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Canva ist eine durch KI unterstützte End-to-End-Plattform für visuelle Kommunikation und Zusammenarbeit, die es jedem auf der Welt ermöglicht, alles von Präsentationen über Infografiken, Videos, Dokum
Canva ist ein Grafikdesign-Tool, das es Benutzern ermöglicht, professionell aussehende Inhalte mit einer Vielzahl von Vorlagen und Designelementen zu erstellen. Benutzer mögen die Benutzerfreundlichkeit von Canva, seine Drag-and-Drop-Funktionen und die große Vielfalt an Designelementen, die es einfach machen, schnell professionell aussehende Inhalte zu erstellen. Rezensenten erwähnten, dass Canva bei detaillierten Designs etwas eingeschränkt wirken kann und dass viele der besten Vorlagen oder Elemente nur in der Pro-Version verfügbar sind.
Looker, die Business-Intelligence-Plattform von Google Cloud, ermöglicht es Ihnen, mit Ihren Daten zu kommunizieren. Organisationen wenden sich an Looker für Self-Service und kontrollierte BI, um benu
Looker Studio ist eine Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, dynamische Dashboards und Berichte zu erstellen und sich mit verschiedenen Datenbanken und Google-Produkten zu integrieren. Benutzer erwähnen häufig die benutzerfreundliche Oberfläche von Looker Studio, seine Fähigkeit, Echtzeit-Dashboards zu erstellen, und die nahtlose Integration mit Google-Produkten und verschiedenen Datenbanken als herausragende Merkmale. Benutzer berichteten über Probleme mit der steilen Lernkurve von Looker Studio, insbesondere mit LookML, begrenzten erweiterten Visualisierungsoptionen und langsamer Leistung beim Abfragen großer Datensätze.
Domo's KI- und Datenprodukte-Plattform befähigt Organisationen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse und Lösungen zu verwandeln. Sie ermöglicht es Benutzern, nahtlos verschiedene Datenquellen zu verbinden
Domo ist ein Datenmanagement- und Visualisierungstool, das verschiedene Datenquellen integriert, Workflows automatisiert und Echtzeiteinblicke für Unternehmen bietet. Rezensenten schätzen Domos Fähigkeit, Berichte aus mehreren Datenquellen zu konsolidieren, Aufgaben zu automatisieren, Echtzeiteinblicke zu bieten und seine benutzerfreundliche Oberfläche, die die einfache Erstellung von Dashboards und Visualisierungen ermöglicht. Rezensenten bemerkten, dass Domo eine steile Lernkurve für neue Benutzer hat, manchmal bei großen Datensätzen verzögert und seine Visualisierungsfähigkeiten nicht so robust sind wie die einiger Konkurrenten.
Looker Studio bietet Self-Service-Business-Intelligence mit unvergleichlicher Flexibilität für intelligentere Geschäftsentscheidungen. Mit Verbindungen zu mehr als 1.000+ Datenquellen können Sie hoch
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AgencyAnalytics ist ein Berichtswerkzeug, das sich in verschiedene Plattformen integriert, um anpassbare Dashboards und Berichte bereitzustellen, sodass Unternehmen mehrere Kundenkampagnen an einem Ort verwalten können. Die Rezensenten schätzen die Benutzerfreundlichkeit, die Vielzahl an Integrationen, die anpassbaren Dashboards und den reaktionsschnellen und hilfsbereiten Kundenservice, den AgencyAnalytics bietet. Rezensenten hatten Probleme mit der visuellen Darstellung von Daten, dem Fehlen bestimmter Integrationen, gelegentlichen Verbindungsabbrüchen und Einschränkungen bei der Anpassung und bestimmten Metriken.
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SAP HANA Cloud is a cloud-based data management platform that supports finance and procurement operations, providing real-time data processing and analytics. Users frequently mention the platform's high-speed performance, seamless integration with other SAP solutions, and its ability to handle large datasets efficiently. Users reported that the initial setup can be complex and time-consuming, the platform can be expensive, especially for smaller businesses, and it requires specialized technical expertise to manage effectively.
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SAP Analytics Cloud is a platform that combines business intelligence, planning, and predictive analytics into one unified, cloud-based solution, with a focus on real-time data, interactive dashboards, and forecasting tools. Reviewers like the platform's real-time data, interactive dashboards, and forecasting tools, which make reporting faster, more accurate, and actionable, and its tight integration with the SAP ecosystem, which allows for reporting and planning to be combined in one platform. Reviewers experienced performance issues with very large datasets, as dashboards can sometimes load slowly, and advanced customization options for certain visualizations are limited compared to specialized BI tools.
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Hurree ist eine KI-gestützte Plattform, die alle Ihre Berichtsdaten in einem einzigen, benutzerfreundlichen Kommandozentrum konsolidiert. Sie verbindet sich mit über 70 beliebten Tools und bietet Ihne
Hurree is a data consolidation tool that integrates reporting from various advertising tools and website analytics into one command center to reflect customer lifecycle activities. Reviewers appreciate Hurree's user-friendly interface, clean and intuitive dashboards, and the ability to quickly connect data sources and create dashboards, enabling efficient performance monitoring and decision making. Reviewers experienced challenges with some advanced features not being immediately obvious, requiring more guided walk-throughs, and some metrics needing additional configuration during initial setup, which was not initially anticipated.
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Count ist eine Datenanalyse- und Visualisierungsplattform, die eine flexible Notebook-Oberfläche, Kollaborationsfunktionen und Unterstützung für moderne Daten-Workflows bietet. Rezensenten erwähnen häufig die Fähigkeit der Plattform, SQL und Python nahtlos zu kombinieren, ihre starken Kollaborationsfunktionen und das reaktionsschnelle Support-Team, das von Nutzern vorgeschlagene Verbesserungen umsetzt. Rezensenten bemerkten einige Leistungsprobleme bei großen Datensätzen, gelegentlich langsame Ladezeiten und eine Lernkurve für Teams, die an traditionellere Werkzeuge gewöhnt sind.
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Datenvisualisierungstools sind grundlegende Analyseplattformen für Geschäftsanwender, um Daten, KPIs und andere kritische Kennzahlen mithilfe von Dashboards einfach zu konsumieren und zu interpretieren. Diese Dashboards können Daten aus verschiedenen Quellen ziehen, einschließlich Datenbanken, Tabellenkalkulationen und anderen Anwendungen wie CRM-Systemen und digitalen Analysetools. Benutzer können eine Vielzahl von Visualisierungen basierend auf den Datensätzen erstellen, um wichtige Kennzahlen einfach zu verfolgen und zu messen. Zu den Diagrammtypen gehören Säulendiagramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Tabellen, allgemeine Tracking-Meter, Karten für geografische Daten und sogar nur Rohzahlen.
Datenvisualisierungssoftware ist die einfachste in der Kategorie der Business-Intelligence-Software. Sie sind darauf ausgelegt, Daten an einem zentralen Ort anzuzeigen, anstatt Mitarbeiter dazu zu zwingen, verschiedene Lösungen zu durchsuchen, um wichtige Kennzahlen zu finden. Business-Intelligence-Plattformen, Self-Service-Business-Intelligence-Software und eingebettete Business-Intelligence-Software enthalten alle tiefere Analysefunktionen, wie z.B. Drill-Downs, und werden am häufigsten von Analysten oder Datenwissenschaftlern verwendet. Aber für Unternehmen, die daran interessiert sind, visuelle Analysedashboards anzuzeigen, sind Datenvisualisierungstools die richtigen Anwendungen.
Das Einrichten und Implementieren von Datenvisualisierungstools ist im Vergleich zur Implementierung anderer Business-Intelligence-Tools relativ einfach. Es kann ein wenig Entwicklungsknow-how erfordern, um das Produkt mit einer Datenbank oder einer Drittanbieteranwendung zu verbinden. Wenn jedoch ein Nicht-Entwickler daran interessiert ist, eine Visualisierung mit einer Tabellenkalkulation zu erstellen, ist die Implementierung einfach.
Wichtige Vorteile von Datenvisualisierungstools
Der Hauptgrund für die Verwendung von Datenvisualisierung ist die Verfolgung von Echtzeitdaten, Kennzahlen, Zielen und KPIs. Unternehmen setzen häufig hohe Ziele, daher ist es wichtig, jede Kennzahl zu verfolgen, während Teams und Unternehmen Fortschritte machen. Durch die Anzeige von Datenvisualisierungen für jeden KPI können Unternehmen die Bedeutung dieser Ziele verstärken und sogar die Arbeit priorisieren, basierend darauf, welche Kennzahlen die meiste Aufmerksamkeit benötigen. Allgemeine Geschäftskennzahlen können unter anderem Web-Traffic, Umsatz und Kundengewinnung umfassen. Mit Datenvisualisierungsprodukten ist es einfach, diese Geschäftskennzahlen aus Datenquellen wie digitalen Analysen und CRMs zu ziehen, sodass Mitarbeiter sie nicht selbst finden müssen.
Abgesehen von diesem anfänglichen Vorteil der Verwendung von Datenvisualisierungssoftware besteht ein weiterer Vorteil darin, dass Datenvisualisierungstools Benutzern helfen, kritische Geschäftsdaten leicht zu verstehen. Durch die Verwendung von Datenvisualisierungslösungen können Mitarbeiter und Unternehmen Daten leicht interpretieren. Es macht den Zweck der Informationen für alle Benutzer sehr offensichtlich. Wenn Mitarbeiter die Geschäftsdaten verstehen, können sie sich um langfristige Ziele herum ausrichten und das allgemeine Unternehmenswachstum verbessern.
Kritische Geschäftsdaten unterscheiden sich von Unternehmen zu Unternehmen und von Branche zu Branche, daher ist eine umfangreiche Anpassung vorteilhaft. Es gibt kein universelles Geschäftsdashboard; daher ist das Ziehen von Daten aus verschiedenen Quellen nützlich und notwendig. Wenn neue Mitarbeiter anfangen, ist es hilfreich, die genannten kritischen Geschäftsdaten zu verstehen, und mit Hilfe von Datenvisualisierungstools wird dieses Verständnis vereinfacht.
Datenvisualisierungssoftware ermöglicht es Benutzern auch, Trends in Geschäftskennzahlen schnell und einfach zu identifizieren. Wenn bestimmte Kennzahlen nicht im Tempo sind, um Monats-, Quartals- oder Jahresziele zu erreichen, können Unternehmen dies mit Datenvisualisierungstools im Voraus sehen. Unternehmen können ihre Strategien und Methoden zur Erreichung von Zielen anpassen, basierend darauf, wie KPIs verfolgt werden. Die Fähigkeit, auf Daten zu reagieren, ist eine wichtige Gesamtstrategie für eine größere Unternehmensmodernisierung und digitale Transformation.
Alle Mitarbeiter haben die Möglichkeit, Datenvisualisierungstools zu nutzen; es gibt jedoch eine Reihe von Rollen, die die Lösungen auf unterschiedliche Weise nutzen können. Zum Beispiel:
C-Level-Führungskräfte – C-Suite-Mitarbeiter nutzen Datenvisualisierungssoftware wie KPI-Dashboards, um einen ganzheitlichen Überblick über alle Unternehmensziele und deren Fortschritt zu behalten. Anstatt bei jedem Team nachzufragen oder in unterschiedliche Software für jeden KPI einzutauchen, kann ein CEO alle Unternehmenskennzahlen an einem Ort verfolgen. Wenn ein CFO alle Finanzkennzahlen beobachten möchte, ist Datenvisualisierung eine Option, anstatt durch Buchhaltungs- und CRM-Produkte zu gehen, um die notwendigen Informationen zu finden. Darüber hinaus können C-Level-Führungskräfte Dashboards in Vorstandssitzungen mitnehmen, um zu veranschaulichen, wie das Unternehmen insgesamt abschneidet.
Vertriebsteams – Es gibt viele Anwendungsfälle für Vertriebsteams, wenn es um Datenvisualisierungslösungen geht, und nicht nur, um Umsatzzahlen oder die Anzahl der abgeschlossenen Geschäfte zu verfolgen. Geschäftsentwicklungsteams verbinden oft Vertriebsbeschleunigungstools als Datenquelle, um zu verfolgen, wie viele Anrufe jeder Vertreter tätigt oder wie viele Meetings sie einrichten. Vertriebsleiter können die Leistung einzelner Kundenbetreuer verfolgen, um zu sehen, wie viel Umsatz und Geschäfte jeder ihrer Mitarbeiter abschließt und wie viel sie in der Pipeline haben. Sie können auch Ziele setzen und bestimmen, wie sie sich im Quartals- oder Jahresverlauf entwickeln. Die Anzeige persönlicher Kennzahlen mit Datenvisualisierungstools ist eine Methode, um Vertriebsmitarbeiter zu motivieren, ihre Quoten zu erreichen.
Marketingteams – Für Marketer sind Datenvisualisierungslösungen ideal, um Echtzeitdaten zu Kunden- und Interessenteninteraktionen aufzuzeichnen. Benutzer können spezifische digitale Analysemesswerte, wie z.B. Web-Traffic, abrufen und den Fortschritt leicht visualisieren. Darüber hinaus können Marketer sehen, wie E-Mail-Kampagnen oder Werbekampagnen voranschreiten, sei es die Öffnungsraten oder wie viele Impressionen Facebook-, Twitter- und andere soziale Werbekampagnen erhalten. Unternehmen profitieren davon, Konversionsraten und Kosten pro Kundenakquisition schnell zu visualisieren, neben vielen anderen wichtigen Marketingkennzahlen.
Kundendienstteams – Es gibt eine Vielzahl von Instanzen, in denen Datenvisualisierungssoftware für Kundensupportteams hilfreich ist, sei es in einem Kontaktzentrum oder beim Empfang von Kundenanfragen über ein Helpdesk, unter anderen Szenarien. Vertreter in Callcentern können die Anzahl der Anrufe visualisieren, die sie an diesem Tag entgegengenommen haben, wie viele Anrufe noch beantwortet werden müssen und wie lange der durchschnittliche Anruf gedauert hat, neben vielen anderen geschäftskritischen Datenpunkten. Für Supportteams, die ein Helpdesk verwenden, profitieren Benutzer von der Datenvisualisierung, indem sie verfolgen, wie viele Tickets sie gelöst haben und wie viele noch in ihren Warteschlangen sind. Customer Success-Teams können sich entscheiden, KPIs wie Kundenbindung oder Abwanderungsraten zu messen, um sicherzustellen, dass sie die angemessene Anzahl von Kunden halten.
Personalabteilungen – Daten sind reichlich vorhanden für Recruiter und Personalprofis, daher ist es vorteilhaft, ein einziges Dashboard zu haben, um die Informationen anzuzeigen. Recruiting-Koordinatoren können verfolgen, wie viele Bewerbungen für bestimmte Rollen eingereicht wurden oder wie oft die Karriereseite angesehen wurde. Andere allgemeine Personalprofis verwenden es, um Mitarbeiterengagement anzuzeigen, sei es die allgemeine Zufriedenheit mit dem Arbeitsleben innerhalb eines Unternehmens oder die Gamifizierung bestimmter Aufgaben. Sogar Drittanbieterdienste wie Glassdoor können eine Datenquelle für Unternehmen sein, die daran interessiert sind, ihre Bewertung jederzeit zu verfolgen.
Entwicklungsteams – Wenn ein Unternehmen für den Betrieb mehrerer Anwendungen verantwortlich ist und die Leistung in Echtzeit verfolgen muss, sind Datenvisualisierungstools eine hervorragende Möglichkeit, alle gleichzeitig im Auge zu behalten. Dies ermöglicht es Entwicklungsteams, schnell auf potenzielle Fehler oder Probleme zu reagieren und sicherzustellen, dass die Leistung in die richtige Richtung tendiert. Einige Datenquellen, die für Entwicklungsteams wertvoll sind, umfassen Datenbanken, öffentliche Cloud-Infrastruktur als Service-Angebote und Anwendungsleistungsüberwachungssoftware.
Obwohl Datenvisualisierungssoftware recht einfach erscheinen mag, gibt es einige Funktionen, die das Benutzererlebnis mit diesen Tools beeinflussen. Die Hauptfunktion und oft das wichtigste Element, auf das Käufer achten sollten, wenn sie Datenvisualisierungssoftware kaufen, ist, mit welchen Datenquellen das Tool integriert werden kann und von welchen es Daten ziehen kann. Die meisten Lösungen können Daten aus SaaS-Anwendungen, Cloud- und On-Premise-Datenbanken und sogar intern entwickelten Lösungen ziehen. Aber wenn einer der Hauptgründe für den Kauf einer Datenvisualisierungssoftware darin besteht, Marketingkampagnen zu verfolgen, das Tool jedoch nicht mit dem bereits verwendeten Marketing-Automatisierungstool des Unternehmens integriert werden kann, dann wird der Zweck verfehlt.
Die Verfolgung von Echtzeitdaten ist eine weitere wichtige Funktion von Datenvisualisierungssoftware. Die Beobachtung von Fortschritten und Trends in den KPIs eines Unternehmens in Echtzeit stellt sicher, dass Mitarbeiter reagieren und Strategien und Methoden verbessern können.
Datenvisualisierungsanbieter bieten oft mobile Funktionalität an, sodass Benutzer Geschäftskennzahlen unabhängig von ihrem physischen Standort beobachten und verfolgen können. In der heutigen Geschäftswelt sind Mitarbeiter oft unterwegs, daher ist die Möglichkeit, Dashboards von Mobiltelefonen oder Tablets aus zu sehen, praktisch. Dies ist wichtig für C-Level-Mitarbeiter, die möglicherweise nicht immer im Büro sind.
Die Möglichkeit, Dashboards zu teilen, ist eine weitere wichtige Funktion von Datenvisualisierungssoftware. Wenn ein Vertriebsleiter Zahlen an den Vorstand eines Unternehmens senden muss, ist das einfache Versenden eines gesamten Dashboards per E-Mail schnell und einfach. Es ist auch vorteilhaft, Kennzahlen intern mit Teams per E-Mail zu teilen, wenn Mitarbeiter nicht wissen, wie sich die Kennzahlen entwickeln.
Weitere Funktionen von Datenvisualisierungssoftware: Diagramme und Grafiken, Kontaktzentrum, Bildung, Finanzen, IT & Entwicklung und Berichte.
Einige Datenvisualisierungslösungen richten sich an bestimmte Branchen oder Teams innerhalb eines Unternehmens und sind daher einzigartiger als allgemeine Datenvisualisierungssoftware. Ein Marketingteam könnte sich für die Verwendung einer Marketing-Analyse-Lösung entscheiden, da es nur den Fortschritt spezifischer Marketingkennzahlen visualisieren und verfolgen möchte. Es gibt auch Vertriebsanalysetools, die nur Vertriebskennzahlen verfolgen.
Darüber hinaus haben viele Softwareprodukte einige Datenvisualisierungen in sich. Zum Beispiel könnte ein CRM- oder Helpdesk-Tool Datenvisualisierungsfunktionen haben, aber sie unterscheiden sich insofern, als dass dies einfach Funktionen sind und nicht die Hauptfunktion des Produkts.
Für Geschäftsanwender, die an fortschrittlichen Analysetools interessiert sind, die robustere Funktionen enthalten, sind Business-Intelligence-Tools ein Schritt über Datenvisualisierung. Datenanalysten oder Datenwissenschaftler nutzen am häufigsten Business-Intelligence-Plattformen.
Diese Plattformen erfordern oft ein gutes Maß an Programmier- oder Abfragesprachenkenntnissen, um auf die notwendigen Daten zuzugreifen und sie in Visualisierungen zu verwandeln. Self-Service-Business-Intelligence-Lösungen richten sich mehr an Rollen außerhalb von Analysten oder Datenwissenschaftlern und ermöglichen es Benutzern, Analysen durchzuführen, ohne ein tieferes Wissen über das Backend zu haben. Eingebettete Business-Intelligence-Lösungen können Self-Service-Aspekte haben, aber diese Lösungen betten die Business-Intelligence-Fähigkeiten in eine Drittanbieteranwendung ein.
Der Unterschied zwischen Business-Intelligence-Produkten und Datenvisualisierungstools besteht darin, dass Sie Drill-Downs durchführen und tiefer in die Daten eintauchen können, direkt im Business-Intelligence-Produkt mit interaktiven Datenvisualisierungen. Business-Intelligence-Tools konzentrieren sich mehr auf explorative Datenrepräsentationen als nur auf die Rohdaten oder Kennzahlen. Datenvisualisierungssoftware dient wirklich nur dazu, Ziele zu sehen und den Fortschritt von Kennzahlen zu verfolgen, nicht um tiefer in die Daten einzutauchen und eine tiefere Analyse durchzuführen.
Für Unternehmen, die große Datensätze konsumieren müssen, können Big-Data-Analyse-Lösungen die beste Option sein. Diese Produkte ziehen hauptsächlich unstrukturierte Daten aus Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssystemen wie Hadoop, bevor sie in Big-Data-Analyse-Tools eingefügt werden. Diese Produkte erfordern umfangreiche Entwicklungskentnisse und werden hauptsächlich von Datenwissenschaftlern in größeren Unternehmen genutzt.