14 beste Business-Intelligence-Newsletter zum Abonnieren im Jahr 2026
Die richtigen Newsletter zu Business Intelligence können dir helfen, den Lärm zu durchdringen, über Veränderungen in der Branche auf dem Laufenden zu bleiben und deine Entscheidungsfindung zu verbessern. Ich habe die besten Empfehlungen zusammengestellt, damit du dein Wissen über Datenanalyse aktuell hältst – von Bewertungen von Business-Intelligence-Software und Tipps bis hin zu den neuesten Entwicklungen im Bereich KI – und dein Team an der Spitze bleibt.
Die 14 besten Newsletter zu Business Intelligence
Nachfolgend findest du meine Zusammenfassungen der besten Newsletter zu Business Intelligence. Meine Bewertungen geben einen Überblick über die Zielgruppe, die Erscheinungshäufigkeit, die Kosten und mehr zu jedem Newsletter.
1. benn.substack – Am besten für persönliche Einblicke in die Datenanalyse
- Zielgruppe: Datenexperten und Führungskräfte der Datenanalysebranche.
- Erscheinungshäufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Benn Stancil – Mitgründer von Mode Analytics – verfasst diesen wöchentlichen Substack im Stil eines Essays, der im Vergleich zu den meisten Daten-Newslettern erfrischend meinungsstark ist. Er richtet sich an Datenexperten und Führungskräfte im Bereich Datenanalyse, die mehr als eine bloße Sammlung kuratierter Links möchten.
Warum abonnieren? Benn beschäftigt sich mit echten Fragen der Datenbranche – wie sie sich entwickelt, wo sie hinter ihren Möglichkeiten zurückbleibt und was tatsächlich zählt – und schreibt dabei so offen, wie man es bei Markeninhalten nur selten erlebt. Wenn du im Bereich BI oder Datenanalyse arbeitest und kritischer über dein Fachgebiet nachdenken möchtest, ist dies einer der wenigen Newsletter, die deine Annahmen wirklich infrage stellen werden. Es handelt sich nicht um eine Nachrichtenzusammenfassung, sondern um eine Perspektive, die es wert ist, gelesen zu werden.
2. Zusammenfassung zum Datenanalyse-Engineering – Am besten für kuratierte Artikel zum Datenanalyse-Engineering
- Zielgruppe: Datenanalyse-Ingenieure sowie BI- und Datenexperten
- Größe: Über 31.000 Mitglieder
- Erscheinungshäufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Die Zusammenfassung zum Datenanalyse-Engineering wird von Tristan Handy, dem Gründer und CEO von dbt Labs, kuratiert und gehört zu den meistgelesenen Ressourcen in der Community rund um den modernen Daten-Stack. Sie stellt jeden Monat die nützlichsten Artikel aus dem Bereich Datenanalyse-Engineering und angrenzenden Fachgebieten vor.
Warum abonnieren? Wenn du über Best Practices, Tools und neue Ideen im Datenanalyse-Engineering auf dem Laufenden bleiben möchtest, ohne selbst das Internet durchsuchen zu müssen, ist dies eine zuverlässige monatliche Zusammenfassung. Die Auswahl stammt von jemandem, der tief im dbt-Ökosystem verwurzelt ist, sodass die Empfehlungen tendenziell widerspiegeln, worüber Praktiker tatsächlich sprechen.
3. Gartner-Newsletter zu Erkenntnissen – Am besten für die Beratung durch Gartner-Analysten und Branchentrends
- Zielgruppe: Führungskräfte aus Wirtschaft und Technologie in verschiedenen Funktionsbereichen
- Erscheinungshäufigkeit: Monatlich
- Kosten: Kostenlos
Der Gartner-Newsletter zu Erkenntnissen wird von Gartner, Inc. herausgegeben, einem der weltweit führenden Forschungs- und Beratungsunternehmen mit mehr als 2.400 Analysten, die sich mit Wirtschaft und Technologie befassen. Er bietet Expertenanalysen, Anleitungen zu Best Practices und richtungsweisende Inhalte für Führungskräfte und Verantwortliche aus IT, Daten, Finanzen und weiteren Bereichen.
Warum abonnieren? Wenn du im Bereich BI oder Datenanalyse arbeitest, hat Gartners Perspektive großes Gewicht – schließlich steht hinter diesem Unternehmen der Magic Quadrant für Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen. Die hier präsentierten Einblicke spiegeln daher wider, wie die Branche bewertet wird und wohin sie sich entwickelt. Jede Ausgabe enthält von Analysten gestützte Empfehlungen, die du direkt in Gespräche mit der Führungsebene einbringen kannst – etwas, das in auf Praktiker ausgerichteten Newslettern nur schwer zu finden ist.
4. MIT Technology Review-Newsletter – Am besten für KI- und Technologietrends
- Zielgruppe: Technologieführungskräfte, Forschende und datenorientierte Fachleute aus der Wirtschaft
- Häufigkeit: Täglich oder wöchentlich, je nach Newsletter
- Kosten: Kostenlos
MIT Technology Review ist ein dem Massachusetts Institute of Technology gehörendes Medienunternehmen, das über aufkommende Technologien mit der Tiefe und Glaubwürdigkeit berichtet, die man von einer der weltweit führenden Forschungseinrichtungen erwarten würde. Die Newsletter-Auswahl reicht von täglichen Tech-Nachrichten (The Download) bis hin zu wöchentlichen KI-Analysen (The Algorithm) und ist daher flexibel, je nachdem, wie eng du die Entwicklungen verfolgen möchtest.
Warum abonnieren? Für BI- und Datenfachleute würde ich besonders The Algorithm empfehlen – der Newsletter geht über Schlagzeilen hinaus und erklärt, was tatsächlich in der KI-Forschung passiert und wie sich dies in praktische Anwendungen übersetzen lässt. Dieser Kontext ist äußerst nützlich, wenn du neue Tools bewerten, eine Investition in KI begründen oder vorhersehen möchtest, wohin sich die Dateninfrastruktur entwickelt.
5. KDnuggets-Nachrichten – Am besten für Tutorials und praktische Einblicke in die Datenwissenschaft
- Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Fachleute aus dem Bereich Analytik und Praktiker für maschinelles Lernen
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
KDnuggets News berichtet seit 1997 über Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Analytik und ist damit eine der ältesten und etabliertesten Publikationen in diesem Bereich. Der Dienst wird von Guiding Tech Media betrieben und bietet regelmäßig Tutorials, Ressourcen zur beruflichen Entwicklung und Berichte über Tools für Datenpraktiker auf allen Erfahrungsstufen.
Warum abonnieren? Was KDnuggets auszeichnet, ist die schiere Menge an praktischen Inhalten zum Kompetenzaufbau – darunter Python-Tutorials, SQL-Leitfäden, Spickzettel und Anleitungen zu MLOps, die du tatsächlich anwenden kannst. Wenn du als BI-Fachkraft deine technischen Fähigkeiten erweitern oder bei Methoden der Datenwissenschaft auf dem neuesten Stand bleiben möchtest, die zunehmend in den Analysebereich einfließen, ist dies eine zuverlässige wöchentliche Ressource.
6. Data Elixir – Am besten für Branchennews und Einblicke in Datenstrategien
- Zielgruppe: Datenfachleute, die sich für Trends in Analytik und Datenvisualisierung interessieren
- Größe: 45,000+ Abonnenten
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Data Elixir ist ein kostenloser wöchentlicher Newsletter, der von Lon Riesberg zusammengestellt wird, einem Softwareentwickler mit Erfahrung im wissenschaftlichen Rechnen, der die besten Inhalte zu Datenwissenschaft, Analytik und Datenvisualisierung aus dem gesamten Web auswählt. Er richtet sich an Datenfachleute, die eine zuverlässige Zusammenfassung wünschen, ohne selbst nach Ressourcen suchen zu müssen.
Warum abonnieren? Data Elixir zeichnet sich dadurch aus, dass es wirklich redaktionell zusammengestellt und nicht algorithmisch aggregiert wird – das bedeutet, dass jede Ausgabe das Urteilsvermögen eines Praktikers widerspiegelt, welche Inhalte tatsächlich Ihre Zeit wert sind. Sie erhalten eine Mischung aus Tools, Tutorials, Forschung und Beispielen für Datenvisualisierungen, die sowohl die technischen als auch die strategischen Aspekte der Arbeit mit Daten abdeckt.
7. TheSequence – Am besten für ML-Fachartikel und Forschung zu KI in Unternehmen
- Zielgruppe: Fachleute für maschinelles Lernen und Datenexperten in Unternehmen
- Größe: Über 170.000 Mitglieder
- Häufigkeit: Mehrmals pro Woche
- Kosten: Kostenlos oder 6 $ pro Monat
TheSequence wird von Jesus Rodriguez, einem ehemaligen Microsoft-Forscher und derzeitigen CEO von IntoTheBlock, gemeinsam mit der Mitgründerin Ksenia Se betrieben und genießt das Vertrauen von Fachleuten bei DeepMind, OpenAI, Google Brain, MIT und Carnegie Mellon. Der Newsletter behandelt ML-Forschung, KI in Unternehmen und ausführliche Analysen von Frameworks in mehreren kostenlosen und kostenpflichtigen Newsletter-Formaten.
Warum abonnieren? TheSequence ist vor allem wegen seiner Tiefe Ihre Aufmerksamkeit wert – jede Ausgabe schlüsselt tatsächliche ML-Fachartikel und Frameworks so auf, dass Forschung mit praktischen Anwendungen verbunden wird. Das wird zunehmend relevant, da KI-Fähigkeiten in BI-Tools und Analyse-Workflows vordringen. Allein der kostenlose Scope-Digest bietet Ihnen einen soliden wöchentlichen Überblick über KI-Forschung, Modellveröffentlichungen und Investitionen von Unternehmen.
8. Power BI Weekly – Am besten für Aktualisierungen der Power-BI-Plattform und Tipps aus der Community
- Zielgruppe: Power-BI-Nutzer und Microsoft-Datenexperten
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Power BI Weekly ist ein kostenloser wöchentlicher Newsletter von endjin, einer in Großbritannien ansässigen Microsoft-Partnerberatung, die seit 2019 die besten Power-BI-Inhalte aus dem gesamten Web zusammenstellt. Jede Ausgabe am Dienstag bündelt Produktaktualisierungen, Community-Artikel und praktische Tutorials zu den Themen Modellierung, Berichtserstellung, Power Query und Copilot.
Warum abonnieren? Wenn Power BI ein zentraler Bestandteil Ihres BI-Stacks ist, ist dies der einfachste Weg, auf dem aktuellen Stand zu bleiben, ohne Microsoft-Versionshinweise und Community-Blogs selbst manuell verfolgen zu müssen. Die Berichterstattung deckt den gesamten Power-BI-Workflow ab – von der Datenaufbereitung und Modellierung bis hin zu Bereitstellung und Sicherheit – und ist daher nützlich, unabhängig davon, ob Sie Berichte erstellen oder eine BI-Umgebung verwalten.
9. Data Engineering Weekly – Am besten für Artikel zur Datenentwicklung
- Zielgruppe: Dateningenieure und Fachleute für Dateninfrastrukturen weltweit
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Data Engineering Weekly ist ein kostenloser, kuratierter Newsletter, der von Ananth Packkildurai redigiert wird und jede Woche die besten Artikel, Fachartikel und Blogbeiträge aus der gesamten Datenentwicklungs-Community präsentiert. Er richtet sich an Dateningenieure und Fachleute, die einen anbieterneutralen Überblick über die Entwicklungen bei Dateninfrastrukturen, Pipelines und Orchestrierung erhalten möchten.
Warum abonnieren? Jede Ausgabe bespricht mehr als 15 Beiträge und wählt nur die stärksten aus. Dabei stammen die Inhalte von Praktikern, Forschern und Open-Source-Mitwirkenden und stützen sich nicht auf die Perspektive eines einzelnen Anbieters. Zusätzlich zum wöchentlichen Digest veröffentlicht Ananth gelegentlich eigene Kommentare zu Branchendebatten – etwa zur Bündelung oder Entbündelung beziehungsweise zum Zustand von Datenkatalogen –, die Ihnen tatsächlich Denkanstöße geben.
10. TLDR Data – Am besten für Nachrichten-Zusammenfassungen zu Daten, KI und Analytik
- Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Ingenieure und Fachleute für Big Data
- Größe: Über 590.000 Mitglieder
- Häufigkeit: Täglich
- Kosten: Kostenlos
TLDR Data ist ein kostenloser täglicher Newsletter aus der TLDR.tech-Familie, zusammengestellt für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Fachleute für Big Data, die schnell erfahren möchten, was sich im gesamten Datenökosystem tut. Jede Ausgabe nimmt etwa fünf Minuten in Anspruch und behandelt technische Artikel, Entwicklungs-Blogbeiträge, Tools und Branchennachrichten.
Warum abonnieren? Im Unterschied zu wöchentlichen Zusammenfassungen erscheint der Newsletter täglich – so erhalten Sie regelmäßig einen Überblick über die Datenwelt statt nur einmal pro Woche. Die Quellen stammen häufig aus Entwicklungsblogs von Unternehmen wie Netflix und Uber, weshalb die Inhalte eher praxisorientiert und technisch als werblich ausgerichtet sind.
11. Fünf-Minuten-Briefing – Informationsmanagement – Am besten für Nachrichten und Analysen zum Datenmanagement in Unternehmen
- Zielgruppe: Datenarchitekten in Unternehmen, BI-Fachleute, Datenbankadministratoren
- Größe: Über 8.000 Abonnenten
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Das von Information Today, Inc. herausgegebene Fünf-Minuten-Briefing: Informationsmanagement ist ein wöchentlicher Newsletter von DBTA, der Produktneuigkeiten, Marktforschung und Branchenentwicklungen für Fachleute im Datenmanagement und IT-Führungskräfte behandelt.
Er deckt Business Intelligence und Analytik, Datenbanken sowie Datenintegration ab und bietet prägnante Nachrichten-Updates und ausgewählte Forschungsergebnisse, die Verantwortlichen für Unternehmensdaten helfen, mit einem sich schnell verändernden Markt Schritt zu halten.
Warum abonnieren? Der Newsletter erscheint dreimal pro Woche, sodass Sie kontinuierlich Nachrichten erhalten, ohne dass die Informationsmenge überwältigend wird. Besonders ist die große Bandbreite spezialisierter Briefings – Oracle, SAP, Cloud, Rechenzentrum –, sodass Sie nur die für Ihre Systemlandschaft relevanten Ausgaben abonnieren können. Wenn Ihre Arbeit an der Schnittstelle von Datenbankinfrastruktur und BI-Strategie liegt, ist dies eine der gezieltesten verfügbaren Informationsquellen.
12. BARC-Newsletter – Am besten für unabhängige europäische Forschung zu BI und Analytik
- Zielgruppe: Fachleute für BI, Analytik und Datenmanagement in Europa
- Größe: Über 25.700 Mitglieder
- Kosten: Kostenlos
BARC (Business Application Research Center) ist ein führendes europäisches Analystenunternehmen, das auf BI, Analytik, Datenmanagement und Unternehmenssoftware spezialisiert ist. Analysten wie Dr. Carsten Bange, Timm Grosser und Dr. Christian Fuchs tragen zu den Forschungsergebnissen und Kommentaren bei.
Der Newsletter liefert von Analysten erstellte Updates an über 25.000 Fachleute für Daten und Analytik in Europa und darüber hinaus.
Warum abonnieren? Was BARC auszeichnet, ist die Tiefe seiner Forschung – das Unternehmen veröffentlicht „Die BI- und Datenanalyse-Umfrage“, die weltweit größte Nutzerumfrage zu BI-Software, sodass seine Erkenntnisse auf realen Nutzungsdaten und nicht auf redaktionellen Einschätzungen beruhen. Wenn du BI-Tools bewertest, Trends bei Unternehmenssoftware verfolgst oder eine europäische Marktperspektive auf Daten und Analysen benötigst, bietet dir der Newsletter direkten Zugang zu dieser Analystenexpertise.
13. Locally Optimistic – Am besten für Einblicke in die Führung von Datenteams aus der Praxis
- Zielgruppe: Führungskräfte im Bereich der Datenanalyse, BI-Analysten und Manager von Datenteams
- Häufigkeit: Unregelmäßig, etwa 1–2 Mal pro Monat
- Kosten: Kostenlos
Locally Optimistic wurde 2018 als Blog und Slack-Community gegründet – von Führungskräften im Bereich Datenanalyse und für diese Zielgruppe. Zu den Mitwirkenden gehören Scott Breitenother, Michael Kaminsky und Brittany Rosenau – Praktiker, die tatsächlich Datenteams aufgebaut und geleitet haben. Die Inhalte behandeln die Führung von Teams für Datenanalyse, Teamstrukturen, das Management von Stakeholdern und den modernen Daten-Stack.
Warum abonnieren? Was Locally Optimistic besonders macht, ist, dass die Beiträge von aktiven Praktikern und nicht von Journalisten oder Anbietern stammen – dadurch ist die Perspektive auf die Herausforderungen von Datenteams praxisnah und konkret. Die Beiträge befassen sich mit den schwierigeren organisatorischen Fragen: Wie priorisiert man Aufgaben der Datenanalyse? Wie strukturiert man ein Datenteam? Wie gewinnt man das Vertrauen der Stakeholder?
14. Data Wise – Am besten für praxisnahe SQL- und Datenanalysemuster
- Zielgruppe: Datenarchitekten, Ingenieure für Datenanalyse und BI-Praktiker, die mit SQL arbeiten
- Größe: Über 8.000 Mitglieder
- Häufigkeit: Wöchentlich
- Kosten: Kostenlos
Data Wise ist ein wöchentlicher Newsletter von Ergest Xheblati, einem Lösungsarchitekten für Daten mit mehr als 15 Jahren Erfahrung und Autor von „Grundlegende SQL-Muster für das Minimum Viable Product“.
Er richtet sich an Datenpraktiker, die klarer über SQL, Datenmodellierung und die Frage nachdenken möchten, wie Datenteams einen echten geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Warum abonnieren? Was Data Wise besonders macht, ist Ergests Fokus auf Muster – wiederverwendbare, praxisnahe Ansätze für Datenprobleme, die du direkt auf deine Arbeit anwenden kannst. Statt über Branchennachrichten zu berichten, geht er detailliert auf das Handwerk ein: wie man Daten gut modelliert, skalierbares SQL schreibt und sein Datenteam für eine wirkungsvolle Arbeit positioniert.
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