Data Visualization Software & Tools im Vergleich

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Mehr über Data Visualization Software & Tools im Vergleich

Data-Visualization-Tool-Definition: Was ist Datenvisualisierung und wozu wird Data-Visualization-Software benötigt?

Je größer die Datenflut im Unternehmen wird, desto schwieriger gestaltet es sich für diejenigen, deren Arbeit stark damit verbunden ist, entsprechende Informationen effizient und effektiv anzuwenden - sprich letztendlich wirklich nützliche Entscheidungen aus diesen abzuleiten. Maschinen und deren Algorithmen haben keinerlei Probleme, Big Data zu erfassen, auszulesen und im jeweiligen Kontext optimal zu nutzen. Bei Menschen sieht die Sache jedoch anders aus. Sie benötigen spezifische Unterstützung, damit umfangreiche Daten für sie greifbar und schließlich überhaupt brauchbar werden.

Hier kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Im Zuge dessen werden riesige Datensätze durch gängige Visualisierungsmethoden, wie Diagramme, Plots, Infografiken, Animationen etc. präzise auf den jeweiligen Nutzenkontext ausgerichtet, dargestellt und verständlich gemacht. Derartige Präsentationen vermitteln komplexe Datenbeziehungen und datengestützte Erkenntnisse auf eine relativ leicht verständliche Weise.

Die Erstellung von Datenvisualisierungen ist natürlich nicht einfach. Es ist kaum möglich, dass Designer:innen einfach einen Datensatz, mit vielleicht hunderttausenden von Einträgen nehmen und manuell von Grund auf eine Visualisierung erstellen. Ein solches Vorgehen würde dutzende oder hunderte Stunden Arbeit bedeuten. Datenvisualisierung-Tools übernehmen diese To-dos und liefern prompte Ergebnisse.

Eine Software zur Visualisierung von Daten – oft auch Database-Visualization-Tools, Big-Data-Visualization-Tools bzw. Big-Data-Visualization-Software genannt – ermöglicht demnach eine weitgehend automatische Umwandlung von textlichen und numerischen Informationen in visuelle Diagramme, Tabellen oder andere im jeweiligen Kontext benötigte Darstellungen.

Wie funktionieren Data-Visualization-Tools?

Eine Software zum Visualisieren von Daten normalerweise in das zugrunde liegende System integriert. Das heißt, sie arbeitet direkt mit einer anderen Software bzw. Tool-Sammlung zusammen. Dabei kann die Datenvisualisierung-Software festgelegte Informationen aus dem jeweiligen System erfassen, analysieren und schließlich Berichte zu betreffenden Leistungen ausgeben.

Die zusammengetragenen Informationen werden im Regelfall in einem vorkonfigurierten visuellen Datenmodus dargestellt. So kann beispielsweise die monatliche Anzahl der Besucher:innen einer Website über den Zeitraum eines Jahres in Balkendiagrammen visualisiert werden, wobei jeder Balken die Anzahl der Besucher in einem bestimmten Monat repräsentiert.

Die Datenvisualisierung-Software ist auf Eingabedaten angewiesen, die aus dem zu analysierenden System bzw. einer innerhalb dessen genutzten Software stammen. Erst durch eine entsprechende Verknüpfung oder Integration können Informationen abgefragt und visuell dargestellt werden. So haben eigenständige Anwendungen im Allgemeinen spezifische Schnittstellen. Es gibt aber auch Data-Visualization-Tools, die direkt Teil eines bestimmten Software-Systems (Software-Pakets) sind und damit nicht erst manuell verbunden werden müssen.

Welche Vor- und Nachteile bieten Data-Visualization-Tools?

  • Datenbasierte Entscheidungen: Ganz an der Basis bringt Data-Visualization-Software den Vorteil, dass sie es auf einfache Weise ermöglicht, Daten, Metriken, Ziele und KPIs (in Echtzeit) zu verfolgen. Das Setzen von spezifischen Zielen und das Hinarbeiten auf diese sind in Unternehmen wichtige wirtschaftliche Faktoren. Entsprechende Fortschritte sollten natürlich möglichst differenziert verfolgt werden. Durch Datenvisualisierungen für die zugrunde gelegten KPIs können Firmen entsprechende Prozesse für Menschen bzw. Entscheider:innen greifbar machen. Dabei sind Datenvisualisierung-Tools breit einsetzbar. Sämtliche relevanten Geschäftskennzahlen, wie der Webverkehr, der Umsatz oder auch die Kundenakquise, können damit abgebildet werden.

  • Datenverständnis und –nutzbarkeit für Menschen: Weiterhin hilft Datenvisualisierung-Software ihren Benutzer:innen bzw. den Menschen im Unternehmen, welche Informationen für Entscheidungen annehmen müssen, diese leicht – und in vielen Fällen überhaupt erst – verstehen zu können. Durch den Einsatz von Datenvisualisierungslösungen erhalten betreffende Mitarbeiter:innen tatsächlich häufig erst die Möglichkeit, aus einer großen Flut von Informationen einen echten Wert zu ziehen. Ein Überblick und eine zweckdienliche Nutzung dieser Daten wäre ohne die Arbeit der Software kaum zu schaffen.

  • Ganzheitlicher Blick: In Unternehmen gibt es enorm viele wichtige Geschäftsdaten, die in wirtschaftlich relevante Entscheidungen einbezogen werden sollten. Entsprechende Informationen werden idealerweise aus den unterschiedlichen Quellen zusammengefügt und ganzheitlich verarbeitet. Eine Data-Visualization-Software schafft hier den nötigen Überblick. Das ist zum einen für die Geschäftsführung relevant, aber auch für Teams, die kritische Unternehmensdaten verstehen müssen.

  • Strategieeffizienz: Mithilfe von Datenvisualisierung-Software lassen sich außerdem schnell und einfach Trends in den Geschäftskennzahlen erkennen. Wenn bestimmte Werte die Ziele zum Monats-, Quartals- oder Jahresende nicht erreichen, können Unternehmen dies mit Data-Visualization-Tools feststellen. Je nachdem, wie sich die KPIs entwickeln, sind Strategien und Methoden zur Erreichung der Ziele dann anpassbar. Die Fähigkeit, schnell und datenbasiert zu reagieren, ist nicht zuletzt eine wichtige Voraussetzung für die digitale Transformation.

Nachteile gibt es direkt in Bezug auf Data-Visualization-Tools kaum. Wenn personenbezogene Informationen dargestellt werden, sollten Verantwortliche selbstverständlich darauf achten, dass ihre Software die geltenden Datenschutzrichtlinien einhält. Ist das nicht der Fall, besteht ein erhebliches Risiko, schwerwiegende juristische Probleme zu bekommen.

Ansonsten liegen die häufigsten Herausforderungen in der richtigen - oder im eigenen Unternehmenskontext wirklich zweckdienlichen - Anwendung von Software zur Datenvisualisierung. Zentrale Fragen sind hier folgende:

  • Werden tatsächlich die passenden Informationen betrachtet?

  • Ist die Darstellung für den jeweiligen Zweck umfassend?

  • Gehen die Visualisierungen an die richtigen Personen?

  • Werden die Daten vorteilhaft interpretiert?

Ob und wie diesen wichtigen Punkten nachgekommen wird, liegt selbstverständlich kaum noch im Verantwortungsbereich des Data-Visualization-Tools selbst.

Wie wählt man das passende Data-Visualization-Tool aus bzw. worauf sollte man besonders achten?

Bei Data-Visualization-Tools ist es wie mit allen digitalen Helfern: Nicht jede Software zur Visualization passt zu allen Unternehmensanforderungen.

So gibt es einige Datenvisualisierungslösungen, die auf bestimmte Branchen oder Teams innerhalb eines Unternehmens ausgerichtet sind, womit sie natürlich speziellere Funktionen mitbringen als allgemeine Data-Visualization-Software. Beispielsweise ist ein Marketing-Team in den meisten Fällen gut beraten, sich für eine spezifische Marketing-Lösung zu entscheiden. Dieses sollte nicht auf eine umfangreiche Enterprise-Suite zurückzugreifen, da es eben nur den Fortschritt bei bestimmten Marketing-Kennzahlen visualisieren und interpretieren muss. Es gibt auch Tools für die Vertriebsanalyse, für die Finanzen und diverse weitere Geschäftsbereiche.

Darüber hinaus verfügen zahlreiche andere Softwareprodukte über Controlling- und Bericht-Funktionen, die dann mitunter mit einer Datenvisualisierung verbunden sind. Ein CRM- oder ein Helpdesk-Tool kann beispielsweise über Datenvisualisierungsfunktionen verfügen. Der Unterschied ist, dass es sich hierbei eben lediglich um vergleichsweise rudimentäre Features handelt und nicht um die Hauptfunktion des Produkts.

Wie aus den Zeilen leicht herauslesbar ist, sollten sich Interessierte bei der Suche nach einem passenden Data-Visualization-Tool zunächst fragen, ob wirklich eine eigenständige Software zur Visualisierung von allgemeinen Daten gefragt ist oder womöglich ein Produkt, das nur für seinen Anwendungsbereich wichtige Visualization-Funktionen mitbringt? Eng damit verbunden sollte man sich mit den wahrscheinlich benötigten Kernfunktionen beschäftigen. Folgende mögliche Bestandteile sind dabei immer zu berücksichtigen.

  • Datenkompatibilität: Das Hauptmerkmal und die wichtigste Komponente, auf die potenzielle Käufer:innen bei Datenvisualisierung-Software achten sollten, ist, dass das Tool mit den benötigten Datenquellen integriert und genau die richtigen Informationen abrufen kann. Viele Visualization-Softwares können auf SaaS-Anwendungen, Cloud- sowie On-Premise-Datenbanken oder sogar auf selbst entwickelte Lösungen zugreifen. Einschränkungen sind jedoch möglich. Wenn beispielsweise einer der Hauptgründe für die Anschaffung eines Datenvisualisierung-Tools darin besteht, Marketing-Kampagnen nachzuverfolgen, das ausgewählte Programm aber nicht in das vorhandene Marketing-Automatisierungssystem integriert werden kann, ist der Zweck verfehlt.

  • Echtzeit-Tracking: Die Verfolgung von Echtzeitdaten ist eine weitere oft wichtige Funktion von Data-Visualization-Tools. Dies bietet die Möglichkeit, Fortschritte und Trends bei den KPIs eines Unternehmens unmittelbar zu beobachten. So stellt das Tool sicher, dass die Verantwortlichen schnell reagieren und ihre Strategien anpassen können, solange es signifikante Vorteile verschafft oder eben Nachteile abwendet.

  • Features zur Stützung der Entscheidungsfindung: Ein Visualisierungs-Tool stellt Daten in einem aussagekräftigen Format bereit. Es kann zuvor aufgezeichnete Informationen analysieren und sogar zukünftige Muster vorhersagen. Entsprechende Daten erweisen sich jedoch nur dann als wirklich sinnvoll, wenn die Endbenutzer:innen auch in der Lage sind, die notwendigen Entscheidungen auf der Grundlage der aufgedeckten Informationen zu treffen. Damit dies wahrscheinlicher ist, haben Data-Visualization-Tools mitunter Features zur Unterstützung für das Erkennen von Trends, erweiterte Analysen und andere Hilfefunktionen zur Bewertung von Metriken an Bord.

  • Skalierbare/flexible Infrastruktur: Ein weiterer wichtiger Faktor, der zum Erfolg eines Big-Data-Visualization-Tools beiträgt, ist die richtige Infrastruktur. Je dynamischer sie ist, desto effizienter kann die Lösung eingesetzt werden. Die Menge der gespeicherten, verwalteten und analysierten Daten ist normalerweise immens und wächst stetig. Daher kommt heute häufig das Cloud-Computing oder Serverless-Computing ins Spiel. Bei größeren Arbeitslasten kann die Infrastruktur hier einfach verwaltet und konfiguriert werden, ohne dass hohe zusätzliche Kosten anfallen. Das spart nicht nur Geld, sondern auch Zeit sowie Mühe für die Mitarbeiter:innen und macht den Prozess im Ganzen flexibler.

  • Integrationsfähigkeit: Die Visualisierungen aus Big Data helfen den Nutzer:innen nur dann, wenn sie nahtlos in die jeweils betreffenden operativen Geschäftssysteme integriert werden. Entscheider:innen können hier leicht die Gründe für Erfolge oder Misserfolge erforschen, die damit verbundenen Metriken einsehen, bevorstehende Ereignisse prognostizieren und Methoden oder Verfahren ableiten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Dafür verfügen gute Datenvisualisierung-Tools über eine effektive API-Unterstützung, die genau solche flüssigen Prozesse im Zusammenhang mit Programmen, welche im Team bereits erfolgreich verwendet werden, ermöglicht.

  • Kollaborationsmöglichkeiten: Es gibt viele Fälle, in denen Teammitglieder remote miteinander in Kontakt treten müssen, um ihre Erkenntnisse auszutauschen oder um eine sinnvolle Diskussion über aktuell visualisierte Daten zu führen. Die Interaktion in Echtzeit ist dabei natürlich sehr viel effizienter und schließlich effektiver, um vorteilhafte Schlussfolgerungen zu ziehen, als die gesammelten Daten einfach nur weiterzuleiten. Funktionen zur direkten Zusammenarbeit sind somit tatsächlich ein sehr hilfreiches Element von Software zur Datavisualisierung. Sie ermöglichen besonders schnelle und produktive Ergebnisse.

  • Usability und Performance-Features: Wenn Visualization-Tools schwierig zu bedienen sind oder nicht flüssig funktionieren bzw. unsaubere Prozesse hervorrufen, werden sie wahrscheinlich weniger genutzt. Eine Verzögerung von ein paar Sekunden mag für einige Anwendungsfälle nicht von Bedeutung sein. Benutzer:innen, die den ganzen Tag über Daten visualisieren oder entsprechende Entscheidungen treffen müssen, können dadurch signifikant in ihrem Workflow gestört werden. Zu den typischen Funktionen, die zur Verbesserung der Leistung beitragen, gehören Eingabeaufforderungen, Einstellungen zur Datenoptimierung, dynamische Ladeoptionen oder auch KI.

  • KI-Integration: Visualisierung-Tools für Big Data beinhalten immer häufiger Machine-Learning, Deep-Learning und natürliche Sprachverarbeitung, um die Analysen und Vorhersage leichter und effektiver zu gestalten.

  • Mobilfähigkeit: Anbieter von Visualisierungs-Tools stellen heute sehr häufig mobile Funktionen bereit, sodass die Benutzer:innen Geschäftskennzahlen unabhängig von ihrem Standort über Smartphones oder Tablets beobachten bzw. darstellen können. In der heutigen Geschäftswelt sind Mitarbeiter:innen immer öfter unterwegs oder arbeiten generell remote zu Hause. Die Möglichkeit, Data-Visualization-Dashboards von Mobiltelefonen oder Tablets aus zu betrachten ist somit oftmals schon unabdingbar.

Was kosten Data-Visualization-Tools?

Data-Visualization-Tools gibt es grundsätzlich in zwei verschiedenen Bereitstellungsausführungen:

  • on-premise (auf den Rechnern vor Ort installiert)

  • oder in der Cloud als Software-as-a-Service (SaaS).

Systeme, die das Bereitstellungsmodell in der Cloud verwenden, werden auch als "webbasierte Softwares" bezeichnet. Bei diesen Ausführungen liegt die komplette Anwendung auf den Servern des Anbieters und wird von jenem gewartet. Die Benutzer:innen können dann mit praktisch jedem Gerät, das an das Internet angeschlossen ist, darauf zugreifen. Das geschieht über einen herkömmlichen Browser oder eine spezielle App. Entsprechende Tools werden normalerweise als Abo abgerechnet. Unternehmen zahlen monatlich oder jährlich einen bestimmten Betrag. Je nach Umfang der Anwendung fallen hier zwischen rund zehn und 300 € pro Monat an.

Bei der Vor-Ort-Bereitstellung wird die Data-Visualization-Software intern auf den eigenen Servern gehostet. Die Daten in den Datenbanken und alle zugehörigen Anwendungen werden lokal gespeichert und ausgeführt. Die Benutzer:innen können auch hier aus der Ferne auf das System zugreifen – aber nur dann, wenn es eine Remote-Funktion mitbringt. Solche Programme werden häufig einmalig für eine größere Summe gekauft oder ebenfalls gemietet und können dann relativ frei verwendet werden. Besonders flexibel sind Betriebe mit On-Premise-Open-Source-Visualization-Tools.

Für On-Premise-Lösungen werden im Allgemeinen umfangreichere (personelle) IT-Ressourcen benötigt, die zusätzliche Kosten bedeuten. Kleinere Firmen verfügen oft nicht über ausreichende (finanzielle) Mittel, um eine solche Software zu betreiben. Für sie sind Cloud-Data-Visualization-Tools meistens die günstigere Option. Sie können in der Regel schneller und einfacher implementiert werden und rufen eben keine zusätzlichen Aufwände für Hosting und Wartung hervor.

Wer auf der Suche nach einem Datenvisualisierung-Tool als kostenlose Lösung ist, wird ebenfalls fündig. Allerdings kommt eine Datenvisualisierung-Software-Freeware nur mit gewissen Basisfunktionen. Daher eignen sich derartige Data-Visualization-Toolkits nur bedingt für geschäftliche Zwecke.

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