Die besten Business-Intelligence-(BI-)Tools und -Software

Die heutige Geschäftswelt ist datenorientiert und erfordert eine Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Personalwesen und Marketing, um die Unternehmensleistung zu verbessern. Dafür müssen Unternehmen ihre abteilungsübergreifenden Daten sinnvoll auswerten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Business-Intelligence-Teams nutzen dies, um die Gesamtleistung des Unternehmens zu verbessern.

Was sind BI-Tools?

Business-Intelligence-(BI-)Tools umfassen eine Vielzahl von Technologien mit dem Ziel, Erkenntnisse zu bestimmten Geschäftsprozessen aufzudecken und darzustellen. Sie helfen Unternehmen, künftige Entwicklungen vorherzusagen, indem sie die komplexen Daten einer Organisation verständlich machen. Obwohl sie hauptsächlich von Analytics-Experten und Datenwissenschaftlern eingesetzt werden, ermöglichen manche Business-Intelligence-Tools auch Self-Service- sowie automatisierte Analysen.

Vorteile der Nutzung von BI-Tools

Datenbasierte Entscheidungsfindung

Der Einsatz von Business-Intelligence-Tools, um alle Aspekte eines Unternehmens zu verstehen, macht es zu einem datenbasierten Unternehmen. Durch die Nutzung der Unternehmensdaten als Grundlage für jede Entscheidung lassen sich Chancen ergreifen, das volle Potenzial des Unternehmens auszuschöpfen.

Neue umsetzbare Erkenntnisse

Früher war es schwieriger, aus der Zusammenarbeit isolierter Teams mit unterschiedlicher Software Erkenntnisse zu gewinnen. Business Intelligence hilft Unternehmen, umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, da BI-Tools zahlreiche Datenquellen kombinieren und so Zusammenhänge zwischen Abteilungen aufzeigen. Dadurch verschaffen diese Erkenntnisse Unternehmen einen Vorteil, den sie zuvor nicht hatten.

Leistung überwachen

Business Intelligence hilft Unternehmen, ihre Ziele zu verfolgen. Mithilfe von Datenvisualisierungen können Unternehmen ihre wichtigsten Leistungsindikatoren in Echtzeit messen. Anschließend lassen sich mit Business-Intelligence-Tools die Gründe dafür ermitteln, warum ein Unternehmen seine KPIs übertrifft oder nicht erreicht, und bei Bedarf schnell Änderungen zur Leistungssteigerung vornehmen.

Höhere Kundenzufriedenheit

Business Intelligence hilft Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden zu verstehen. Echtzeit-Feedback von Verbrauchern kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Produkte und Dienstleistungen gezielt zu verbessern, um bestehende Kunden zufriedenzustellen und zugleich neue zu gewinnen.

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Vergleich von Business-Intelligence-Tools und -Software

Die führenden BI-Tools verfügen über einige gemeinsame Funktionen. Sie alle erstellen Berichte, und die meisten bieten zudem Self-Service-Funktionen. Bei genauerer Betrachtung zeigt sich jedoch, wie sich fünf BI-Tools voneinander unterscheiden.

Sisense

Sisense ist eine branchenführende, KI-gestützte Daten- und Analytics-Plattform, die Kundenerlebnisse, Workflows und Prozesse intelligenter macht und dadurch datenbasierte Entscheidungen verbessert. Sie vereinfacht die Zusammenführung von Daten im gesamten Unternehmen, damit daraus problemlos integrierbare Anwendungen für umsetzbare Analysen entstehen. Durch diese Zusammenführung hilft Sisense Unternehmen, ihre Produkte zu differenzieren und neue Umsatzquellen zu erschließen.

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

• Sisense BloX. Sisense BloX bietet Nutzern eine umfangreiche Bibliothek integrierter Widgets und Add-ons, mit denen sie aufmerksamkeitsstarke Visualisierungen erstellen können. Vorgefertigte Vorlagen vereinfachen außerdem die Erstellung und Anpassung von Komponenten für umsetzbare Anwendungen und deren Integration in Dashboards.
• Sisense AI überall. Sisense nutzt künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse aus Daten zu verbessern und zugleich den Aufwand für Nutzer im gesamten Unternehmen zu verringern. Nutzer profitieren von einer umfassenderen Umgebung zur Datenerkundung und können so schneller Erkenntnisse gewinnen und Maßnahmen ergreifen.
• Flexibles BI-Dashboard. Die Flexibilität des Sisense-Dashboards ermöglicht es Nutzern, Daten auf die von ihnen bevorzugte Weise zu untersuchen. Sie können einen Self-Service-Ansatz nutzen und zwischen einer codebasierten Arbeitsweise mit Sprachen wie R, SQL und Python oder einem Drag-and-drop-Ansatz für die Datenanalyse wählen.

Nachteile: Sisense kann ressourcenintensiv sein, was zu einer inkonsistenten Leistung führen kann. Außerdem kann die Einarbeitung für neue und weniger technisch versierte Nutzer anspruchsvoll sein.

Looker

Looker ist ein führendes Business-Intelligence-Tool von Google, das eine webbasierte Plattform zur Datenerkundung für Geschäftsanwender und Datenanalysten nutzt. Looker bietet seinen Nutzern die Möglichkeit und die Werkzeuge, Antworten auf anspruchsvolle Fragen zu finden und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

• Looker Blocks. Looker bietet zahlreiche vorgefertigte Analysevorlagen, mit denen Nutzer ihre Datenmodellierungsprozesse beschleunigen können. Diese Blöcke können unter anderem aus vollständigen Datenmodellen, optimierten SQL-Mustern und benutzerdefinierten Visualisierungen bestehen.
• LookML. LookML ist die einzigartige Modellierungssprache von Looker und bietet Datenteams einen besonderen Ansatz für die Datenmodellierung. Sie ermöglicht die Erstellung individueller Datenerlebnisse, damit Nutzer für sie besonders relevante Daten untersuchen und verwenden können. Die in LookML enthaltene Geschäftslogik und die darin definierten Metriken sind wiederverwendbar.
• Vereinfachter webbasierter Stack. Der vereinfachte webbasierte Stack von Looker entspricht den schnellen Analyse-Datenbanken von heute. Er bietet Nutzern eine zu 100 % datenbankinterne Architektur, mit der sie Big Data analysieren und zusätzlichen Nutzen daraus ziehen können.

Nachteile: Die Verwendung von LookML erfordert eine steile Lernkurve und ist dadurch weniger zugänglich als Alternativen. Außerdem verfügt Looker im Vergleich zu anderen Tools nur über eingeschränkte Funktionen zur Datenaufbereitung.

Qlik Sense

Qlik Sense ist eine Enterprise-Analytics-Plattform, die Nutzern das gesamte Spektrum an Analytics-Anwendungsfällen bietet, darunter geführte Analyseanwendungen und Dashboards, mobile Analysen, benutzerdefinierte und eingebettete Analysen, Self-Service-Visualisierungen und Reporting. Sie nutzt eine Multi-Cloud-Architektur, um Unternehmen Flexibilität, Zuverlässigkeit und Vertrauen zu garantieren.

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

• Qlik Associative Engine. Die Qlik Associative Engine ermöglicht es Nutzern, Daten frei zu untersuchen und zu kombinieren, ohne durch abfragebasierte Tools eingeschränkt zu sein. Sie macht außerdem Schwachstellen und Chancen zur Wertschöpfung in Daten sichtbar, indem sie das Laden unvollständiger Daten erlaubt, ohne dass diese zuvor vollständig bereinigt und modelliert werden müssen.
• Qlik Replicate. Qlik Replicate unterstützt die Replikation zwischen Endpunkten, sodass Nutzer Daten schnell und effizient in Data Warehouses laden, Produktionsendpunkte kopieren und Daten über verschiedene Endpunkte verteilen können.
• Suche und dialogorientierte Analysen. Nutzer profitieren von der interaktiven Suche und den dialogorientierten Analysen von Qlik Sense, indem sie mithilfe natürlicher Sprache mit Daten interagieren und daraus Erkenntnisse gewinnen können.
• Self-Service-Visualisierung. Die Self-Service-Visualisierung von Qlik Sense ermöglicht es Nutzern, Daten unabhängig von ihrem Umfang mühelos zu kombinieren, zu visualisieren, zu laden und zu untersuchen. Darüber hinaus gelangen Nutzer mithilfe des Insight Advisor, der unter anderem Diagrammempfehlungen und automatisch generierte Analysen liefert, schneller zu Erkenntnissen.

Nachteil: Für technisch nicht versierte Nutzer kann das Tool zu komplex wirken. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kann die Leistung von Qlik Sense beeinträchtigt werden.

MicroStrategy

Unabhängig von der Größe oder dem Reifegrad eines Unternehmens bietet MicroStrategy Business-Intelligence- und Analytics-Tools, um aus Daten Mehrwert zu generieren. Nutzer können Business-Intelligence-Erlebnisse auf Enterprise-Niveau auf einer Vielzahl von Geräten bereitstellen, darunter im Web, auf Mobilgeräten und auf dem Desktop. Die Plattform bietet außerdem Komponenten für Architektur und Server, mit denen Nutzer Datenmodelle entwerfen beziehungsweise umfangreiche Analytics-Ansätze und die Skalierung von Nutzern unterstützen können.

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

• HyperIntelligence. HyperIntelligence steigert die Intelligenz und Geschwindigkeit der Nutzer von MicroStrategy, indem Empfehlungen, Aktionen und Analysen in ihre alltäglichen Anwendungen eingebettet werden. HyperIntelligence beschleunigt Erkenntnisse ohne einen einzigen Klick und erhöht dadurch die Produktivität der Nutzer.
• Prädiktive Analysen und R-Modelle. MicroStrategy ermöglicht Nutzern die Integration statistischer und Data-Mining-Produkte wie R und SPSS. Darüber hinaus verfügt MicroStrategy über eine umfangreiche Bibliothek nativer Analysefunktionen und Bewertungsalgorithmen.
• Pixelgenaue Berichte und Dashboards. Unternehmen können personalisierte Dashboards und Berichte für ihre Belegschaft erstellen und auf verschiedenen Plattformen und Geräten bereitstellen. Dashboards lassen sich in benutzerdefinierte Portale sowie andere Geschäftsanwendungen einbetten.

Nachteile: Die anfängliche Konfiguration kann komplex und zeitaufwendig sein. Das Self-Service-Wertversprechen von MicroStrategy hebt sich im Vergleich zu Marktführern nicht deutlich ab.

Brightmetrics

Brightmetrics bietet Nutzern wichtige Erkenntnisse aus ihren bedeutendsten Tools für die Kundenkommunikation. Die Plattform bewertet die Leistung des Telefonsystems eines Unternehmens sowie von Contact-Center-Anwendungen, indem sie wichtige Leistungsindikatoren und deren Auswirkungen auf das Kundenerlebnis hervorhebt. Brightmetrics erfasst und organisiert die Multichannel-Engagement-Daten eines Unternehmens in der vom Nutzer gewünschten Konfiguration.

Wichtige Unterscheidungsmerkmale

• Analysen der zentralen Unified Communications (UC). Brightmetrics ermöglicht Nutzern, Datenfeeds aus zahlreichen Quellen zu konfigurieren und dadurch ihre Analyse der Daten ihres Telefonsystems zu vertiefen.
• Analysen des Enterprise Contact Center (ECC). Enterprise-Contact-Center-Analysen ermöglichen es Nutzern, ihre Contact-Center-Kennzahlen zu analysieren und so die Benutzererfahrung zu verbessern.
• Geplante Berichte. Die Funktion für geplante Berichte von Brightmetrics hält wichtige Stakeholder auf dem Laufenden, ohne dass sie ihren Posteingang verlassen müssen.
• Echtzeit-Dashboards. Echtzeit-Dashboards bieten Unternehmen die Werkzeuge, Daten zu beobachten und zu analysieren, sowie die Möglichkeit, flexibel auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen.
• Historische Analysen. Die historischen Analysen von Brightmetrics nutzen historische Daten, um Nutzer und ihre Kundenserviceteams bei besseren datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen.

Nachteil: Brightmetrics stellt umfangreiche Contact-Center-Daten zur Analyse bereit, was bei Teams zu einer Analyselähmung führen kann.

Das beste BI-Tool auswählen

Anhand der folgenden Überlegungen sollten Sie das für Sie und Ihr Team am besten geeignete BI-Tool auswählen können. Suchen Sie ein umfassendes BI-Tool? Oder bevorzugen Sie eines, das sich auf Ihre spezielle Nische konzentriert? Welche Tools passen in Ihr Budget? Oder reicht Ihnen die kostenlose Version eines Tools, das Ihr Interesse weckt? Wären Self-Service- und Automatisierungsfunktionen für Sie von größerem Nutzen?

Es empfiehlt sich, den Preis und die Funktionen eines interessanten Tools mit ähnlichen Tools zu vergleichen. Vor allem sind BI-Tools nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Um den größtmöglichen Nutzen aus einem BI-Tool zu ziehen, müssen die verwendeten Daten von höchster Qualität sein. 

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