reviews)



## Parent Category

[Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software)



## Related Categories

- [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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## Buyer Guide

### 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.