21 Beste Domo-Alternativen im Jahr 2026

Tableau ist für Finanzteams und Analysten konzipiert, die komplexe Finanzdaten in übersichtliche, interaktive Dashboards verwandeln müssen. Mit flexiblen Visualisierungsoptionen lassen sich Trends erkennen, KPIs überwachen und Erkenntnisse effektiv mit Stakeholdern im gesamten Unternehmen teilen.

Für wen ist Tableau am besten geeignet?

Finanzfachleute und Analysten in mittelgroßen bis großen Unternehmen, die fortgeschrittene Datenvisualisierung und individuelle Dashboard-Anpassungen benötigen.

Warum Tableau eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe Tableau wegen seiner umfangreichen visuellen Analytik und des interaktiven Dashboard-Designs in diese Liste aufgenommen. Besonders gefällt mir, dass die Drag-and-drop-Oberfläche es meinem Team ermöglicht, individuelle Finanz-Dashboards ganz ohne Programmierkenntnisse zu erstellen und dabei Live-Daten aus etwa SQL-Datenbanken und Tabellen zu ziehen. 

Ebenfalls schätze ich die Funktion für berechnete Felder in Tableau, mit der ich individuelle Finanzmetriken direkt in einer Visualisierung erzeugen kann. In der Praxis bedeutet das, dass mein Team Abweichungsanalysen als Dashboard bauen kann, die sich automatisch aktualisieren, sobald neue Daten eintreffen.

Zentrale Funktionen von Tableau

• KI-basierte Prognosen: Tableau integriert R, Python und MATLAB, um Prognosemodelle direkt im Dashboard auszuführen und anschaulich darzustellen.
• Abfragen in Alltagssprache: Stellen Sie Datenfragen in natürlicher Sprache und erhalten Sie sofort aussagekräftige Visualisierungen, ohne selbst ein Diagramm zu erstellen.
• Dashboard-Beschleuniger: Vorgefertigte, branchenspezifische Dashboard-Vorlagen, die Sie mit Ihren eigenen Finanzdaten befüllen können.
• Offline-Zugriff auf Daten: Mit Tableau Desktop können Sie sich mit Daten verbinden, diese auch ohne Internetverbindung analysieren und auswerten.

Tableau-Integrationen

Zu den Integrationen gehören Salesforce, Google Analytics, Amazon Redshift, Microsoft Excel, Snowflake, Oracle, SAP, Google BigQuery, Microsoft SQL Server und Dropbox.

Qlik ist eine Datenanalyseplattform, die für Finanzteams und Analysten entwickelt wurde, die komplexe Finanzdaten aus mehreren Quellen erkunden und visualisieren müssen. Die assoziative Engine hilft Anwendern, verborgene Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die herkömmliche Dashboards möglicherweise übersehen.

Für wen ist Qlik am besten geeignet?

Finanz- und Analyseteams in mittelständischen bis großen Unternehmen, die eine fortgeschrittene In-Memory-Datenerkundung über mehrere Quellen hinweg benötigen.

Warum Qlik eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe Qlik ausgewählt, weil die assoziative Engine meinem Team ermöglicht, Finanzdaten auf Arten zu erkunden, die lineare abfragebasierte Tools einfach nicht erlauben. Anders als in traditionellen Dashboards hält Qlik alle Datenbeziehungen im Speicher, sodass ich durch Dimensionen wie Kostenstelle, Zeitraum oder Einheit klicken und sofort sehen kann, wie sich meine Auswahlen auf alle verbundenen Kennzahlen auswirken. 

Ich schätze auch die intelligente Suche von Qlik Sense, die es meinem Team ermöglicht, natürliche Sprachabfragen direkt in ein Finanz-Dashboard einzugeben und relevante Daten zu finden, ohne einen neuen Bericht erstellen zu müssen. In der Praxis bedeutet das, dass wir Budgetabweichungen oder Umsatzabweichungen sofort untersuchen können, ohne auf einen Datenanalysten warten zu müssen, der eine neue Abfrage ausführt.

Qlik – Schlüsselfunktionen

• Qlik Predict: Führen Sie No-Code-Modelle und Was-wäre-wenn-Szenarien direkt in Dashboards aus, um finanzielle Ergebnisse wie Umsatz- oder Kostenentwicklungen zu prognostizieren.
• Intelligente Benachrichtigungen: Legen Sie datengesteuerte Alarme fest, die alle Ihre Daten kontinuierlich überwachen – nicht nur einzelne Visualisierungen – und bei Erreichen von Schwellenwerten automatisierte Aktionen auslösen.
• Geplante Berichterstattung: Erstellen und verteilen Sie formatierte Berichte im Microsoft Office- und PDF-Format nach Zeitplan, mit Auslieferung per E-Mail oder in freigegebenen Ordnern.
• Selbstverwalteter Datenkatalog: Durchsuchen Sie einen durchsuchbaren Katalog von analysebereiten Datensätzen mit Herkunfts- und Abstammungsdetails, sodass Finanzteams die verwendeten Daten auffinden und ihnen vertrauen können.

Qlik-Integrationen

Zu den Integrationen gehören AWS, Google, Microsoft, Snowflake, SAP, Databricks, Cloudera, Salesforce, Oracle und Teradata.

Looker ist eine cloudbasierte Analyseplattform, die für Finanzteams und Analysten entwickelt wurde, die eine kontrollierte und konsistente Berichterstattung über Abteilungen hinweg benötigen. Die Modellierungsschicht spricht Unternehmen an, die zuverlässige, skalierbare Dashboards suchen, die mit unternehmensweiten Kennzahlen und Definitionen übereinstimmen.

Für wen ist Looker am besten geeignet?

Finanz- und Analyseteams in großen Unternehmen, die eine kontrollierte, unternehmensweite Berichterstattung und konsistente Kennzahlendefinitionen benötigen.

Was mich an Looker besonders anspricht, ist die LookML‑Modellierungsschicht. Damit kann mein Team Kennzahlen wie Bruttomarge oder Umsatzrealisierung einmalig definieren und sie dann konsistent in jedem Dashboard und Bericht wiederverwenden. Diese zentrale Quelle der Wahrheit ist entscheidend, wenn Finanzteams in verschiedenen Geschäftsbereichen dieselben KPIs abrufen müssen, ohne unterschiedliche Werte zu erhalten. 

Ich schätze außerdem, dass die Explore-Funktion von Looker es Analysten ermöglicht, von einer finanziellen Übersicht auf hoher Ebene bis hinunter zu Transaktionsdetails auf Zeilenebene zu gelangen, ohne das Dashboard zu verlassen. In der Praxis bedeutet das, dass mein Team eine Abweichung bei den Betriebsausgaben untersuchen und diese in wenigen Minuten auf einzelne Buchungszeilen zurückführen kann – statt in Tagen.

Wichtige Funktionen von Looker

• Konversationelle Analysen: Stellen Sie Datenfragen in natürlicher Sprache mit der von Gemini unterstützten Chat-Oberfläche – ganz ohne BI-Fachwissen.
• Connected Sheets-Integration: Erkunden Sie LookML‑modellierte Daten direkt in Google Sheets und bringen Sie kontrollierte Kennzahlen in Ihre Tabellenprozesse.
• Geplante Auslieferung: Richten Sie eine automatisierte Zustellung von Dashboards und Berichten nach einem regelmäßigen Zeitplan per E‑Mail oder an andere Ziele ein.
• Rollenbasierter Benutzerzugriff: Weisen Sie Betrachter-, Standard- oder Entwicklerrollen zu, um zu steuern, welche Abfragen jeder Nutzer ausführen, Berichte erstellen oder die Plattform verwalten darf.

Looker-Integrationen

Zu den Integrationen gehören BigQuery, Google Sheets, Google Analytics, Vertex AI, Google Workspace, Gmail, Google Drive, Google Meet, Looker Studio und Connected Sheets.

Sisense bietet eine flexible Analyseplattform, die speziell für Finanzteams und Produktverantwortliche entwickelt wurde, die Dashboards direkt in ihre eigenen Anwendungen oder Arbeitsabläufe einbetten müssen. Der anpassbare Ansatz hilft Organisationen, maßgeschneiderte Finanz-Insights für Nutzer bereitzustellen, ohne auf generische Standardberichte angewiesen zu sein.

Für wen ist Sisense am besten geeignet?

Finanz- und Produktteams bei SaaS-Unternehmen, die Analysen in ihre eigenen Plattformen integrieren müssen.

Warum Sisense eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe Sisense speziell wegen seiner eingebetteten Analysefunktionen ausgewählt, mit denen mein Team Finanz-Dashboards direkt in unsere internen Werkzeuge und kundenorientierten Anwendungen mithilfe der JavaScript-API und des SDK von Sisense integrieren kann. Was mir am meisten gefällt, ist das Fusion-Framework, mit dem ich das Aussehen, die Bedienung und das Verhalten jedes Dashboards so anpassen kann, dass es der Benutzeroberfläche unseres Produkts entspricht und nicht wie ein Tool eines Drittanbieters wirkt. 

In der Praxis bedeutet das, dass Finanzstakeholder finanzielle KPIs direkt innerhalb der Plattformen erhalten, die sie ohnehin täglich verwenden. Für Teams, die mehr als nur ein eigenständiges BI-Tool benötigen, ist diese Integrationsflexibilität kaum zu übertreffen.

Wichtige Funktionen von Sisense

• KI-Assistent: Stellen Sie Datenfragen in natürlicher Sprache, um Visualisierungen und Zusammenfassungen zu erstellen, ohne eigene Abfragen schreiben zu müssen.
• Datenanbindung: Verbindung zu über 400 Datenquellen, mit Optionen zur Datenkonsolidierung innerhalb von Sisense oder für eine Live-Verbindung zu Ihrem Data Warehouse.
• Prognose und Trend-Erkennung: Prognostizierte Insights und Auffälligkeiten in Dashboards aufdecken, damit Finanzteams Veränderungen bei wichtigen Kennzahlen antizipieren können.
• Cloud-Bereitstellung: Zugang zu einer cloudbasierten Umgebung mit automatischen Updates und kollaborativer Arbeit mehrerer Benutzer an Dashboards und Datenmodellen.

Sisense-Integrationen

Integrationen umfassen Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft SQL Server, Oracle, Salesforce, Google Analytics, PostgreSQL, MySQL und MongoDB.

Amazon QuickSight ist eine cloudnative Business-Intelligence-Plattform, die für Unternehmen entwickelt wurde, die Finanzdaten im großen Maßstab innerhalb des AWS-Ökosystems analysieren und teilen möchten. Sie richtet sich an Finanzteams, die eingebettete Analysen, interaktive Dashboards und skalierbares Reporting direkt mit ihren AWS-Datenquellen verbinden möchten.

Für wen ist Amazon QuickSight am besten geeignet?

Finanz- und Analytikteams in stark AWS-orientierten Unternehmen, die skalierbare, eingebettete Dashboards und Berichte benötigen.

Warum Amazon QuickSight eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe Amazon QuickSight gewählt, weil das Preismodell auf Sitzungsbasis bedeutet, dass mein Team nur dann zahlt, wenn tatsächlich ein Dashboard geöffnet wird – und nicht pauschal pro Nutzer, unabhängig von der Nutzung. Das macht es deutlich kosteneffizienter für Unternehmen, in denen Finanz-Dashboards abteilungsübergreifend geteilt, aber nicht täglich genutzt werden. 

Ich schätze außerdem SPICE, die In-Memory-Berechnungs-Engine von QuickSight, mit der mein Team schnelle Abfragen über große Finanzdatensätze laufen lassen kann, ohne die Last direkt auf die Quellendatenbank zu legen. 

Für AWS-native Stacks ermöglichen die direkten Verbindungen zu S3, Redshift und Athena den Aufbau und die Veröffentlichung von Finanz-Dashboards, ohne die Daten durch eine separate Pipeline bewegen zu müssen.

Schlüssel-Funktionen von Amazon QuickSight

• Eingebettete Analysen: Ermöglicht Entwicklern, interaktive Dashboards und Visualisierungen direkt mithilfe eines JavaScript-SDKs in interne oder kundenorientierte Anwendungen einzubetten.
• Rollenbasierte Zugriffskontrollen: Weisen Sie Datenberechtigungen auf Benutzer- oder Gruppenebene zu, damit Finanzteams Dashboards breit teilen können, ohne geschützte Daten offenzulegen.
• Szenarioanalyse: Anwender können 'Was-wäre-wenn'-Abfragen in natürlicher Sprache stellen, um finanzielle Ergebnisse zu modellieren und Annahmen zu testen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
• Compliance-Unterstützung: Erfüllt FedRAMP-, HIPAA-, PCI DSS-, ISO- und SOC-Standards und unterstützt Finanzteams unter strengen regulatorischen Anforderungen.

Amazon QuickSight Integrationen

Zu den Integrationen gehören Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, AWS Glue, Salesforce, Snowflake und ServiceNow.

Superset ist eine Open-Source-Plattform zur Datenexploration und Dashboard-Erstellung, die für Teams entwickelt wurde, die erweiterte Anpassungen und Kontrolle über Finanzanalysen benötigen. Sie richtet sich an Finanzfachleute und Datenteams, die hochgradig maßgeschneiderte Dashboards und Visualisierungen für komplexe Berichtsanforderungen gestalten möchten.

Für wen ist Superset am besten geeignet?

Daten- und Finanzteams in mittelständischen bis großen Unternehmen, die Open-Source-Dashboarding mit erweiterten Anpassungsmöglichkeiten benötigen.

Warum Superset eine gute Domo-Alternative ist

Supersets Open-Source-Architektur war der entscheidende Grund für mich, es als Domo-Alternative in Betracht zu ziehen – mein Team kann die komplette Plattform selbst hosten und sie exakt nach unseren Sicherheits- und Infrastruktur-Anforderungen konfigurieren. 

Besonders schätze ich das SQL Lab, das Analysten ermöglicht, individuelle Abfragen direkt gegen Finanzdatenbanken wie Snowflake oder BigQuery zu schreiben und zu testen, ohne die Plattform zu verlassen. Die Plugin-Architektur von Superset erlaubt meinem Team zudem, eigene Diagrammtypen zu entwickeln, die über die 40+ integrierten Optionen hinausgehen, was besonders dann wichtig ist, wenn Standardvisualisierungen für komplexe Finanzberichte nicht ausreichen. 

Superset Hauptfunktionen

• Semantische Schicht: Definiert virtuelle Kennzahlen und berechnete Spalten einmalig, sodass sie in allen Diagrammen und Dashboards wiederverwendet werden können.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Weist Daten- und Dashboard-Berechtigungen nach Rolle zu und steuert, wer Finanzdaten ansehen oder bearbeiten darf.
• Native Filterleiste: Fügt interaktive, dashboardübergreifende Filter hinzu, sodass Nutzer Finanzdaten nach Zeitraum, Region oder Kategorie filtern können.
• Drag-and-Drop-Dashboard-Builder: Platziert und skaliert Diagramme auf einem Rasterlayout ohne Programmieraufwand.

Superset Integrationen

Zu den Integrationen gehören Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB, Apache Druid und Google Sheets.

Microsoft Power BI ist eine Plattform für Geschäftsanalysen, die speziell für Finanzteams und Analysten entwickelt wurde, die Finanzdaten visualisieren, teilen und gemeinsam bearbeiten müssen. Die Integration mit Microsoft 365-Tools macht Power BI besonders attraktiv für Organisationen, die bereits Excel und andere Microsoft-Produkte nutzen.

Für wen ist Microsoft Power BI am besten geeignet?

Finanzexperten und Business Analysten in Unternehmen, die Microsoft 365 nutzen und interaktive Finanz-Dashboards erstellen und teilen müssen.

Ich habe Microsoft Power BI ausgewählt, weil es nahtlos mit den Microsoft 365-Tools verbunden ist, die Finanzteams bereits täglich nutzen. Besonders gefällt mir, dass die Funktion 'In Excel analysieren' meinem Team ermöglicht, Power BI-Datasets direkt in Excel zu ziehen, um dort PivotTables und Diagramme zu erstellen – ohne die Tabellenumgebung verlassen zu müssen. 

Außerdem mag ich es, dass Power BI Live-Berichte direkt in Microsoft Teams und SharePoint einbettet, sodass Finanz-Dashboards innerhalb der Kollaborationswerkzeuge zugänglich sind, in denen mein Team ohnehin bereits arbeitet. Das bedeutet in der Praxis, dass mein Team Berichte zu Budgetabweichungen oder Cashflow-Dashboards teilen kann, ohne dass Stakeholder sich in eine separate BI-Plattform einloggen müssen.

Schlüsselfunktionen von Microsoft Power BI

• DAX-Abfrageansicht: DAX-Berechnungen können direkt in der Power BI-Oberfläche geschrieben, ausgeführt und debuggt werden, um benutzerdefinierte Finanzkennzahlen und -maße zu erstellen.
• OneLake Data Hub: Zentralisiert Datensätze aus mehreren Quellen in einem einzigen, verwalteten Daten-Repository, das von Teams durchsucht, empfohlen und wiederverwendet werden kann.
• Power BI Report Server: Berichte können vor Ort bereitgestellt und verwaltet werden – ideal für Unternehmen mit Anforderungen an Datenresidenz oder Compliance.
• Sensitivitätskennzeichnung über Microsoft Purview: Weisen Sie Berichten und Datensätzen Datenklassifizierungslabels zu, um Zugriffskontrollen für Finanzinhalte durchzusetzen.

Microsoft Power BI Integrationen

Zu den Integrationen gehören Microsoft Excel, Microsoft Teams, SharePoint, Dynamics 365, Azure Synapse Analytics, Salesforce, Google Analytics, SAP HANA, Oracle Database und Microsoft OneDrive.

Metabase bietet Open-Source-Analysen und Dashboarding, die speziell für Finanzteams entwickelt wurden, die selbständigen Zugang zu Daten wünschen, ohne starke IT-Einbindung. Es richtet sich an Organisationen, die Analysten und Geschäftsanwender in die Lage versetzen möchten, Finanzdaten schnell zu erkunden, zu visualisieren und Erkenntnisse zu teilen.

Für wen ist Metabase am besten geeignet?

Finanz- und Analyse-Teams in Start-ups und mittelständischen Unternehmen, die Open-Source-Self-Service-Dashboarding suchen.

Warum Metabase eine geeignete Domo-Alternative ist

Ich habe Metabase gewählt, weil das Open-Source-Fundament Finanzteams die direkte Kontrolle darüber gibt, wie Analysen bereitgestellt werden, ohne an eine proprietäre Plattform gebunden zu sein. Mit dem visuellen Abfrage-Builder können Analysten Finanzabfragen mit Joins und Aggregationen erstellen, ohne SQL schreiben zu müssen. Dadurch können auch nicht-technische Anwender Budget- oder Umsatzzahlen eigenständig auswerten. 

Ich schätze außerdem die Berechtigungen auf Zeilen-, Tabellen- und Dashboard-Ebene, durch die mein Team genau steuern kann, wer sensible Finanzdaten sieht. Für Teams, die Self-Service-Analysen ohne Overhead im Enterprise-Stil benötigen, ist diese Kombination kaum zu übertreffen.

Wichtige Funktionen von Metabase

• Metabot AI: Ein KI-gestützter Assistent, der Datenfragen in Alltagssprache direkt in Metabase Cloud beantwortet.
• Drill-through: Ermöglicht es Nutzern, in jedes Diagramm zu klicken, um den zugrunde liegenden Datensatz zu durchsuchen, ohne eine neue Abfrage zu erstellen.
• Automatisierte Berichte: Plant die Zustellung von Dashboards per E-Mail oder Slack und löst bei Datenänderungen Benachrichtigungen aus.
• CSV-Upload: Lädt Tabellendaten direkt in Metabase hoch, um sie abzufragen und zu visualisieren.

Metabase-Integrationen

Zu den Integrationen gehören Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Google Sheets, SQL Server, Presto und Druid.

ThoughtSpot bietet suchbasierte Analysen für Finanzteams und Geschäftsleiter, die sofortige Antworten aus Live-Cloud-Daten benötigen. Die intuitive Oberfläche richtet sich an Unternehmen, die nicht-technischen Anwendern ermöglichen möchten, Finanz-Dashboards nach Bedarf selbst zu erstellen und zu teilen.

Für wen ist ThoughtSpot am besten geeignet?

Finanz- und Betriebsteams in mittelständischen und Großunternehmen, die Live-Analysen über eine suchbasierte Lösung benötigen.

Warum ThoughtSpot eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe ThoughtSpot gewählt, da der suchbasierte Ansatz meinem Team erlaubt, eine Frage in Alltagssprache einzugeben – wie etwa 'zeige mir Umsatz nach Region im Vergleich zum letzten Quartal' – und direkt eine Live-Antwort aus dem Cloud Data Warehouse zu erhalten, ohne dass man einen vorgefertigten Bericht benötigt. 

Besonders gut gefallen mir die Liveboards, das interaktive Dashboard-Format von ThoughtSpot, das Live-Daten anstatt gecachter Schnappschüsse abfragt, sodass Finanzteams immer aktuelle Werte sehen, ohne auf einen Aktualisierungszyklus warten zu müssen. Auch SpotterViz gefällt mir, da es mit einer Prompt in natürlicher Sprache innerhalb von Minuten einsatzbereite Dashboards erzeugt. 

Für Teams, die sich von Domos starrerem Dashboard-Ansatz entfernen möchten, ist die Kombination aus Live-Abfragen und bedarfsgesteuerter Dashboard-Erstellung ein bedeutender Wandel.

Wichtige Funktionen von ThoughtSpot

• SpotIQ erweiterte Analysen: Erkennt automatisch Anomalien und verborgene Trends, erstellt KPI-Veränderungsanalysen mit maschinellem Lernen.
• Relationale Suche: Nutzer geben Suchanfragen in natürlicher Sprache ein und können KI-generierte Antworten durch Bearbeiten von Such-Token anpassen – ganz ohne SQL schreiben zu müssen.
• Analyst Studio: Ein code-orientierter Arbeitsbereich, in dem Daten-Teams SQL, Python oder R schreiben können, um Daten in derselben Plattform vorzubereiten, zu formen und zu visualisieren.
• Spotter AI-Analyst: Ein konversationeller KI-Agent, der komplexe Datenfragen in Alltagssprache beantwortet – mit menschlichem Feedback zur Verbesserung der Genauigkeit über die Zeit.

ThoughtSpot-Integrationen

Zu den Integrationen gehören Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse, Google Sheets, dbt, Fivetran, Alation und DataRobot.

Die SAP BusinessObjects BI Suite ist eine Reporting- und Analyseplattform, die für große Unternehmen konzipiert ist, die komplexe Finanzdaten und regulatorische Anforderungen verwalten müssen. Sie spricht Finanzteams an, die erweiterte Berichtsfunktionen, gesteuerten Datenzugriff und eine tiefe Integration mit SAP-Unternehmenssystemen benötigen.

Für wen ist die SAP BusinessObjects BI Suite am besten geeignet?

Finanz- und Analyseabteilungen in globalen Unternehmen, die SAP für ihre zentralen Geschäftsprozesse nutzen.

Warum die SAP BusinessObjects BI Suite eine gute Domo-Alternative ist

Ich habe die SAP BusinessObjects BI Suite ausgewählt, weil sie eine direkte Verbindung zu SAP ERP und S/4HANA herstellt, ohne dass Datenexporte oder Drittanbieterkonnektoren erforderlich sind. Dadurch kann mein Team Finanz-Dashboards erstellen, die Live-Transaktionsdaten widerspiegeln. Besonders schätze ich Crystal Reports, da es pixelgenaue Finanzberichte ermöglicht, die strenge Formatierungsanforderungen für Berichte an den Vorstand und behördliche Einreichungen erfüllen. 

Für Unternehmen, die bereits SAP einsetzen, ermöglicht die semantische Schicht in BusinessObjects meinem Team, konsistente Finanzkennzahlen einmalig zu definieren und überall in Berichten wiederzuverwenden – so besteht nicht das Risiko, dass Abteilungen KPIs unterschiedlich berechnen.

Wichtige Funktionen der SAP BusinessObjects BI Suite

• Ad-hoc-Berichtswesen: Geschäftsanwender können bedarfsgerechte Abfragen auf Live-Datenquellen durchführen, ohne die IT einzubeziehen.
• Rollenbasierte Dashboards: Interaktive Dashboards werden speziell auf verschiedene Benutzerrollen zugeschnitten und steuern, welche Daten die Stakeholder sehen.
• Office-Integration: Verbindet mehrdimensionale Datenanalysen direkt mit Microsoft Excel und PowerPoint, um umfassende Datenfilterung und Trendanalysen zu ermöglichen.
• Unternehmensweite Berichtsverteilung: Berichte und Dashboards können über integrierte Freigabe- und Terminierungswerkzeuge teams- und abteilungsübergreifend verteilt werden.

SAP BusinessObjects BI Suite Integrationen

Zu den Integrationen gehören SAP S/4HANA, SAP ERP, SAP BW, SAP HANA, Microsoft Excel, Microsoft PowerPoint, Salesforce, Oracle Database, IBM Db2 und Teradata.