Datenanalysetools sind nicht alle gleich und die Auswahl des richtigen Tools kann eine Herausforderung sein. In diesem Blog untersuchen wir die besten Datenanalysetools auf dem Markt mit ihren wichtigsten Funktionen, Vor- und Nachteilen, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches für Ihr Unternehmen geeignet ist.
Bis 2027 wird der Wert der Big Data Analytics-Branche auf 103 Milliarden Dollar, was erklärt, warum Unternehmen weltweit auf Datenanalyse setzen. Die Arbeit in der Datenanalyse kann aufgrund der Vielzahl verfügbarer Technologien eine Herausforderung sein.
Im Jahr 2025 werden Unternehmen die besten Funktionen für Datenanalysetools zur Verfügung stehen. Lassen Sie uns jedoch zunächst ein Datenanalysetool definieren.
Was ist ein Datenanalysetool?
Bei der Datenanalyse geht es darum, Daten logisch zu organisieren, zu erklären, zu präsentieren und Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Datenanalyse hilft dabei, sinnvolle Entscheidungen zu treffen, indem sie wertvolle Erkenntnisse liefert. Ein wesentliches Ziel der statistischen Datenanalyse ist es, Muster zu erkennen. Muster können Einzelhändlern helfen, effektivere Entscheidungen zu treffen, indem sie unstrukturierte und halbstrukturierte Daten analysieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Analyse Unmengen an Daten kann Unternehmen einen Vorteil verschaffen. Ein Datenanalysetool ist ein Softwareprogramm, mit dem Datenanalysten analytische Aktivitäten entwickeln und durchführen, die zu besseren Geschäftsentscheidungen und niedrigeren Kosten bei gleichzeitiger Steigerung des Gewinns führen. Mit dem Entwicklung von Big Data Analysetools, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden zunehmend eingesetzt. Diese Tools und Business Intelligence ermöglichen Ihnen die Durchführung prädiktiver Analysen unstrukturierter und strukturierter Daten.
Wie werden Datenanalysetools verwendet?
Gängige Datenanalysetools unterstützen Unternehmen dabei, Trends und Muster in Kundendaten aufzudecken, um auf Grundlage dieser Informationen bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unabhängig davon, ob Sie nach einem einfachen oder einem fortgeschritteneren Datenanalysetool suchen, können Sie viele Onlinetools verwenden, um Ihre Daten online zu analysieren.
Tools zur Datenanalyse: Welche Vorteile bietet Big Data Analytics für Unternehmen?
Big Data ist mehr als nur ein Schlagwort. Unternehmen müssen solide Strategien für den Umgang mit großen Datenmengen entwickeln, um Big Data voll auszunutzen. Die Verwaltung unstrukturierter Daten stellt für 95 Prozent der Unternehmen ihrer Branche eine Herausforderung dar. Die Vermögenswerte des Unternehmens sind möglicherweise die wichtigsten, die sie besitzen.
Die Bedeutung der Big Data-Analyse kann nicht genug betont werden. Datenanalysetools helfen Unternehmen, Big Data sinnvoll zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Tools zur Analyse von Big Data sind in dieser Situation von Vorteil. Mithilfe dieser Tools können Unternehmen Muster erkennen, Trends identifizieren und aufschlussreiche Daten sammeln, die für bessere Geschäftsentscheidungen verwendet werden können.
Die Analyse großer Datenmengen kann für Unternehmen in vielerlei Hinsicht von Vorteil sein.
- Analysieren Sie große Datenmengen in mehreren Formaten schnell und präzise.
- Branchen wie nachhaltige Lieferkette, Logistik und taktische Entscheidungsfindung könnten von schnelleren, präziseren Entscheidungen profitieren.
- Die Produktentwicklung wäre effektiver, wenn wir wüssten, was die Benutzer wollen, bevorzugen und fühlen.
- Beeinflussen Sie Geschäftsentscheidungen durch Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen.
- Bereiten Sie sich auf unvorhergesehene Herausforderungen und Umstände vor.
- Erfüllen und Übertreffen der Kundenerwartungen durch pünktliche Lieferung von Waren und Dienstleistungen.
- Erstellen Sie innovative Produkte, Dienstleistungen und Geschäftspläne.
Die 17 besten Datenanalysetools für Unternehmen im Jahr 2025
Die folgende Liste der 17 besten Datenanalysetools basiert auf Funktionen, Vorteilen und Beliebtheit.
1 Python
Über 10.1 Millionen Nutzer und über 28 Prozent Popularität machen Python Programmiersprache ist eines der beliebtesten Datenanalysetools. Die Vielfalt der von Python angebotenen Bibliotheken und Anwendungen macht es zu einem unverzichtbaren Tool für jeden Datenanalysten. Die große Python-Community ermöglicht es, eine nahezu unbegrenzte Anzahl von Bibliotheken zu finden, die für eine breite Palette von Datenanalyseaufgaben geeignet sind. Zu diesen Tools gehören Pandas und PsychoPy, die auf Datenmanipulation spezialisiert sind.
Ein Python-Programm kann Datenanalysen durch Data Mining, Datenverarbeitung, Modellierung und Visualisierung durchführen. NumPy-Operationen erleichtern die Datenverarbeitung und -berechnung. Die Matplotlib- und Seaborn-Bibliotheken von Python sind beliebt für die Visualisierung von Daten. Darüber hinaus machen diese Bibliotheken es zu einem unschätzbaren Hilfsmittel für die Datenvisualisierung. Erwägen Sie die Verwendung von ein Python-Kurs für die Datenvisualisierung, um diese Tools effizient zu nutzen und Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Die Skalierbarkeit von Python macht es zu einem der Top-Tools für die Datenanalyse; allerdings ist es langsam und benötigt im Vergleich zu anderen Programmiersprachen viel Speicher.
2. Tableau
Tableau ist ein hervorragendes Tool zum Erstellen interaktiver Dashboards und Visualisierungen ohne Programmierkenntnisse. Datenvisualisierung und -analyse sind Schlüsselkompetenzen bei multinationalen Unternehmen wie Citibank, Deloitte, Skype und Audi. Über eine Million Mitglieder beteiligen sich an der Tableau-Community, die weltweit über 500 Gruppen und aktive Community-Foren umfasst.
Wenn Sie Tableau für die Datenanalyse verwenden, können Sie sich mehr auf die Datenanalyse als auf das Data Mining konzentrieren. Dies macht es zum richtigen Tool für Datenwissenschaftler und -analysten. Dieses Business-Intelligence-Tool verarbeitet eine große Menge numerischer Daten besser. Eine einfache Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche macht die Verwendung sehr einfach. Ein Datenanalyst kann auch Berechnungen einfach ändern und analysieren Sie verschiedene Szenarien mit der Drag-and-Drop-Oberfläche.
3. Microsoft Power BI
Über 13,000 Online-Community-Mitglieder nutzen Microsoft Power BI zur Analyse und Visualisierung von Daten. Die Popularität von Power BI beruht auf seiner Fähigkeit, seinen Benutzern immer wieder neue und spannende Funktionen zu bieten. Zu den neuesten Ergänzungen gehören neue Formatbereiche, Canvas-Zoom, Feldparameter usw. Power BI-Benutzer können schnell interaktive visuelle Berichte und Dashboards erstellen. Ein wichtiges Verkaufsargument der Anwendung ist die Integration mit Cloud-Quellen, einschließlich Google Analytics und Facebook.
Analysieren, teilen und überwachen Sie Ihre Business Analytics-Daten über einen einzigen Zugriffspunkt mit Power BI. Power BI ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf ihre Datenbestände, da es Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert. Darüber hinaus können sie Live-Dashboards und Berichte basierend auf lokalen und Cloud-Daten anzeigen.
4 Microsoft Excel
Eine Datenanalyseplattform wie Microsoft Excel Als nächstes folgen Pivot-Tabellen, wobei diese das nützlichste Analysetool sind. Auch nach mehr als 30 Jahren ist die Verwendung von Excel-Tabellen noch immer unverzichtbar. Das ursprüngliche Konzept ähnelt dem heutigen; es sieht besser aus und verfügt über viele zusätzliche Funktionen. Mit einer Tabelle können Umsatzmuster, Geschäftsabläufe, Marketingtrends und mehr analysiert werden.
In Bezug auf Datenanalysetools in Excel bietet Excel Funktionen zur Datenbereinigung und -erkundung sowie erweiterte Analysefunktionen wie Power Query, Autofilter, Power Pivot und Power Maps. Datenpunkte werden in Zellen im grundlegendsten Format von Excel gespeichert. Zur besseren Sichtbarkeit und Verwaltung werden numerische Daten in Tabellenkalkulationen eingegeben.
5. Qlikview
QlikView wird von mehr als 50,000 Kunden weltweit genutzt, darunter CISCO, NHS, KitchenAid und SAMSUNG. CISCO, NHS, KitchenAid und Samsung gehören zu den Top-Marken, die QlikView für Self-Service-Business Intelligence, Datenvisualisierung und erweiterte Analysen verwenden. Datenanalysesoftware wie QlikView kann in jeder Organisation eingesetzt werden, die nach einfachen, abteilungs- oder unternehmensweiten Dashboards und Ad-hoc-BI-Analysefunktionen sucht. Die Datenanalysesoftware kann einem Datenanalysten dabei helfen, Daten aus mehreren Quellen mithilfe von Skripting- und Datenvisualisierungstools in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.
Neben der Planung von Neuladungen, der Verteilung, Berechnung und Verarbeitung von Daten umfasst die Qlikview-Plattform verschiedene Komponenten, die mehrere Aufgaben übernehmen. Große Datenmengen erfordern QlikView Publisher und QlikView Server, zwei Schlüsselelemente. Durch die Planung von Skriptneuladungen und Verteilungsaufträgen stellt QlikView Publisher sicher, dass Benutzer immer aktuelle Daten erhalten. Darüber hinaus kann der QlikView-Server die Berechnungs- und Verarbeitungsaktivitäten der Anwendung überwachen.
6. R
Über 700 Github-Repositories und drei Millionen Benutzer weltweit machen R ein leistungsstarkes Tool für explorative Datenanalyse, statistische Berechnungen und Datenvisualisierung. Statistische Analyse und Datenwissenschaft werden seit 1995 verwendet.
Es unterstützt Windows und macOS und verfolgt eine Open-Source-Richtlinie. Mit der Programmiersprache R können verschiedene statistische Analysen durchgeführt werden, darunter Regression, Conjoint, Clusteranalyse und viele andere.
7. SAS
SAS bleibt mit über 80,000 Benutzern weltweit eines der führenden Datenanalysetools der Branche, darunter Google, Twitter, Netflix usw. Die SAS-Software ist die umfassendste und leistungsstärkste heute verfügbare Software für die Datenanalyse und Entwicklung von Anwendungen im Zusammenhang mit prädiktiver Analyse, Datenverwaltung, statistischer Analyse, Data Mining und prädiktiver Modellierung.
Mit diesem Statistiksoftwarepaket können Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen wie SAS-Tabellen und Excel-Arbeitsblättern zugreifen und diese organisieren und bearbeiten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
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8. Jupyter-Notizbuch
Wenn Sie Code in derselben Benutzeroberfläche bearbeiten und auf dieselbe Weise ausführen könnten, könnten Sie die Ergebnisse Ihrer Änderungen sofort und in Echtzeit sehen, wenn Sie die Änderung vornehmen. Jupyter Notizbuch tut genau das! Code, Kommentare, Multimedia und Visualisierungen können mit Jupyter Notebook zu einem interaktiven Notebook kombiniert werden.
Jupyter Notebook unterstützt mehr als 40 Sprachen, darunter Python und R, und lässt sich in umfangreiche Datentools wie Apache Spark integrieren.
9. MESSER
Open-Source, Cloud-basierter Konstanz Information Miner (KNIME) ist eine Datenintegrationsplattform. KNIME ermöglicht es jedem, Data Science-Workflows und -Komponenten zu visualisieren und wiederzuverwenden. KNIME wurde ursprünglich für die Pharmaindustrie entwickelt und erfreut sich aufgrund seiner Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, auch in anderen Branchen großer Beliebtheit.
KNIME kombiniert Dateneingaben und Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen und visualisiert gleichzeitig die Programmierung und die Integration von Tools. Mit der KNIME-Analyseplattform können auch Nicht-Programmierer visuelle Abläufe erstellen, selbst wenn sie wenig bis keine Erfahrung mit der Datenanalyse haben.
10. SQL
Structured Query Language (SQL) wurde 1974 erfunden. Die SQL-Sprache ist für Datenwissenschaftler und Analysten unverzichtbar. Da die Sprache einfach ist, ist das Abrufen von Daten aus einer Datenbank problemlos möglich. Mit SQL können Daten abgerufen, geändert und Nullwerte verarbeitet werden.
SQL ist beliebt, um schnell Datenbanken zu erstellen und mit ihnen zu interagieren. Aufgrund seiner Einfachheit wird es aber auch für die Datenanalyse verwendet. In Bezug auf die Interaktion mit Datensätzen ähnelt es Excel und sogar der Python-Bibliothek Pandas.
11. Talende
Laut Forrester Wave: Enterprise Data Fabric, Q2 2022, Talend ist ein führender Anbieter von Enterprise Data Fabrics. Mit diesem Java-basierten ETL-Tool können Datenwissenschaftler Millionen von Datensätzen schnell verarbeiten und Komplettlösungen für jedes Datenprojekt bereitstellen.
Mit den cloudbasierten Datenmanagement- und Analyselösungen von Talend ist es einfacher, Daten in ein Warehouse zu verschieben und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Produkte und Funktionen von Talend sind über eine einzige Schnittstelle zugänglich, sodass Sie die Kontrolle über alle Ihre Daten haben.
12. Klipfolio
Die Klipfolio Das cloudbasierte Analysetool hat über 50,000 Kunden, darunter Deloitte, KPMG und Visa. Verschiedene Kennzahlen können von einem einzigen Standort aus verfolgt werden.
Indem Klipfolio Ihre Echtzeitleistung mit Ihren früheren Daten vergleicht, hilft es Ihnen, die Leistung Ihres Unternehmens besser zu verstehen. Die Klipfolio-Anwendung integriert Daten aus Cloud-Anwendungen, SQL-Datenbanken, Computerdateien und Cloud-Filesharing-Diensten.
13. Sisense (ehemals „Periscope Data“)
SQL, Python und R ermöglichen technischen Analysten die Transformation von Daten, während weniger technische Benutzer Dashboards gemeinsam nutzen können. Data Warehouses und Datenbanken können integriert werden mit Sisense, früher Periscope Data, jetzt im Besitz von Sisense. Periscope Data bietet auch HIPAA-HITECH und andere Sicherheitszertifizierungen an.
14. IBM Cognos
Mit IBM Cognos, in den Daten verborgene Erkenntnisse werden aufgedeckt und in einfachem Englisch erklärt. Darüber hinaus verfügt Cognos über automatisierte Datenaufbereitungstools zum Bereinigen und Aggregieren von Datenquellen, die eine schnelle Integration und Experimentierung ermöglichen.
15. Hingucker
Schau bietet Business Intelligence und Datenanalyse über eine Cloud-basierte Plattform. Datenmodelle werden automatisch generiert, indem Datenschemata gescannt und Beziehungen abgeleitet werden. Ein integrierter Code-Editor ermöglicht es Dateningenieuren, Modelle zu ändern.
16. Rapid Miner
Diese Technologie integriert, bereinigt und transformiert Daten, bevor Benutzer prädiktive Analysen und statistische Modelle ausführen. Die meisten dieser Aufgaben können über eine einfache grafische Benutzeroberfläche ausgeführt werden. Der Marktplatz des Unternehmens bietet auch Plugins von Drittanbietern sowie R- und Python-Skripte für RapidMiner. Analysten können das Produkt dennoch selbst verwenden, um Daten vorzubereiten und Modelle auszuführen.
17. Apache-Spark
Apache Funken bringt Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen in die Zukunft. Angetrieben von einer mehrsprachigen Engine zur Skalierung von Einzelknotenmaschinen oder Clustern beliebiger Größe.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten bei der Echtzeit- und Stapelverarbeitung mit einer passenden Sprache – wählen Sie zwischen Python, SQL, Scala, Java oder R. Spark SQL optimiert seine Leistung in Echtzeit und passt den Ausführungsplan dynamisch an, um die Effektivität zu maximieren, indem Parameter aus Reduzierungsstrategien und Verbindungsalgorithmen automatisch angepasst werden.
Wie wählt man ein Tool zur Datenanalyse aus?
Mithilfe verschiedener Tools können Sie Daten analysieren, sobald Sie sie zur Verfügung haben. Wie finden Sie am besten eins? Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Analysetools die Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens. Ist es für anspruchsvolle Datenanalysten, Datenwissenschaftler oder nichttechnische Benutzer geeignet, die intuitive Benutzeroberflächen benötigen?
Einige Plattformen ermöglichen die interaktive Code-Entwicklung mit SQL und Plattformen, die sich auf Point-and-Click-Analysen für weniger technisch versierte Benutzer konzentrieren. Für Ihr Unternehmen relevante Visualisierungen sollten ebenfalls vom Tool unterstützt werden.
Modellierungsfunktionen sollten berücksichtigt werden. Die Datenmodellierung kann von einigen oder von Ihnen selbst durchgeführt werden. Sie müssen Ihre Daten vor der Analyse mit SQL oder DBT modellieren, wenn Sie ein Programm verwenden, das dies nicht tut. Kosten und Lizenzierung sind ebenfalls wichtig. Es gibt einige kostenlose Angebote und andere, die Gebühren erheben. Es gibt viele robuste kostenlose Lösungen. Benutzer sollten die teuersten verfügbaren Tools nicht ignorieren.
Schlussfolgerung
Eine wachsende Weltbevölkerung und technologische Fortschritte tragen zu einer Zunahme des Datenvolumens bei. Daher benötigen Unternehmen Big-Data-Analysetools, um diese Daten effektiv zu nutzen. Viele Topbranchen nutzen diese Tools, darunter die Reisebranche, das Gastgewerbe, der Einzelhandel und das Gesundheitswesen.
Jeder, der einen Job in der Datenanalyse sucht, sollte diese Gelegenheit nutzen, um praktische Erfahrung zu sammeln und seine Fähigkeiten und sein Fachwissen unter Beweis zu stellen. Arbeiten Sie praxisnah an spezifischen Big Data-Analyseprojekten auf Branchenebene mit, um ein tieferes Verständnis der Tools zu erlangen. Crawlbase bietet eine breite Palette spannender Big Data-Projekte. Dies ist eine hervorragende Gelegenheit, mit diesen Projekten Ihre Karriere in der Datenanalyse anzukurbeln, also beeilen Sie sich!
