Alternativen zu Power BI

Zu den stärksten Alternativen für Power BI auf Beste KI Tools zählen Zenlytic, Hex und Definite. Alle sind aktive, von der Community geprüfte KI-Tools aus derselben Kategorie Analytics — mit echtem Launch-Datum und, wo die Macher Stripe verbunden haben, verifiziertem Umsatz. So vergleichst du belastbar und wechselst Power BI ohne Bauchgefühl.

1. Zenlytic — Zenlytic ist eine Analytics-Plattform, mit der Fachanwender ohne technisches Vorwissen eigenständig Datenfragen stellen können – ganz ohne Umweg über die IT-Abteilung oder ein Data-Team. Die Bedienung läuft über einen Chat: Man formuliert seine Frage in normaler Sprache, und die Plattform liefert eine Antwort, die auf festgelegten, geprüften Datenmodellen basiert. Dadurch entsteht ein sogenannter Self-Service-Ansatz, bei dem Auswertungen nicht mehr zentral von einzelnen Analysten erstellt werden müssen, sondern von den Mitarbeitenden selbst abgerufen werden können, die die Zahlen im Alltag brauchen. Gleichzeitig bleibt die Kontrolle über die zugrunde liegenden Daten erhalten, da die Antworten auf definierten und nachvollziehbaren Quellen beruhen und nicht frei erfunden werden. Genutzt wird Zenlytic von Unternehmen, in denen viele verschiedene Teams – etwa Marketing, Vertrieb oder Produkt – regelmäßig auf aktuelle Kennzahlen zugreifen möchten, ohne jedes Mal auf eine manuell erstellte Auswertung warten zu müssen. Damit richtet sich das Tool an alle, die datenbasierte Entscheidungen treffen wollen, aber selbst keine Analysten sind.
2. Hex — Hex ist ein Datenworkspace, mit dem du Fragen in natürlicher Sprache stellst und Antworten bekommst, die direkt auf deinen eigenen Daten beruhen. Statt komplexer Abfragen formulierst du deine Fragestellung einfach in normalem Deutsch oder Englisch, und Hex verknüpft sie mit den hinterlegten Datenquellen und semantischen Modellen. Die Ergebnisse landest du in Notebooks, mit denen du Analysen dokumentierst und Schritt für Schritt nachvollziehbar machst, oder in Dashboards, die du mit deinem Team teilst. Das semantische Modell sorgt dafür, dass Begriffe und Kennzahlen im gesamten Workspace einheitlich definiert sind, sodass unterschiedliche Personen bei gleichen Fragen zu konsistenten Antworten kommen. Genutzt wird Hex vor allem von Datenteams und Analysten, die technisches Wissen mit dem Bedürfnis nach schnellem Zugang zu Erkenntnissen verbinden müssen. Damit eignet sich das Tool sowohl für tiefgehende Datenanalysen als auch für die Aufbereitung von Ergebnissen für Kolleginnen und Kollegen ohne Data-Science-Hintergrund. Notebooks, Dashboards und semantische Modelle greifen dabei ineinander und bilden gemeinsam den Arbeitsablauf innerhalb der Plattform.
3. Definite — Definite ist eine KI-gestützte Datenplattform, die Informationen aus verschiedenen betrieblichen Tools zusammenführt und an einem zentralen Ort bündelt. Statt Daten mühsam aus einzelnen Anwendungen zusammenzusuchen, laufen sie bei Definite automatisch zusammen und stehen für Auswertungen bereit. Der Kern der Plattform ist eine KI-Funktion, mit der du Fragen zu deinen Daten direkt stellen kannst, ohne selbst Abfragen oder Dashboards bauen zu müssen. So lassen sich Zusammenhänge und Kennzahlen erschließen, ohne tief in technische Analysetools einsteigen zu müssen. Definite eignet sich für Teams und Unternehmen, die Daten aus mehreren Quellen wie Vertrieb, Marketing oder Betrieb konsolidieren und schnell verständliche Antworten erhalten möchten, statt sich durch verschiedene Systeme zu klicken. Besonders für Personen ohne tiefes Datenbank- oder Analyse-Know-how bietet die Plattform einen niedrigschwelligen Zugang zu Unternehmensdaten. Damit positioniert sich Definite als Werkzeug, das die Lücke zwischen verstreuten Datenquellen und schneller, verständlicher Auswertung schließt.
4. Polymer — Polymer ist eine Embedded-Analytics-Plattform, mit der Teams aus vorhandenen Daten KI-gestützte Dashboards und Visualisierungen erstellen. Statt Diagramme und Auswertungen manuell aufzubauen, unterstützt die integrierte KI bei der Analyse und Darstellung der Daten. Ein zentrales Merkmal ist die Möglichkeit, diese Dashboards per API direkt in eigene Anwendungen oder Produkte einzubetten, sodass Endnutzer Analysen sehen, ohne die Software zu verlassen. Damit richtet sich Polymer vor allem an Teams, die ihren eigenen Apps oder Plattformen Analysefunktionen hinzufügen wollen, etwa Produktteams, Entwickler und Unternehmen, die Kunden oder internen Nutzern datengestützte Einblicke bereitstellen möchten. Statt eine separate Analyse-Oberfläche zu betreiben, lässt sich die Auswertung so direkt dort anzeigen, wo Nutzer bereits arbeiten. Polymer eignet sich damit für alle, die Datenvisualisierung nicht als eigenständiges Tool, sondern als eingebetteten Bestandteil ihres Produkts denken und dabei von KI-Unterstützung bei Aufbau und Interpretation der Dashboards profitieren wollen.
5. Onvo — Onvo ist ein Tool für eingebettete Analytics, das sich in bestehende Software integrieren lässt. Anstatt Dashboards manuell mit Diagrammen und Filtern zusammenzustellen, beschreiben Nutzer in eigenen Worten, welche Auswertung sie sehen möchten, und Onvo erstellt daraus die passende Ansicht. So können Endnutzer eines Produkts eigene Dashboards anlegen, ohne selbst Berichte zu konfigurieren oder Abfragen zu schreiben. Für Softwarehersteller entfällt dadurch ein Teil des Aufwands, eine eigene Analytics-Oberfläche zu entwickeln und zu pflegen. Onvo eignet sich für Teams, die ihren Kunden datengestützte Einblicke direkt im eigenen Produkt anbieten wollen, etwa in SaaS-Anwendungen, internen Tools oder Kundenportalen. Genutzt wird es vor allem von Produktteams und Entwicklern, die Dashboard-Funktionen einbauen möchten, ohne ein komplettes Analytics-System selbst zu bauen. Damit richtet sich Onvo an alle, die Datenauswertung als Teil ihres Produkts anbieten, aber nicht jede Ansicht manuell vorprogrammieren wollen.
6. Basedash — Basedash ist ein KI-Werkzeug für Business Intelligence, das Dashboards und interne Admin-Oberflächen automatisch aus deiner bestehenden Datenbank erzeugt. Statt manuell Abfragen zu schreiben oder Oberflächen von Grund auf zu bauen, verbindest du deine Datenquelle mit Basedash und erhältst daraus nutzbare Ansichten für Auswertungen und Verwaltungsaufgaben. Das Tool eignet sich für Teams, die schnell einen Überblick über ihre Geschäftsdaten brauchen, ohne dafür eigene Frontend- oder Reporting-Infrastruktur aufzusetzen. Genutzt wird Basedash vor allem von Entwicklerteams, Produktverantwortlichen und Startups, die interne Tools für den täglichen Betrieb benötigen, etwa um Kundendaten einzusehen, Support-Anfragen zu bearbeiten oder operative Kennzahlen zu prüfen. Durch die KI-gestützte Erstellung entfällt ein Großteil der klassischen Entwicklungsarbeit für solche Admin-Oberflächen. Basedash positioniert sich damit als Bindeglied zwischen roher Datenbank und einsatzfähigem Dashboard, ohne dass dafür separate Programmierarbeit für jede einzelne Ansicht nötig ist.
7. Deepnote — Deepnote ist ein cloudbasierter Arbeitsbereich für Datenanalyse, in dem du mit deinem Team gemeinsam an Notebooks arbeitest. Die Plattform bringt Datenexploration, den Aufbau von Datenanwendungen und Dashboards sowie den Betrieb von KI-Agenten in einer einzigen Umgebung zusammen. Du musst keine lokale Infrastruktur einrichten, sondern arbeitest direkt im Browser an Notebooks, die du mit Kolleginnen und Kollegen teilst und gemeinsam bearbeitest. Aus deinen Analysen kannst du interaktive Dashboards erstellen, die auch Personen ohne Programmierkenntnisse nutzen können. Zusätzlich lassen sich KI-Agenten in den Workflow einbinden, um Aufgaben rund um die Datenverarbeitung zu unterstützen. Deepnote richtet sich an Data-Science- und Analytics-Teams, die ihre Arbeit an Daten zentral organisieren, nachvollziehbar dokumentieren und im Team abstimmen wollen. Die Kombination aus Notebook-Umgebung, App-Erstellung und Zusammenarbeit macht das Tool zu einer Anlaufstelle für alle, die von der ersten Datenexploration bis zur fertigen Anwendung im gleichen Werkzeug bleiben möchten.
8. Querio — Querio ist ein KI-gestützter Business-Intelligence-Assistent, der Fragen zu Unternehmensdaten direkt beantwortet. Anstatt komplexe Abfragen selbst zu schreiben, formulierst du deine Frage in normaler Sprache, und das Tool durchsucht die angebundene Datenbank, um eine passende Antwort zu liefern. Zusätzlich erstellt Querio auf Basis der Daten automatisch Diagramme, mit denen sich Ergebnisse übersichtlich darstellen lassen. Das Tool richtet sich an Teams und Einzelpersonen, die regelmäßig geschäftliche Kennzahlen auswerten möchten, aber nicht zwingend über tiefgehende Datenbank- oder Analysekenntnisse verfügen. Dazu zählen etwa Mitarbeitende aus Vertrieb, Marketing oder Controlling, die schnelle Antworten auf konkrete Fragen benötigen, ohne dafür auf die IT-Abteilung oder Datenanalysten angewiesen zu sein. Durch die Kombination aus natürlichsprachlicher Abfrage und automatischer Visualisierung eignet sich Querio als Ergänzung zu klassischen BI-Systemen, wenn es darum geht, schnell und unkompliziert Einblicke in vorhandene Unternehmensdaten zu gewinnen.
9. Findly — Findly ist ein Analytics-Tool, das den Zugang zu Unternehmensdaten über einen Chat ermöglicht. Statt SQL-Abfragen zu schreiben oder Reports manuell zusammenzustellen, formulierst du deine Frage in normaler Sprache und bekommst eine Antwort direkt aus den angebundenen Datenquellen. Aus diesen Auswertungen lassen sich außerdem Dashboards erstellen, die zentrale Kennzahlen visuell aufbereiten und im Team geteilt werden können. Das Tool richtet sich an alle, die schnell Antworten auf Datenfragen brauchen, ohne auf Analysten oder BI-Spezialisten warten zu müssen – etwa Teams in Marketing, Vertrieb oder Produkt, die Kennzahlen im Blick behalten wollen. Auch für Gründer oder kleinere Unternehmen ohne eigene Datenabteilung eignet sich der Chat-basierte Zugang, um Auswertungen selbst durchzuführen. Findly verbindet damit klassische Business-Intelligence-Aufgaben mit einer conversational Oberfläche und macht Datenanalyse zugänglicher, auch ohne technisches Vorwissen.
10. Powerdrill — Powerdrill ist ein KI-gestützter Arbeitsbereich für Datenanalyse und Marktforschung, der sich an Analysten und Researcher richtet, die Datensätze im Dialog untersuchen möchten. Statt starrer Auswertungen setzt das Tool auf Agenten, die sich an frühere Analysen erinnern und ihr Vorgehen daran ausrichten. Du lädst deine Daten hoch, stellst Fragen in natürlicher Sprache und bekommst Antworten, die auf dem Kontext vorheriger Sitzungen aufbauen – so entsteht mit der Zeit ein Verständnis für deine typischen Fragestellungen und Datenquellen. Der Workspace eignet sich für alle, die regelmäßig mit wechselnden Datensätzen arbeiten und dabei nicht jedes Mal von vorn beginnen wollen: etwa Marktforscher, die Umfragedaten auswerten, oder Analysten, die Trends über mehrere Projekte hinweg verfolgen. Da die Agenten aus vorherigen Analysen lernen, wird die Zusammenarbeit mit dem Tool im Laufe der Nutzung passgenauer, ohne dass du jeden Kontext erneut erklären musst. Powerdrill ist Teil der Kategorie Analytics auf Beste KI Tools und richtet sich an Nutzer, die datengetriebene Entscheidungen treffen und dabei auf ein Werkzeug setzen möchten, das sich an ihre Arbeitsweise anpasst.
11. Bricks — Bricks ist eine KI-gestützte Tabellenkalkulation, die Rohdaten direkt in verständliche Dashboards, Berichte und Visualisierungen umwandelt. Statt Diagramme und Auswertungen manuell zusammenzuklicken, beschreibst du in einem Prompt, was du sehen möchtest, und Bricks erstellt daraus die passende Darstellung auf Basis deiner Tabellendaten. Das Tool eignet sich für alle, die regelmäßig mit Zahlen arbeiten, aber nicht jedes Mal bei null anfangen wollen: Analysten, Projektverantwortliche, Teams im Controlling oder Marketing, die schnelle Einblicke brauchen, ohne komplexe Formeln oder Skripte zu schreiben. Bricks kombiniert damit die vertraute Struktur einer Tabelle mit der Geschwindigkeit einer KI-gestützten Auswertung. So lassen sich Datenbestände zügig in Berichte oder Präsentationen überführen, die intern geteilt oder für Entscheidungen genutzt werden. Wer bereits mit Tabellenkalkulationen arbeitet, findet in Bricks eine Möglichkeit, denselben Datenbestand direkt weiterzuverarbeiten, statt ihn in ein separates Analyse- oder Visualisierungstool zu exportieren.
12. Dot — Dot ist ein KI-gestützter Datenanalyst, der als Chatbot in Slack und anderen Messaging-Tools eingebunden wird. Nutzer stellen ihre Fragen zu Geschäftskennzahlen einfach in natürlicher Sprache, und Dot liefert direkt im Chatfenster passende Antworten aus den angebundenen Datenquellen. Damit entfällt der Umweg über separate Dashboards oder manuelle Auswertungen – wer wissen möchte, wie sich der Umsatz in der letzten Woche entwickelt hat oder welche Kennzahl gerade auffällig ist, bekommt die Information dort, wo ohnehin gearbeitet wird. Das Tool richtet sich an Teams, die datenbasierte Entscheidungen treffen möchten, ohne selbst tief in Analysewerkzeuge einzusteigen: etwa Produktmanager, Vertriebsteams oder Führungskräfte, die schnelle Antworten auf konkrete Fragen benötigen. Da Dot direkt in bestehende Kommunikationskanäle integriert ist, lässt sich die Datenanalyse in bestehende Arbeitsabläufe einbinden, ohne dass zusätzliche Software geöffnet werden muss. Für Unternehmen, die ihre Datenanalyse zugänglicher machen und Antworten auf Business-Fragen beschleunigen wollen, bietet Dot einen niedrigschwelligen Einstieg über den Chat.
13. JJulius — Julius ist ein KI-gestützter Datenanalyst, der Fragen zu Tabellen und Datenbanken in verständlicher Sprache beantwortet. Statt komplizierte Formeln oder Abfragesprachen zu lernen, tippst du deine Frage einfach so ein, wie du sie einem Kollegen stellen würdest – Julius wertet die zugrunde liegenden Daten aus und liefert die Antwort direkt als Text oder als passendes Diagramm. Damit eignet sich das Tool für alle, die schnell Erkenntnisse aus Zahlen gewinnen möchten, ohne selbst tief in Excel-Formeln oder SQL-Abfragen einzusteigen: etwa Marketing- und Vertriebsteams, die Kennzahlen auswerten, Produktmanager, die Nutzerdaten verstehen wollen, oder Studierende, die mit Datensätzen arbeiten. Auch wer regelmäßig Berichte erstellt, spart Zeit, weil Diagramme automatisch aus den Rohdaten generiert werden. Julius fungiert dabei als eine Art Gesprächspartner für Daten: Du stellst eine Frage, bekommst eine nachvollziehbare Antwort und kannst bei Bedarf nachhaken oder die Visualisierung anpassen. So wird die Analyse von Tabellen und Datenbanken auch für Menschen zugänglich, die keine Fachkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung mitbringen.
14. Fabi — Fabi ist ein KI-gestützter Arbeitsbereich für Datenanalyse, der als Notebook aufgebaut ist. Darin können Teams Datensätze erkunden, eigene Auswertungen erstellen und die Ergebnisse als Berichte oder Dashboards festhalten. Das Notebook-Format verbindet Code, Text und Visualisierungen in einem gemeinsamen Dokument, sodass sich Analysen Schritt für Schritt nachvollziehen und weiterentwickeln lassen. Die fertigen Dashboards lassen sich mit anderen Teammitgliedern teilen, wodurch Erkenntnisse aus den Daten nicht isoliert bei einzelnen Personen bleiben, sondern im gesamten Team verfügbar sind. Fabi eignet sich damit für Data-Analysten, Produktteams und alle, die regelmäßig mit Daten arbeiten und ihre Auswertungen nachvollziehbar dokumentieren und weitergeben möchten. Statt Analyseergebnisse in verstreuten Dateien oder Tabellen abzulegen, bündelt Fabi den gesamten Prozess von der ersten Datenexploration bis zum fertigen Dashboard an einem Ort. Damit wird das Tool zu einer Anlaufstelle für Teams, die datenbasierte Entscheidungen treffen und ihre Analysen für Kolleginnen und Kollegen zugänglich machen wollen.
15. Sourcetable — Sourcetable ist ein KI-gestütztes Tabellenkalkulationstool, mit dem du Daten auswertest, ohne dich in komplizierte Formeln einarbeiten zu müssen. Du beschreibst in normaler Sprache, was du wissen möchtest, und Sourcetable übersetzt deine Anfrage in passende Formeln, Berechnungen oder Diagramme. Damit eignet sich das Tool für alle, die regelmäßig mit Tabellen arbeiten, aber nicht jede Excel-Funktion auswendig kennen: von Marketing-Teams über kleine Unternehmen bis zu Analysten, die schnell Antworten aus ihren Datensätzen brauchen. Statt manuell Formeln zu suchen oder Diagramme per Hand zu bauen, gibst du deine Anfrage als Prompt ein und erhältst ein fertiges Ergebnis direkt in der Tabelle. So lassen sich Auswertungen, Trendanalysen oder Visualisierungen erstellen, ohne dass du dich tief in Tabellenkalkulations-Funktionen einarbeiten musst. Sourcetable richtet sich damit an alle, die Datenanalyse in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen, ohne dafür Formel-Expertise aufzubauen.