BI-Tools im Vergleich: Was zeichnet welche Data-Analytics-Lösung aus?
In einer datengetriebenen Geschäftswelt sind Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) essentielle Instrumente, um aus Rohdaten zur Geschäftstätigkeit die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen – und begründete Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Sprich: Vergangenes wird analysiert, um Zukünftiges prognostizieren zu können. Statt reiner Zahlen und Statistiken erleichtern hier aussagekräftige visualisierte Berichte das Verständnis und die Kommunikation. So tragen sie dazu bei, wertvolle Zeit zu sparen. Dabei sorgt die visuelle Präsentation auch dafür, dass Erkenntnisse länger in Erinnerung bleiben und der richtige Kontext einfacher zu verstehen ist.
Aktuelle BI-Tools gehen hier weit über Standarddiagramme und -grafiken hinaus, wie sie beispielsweise Microsoft Excel anbietet. Zu ihren vielfältigen Möglichkeiten gehören u. a. Infografiken, Geo-Maps, Sparklines, Heatmaps und vor allem die Option, Visualisierungen interaktiv zu betrachten und an die eigene spezifische Fragestellung anzupassen. In der Regel sind BI-Tools einfacher zu bedienen als herkömmliche, rein statistische Analysewerkzeuge. Und sie lassen sich in verschiedenen Geschäftsbereichen auch ohne IT-Unterstützung eigenständig implementieren.
Längst bieten zahlreiche Hersteller eine breite Auswahl an BI-Tools an. Es lohnt sich also, BI-Tools im Vergleich zu betrachten. Wir konzentrieren uns dabei auf vier dominierende Produkte: Tableau, Power BI, Qlik Sense und SAP Analytics Cloud. Vorab jedoch noch eine kurze Übersicht über die generellen Stärken von BI-Tools – und ein Blick auf den Gartner Magic Quadranten zum Vergleich der Marktpositionen der vorherrschenden BI-Tool-Anbieter.
Moderne BI-Tools: große Datenmengen – übersichtlich dargestellt
Big Data, Advanced Analytics, Predictive Analytics … Mit ihren umfangreichen Visualisierungsmöglichkeiten helfen BI-Tools, die großen Trends in der Datenanalyse zu nutzen, den nötigen Überblick über die Daten zu behalten und auch umfangreiche Datenmengen verständlich darzustellen. Darüber hinaus unterstützen die visuellen Darstellungen auch bei Algorithmen des Machine Learnings dabei, Trends zu entdecken und Ergebnisse zu überwachen, um so sicherzustellen, dass Modelle richtig funktionieren.
Auch bei den folgenden Einsatzmöglichkeiten kommen die Stärken moderner BI-Tools auf besondere Weise zum Tragen:
- Self-Service-BI: Durch die leicht verständliche Gestaltung der Benutzeroberflächen und mit Hilfe von Drag-and-Drop-Funktionalitäten ermöglichen es BI-Tools, dass quasi jeder Mitarbeitende mit ihnen arbeiten kann. Auch Nutzer:innen ohne technisches Vorwissen sind hier nicht auf die IT-Abteilung angewiesen.
- Echtzeitanalysen: Die Anbindung von Echtzeitdaten sorgen dafür, dass Unternehmen schnell auf sich ändernde Bedingungen reagieren können.
- Data Governance und Compliance: Da BI-Tools auch Funktionen zur Datenverwaltung und zur Datensicherung umfassen, helfen sie dabei, den Datenschutz auch bei zunehmender Datenerhebung und -nutzung zu gewährleisten.
- Natural Language Processing (NLP): Die Möglichkeit, Datenabfragen und Analysen in natürlicher Sprache durchzuführen, eröffnet auch nicht technisch affinen Nutzer:innen den Zugang zu Daten und deren Auswertung.
- Data Democratization: BI-Tools erleichtern den Datenzugang für alle Mitarbeitenden eines Unternehmens. Dies führt zu fundierten Entscheidungen auf einer breiteren Grundlage.
Gartner Magic Quadrant 2021 und 2022: Anbieter und ihre Marktposition
Das richtige BI-Tool zu finden ist aufgrund der Vielzahl an Anbietern auf dem Markt gar nicht so einfach. Unterstützung und wichtige Informationen bieten hier die Marktanalyse und der BI-Tool-Vergleich des Marktforschungsunternehmens Gartner in Form seiner jährlich erscheinenden Magic Quadranten. Gartner charakterisiert dabei eine moderne Analyse- und BI-Plattform als „einfach zu verwendendes Tool, das eine breite Palette analytischer Workflow-Funktionen unterstützt.“ BI-Tools sollen dabei sowohl klassische Datenstrukturen als Quelle verwenden als auch mit weiteren unabhängigen Datenquellen arbeiten. Die unterschiedlichen Datenquellen werden dabei ohne Einbeziehung von IT-Experten automatisch in ein wiederverwendbares Datenmodell zusammengeführt.
Nach Einschätzung von Gartner wird der Markt weiterhin von Microsoft und Tableau dominiert. Nach dem milliardenschweren Kauf von Tableau und der Integration einer der führenden BI-Lösungen in das eigene Produktportfolio ist inzwischen auch Salesforce im Rahmen eines BI-Tool-Vergleichs zu nennen. Zu den Marktführern gehört auch Qlik mit der starken Marktvorherrschaft für den Embedded Use Case. Aber auch SAP ist an dieser Stelle erwähnenswert, da es aufgrund der engen Verzahnung mit weiteren Anwendungen eine integrierte Lösung bietet. In unserem Beitrag “BI-Tools im Vergleich” stellen wir diese nun einzeln vor – und gehen dabei genauer auf die Stärken und Schwächen dieser dominierenden Anbieter ein.
Quelle: Gartner
BI-Tools im Vergleich #1: Tableau
Tableau ist eine führende Business-Intelligence-Plattform und wird in vielen Unternehmen zur Visualisierung und Analyse von Daten eingesetzt. Dabei zeichnet sich Tableau besonders durch seine leistungsstarken Visualisierungen auf. Diese ermöglichen es, komplexe Daten in aussagekräftige visuelle Darstellungen umzuwandeln. Hierfür steht den Nutzer:innen eine breite Palette an Diagrammtypen und Anpassungsoptionen zur Verfügung. Durch eine intuitive Benutzeroberfläche und die Möglichkeit, Dashboards per Drag-and-Drop zu erstellen, fällt es auch Nutzer:innen ohne Programmierkenntnisse leicht, ansprechende Datenvisualisierungen zu erstellen. Tableau verfügt zudem über eine große Community von Usern und Developern, die bei der Lösung von Problemen oder der Optimierung von Anwendungen unterstützend zur Verfügung stehen.
Im Hinblick auf die Datenintegration bietet Tableau umfangreiche Konnektoren und APIs, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren und zu verarbeiten. Tableau ist selbstverständlich auch in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten. So eignet es sich auch für den Einsatz in großen Organisationen.
Auf der anderen Seite haben gerade erweiterte Funktionsumfänge oder On-Premises-Bereitstellungen ihren Preis. Besonders wenn viele Lizenzen erforderlich sind, können hier hohe Kosten anfallen. Und auch wenn der Einstieg intuitiv ist, sind beim Einsatz des vollen Funktionsumfangs gegebenenfalls Schulungen nötig. Bei komplexen Datentransformationen oder erweiterten Vorhersagemodellen kann zudem der Einsatz spezialisierter Tools erforderlich sein.
Gerade mit Blick auf den letzten Punkt kommt bei Tableau inzwischen Salesforce ins Spiel. Denn das Unternehmen hat Tableau für gut 15 Milliarden Dollar gekauft und in seine eigenen Tools integriert. Dadurch kann Salesforce das eigene Wissen gerade im Bereich Predictive Analytics – bekannt unter den Namen Einstein Analytics oder Einstein Discovery – mit den Visualisierungsstärken von Tableau verbinden. Hinzu kommen die vielen anderen Anwendungen, die Salesforce anbietet, um den Kunden eine vollumfängliche Lösung anzubieten. Daneben lässt sich Tableau aber auch ohne Salesforce und als Ergänzung zu anderen Tools, die über keine eigenen Visualisierungsmöglichkeiten verfügen, nutzen.
Quelle: Vision11 nach Tableau
BI-Tools im Vergleich #2: Power BI
Power BI ist die BI-Lösung von Microsoft. Sie ist im Business-Umfeld von Microsoft Office 365 verankert. Das BI-Tool wird ausschließlich als Software-as-a-Service in der Cloud angeboten. Gerade für Unternehmen, die in das Thema Business Intelligence einsteigen, bietet Power BI einen schnellen und kostengünstigen Einstieg in die Modellierung und Visualisierung von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen. Dabei lassen sich zahlreiche Datenquellen wie z. B. Datenbanken, Webservices oder auch verschiedene Datei-Formate anbinden. Microsoft Power BI wird von vielen Unternehmen weltweit eingesetzt.
Als große Stärke ist hier die Benutzerfreundlichkeit zu nennen. Denn Power BI bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und ermöglicht es den Nutzer:innen, Berichte und Dashboards ohne umfangreiche Schulungen zu erstellen. Gerade für kleinere Unternehmen, die eine schnelle Implementierung benötigen, ist dieser Vorteil hervorzuheben. Hinzu kommt die enge Verzahnung mit anderen Microsoft-Produkten, die für die Nutzer:innen einen bestimmten Wiedererkennungswert bedeutet. Daneben lässt sich Power BI fließend in andere Microsoft-Produkte wie Excel, SharePoint oder Azure integrieren. Gerade für Unternehmen, die bereits Microsoft Produkte verwenden, vereinfacht das die Integration ihrer Daten. Zur Darstellung und zum besseren Verständnis der Daten bietet Power BI vielfältige Visualisierungsfunktionen, die sich stark an die eigenen Bedürfnisse anpassen lassen.
Betrachten wir die BI-Tools im Vergleich, so lässt sich Power BI als sehr gutes Einstiegstool bezeichnen. Bei der Erstellung komplexer Datenmodelle kann es aber gerade für unerfahrene Benutzer:innen zu einer großen Herausforderung werden, die Beziehungen zwischen einzelnen Datenquellen korrekt darzustellen. Da hier nur eingeschränkte Datenquellen live eingebunden sind, besteht bei großen Unternehmen mit entsprechenden Datenmengen aus vielen unterschiedlichen Quellen zudem die Möglichkeit, dass es zu Problemen mit der Performance kommen kann. Auch die Möglichkeiten im Bereich Predictive Analytics sind begrenzt. So ist es unter Umständen erforderlich, hierfür weitere, spezialisierte Tools einzusetzen.
Obwohl Microsoft mit Power BI ein kostengünstiges Tool für den Einstieg in die BI-Welt anbietet: Durch den Einsatz von Premium-Funktionen kann der Kostenfaktor gerade für kleinere Unternehmen eine Rolle spielen.
Quelle: Vision11 nach Microsoft
BI-Tools im Vergleich #3: Qlik Sense
Qlik Sense ist eine weitere führende Lösung, die beim Thema BI-Tools im Vergleich nicht fehlen darf. Der schwedische Hersteller Qlik ist schon länger auf BI-Tools spezialisiert und hatte mit Qlik View bereits ein Vorgängerprodukt angeboten. Wobei: “Vorgängerprodukt” ist hier vielleicht der falsche Begriff. Denn die beiden Produkte von Qlik haben jeweils einen anderen Fokus. Qlik View ist stärker als technische Lösung zu sehen, die enorme Möglichkeiten für individuelle Anpassungen bietet, aber ein gewisses Wissen voraussetzt, um diese auch vollständig ausnutzen zu können. Mit Qlik Sense dagegen wurde daher ein Produkt eingeführt, das ähnlich den anderen hier erwähnten Self-Service-Tools die Stärken klar im Bereich der intuitiven Nutzung hat.
Als besonderes Asset ist dabei das assoziative Datenmodell von Qlik Sense zu sehen. Dieses liefert gerade bei der Datenerkundung wertvolle Erkenntnisse – und deckt neue Einsichten und Zusammenhänge zwischen einzelnen Daten auf. Dabei unterstützt Qlik Sense die Integration verschiedener Datenquellen, einschließlich relationaler Datenbanken, Big-Data-Plattformen und Cloud-Speichern. Auch Qlik Sense bietet eine breite Palette an Visualisierungsoptionen, um diese Erkenntnisse anschaulich und verständlich darzustellen. Besonders hervorzuheben sind hier die interaktiven Funktionen und Filtermöglichkeiten. Diese ermöglichen es dem User, eigene Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Je nach Unternehmensgröße und Anforderungen können diese Funktionen durch die Kosten für Lizenzen ihren Preis haben. Und trotz des Fokus auf Benutzerfreundlichkeit kann Qlik Sense aufgrund der assoziativen Datenmodellierung für neue Nutzer:innen komplexer erscheinen als andere Tools. Gerade um das volle Potenzial des Datenmodells ausschöpfen zu können, sind unter Umständen Schulungen erforderlich. Bei fortgeschrittenen Analyseanforderungen im Bereich Predictive Analytics ist zudem möglicherweise die Integration weiterer Tools erforderlich. Hier hat zum Beispiel Tableau durch die Integration in Salesforce Vorteile gegenüber reinen BI-Tool-Anbietern wie Qlik.
Quelle: Vision11 nach Qlik
BI-Tools im Vergleich #4: SAP Analytics Cloud
Sprechen wir von BI-Tools im Vergleich, darf auch SAP nicht fehlen. Ins Rennen geht der Walldorfer Software-Gigant hier mit seiner cloudbasierten Lösung SAP Analytics Cloud, kurz SAC. Die SAP Analytics Cloud lässt sich dabei unabhängig von anderen SAP-Anwendungen nutzen. Doch selbstverständlich kann sie auch integriert mit anderen SAP-Produkten zum Einsatz kommen.
Quelle: Vision11 nach SAP
Die SAP Analytics Cloud bietet mehr als die Funktionen eines reinen Business-Intelligence-Tools. Neben Self-Service-BI und den zahlreichen Möglichkeiten, Daten in Dashboards zu veranschaulichen, kann es auch zur Erstellung von Simulationsszenarien im Bereich Predictive Analytics und zur Planung von Ressourcen-Einsätzen dienen. Dadurch ist die SAC weniger als einzelnes Tool, sondern vielmehr als Produktplattform zu betrachten. Diese Integration erleichtert es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen durch die Visualisierung der Daten zu treffen und dabei gleichzeitig Budgets, Ressourcen und Prognosen im Auge zu behalten.
Kommentare zu Daten und Entscheidungen können direkt in Berichte und Dasboards integriert werden. Das erleichtert die Zusammenarbeit und ermöglicht eine offene Diskussion der Analysen. Die SAC bietet dabei native Funktionen für Predictive Analytics und maschinelles Lernen. Die User sind dadurch in der Lage, Vorhersagemodelle und Trends direkt auf der Plattform darzustellen, ohne dafür weitere Tools einbinden zu müssen. Nicht zuletzt ist an dieser Stelle die einfache Integration der Analytics Cloud mit weiteren SAP-Lösungen hervorzuheben – besonders wenn ein Unternehmen bereits in anderen Bereichen in der SAP-Umgebung arbeitet und mit SAP-Produkten vertraut ist. Der Datenfluss zwischen den einzelnen Lösungen lässt sich in diesem Fall besonders einfach herstellen.
Gerade für nicht SAP-affine Nutzer kann sich der Zugang zur Analytics Cloud jedoch komplex gestalten. Schulungen können hier also zunächst erforderlich sein. Auch bei der Datenanbindung liegt der Vorteil gerade in der sehr guten Integration zu anderen SAP-Produkten. Die SAC unterstützt zwar eine breite Palette an Datenquellen. Dennoch kann es bei externen Quellen einen höheren Aufwand bedeuten, die Verbindung der Daten herzustellen. Und wie bei den anderen cloud-basierten Lösungen in diesem BI-Tool-Vergleich sind gerade bei einem höheren Nutzungsumfang und komplexeren Anforderungen die Kosten nicht zu vernachlässigen.
BI-Tools im Vergleich: unser Fazit
Bei den genannten BI-Tools im Vergleich pauschal einen Gewinner auszumachen ist nicht möglich. Die Entscheidung für die am besten geeignete Lösung hängt von vielen Faktoren und vor allem von den individuellen Anforderungen ab. Unternehmen müssen sich hier besonders zwischen einem intuitiven, ohne Vorkenntnisse möglichen Zugang zum Tool und einem höheren Funktionsumfang mit der Möglichkeit komplexerer Anwendungen entscheiden. Häufig wird hier auch eine Rolle spielen, welche Produkte bereits im Einsatz sind. So kann es sich anbieten, bei der Nutzung von Microsoft-, Salesforce- oder SAP-Produkten auch das dazugehörige BI-Tool zu verwenden. Denn hier bedeutet die einfache Integration in die bisherige Produktlandschaft möglicherweise einen Vorteil. (Doch das ist keinesfalls die zentrale Bedingung bei der Auswahl des idealen Tools.) Schlussendlich entscheiden auch häufig die Kosten. Ein Vergleich der BI-Tools ist hier allerdings sehr schwierig, da die Anbieter keine einheitlichen Preise anbieten. Die Preisgestaltung hängt hier vielmehr vom gewünschten Funktionsumfang und von individuellen Verhandlungen ab.
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