Was sind Datenanalysetools?

Datenanalyse-Tools sind Softwarelösungen, Anwendungen und Plattformen, die die Analyse großer Datenmengen vereinfachen und beschleunigen. Sie ermöglichen Business Intelligence (BI), Analytik, Datenvisualisierungund Berichterstattung für Unternehmen, damit diese rechtzeitig wichtige Entscheidungen treffen können.

Das Konzept der Datenanalyse ist so alt wie die Daten selbst. Heute ist sie tief in jeden Aspekt des Geschäfts und der Entscheidungsfindung integriert und führt branchenübergreifend zu Erkenntnissen und Strategien. Big Data und die Notwendigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, haben zur Entwicklung verschiedener Tools und Plattformen mit einer langen Liste von Funktionen geführt. Angesichts der Fülle unterschiedlicher Arten von Datenanalysetools auf dem Markt ist diese vermeintlich einfache Aufgabe jedoch zu einem komplexen Unterfangen geworden.

Dieser Artikel soll Ihnen dabei helfen, die richtige Datenanalyseplattform zu finden, die den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Er enthält nicht nur eine Liste der derzeit besten Datenanalysetools auf dem Markt, sondern nennt auch die wichtigen Faktoren, die Sie vor einer Kaufentscheidung berücksichtigen sollten. In diesem Artikel werden die Begriffe „Datenanalysetools“ und „Datenanalysetools“ synonym verwendet, um Verwechslungen zu vermeiden.

Die besten Datenanalyse-Tools, die Sie 2024 in Betracht ziehen sollten

Hier ist unsere Liste der besten Tools für Datenanalyse, Visualisierung, Reporting und BI mit Vor- und Nachteilen, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ist eine der besten Business-Intelligence-Plattformen, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind. Es wird von Microsoft angeboten und verfügt über eine visuelle Benutzeroberfläche (UI), die die Visualisierung von Daten und den Austausch von Erkenntnissen im gesamten Unternehmen erleichtert. BI- und Datenanalysten verwenden Power BI, um eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen, Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln und interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen. Als Microsoft-eigenes Angebot bietet Power BI die nahtloseste Integration mit anderen Microsoft-Tools und dem breiteren Azure-Ökosystem.

Vorteile

• Robuste Integration mit anderen Microsoft-Anwendungen und -Diensten
• Unterstützung für erweiterte Analysetechniken wie automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) und prädiktive Modellierung
• Microsoft bietet eine kostenlose Version mit grundlegenden Funktionen und skalierbaren Preisoptionen an, die den Anforderungen der Organisation entsprechen.

Nachteile

• Benutzer auf beliebten Bewertungswebsites wie Gartner, berichten, dass die Dashboards schnell unübersichtlich werden können.
• Es bietet zwar eine grafische Benutzeroberfläche, Datenmodellierung ist für nicht-technische Benutzer immer noch komplex.
• Bietet eine eingeschränkte Erfahrung mit Mac OS.

Ideal für: Erstellen von Datenvisualisierungen und Berichten für Unternehmen jeder Größe mit Benutzern vom technischen Anfänger bis zum Analysten.

 

Tableau

Tableau (2019 von Salesforce übernommen) ist eine weitere Top-Plattform für Business Intelligence und Visualisierung. Sie nutzt Funktionen mit künstlicher Intelligenz (KI), um Datenanalyse und beschleunigen Sie die Gewinnung von Erkenntnissen. Mit Tableau können Benutzer schnell eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, Daten bereinigen und vorbereiten, interaktive Visualisierungen erstellen und umfassende Dashboards aufbauen. Es eignet sich hervorragend zum Erkunden von Daten, Entdecken von Trends und Aufdecken verborgener Muster.

Vorteile

• Eines der am einfachsten zu verwendenden Analysetools, selbst für neue Benutzer.
• Tableau kann mit R und anderen Tools integriert werden, um erweiterte Analysefunktionen zu nutzen.
• Dank der Ad-hoc-Analysefunktionen können Benutzer Fragen zu ihren Daten stellen und schnell Antworten erhalten.

Nachteile

• Eines der teuersten Analysetools, insbesondere für Organisationen mit vielen Benutzern.
• Benutzer auf Bewertungsseiten berichten von einer trägen Leistung bei großen Datensätzen.
• Die Datenmodellierungsfunktionen sind nicht so robust wie die von Power BI.

Ideal für: Erweiterte Datenvisualisierung und -exploration, ideal für mittlere bis große Unternehmen mit Datenteams, die bereits Erfahrung mit Datenanalysetools haben.

 

QlikSense

QlikSense ist eine KI- und ML-gestützte BI- und Analyseplattform, die es Benutzern ermöglicht, Datenvisualisierungen, Berichte und Dashboards mithilfe ihrer Drag-and-Drop-basierten Oberfläche zu erstellen. Mit der Associative Engine von Qlik können Benutzer frei Beziehungen innerhalb von Daten herstellen, anstatt sich auf vordefinierte Abfragen zu verlassen.

Vorteile

• Bietet nahtlose Zusammenarbeit, da Benutzer Berichte und Dashboards schnell teilen können.
• Erleichtert die explorative Datenanalyse und ermöglicht mit seinem assoziativen Datenmodell die schnelle Entdeckung von Erkenntnissen.
• Die Möglichkeit, den Prozess der Erstellung von Machine-Learning-Modellen (ML) mit AutoML zu automatisieren.

Nachteile

• Die anfängliche Lernkurve ist für nicht-technische Benutzer eine Herausforderung.
• Gehört zu den teuersten Datenanalysetools.
• Die UI-Anpassung ist nicht mit anderen Tools vergleichbar.

Ideal für: benutzerfreundlich Datenexploration und Self-Service-Analysen, gut geeignet für Unternehmen jeder Größe mit einem Schwerpunkt auf intuitiver Datenerkennung.

 

SAS Viya

SAS Viya ist eine KI-gestützte In-Memory-Analyse-Engine, die Datenvisualisierung, Reporting und Analysen für Unternehmen bietet. Benutzer erhalten vereinfachten Datenzugriff und Integration aus verschiedenen Quellen mit Tools zur Datenqualität und Datenherkunft In die Plattform integriertes Tracking.

Vorteile

• Durch die automatisierte Modellauswahl können verborgene Erkenntnisse leichter aufgedeckt und Vorhersagen getroffen werden.
• Bietet eine granulare Zugriffskontrolle zur Aufrechterhaltung Datenintegrität und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Benutzer können R und Python problemlos integrieren.

Nachteile

• SAS Viya ist eines der teuersten Datenanalysetools.
• Benutzer stellen fest, dass die SAS-Dokumentation unzureichend ist, was die Fehlerbehebung erschwert.
• Die Migration von SAS 9.4 zu SAS Viya ist nicht einfach und erfordert einen Lernprozess.

Ideal für: Fortgeschrittene Analytik und Datenwissenschaft, ausgerichtet auf große Unternehmen mit einem starken Fokus auf Statistik und einem Team von Datenwissenschaftlern.

 

Sisense

Sisense ist eine BI- und Datenanalyselösung, die sich sowohl an technische als auch an geschäftliche Benutzer richtet. Wie andere Tools ermöglicht es Benutzern, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, Daten zu kombinieren und Dashboards und Berichte zu erstellen, um Ergebnisse zu kommunizieren. Sisense integriert KI-Funktionen für die automatische Generierung von Erkenntnissen und prädiktive Analysen.

Vorteile

• Es kann in Apps und Software integriert werden, um die Datenexploration innerhalb bestehender Arbeitsabläufe zu ermöglichen.
• Mit Sisense Mobile BI können Benutzer von überall auf Dashboards und Berichte zugreifen und mit ihnen interagieren.
• Elasticube, die einzigartige Datenstruktur von Sisense, optimiert die Datenverarbeitung und -analyse selbst bei großen Datensätzen.

Nachteile

• Für die Anpassung (z. B. für allgemeine Diagramme) ist eine Codierung erforderlich, für die die Geschäftsbenutzer keine Kenntnisse haben.
• Viele nützliche Funktionen müssen separat erworben werden, da sie nicht integriert sind.
• Sein Funktionsumfang ist nicht so umfangreich wie bei einigen etablierten Playern.

Ideal für: Unternehmen jeder Größe, die ihre Teams unabhängig von ihrem technischen Fachwissen mit Analysen unterstützen möchten.

SAP BI Suite

SAP bietet zahlreiche Analytics- und BI-Lösungen an. BusinessObjects BI Suite dient der Berichterstattung, Visualisierung und Freigabe von Daten vor Ort. SAP-Analytics-Cloud geht mit Funktionen wie Augmented Analytics und Integration mit anderen Cloud-basierten SAP-Lösungen noch einen Schritt weiter. Unternehmen, die vollständig in die Cloud migrieren und eine modernere Analyseplattform nutzen möchten, sollten SAP Analytics Cloud in Betracht ziehen.

Vorteile

• Möglichkeit, über eine einzige Plattform sowohl auf Cloud- als auch auf lokale Daten zuzugreifen.
• Robuste Integration mit anderen SAP-Tools (Produkten und Services).
• Maßgeschneiderte Dashboards gehen auf spezifische Benutzeranforderungen ein und liefern gezielte Erkenntnisse für verschiedene Abteilungen.

Nachteile

• Im Vergleich zu anderen Analysetools ist die Implementierung von SAP eine Herausforderung.
• Um die gewünschte Tiefe in der Zusammenfassung der Erkenntnisse zu erreichen, müssen Benutzer eine sehr raffiniert Information.
• Die Vielzahl der Funktionen führt zu einer steilen Lernkurve.

Ideal für: große Unternehmen mit einer komplexen Datenlandschaft und einer Mischung aus technischen und nicht-technischen Benutzern.

Schau

Schau ist Googles BI- und Analyseplattform für Unternehmen, die es Benutzern ermöglicht, Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und zu teilen. Benutzer können Looker nutzen, um interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen und Einblicke in verschiedene Aspekte ihres Unternehmens zu gewinnen. Das bedeutet, dass sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, Datenmodelle erstellen und Ad-hoc-Analysen durchführen können, um bestimmte Fragen zu beantworten.

Vorteile

• Gemini in Looker beschleunigt analytische Arbeitsabläufe.
• Möglichkeit, benutzerdefinierte Datenprodukte zu erstellen und Daten zu monetarisieren.
• Eine der benutzerfreundlichsten Plattformen für Analysen und BI.

Nachteile

• Looker ist im Vergleich zu anderen Analysetools teurer.
• Benutzer in Bewertungskanälen berichten von Leistungsproblemen in bestimmten Situationen.
• Die Datenmodellierung über LookML ist nicht besonders intuitiv oder benutzerfreundlich.

Ideal für: Einbettung von Analysen direkt in Anwendungen für Entwickler und Datenanalysten in mittleren bis großen Unternehmen.

 

R

Im Gegensatz zu kommerziellen Datenanalyse-Tools mit intuitiven Drag-and-Drop-Benutzeroberflächen, R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache, die Statistiker, Datenwissenschaftler und Forscher für komplexe statistische Analysen, Datenvisualisierung und die Entwicklung statistischer Modelle verwenden. Sie bietet eine umfangreiche Bibliothek von Paketen zur Durchführung spezieller Aufgaben wie maschinelles Lernen und Zeitreihenanalyse.

Vorteile

• Benutzer können ihre eigenen Funktionen schreiben und Daten auf komplexe Weise bearbeiten.
• Dank der aktiven Community von R ist Support jederzeit verfügbar.
• Kann ein enorm breites Spektrum an Analyse- und Modellierungsaufgaben ausführen.

Nachteile

• R hat eine sehr steile Lernkurve und richtet sich an Personen mit Programmierkenntnissen.
• Bei großen Datensätzen ist es im Vergleich zu anderen kompilierten Sprachen (z. B. Python) erheblich langsamer.
• Bietet sehr eingeschränkte integrierte Unterstützung für BI und erfordert die Integration mit anderen Tools.

Ideal für: statistisches Rechnen und fortgeschrittene Analytik durch Datenwissenschaftler und Statistiker.

 

Python

Python ist eine weitere Programmiersprache, die häufig für Datenanalyse, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen verwendet wird. Ihre Bibliotheken, wie NumPy und Pandas, bieten effiziente Tools für Datenmanipulation, Reinigungund Exploration. Seine relative Benutzerfreundlichkeit, die Data Science-Bibliotheken und die Visualisierungsfunktionen machen es zu einem erstklassigen Datenanalysetool für erfahrene Datenwissenschaftler.

Vorteile

• Python lässt sich gut in gängige BI-Tools integrieren.
• Benutzer können sich wiederholende Aufgaben problemlos automatisieren.
• Seine Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen (ML) machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Datenwissenschaftler.

Nachteile

• Das Beherrschen fortgeschrittener Datenanalyse- und Visualisierungstechniken erfordert Zeit und Mühe.
• Python ist nicht die beste Option für die Verwendung mit sehr großen Datensätzen.
• Benutzerdefinierte Lösungen mit Python erfordern kontinuierliche Wartung und Unterstützung.

Ideal für: Datenanalyse, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen durch Datenwissenschaftler und Programmierer in Unternehmen jeder Größe.

 

Microsoft Excel

Excel ist eine Tabellenkalkulationssoftware, die für ihre Datenorganisations-, Analyse- und Visualisierungsfunktionen bekannt ist. Benutzer können sowohl grundlegende Berechnungen als auch komplexe Analysen durchführen.

Vorteile

• Excel bietet eine umfangreiche Bibliothek statistischer, mathematischer, finanzieller und Textfunktionen.
• Robuste Integration mit anderen Microsoft-Anwendungen.
• Mit PivotTables können Benutzer große Datensätze zusammenfassen und analysieren.

Nachteile

• Excel hat mit sehr großen Datensätzen Probleme.
• Es fehlen erweiterte statistische Modellierungsfunktionen.
• Es bietet begrenzte Datenumwandlung Funktionen.

Ideal für: Grundlegende Datenanalyse und Berichterstattung, geeignet für Unternehmen aller Größen und Benutzer mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen.

KNIME Analytics-Plattform

KNIME, ein Akronym für Konstanz Information Miner, ist eine beliebte Open-Source-Datenanalyseplattform zur Optimierung datenintensiver Prozesse. Sie bietet Datenwissenschaftlern, Analysten, Forschern und allen, die an datengesteuerten Entscheidungsprozessen beteiligt sind, eine visuelle Benutzeroberfläche zum Erkunden, Bereinigen, Analysieren und Visualisieren von Daten.

Vorteile

• KNIME ist für die kommerzielle Nutzung kostenlos.
• Seine große und aktive Community ist eine zuverlässige Unterstützungsquelle.
• Benutzer können benutzerdefinierte Workflows erstellen, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Nachteile

• Die Beherrschung der Benutzeroberfläche von KNIME erfordert umfangreiche Schulung.
• Die Berichts- und Visualisierungsoptionen von KNIME sind im Vergleich zu Tools wie Tableau und Power BI eingeschränkt.
• Arbeiten mit unstrukturierten Daten ist komplex.

Ideal für: Datenanalyse und Workflow-Automatisierung, richtet sich an Benutzer mit durchschnittlichen technischen Kenntnissen.

 

RapidMiner

Als nächstes auf unserer Liste der Datenanalysetools steht RapidMiner, eine Data-Science-Plattform zur Vereinfachung der Data Mining Prozess. Datenwissenschaftler, Analysten und Geschäftsanwender verwenden RapidMiner für Datenaufbereitung, Erkundung, Modellierung, Bewertung und Bereitstellung.

Vorteile

• Es bietet Funktionen zum automatisierten Modellerstellen und Optimieren.
• Das Tool lässt sich problemlos in große Datenquellen integrieren.
• RapidMiner bietet integrierte Funktionen zum Optimieren von Variablen für eine höhere Genauigkeit.

Nachteile

• Im Vergleich zu anderen Analysetools ist RapidMiner teuer.
• Die Lernkurve ist steiler, insbesondere bei erweiterten Funktionen.
• Für die Verwaltung von Data-Science-Workflows sind qualifizierte Fachkräfte erforderlich.

Ideal für: Datenwissenschaftler und Analysten in Unternehmen jeder Größe für Daten-Wrangling, Mining, Modellierung, Exploration und prädiktive Analytik.

 

Orange

Orange ist ein weiteres Open-Source-Tool für maschinelles Lernen und Data Mining, das sich in erster Linie an Datenwissenschaftler, Forscher und Studenten richtet und sich auf Datenanalyse und -visualisierung konzentriert. Das Analysetool verwendet visuelle Programmierung, um Data Mining zu vereinfachen.

Vorteile

• Die Installation und Verwendung ist für Benutzer unkompliziert.
• Orange lässt sich problemlos in Python integrieren.
• Es bietet eine Vielzahl von Diagrammen und Tabellen zur Datenerkundung und -visualisierung.

Nachteile

• Laut Nutzerbewertungen mangelt es der Dokumentation an Tiefe.
• Ein hohes Maß an Abhängigkeit von externen Python-Bibliotheken.
• Kundensupport ist nicht gerade die Stärke von Orange.

Ideal für: Datenvisualisierung und maschinelles Lernen, gut geeignet für Datenanalysten und Forscher aller Erfahrungsstufen.

 

Domo Data Experience-Plattform

Domo ist ein cloudbasiertes Datenanalysetool, das Daten für jeden in einer Organisation zugänglich macht. Wie andere Tools zur Datenanalyse verfügt Domo über eine visuelle Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Visualisierungen, Berichte und Dashboards erstellen können, ohne dass umfassende technische Kenntnisse erforderlich sind.

Vorteile

• Benutzer können Daten selbstständig untersuchen, ohne auf die IT angewiesen zu sein.
• Domo verarbeitet große Datensätze und liefert Einblicke in Echtzeit.
• Es bietet eine interaktive mobile Datenanalyseanwendung.

Nachteile

• Da es sich bei Domo um ein cloudbasiertes Analysetool handelt, kann es schnell teuer werden.
• Angesichts der Komplexität der erweiterten Funktionen sind die Anleitungen nicht so effektiv.
• Für Unternehmen, die auf eine Infrastruktur vor Ort angewiesen sind, ist Domo möglicherweise nicht die beste Option.

Ideal für: einheitlich Datenmanagement, Business Intelligence und Zusammenarbeit, ausgerichtet auf mittlere bis große Unternehmen.

 

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics ist eine Business Intelligence (BI) und Analytik Plattform für ein breites Benutzerspektrum, beispielsweise Führungskräfte, Unternehmensanalysten und Datenwissenschaftler.

Vorteile

• Bietet die Möglichkeit, Daten über Konversationsabfragen basierend auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu erkunden.
• Das Erstellen und Anpassen von Dashboards ist unkompliziert.
• Verwendet KI, um automatisch tiefere Einblicke zu gewähren.

Nachteile

• Die Vielzahl der Funktionen führt zu einer steilen Lernkurve.
• Die Benutzeroberfläche der mobilen Analyse-App ist nicht ausgefeilt.
• Benutzer in Überprüfungskanälen berichten von Leistungsproblemen beim Umgang mit sehr großen Datensätzen.

Ideal für: KI-gestützte Analysen und Self-Service-Reporting auf Unternehmensniveau, ideal für große Unternehmen mit einer Mischung aus technischen und nicht-technischen Benutzern.

Was macht ein Datenanalysetool großartig?

Softwarepakete für die Datenanalyse verfügen über unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten. Einige bieten eine komplette End-to-End-Analyselösung einschließlich Datenintegration, Bereinigung, Analyse und Visualisierung, andere konzentrieren sich stärker auf bestimmte Aspekte wie fortgeschrittene statistische Modellierung oder Echtzeit-Datenverarbeitung.

Als Faustregel gilt: Ein gutes Datenanalysetool vereint heute die Erfassung, Vorbereitung, Erkundung, Analyse, Visualisierung und Zusammenarbeit von Daten in einem einzigen, benutzerfreundlichen Paket.

Darüber hinaus sollte das Tool:

• einfach zu navigieren sein, auch für Personen ohne umfassende technische Kenntnisse
• flexibel genug sein, um es den Benutzern zu ermöglichen, es an ihre spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben anzupassen
• bieten vielfältige Visualisierungs- und Reporting-Möglichkeiten
• Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen können (Datenbanken, Tabellen, APIs usw.)
• bieten die Möglichkeit, große Datensätze zu verarbeiten und zu manipulieren
• verfügen über integrierte Funktionen zum Umgang mit fehlenden Daten, Ausreißern und Inkonsistenzen
• verfügen über Funktionen zur Durchführung mehrerer Arten von Analysen

Wie wählt man ein Datenanalysetool für müheloses BI und Analytics aus?

Jedes Unternehmen möchte sein Team von Daten- und Geschäftsanalysten mit den besten Tools für die Datenanalyse ausstatten, um Entscheidungen zu treffen, die unterstützt werden durch zuverlässige Daten. Da jedoch keine zwei Unternehmen den gleichen Datenbedarf haben, ist es ebenso unwahrscheinlich, dass eine einzige Analyselösung beide Anforderungen vollständig erfüllt. Daher obliegt es dem Unternehmen, seinen Datenbedarf zu bewerten und ein Tool auszuwählen, das diesen am effektivsten erfüllt.

Bestimmen Sie die Art der Daten, die Ihre Organisation verarbeitet

Verschiedene Tools eignen sich hervorragend für die Verarbeitung unterschiedlicher Datenformate. Einige Tools sind beispielsweise für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Textdaten für die Stimmungsanalyse geeignet, während andere auf relationale Datenbanken für spezifische Datenanalysen spezialisiert sind. Überlegen Sie sich also im ersten Schritt, welche Art von Daten Ihr Unternehmen analysieren muss und aus welchen Datenquellen sie stammen. Handelt es sich um strukturierte Daten aus Datenbanken und Tabellenkalkulationen, halbstrukturierte Daten wie Protokolle und JSON-Dateien oder unstrukturierte Daten wie Textdokumente und Social-Media-Feeds?

Bewerten Sie, ob Sie ein dediziertes Tool zur Datenintegration benötigen

Dies führt uns zu der Tatsache, dass ein Tool, das ausschließlich für die Analyse und Berichterstattung entwickelt wurde, nicht alle Nuancen der Daten verarbeiten kann und fast immer eine Datenintegrationsplattform als Brücke benötigt. Diese Tools sind spezialisiert auf Daten extrahieren aus verschiedenen Quellen, wandelt sie in ein einheitliches Format um und lädt sie in ein Data Warehouse oder Analyseumgebung und stellen Sie dabei sicher, Datenqualität und Zugänglichkeit, die für genaue und zuverlässige Analysen unerlässlich sind.

Berücksichtigen Sie die Anforderungen und das Fachwissen des Endbenutzers

Sie müssen auch das technische Fachwissen des Endbenutzers berücksichtigen – wird es von einem nicht-technischen Benutzer (Business-Analyst) oder einem technisch versierteren Benutzer (Datenanalyst oder Datenwissenschaftler) verwendet? Während einige Plattformen Funktionen bieten, die den Anforderungen beider Benutzergruppen gerecht werden, sind andere Tools nur auf die eine oder die andere ausgerichtet. Tools mit einer visuellen Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche sprechen Business-Benutzer an, während Datenwissenschaftler im Allgemeinen mehr Kontrolle benötigen und daher Analyselösungen bevorzugen, die eine Mischung aus Codierungs- (normalerweise SQL) und Point-and-Click-Funktionen bieten.

Weitere Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, sind:

• Die Preisstruktur des Tools.
• Die Qualität der Kundenbetreuung.
• Die Tiefe der Dokumentation.
• Mögliche Abhängigkeit vom Anbieter.

Welche Anwendungsfälle können Sie mit einem Datenanalysetool abdecken?

Eine umfassende Datenanalyseplattform sollte in der Lage sein, eine große Bandbreite an Anwendungsfällen abzudecken.

Datenvisualisierung

In diesem Fall müssen Unternehmen Daten in visuelle Darstellungen (Diagramme, Grafiken, Karten) übersetzen, um Muster und Trends zu verstehen. Zur Visualisierung von Daten benötigen Sie Tools mit einer breiten Palette an Diagrammtypen, Interaktivität, Anpassungsoptionen und Integration mit anderen Datenanalysetools.

Business Intelligence (BI)

BI wandelt Daten in umsetzbare Erkenntnisse um, die strategische Entscheidungsfindung unterstützen. Für BI benötigen Sie Datenanalysetools, die die Datenmodellierung, Berichterstattung und Visualisierung vereinfachen und Funktionen zur Zusammenarbeit bieten.

Reporting

Beim Reporting werden vordefinierte, formatierte Datenzusammenfassungen für den regelmäßigen Gebrauch erstellt. Dafür sind Tools mit Berichtsvorlagen sowie Optionen für Planung, Verteilung und Datenexport erforderlich.

Erweiterte Datenanalyse

Manchmal müssen Unternehmen komplexe statistische und maschinelle Lerntechniken anwenden, um versteckte Muster und Erkenntnisse zu extrahieren. Für erweiterte Datenanalysen benötigen Sie spezialisierte Datenanalysetools mit statistischen Funktionen, Algorithmen für maschinelles Lernen, prädiktiven Modellierungsfunktionen und Data-Mining-Funktionen.

Explorative Datenanalyse (EDA)

Dabei werden Daten untersucht, um Muster und Anomalien ohne vordefinierte Hypothesen zu entdecken. EDA kann mit Tools durchgeführt werden, die Folgendes bieten: Datenprofilierung und Visualisierungsfunktionen, statistische Zusammenfassungen und interaktive Erkundungsfunktionen.

Data Mining

Um Muster in großen Datensätzen zu entdecken, benötigen Unternehmen Datenanalysetools mit Datenvorverarbeitung, Assoziationsregel-Mining, Clustering, Klassifizierung und Vorhersagefunktionen.

Data Engineering

Viele Unternehmen entwerfen und bauen Dateninfrastrukturen zur Unterstützung der Datenanalyse. Um den Prozess zu vereinfachen, benötigen sie spezielle Tools für die Datenanalyse. Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), Data Warehousing, Daten See Verwaltung und Cloud-Integration.

Viele moderne Datenanalysetools bieten eine Kombination dieser Funktionen, um eine umfassende Lösung bereitzustellen. Beispielsweise umfasst ein BI-Tool normalerweise Datenvisualisierung, Berichterstellung und grundlegende Analysefunktionen, während sich eine Data-Science-Plattform auf erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und Datentechnik konzentriert.

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