# 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




  
## 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 (1,586 reviews) | Microsoft-verbundene interaktive Dashboards | "[Zero-Code-Dashboards mit einfachen Datenumwandlungen und Ein-Klick-Veröffentlichung](https://www.g2.com/de/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)" |
| 2 | [Tableau](https://www.g2.com/de/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,574 reviews) | Flexible visuelle Dashboard-Erkundung | "[Tableau macht Datenvisualisierung einfach mit starken Integrationen](https://www.g2.com/de/survey_responses/tableau-review-12975791)" |
| 3 | [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (1,277 reviews) | Gesteuerte Lakehouse-Analysen und ML-Workflows | "[Leistungsstarkes Lakehouse für Big Data, Zusammenarbeit und effiziente Pipelines](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-12946286)" |
| 4 | [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Cloud-Analytik für regulierte Datenwissenschaft | "[Leistungsstark & Daten mühelos und intelligent in Entscheidungen umwandeln.](https://www.g2.com/de/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" |
| 5 | [Alteryx](https://www.g2.com/de/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (789 reviews) | Keine Code-Datenvorbereitung und Automatisierung | "[Einfache, zeitsparende Datenautomatisierung mit den Drag-and-Drop-Workflows von Alteryx](https://www.g2.com/de/survey_responses/alteryx-review-12594796)" |
| 6 | [Looker](https://www.g2.com/de/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,583 reviews) | Gesteuerte gemeinsame BI-Metriken | "[Verwandelt Daten, aber herausfordernd für Anfänger](https://www.g2.com/de/survey_responses/looker-review-12784757)" |
| 7 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (261 reviews) | Semantische Schichtbeschleunigung für Unternehmens-BI | "[Kyvos vereinte unsere Geschäftslogik mit einem einzigen semantischen Modell](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" |
| 8 | [Domo](https://www.g2.com/de/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (989 reviews) | Zentralisierte Self-Service-Geschäfts-Dashboards | "[All-in-One-Plattform für Echtzeitanalysen und Dashboards](https://www.g2.com/de/survey_responses/domo-review-12676104)" |
| 9 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/de/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (675 reviews) | AWS-native serverlose BI-Dashboards | "[Verwandelt Rohdaten in interaktive Dashboards für eine bessere Trendüberwachung](https://www.g2.com/de/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" |
| 10 | [Sigma](https://www.g2.com/de/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (543 reviews) | Lager-native Tabellenkalkulations-Analysen | "[Einfachstes BI-Tool: Live-Snowflake-Daten in einer tabellenähnlichen Erfahrung](https://www.g2.com/de/survey_responses/sigma-review-12573150)" |

  
## How Many Analyseplattformen Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 348

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.49/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 820
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 40% │ Unternehmen 33% │ Kleinunternehmen 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: Diver Platform (+3.71%) - Among all products in this category, Diver Platform recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 09, 2026*

  
## How Does G2 Rank Analyseplattformen Products?

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

- 30 Analysten und Datenexperten
- 28,300+ Authentische Bewertungen
- 348+ 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.

  
## 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)

  
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### Qminder

Qminder ist die führende Plattform für persönliche Dienstleistungen, die Organisationen mit physischen Standorten dabei hilft, Termine, Laufkundschaft und Warteschlangen mit Struktur, Klarheit und datengestützten Einblicken zu verwalten. Entwickelt für öffentliche Einrichtungen, Gesundheitsdienstleister und Einzelhandelsteams, modernisiert Qminder die Abläufe am Empfang und verbessert das Besuchererlebnis. Von der Selbstanmeldung bis zum Feedback nach dem Besuch bietet Qminder vollständige Transparenz bei jeder persönlichen Interaktion. Mit Service-Intelligence-Tools können Teams Live-Daten zu Dienstleistungen verfolgen - wie Wartezeiten, Volumen und Mitarbeiteraktivitäten - während die Zwei-Wege-Kommunikation und Echtzeit-Benachrichtigungen helfen, Verwirrung und Nichterscheinen zu reduzieren. Warum Qminder? \* Schnelle Einführung - Start in weniger als einer Woche \* Flexible Einrichtung - maßgeschneiderte Workflows und APIs \* Bessere Sichtbarkeit - in Echtzeit überwachen und optimieren \* Reduzierte manuelle Aufgaben - Papier, Tabellenkalkulationen und Vermutungen eliminieren \* Von Teams geliebt - einfach zu bedienen, einfach zu skalieren Entwickelt für stationäre Branchen Qminder unterstützt den Servicebetrieb für: \* Regierungsbüros und öffentliche Einrichtungen \* Krankenhäuser und Gesundheitsnetzwerke \* Einzelhandelsketten und Kundendienstzentren \* Banken und Finanzinstitute \* Universitäten und Studentenserviceabteilungen Wichtige Funktionen zur Unterstützung jedes Teils des persönlichen Serviceerlebnisses Für Ihre Besucher - machen Sie jeden Besuch reibungslos, informiert und frustfrei: \* Besucher-Website mit gebrandetem UX \* Terminplanung \* Virtuelle und physische Anmeldung für Besucher \* Zwei-Wege-Nachrichten und Besuchernachrichten \* Feedback-Sammlung und Zufriedenheitstracking Für Ihre Serviceteams - statten Sie das Personal mit den richtigen Werkzeugen aus, um organisiert und unter Kontrolle zu bleiben: \* Laufkundschafts- und Warteschlangenmanagement \* Echtzeit-Dashboards und rollenbasierte Mitarbeiter-Tools \* Benutzerdefinierte Felder und Segmentierung für maßgeschneiderte Workflows Für Ihre Organisation - gewinnen Sie Sichtbarkeit und Kontrolle über alle Standorte und Dienstleistungen: \* Echtzeit-Einblicke und Analysen über alle Bereiche hinweg \* Intelligente Filter nach Standort, Personal, Dienstleistungslinie und Zeitspanne \* Nahtlose Integrationen mit CRM- und BI-Tools \* Exportierbare Daten und Service-KPI-Analysen \* Vollständige Prüfprotokolle und Datenexport für Compliance Qminder ist vollständig konform mit HIPAA, TX-RAMP, SOC 2 Typ II und GDPR und erfüllt die höchsten Sicherheitsstandards für den öffentlichen und unternehmerischen Gebrauch. Keine Einrichtungsgebühren. Transparente Preisgestaltung. Und über 1 Milliarde persönliche Service-Interaktionen (und es werden immer mehr). Ob Sie ein Rathaus, ein Krankenhaus oder eine Einzelhandelskette sind - Qminder bringt Ruhe in das Chaos am Empfang.



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  ## What Are the Top-Rated Analyseplattformen Products in 2026?
### 1. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/de/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)
  Power BI Desktop bringt visuelle Analysen direkt zu Ihnen. Mit diesem leistungsstarken Autorentool können Sie interaktive Datenvisualisierungen und Berichte erstellen. Verbinden, kombinieren, modellieren und visualisieren Sie Ihre Daten. Platzieren Sie visuelle Elemente genau dort, wo Sie sie haben möchten, analysieren und erkunden Sie Ihre Daten und teilen Sie Inhalte mit anderen, indem Sie sie im Power BI-Webdienst veröffentlichen. Power BI Desktop ist Teil der Power BI-Produktreihe. Um wichtige Daten zu überwachen und Dashboards und Berichte zu teilen, verwenden Sie den Power BI-Webdienst. Um Ihre Daten auf jedem mobilen Gerät anzuzeigen und damit zu interagieren, laden Sie die Power BI Mobile-App im AppStore, bei Google Play oder im Microsoft Store herunter. Um beeindruckende, vollständig interaktive Berichte und Visualisierungen in Ihre Anwendungen einzubetten, verwenden Sie Power BI Embedded.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,586
**How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Microsoft Power BI?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,091,954 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

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


#### What Are Microsoft Power BI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (137 reviews)
- Datenvisualisierung (125 reviews)
- Integrationen (66 reviews)
- Leistungsstarke BI (63 reviews)
- Diagrammfunktionen (49 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (75 reviews)
- Langsame Leistung (65 reviews)
- Leistungsprobleme (29 reviews)
- Komplexe Datenmodellierung (27 reviews)
- Begrenzte Anpassung (25 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 3,574
**How Do G2 Users Rate Tableau?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Tableau?**

- **Verkäufer:** [Salesforce](https://www.g2.com/de/sellers/salesforce)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.salesforce.com/
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (579,511 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (83,223 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Tableau's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 3. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)
  Databricks ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die Organisationen dabei hilft, Datenpipelines, Analysen, maschinelles Lernen, KI-Anwendungen und -Agenten zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um mit Unternehmensdaten und KI im großen Maßstab zu arbeiten. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie und Unity Catalog umfasst. Databricks wurde 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™, Delta Lake, MLflow und Unity Catalog gegründet und basiert auf einer offenen Lakehouse-Architektur, die Daten, Analysen und KI zusammenführt. Die Plattform wird von Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten, Entwicklern, Teams für maschinelles Lernen, KI-Teams und Geschäftsanwendern genutzt, um über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten. Zu den wichtigsten Fähigkeiten von Databricks gehören: - Datenengineering: Erstellen, automatisieren und verwalten Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datenpipelines. - Analytik und Business Intelligence: Führen Sie SQL-Analysen durch, erstellen Sie Dashboards und ermöglichen Sie Geschäftsteams, Daten zu erkunden. - Datenverwaltung: Entdecken, sichern und verwalten Sie Daten- und KI-Ressourcen über Teams, Clouds und Workloads hinweg. - Maschinelles Lernen und KI: Entwickeln Sie Modelle, erstellen Sie generative KI-Anwendungen und erstellen Sie produktionsreife KI-Agenten. - Datenanwendungen: Erstellen und implementieren Sie datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von verwalteten Unternehmensdaten. Verfügbar über AWS, Azure und Google Cloud, hilft Databricks Organisationen, über Clouds hinweg zu arbeiten, Datensilos zu reduzieren und die Zusammenarbeit über Teams und Tools hinweg zu vereinfachen. Kunden nutzen Databricks für Anwendungsfälle wie Kundenpersonalisierung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Echtzeitanalysen, Cybersicherheit, Gesundheitsforschung, Finanzrisikomanagement, Lieferkettenoptimierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung. Databricks wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Fertigung, Energie und der öffentliche Sektor. Organisationen nutzen die Plattform, um die Dateninfrastruktur zu modernisieren, die KI-Einführung zu beschleunigen und Unternehmensdaten in Geschäftswert umzuwandeln.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 1,277
**How Do G2 Users Rate Databricks?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Databricks?**

- **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://databricks.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks (91,542 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (15,627 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 48% Unternehmen, 38% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Databricks's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 758
**How Do G2 Users Rate SAS Viya?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAS Viya?**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,863 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are SAS Viya's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (234 reviews)
- Merkmale (218 reviews)
- Analytik (196 reviews)
- Datenanalyse (166 reviews)
- Intuitiv (145 reviews)

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 789
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Verkäufer:** [Alteryx](https://www.g2.com/de/sellers/alteryx)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.alteryx.com
- **Gründungsjahr:** 1997
- **Hauptsitz:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,153 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 63% Unternehmen, 21% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Alteryx's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 1,583
**How Do G2 Users Rate Looker?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Looker?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,901,456 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

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


#### What Are Looker's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (108 reviews)
- Einblicke (64 reviews)
- Einfache Integrationen (57 reviews)
- Integrationen (54 reviews)
- Analytik (51 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (52 reviews)
- Lernschwierigkeit (38 reviews)
- Langsames Laden (29 reviews)
- Langsame Leistung (29 reviews)
- Komplexität (27 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 261
**How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?**

- **Verkäufer:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/de/sellers/kyvos-insights)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.kyvosinsights.com
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights (689 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (152 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 57% Unternehmen mittlerer Größe, 39% Unternehmen


#### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (120 reviews)
- Geschwindigkeit (88 reviews)
- Leistung (54 reviews)
- Analytik (53 reviews)
- Schnelles Abfragen (50 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (34 reviews)
- Schwierige Einrichtung (33 reviews)
- Komplexität (9 reviews)
- Funktionseinschränkungen (7 reviews)
- Verbindungsprobleme (6 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 989
**How Do G2 Users Rate Domo?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Domo?**

- **Verkäufer:** [Domo](https://www.g2.com/de/sellers/domo)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.domo.com
- **Gründungsjahr:** 2010
- **Hauptsitz:** American Fork, UT
- **Twitter:** @Domotalk (63,526 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,305 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are Domo's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 675
**How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,231,239 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 37% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon QuickSight's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integrationen (69 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (62 reviews)
- Einfache Integrationen (57 reviews)
- Datenvisualisierung (41 reviews)
- Dashboard-Management (39 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Anpassung (62 reviews)
- Lernkurve (36 reviews)
- Begrenzte Visualisierung (26 reviews)
- Fehlende Funktionen (20 reviews)
- Schlechtes Schnittstellendesign (20 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 543
**How Do G2 Users Rate Sigma?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Sigma?**

- **Verkäufer:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/de/sellers/sigma-computing)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sigmacomputing.com/
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **Twitter:** @sigmacomputing (1,556 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/7801411/ (1,415 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are Sigma's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 11. [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews)
  Hex ist die weltweit beliebteste AI-Analytics-Plattform. Mit Hex kann jeder Daten mit natürlicher Sprache erkunden, mit oder ohne Code, alles in einem vertrauenswürdigen Kontext, auf einer KI-gestützten Plattform. Jetzt starten \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Fordern Sie eine Demo an \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 397
**How Do G2 Users Rate Hex?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Hex?**

- **Verkäufer:** [Hex Tech](https://www.g2.com/de/sellers/hex-tech)
- **Unternehmenswebsite:** https://hex.tech/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @_hex_tech (6,952 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (249 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are Hex's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 12. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/de/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  IBM Cognos Analytics ist eine Business-Intelligence- und Analyselösung, die agentische KI nutzt, um Teams dabei zu helfen, vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, verwaltete analytische Anwendungen zu erstellen und bessere Entscheidungen zu treffen. Teams können Daten erkunden, KPIs überwachen, die Leistung analysieren, Trends vorhersagen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen teilen. Die Lösung ist für Geschäftsleiter, Analysten, Berichtsersteller, IT-Teams und Datenverwaltungsteams konzipiert, die verwaltete Berichterstellung, Self-Service-Analysen, Datenmodellierung und flexible Bereitstellungsoptionen benötigen. Häufige Anwendungsfälle umfassen Unternehmensberichterstattung, operative Berichterstattung, Finanzberichterstattung, Dashboarding, Leistungsmanagement, Prognosen und verwaltete Self-Service-Analysen. Es unterstützt sowohl zentralisierte BI-Teams als auch verteilte Benutzer, die konsistenten Zugriff auf vertrauenswürdige Analysen benötigen. Wichtige Funktionen: 1. Erstellen Sie verwaltete Berichte und Dashboards: Erstellen, planen, verteilen und verwalten Sie Berichte, Dashboards und Visualisierungen für Teams, Führungskräfte und Stakeholder. Unterstützen Sie routinemäßige Berichterstattung, Geschäftsüberprüfungen und speziell entwickelte analytische Anwendungen mit konsistenten Informationen. 2. Erkunden Sie Daten mit Kontrolle: Verwenden Sie Self-Service-Analysen, zertifizierte Datenmodelle, verwaltete Metriken, Zugriffskontrollen und Prüfbarkeit, um die Berichterstattung über Teams und Abteilungen hinweg konsistent zu halten. 3. Analysieren und prognostizieren Sie schneller: Verwenden Sie Unterstützung in natürlicher Sprache, automatisierte Erkenntnisse und Prognosen, um Benutzern zu helfen, Daten in unterstützten Versionen und Bereitstellungen schneller zu verstehen. 4. Setzen Sie Reporting Agents ein: Nutzen Sie agentische KI-Funktionen in unterstützten Versionen und Bereitstellungen, um Berichte zu finden, Ergebnisse zusammenzufassen, Erkenntnisse zu teilen und Berichte mit natürlicher Sprache zu erstellen oder zu verfeinern. 5. Bereitstellen, wo das Geschäft es benötigt: Führen Sie Cognos Analytics in On-Premises-, IBM-gehosteten, hybriden oder zertifizierten Containerumgebungen aus, um den Anforderungen an Infrastruktur, Sicherheit und Governance gerecht zu werden. Cognos Analytics hilft Organisationen, sich wiederholende Berichterstellungsarbeiten zu reduzieren, die Konsistenz über Metriken und Dashboards hinweg zu verbessern und den Zugriff auf verwaltete Datenanalysen im gesamten Unternehmen zu erleichtern.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 435
**How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Analyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 58% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 21
**How Do G2 Users Rate IBM Business Analytics Enterprise?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM Business Analytics Enterprise?**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen


#### What Are IBM Business Analytics Enterprise's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (5 reviews)
- Datenvisualisierung (3 reviews)
- Skalierbarkeit (3 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)
- Flexibilität (2 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (3 reviews)
- Komplexe Nutzung (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Käfer (1 reviews)
- Abhängigkeitsprobleme (1 reviews)

### 14. [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/products/gooddata-ai/reviews)
  GoodData ist die umfassende, KI-native Entscheidungsintelligenzplattform, die Unternehmen dabei hilft, Daten in umsetzbare, unternehmensgerechte Erkenntnisse zu verwandeln. Entwickelt für kontrollierte, skalierbare Analysen, ermöglicht GoodData Organisationen, Entscheidungen, Workflows und KI-Agenten direkt in Produkte und Geschäftsabläufe zu integrieren und zu operationalisieren. Die Plattform kombiniert Analytics as Code, eine kontrollierte semantische und Metrikschicht, APIs, SDKs und offene KI-Interoperabilität, um Teams dabei zu helfen, zusammensetzbare Analysen und KI-Erfahrungen über Produkte, Workflows und Kundenumgebungen hinweg zu schaffen. Von eingebetteten Analysen und Dashboards bis hin zu Assistenten, KI-Workflows und interoperablen Agenten bietet GoodData Teams die Grundlage, um von Erkenntnissen zu Handlungen überzugehen, mit eingebauter Governance, Leistung und Flexibilität bei der Bereitstellung. Heute bedient GoodData über 140.000 Unternehmen und 3,2 Millionen Nutzer weltweit.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 589
**How Do G2 Users Rate GoodData.AI?**

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

**Who Is the Company Behind GoodData.AI?**

- **Verkäufer:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/de/sellers/gooddata-ai)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.gooddata.ai/
- **Gründungsjahr:** 2007
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Produktmanager
  - **Top Industries:** Computersoftware, Verbraucherdienste
  - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Kleinunternehmen


#### What Are GoodData.AI's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 418
**How Do G2 Users Rate Yellowfin BI?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Yellowfin BI?**

- **Verkäufer:** [Yellowfin](https://www.g2.com/de/sellers/yellowfin)
- **Gründungsjahr:** 2003
- **Hauptsitz:** Austin, Texas
- **Twitter:** @YellowfinBI (5,783 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/358856/ (63 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** General Manager, Geschäftsanalyst
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 46% Kleinunternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Yellowfin BI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (69 reviews)
- Dashboard-Anpassung (35 reviews)
- Datenvisualisierung (34 reviews)
- Intuitiv (32 reviews)
- Benutzeroberfläche (26 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (33 reviews)
- Umgang mit großen Datenmengen (26 reviews)
- Langsame Leistung (23 reviews)
- Leistungsprobleme (19 reviews)
- Begrenzte Anpassung (17 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 293
**How Do G2 Users Rate Oracle Analytics Cloud?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Oracle Analytics Cloud?**

- **Verkäufer:** [Oracle](https://www.g2.com/de/sellers/oracle)
- **Gründungsjahr:** 1977
- **Hauptsitz:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle (828,032 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (208,078 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:ORCL

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 61% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Oracle Analytics Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate FICO Analytics Workbench™?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind FICO Analytics Workbench™?**

- **Verkäufer:** [FICO](https://www.g2.com/de/sellers/fico)
- **Gründungsjahr:** 1956
- **Hauptsitz:** Bozeman, Montana
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,806 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:FICO
- **Gesamterlös (USD Mio):** $1,294

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are FICO Analytics Workbench™'s Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)


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


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 102
**How Do G2 Users Rate Count?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.5/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Count?**

- **Verkäufer:** [Count Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/count-technologies)
- **Unternehmenswebsite:** https://count.co/
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** London, United Kingdom
- **Twitter:** @counthq (2,104 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/counthq/ (26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenanalyst, Analytik-Ingenieur
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 79% Unternehmen mittlerer Größe, 10% Unternehmen


#### What Are Count's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 377
**How Do G2 Users Rate Deepnote?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Deepnote?**

- **Verkäufer:** [Deepnote](https://www.g2.com/de/sellers/deepnote)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.deepnote.com
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco , US
- **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,241 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


#### What Are Deepnote's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

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


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 55
**How Do G2 Users Rate Incorta?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Incorta?**

- **Verkäufer:** [Incorta](https://www.g2.com/de/sellers/incorta)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.incorta.com/
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (348 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Unternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Incorta's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

- Käfer (1 reviews)

### 21. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)
  Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg: die AI-Orchestrierungsschicht, auf der Unternehmen Analysen, Modelle und Agenten in großem Maßstab erstellen, bereitstellen und verwalten. Sie sitzt über den Datenplattformen, Clouds und AI-Diensten, die Sie bereits nutzen, und arbeitet über alle hinweg, ohne Sie an eine bestimmte zu binden. Dataiku erweitert, wer produktionsreife AI erstellen kann, indem es die richtigen Werkzeuge sowohl in die Hände von Datenwissenschaftlern als auch von Fachexperten legt, von Betrugsanalysten bis hin zu Bedarfsplanern. Es orchestriert maschinelles Lernen, Regeln, LLMs und Agenten als ein verwaltetes System, das auf mehr als einem Jahrzehnt der Durchführung von Produktions-AI basiert. Governance ist Teil des Aufbaus und nicht etwas, das nachträglich hinzugefügt wird, sodass Teams schneller liefern können, während sie Leistung, Kosten und Risiken unter Kontrolle halten. Das Ergebnis: AI, die von der Experimentierung zu vertrauenswürdiger, messbarer Ausführung übergeht, jetzt und nicht erst in 18 Monaten.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 196
**How Do G2 Users Rate Dataiku?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Dataiku?**

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,922 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,619 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
  - **Company Size:** 58% Unternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Dataiku's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 22. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-analytics-cloud/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 750
**How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?**

- **Verkäufer:** [SAP](https://www.g2.com/de/sellers/sap)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.sap.com/
- **Gründungsjahr:** 1972
- **Hauptsitz:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,052 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Seniorberater, Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 49% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (68 reviews)
- Datenanalyse (52 reviews)
- Datenvisualisierung (51 reviews)
- Einfache Integrationen (40 reviews)
- Analytik (39 reviews)

**Cons:**

- Langsame Leistung (36 reviews)
- Lernkurve (35 reviews)
- Lernschwierigkeit (33 reviews)
- Leistungsprobleme (32 reviews)
- Umgang mit großen Datensätzen (30 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 188
**How Do G2 Users Rate Coefficient?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10)

**Who Is the Company Behind Coefficient?**

- **Verkäufer:** [Coefficient](https://www.g2.com/de/sellers/coefficient)
- **Unternehmenswebsite:** https://coefficient.io/
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (345 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 47% Unternehmen mittlerer Größe, 36% Kleinunternehmen


#### What Are Coefficient's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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

### 24. [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/de/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews)
  Die Teradata Autonomous Knowledge Platform aktiviert Unternehmensintelligenz, indem sie Daten, Wissen und Geschäftskontext vereint, um greifbare Ergebnisse zu erzielen. Mit Teradata können Organisationen Agenten den vollständigen Kontext für Wirkung bereitstellen, wenn es darauf ankommt. Unsere Lösung ermöglicht es Unternehmen, sich vor Ort, in der Cloud oder über einen hybriden Ansatz zu verbinden und zu skalieren. Teradata liefert echten Geschäftswert mit KI. Erfahren Sie mehr auf Teradata.com.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 355
**How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform?**

- **Verkäufer:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/de/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.teradata.com
- **Gründungsjahr:** 1979
- **Hauptsitz:** San Diego, CA
- **Twitter:** @Teradata (93,113 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,880 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 69% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Teradata Autonomous Knowledge Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Leistung (14 reviews)
- Analytik (11 reviews)
- Skalierbarkeit (11 reviews)
- Geschwindigkeit (11 reviews)
- Große Datensätze (9 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (9 reviews)
- Steile Lernkurve (5 reviews)
- Komplexität (4 reviews)
- Kosten (3 reviews)
- Teuer (3 reviews)

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


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 112
**How Do G2 Users Rate SAS Enterprise Guide?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Schritte zur Beantwortung:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Benutzeroberfläche "Berichte":** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Berechnete Felder:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAS Enterprise Guide?**

- **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Gründungsjahr:** 1976
- **Hauptsitz:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,863 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Telefon:** 1-800-727-0025

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Bankwesen, Krankenhaus & Gesundheitswesen
  - **Company Size:** 57% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are SAS Enterprise Guide's Pros and Cons?

**Pros:**

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

**Cons:**

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


    ## 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)
    - [Marketing-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/marketing-analytics)
    - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools)
    - [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-preparation)

  
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## How Do You Choose the Right Analyseplattformen?

### Was Sie über Analyseplattformen wissen sollten

### Was sind Analyse-Softwareplattformen?

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 sich für ein eingebettetes Produkt entscheiden, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen sie es den Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für bessere Entscheidungsfindung nutzen können.

#### **Punktlösungen**

##### **Ursachenanalyse**

Unternehmen jeder Größe produzieren große Mengen an Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher 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 häufigsten Merkmale von Analyselösungen?

Analyse-Softwareplattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine zeitnahe 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 verteilt sind. Als Business-Cloud helfen Analyseplattformen Unternehmen, Daten zu konsolidieren und Datenpunkte zu kombinieren, um die Beziehung zwischen Daten zu verstehen und tiefere Einblicke zu gewinnen.

**Berichte und Dashboards:** Mehrschichtige, Echtzeit-Dashboards sind ein zentrales Merkmal von Analyseplattformen. Benutzer können ihre Analysesoftware so programmieren, dass sie die von ihnen gewünschten Metriken anzeigt, und mehrere Dashboards erstellen, 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 für die Benutzer 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 ermöglichen es Benutzern, 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, um umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken. 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 auch als erweiterte Analysen bezeichnet, um die Daten eines Unternehmens besser zu verstehen, auch ohne IT-Unterstützung. Dazu können prädiktive Analysefähigkeiten und Datenentdeckung gehören, die intelligente Vorschläge für die Datenvisualisierung und maschinell lernbasierte Vorschläge für tiefere Einblicke umfassen.

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, Erkenntnisse 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 bedeutend 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 im gesamten Unternehmen 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 und erstellen komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen, 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, neben 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 Erkenntnisse, die mit traditionellen Tools möglicherweise nicht entdeckt 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 erweisen für Benutzer, 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. 

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

[**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 Sentimentanalysen, 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 Dateninsights, 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 spezifischen 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 sie Daten abrufen können, wenn es darauf ankommt.

### Herausforderungen mit Analyseplattformen

**Konfiguration:** Analyselösungen können einen hoch technischen Einrichtungsprozess haben, der IT- oder Entwicklungskompetenz 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 bestehender 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 Software-Kaufprozesses. Zum leichteren 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 Software-Auswahlteam 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 anzustreben, 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 Erkenntnis, 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 Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, Rabatte auf 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 Stichprobengröße 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 Analyse-Softwareplattformen?

Wie oben erwähnt, gibt es Analyseplattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preise zwischen den beiden können 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 unternehmensweiten. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungslimits haben. Anbieter können gestaffelte Preise haben, bei denen 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 erheblichen 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, Erkenntnisse 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 oben erwähnt, werden Analyseplattformen in der Regel pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt, abhängig von der 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 Vor- und Nachbereitungssoftware 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 Analysesoftwarelösungen

**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 [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) helfen, 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 nahezu 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 zur Cloud**

Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen zur 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 Erkenntnis. 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 [Gesetz zur Portabilität und Verantwortlichkeit von Krankenversicherungen (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 im gesamten Datenprozess, von der Aufnahme bis zu den Erkenntnissen. 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.

### Häufig gestellte Fragen zu Analyseplattformen

#### **Welche Analyseplattformen haben eine intuitive Benutzeroberfläche, die von nicht-technischen Benutzern ohne umfangreiche Schulung übernommen wird?**

Ich habe nach Analyseplattformen gesucht, die es einfach machen, das zu finden, was Sie brauchen, und auch eine einfache Zusammenarbeit ermöglichen.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Hat eine Drag-and-Drop-Diagrammerstellung ohne SQL oder Code, die es benutzerfreundlich macht. Benutzer können Excel, SharePoint und E-Mails ohne technische Hilfe verbinden. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Benutzer können Dashboards mit begrenzter Nutzung und ohne tiefen technischen Hintergrund erstellen. Die Einführung ist so einfach wie das Teilen der Links und das Geben des richtigen Zugriffs.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Die tabellenkalkulationsähnliche Benutzeroberfläche bietet die markanteste nicht-technische Adoptionsgeschichte. Benutzer können Daten einziehen und auf komplizierte Weise damit arbeiten, die kein Coding erfordern.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Der semantische Schichtansatz bedeutet, dass Geschäftsanwender mit vordefinierten, einfach verständlichen Metriken interagieren, anstatt mit Rohdaten oder SQL, was der grundlegende Mechanismus für die nicht-technische Adoption ist. 

#### **Was sind die besten Analyseplattformen für Geschäftsteams, die ohne SQL- oder Datenwissenschaftskenntnisse auf Einblicke zugreifen?**

SQL-freier Zugriff bedeutet, dass Geschäftsanwender ihre eigenen Ansichten erkunden, filtern und erstellen können, ohne von Analysten abhängig zu sein. 

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Nicht-technische Benutzer können schnell leistungsstarke Dashboards erstellen, ohne SQL. Der Power Query Editor von Power BI verarbeitet Datenumwandlungen durch Klicks auf Schaltflächen. Die DAX-Schicht existiert für fortgeschrittene Benutzer, ist jedoch nicht erforderlich für standardmäßige Self-Service-Berichterstattung.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Der spezifische Unterschied von Sigma für SQL-freien Zugriff ist seine tabellenkalkulationsähnliche Oberfläche auf Live-Warehouse-Daten. Für Teams, die bereits auf Snowflake oder Cloud-Warehouses sind, beseitigt Sigma die SQL-Barriere vollständig auf der Analyseebene.
- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Die No-Code-Plattform ist einfach zu bedienen für nicht-technische Teams. Benutzer können Filter und Datumsbereichsänderungen anwenden, ohne zu programmieren. Das Ökosystem mit über 1000 Konnektoren bedeutet, dass Daten automatisch ankommen, sodass Geschäftsanwender mit Dashboards interagieren, anstatt mit Abfragen. 
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Das semantische Modell definiert Metriken in einfacher Sprache; Geschäftsanwender fragen vordefinierte Dimensionen und Maße ab, ohne eine einzige Zeile SQL zu schreiben. 

#### **Welche Analyseplattformen unterstützen kollaborative Dashboards, Anmerkungen und mobilen Zugriff für Einblicke unterwegs?**

Ich habe nach Tools mit kollaborativer Analyse, geteilten Dashboards, In-Plattform-Diskussionen, Anmerkungen und mobilfähigem Zugriff gesucht.

- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Vertriebsteams können in Echtzeit auf Daten und Kontakte auf ihren Handys zugreifen. Hat plattformnative Diskussionen, Berichtsteilung und Einblickanmerkungen als Teil des täglichen Workflows. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Web- und mobiler Zugriff sind tägliche Nutzungsmerkmale. Die Plattform ermöglicht Zusammenarbeit, sodass jeder denselben Bericht zur gleichen Zeit sehen kann, in Echtzeit aktualisiert.
- [Yellowfin BI](https://www.g2.com/products/yellowfin-bi/reviews) **:** Entwickelt um kollaborative BI mit eingebauten Story-, Anmerkungs- und Broadcast-Funktionen zum Teilen von Einblicken mit Geschäftspublikum. 
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** Kommt mit geplanter Berichtsbereitstellung, sodass automatisierte wöchentliche Zahlen in Posteingängen landen, ohne dass jemand manuell etwas ausführen muss. E-Mail-Berichte und Metrikbenachrichtigungen können als tägliche Workflow-Funktionen eingerichtet werden. 

#### **Welche Analyselösungen bieten schnelle Abfrageantworten und Drill-Down-Fähigkeiten für Ad-hoc-Erkundungen?**

Schnelle Ad-hoc-Erkundungen bedeuten, dass Benutzer ohne Wartezeit und ohne jedes Mal eine neue Abfrage schreiben zu müssen, in die Tiefe gehen, pivotieren und filtern können.

- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Benutzer können ohne Abfragen in die Tiefe gehen. Extrahierte Datensätze bieten eine deutlich bessere Leistung für Ad-hoc-Arbeiten.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Die semantische Schicht aggregiert im Voraus auf der Warehouse-Ebene, sodass Ad-hoc-Abfragen gegen massive Datensätze schnell zurückkehren, ohne vollständige Tabellenscans. 
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Der direkte Datenzuordnungsansatz eliminiert die Aggregationsschicht, die die meisten BI-Plattformen bei Ad-hoc-Abfragen verlangsamt. Für Organisationen, bei denen die Abfrageverzögerung bei komplexen, mehrquellenbasierten Datensätzen das Hauptproblem ist, ist Incorta eine gute Wahl.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Bietet intuitive Filterung über Länder, Teams und Zeiträume innerhalb bestehender Dashboards ohne Analystenbeteiligung. Der Direct Lake-Verbindungsmodus reduziert speziell die Abfrageverzögerung bei Ad-hoc-Abfragen.

#### **Welche Analyselösungen integrieren sich nahtlos mit Snowflake, BigQuery und Redshift?**

Native, Live-Verbindungen zu modernen Datenbanken – bei denen Abfragen im Warehouse und nicht im BI-Tool ausgeführt werden, sind das, was nahtlose Integration für Datenteams tatsächlich bedeutet.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Die Integration mit Active Directory, SharePoint und dem Microsoft Fabric-Ökosystem wird als wirklich nahtlos für Organisationen beschrieben, die bereits im Microsoft-Stack sind.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Entwickelt, um direkt auf Snowflake (und BigQuery/Redshift) zu laufen, ohne Daten zu extrahieren. Die Architektur bedeutet, dass Live-Warehouse-Abfragen der Standardmodus sind, nicht eine optionale Funktion.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Es ist die Warehouse-Schicht selbst für viele Organisationen, nicht ein BI-Tool, das sich mit einem Warehouse verbindet, was bedeutet, dass die Integration von Natur aus nativ ist. Für Organisationen, die Databricks als Verarbeitungsschicht und BI-Tools als Visualisierungsschicht darüber behandeln, eliminieren die eigenen Analysefunktionen von Databricks (über SQL-Warehouses und Notebooks) die Notwendigkeit einer separaten Integrationsschicht.
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** BigQuery ist das am häufigsten genannte Data Warehouse in der Looker-Bewertungsbasis. Die Push-Down-SQL-Architektur von LookML bedeutet, dass alle Abfragen im Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) ausgeführt werden, anstatt in Looker extrahiert zu werden.

#### **Welche Analyselösungen kommen mit robuster Zwischenspeicherung und Leistungsoptimierung, um schnelle Geschwindigkeiten im großen Maßstab aufrechtzuerhalten?**

Zwischenspeicherung und Leistungsoptimierung sind wichtig, wenn Datensätze groß sind, Dashboards komplex sind und Geschäftsanwender nicht auf die Auflösung von Abfragen warten können.

- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Die semantische Schicht aggregiert im Voraus auf der Warehouse-Ebene, um speziell große Datensatzabfragen schnell zu machen. Für Organisationen, bei denen die Abfrageverzögerung bei Datensätzen mit mehreren Milliarden Zeilen das blockierende Problem ist, ist Kyvos die am besten zweckgebundene und am besten validierte Option in der Kategorie auf diesen Dimensionen.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Photon-Engine, Delta Lake-Zwischenspeicherung und Auto-Scaling-Compute-Architektur sind die Leistungsmechanismen im großen Maßstab. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Zeilenebene-Sicherheit, Premium-Kapazität und Aggregationstabellen sind das Optimierungstoolkit im großen Maßstab. Leistung im großen Maßstab in Power BI ist erreichbar, erfordert jedoch eine bewusste Architektur, nicht automatisch.
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Die direkte Datenzuordnung eliminiert den Voraggregationsschritt, der in den meisten BI-Tools Skalierungsengpässe verursacht, sodass Ad-hoc-Abfragen gegen große Transaktionsdatensätze ohne separate Aggregationszwischenspeicherung ausgeführt werden können. 

#### **Welche Analyseplattformen verhindern falsche Schlussfolgerungen, indem sie Datenverwaltung durchsetzen und Metrikmanipulation verhindern?**

Ich habe nach Analyseplattformen mit starken Datenverwaltungsfunktionen gesucht. 

- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** LookML-Verwaltung, Echtzeit-Datenzugriff und nahtlose Integration mit modernen Datenbanken schaffen zusammen die verwaltete Analyseumgebung, die Unternehmen benötigen, um Metrikdrift über Teams hinweg zu verhindern.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Adressenverwaltung durch Zeilenebene-Sicherheit, Arbeitsbereichsberechtigungen und zertifizierte Datensätze, die einschränken, welche Daten einzelne Benutzer sehen können und unbefugte Metrikneudefinition verhindern.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Es definiert Metriken einmal auf der semantischen Modellebene und erzwingt diese Definitionen für jede nachgelagerte Abfrage und jedes Dashboard. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Der Verwaltungsansatz basiert auf Tableau Server und Tableau Cloud – wo veröffentlichte Datenquellen zur zertifizierten Metrikschicht werden, die einzelne Berichtsersteller konsumieren, anstatt sie zu erstellen.