Die 20 wichtigsten Business Intelligence-Tools im Jahr 2025: Ein Überblick

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf den Prozess der Sammlung, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten, um Unternehmen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit BI-Tools und -Technologien können Unternehmen Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln und so einen umfassenden Überblick über ihre Abläufe gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Trends zu erkennen, die Leistung zu bewerten, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungsprozesse zu optimieren.

Schlüsselkomponenten von Business Intelligence:

1. Datenerhebung: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Cloud-Diensten oder externen Quellen.
2. Data Warehousing: Speicherung und Verwaltung der gesammelten Daten an einem zentralen Ort.
3. Datenanalyse: Anwendung statistischer und analytischer Methoden zur Interpretation der Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen.
4. Datenvisualisierung: Presenting the data in charts, graphs, and dashboards for easy understanding and decision-making, with a PDF alternative tool for interactive data presentation. 

Wie vereinfachen Business Intelligence Tools die Datenumwandlung?

Werkzeuge für Business Intelligence (BI) spielen eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung der Datenumwandlung und erleichtern es Unternehmen, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die Datenumwandlung umfasst das Bereinigen, Strukturieren und Aufbereiten von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse. BI-Tools automatisieren einen Großteil dieses Prozesses, was Zeit spart und die Komplexität des Umgangs mit großen Datensätzen verringert.

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie BI-Tools die Datenumwandlung vereinfachen:

1. Datenintegration

• BI-Tools integrieren nahtlos Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher und Anwendungen von Drittanbietern. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in einer Plattform zu zentralisieren, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Daten aus verschiedenen Quellen manuell zu kombinieren.

Beispiel: Werkzeuge wie Power BI Und Tableau Unterstützung der Integration mit SQL-Datenbanken, Cloud-Plattformen (z. B., AWS, Google Cloud), und Excel, was die Vereinheitlichung von Daten erleichtert.

2. ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden)

• Die meisten BI-Tools verfügen über integrierte ETL-FunktionalitätSie ermöglichen es den Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in ein brauchbares Format umzuwandeln und sie zur Analyse in ein Data Warehouse zu laden. Diese Tools rationalisieren den ETL-Prozess durch die Automatisierung von Datenbereinigungs- und Transformationsaufgaben wie Deduplizierung, Normalisierung und Datenformatierung.

Beispiel: Talend Und Informatica bieten umfassende ETL-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, sich wiederholende Datenumwandlungsaufgaben mit minimalen manuellen Eingriffen zu automatisieren.

3. Benutzerfreundliche Schnittstellen

• BI-Tools bieten Drag-and-Drop-Schnittstellen, die es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglichen, Daten einfach zu bereinigen, zusammenzuführen und zu strukturieren, ohne dass sie über fortgeschrittene Programmierkenntnisse verfügen müssen. Die Benutzer können Felder auswählen, Transformationen anwenden (z. B. Filtern, Gruppieren) und die Ergebnisse sofort anzeigen, was den Prozess der Datenaufbereitung vereinfacht.

Beispiel: Werkzeuge wie Tableau Und Zoho-Analytik bieten intuitive, visuelle Schnittstellen für die Datenmanipulation und machen sie für Geschäftsanwender zugänglich.

4. Automatisierte Datenbereinigung

• BI-Tools automatisieren Datenbereinigungsprozesse, indem sie Inkonsistenzen, fehlende Werte oder Fehler im Datensatz erkennen und korrigieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten genau und bereit für die Analyse sind, ohne dass eine manuelle Überprüfung und Korrektur erforderlich ist.

Beispiel: Qlik Sense Und Sisense erkennt automatisch Probleme mit der Datenqualität und bietet den Nutzern durch integrierte Algorithmen Vorschläge zur Behebung dieser Probleme.

5. Datenverarbeitung in Echtzeit

• Viele moderne BI-Tools ermöglichen die Datenumwandlung und -verarbeitung in Echtzeit, was für Unternehmen, die aktuelle Erkenntnisse benötigen, unerlässlich ist. Diese Tools wandeln eingehende Daten in Echtzeit um und ermöglichen es den Benutzern, Entscheidungen auf der Grundlage der neuesten Informationen zu treffen.

Beispiel: Domo Und Looker unterstützen die Datenaufnahme und -umwandlung in Echtzeit, so dass Unternehmen Trends in Echtzeit überwachen und darauf reagieren können.

6. Self-Service Datenaufbereitung

• Self-Service-BI-Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern, ihre eigenen Datenumwandlungen durchzuführen, ohne sich auf IT-Teams verlassen zu müssen. Diese Tools bieten vorgefertigte Vorlagen und Arbeitsabläufe, die die Benutzer durch den Umwandlungsprozess führen und ihn auch für Personen mit begrenzten technischen Kenntnissen zugänglich machen.

Beispiel: Alteryx bietet Self-Service-Tools für die Datenvorbereitung, mit denen Benutzer Daten-Workflows automatisieren, Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren und Transformationen ohne Programmierung durchführen können.

7. Erweiterte Datenumwandlung mit KI/ML

• Einige BI-Tools verwenden Künstliche Intelligenz (KI) Und Maschinelles Lernen (ML) die Empfehlung oder automatische Durchführung von Transformationen, z. B. die Erkennung von Mustern in den Daten oder Vorschläge für die beste Art und Weise, Daten für die Analyse zu aggregieren. Dies verringert die manuelle Arbeit und verbessert die Genauigkeit der transformierten Daten.

Beispiel: Microsoft Power BI integriert KI-gesteuerte Erkenntnisse, um die relevantesten Transformationen oder Aggregationen vorzuschlagen und so den Datenaufbereitungsprozess zu beschleunigen.

8. Anpassbare Dashboards und Berichte

• Sobald die Daten umgewandelt sind, können die Benutzer mit BI-Tools anpassbare Dashboards und Berichte erstellen, die die bereinigten Daten visualisieren. Dies hilft Unternehmen, Trends, Muster und Erkenntnisse aus den transformierten Daten schnell zu verstehen.

Beispiel: Looker Und Tableau bieten umfangreiche Anpassungsoptionen für die Erstellung von Dashboards, die Erkenntnisse in leicht verständlichen Formaten darstellen.

Welche sind die 20 wichtigsten Business Intelligence-Tools im Jahr 2025?

1. Tableau

Tableau ist nach wie vor eines der führenden BI-Tools, das für seine benutzerfreundliche Oberfläche, seine robusten Datenvisualisierungsfunktionen und seine Fähigkeit zur Integration mit verschiedenen Datenquellen bekannt ist. Aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und fortschrittlichen Analysefunktionen wird es in vielen Branchen eingesetzt.

Hauptmerkmale:

• Drag-and-Drop-Schnittstelle
• Umfangreiche Datenquellenverbindungen
• KI-gesteuerte Analysen (Ask Data und Explain Data)
• Leistungsstarkes Dashboarding und Berichtswesen

2. Power BI (Microsoft)

Power BI von Microsoft ist nach wie vor eine der umfassendsten BI-Plattformen und bietet eine nahtlose Integration mit Microsoft-Produkten wie Azure, Excel und SharePoint, was es zu einem Favoriten für Lösungen auf Unternehmensebene macht.

Hauptmerkmale:

• Echtzeit-Analytik
• Integrierte KI-Funktionen
• Native Integration in das Microsoft-Ökosystem
• Leistungsstarke Datenmodellierung und -transformation

3. Qlik Sense

Qlik Sense bietet eine einzigartige assoziative Analyse-Engine, die es Anwendern ermöglicht, Daten ohne vordefinierte Abfragen zu untersuchen. Der Self-Service-Ansatz für BI macht es auch technisch nicht versierten Anwendern leicht, Erkenntnisse zu gewinnen.

Hauptmerkmale:

• Assoziatives Datenmodell für die Erkundung
• KI-gesteuerte Einblicke (Qlik Insight Advisor)
• Multi-Cloud-Bereitstellungsoptionen
• Umfangreiche Tools zur Datenvisualisierung

4. Looker (Google)

Looker ist jetzt Teil von Google Cloud und ist ein Cloud-natives BI-Tool, das Datenexploration und Echtzeitanalysen bietet. Looker unterstützt Unternehmen dabei, Erkenntnisse aus ihren Daten in großem Umfang zu gewinnen.

Hauptmerkmale:

• Datenanalyse in Echtzeit
• Robuste Datenmodellierung
• Nahtlose Google Cloud-Integration
• Tools zur Datenverwaltung

5. Sisense

Sisense zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu verarbeiten. Bekannt für seine eingebetteten Analysefunktionen ist es ideal für Unternehmen, die BI in ihre bestehenden Anwendungen integrieren möchten.

Hauptmerkmale:

• In-Chip-Technologie für schnellere Analysen
• Eingebettete Analysefunktionen für benutzerdefinierte Anwendungen
• KI-gestützte Datenexploration
• Interaktive Dashboards

6. Domo

Domo ist eine cloudbasierte BI-Plattform, die Datenintegration, Visualisierung und Zusammenarbeit kombiniert. Sie eignet sich gut für Unternehmen, die Echtzeit-Dateneinblicke über alle Geschäftsbereiche hinweg benötigen.

Hauptmerkmale:

• Cloud-basierte Plattform
• Mobile-first-Design
• Zusammenarbeit und Warnmeldungen in Echtzeit
• KI- und ML-Integration für vorausschauende Erkenntnisse

7. SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects ist nach wie vor ein leistungsstarkes Werkzeug für Berichte und Analysen auf Unternehmensebene und bietet eine robuste Integration mit den ERP-Systemen von SAP und anderen geschäftliche Anwendungen.

Hauptmerkmale:

• Umfassende Berichtsfunktionen für Unternehmen
• Integration mit SAP und anderen ERP-Systemen
• Ad-hoc-Analyse von Abfragen
• Erweiterte Berichte und Dashboards

8. Zoho-Analytik

Zoho Analytics ist für seine Erschwinglichkeit und Benutzerfreundlichkeit bekannt und bietet eine Reihe von BI- und Datenanalysetools für kleine und mittlere Unternehmen.

Hauptmerkmale:

• Drag-and-Drop-Schnittstelle
• Datenvermischung und -integration
• KI-gestützter Assistent Zia für Einblicke
• Erschwingliche Preise

9. MicroStrategy

MicroStrategy ist eine umfassende BI-Lösung für Unternehmen, die für ihre mobilen BI-Funktionen und erweiterten Datenermittlungsfunktionen bekannt ist. Der Fokus auf Big Data und erweiterte Analysen macht die Lösung zu einem starken Konkurrenten.

Hauptmerkmale:

• Mobile Intelligenz mit Offline-Zugriff
• Erweiterte Analysen und Big Data-Unterstützung
• HyperIntelligence für kontextbezogene Einblicke
• Skalierbarkeit auf Unternehmensebene

10. TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire ist ein fortschrittliches Analysewerkzeug, das leistungsstarke prädiktive Analysen, Geolokalisierungsanalysen und Echtzeitanalysen bietet und daher bei Datenwissenschaftlern und technischen Benutzern sehr beliebt ist.

Hauptmerkmale:

• Prädiktive Analytik und maschinelles Lernen
• Geospatiale Analytik
• Datenstreaming in Echtzeit
• KI-gesteuerte Datenerkennung

11. IBM Cognos-Analytik

IBM Cognos ist ein seit langem bewährtes BI-Tool, das KI-infundierte Analysen mit Unternehmensberichtsfunktionen kombiniert. Es zeichnet sich durch seinen Fokus auf automatisierte Erkenntnisse und Storytelling aus.

Hauptmerkmale:

• KI-gesteuerte Analytik und Berichterstattung
• Tools zum Erzählen von Daten
• Interaktive Dashboards
• Integration mit IBM Cloud und Watson AI

12. Gelbflossen-BI

Yellowfin BI ist bekannt für seine eingebetteten Analysefunktionen und Tools für die Zusammenarbeit. Es ermöglicht Benutzern die nahtlose Integration von BI in ihre Arbeitsabläufe und bietet automatisierte Einblicke.

Hauptmerkmale:

• Eingebettete Analytik
• Automatisierte Dateneinblicke
• Funktionen für die Datenzusammenarbeit
• Anpassbare Dashboards

13. Dundas BI

Dundas BI bietet eine flexible und anpassbare Analyseplattform, die für Unternehmen jeder Größe geeignet ist. Ihre Stärke liegt in der visuellen Datenanalyse und der Fähigkeit, sich in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.

Hauptmerkmale:

• Vollständig anpassbare Dashboards
• Datenanalyse in Echtzeit
• Integrierte ETL-Werkzeuge (Extrahieren, Transformieren, Laden)
• BI-Funktionen zur Selbstbedienung

14. Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud ist eine Cloud-first BI-Lösung, die KI und maschinelles Lernen für fortschrittliche Datenanalysen nutzt. Sie bietet leistungsstarke Visualisierungen und lässt sich nahtlos in andere Oracle-Produkte integrieren.

Hauptmerkmale:

• KI-gesteuerte Analytik
• Umfassende Tools zur Datenaufbereitung
• Integration mit Oracle Cloud
• Leistungsstarke Visualisierungs- und Berichtswerkzeuge

15. GoodData

GoodData konzentriert sich auf eingebettete und Echtzeit-Analysen, was es zu einer beliebten Wahl für Unternehmen macht, die ihren Kunden Analysen als Dienstleistung (AaaS) anbieten möchten.

Hauptmerkmale:

• Eingebettete Analytik
• Dateneinblicke in Echtzeit
• Skalierbare Cloud-Architektur
• Anpassbare BI-Tools

16. ThoughtSpot

ThoughtSpot ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die für ihre suchgesteuerten Analysen bekannt ist und es den Nutzern ermöglicht, durch einfaches Eingeben von Fragen Erkenntnisse zu gewinnen. Sie ist hoch skalierbar und ideal für große Unternehmen.

Hauptmerkmale:

• Suchgestützte Datenanalytik
• KI-gestützte Erkenntnisse
• Skalierbar für den Einsatz in Unternehmen
• Echtzeit-Analysefunktionen

17. Metabase

Metabase ist ein einfach zu bedienendes Open-Source-BI-Tool, das bei kleinen Unternehmen und Start-ups sehr beliebt ist. Es bietet Self-Service-Analysen mit dem Schwerpunkt auf Einfachheit und Erschwinglichkeit.

Hauptmerkmale:

• Open-Source-Plattform
• Einfache, benutzerfreundliche Schnittstelle
• Selbstbedienungsberichte
• Interaktive Dashboards

18. Klare Analytik

Clear Analytics ist ein Excel-basiertes BI-Tool, das es Unternehmen ermöglicht, die vertraute Excel-Umgebung zu nutzen und gleichzeitig erweiterte Berichts- und Datenvisualisierungsfunktionen anzubieten.

Hauptmerkmale:

• Excel-basierte Schnittstelle
• Datenintegration und -vermischung
• Selbstbedienungsberichte
• Erweiterte Visualisierungen

19. KNIME

KNIME ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalyse, Reporting und Integration, die von Datenwissenschaftlern und fortgeschrittenen Anwendern wegen ihrer Flexibilität und fortschrittlichen maschinellen Lernfähigkeiten bevorzugt wird.

Hauptmerkmale:

• Open-Source und hochgradig anpassbar
• Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Data Mining
• Integration mit verschiedenen Datenquellen
• Workflow-Automatisierung und Datenumwandlung

20. Modus Analytik

Mode Analytics ist eine kollaborative Datenplattform, die SQL, R und Python in einer Umgebung kombiniert und sich damit ideal für Datenanalysten und Datenwissenschaftler eignet, die an komplexen Datensätzen arbeiten.

Hauptmerkmale:

• Integrierte SQL-, R- und Python-Unterstützung
• Gemeinsame Datenanalyse
• Berichterstattung in Echtzeit
• Anpassbare Dashboards und Berichte

Abschluss

Im Jahr 2025 ist die Landschaft der Business Intelligence-Tools vielfältiger, leistungsfähiger und zugänglicher geworden als je zuvor. Egal, ob Sie ein großes Unternehmen oder ein kleines Startup sind, es gibt ein BI-Tool für Ihre Bedürfnisse, von fortschrittlichen KI-gesteuerten Plattformen bis hin zu benutzerfreundlichen, kostengünstigen Lösungen. Da Unternehmen datengestützte Entscheidungsfindung immer mehr in den Vordergrund stellen, werden diese Tools eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Analytik spielen und es einfacher machen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und das Wachstum voranzutreiben.

Die Wahl des richtigen BI-Tools hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens ab, z. B. Skalierbarkeit, Integration, Benutzerfreundlichkeit und erweiterte Funktionen. Mit dem richtigen Tool in der Hand können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, die Effizienz steigern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Um mehr zu erfahren, wenden Sie sich an Carmatec.

Häufig gestellte Fragen

• Was sind die wichtigsten Merkmale, die ein Business Intelligence (BI)-Tool im Jahr 2025 aufweisen sollte?

Im Jahr 2025 gehören zu den wichtigsten Merkmalen eines BI-Tools KI-gesteuerte Analysen, Datenverarbeitung in Echtzeit, intuitive Datenvisualisierung, Self-Service-Funktionen, Integration mit mehreren Datenquellen und skalierbare cloudbasierte Bereitstellung. Darüber hinaus werden benutzerfreundliche Schnittstellen und maschinelle Lernfunktionen für vorausschauende Analysen immer wichtiger.

• Welche BI-Tools eignen sich am besten für Großunternehmen im Jahr 2025?

Tools wie Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, IBM Cognos Analytics und SAP BusinessObjects sind aufgrund ihrer Skalierbarkeit, robusten Datenintegrationsoptionen und fortschrittlichen Analysefunktionen ideal für große Unternehmen. Sie bieten Sicherheit auf Unternehmensniveau und umfangreiche Berichtsfunktionen, die den Anforderungen großer Organisationen gerecht werden.

• Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI-gestützten BI-Tools?

KI-gestützte BI-Tools bieten automatische Einblicke, prädiktive Analysen und erweiterte Datenverarbeitung und ermöglichen so eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung. Sie helfen Unternehmen dabei, Trends zu erkennen, Ergebnisse zu prognostizieren und Maßnahmen auf der Grundlage von Datenmustern zu empfehlen, wodurch sich der Bedarf an manueller Datenanalyse verringert.

• Welche BI-Tools bieten die besten Optionen für kleine Unternehmen?

Zoho Analytics, Metabase und Clear Analytics sind aufgrund ihrer Erschwinglichkeit, ihrer Benutzerfreundlichkeit und ihrer Self-Service-Analysefunktionen gut für kleine Unternehmen geeignet. Diese Tools bieten intuitive Benutzeroberflächen und vereinfachte Datenvisualisierungen, sodass sie auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich sind.

• Was sind eingebettete Analysen, und welche BI-Tools bieten diese Funktion?

Eingebettete Analysen beziehen sich auf die Integration von BI-Funktionen direkt in andere Geschäftsanwendungen, so dass die Benutzer innerhalb ihrer bestehenden Arbeitsabläufe auf Echtzeit-Dateneinblicke zugreifen können. Tools wie Sisense, Yellowfin BI und GoodData bieten starke eingebettete Analysefunktionen, mit denen Unternehmen ihre Software oder Plattformen um integrierte Dateneinblicke erweitern können.