Die 5 besten Alternativen zu Power BI
Power BI gehört zu den meistgenutzten Business-Intelligence-Tools weltweit. Doch je nach Unternehmensgröße, Datenarchitektur und Anforderungsprofil gibt es Tools, die schneller, flexibler oder intuitiver sein können.
1) Tableau
Pro
Sehr ausgereifte Visual Analytics & interaktive Dashboards.
Große Community, viele Schulungsmöglichkeiten.
Gut geeignet für Storytelling und Management-Reportings.
Contra
Lizenzkosten im Enterprise-Rollout höher als bei Power BI.
Modellierung/Governance nicht immer einheitlich gelöst — braucht erfahrene BI-Leute.
Dashboard-Erstellung kann komplex werden, wenn viele Stakeholder mitreden.
Fazit – geeignet für:
Unternehmen, die professionelle Visualisierungen und Management-Dashboards brauchen und bereit sind, dediziertes BI-Know-how aufzubauen oder einzukaufen.
2) Scavenger AI (Text-to-SQL + Semantische Ebene + NL-Analyse)
Pro
Natürliche Sprache → präzise, nachvollziehbare Analysen in Sekunden.
Versteht Geschäftslogik (Kunden, Produkte, Margen), statt nur Tabellen.
Speziell für Mittelstand & europäische Unternehmen gebaut (inkl. DSGVO & EU-Hosting).
Minimale Einführungszeit — keine BI-Toolschulung für Anwender nötig.
Contra
Jünger als die etablierten BI-Suiten — Ökosystem & Templates wachsen gerade.
Für sehr komplexe Dashboard-Layouts ggf. ergänzbar mit klassischen BI-Tools.
Fazit – geeignet für:
Unternehmen, die ohne BI-Expertise schnell fundierte Geschäftsentscheidungen treffen wollen — besonders Finanzen, Vertrieb & Produktion im Mittelstand.
3) Qlik Sense
Pro
Associative Engine: Sehr gut für explorative Analysen, schnelle Mustererkennung.
Starke Self-Service-Analyse für Fachbereiche.
Gute Skalierbarkeit und Governance-Optionen.
Contra
Ungewöhnliches Analyseparadigma: Man muss sich umgewöhnen.
Plattform-Setup & Governance benötigen Data/BI-Rollen.
Lizenzen & App-Größen müssen gut geplant werden.
Fazit – geeignet für:
Teams, die viel explorativ arbeiten (z. B. Sales, Operations) und häufig Fragen stellen wie: „Was wirkt auf was?“ statt nur statische Reports anzuschauen.
4) Looker (Google Cloud)
Pro
Zentrale Semantische Schicht: klare, wiederverwendbare KPI-Definitionen.
Ideal für Governed BI in größeren Organisationsstrukturen.
Sehr gute Embedded-Analytics-Möglichkeiten.
Contra
Einführung von LookML erfordert moderne Data-Modeling-Skills.
In der Regel sinnvoll erst bei Warehouse/MODERN-DATA-Stack-Architekturen.
Strategische Bindung an Google-Ökosystem.
Fazit – geeignet für:
Unternehmen, die Scale, einheitliche KPI-Definitionen und BI als zentrales Produkt benötigen — z. B. SaaS-Firmen oder datengetriebene Mittelständler/Enterprises.
5) Sigma Computing
Pro
Tabellen-Interface wie Excel, aber direkt live auf dem Data Warehouse.
Sehr gut für Fachabteilungen ohne SQL-Skills, die aber strukturiert arbeiten.
Besonders stark in Kombination mit Snowflake / BigQuery / Redshift.
Contra
Funktioniert am besten nur dann, wenn ein modernes Cloud-Warehouse vorhanden ist.
Governance/Modellierungsqualität hängt weiterhin von Data Team Skills ab.
Visualisierungsmöglichkeiten ok, aber oft weniger „glamourös“ als Tableau.
Fazit – geeignet für:
Unternehmen, die von Excel kommen, aber auf Cloud-Daten zugreifen wollen — ohne jede Anfrage durch das Data-Team jagen zu müssen.