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bimanu One

5,0 (3)

Die besten bimanu One Alternativen

So schätzen User das Tool ein

86%
Benutzerfreundlichkeit
Kategorie-Durchschnitt: 81 %
Sehr gut
100%
Kundensupport
Kategorie-Durchschnitt: 86 %
Ausgezeichnet
100%
Erfüllung der Anforderungen
Kategorie-Durchschnitt: 91 %
Ausgezeichnet
76%
Einfache Einrichtung
Kategorie-Durchschnitt: 78 %
Sehr gut
Weiterführende Links

Hast du bimanu One bereits genutzt?

Tausende Teams verlassen sich bei der Software-Auswahl auf echte Erfahrungsberichte. Mit deiner Bewertung hilfst du anderen bei der Entscheidung.

Allgemeine Features

Setup & Support

Cloud
On-premise
24/7-Support
Deutschsprachiger Support

Datenschutz

Serverstandort DE
Serverstandort EU
Nur EU-Unternehmen beteiligt
EU-Standardvertrag

Versionen

Kostenlose Version
Kostenlose Testversion

bimanu One Bewertungen

Was Nutzer über bimanu One sagen

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5,0
In den letzten 30 Tagen

Starker Partner für unsere Datenstrategie

Was gefällt dir am besten?

Die Zusammenarbeit mit Bimanu verlief von Anfang an äußerst positiv. Die Umsetzung erfolgte unmittelbar nach der Entscheidung für Bimanu, ohne eine längere Vorlaufzeit. Bemerkenswert ist, dass Bimanu das Produkt kontinuierlich weiterentwickelt und eigenes Kundenfeedback aktiv in diesen Prozess integriert. Dies vermittelt dem Partner das Gefühl, nicht nur als Lizenznehmer, sondern wichtiger Bestandteil der Weiterentwicklung zu sein. Besonders das Produkt Bimanu One with Contextual Intelligence (CI) überzeugte uns in Bezug auf seine zukunftsorientierte Ausrichtung. Die KI kennt ausschließlich den eigenen Unternehmenskontext, arbeitet DSGVO-konform und die Unternehmensdaten werden nicht zum Trainieren an KI-Anbieter weitergegeben.

Was gefällt dir nicht?

Technisch gesehen ist es unumgänglich, fachkundige Personen im eigenen Unternehmen einzubinden. Dies sollte im Vorfeld klar definiert werden. Bimanu ist zwar in der Lage, einen Piloten aufzubauen, sowie über den verfolgten Low-Code Ansatz Personalaufwände geringer zu halten, doch für einen unternehmensweiten Rollout ist aus unserer Sicht eine verantwortliche, fachkundige Person erforderlich. Technische Einschränkungen sind an manchen Stellen vorhanden und grundsätzlich verständlich. Wer sich tiefer mit der Thematik beschäftigt und Probleme selbst angehen möchte, wünscht sich dort stellenweise mehr Transparenz. Positiv ist, dass Bimanu auch in diesem Bereich weiter nachbessert. Eine Herausforderung bleibt, Key User, vor allem im Power-BI-Umfeld, nachhaltig an das Thema heranzuführen.

Welche Probleme löst du mit dem Produkt?

In der Vergangenheit waren in unserem Unternehmen zahlreiche Datensilos in verschiedensten Formaten vorhanden. Diese wurden von den Fachbereichen eigenständig geführt und enthielten je nach Ersteller und Aufbau unterschiedliche Daten und Definitionen. Eine übergreifende Datenstrategie war in der Regel nicht vorhanden. Mit dem Data Warehouse hat sich dies grundlegend geändert. Es entsteht ein fachbereichsübergreifender Single Point of Truth. Mittels Key Usern in allen Fachbereichen konnten wir den Zugriff hierauf wesentlich vereinfachen und weitere Daten nutzbar machen. Die verbleibende Herausforderung, den Datenzugang mehr Mitarbeitenden niederschwellig zur Verfügung zu stellen, erhoffen wir uns mit der neuen Plattform sowie eingebundener KI und Contextual Intelligence perspektivisch zu lösen. Wir sind gespannt, wie sich dies in unserem Unternehmen entwickeln wird.


Sebastian

Junior Data Analyst bei Buchholz-Hydraulik GmbH

Machinery

201–500 Mitarbeitende

Use cases:Business Intelligence (BI)Data WarehouseData Warehouse Automation
5,0
In den letzten 30 Tagen

Transparenz vom Anfang an

Was gefällt dir am besten?

Das Team hat das Problem verstanden und der Ansatz dieses professionell umzusetzen ist state of the art. Die Zusammenarbeit war immer auf Augenhöhe. Lösungen waren in kurzer Zeit umgesetzt.

Was gefällt dir nicht?

Hätte gerne vorher gewusst, dass wir unsere Hausaufgaben bei den Daten nicht gemacht hatten.

Welche Probleme löst du mit dem Produkt?

Transparenz in vielen Daten. Ursache waren nicht immer sichtbar. Diese hat uns geholfen ein Potential zu heben.


Philipp

Finance Director bei Culligan Deutschland GmbH

Food & Beverages

101–200 Mitarbeitende

Use cases:Big DataBusiness Intelligence (BI)Data Warehouse
5,0
In den letzten 6 Monaten

Vom Datenstrom zum aussagekräftigen Reporting

Was gefällt dir am besten?

Der Data-Core-Ansatz in Kombination mit automatisch generierten Data Marts liefert uns ein vollständig nutzbares BI-Datenmodell, das eine klare Trennung zwischen Datenbasis und Reporting ermöglicht und gleichzeitig flexibel auf neue Anforderungen reagiert. Besonders positiv ist dabei die Low-Code-Logik: Viele Transformationen und Datenmodelle lassen sich ohne tiefgehende Programmierung umsetzen. Dadurch konnten wir in kurzer Zeit einen zuvor mit klassischen ETL-Werkzeugen aufgebauten Data Mart ablösen und gleichzeitig mit dem Data-Vault-Ansatz eine stabile Grundlage für den weiteren Ausbau einer zentralen Datenplattform schaffen.

Was gefällt dir nicht?

Auch wenn vieles über Low Code abgebildet wird, erfordert das Verständnis der zugrunde liegenden Datenmodelle (z. B. Data Vault) eine gewisse Einarbeitung. Gerade technisch versierte Nutzer wünschen sich an einigen Stellen mehr Einblick in die generierten Ergebnisse und die zugrunde liegende Logik, um Prozesse noch besser nachvollziehen und validieren zu können. Diese Einblicke sind grundsätzlich möglich, könnten in der Usability jedoch noch zugänglicher und intuitiver gestaltet sein.

Welche Probleme löst du mit dem Produkt?

Mit der bimanu Cloud konnten wir bestehende Datensilos auflösen und unsere IoT-Daten in einer zentralen Plattform zusammenführen. Die klare Trennung zwischen Rohdaten und Business Vault sorgt dabei für Transparenz und eine gute Nachvollziehbarkeit der Datenflüsse. Gleichzeitig konnten wir viele manuelle ETL-Prozesse durch standardisierte Strukturen ersetzen, wodurch sich in kurzer Zeit ein stabiles und belastbares BI-Datenmodell aufbauen ließ.


Thomas

Teamlead Business Intelligence bei BRUNATA-METRONA GmbH

Real Estate

501–1.000 Mitarbeitende

Use cases:Analytics PlattformenBusiness Intelligence (BI)Data Warehouse
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