BI Tools List: Big Data Analytics und Management

Die BI Tools List beinhaltet innovative Software Anwendungen für Unternehmen, um im Big Data Kontext Daten zu managen.

BI Tools List: Welches sind die Trends im Bereich der Business Intelligence?

Auch die IT-Branche unterliegt Trends, die neue Schwerpunkte bei der Entwicklung von Software hervorbringen. Im Bereich der Informationstechnologie ist diese Entwicklung besonders dynamisch und hat einen großen Einfluss darauf, wie Unternehmen das Management von Daten organisieren. Die digitale Transformation verändert den Unternehmensalltag sehr stark. Es entstehen neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit, Interaktion und Kommunikation. Megatrends wie das Cloud Computing, Self Service Tools, innovative Analysis Funktionen und interaktive Dashboards finden in immer mehr Firmen Verbreitung. Im Folgenden werden zunächst die aktuellen Trends im Bereich der Business Intelligence betrachtet. Danach werden anhand der BI Tools List die innovativen Software-Tools näher betrachtet.

BI Tools List: Optimierung des betrieblichen Datenmanagements

Big Data und Industrie 4.0 verlangen von den Unternehmen ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit im Hinblick auf die Digitalisierung weiter Bereiche unternehmerischen Handelns. Die Megatrends im Bereich der Informationstechnologie beeinflussen die strategischen und operativen Entscheidungen und Investitionen eines Unternehmens. Derzeit werden besonders Themen wie Datensicherheit, mobile Anwendungen, Agilität, Künstliche Intelligenz, Cloud Computing und Self Service diskutiert.

Der BI-Trend Monitor 2018 von BARC reflektiert die Trends im Bereich Business Intelligence, die derzeit den BI-Markt aus der Perspektive des Anwenders vorantreiben. Zu diesem Zweck wurden fast 2.800 Anwender, Berater sowie Lieferanten befragt. Die drei Themen Datenqualität/Stammdatenmanagement, Datenerkennung/-visualisierung und Self-Service-BI wurden dabei von den Befragten als wichtigste Trends identifiziert. Erstaunlicherweise folgten Themen, die als Mega-Hype gehandelt werden, wie das Cloud Computing auf den hinteren Rängen der Befragung. Im Gegenteil: Es sind die Mainstream-Themen wie Data Discovery und Self-Service-BI, die für die Unternehmen wichtig sind und darüber hinaus gibt es Themen wie das Qualitäts- und Stammdatenmanagement, die seit langem unverändert auf der Agenda der Entscheider stehen.

Wie sind die Ergebnisse der BARC Studie zu interpretieren?

Das Thema „Datenqualität und Stammdatenmanagement“ landete zum ersten Mal auf dem vorderen Platz der Umfrage. Darin kommt zum Ausdruck, dass sich vermehrt die Einsicht durchsetzt, dass ohne eine solide Datenbasis die besten BI-Tools nicht die gewünschten Analysis Erfolge erbringen können. Insgesamt ergab das Ranking folgendes Bild:

1. Stammdatenmanagement und Datenqualität
2. Datenermittlung und Datenvisualisierung
3. Self-Service-BI
4. Data-Governance
5. Datenaufbereitung
6. Realtime Analytics
7. DW-Modernisierung
8. Zusammenarbeit
9. Mobile Anwendungen
10. Agile BI-Tools
11. Big-Data-Analytics
12. Predictive Analytics und Maschinenlernen
13. Integrierte Plattformen
14. Verwendung externer / frei verfügbarer Daten
15. Integrierte BI-Anwendungen
16. Storytelling
17. Standards für Visualisierungen
18. Einbeziehung von Geodaten
19. Cloud-BI / SaaS-Tools
20. Data Labs

Was bedeuten die vier Megatrends für die Zukunft der Business Intelligence?

Es ist auffällig, dass die vier Top-Trends eng zusammenhängen. Die Nutzer wünschen sich mehr Autonomie und Agilität bei der Integration, Analyse und Visualisierung der Daten. Durch den Einsatz von Self-Service-Tools wird das teilweise auch erreicht. Daraus folgen jedoch Probleme, weil zu viele Anwender die Möglichkeit erhalten, die Daten zu manipulieren und zu verbreiten. Als Konsequenz ergibt sich die Forderung danach, die Data Governance zu stärken und allgemein den Themen Datenqualität und Datensicherheit mehr Bedeutung einzuräumen.

Zu den Trends, die im Vergleich zu den Vorjahren höher eingestuft wurden, gehören die Datenaufbereitung für Geschäftsanwender, die Zusammenarbeit und die Verwendung externer/frei verfügbarer Datenquellen. Der Trend zu Stärkung der Zusammenarbeit ist ein eher organisatorisches Thema und plädiert für eine verstärkte Nutzung von BI-Tools durch verschiedene Anwendergruppen. Interaktive Dashboards ermöglichen eine bessere Zusammenarbeit, weil Analyseergebnisse anschaulich dargestellt werden. Auf diese Weise erhält jedes Teammitglied schnell jede nötige Information. Der Wunsch nach einer Ausweitung der Verwendung externer/frei verfügbarer Datenquellen ist hingegen mit vermehrten Digitalisierungsinitiativen verbunden. Analysis Anforderungen im Zusammenhang mit dem Internet of Things oder die Nutzung von Sensordaten sowie Protokolldaten aus den Social Media in Echtzeit sind neue Anwendungsbereiche, denen sich immer mehr Unternehmen öffnen, um den intern verfügbaren Datenraum für Vorhersagemodelle zu erweitern.

Allgemeine Themen wie „Big Data Analytics“ und „Predictive Analytics“ wurden als deutlich weniger wichtig als in den Vorjahren bewertet. Im Mittelpunkt stehen Big-Data-Use-Cases. Auch die Themen mobile BI, agile BI-Entwicklung und integrierte Plattformen für BI und Performance Management wurden weniger hoch bewertet, was jedoch auch mit einer gewissen Reife dieser Trends erklärt werden kann. Viele Unternehmen haben diese Trends bereits übernommen und wenden sich aus diesem Grund neuen Themen und Trends zu.

BI Tools List: Wie findet man das passende BI-Tool?

Die verschiedenen Anwendungen der BI-Tools List unterscheiden sich erheblich im Hinblick auf die Dateneingabe und Datenverarbeitung. Einige der Software-Anwendungen sind mehr für die Analyse und andere mehr für die Exploration geeignet. Spezielle Anwendungen optimieren das Reporting der Firma. Auch hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit bei Business Analytics Tools gibt es enorme Unterschiede. Außerdem werden auf dem Markt viele BI-Tools angeboten, die das Label Self-Service beanspruchen, obwohl sie die Kriterien, die daran geknüpft sind, gar nicht richtig erfüllen.

Vor einer Entscheidung für eine der Anwendungen von der BI Tools List, sollte der Analysebedarf des Unternehmens genauer betrachtet werden. Um sich langsam mit der Materie vertraut zu machen, ohne große Investitionen zu tätigen, eignet sich beispielsweise Microsoft Power BI. Zahlreiche Add-Ons und Partner ermöglichen dem Management einen kostengünstigen Einstieg in den Bereich der Business Intelligence. Tableau Desktop verfügt über die größte Auswahl an Diagrammen und Möglichkeiten der Visualisierung und auch das größte Partnernetzwerk. Microsoft Power BI und IBM Watson Analytics holen in diesen Bereichen jedoch sehr schnell auf.

Da viele Features der Anwendungen, die auf der BI Tools List stehen, keinen echten Mehrwert für das eigene Unternehmen erbringen, sollte der Auswahl also eine eigene Evaluierung vorausgehen. Verfügt eine Firma bereits über eine leistungsfähige Datenbank, benötigt sie keine BI-Plattform, bei der alle Daten in einen eigenen Speicher importiert werden. Soll das Reporting unterstützt werden, ist auf die entsprechenden Funktionalitäten zu achten.

Die folgenden sieben Fragen sollten bei der Auswahl einer Anwendung aus der BI Tools List berücksichtigt werden:

• Welche Datenquellen sollen einbezogen werden?
• Welche Möglichkeiten der Datenbereinigung werden benötigt?
• Welche Analysen sollen vorgenommen werden (auch Prognosemodelle)?
• Wie benutzerfreundlich ist das Tool?
• Wie flexibel sind die Möglichkeiten der Präsentation?
• Welche Optionen für eine Zusammenarbeit sind gegeben?
• In welchem Verhältnis stehen Kosten und Nutzen?
• BI Tools List: 15 ausgewählte innovative BI-Anwendungen

Mittlerweile gibt es Hunderte verschiedener BI-Tools, aus denen Unternehmen die passende Anwendung auswählen können. Die folgende BI Tools List beinhaltet 15 Werkzeuge, die besonders den Aspekt der Self-Service Bedienbarkeit und damit einen der vier Top-Trends berücksichtigen:

BI-Tool	Besonderheiten	Vorteile	Nachteile
Chartio Review	solides Tool für User, die mit SQL-Abfragen vertraut sind leistungsfähige Verarbeitungsengine hoher Einarbeitungsbedarf für Nutzer ohne IT-Hintergrund	vollständig webbasiert für komplexe Abfragen geeignet	User Interface nicht optimal gestaltet schwierig zu erlernen
Clearify QQube	eingehende Analyse von QuickBooks-Dateien	ausgezeichnete analytische Unterstützung für Intuit QuickBooks sehr einfach einzurichten	eine Unterstützung für die Online-Versionen von Intuit QuickBooks
Domo Review	umfassendste Unterstützung für Datasets und Konnektoren	einzigartige Sammlung von Social-Collaboration-Tools	einige Structured Query Language (SQL) ähnliche Befehle sind erforderlich
Google-Analytics	kostenlos, als Website oder App nutzbar	sehr leistungsstark mit vielen Google Diensten integrierbar	Datenkonnektoren bisher hauptsächlich nur für andere Google-Dienste gedacht
IBM Watson Analytics/td>	beinhaltet maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI)	für viele Anwendungsfälle geeignet intuitives Design und smarte Anleitung schnelle Analysen Abfragen in natürlicher Sprache möglich	keine Echtzeit-Streaming-Analyse durchführbar
Information Builders WebFocus	einige leistungsstarke Analysefunktionen	eine der größten Sammlungen von Datenkonnektoren viele granulare Zugriffsrollen	keine kostenlose Testversion verfügbar Schulungsseminare teilweise sehr kostspielig
Looker	SQL- und Big Data-Management werden unternehmensweit integriert	sehr tiefe SQL-Modellierungsfähigkeit nutzt Git für Versionsverwaltung und Zusammenarbeit	sehr teuer nicht für kleine Teams geeignet
Microsoft Power BI	solides Angebot großes Follow- und Support-Umfeld	leistungsfähiges Tool kostenlos unterstützt sehr viele Datenquellen	die Cloud-Version verfügt über eine Untergruppe von Funktionen aus der Windows-Version
Qlik Sense Enterprise Server	besitzt beste Sammlung von Benutzerzugriffsrollen vielversprechenden Start in die Integration von Data-as-a-Service (DaaS)	benutzerdefinierte Zugriffsrollen umfangreiche Sammlung öffentlicher Daten online	abschreckende komplexe Preisgestaltung
Salesforce Einstein Analytics-Platform	leistungsstarke, elegante Analysen	maschinelles Lernen Abfragen in natürlicher Sprache möglich	Einarbeitung nötig
SAP Analytics-Cloud	besondere Stärken im SAP Umfeld	Streaming von Daten und Echtzeit-Analysen für das Internet of Things (IoT) Funktion „Responsive Pages“ für mobiles Publishing konsolidierte Analyse Storytelling möglich	Datenvorbereitung ist begrenzt und schwierig Symbole in der Symbolleiste sind verwirrend nichts für Anfänger, nicht besonders benutzerfreundlich
Sisense	noch nicht am Markt etabliert überraschend leistungsstark, agil und elegant für erfahrene Business-Analysten	leistungsstarke In-Chip-Datenverarbeitung beseitigt Engpässe natürliche Sprachabfrage	nicht als Self-Service-BI-Tool geeignet
Tableau Desktop	Self-Service BI-Tool der Superlative Marktführer	große Sammlung von Datenkonnektoren und Visualisierungen intuitives Design	gewisse Einarbeitung erforderlich, um Potential voll zu nutzen je nach Version relativ teuer
Tibco Spotfire Desktop	gute Möglichkeit zur Visualisierung von Excel-Dateien	sehr einfach zu bedienen gute Möglichkeiten, um Teamarbeit zu unterstützen	Online-Dokumentation könnte verbessert werden
Zoho Reports	perfekt für kleine Unternehmen und Einsteiger dedizierte mobile Anwendungen Integration in eine umfassende Software-as-a-Service (SaaS) -basierte Produktivitätssuite	einfache Einstellung leistungsstarke Click-and-Drop-Benutzeroberfläche	Zoho Reports ist nur eines von zahlreichen Zoho-Modulen die Kombination der Module gestaltet sich schwierig

BI Tools List: Viele Möglichkeiten und neue Chancen

Unternehmen setzen zunehmend die innovativen IT-Anwendungen für die Verarbeitung von Massendaten ein. Ziel ist die datenbasierte Unternehmensführung, bei der alle Entscheidungen auf einer soliden Informationsbasis getroffen werden. Diese Informationen erhalten Unternehmen über die professionelle Analyse der Massendaten mit einer Software, wie in obiger BI Tools List aufgeführt. Es ist von großer Bedeutung, dass sich das Unternehmen vor der Entscheidung für eine der Anwendungen reflektiert und den eigenen Bedarf sowie die Möglichkeiten festlegt. Werden interaktive Dashboards benötigt und welche Information soll die Analyse hervorbringen?

Dabei muss neben sachbezogenen Fragen (beispielsweise ob die Anwendung das Reporting verbessern soll) auch geklärt werden, welche personellen Voraussetzungen für die erfolgreiche Anwendung der BI-Tools vorhanden sein sollten. Besonders Firmen, die noch nicht viel Erfahrung im Bereich Business Intelligence besitzen, sollten darauf achten, dass die Software leicht zu bedienen ist und ohne großen Einarbeitungsaufwand ihr volles Potential entfalten kann. Generell ist die Anwendung eines BI-Tools unverzichtbar, um die Herausforderungen, die sich für jedes Unternehmen aus der Digitalisierung ergeben, zu bewältigen.

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