# 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 ## How Many Analyseplattformen Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 335 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 516 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 43% │ Kleinunternehmen 29% │ Unternehmen 28% - **Top Trending Product**: Myriade (+0.5) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Analyseplattformen Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 27,400+ Authentische Bewertungen - 335+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Top Analyseplattformen at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | 4.5/5.0 (1,568 reviews) | Microsoft-connected interactive dashboards | "[Microsoft Power BI Turns Raw Data into Clear, Interactive Dashboards Fast](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12678340)" | | 2 | [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,544 reviews) | Flexible visual dashboard exploration | "[Effortless Data Visualization, High Licensing Costs](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12793833)" | | 3 | [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (755 reviews) | Cloud analytics for governed data science | "[Leistungsstark & Daten mühelos und intelligent in Entscheidungen umwandeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 4 | [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (771 reviews) | No-code data preparation and automation | "[Einfache, zeitsparende Datenautomatisierung mit den Drag-and-Drop-Workflows von Alteryx](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)" | | 5 | [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (748 reviews) | Governed lakehouse analytics and ML workflows | "[Databricks in my case: Multiple Integrations, Intuitive UI, and Reliable Performance](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055)" | | 6 | [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,576 reviews) | Governed shared BI metrics | "[Alle unsere Metriken an einem Ort mit einer benutzerfreundlichen, einfach zu navigierenden Looker-Benutzeroberfläche](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12585179)" | | 7 | [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (987 reviews) | Centralized self-service business dashboards | "[All-in-One-Plattform für Echtzeitanalysen und Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)" | | 8 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (252 reviews) | Semantic-layer acceleration for enterprise BI | "[Kyvos Unified Our Business Logic with a Single Semantic Model](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" | | 9 | [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (543 reviews) | Warehouse-native spreadsheet-style analytics | "[Einfachstes BI-Tool: Live-Snowflake-Daten in einer tabellenähnlichen Erfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)" | | 10 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (672 reviews) | AWS-native serverless BI dashboards | "[Verwandelt Rohdaten in interaktive Dashboards für eine bessere Trendüberwachung](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" | ## Which Analyseplattformen Is Best for Your Use Case? - **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) ## Which Type of Analyseplattformen Tools Are You Looking For? - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) *(current)* - [Datenvisualisierungswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-visualization-tools) - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence) --- **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 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&secure%5Btoken%5D=dcb55f7e59cf7eaa80c84c4f8eb0b3923c30de3420409774a583e50178a24af9&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) --- ## Buyer Guide: Key Questions for Choosing Analyseplattformen Software ### What do Analytics Platforms do? When I explain analytics platforms, I frame them as systems that help teams turn business data into usable insight. These platforms bring dashboards, reports, data modeling, metric exploration, visualizations, and insight sharing into one workflow. Instead of relying on scattered spreadsheets, static reports, or disconnected data views, teams can access information faster, understand performance more clearly, and make decisions with more confidence. ### Why do businesses use Analytics Platforms? From the G2 reviewer patterns I evaluated, businesses use Analytics Platforms because data sits across many systems and takes too much manual effort to organize. Users mention fragmented reports, delayed insight, inconsistent metrics, and hard-to-present data. Common benefits include: - Faster dashboard and report creation. - Clearer visibility into KPIs, sales, marketing, operations, and product data. - Stronger exploration through filters, drilldowns, SQL, and visual workflows. - Easier sharing of insights with teams and stakeholders. - Better integration with databases, cloud platforms, spreadsheets, CRM tools, and warehouses. ### Who uses Analytics Platforms primarily? After I evaluated G2 reviewer roles, I found that Analytics Platforms serve technical and business users. - **Data analysts** build dashboards, reports, and recurring performance views. - **BI teams** manage metrics, models, and governed workflows. - **Data engineers** connect sources and prepare datasets. - **Data scientists** use notebooks, models, and advanced analytics features. - **Business analysts** translate data into operational decisions. - **Executives** use dashboards to understand trends. ### What types of Analytics Platforms should I consider? From the way reviewers describe the category, buyers should compare several product types: - **BI and dashboard platforms** for reports, visualization, and executive views. - **Self-service analytics tools** for fast business exploration. - **Cloud analytics platforms** for larger datasets and scalable processing. - **Data science and notebook platforms** for SQL, Python, models, and collaboration. - **Embedded analytics tools** for customer-facing dashboards. - **Semantic layer platforms** for shared metrics and reusable definitions. ### What are the core features to look for in Analytics Platforms? When I break down G2 reviews for this category, I look closely at the themes users repeatedly mention: - Dashboard and report builders with flexible layouts that help teams organize business data into views people can actually use. - Data visualization, charting, and interactive filters that help users explore trends, compare performance, and understand metrics faster. - Connectors for databases, spreadsheets, cloud tools, and business applications that help bring data from different systems into one place. - SQL support, data modeling, and calculated metrics that help analysts define, structure, and customize business logic. - AI-assisted search or automated insights that help users find patterns and answers without building every report manually. - Collaboration, permissions, scheduled delivery, and sharing controls that help teams distribute insights securely and consistently. - Performance controls for complex dashboards that help reports load reliably even when data volume or usage grows. - Documentation, training resources, and responsive support that help teams onboard faster and troubleshoot issues with less friction. ### What trends are shaping Analytics Platforms right now? From the G2 review patterns I evaluated, several trends stand out: - **AI-assisted analytics** is helping users ask questions, generate summaries, and discover insights faster. - **Self-service reporting** is becoming more important as business teams look for answers without depending on analysts for every request. - **Cloud and application integrations** are expanding as companies connect analytics platforms to more data sources and business systems. - **Governed metrics and semantic layers** are gaining value as teams work to keep definitions consistent across dashboards and reports. - **Performance optimization** remains a priority as users expect complex dashboards to load quickly and reliably. - **Usability and guided setup** are shaping adoption as buyers look for platforms that are powerful without creating a steep learning curve. ### How should I choose Analytics Platforms? For me, the strongest Analytics Platforms fit depends on data sources, governance needs, and scale. I would prioritize products reviewers praise for intuitive dashboards, flexible visualization, strong integrations, reliable performance, and clear collaboration. I would also examine concerns around customization, complex setup, pricing, learning curve, and AI accuracy before making a final choice. --- ## What Are the Top-Rated Analyseplattformen Products in 2026? ### 1. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,568 **Warum Käufer es lieben?:** When I reviewed Microsoft Power BI’s G2 feedback, the strongest theme was its role in turning complex datasets into interactive dashboards inside a familiar Microsoft environment. Reviewers highlight Excel, Azure, SQL Server, and broader Microsoft integrations, along with visuals that make analysis easier to share. The product reads as a strong fit for teams that need dashboard creation, data modeling, and business reporting connected to existing Microsoft workflows. Users also cite a learning curve for advanced DAX, performance strain with very large datasets, customization limits, licensing complexity, and occasional refresh issues. ### What Do G2 Reviewers Say About Microsoft Power BI? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Microsoft Power BI, die mühelose Datenanalyse für alle ermöglicht. - Benutzer schätzen die **Datenvisualisierungsfähigkeiten** von Power BI, die Einblicke und Berichterstattung mühelos verbessern. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** in Power BI, die eine effiziente Datennutzung über verschiedene Plattformen und Datenbanken hinweg ermöglichen. - Benutzer schätzen die **fortschrittlichen Datenanalyse- und Visualisierungsfähigkeiten** von Microsoft Power BI für aufschlussreiche Berichterstattung. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Datenintegrations** fähigkeiten von Power BI, die mühelos Verbindungen zu zahlreichen Datenquellen ermöglichen. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , insbesondere für Anfänger, die versuchen, Datenverbindungen und DAX zu meistern. - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Microsoft Power BI, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und komplexen Datenmodellen. - Benutzer erleben **Leistungsprobleme** mit DAX-Abfragen und großen Datenmengen, was die Gesamteffizienz und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt. - Benutzer finden das **komplexe Datenmodellieren** in Power BI herausfordernd, was zu einer steilen Lernkurve und potenzieller Frustration führt. - Benutzer finden die **begrenzten Anpassungsoptionen** in Microsoft Power BI einschränkend, was eine effektive Datenpräsentation behindert. #### Key Features - Reports Interface - Data Column Filtering - Predictive Analytics - Data Modeling - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of Microsoft Power BI? **"[Great for unifying our data stack, though governance is key](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12796269)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— rishabh m.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12796269) --- **"[Microsoft Power BI Turns Raw Data into Clear, Interactive Dashboards Fast](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12678340)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Anil B.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12678340) --- #### What Are G2 Users Discussing About Microsoft Power BI? - [Wofür wird Microsoft Power BI Desktop verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop-used-for) - 4 comments, 1 upvote - [Was sind einige der wichtigsten Funktionen von Microsoft BI?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-some-of-the-top-features-of-microsoft-bi) - 3 comments - [Ist Power BI ein Microsoft-Tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-power-bi-a-microsoft-tool) - 5 comments, 3 upvotes ### 2. [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 3,544 **Warum Käufer es lieben?:** A recurring pattern in Tableau’s G2 feedback when I reviewed it was that its strength in visual exploration across varied data sources. Reviewers highlight simple dashboard creation, flexible integrations, clear KPI views, and fast access to business insights for sales, operations, and leadership use cases. The product reads as a fit for teams that want polished visual dashboards and interactive data exploration across multiple systems. Users also note friction with dashboard layout control, data prep, live connection speed, pricing, and some API gaps. ### What Do G2 Reviewers Say About Tableau? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Tableau, die es ihnen ermöglicht, komplexe Dashboards mit minimalen Programmierkenntnissen zu erstellen. - Benutzer schätzen Tableau für seine **interaktiven Dashboards** , die die Datensichtbarkeit und Entscheidungsfindung durch nahtlose Integration verbessern. - Benutzer heben die **leistungsstarke Datenvisualisierung** von Tableau hervor, die klare, interaktive Dashboards für fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht. - Benutzer schätzen die **interaktiven Dashboards** von Tableau, die die Datenvisualisierung und Entscheidungsfindung mit minimalem Programmieraufwand verbessern. - Benutzer finden Tableau **intuitiv** , was die einfache Erstellung von Dashboards und effektive Datenvisualisierung ohne umfangreiche Programmierung ermöglicht. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was es neuen Benutzern erschwert, Tableau effektiv zu navigieren. - Benutzer stoßen bei Tableau auf eine **steile Lernkurve** , was es für Neulinge schwierig macht, schnell kompetent zu werden. - Benutzer finden die **hohen Lizenzkosten** von Tableau entmutigend, insbesondere für kleinere Teams, was die Zugänglichkeit und Leistung beeinträchtigt. - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit großen Datensätzen in Tableau, oft aufgrund hoher Ressourcenanforderungen und Timeout-Problemen. - Benutzer finden **das Onboarding komplex** und bemerken, dass selbst einfache Aufgaben in Tableau zusätzliche Schritte erfordern. #### Key Features - Steps to Answer - Calculated Fields - Predictive Analytics - Data Modeling - Data Mining #### What Are Recent G2 Reviews of Tableau? **"[Effortless Data Visualization, High Licensing Costs](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12793833)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Atharva P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12793833) --- **"[Instant Insights with Interactive Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12784839)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Rahul S.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12784839) --- #### What Are G2 Users Discussing About Tableau? - [Wie nutzen Business-Intelligence-Experten die neuesten Visualisierungstools von Tableau, um komplexe Datensätze zu interpretieren?](https://www.g2.com/de/discussions/how-are-business-intelligence-professionals-using-tableau-s-latest-visualization-tools-to-interpret-complex-data-sets) - 2 comments - [What is Salesforce CRM Analytics (formerly Tableau CRM) used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-salesforce-crm-analytics-formerly-tableau-crm-used-for) - [Brauche ich Tableau Desktop, wenn ich Tableau Server habe?](https://www.g2.com/de/discussions/tableau-do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 755 **Warum Käufer es lieben?:** The signal I found in SAS Viya’s G2 feedback was its appeal for advanced analytics work that spans coding, model development, and cloud-scale data processing. Reviewers highlight strong performance, memory handling, multi-language support, and a modern environment that extends familiar SAS workflows. The product reads as a fit for organizations that need statistical analysis, machine learning, and governed analytics in a cloud-based platform. Users also mention setup complexity, a steep learning curve for new users, migration friction from older SAS environments, and high licensing or implementation costs. ### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von SAS Viya, die Datenanalyse für alle Fähigkeitsstufen zugänglich macht. - Benutzer schätzen die **robusten Analysefähigkeiten** von SAS Viya, die eine effektive Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen ermöglichen. - Benutzer schätzen die **fortschrittlichen Analysefähigkeiten** von SAS Viya, die die Entscheidungsfindung verbessern und wichtige Geschäftseinblicke bieten. - Benutzer schätzen das **End-to-End-Datenlebenszyklus-Tooling** von SAS Viya, das die Geschäftseinblicke und die prädiktiven Analysefähigkeiten verbessert. - Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von SAS Viya, die Analysen für verschiedene technische Fähigkeitsstufen vereinfacht. **Cons:** - Benutzer finden SAS Viya **schwierig für nicht-technische Benutzer** und haben Schwierigkeiten mit der Navigation und der allgemeinen Benutzerfreundlichkeit. - Benutzer finden die **Lernkurve steil** , was es für nicht-technische Benutzer schwierig macht, SAS Viya effektiv zu navigieren und zu nutzen. - Benutzer finden die **Visualisierungskomplexität** von SAS Viya herausfordernd, insbesondere für nicht-technische Benutzer und Neulinge. - Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** von SAS Viya herausfordernd, insbesondere für neue und nicht-technische Benutzer. - Benutzer finden die **teuren Preise** von SAS Viya als einen erheblichen Nachteil, der die anfänglichen Engagement-Entscheidungen beeinflusst. #### Key Features - Steps to Answer - Calculated Fields - Data Visualization - WYSIWYG Report Design - Data Visualizations #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya? **"[Leistungsstark & Daten mühelos und intelligent in Entscheidungen umwandeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Venkatesh D.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824) --- **"[SAS Viya ist eine leistungsstarke Analysesoftware](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11702846)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Deependra G.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-11702846) --- #### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya? - [Wofür wird SAS Visual Data Mining und Machine Learning verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments ### 4. [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 771 **Warum Käufer es lieben?:** When I reviewed Alteryx’s G2 feedback, the strongest theme was reducing manual data preparation through visual workflows. Reviewers highlight drag-and-drop data manipulation, fast blending across sources, large dataset handling, Excel-heavy workflow acceleration, automation, and improved report efficiency. The product reads as a fit for teams that need repeatable preparation and analysis workflows without line-by-line code. Users also mention slower performance in complex workflows, unclear error guidance, high memory use, and concerns around cloud processing requirements. ### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Alteryx und finden es benutzerfreundlich und effizient für alle Fähigkeitsstufen. - Benutzer loben Alteryx für seine **Automatisierungsfähigkeiten** , die die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Datenverarbeitung erheblich verbessern. - Benutzer loben Alteryx für seine **intuitive Benutzeroberfläche** , die Datenverwaltung und -analyse mühelos und effizient macht. - Benutzer finden Alteryx **einfach zu lernen und zu verwenden** , da es von seinem intuitiven Layout und der hilfreichen Community-Unterstützung profitiert. - Benutzer schätzen die **Effizienz** von Alteryx, die eine schnelle Datenverarbeitung und nahtlose Integration für optimierte Arbeitsabläufe ermöglicht. **Cons:** - Benutzer finden Alteryx **teuer** , was es für kleine Teams oder Startups schwierig macht, die Kosten zu rechtfertigen. - Benutzer stehen vor einer **steilen Lernkurve** , wenn sie sich mit fortgeschrittenen Funktionen befassen, was die effektive Nutzung von Alteryx verzögern kann. - Benutzer finden es frustrierend, dass Alteryx **fehlende Funktionen** wie wesentliche Konnektoren und Unterstützung für Sonderzeichen hat. - Benutzer finden, dass **Lernschwierigkeiten** durch die Fehlersuche und verwirrende Werkzeugnamen entstehen können, insbesondere für Anfänger. - Benutzer haben oft mit **langsamer Leistung** zu kämpfen, wenn sie große Datensätze verarbeiten, was ihre Gesamterfahrung mit Alteryx beeinträchtigt. #### Key Features - Data Column Filtering - Data Visualization - WYSIWYG Report Design - Data Unification - Data Visualization #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx? **"[Einfache, zeitsparende Datenautomatisierung mit den Drag-and-Drop-Workflows von Alteryx](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Kapil S.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796) --- **"[Leistungsstarke Datenvorbereitung einfach gemacht mit Drag-and-Drop](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12714902)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Sravya A.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12714902) --- ### 5. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 748 **Warum Käufer es lieben?:** What stood out to me in Databricks’ G2 feedback was how reviewers connect analytics, data engineering, and machine learning work in one governed workspace. Reviewers highlight Unity Catalog, lineage, incremental ingestion, notebook collaboration, Power BI integration, and natural-language assistance for querying datasets. The product reads as a strong fit when teams need large data workflows that support both BI and machine learning use cases. Users also cite operational complexity, performance tuning needs, migration effort, cost control concerns, and the need for skilled data teams. ### What Do G2 Reviewers Say About Databricks? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **fortschrittlichen KI-Funktionen und die robuste Datensicherheit** von Databricks, die ihre Fähigkeiten im maschinellen Lernen verbessern. - Benutzer finden **Databricks einfach zu verwenden** , insbesondere für das Hosting und die Bereitstellung von Modellen mit nahtlosen Integrationen und Echtzeit-Datenmanagement. - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** von Databricks mit AWS und Azure, was die Zusammenarbeit und das Datenmanagement verbessert. - Benutzer schätzen die **ausgezeichneten Kollaborationsfunktionen** von Databricks, die Echtzeit-Teamarbeit zwischen Dateningenieuren und Analysten ermöglichen. - Benutzer lieben die **effektiven Datenverwaltungsfunktionen** von Databricks, die komplexe Aufgaben mit leistungsstarken Tools und Integrationen vereinfachen. **Cons:** - Benutzer erleben eine **steile Lernkurve** mit Databricks, was die Einführung und das Verständnis aufgrund seiner Komplexität erschwert. - Benutzer finden Databricks **teuer** , insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und unsicheren Preisstrukturen. - Benutzer stehen vor einer **steilen Lernkurve** mit Databricks, was die anfängliche Einführung für Teams herausfordernd macht. - Benutzer haben Schwierigkeiten mit den **fehlenden Funktionen** von Databricks, was die Anpassung einschränkt und den Entwicklungsprozess erschwert. - Benutzer finden die **Komplexität** von Databricks herausfordernd, insbesondere aufgrund der steilen Lernkurve und der Integrationsbeschränkungen. #### Key Features - Cloud - Data Lake - Spark Integration - Spark Integration - Workload Processing #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks? **"[Databricks in my case: Multiple Integrations, Intuitive UI, and Reliable Performance](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Yelnur K.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12834055) --- **"[Databricks zentralisiert Daten, Analytics und KI](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12824341)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Leonardo .* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12824341) --- #### What Are G2 Users Discussing About Databricks? - [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments - [Was ist die einheitliche Analyseplattform von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments - [Was ist Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes ### 6. [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,576 **Warum Käufer es lieben?:** In Looker’s G2 feedback, the most consistent thread was governed data access paired with shareable dashboards. Reviewers highlight quick report creation, GA and business dashboard use cases, flexible customization, team sharing, and integrations that help stakeholders review common metrics. The product reads to me as a fit for organizations that need reusable BI views and consistent reporting across teams. Users also cite slow performance in large dashboards, limits around custom metrics or plots, manual blending, dated chart experiences, and a learning curve. ### What Do G2 Reviewers Say About Looker? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer genießen die **Benutzerfreundlichkeit** von Looker, die eine schnelle Erstellung von Dashboards und das Teilen von Daten für fundierte Entscheidungen ermöglicht. - Benutzer schätzen die **zentralisierten Dashboards und Echtzeit-Einblicke** in Looker, die datengetriebene Entscheidungsfindung in Teams verbessern. - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Looker, die die Zusammenarbeit verbessern und die Datenanalyse über Plattformen hinweg vereinfachen. - Benutzer schätzen die **einfache Integration** mit verschiedenen Datenquellen, die nahtlose Zusammenarbeit und interaktive Berichterstattung ermöglicht. - Benutzer heben die **Flexibilität in der Datenvisualisierung** mit Looker hervor, die maßgeschneiderte Einblicke für spezifische Berichtsanforderungen ermöglicht. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** , insbesondere für diejenigen mit begrenzter IT-Kompetenz oder Anfängererfahrung. - Benutzer bemerken die **steile Lernkurve** von Looker und finden seine Komplexität und LookML herausfordernd zu navigieren. - Benutzer erleben **lange Ladezeiten** bei großen Datensätzen, was die Funktionalität behindert und die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt. - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Looker, konfrontiert mit langen Ladezeiten und einer verzögerten Benutzeroberfläche. - Benutzer finden die **Komplexität** von Looker abschreckend, insbesondere aufgrund der nicht intuitiven Lernkurve und der starken Abhängigkeit von Code. #### Key Features - Steps to Answer - Search - Predictive Analytics - Integration APIs - Retroactive Reporting #### What Are Recent G2 Reviews of Looker? **"[Transforms Data, But Challenging for Beginners](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Rahul S.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757) --- **"[Alle unsere Metriken an einem Ort mit einer benutzerfreundlichen, einfach zu navigierenden Looker-Benutzeroberfläche](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12585179)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Aayush M.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12585179) --- #### What Are G2 Users Discussing About Looker? - [Wofür wird Looker verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-looker-used-for) - 1 comment - [Why is looker so powerful?](https://www.g2.com/de/discussions/why-is-looker-so-powerful) - [Ist Looker ein ETL-Tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-looker-an-etl-tool) - 3 comments ### 7. [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 987 **Warum Käufer es lieben?:** When I assessed Domo’s G2 feedback, reviewers consistently framed it as a central place for data, dashboards, and business visibility. Reviewers highlight easy setup, a user-friendly interface, Magic ETL, AI features, broad insights sharing, and accessibility for less technical users. The product reads as a fit for organizations that want to connect data sources and give business teams a direct path to dashboards and analysis. Users also mention credit usage concerns, pricing complexity, occasional bugs, limited SQL depth, and feature maturity issues. ### What Do G2 Reviewers Say About Domo? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Domo, die Berichterstellung vereinfacht und für alle zugänglich macht. - Benutzer schätzen die **flexiblen Dashboards** in Domo für nahtlose Datenvisualisierung und intuitive Einblicke. - Benutzer bewundern Domos **intuitives Design** , das Datenmanagement auch für technisch weniger versierte Personen zugänglich macht. - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Domo, die ihre Datenverwaltung und Entscheidungsprozesse effektiv verbessern. - Benutzer schätzen Domos **nahtlose Integrations** fähigkeiten, die das Datenmanagement verbessern und die Zusammenarbeit in Echtzeit sowie Einblicke erleichtern. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** und müssen sich oft an häufige Updates und komplexe Funktionen anpassen. - Benutzer finden oft **fehlende Funktionen** in Domo, wie z.B. begrenzte Kartendarstellungen und veraltete MySQL-Implementierung. - Benutzer stehen vor erheblichen **Problemen bei der Datenverwaltung** mit Domo, kämpfen mit Uploads, Organisation und Einschränkungen der Analysefähigkeiten. - Benutzer finden Domo **teuer** aufgrund der hohen Kosten, die mit Funktionen, Einrichtung und externer Unterstützung verbunden sind. - Benutzer finden die **Komplexität von Domo überwältigend** , was technisches Fachwissen und umfangreiche Einrichtung erfordert und die Funktionalität und Effizienz beeinträchtigt. #### Key Features - Steps to Answer - Data Column Filtering - Data Visualization - Data Modeling - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of Domo? **"[All-in-One-Plattform für Echtzeitanalysen und Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Anuj T.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104) --- **"[Umfassendes Analysetool mit einer Lernkurve](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-9326769)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— John L.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-9326769) --- #### What Are G2 Users Discussing About Domo? - [Wofür wird Domo verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-domo-used-for) - 1 comment - [How much does Domo cost?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-does-domo-cost) - [What is Domo data?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-domo-data) ### 8. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 252 **Warum Käufer es lieben?:** Kyvos Semantic Layer’s G2 feedback was unusually focused on performance at enterprise data scale. Reviewers highlight fast query responses, instant dashboard refreshes, Snowflake and BI tool connections, and the ability to analyze years of customer data without slowdowns. To me the product reads as a fit for teams that need a consistent semantic layer to speed up analytics across large data estates. Users also mention initial setup challenges, a learning curve for advanced features, and a need for clearer examples around conversational analytics scenarios. ### What Do G2 Reviewers Say About Kyvos Semantic Layer? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Kyvos, die eine schnelle Analyse und eine unabhängige Handhabung der Analysen mühelos ermöglicht. - Benutzer lieben die **schnelle Datenverarbeitung** von Kyvos, die sofortige Einblicke und schnelle Entscheidungsfindung über alle Kanäle hinweg ermöglicht. - Benutzer schätzen die **schnelle Datenverarbeitung** von Kyvos, die schnelle Einblicke und effiziente Betrugserkennung ermöglicht. - Benutzer schätzen die **unabhängigen Datenexplorations** -Fähigkeiten von Kyvos, die Analysen verbessern und die Generierung von Erkenntnissen beschleunigen. - Benutzer schätzen die **schnellen Abfragefähigkeiten** von Kyvos, die eine schnelle Analyse großer Datensätze und sofortige Einblicke ermöglichen. **Cons:** - Benutzer stehen anfangs vor einer **steilen Lernkurve** und finden die Funktionen komplex, bis sie sich mit dem System vertrauter machen. - Benutzer finden die **schwierige Einrichtung** der Kyvos-Semantikebene herausfordernd, aber der reaktionsschnelle Support erleichtert den Prozess. - Benutzer finden die **anfängliche Einrichtung und die MDX-Lernkurve komplex** , obwohl der Support hilft, den Prozess zu vereinfachen. - Benutzer bemerken **Funktionseinschränkungen** in Kyvos, insbesondere bei älteren Funktionen und erweiterten grafischen Optionen für die Visualisierung. - Benutzer finden die **Lernschwierigkeit** bemerkenswert, insbesondere für Teams, die neu in den Bereichen Big Data und MDX-Komplexitäten sind. #### Key Features - Graphs and Charts - Calculated Fields - Data Visualization - Data Modeling - Data Querying #### What Are Recent G2 Reviews of Kyvos Semantic Layer? **"[Kyvos Unified Our Business Logic with a Single Semantic Model](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Sujal S.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024) --- **"[Kyvos macht das Stellen und Nachverfolgen von Datenfragen mühelos](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12469581)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Vaishnavi M.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12469581) --- ### 9. [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 543 **Warum Käufer es lieben?:** The clearest pattern I saw in Sigma’s G2 feedback was its appeal to teams that want cloud-warehouse data in a familiar analytical interface. Reviewers highlight easy access to critical data, dashboard interactivity, large dataset handling, Snowflake connectivity, and the ability to explore data directly inside workbooks. The product reads as a fit for business and data teams that need self-service analytics without removing data from the warehouse context. Users also cite workbook performance issues, advanced-feature complexity, limited visual customization, and some database compatibility gaps. ### What Do G2 Reviewers Say About Sigma? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Sigma und heben das intuitive Design und die Einfachheit für eine schnelle Einarbeitung hervor. - Benutzer lieben Sigma für seine **einfache Integration und intuitive Benutzeroberfläche** , die nahtloses Datenmanagement und Dashboard-Anpassung ermöglicht. - Benutzer loben den **ausgezeichneten Kundensupport** von Sigma und heben die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft bei ihren Anfragen hervor. - Benutzer finden die **Datenvisualisierungsfähigkeiten** von Sigma außergewöhnlich, da sie die Verarbeitung komplexer Daten vereinfachen und die Erstellung von Dashboards verbessern. - Benutzer schätzen die **einfachen Datenaggregations** -Fähigkeiten von Sigma, die die Verarbeitung und Visualisierung für eine verbesserte Projektabwicklung optimieren. **Cons:** - Benutzer erleben **lange Ladezeiten** mit Sigma, was zu Ineffizienzen und Frustration bei der Nutzung führen kann. - Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Sigma, insbesondere beim Verbinden mit großen Datenquellen, was zu Frustration führt. - Benutzer äußern Frustration über die **begrenzten Anpassungsmöglichkeiten** für Visualisierungen und Dashboard-Layouts in Sigma. - Benutzer finden die **Lernkurve steil** und benötigen anfangs Anleitung, um effektiv Dashboards in Sigma zu erstellen. - Benutzer finden, dass Sigma **essentielle Funktionen** fehlen, was die Funktionalität beeinträchtigt und die Möglichkeiten für fortgeschrittene Analysen einschränkt. #### Key Features - Reports Interface - Data Column Filtering - Big Data Services - Data Transformation - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of Sigma? **"[Sigma erschließt den Datenwert für unsere Organisation.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-10895340)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Austin M.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-10895340) --- **"[Einfachstes BI-Tool: Live-Snowflake-Daten in einer tabellenähnlichen Erfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Keerthan P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150) --- #### What Are G2 Users Discussing About Sigma? - [Wofür wird Sigma verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sigma-used-for) - 1 comment ### 10. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 672 **Warum Käufer es lieben?:** Amazon QuickSight’s G2 feedback pointed to a product valued most when analytics sits close to AWS data and infrastructure. Reviewers highlight serverless setup, AWS integration, SPICE performance, calculated metrics, interactive dashboards, live data updates, and newer AI-assisted exploration features. From my evaluation, the product reads as a fit for teams that want BI dashboards inside an AWS-centered environment without heavy infrastructure management. Users also mention limited visual customization, fewer chart options, a less intuitive interface, slower downloads, and a learning curve for non-technical users. ### What Do G2 Reviewers Say About Amazon QuickSight? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration mit AWS-Diensten** , die die Erstellung von Dashboards und Datenanalysen verbessert. - Benutzer finden Amazon QuickSight **einfach zu bedienen** , was eine schnelle Integration und Dashboard-Erstellung mit minimalem Aufwand erleichtert. - Benutzer loben die **einfachen Integrationen** von Amazon QuickSight mit AWS-Ressourcen, die die Datenanalyse und Entscheidungsfindung vereinfachen. - Benutzer schätzen die **leistungsstarken Datenvisualisierungs** fähigkeiten von Amazon QuickSight, die schnelle Einblicke in große Datensätze ermöglichen. - Benutzer schätzen die **intuitive Erstellung von Dashboards** in Amazon QuickSight, was die Datenzugänglichkeit und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessert. **Cons:** - Benutzer finden die **begrenzte Anpassungsmöglichkeit** von Amazon QuickSight frustrierend, insbesondere im Vergleich zu flexibleren BI-Tools. - Benutzer finden die **Lernkurve herausfordernd** und benötigen grundlegende AWS-Kenntnisse, um die Funktionen von QuickSight effektiv zu nutzen. - Benutzer bemerken die **begrenzten Visualisierungsoptionen** in Amazon QuickSight, was die Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsmöglichkeiten beeinträchtigt. - Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in QuickSight, was die Anpassung und fortgeschrittene Visualisierung im Vergleich zu Wettbewerbern einschränkt. - Benutzer finden, dass das **schlechte Schnittstellendesign** von Amazon QuickSight die Benutzerfreundlichkeit erschwert, insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und neuen Benutzern. #### Key Features - Reports Interface - Calculated Fields - Data Visualization - Data Transformation - Scripting #### What Are Recent G2 Reviews of Amazon QuickSight? **"[Verwandelt Rohdaten in interaktive Dashboards für eine bessere Trendüberwachung](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Aviral G.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199) --- **"[Die neue QuickSuite-Benutzeroberfläche und die Chat/AI-Suche von Amazon QuickSight erleichtern die Berichterstellung.](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12532508)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— SAURABH B.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12532508) --- #### What Are G2 Users Discussing About Amazon QuickSight? - [Wofür wird Amazon QuickSight verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-amazon-quicksight-used-for) - 2 comments, 1 upvote - [Was ist neu in QuickSight?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-new-in-quicksight) - 1 comment, 1 upvote - [Ist AWS QuickSight kostenlos?](https://www.g2.com/de/discussions/is-aws-quicksight-free) - 2 comments, 1 upvote ### 11. [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 389 **Warum Käufer es lieben?:** The pattern that I found in Hex’s G2 feedback was its usefulness for analysts who move between code, notebooks, and shareable data apps. Reviewers highlight an intuitive interface, SQL and Python in one workspace, AI-assisted query and chart generation, custom controls, and flexible exploration. The product reads as a fit for teams that want collaborative analysis to move from notebook work into stakeholder-facing outputs. Users also cite heavy-query slowness, app-builder layout constraints, connection stability issues, CSV handling problems, and challenges preserving ad hoc results. ### What Do G2 Reviewers Say About Hex? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Hex und heben seine nahtlosen Integrationen und die benutzerfreundliche Oberfläche für die Datenanalyse hervor. - Benutzer schätzen die **einfache Kombination von SQL mit Python** , was die Zugänglichkeit für Datenanalyse und -visualisierung verbessert. - Benutzer bewundern das **benutzerfreundliche Datenmanagement** von Hex und schätzen die nahtlose Integration und leistungsstarke Analysefähigkeiten. - Benutzer schätzen die **SQL-Abfragefähigkeiten** von Hex, die ihre Datenanalyse mit KI und nahtlosen Integrationen verbessern. - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration von SQL und Python** in Hex, was die Effizienz bei der Datenanalyse und -visualisierung verbessert. **Cons:** - Benutzer bemerken die **begrenzten Funktionen** von HEX und weisen auf den Bedarf an mehr Diagrammtypen und Styling-Optionen für eine bessere Analyse hin. - Benutzer finden **fehlende Funktionen** in Hex, insbesondere bei den Datenschutzkontrollen und den erweiterten Analysefähigkeiten. - Benutzer finden Hex **fehlen entscheidende Funktionen** , was die Kontrolle über das Datenmanagement einschränkt und die Gesamtleistung und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigt. - Benutzer äußern Frustration über **begrenzte Visualisierungsfähigkeiten** in Hex und kämpfen mit der Datenmenge und den Filteroptionen. - Benutzer stehen vor **Datenverwaltungsproblemen** wie verwirrender CTE-Nutzung, Organisationsproblemen und eingeschränktem Datenzugriff über Projekte hinweg. #### Key Features - Steps to Answer - Collaboration / Workflow - Predictive Analytics - WYSIWYG Report Design - Drag and Drop #### What Are Recent G2 Reviews of Hex? **"[Erstaunliche KI und SQL-Autovervollständigung, die meine Arbeit beschleunigt](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Paco R.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12687305) --- **"[Mühelose Datenanalyse mit leistungsstarker KI](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12262172)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Hunter P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/hex-review-12262172) --- #### What Are G2 Users Discussing About Hex? - [Wofür wird Hex Technologies verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-hex-technologies-used-for) ### 12. [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/de/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 21 **Warum Käufer es lieben?:** IBM Business Analytics Enterprise reviews pointed to unified analytics as the main value theme. Reviewers highlight a combined IBM environment for Cognos, planning, AI-assisted insight, hybrid cloud data access, governance, and predictive analysis. The product reads as a fit for organizations that want BI, planning, and analytics capabilities consolidated across IBM tools. Users also mention high cost, setup and customization effort, UI concerns, and performance issues with demanding data scenarios. ### What Do G2 Reviewers Say About IBM Business Analytics Enterprise? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer finden IBM Business Analytics Enterprise **benutzerfreundlich** , was die tägliche Analyse und Datenmanipulation einfach macht. - Benutzer schätzen die **Echtzeit-Datenintegration** in IBM Business Analytics Enterprise für ihre zeitnahen Einblicke und die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von IBM Business Analytics Enterprise, die das Datenmanagement und die Analytik über verschiedene Plattformen hinweg verbessern. - Benutzer schätzen die **effiziente einheitliche Analyseerfahrung** , die von IBM Business Analytics Enterprise angeboten wird, da sie die Datenanalyse und Berichterstellung optimiert. - Benutzer schätzen die **nahtlose Datenintegration** von IBM Business Analytics, die die Entscheidungsfindung durch Echtzeitanalysen und Einblicke verbessert. **Cons:** - Benutzer heben die **steile Lernkurve** von IBM Business Analytics Enterprise hervor, was es für Anfänger schwierig macht, sich zurechtzufinden. - Benutzer finden die **Komplexität** von IBM Business Analytics Enterprise überwältigend, insbesondere für kleinere Organisationen, denen es an Datenkompetenz mangelt. - Benutzer finden den **schwierigen Anpassungsprozess** zeitaufwändig und oft auf spezielle Fähigkeiten angewiesen. - Benutzer finden IBM Business Analytics Enterprise **teuer** , was es für kleinere Unternehmen schwierig macht, es zu übernehmen. - Benutzer finden die **komplexe Nutzung** von IBM Business Analytics Enterprise überwältigend und zeitaufwändig, insbesondere für kleinere Organisationen. #### Key Features - Reports Interface - Calculated Fields - Predictive Analytics - Data Querying #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Business Analytics Enterprise? **"[Detaillierte Datenanalyse](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— atharv c.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960) --- **"[Vereinheitlichte Analytik-Kraftwerk mit KI-gesteuerten Einblicken](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— KAPIL G.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322) --- ### 13. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/de/products/yellowfin-bi/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 417 **Warum Käufer es lieben?:** Yellowfin BI’s G2 feedback centered on making analytics more approachable through guided dashboard and report experiences. Reviewers highlight intuitive navigation, drag-and-drop report creation, visual exploration, automated insights, data storytelling, and browser or mobile access. To me the product reads as a fit for teams that want BI outputs that explain results rather than only display charts. Users also cite slower performance with complex datasets, advanced-feature learning effort, and a need for stronger tutorials and enablement resources. ### What Do G2 Reviewers Say About Yellowfin BI? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von Yellowfin BI, die mühelose Erstellung von Dashboards und Berichten für alle Fähigkeitsstufen ermöglicht. - Benutzer schätzen die **Qualität und Benutzerfreundlichkeit von beeindruckenden, anpassbaren Dashboards** in Yellowfin BI für wirkungsvolle Datenanalysen. - Benutzer schätzen die **intuitive Anpassung des Dashboards** von Yellowfin BI, was ihre Fähigkeit verbessert, wirkungsvolle Berichte einfach zu erstellen. - Benutzer finden Yellowfin BI **intuitiv und benutzerfreundlich** , was es für eine effiziente Datenanalyse und Erkenntnisgewinnung unerlässlich macht. - Benutzer schätzen die **automatisierte Berichtserstellung** in Yellowfin BI, die Effizienz und Entscheidungsfindung durch aufschlussreiche Analysen verbessert. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve steil** , insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und Anpassungen, was anfänglich technisches Fachwissen erfordert. - Benutzer erleben **langsame Leistung** beim Exportieren von Berichten, insbesondere bei großen Datensätzen, was zu Abstürzen und frustrierenden Erfahrungen führt. - Benutzer erleben **Leistungsprobleme** beim Umgang mit großen Datensätzen, was die Aktualisierung und Exportfähigkeit von Berichten beeinträchtigt. - Benutzer erleben **Leistungsprobleme** , insbesondere bei großen Datensätzen und problematischen Berichtsexporten, die oft abstürzen. - Benutzer empfinden, dass Yellowfin BI **eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten** bietet, was es weniger geeignet für fortgeschrittene Analysen und einzigartige visuelle Designs macht. #### Key Features - Reports Interface - Collaboration / Workflow - Data Visualization - Data Transformation - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of Yellowfin BI? **"[Yellowfin BI Excels at Data Storytelling, Collaboration, and AI-Assisted Insights](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12809222)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Rinalon E.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12809222) --- **"[Brilliant Data Storytelling and Robust Dashboards with Yellowfin BI](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12827644)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Luciana S.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/yellowfin-bi-review-12827644) --- #### What Are G2 Users Discussing About Yellowfin BI? - [Wofür wird Yellowfin BI verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-yellowfin-bi-used-for) - [What should I look for in a BI tool?](https://www.g2.com/de/discussions/what-should-i-look-for-in-a-bi-tool) - [Was ist die beste BI-Software?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-best-bi-software) - 1 comment ### 14. [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/oracle-analytics-cloud/reviews) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 293 **Warum Käufer es lieben?:** Oracle Analytics Cloud’s G2 feedback to me emphasized self-service analysis within a broader enterprise data environment. Reviewers highlight Oracle ecosystem integration, strong visualizations, accessible report creation, large-scale data handling, and clear presentation of information for decision support. The product reads as a fit for organizations that need cloud analytics connected to Oracle and non-Oracle sources. Users also mention complex setup, a steep learning curve for advanced capabilities, and the need for tuning when datasets become especially demanding. ### What Do G2 Reviewers Say About Oracle Analytics Cloud? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **robusten Self-Service-Analysetools** von Oracle Analytics Cloud für mühelose Datenexploration und -visualisierung. - Benutzer loben die **starken Datenvisualisierungs** fähigkeiten von Oracle Analytics Cloud, die Einblicke und Entscheidungsfindung in Teams verbessern. - Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** von Oracle Analytics Cloud, die eine einfache Datenexploration über alle technischen Ebenen hinweg ermöglicht. - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** der Oracle Analytics Cloud, die flexible und maßgeschneiderte Lösungen ermöglicht, die sich an ihre Bedürfnisse anpassen. - Benutzer schätzen die **robusten, maßgeschneiderten Lösungen** von Oracle Analytics Cloud, die Business Intelligence und kollaborative Analysen verbessern. **Cons:** - Benutzer haben Schwierigkeiten mit der **hohen Lernkurve** von Oracle Analytics Cloud, was es neuen Benutzern schwer macht, sich anzupassen. - Benutzer finden die **Komplexität** von Oracle Analytics Cloud herausfordernd, insbesondere während der anfänglichen Einrichtung für Neulinge. - Benutzer finden die **komplexe Nutzung** von Oracle Analytics Cloud herausfordernd, insbesondere während der anfänglichen Einrichtung und beim Erlernen fortgeschrittener Funktionen. - Benutzer finden die **begrenzten Anpassungsoptionen** in Oracle Analytics Cloud einschränkend für ihre speziellen Bedürfnisse. - Benutzer sind besorgt über die **seltenen Software-Updates** , die zu potenziellen Sicherheitslücken in Oracle Analytics Cloud führen könnten. #### Key Features - Reports Interface - Calculated Fields - Predictive Analytics - Data Transformation - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of Oracle Analytics Cloud? **"[Schnelle Navigation, anpassbare Oracle Analytics Cloud und starke Automatisierung](https://www.g2.com/de/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Shawn A.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664) --- **"[Verwandeln Sie komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse!](https://www.g2.com/de/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Gaurav G.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722) --- #### What Are G2 Users Discussing About Oracle Analytics Cloud? - [Wofür wird Oracle Analytics Cloud verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-oracle-analytics-cloud-used-for) - [How do I import an RPD into Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-i-import-an-rpd-into-oracle-analytics-cloud) - [What comes out of the box with Oracle Analytics for applications?](https://www.g2.com/de/discussions/what-comes-out-of-the-box-with-oracle-analytics-for-applications) ### 15. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/reviews) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 561 **Produktbeschreibung:** GoodData ist die umfassende, KI-native Entscheidungsintelligenzplattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in umsetzbare, unternehmensgerechte Erkenntnisse zu verwandeln. Entwickelt für kontrollierte, skalierbare Analysen, ermöglicht GoodData Organisationen, Entscheidungen, Workflows und KI-Agenten direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren und zu operationalisieren. Die Plattform kombiniert Analytics as Code, eine kontrollierte semantische und Metrikschicht, APIs, SDKs und offene KI-Interoperabilität, um Teams dabei zu helfen, zusammensetzbare Analysen und KI-Erfahrungen über Produkte, Workflows und Kundenumgebungen hinweg zu schaffen. Von eingebetteten Analysen und Dashboards bis hin zu Assistenten, KI-Workflows und interoperablen Agenten bietet GoodData Teams die Grundlage, um von Erkenntnissen zu Handlungen überzugehen, mit eingebauter Governance, Leistung und Flexibilität bei der Bereitstellung. Heute bedient GoodData über 140.000 Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer weltweit. ### What Do G2 Reviewers Say About GoodData.AI? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von GoodData außergewöhnlich, mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und schneller Integration, die ihre Erfahrung verbessert. - Benutzer schätzen die **Leichtigkeit der Datenvisualisierung** in GoodData, was ihre Fähigkeit zur effektiven Analyse und Präsentation von Metriken verbessert. - Benutzer schätzen die **schnelle Integration mit anderen Systemen** , was ihre Fähigkeit verbessert, Dashboards mühelos anzupassen und zu verwalten. - Benutzer finden, dass die **intuitive Benutzeroberfläche** von GoodData es neuen Benutzern leicht macht, sich zurechtzufinden und die Funktionen effektiv zu nutzen. - Benutzer schätzen die **Anpassungs** möglichkeiten in GoodData, die Flexibilität erhöhen und maßgeschneiderte Geschäftseinblicke effizient ermöglichen. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve steil** für GoodData, insbesondere für diejenigen, die mit relationalen Datenbanken nicht vertraut sind. - Benutzer finden die **Lernschwierigkeit** mit GoodData herausfordernd, insbesondere für diejenigen, die mit relationalen Datenbanken nicht vertraut sind. - Benutzer heben die **fehlenden Funktionen** in GoodData hervor und weisen auf Einschränkungen bei der Anpassung, Leistung und Dokumentationsunterstützung hin. - Benutzer finden die Oberfläche von GoodData **komplex zu navigieren** , insbesondere beim Umgang mit komplexen Datenmodellen und Funktionen. - Benutzer finden die **begrenzten Anpassungsmöglichkeiten** von GoodData frustrierend, was ihre Fähigkeit behindert, Lösungen effektiv anzupassen. #### What Are Recent G2 Reviews of GoodData.AI? **"[Spart Zeit mit Multi-Source-Metriken und flexiblen, anpassbaren Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12550554)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Martin P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12550554) --- **"[GoodData spart Zeit mit einem intuitiven, für Führungskräfte bereiten Dashboard](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12623029)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Dibyendu G.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/gooddata-ai-review-12623029) --- ### 16. [Deepnote](https://www.g2.com/de/products/deepnote/reviews) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 377 **Produktbeschreibung:** Deepnote ist ein Datenarbeitsbereich, in dem Agenten und Menschen zusammenarbeiten. Es ist darauf ausgelegt, die Datenexploration zu vereinfachen, die Analyse zu beschleunigen und schnell umsetzbare Erkenntnisse für Sie und Ihr Team zu liefern. Im Gegensatz zu veralteten Tools wie Jupyter ist Deepnote mit Blick auf das nächste Jahrzehnt entwickelt. Deepnote verleiht jedem, der mit Daten arbeitet, Superkräfte. Es vereinheitlicht Ihren Datenworkflow durch eine integrierte semantische Schicht und bereitet Ihre Daten für fortschrittliche KI-Anwendungen vor. Sie können auch unseren KI-Daten-Copiloten nutzen, um mit Ihren Daten zu chatten, Diagramme zu erstellen, Code zu schreiben oder Ihre KI-Notebooks in vollwertige Daten-Dashboards oder Apps zu verwandeln. Kombinieren Sie Daten, SQL- oder Python-Code und Visualisierungen nebeneinander auf einer flexiblen Leinwand - verbessert mit modernsten KI-Denkmodellen. 🤖 Analysieren Sie mit KI • Generieren Sie Code und Visualisierungen, indem Sie Ihr Ziel beschreiben. • Schreiben, ausführen und debuggen Sie Code automatisch mit KI. • Bewegen Sie sich schneller mit kontextbewussten KI-Vorschlägen. 🔗 Vereinheitlichen • Verbinden Sie sich mit über 60 Datenquellen wie BigQuery, Snowflake und PostgreSQL. • Kombinieren Sie Python und SQL in einem Notebook. • Erstellen Sie wiederverwendbare ETL-, Analyse- und Metrikmodule. • Erstellen Sie eine semantische Schicht mit gemeinsamen Definitionen und vertrauenswürdigen Metriken. ⚖️ Skalieren • Erhöhen Sie sofort die Rechenleistung, mehr enthalten als bei Colab. • Planen Sie Jobs und lassen Sie sich mit frischen Ergebnissen benachrichtigen. • Organisieren Sie die Arbeit in Projekten und Ordnern für Teamklarheit. • Verwalten Sie Workflows über die REST-API. 🚀 Starten • Verwandeln Sie Notebooks in Dashboards oder Daten-Apps, nativ oder mit Streamlit. • Lassen Sie Benutzer Daten mit interaktiven Eingaben erkunden. • Teilen Sie sichere, Live-Apps mit einem Klick. ### What Do G2 Reviewers Say About Deepnote? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von Deepnote, die eine schnelle Zusammenarbeit und effizientes Aufgabenmanagement mit einer einfachen Benutzeroberfläche ermöglicht. - Benutzer schätzen die **Echtzeit-Zusammenarbeits** funktionen von Deepnote, die die Teamarbeit bei der Datenanalyse und dem Teilen von Projekten verbessern. - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Deepnote, die Verbindungen zu Datenwerkzeugen wie Redshift und S3 vereinfachen. - Benutzer schätzen die **kollaborativen Fähigkeiten** von Deepnote, die die Teamarbeit verbessern und die Datensatzgenerierung über Teams hinweg optimieren. - Benutzer schätzen das **einfache Datenmanagement** in Deepnote, das die Zusammenarbeit durch nahtlose Integrationen und Visualisierungen verbessert. **Cons:** - Benutzer finden die **langsame Leistung** von Deepnote frustrierend, insbesondere bei großen Datensätzen und in Situationen mit geringer Konnektivität. - Benutzer finden **begrenzte Funktionen** in Deepnote, insbesondere fehlen wesentliche Optionen für nahtlose Datenmanipulation und Versionskontrolle. - Benutzer erleben **Datenverwaltungsprobleme** mit Deepnote und stehen vor Herausforderungen wie Kontextverlust und Problemen mit Importanweisungen. - Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** in Deepnote und heben die Notwendigkeit für SQL-Abfragen über Dataframes und Git-Integration hervor. - Benutzer finden, dass Deepnote **an Funktionen mangelt** , insbesondere bei der Projektübersicht, den Visualisierungswerkzeugen und der Geschwindigkeit der Inline-Bearbeitung. #### What Are Recent G2 Reviews of Deepnote? **"[Deepnotes Echtzeit-Zusammenarbeit und Cloud-Notebooks glänzen](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12687317)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Jolina Mae A.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12687317) --- **"[Klarheit für komplexe Ernährungsarbeit](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12699174)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Marine A.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/deepnote-review-12699174) --- #### What Are G2 Users Discussing About Deepnote? - [How do you use a deep note?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-you-use-a-deep-note) - [Is Deepnote open source?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-open-source) - [Ist Deepnote gut?](https://www.g2.com/de/discussions/is-deepnote-good) - 1 comment ### 17. [Count](https://www.g2.com/de/products/count/reviews) **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 101 **Produktbeschreibung:** 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. ### What Do G2 Reviewers Say About Count? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **nahtlose Teamzusammenarbeit** in Count, die das Storytelling und die Datentransparenz für effektive Analysen verbessert. - Benutzer finden, dass die **Benutzerfreundlichkeit** von Count Datenuntersuchungen schnell, aufschlussreich und auch für Laien zugänglich macht. - Benutzer loben Count für seinen **reaktiven und hilfreichen Kundensupport** , der das gesamte Benutzererlebnis und die Produktivität verbessert. - Benutzer schätzen die **Flexibilität** von Count, die schnelle Datenuntersuchungen und effektive Visualisierung von Metriken erleichtert. - Benutzer schätzen die **benutzerfreundlichen Datenvisualisierungen** , die eine einfache Erkundung und ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Daten ermöglichen. **Cons:** - Benutzer finden die **Lernkurve überwältigend** , insbesondere mit den zahlreichen Funktionen und dem neuen Canvas-Ansatz. - Benutzer berichten von **langsamer Leistung** während der Nutzung, insbesondere bei größeren Datensätzen, trotz Verbesserungen im Laufe der Zeit durch das Count-Team. - Benutzer äußern Bedenken über **begrenzte Anpassungsmöglichkeiten** in Count, was die Flexibilität für fortgeschrittene Anwendungsfälle und Wachstum beeinträchtigt. - Benutzer bemerken einen **Mangel an grundlegenden visuellen Darstellungen** und begrenzte Optionen für Pivot-Tabellen, was Bereiche zur Verbesserung in Count hervorhebt. - Benutzer erleben **Layoutprobleme** , die zu einer überladenen Oberfläche führen können, was die Navigation und Datenexploration beeinträchtigt. #### What Are Recent G2 Reviews of Count? **"[All-in-One-Analyse-Kraftpaket mit herausragendem Support](https://www.g2.com/de/survey_responses/count-review-12119061)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Julian Martin D.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/count-review-12119061) --- **"[Einfache Datenintegration mit flexiblem SQL und Python in einem Dashboard](https://www.g2.com/de/survey_responses/count-review-12378210)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Juan Ignacio P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/count-review-12378210) --- ### 18. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 394 **Warum Käufer es lieben?:** IBM Cognos Analytics’ G2 feedback focused on report creation, dashboard delivery, and access to historical business data. Reviewers highlight clear visual outputs, customizable reports, long-range order or transaction history, Excel export, and support for executive-facing presentations. The product reads as a fit for enterprises that need structured BI reporting with flexible views of established business data. Users also cite an outdated interface, slow report generation, a learning curve for new users, and complexity in advanced report creation. ### What Do G2 Reviewers Say About IBM Cognos Analytics? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von IBM Cognos Analytics und loben seine intuitive Benutzeroberfläche und die Drag-and-Drop-Funktionalität. - Benutzer loben die **einfache Berichtserstellung** in IBM Cognos Analytics, die ihre Datenanalysefähigkeiten effizient verbessert. - Benutzer schätzen die **tiefgehenden Analysen und anpassbaren Dashboards** in IBM Cognos Analytics für effektive Datenanalysen. - Benutzer schätzen die **mühelose Datenvisualisierung** von IBM Cognos Analytics, die das Verständnis durch ansprechende Dashboards und Berichte verbessert. - Benutzer schätzen die **intuitive Benutzeroberfläche** von IBM Cognos Analytics, die das Verständnis von Daten mühelos und ansprechend macht. **Cons:** - Benutzer stehen vor einer **herausfordernden Lernkurve** mit IBM Cognos Analytics, die Zeit und Schulung erfordert, um seine Funktionalität zu beherrschen. - Benutzer finden die **Lernschwierigkeit** von IBM Cognos Analytics herausfordernd, was umfangreiches Training und Übung erfordert, um effektiv zu navigieren. - Benutzer erleben **langsame Leistung** bei komplexen Berichten, was die Effizienz und Interaktion während virtueller Meetings beeinträchtigt. - Benutzer finden die **Komplexität** von IBM Cognos Analytics herausfordernd, insbesondere beim Erstellen von Berichten und beim Zugriff auf Funktionen. - Benutzer finden die **komplexe Nutzung** von IBM Cognos Analytics herausfordernd, insbesondere für neue Benutzer, die sich in den erweiterten Funktionen zurechtfinden. #### Key Features - Reports Interface - Data Column Filtering - Predictive Analytics - Data Transformation - Connectors #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Cognos Analytics? **"[Leistungsstarke Datenanalyse mit intuitiven Drag-and-Drop-Visualisierungen](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12153976)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Konjengbam M.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12153976) --- **"[Powerful, Scalable Analytics with Interactive Dashboards and Strong Governance](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)"** **Rating:** 4.0/5.0 stars *— Arkajit D.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018) --- #### What Are G2 Users Discussing About IBM Cognos Analytics? - [What is IBM Cognos Analytics with Watson used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-ibm-cognos-analytics-with-watson-used-for) - 1 comment ### 19. [Incorta](https://www.g2.com/de/products/incorta/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **Produktbeschreibung:** 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. ### What Do G2 Reviewers Say About Incorta? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **einfache Datenintegration** mit verschiedenen Quellen und Typen, was die Effizienz in der Analyse verbessert. - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Incorta, die es einfach machen, verschiedene Datenquellen mühelos zu verbinden. - Benutzer schätzen die **einfache Integration** mit verschiedenen Datenquellen und -typen, was ihre analytischen Fähigkeiten verbessert. **Cons:** - Benutzer erleben **Fehler** mit dem lokalen Datenagenten, der die neuesten JRE-Builds nicht unterstützt, was zu Funktionsproblemen führt. #### What Are Recent G2 Reviews of Incorta? **"[Erleichterung der Präsentation und des Informationszugangs](https://www.g2.com/de/survey_responses/incorta-review-9467627)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Elsayed H.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/incorta-review-9467627) --- **"[Großartige Plattform und Unterstützung](https://www.g2.com/de/survey_responses/incorta-review-10853785)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Jeff W.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/incorta-review-10853785) --- #### What Are G2 Users Discussing About Incorta? - [Is Incorta a data warehouse?](https://www.g2.com/de/discussions/is-incorta-a-data-warehouse) - [What is Incorta?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-incorta) - [What do you know about Incorta?](https://www.g2.com/de/discussions/what-do-you-know-about-incorta) ### 20. [FICO Analytics Workbench™](https://www.g2.com/de/products/fico-analytics-workbencha/reviews) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **Produktbeschreibung:** 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. ### What Do G2 Reviewers Say About FICO Analytics Workbench™? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** des FICO Analytics Workbench™, was ihre Gesamterfahrung und Effizienz verbessert. #### What Are Recent G2 Reviews of FICO Analytics Workbench™? **"[Fico Analytics Bewertung](https://www.g2.com/de/survey_responses/fico-analytics-workbench-review-11044918)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Starr C.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/fico-analytics-workbench-review-11044918) --- **"[Von unordentlichen Daten zu magischen Modellen: FICO Workbench zur Rettung](https://www.g2.com/de/survey_responses/fico-analytics-workbench-review-9701975)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Verifizierter Benutzer in Industrieautomatisierung* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/fico-analytics-workbench-review-9701975) --- ### 21. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 186 **Produktbeschreibung:** Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg, die Menschen, Orchestrierung und Governance vereint, um AI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Sie hilft Organisationen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, vertrauenswürdigen Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Für AI-Erfolg gebaut: Dataiku bringt Geschäftsexperten und AI-Spezialisten in derselben Umgebung zusammen und integriert Geschäftskontext in Analysen, Modelle und AI-Agenten. Geschäftsteams können selbstständig arbeiten und innovieren, während AI-Experten schnell bauen, bereitstellen und optimieren, um die Lücke zwischen Pilotprojekten und Produktion zu schließen. Orchestrierung, die skaliert: Dataiku verbindet Daten, AI-Dienste und Unternehmensanwendungen über Analysen, maschinelles Lernen und AI-Agenten hinweg. Integrierte Workflows liefern Wert über jede Cloud oder Infrastruktur hinweg, ohne Anbieterbindung oder Fragmentierung. Governance, der Sie vertrauen können: Dataiku integriert Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass Teams Leistung, Kosten und Risiken verfolgen können, um Systeme erklärbar, konform und prüfbar zu halten. ### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, da es komplexe Aufgaben vereinfacht und die Produktivität in der ML-Entwicklung steigert. - Benutzer schätzen die **benutzerfreundlichen Lernressourcen** von Dataiku, die den ML-Entwicklungsprozess erheblich vereinfachen. - Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche** von Dataiku, die nahtlose Zusammenarbeit und Benutzerfreundlichkeit für alle Fähigkeitsstufen ermöglicht. - Benutzer lieben die **einfachen Integrationen** in Dataiku, die nahtlose Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen und Plattformen ermöglichen. - Benutzer schätzen die **Produktivitätssteigerung** durch die einheitliche Plattform von Dataiku, die effizientes Datenmanagement und -analyse für alle ermöglicht. **Cons:** - Benutzer finden die **steile Lernkurve** herausfordernd, insbesondere wenn sie versuchen, fortgeschrittene Funktionen effektiv zu nutzen. - Benutzer finden die **steile Lernkurve** herausfordernd, insbesondere für Anfänger, die fortgeschrittene Funktionen nutzen möchten. - Benutzer erleben **langsame Leistung** in Dataiku, insbesondere bei großen Datensätzen und komplexen Szenarioausführungen. - Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** von Dataiku herausfordernd, insbesondere für diejenigen, die neu in den fortgeschrittenen Funktionen und der Integration sind. - Benutzer heben die **teure Preisstruktur** als einen großen Nachteil hervor, insbesondere für kleinere Organisationen oder Teams. #### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku? **"[Dataiku: Benutzerfreundliche Zusammenarbeit über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-12256413)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Mahmoud H.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-12256413) --- **"[Dataiku: Ein Plug-in-Tool für Data Science](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-8032719)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Rakshith N.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-8032719) --- #### What Are G2 Users Discussing About Dataiku? - [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-an-etl-tool) - [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-web-based) - [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dss-dataiku) ### 22. [Coefficient](https://www.g2.com/de/products/coefficient/reviews) **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 184 **Produktbeschreibung:** Der Koeffizient ist eine neue Möglichkeit, mit Ihren Unternehmensdaten besser, schneller und genauer zu arbeiten, ohne jemals Ihre Tabelle zu verlassen, indem Sie sich mit den Tools integrieren, die Sie bereits verwenden. Installieren Sie die Coefficient-Erweiterung für Excel oder Google Sheets und verwenden Sie sie in einem neuen oder bestehenden Blatt in Sekundenschnelle. Einmal installiert, lebt Coefficient als Seitenleistenbegleiter, sodass Ihre Unternehmensdaten jederzeit nur ein paar Klicks entfernt sind. Jede Datenquelle, mit der Sie arbeiten, ist direkt in Ihrer Coefficient-Seitenleiste verfügbar – wie Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL und Looker – mit der Möglichkeit, Ihre Daten aus mehreren Systemen in einer Tabelle zu konsolidieren. Verwenden Sie Coefficient-Filter, um Ihre Importe einfach anzupassen, sodass Sie nur mit den Daten arbeiten, die Sie benötigen, und Ihre Tabellen leistungsfähig halten. Gehen Sie jederzeit schnell zurück, um im selben Bericht weitere Daten hinzuzufügen. Halten Sie Ihre Daten mit geplanten Updates auf dem neuesten Stand und verwenden Sie Coefficient-Benachrichtigungen, um Slack- oder E-Mail-Nachrichten auszulösen, sobald sich Ihre Tabelle aktualisiert. Jetzt können Sie Ihre Tabelle in das flexibelste, leistungsstärkste Überwachungssystem für alle Ihre Unternehmensdaten verwandeln. Sagen Sie „Auf Wiedersehen“ zu manuellen Daten-Workflows und „Hallo“ zu verbundenen Tabellen. ### What Do G2 Reviewers Say About Coefficient? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer finden die **Benutzerfreundlichkeit** von Coefficient bemerkenswert, was eine nahtlose Datenintegration und mühelose Dashboard-Erstellung ermöglicht. - Benutzer schätzen die **nahtlose Automatisierung** in Coefficient, die Effizienz steigert und die Datenintegration von mehreren Plattformen vereinfacht. - Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Coefficient, die Einfachheit und Effizienz in ihren Arbeitsabläufen verbessern. - Benutzer heben die **zeitsparenden Vorteile** von Coefficient hervor, die schnelle Datenimporte und müheloses Aktualisieren ermöglichen. - Benutzer heben die **einfachen Integrationen** mit Coefficient hervor, die Verbindungen zu Datenbanken vereinfachen und die Produktivität nahtlos steigern. **Cons:** - Benutzer finden die **begrenzten Funktionen** von Coefficient enttäuschend, insbesondere für kleine Organisationen mit einem begrenzten Budget. - Benutzer finden die **Funktionseinschränkungen** von Coefficient, wie z.B. das Fehlen von Massenaktualisierungen, für ihre Bedürfnisse etwas einschränkend. - Benutzer stehen **Einschränkungen bei der Datenverarbeitung** gegenüber, einschließlich Beschränkungen bei Massenaktualisierungen und Zeilenanzahlbegrenzungen in Coefficient. - Benutzer bemerken die **fehlenden Funktionen** , wie z.B. Massenaktualisierungen und spezifische Konnektoren, die die Integrationsmöglichkeiten einschränken. - Benutzer bemerken **Integrationsprobleme** mit Coefficient, einschließlich eingeschränkter Anpassungsmöglichkeiten mit Salesforce und langsamer Datenübertragung in Google Sheets. #### What Are Recent G2 Reviews of Coefficient? **"[Mühelose Salesforce-zu-Sheets-Integration](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12701723)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Ellen Dericks C.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12701723) --- **"[Mühelose geplante Aktualisierungen. Beseitigt manuelle Exporte und macht Umsatzdaten umsetzbar.](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12318636)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Jacob R.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/coefficient-review-12318636) --- ### 23. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-analytics-cloud/reviews) **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 744 **Produktbeschreibung:** Mit der SAP Analytics Cloud-Lösung können Sie Analysen und Planung mit einzigartiger Integration in SAP-Anwendungen und reibungslosem Zugriff auf heterogene Datenquellen zusammenführen. Als Analyse- und Planungslösung innerhalb der SAP Business Technology Platform unterstützt SAP Analytics Cloud vertrauenswürdige Einblicke und integrierte Planungsprozesse unternehmensweit, um Ihnen zu helfen, Entscheidungen ohne Zweifel zu treffen. ### What Do G2 Reviewers Say About SAP Analytics Cloud? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** in SAP Analytics Cloud, die den Datenzugriff vereinfacht und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessert. - Benutzer schätzen die **leistungsstarken Datenanalyse** -Funktionen von SAP Analytics Cloud, die die Projektorganisation und das prädiktive Modellieren verbessern. - Benutzer schätzen die **starken Visualisierungsfähigkeiten** von SAP Analytics Cloud, die die Datenpräsentation und die Kommunikation mit Stakeholdern verbessern. - Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von SAP Analytics Cloud, die die Zusammenarbeit und die Effizienz der Arbeitsabläufe in der gesamten Organisation verbessern. - Benutzer schätzen die **leistungsstarke Integration und umfassende Analysen** , die von SAP Analytics Cloud für effektive Planung angeboten werden. **Cons:** - Benutzer erleben **langsame Leistung** bei großen Datensätzen, was die Effizienz von SAP Analytics Cloud beeinträchtigen kann. - Benutzer stehen oft vor einer **steilen Lernkurve** und benötigen Schulungen, um die fortgeschrittenen Funktionen von SAP Analytics Cloud effektiv zu nutzen. - Benutzer stehen vor einer **steilen Lernkurve** beim Beherrschen von SAP Analytics Cloud, insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen ohne angemessene Schulung. - Benutzer haben **Leistungsprobleme** mit SAP Analytics Cloud, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen und komplexen Berechnungen. - Viele Benutzer stellen fest, dass **die Leistung bei großen Datensätzen nachlassen kann** , was ihre Gesamterfahrung mit SAP Analytics Cloud beeinträchtigt. #### What Are Recent G2 Reviews of SAP Analytics Cloud? **"[SAP Analytics Cloud Clean Dashboards and Powerful Real Time Analytics in One Place](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12817514)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Muzammil M.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12817514) --- **"[Leistungsstarkes All-in-One-Analyse- und Planungstool](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-11882259)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Vusala J.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-11882259) --- #### What Are G2 Users Discussing About SAP Analytics Cloud? - [What is SAP Analytics Cloud used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sap-analytics-cloud-used-for) - 2 comments - [Wofür wird SAP Lumira verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/sap-lumira-what-is-sap-lumira-used-for) - 1 comment, 1 upvote - [Wofür wird SAP Analytics Hub verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sap-analytics-hub-used-for) - 1 comment ### 24. [SAS Enterprise Guide](https://www.g2.com/de/products/sas-enterprise-guide/reviews) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 112 **Produktbeschreibung:** 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. ### What Do G2 Reviewers Say About SAS Enterprise Guide? *AI-generated summary from verified user reviews* **Pros:** - Benutzer finden, dass die **Benutzerfreundlichkeit** in SAS Enterprise Guide ihre Erfahrung verbessert, insbesondere für Anfänger. - Benutzer schätzen die **flexible Benutzeroberfläche** von SAS Enterprise Guide, die Codierungs- und GUI-Funktionen für eine einfache Nutzung ermöglicht. - Benutzer schätzen die **leistungsstarken Datenanalysefähigkeiten** von SAS Enterprise Guide, die Effizienz und Entscheidungsfindung in der Analytik verbessern. - Benutzer lieben die **benutzerfreundliche Datenvisualisierung** in SAS Enterprise Guide, die Analysen und Entscheidungsfindung vereinfacht. - Benutzer finden die **einfache Erlernbarkeit** von SAS Enterprise Guide bemerkenswert, was es sowohl für Anfänger als auch für Experten zugänglich macht. **Cons:** - Benutzer sind frustriert über die **langsame Leistung** von SAS Enterprise Guide, da sie die Datenverarbeitung und Fehlersuche beeinträchtigt. - Benutzer kämpfen mit der **komplexen Nutzung** aufgrund einer überladenen Benutzeroberfläche und Schwierigkeiten, Optionen zu finden. - Benutzer finden die **Lernkurve steil** , da eine umständliche Benutzeroberfläche das Navigieren durch Menüs und Optionen erschwert. - Benutzer finden SAS Enterprise Guide **fehlerhaft und langsam** , was die Datenmanipulation frustrierend und herausfordernd macht. - Benutzer haben Schwierigkeiten mit **Integrationsproblemen** und stehen vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, SAS Enterprise Guide mit verschiedenen Systemen zu verbinden. #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Enterprise Guide? **"[Dynamisch und benutzerfreundlich mit robuster Leistung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-enterprise-guide-review-12706111)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Charles A.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-enterprise-guide-review-12706111) --- **"[Vielseitiges Werkzeug mit Raum für UI-Verbesserungen](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-enterprise-guide-review-12713363)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Alec E.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-enterprise-guide-review-12713363) --- #### What Are G2 Users Discussing About SAS Enterprise Guide? - [Wofür wird SAS Enterprise Guide verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/sas-enterprise-guide-what-is-sas-enterprise-guide-used-for) - [How much is SAS Enterprise Guide?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-is-sas-enterprise-guide) - [What is the latest version of SAS Enterprise Guide?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-latest-version-of-sas-enterprise-guide) ### 25. [Lightdash](https://www.g2.com/de/products/lightdash/reviews) **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 19 **Produktbeschreibung:** Lightdash ist der schnellste Weg für moderne Datenteams, KI-gestützte Self-Service-Analysen zu erstellen und zu skalieren. Es ermöglicht Analysten, Metriken zu definieren und sie für nicht-technische Benutzer zugänglich zu machen, die Daten erkunden und Dashboards erstellen können, ohne SQL zu schreiben. Lightdash integriert sich in moderne Datenstacks, unterstützt eine verwaltete semantische Schicht und bietet entwicklerfreundliche Funktionen wie Git-basierte Workflows. Es ist darauf ausgelegt, den Aufwand für die Wartung von BI-Tools zu reduzieren, die Definition von Metriken zu vereinfachen und den Zugang zu konsistenten Daten über Teams hinweg zu verbessern. Lightdash wird von Unternehmen jeder Größe genutzt und vertraut, von Start-ups bis hin zu international börsennotierten Organisationen. #### What Are Recent G2 Reviews of Lightdash? **"[Präzise Datenanalysen, geringfügig umständliche Aspekte](https://www.g2.com/de/survey_responses/lightdash-review-12669063)"** **Rating:** 4.5/5.0 stars *— Alice P.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/lightdash-review-12669063) --- **"[Lightdash: Blitzschnelles dbt-gestütztes BI mit schnellen Feature-Releases](https://www.g2.com/de/survey_responses/lightdash-review-12586837)"** **Rating:** 5.0/5.0 stars *— Moritz V.* [Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/lightdash-review-12586837) --- ## What Is Analyseplattformen? [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Analyseplattformen? - [Datenvisualisierungswerkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/data-visualization-tools) - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Eingebettete Business-Intelligence-Software](https://www.g2.com/de/categories/embedded-business-intelligence) --- ## How Do You Choose the Right Analyseplattformen? ### Was Sie über Analyseplattformen wissen sollten ### Was sind Analysesoftware-Plattformen? Analyseplattformen, auch bekannt als Business Intelligence (BI)-Plattformen, ermöglichen es Unternehmen, Einblicke in ihre Daten durch Datenintegration, -bereinigung, -mischung, -anreicherung, -entdeckung und mehr zu gewinnen. Diese Tools sind robuste Systeme, die manchmal IT- und Datenwissenschaftskenntnisse erfordern, um Unternehmensdaten durch benutzerdefinierte Abfragen zuzugreifen und zu entschlüsseln. Analyseplattformen bieten einen umfassenden Einblick in die Daten eines Unternehmens, indem sie aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen durch detaillierte Abfragen ziehen. Auch gelegentliche Geschäftsanwender profitieren von Analyseplattformen, die anpassbare Dashboards und die Möglichkeit bieten, in bestimmte Datenpunkte und Trends einzutauchen. ### Welche Arten von Analysetools und -plattformen gibt es? #### **All-in-One-Software** ##### **Self-Service-Analyseplattformen** Self-Service-Analyseplattformen erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Geschäftsanwender sie für ihre Datenanforderungen nutzen können. Cloud-basierte Business-Analytics-Software bietet oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenerkennung. ##### **Eingebettete BI-Software** Eingebettete BI-Software kann proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen integrieren. Unternehmen können ein eingebettetes Produkt wählen, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen Unternehmen ihren Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für bessere Entscheidungen nutzen können. #### **Punktlösungen** ##### **Ursachenanalyse** Unternehmen jeder Größe produzieren große Mengen an Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Es kann schwierig sein, den Überblick über die Datenflüsse zu behalten und Ausreißer und Trends über Dutzende, wenn nicht Hunderte (manchmal sogar Tausende) von Datenquellen zu erkennen. Einige Lösungen bieten dem Benutzer einen Überblick über seine Daten und benachrichtigen ihn intelligent in Echtzeit über Änderungen. Sobald sie benachrichtigt werden, können sie die Situation bewerten und lösen. ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Analyselösungen? Analysesoftware-Plattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine rechtzeitige Datenvisualisierung von hochrangigen Analysen benötigt. Die folgenden sind einige Kernfunktionen innerhalb von Analyseplattformen, die Benutzern helfen können, das Beste aus ihnen herauszuholen: **Datenvorbereitung:** Obwohl eigenständige [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) existiert, die bei der Entdeckung, Mischung, Kombination, Bereinigung und Anreicherung von Daten hilft - damit große Datensätze leicht integriert, konsumiert und analysiert werden können - müssen Analyseplattformen diese Funktionen in ihr Kernangebot integrieren. Insbesondere müssen Analyseplattformen Datenmischung und -modellierung unterstützen, sodass der Endbenutzer Daten aus verschiedenen Datenbanken und anderen Datenquellen kombinieren und robuste Datenmodelle dieser Daten entwickeln kann. Dies ist ein kritischer Schritt, um aus dem Chaos Bedeutung zu schaffen, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden. **Datenmanagement:** Sobald die Daten ordnungsgemäß integriert sind, müssen sie verwaltet werden. Dies umfasst beispielsweise die Einschränkung des Datenzugriffs auf bestimmte Benutzer. Obwohl einige Unternehmen sich für eine eigenständige Datenmanagementlösung wie ein Data Warehouse entscheiden, müssen Analyseplattformen per Definition ein gewisses Maß an Datenmanagement bieten. **Datenmodellierung und -mischung:** Wie bereits erwähnt, ist es nicht effizient und oft nicht effektiv, Daten zu untersuchen, wenn sie über viele Systeme verstreut sind. Als Business-Cloud helfen Analyseplattformen Unternehmen, Daten zu konsolidieren und Datenpunkte zu kombinieren, um die Beziehung zwischen Daten zu verstehen und tiefe Einblicke zu gewinnen. **Berichte und Dashboards:** Mehrschichtige, Echtzeit-Dashboards sind ein zentrales Merkmal von Analyseplattformen. Benutzer können ihre Analysesoftware so programmieren, dass sie Metriken ihrer Wahl anzeigt und mehrere Dashboards erstellt, die Analysen zu bestimmten Teams oder Initiativen zeigen. Von prädiktiven Website-Traffic-Analysen bis hin zu Kundenkonversionsraten über einen bestimmten Zeitraum können Benutzer ihre bevorzugten Metriken auswählen, die in Dashboards angezeigt werden sollen, und so viele Dashboards erstellen, wie nötig. Administratoren können die Berechtigungen verschiedener Dashboards anpassen, sodass sie den Benutzern im Unternehmen zugänglich sind, die sie am meisten benötigen. Benutzer können bestimmte Dashboards auf Bürobildschirmen teilen oder Screenshots von Dashboards machen, um sie bei Bedarf zu speichern und zu teilen. Einige Produkte von Analyseplattformen können es Benutzern ermöglichen, Dashboards auf ihren mobilen Geräten zu erkunden. [**Self-Service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Organisationen nutzen diese Tools, um interaktive Dashboards zu erstellen, die umsetzbare Einblicke bieten. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Geschäftsdaten zu treffen. **Erweiterte Analysen:** Viele Analyselösungen integrieren erweiterte Funktionen, manchmal als erweiterte Analysen bezeichnet, um die Daten eines Unternehmens besser zu verstehen, auch ohne IT-Unterstützung. Diese können prädiktive Analysefähigkeiten und Datenerkennung umfassen, die intelligente Vorschläge für die Datenvisualisierung und maschinell lernbasierte Vorschläge für tiefere Einblicke beinhalten. Weitere Funktionen umfassen [Anomalieerkennung](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Abfragebasiert](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Suche](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Traditionell](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### Was sind die Vorteile der Nutzung von Analyseplattformen? **Ersetzen Sie alte oder unterschiedliche Software:** Unternehmen können veraltete Datenspeicherlösungen und Berichtstools ersetzen und zu einer umfassenden Business-Cloud als Analyseplattform migrieren. Eine Datenmigration ist jedoch nicht unbedingt erforderlich, um eine Analyselösung einzusetzen, da Unternehmen möglicherweise nicht die Zeit oder Ressourcen dafür haben. Daher sollte beachtet werden, dass diese Plattformen mit einer Vielzahl von Lösungen integriert werden können, wie z.B. [Enterprise Resource Planning (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) und [Customer Relationship Management (CRM) Software](https://www.g2.com/categories/crm). **Produktivität verbessern:** Die Zeiten, in denen man sich durch Dutzende, wenn nicht Hunderte von Systemen wühlen und immense Unterstützung von der IT benötigen musste, sind vorbei. Mit Analyseplattformen (insbesondere solchen, die Self-Service sind und Funktionen wie die natürliche Sprachsuche haben) kann jeder, der nach Daten und Datenanalysen sucht, einschließlich durchschnittlicher Geschäftsanwender, Einblicke aus ihren Daten gewinnen. **Zeit sparen (Automatisierung):** Bei den meisten Analyseplattformen benötigen Benutzer keine starken Kenntnisse in Abfragesprachen mehr. Stattdessen ermöglichen Datenentdeckung und Ursachenanalyse Benutzern, automatisch Benachrichtigungen und Einblicke in ihre Daten zu erhalten und benachrichtigt zu werden, wenn sich die Daten signifikant geändert haben. **Fehler reduzieren:** Obwohl eigenständige Datenvorbereitungstools die richtige Lösung für Unternehmen mit besonders komplexen Daten sein können, ermöglichen Analyseplattformen Benutzern, ihre Daten durch Datenzuordnung und Deduplizierungsmethoden zu bereinigen und vorzubereiten. **Daten konsolidieren:** In dieser datengesteuerten Ära produziert im Wesentlichen jedes Programm und Gerät eines Unternehmens massive Daten. Um diese vielfältigen Daten bestmöglich zu verstehen, ist es oft notwendig, sie durch Methoden wie Datenmischung zu kombinieren, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen in einen funktionierenden Datensatz zu integrieren. **Prozesse verbessern:** Ohne eine Analyseplattform, die unternehmensweit genutzt werden kann, können Prozesse langsam und ineffizient sein, da interessierte Parteien Daten aus unterschiedlichen Quellen suchen und Daten von verschiedenen Personen anfordern. Analyseplattformen können einem Geschäftsanwender helfen, schnell auf Daten und Datenanalysen zuzugreifen und sie mit internen und externen Stakeholdern zu teilen. ### **Wer nutzt Analysetools?** Analyseplattformen können sowohl interne als auch externe Benutzer haben. #### **Interne Benutzer** **Datenanalysten und Datenwissenschaftler:** Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Power-User von Analysetools, die komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis von geschäftskritischen Daten zu gewinnen. Diese Teams können auch damit beauftragt werden, Self-Service-Dashboards zu erstellen, die an andere Teams verteilt werden. **Vertriebsteams:** Vertriebsteams nutzen Self-Service-Analysetools und eingebettete Analyselösungen, um Einblicke in potenzielle Kunden, Vertriebsleistung und Pipeline-Prognosen zu erhalten, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen. **Marketingteams:** Marketingteams führen oft verschiedene Arten von Kampagnen durch, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen. Analysetools ermöglichen es Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen. **Finanzteams:** Finanzteams nutzen Analysesoftware, um Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die sich auf das Endergebnis einer Organisation auswirken. Durch die Integration von Finanzdaten mit Vertriebs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Einblicke, die mit traditionellen Tools möglicherweise nicht aufgedeckt worden wären. **Betriebs- und Lieferkettenteams:** Analyselösungen nutzen oft das ERP-System eines Unternehmens als Datenquelle. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; Lieferkettenmanager können mehrere Prozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie Lieferkettendaten in eine Analyseplattform eingeben. #### **Externe Benutzer** **Berater:** Unternehmen, insbesondere größere, verstehen nicht immer die Breite und Tiefe ihrer Daten und wissen möglicherweise nicht einmal, wo sie anfangen sollen. Ein externer Berater, der eine leistungsstarke Analyseplattform einsetzt, kann Unternehmen helfen, ihre Daten besser zu verstehen und infolgedessen fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Benutzer können in Betracht ziehen, [BI-Beratungspartner](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) zu kontaktieren, um zu helfen, die relevantesten Analysen und Daten zu bestimmen, die über den Gesamterfolg ihres Unternehmens erfasst werden sollen. Nach einer ordnungsgemäßen Beratung können diese Agenturen Unterstützung bei der Einrichtung oder Auswahl von BI-Tools anbieten. Eine Reihe dieser Agenturen kann Unternehmen beim gesamten BI-Prozess unterstützen, von der vollständigen Datenanalyse bis zur Gestaltung von Prozessen oder Protokollen im Zusammenhang mit der Datenerfassung. Eine Beziehung zu diesen Beratern kann sich als äußerst vorteilhaft für Benutzer erweisen, die noch nie zuvor Datenanalysen durchgeführt haben oder die Berichterstattung ihres Unternehmens optimieren möchten. **Partner:** Partnerschaften zwischen Unternehmen beinhalten oft Datenaustausch und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit. Infolgedessen kann ein zentrales Datenrepository, das Datenmanagement, Datenabfragen und Dateneinblicke ermöglicht, ein wesentliches Werkzeug für diese Unternehmen sein, um gemeinsam erfolgreich zu sein und ihnen einen Überblick über ihre Daten zu bieten. ### **Was sind die Alternativen zu Analyseplattformen?** Alternativen zu Analyseplattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [**Marketing-Analyse-Software**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Unternehmen, die nach Tools suchen, die auf Marketinganwendungsfälle und Marketingdaten ausgerichtet sind (z.B. im Zusammenhang mit der Zielgruppenansprache), sollten sich Marketing-Analyse-Lösungen ansehen, die speziell dafür entwickelt wurden. [**Vertriebsanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Obwohl Vertriebsdaten wie Umsatzprognosen und abgeschlossene Geschäfte in allgemeine Analyseplattformen importiert und analysiert werden können, können Vertriebsanalyseplattformen eine detailliertere Analyse von vertriebsbezogenen Daten bieten und möglicherweise bessere Integrationen mit Vertriebstools wie CRMs haben. [**Protokollanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Wenn ein Unternehmen sich auf die Analyse seiner Protokolldaten aus Anwendungen und Systemen konzentrieren möchte, könnte es von Protokollanalyse-Software profitieren, die die Dokumentation von Anwendungsprotokolldateien für Aufzeichnungen und Analysen ermöglicht. [**Prädiktive Analyse-Software**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Allgemeine Analyseplattformen ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive. Da Analyseplattformen diese verschiedenen Arten von Analysen ermöglichen, bieten sie möglicherweise nicht die robustesten Funktionen für jede Art. Daher können Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, vergangene und gegenwärtige Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, prädiktive Analyse-Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden. [**Textanalyse-Software**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Analyseplattformen konzentrieren sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglichen es Benutzern, in Zahlen einzutauchen und zu graben, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Textanalyse-Lösungen sind die beste Wahl, wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen. [**Datenvisualisierungssoftware**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Datenvisualisierungstools können ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für Unternehmen sein, die ihre Daten besser verstehen möchten. Mit Funktionen wie Dashboards und Berichterstattung kann Datenvisualisierungssoftware oft schnell und einfach eingerichtet werden und ist häufig günstiger als robustere Analyseplattformen. Es ist jedoch wichtig, ihre Einschränkungen zu erkennen. Datenvisualisierungslösungen tun, was sie auf der Verpackung sagen: Visualisierung. Sie bieten dem Benutzer keine End-to-End-Analyse-Lösung von der Datenvorbereitung bis zu den Dateneinblicken, noch bieten sie signifikante Datenmanagement-Fähigkeiten. ### **Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Analyseplattformen** Verwandte Lösungen, die zusammen mit Analyseplattformen verwendet werden können, umfassen: [**Eingebettete Business-Intelligence-Software**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Analyseplattformen sind eigenständige Plattformen, die Unternehmen helfen, Daten zu analysieren. Unternehmen, die Analysefähigkeiten in Anwendungen einbauen möchten, sei es für den internen oder externen Gebrauch, können eingebettete BI-Software verwenden, um dieses Ziel zu erreichen. [**Datenbanksoftware**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Es gibt eine Vielzahl von Lösungen zum Speichern, Organisieren und Teilen großer Datenmengen, die später von Analysetools abgerufen und analysiert werden können. Datenbanksoftware umfasst alles von [Big-Data-Software](https://www.g2.com/categories/big-data) bis hin zu traditionellen tabellenbasierten [relationalen Datenbanken](https://www.g2.com/categories/relational-databases). Unternehmen sollten recherchieren und die Datenbanktools implementieren, die am meisten Sinn für ihre speziellen Datentypen oder analytischen Bedürfnisse machen. Bei der Betrachtung einer Analyselösung sollten Benutzer untersuchen, welche Datenbanken mit dem Tool integriert werden können, um die logischste Produktwahl für ihre Situation zu treffen. Analyseprodukte würden wenig Zweck erfüllen, ohne eine oder mehrere Unternehmensdatenbanken, aus denen Daten gezogen werden können, wenn die Zeit gekommen ist. ### Herausforderungen mit Analyseplattformen **Konfiguration:** Analyselösungen können einen hochgradig technischen Einrichtungsprozess haben, der IT- oder Entwicklungsexpertise erfordert. Wenn versucht wird, eine dieser Plattformen ohne einen internen Datenwissenschaftler oder IT-Experten zu implementieren, können Benutzer Schwierigkeiten haben, die Technologie in Gang zu bringen, sie mit den entsprechenden Lösungen zu integrieren und Abfragen zur Datenerfassung zu erstellen. Dies könnte einen erheblichen Ressourcenverlust und die Unfähigkeit bedeuten, das Tool wie beabsichtigt zu nutzen. Benutzer können BI-Beratungsanbieter kontaktieren, um Unterstützung bei der Einrichtung eines Programms zu erhalten oder in einigen Fällen die gesamte BI-Berichterstattung zu übernehmen. **Übermäßige Abhängigkeit:** Sich zu sehr auf Daten und Analysen zu konzentrieren, kann ebenfalls problematisch sein. Datengetriebene Entscheidungen sind entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens, aber datenbasierte Entscheidungen ignorieren die verschiedenen Stimmen innerhalb und außerhalb der Organisation. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren rigorose Analysen mit anekdotischem Storytelling und durchdachten Gesprächen über den Erfolg und die Komponenten des Unternehmens. **Integrationen:** Wenn das Analysetool nicht vollständig mit vorhandener Software integriert ist, wird es schwierig, einen vollständigen Überblick über die betriebliche Leistung eines Unternehmens zu erhalten. Ebenso, wenn eine Integration während einer Datenabfrage einen Kommunikationsfehler oder ein anderes Problem erfährt, führt dies zu einer falschen oder unvollständigen Lesung. Benutzer sollten darauf achten, diese Verbindungen und mögliche Leistungsprobleme in ihrem Software-Stack zu überwachen, um sicherzustellen, dass korrekte, vollständige und aktuelle Informationen verarbeitet und auf Dashboards angezeigt werden. **Datensicherheit:** Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen und strenge Datensicherheit gewährleisten. Effektive Analyselösungen sollten Sicherheitsoptionen bieten, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen, basierend auf ihrer Sicherheitsfreigabe oder ihrem Dienstalter. ### Wie wählt man die besten Analysetools aus? #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Analyseplattformen Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Analyseplattform kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann bei der Auswahl der besten Analyseplattform helfen. Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit all der manuellen Arbeit zusammenhängen, die erledigt werden muss. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software benötigen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste mit Kriterien einzusteigen. Die Checkliste ist ein detaillierter Leitfaden mit notwendigen und netten Funktionen, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Analyseplattform benötigt wird. #### Vergleich von Analyseplattformen-Produkten **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von Analyseplattformen **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. Das Anbieterauswahlteam kann in kleineren Unternehmen kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Analysieren Sie die Daten** Da Analyseplattformen sich um Daten drehen, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es in Stein gemeißelt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, Rabatte für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zum Reißbrett zurückzukehren. ### Wie viel kosten Analysesoftware-Plattformen? Wie bereits erwähnt, gibt es Analyseplattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind. Wie bei jeder Software sind Analyseplattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Support einhergehen, der entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern Analyseplattformen, insbesondere solche, die in der Cloud bereitgestellt werden, oft keine signifikanten Wartungskosten. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen setzen Analyseplattformen ein, um eine Rendite auf ihre Investition (ROI) zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden Analyseplattformen in der Regel pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt, je nach Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was in Bezug auf Effizienz und Umsatz gewonnen wird. Daher können Unternehmen Prozesse zwischen der Software vor und nach der Bereitstellung vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung eines Analysetools erzielt haben. ### Implementierung von Analysesoftware-Lösungen **Wie wird Analysesoftware implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung der Analyseplattform verantwortlich?** Die ordnungsgemäße Bereitstellung einer Analyseplattform kann viele Personen oder Teams erfordern. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Analyse-Reise zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. ### Aufkommende Trends im Zusammenhang mit Analyseplattformen **Erhöhte Datenzugänglichkeit** Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Analyseplattformen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen [künstliche Intelligenz (KI)-Tools](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) wie [Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), die Suche nach und in Daten zugänglicher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern. Mit der Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen, ist es fast notwendig, dass sie eine Art von Analysesoftware implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Analysesoftware war eine bedeutende Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen übernehmen diese Lösungen, um große Datensätze, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, zu verstehen. **Verschiebung von On-Premises in die Cloud** Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen in die Cloud ist seit mehreren Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Dateneinblicke in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Einsicht. Der Verzicht auf On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang. Allerdings haben nicht alle Datenbenutzer den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Branchen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie das [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act), dass Daten sicher sind. Obwohl es möglich ist, diese Sicherheit in der Cloud zu gewährleisten, kann es komplizierter sein. **Konversationelle KI** Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von Konversationsschnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Einblicke, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten ermöglichen es einer größeren Benutzerbasis, auf Unternehmensdaten zuzugreifen und sie zu verstehen. **Maschinelles Lernen** KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Einblicken. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Einblicken, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Analyseplattformen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Einblicke zu entdecken, sodass sie Daten verstehen und verstehen können, was sie sehen.