10 Looker-Alternativen für 2026
Auswahlliste der Looker-Alternativen
Eine starke Looker-Alternative bietet Ihrem Team eine flexible Datenmodellierung, intuitive Datenvisualisierung und zuverlässige Datenintegration in Ihren bestehenden Datenstapel. Wenn Sie nach den besten Alternativen zu Looker suchen, wägen Sie wahrscheinlich Kosten, Skalierbarkeit oder bestimmte Analysefunktionen ab, die besser zu Ihren Anforderungen an Business Intelligence und Datenanalyse passen. Viele Teams prüfen außerdem Tools, die komplexe Daten verarbeiten, mehrere Berichtsformate unterstützen und Prognosefunktionen bieten können, während sie die Lernkurve möglichst gering halten. Diese Liste hilft Ihnen beim Vergleich führender BI- und Analyseplattformen – einschließlich Optionen, die Looker Studio ähneln –, damit Sie selbstbewusst eine Lösung auswählen können, die zu Ihrer Datenstrategie, Ihren Berichtsabläufen und Ihren Wachstumsplänen passt.
Was ist Looker?
Looker ist ein Business-Intelligence-Tool und eine Datenanalyseplattform, die Teams dabei unterstützt, Daten aus mehreren Quellen zu erkunden, zu analysieren und zu visualisieren. Die Plattform bietet eine Modellierungsebene namens LookML, mit der Benutzer Metriken und Beziehungen für eine konsistente Berichterstattung definieren können. Looker unterstützt benutzerdefinierte Dashboards und interaktive Berichte und lässt sich in cloudbasierte Data Warehouses integrieren, wodurch die Plattform bei Unternehmen beliebt ist, die große Datenmengen verarbeiten. Mit seinen erweiterten Funktionen und der relativ benutzerfreundlichen Oberfläche trägt Looker zur Verbesserung der allgemeinen Benutzererfahrung bei und unterstützt datengestützte Entscheidungen sowie skalierbare, zentralisierte Analysen und Governance.
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Zusammenfassung der besten Looker-Alternativen
Diese Vergleichstabelle fasst die Preisinformationen meiner besten Looker-Alternativen zusammen und hilft Ihnen dabei, die beste Lösung für Ihr Budget und Ihre geschäftlichen Anforderungen zu finden.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Am besten geeignet für interaktive visuelle Analysen | Kostenlose Demo verfügbar + kostenlose Testversion verfügbar | Ab $75/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 2 | Am besten geeignet für automatisierte Datenpipeline-Workflows | 14-tägige kostenlose Testphase verfügbar | Ab $800/Monat | Website | |
| 3 | Am besten für kollaborative SQL-Analysen | Kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar | Ab $25/Nutzer/Monat (bei jährlicher Abrechnung) | Website | |
| 4 | Am besten für Echtzeit-Daten-Dashboards | Kostenlose Testversion verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | |
| 5 | Kostenloser Tarif verfügbar | Ab $100/Monat + $6/Benutzer/Monat | Website | ||
| 6 | Am besten geeignet für eingebettete Analysen in Anwendungen | 7-tägige kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar | Ab $399/Monat | Website | |
| 7 | Am besten für die suchbasierte Datenexploration geeignet | Kostenlose 14-tägige Testversion + kostenlose Demo verfügbar | Ab $25/Nutzer/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 8 | Kostenlose Demo verfügbar | Preisinformationen auf Anfrage | Website | ||
| 9 | Am besten mit Microsoft 365-Integration | Kostenlose Version verfügbar | Ab 1$4/Nutzer/Monat (jährliche Abrechnung) | Website | |
| 10 | Am besten geeignet für anpassbare Open-Source-Dashboards | Nicht verfügbar | Preis auf Anfrage | Website |
Bewertungen der Looker-Alternativen
Nachfolgend finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der Looker-Alternativen, die es in meine Auswahlliste geschafft haben. Meine Bewertungen bieten einen detaillierten Einblick in die Funktionen, Integrationen und besten Einsatzmöglichkeiten jeder Plattform, damit Sie die beste Lösung für Ihr Unternehmen finden.
Tableau
Am besten geeignet für interaktive visuelle Analysen
Tableau ist ideal für Teams, die hoch interaktive und visuell ansprechende Analysen benötigen. Es eignet sich besonders für Datenanalysten und Geschäftsanwender, die individuelle Dashboards erstellen und Daten mit Drag-and-Drop-Tools erkunden möchten. Dank seines visuellen Ansatzes hilft Tableau Organisationen dabei, Trends und Erkenntnisse zu entdecken, die bei stärker codebasierten Plattformen wie Looker schwieriger zu erkennen wären.
Warum Tableau eine gute Alternative zu Looker ist
Tableau bietet ein Maß an interaktiver visueller Analytik, das auf anderen Plattformen schwer zu finden ist. Ich habe Tableau aufgrund seiner dynamischen Dashboard-Funktionen ausgewählt, die es Benutzern ermöglichen, Daten in Echtzeit zu filtern, zu vertiefen und zu bearbeiten. Die Drag-and-Drop-Oberfläche macht es einfach, komplexe Visualisierungen ganz ohne Programmierung zu erstellen. Für Teams, die visueller Datenanalyse und Storytelling Priorität einräumen, ist Tableau eine flexible und ansprechende Alternative zum stärker modellgetriebenen Ansatz von Looker.
Wichtige Funktionen von Tableau
Weitere nützliche Funktionen von Tableau für Business-Intelligence- und Analytics-Teams sind:
- Datenvorbereitung mit Tableau Prep: Bereiten Sie Daten vor, bereinigen und strukturieren Sie sie visuell vor der Analyse mit einem eigenen Tool zur Datenaufbereitung.
- Live- und In-Memory-Datenverbindungen: Verbinden Sie sich in Echtzeit mit den Daten oder nutzen Sie In-Memory-Extrakts für mehr Performance und Flexibilität.
- Erweiterte Berechnungen: Erstellen Sie benutzerdefinierte Berechnungen und statistische Modelle direkt in Dashboards mit einem Formeleditor.
- Für Mobilgeräte optimierte Dashboards: Gestalten Sie Dashboards, die sich automatisch an mobile Endgeräte anpassen, sodass Analysen auch unterwegs zugänglich sind.
Tableau-Integrationen
Integrationen umfassen Salesforce CRM, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, SAP HANA, Google Cloud, Databricks und weitere.
Pros and Cons
Pros:
- Starke Unterstützung für Echtzeit-Datenverbindungen
- Umfangreiche Bibliothek mit vorgefertigten Datenkonnektoren
- Flexible Freigabe- und Veröffentlichungsoptionen
Cons:
- Eingeschränkte Versionskontrolle bei Dashboard-Änderungen
- Keine integrierte Skripterstellung für Daten-Transformation
Am besten geeignet für automatisierte Datenpipeline-Workflows
Holistics ist für Datenteams entwickelt, die Datenpipeline-Workflows automatisieren und verwalten möchten, ohne umfangreiche technische Ressourcen zu benötigen. Es richtet sich an Analysefachleute und Betriebsleiter, die Daten modellieren, transformieren und teamübergreifend mit minimalem manuellem Aufwand bereitstellen müssen. Das codebasierte Modellieren und die automatisierte Planung der Plattform heben Holistics von Looker ab, da Nutzer mehr Kontrolle über die Datenvorbereitung und -auslieferung erhalten.
Warum Holistics eine gute Looker-Alternative ist
Im Gegensatz zu Looker stellt Holistics automatisierte Datenpipeline-Workflows in den Mittelpunkt der Plattform. Ich habe Holistics ausgewählt, da es ermöglicht, Datenmodelle und Transformationslogik mithilfe von Code zu definieren und diese Workflows dann ohne externe Tools zu planen sowie zu orchestrieren. Die Datenmodellierungsebene der Plattform unterstützt wiederverwendbare Logik und Versionskontrolle, was die Verwaltung komplexer Analyseprojekte erleichtert. Wenn Sie die Datenaufbereitung und Bereitstellung im Rahmen Ihres Business-Intelligence-Prozesses automatisieren möchten, bietet Holistics mehr Flexibilität und Kontrolle als die meisten traditionellen BI-Tools.
Wichtige Funktionen von Holistics
Weitere nützliche Funktionen von Holistics für Analytikteams sind:
- Self-Service-Reporting: Geschäftsanwender können eigene Berichte erkunden und erstellen, ohne SQL schreiben zu müssen.
- Datenalarme: Automatisierte Benachrichtigungen auf Basis von Daten-Schwellenwerten oder Anomalien einrichten.
- White-Labeling: Dashboards und Berichte lassen sich optisch an das eigene Unternehmens-Branding anpassen.
- Zeilenbasierte Sicherheit: Steuerung des Datenzugriffs für verschiedene Anwender oder Gruppen innerhalb der Organisation.
Holistics Integrationen
Native Integrationen sind derzeit nicht aufgeführt.
Pros and Cons
Pros:
- Self-Service-Reporting für nicht-technische Anwender
- White-Labeling für gebrandete Dashboards und Berichte
- Datenalarme benachrichtigen Benutzer sofort bei Anomalien
Cons:
- Kein Drag-and-Drop-Dashboard-Builder verfügbar
- Keine eingebaute semantische Schicht für Geschäftslogik
Mode
Am besten für kollaborative SQL-Analysen
Datenteams, die Zusammenarbeit und SQL-gesteuerte Analysen priorisieren, wählen häufig Mode für ihre Analyse-Workflows. Mode ist für Analysten und Geschäftsanwender konzipiert, die in Echtzeit gemeinsam an Abfragen, Berichten und Dashboards arbeiten müssen. Der Fokus auf gemeinsame SQL-Arbeitsbereiche und integrierte Python- und R-Notizbücher macht es besonders geeignet für Unternehmen, die codebasierte Analysen mit interaktiver Business Intelligence verbinden möchten.
Warum Mode eine gute Looker-Alternative ist
Für Teams, die in der SQL-Analyse zusammenarbeiten wollen, bietet Mode einen anderen Ansatz als Looker. Ich habe Mode ausgewählt, weil es mehreren Nutzern ermöglicht, SQL-Abfragen in Echtzeit gemeinsam zu schreiben, zu bearbeiten und zu teilen. So lassen sich Analysen einfach als Gruppe erstellen und optimieren. Die Plattform unterstützt außerdem integrierte Python- und R-Notizbücher, sodass Sie Ihre SQL-Arbeit mit fortgeschrittener Analyse und Visualisierung erweitern können. Wenn Ihr Team Wert auf praktische, codebasierte Zusammenarbeit legt, bietet Mode eine flexible Umgebung, die sowohl technische als auch geschäftliche Benutzer unterstützt.
Wichtige Funktionen von Mode
Weitere für Analyseteams wertvolle Funktionen von Mode sind:
- Berichtsplanung: Automatisieren Sie die Zustellung von Berichten an Stakeholder auf wiederkehrender Basis.
- Drag-and-Drop-Visualisierungs-Builder: Erstellen Sie Diagramme und Dashboards ohne Programmierkenntnisse.
- Datenquellenanbindungen: Stellen Sie direkte Verbindungen zu Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Redshift und BigQuery her.
- Versionsverlauf: Verfolgen Sie Änderungen und stellen Sie frühere Versionen von Berichten und Abfragen wieder her.
Mode-Integrationen
Integrationen umfassen Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery, Databricks, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Presto und Slack.
Pros and Cons
Pros:
- Echtzeit-SQL-Zusammenarbeit für mehrere Nutzer
- Integrierte Python- und R-Notizbücher für die Analyse
- Versionsverlauf verfolgt alle Änderungen an Berichten
Cons:
- Für die meisten Workflows sind SQL-Kenntnisse erforderlich
- Keine native Einbettung analytischer Inhalte in externe Apps
Domo
Am besten für Echtzeit-Daten-Dashboards
Wenn Sie Live-Dashboards benötigen, die immer auf dem neuesten Stand sind, ist Domo genau dafür konzipiert. Domo eignet sich besonders für Betriebs-, Vertriebs- und Marketingteams, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Die Streaming-Datenkonnektoren und automatisch aktualisierenden Dashboards helfen Ihnen, die Geschäftsleistung minutengenau zu überwachen – ganz ohne manuelle Updates.
Warum Domo eine gute Looker-Alternative ist
Im Gegensatz zu Looker ist Domo speziell für Teams konzipiert, die Echtzeiteinblicke in ihre Daten benötigen. Ich habe Domo ausgewählt, weil dessen Streaming-Datenkonnektoren und automatisch aktualisierende Dashboards es ermöglichen, Veränderungen bis zur letzten Minute zu sehen, ohne manuell eingreifen zu müssen. Das Benachrichtigungssystem von Domo informiert Sie zudem sofort, wenn wichtige Kennzahlen Schwellenwerte überschreiten, damit Sie schnell reagieren können. Wenn Ihr Unternehmen auf Echtzeitdaten angewiesen ist, um Entscheidungen zu treffen, zeichnet sich Domo durch seine Live-Dashboard-Fähigkeiten besonders aus.
Domo Hauptfunktionen
Weitere nützliche Funktionen in Domo für Analyse-Teams sind:
- Magic ETL Data Pipeline: Erstellen und automatisieren Sie Daten-Transformations-Workflows mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche.
- App Studio: Erstellen Sie individuelle Datenanwendungen und Visualisierungen, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
- Mobiler Zugriff: Anzeigen und Interaktion mit Dashboards und Berichten von jedem mobilen Gerät aus.
- Tools für Data Governance: Verwalten Sie Berechtigungen, Datenherkunft und Compliance in Ihrem Unternehmen.
Domo-Integrationen
Zu den Integrationen zählen Snowflake, Databricks, Amazon Redshift, BigQuery, Oracle NSAW und viele mehr.
Pros and Cons
Pros:
- Magic ETL für visuelle Datenaufbereitung
- Umfangreiche Bibliothek mit fertigen Datenkonnektoren
- App Studio zum Erstellen individueller Datenanwendungen
Cons:
- Versionierung von Datenflüssen kann schwer zu verwalten sein
- Begrenzte Unterstützung von lokalen Datenquellen
Wenn Sie Analysen direkt in Ihr Produkt oder Ihre kundenorientierten Anwendungen einbetten müssen, ist Sisense genau dafür entwickelt worden. Sisense spricht SaaS-Unternehmen und Softwareteams an, die interaktive Dashboards und Analysen als Teil ihrer eigenen Plattformen bereitstellen möchten. Die flexiblen APIs und White-Labeling-Optionen ermöglichen es Ihnen, eine nahtlose Analyse-Erfahrung für Ihre Nutzer zu schaffen, ohne diese an ein separates BI-Tool weiterzuleiten.
Warum Sisense eine gute Looker-Alternative ist
Für Teams, die den Fokus auf das Einbetten von Analysen in ihre eigenen Produkte legen, bietet Sisense ein Maß an Flexibilität, das Looker nicht erreicht. Ich habe Sisense ausgewählt, weil es eine vollständige Suite an APIs und SDKs bereitstellt, um Dashboards, Widgets und sogar benutzerdefinierte Analyse-Workflows direkt in Webanwendungen einzubetten. Die White-Labeling-Funktionen ermöglichen es Ihnen, das Analyseerlebnis vollständig als Ihr eigenes zu branden – ein entscheidender Vorteil für SaaS- und Produktteams. Wenn Sie Analysen als Teil Ihrer Plattform ausliefern möchten, ist Sisense speziell für diesen Anwendungsfall entwickelt.
Sisense: Hauptmerkmale
Weitere Merkmale von Sisense, die für Analyse-Teams wertvoll sind:
- Elasticube-Daten-Engine: Erstellen und verwalten Sie leistungsstarke Datenmodelle für schnelle Abfragen und Analysen.
- KI-gestützte Erkenntnisse: Automatisiertes Aufzeigen von Datentrends und Anomalieerkennung durch integriertes maschinelles Lernen.
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen: Legen Sie granulare Berechtigungen für Nutzer, Gruppen und Datenressourcen fest.
- Geplante Berichte: Automatisieren Sie die Auslieferung von Dashboards und Berichten an Stakeholder in regelmäßigen Intervallen.
Sisense-Integrationen
Zu den Integrationen gehören Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse, Salesforce, Google Analytics, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server und Oracle.
Pros and Cons
Pros:
- Schnelle Datenverarbeitung
- Anpassbare Dashboards
- Bewältigt große Datenmengen
Cons:
- Begrenzte erweiterte Analysefunktionen
- Kann ressourcenintensiv sein
Wenn Sie Daten mithilfe einer Suche in natürlicher Sprache analysieren möchten, ist ThoughtSpot für diese Erfahrung konzipiert. Diese cloudbasierte Plattform eignet sich hervorragend für Geschäftsteams, Analysten und Start-ups, die schnelle, eigenständige Antworten aus komplexen Datensätzen benötigen, ohne auf technische Experten angewiesen zu sein. Die suchbasierte Analyse ermöglicht es Ihnen, Fragen einzugeben und mithilfe integrierter Visualisierungstools sofort Diagramme zu erstellen. Mit leistungsstarken Analysefunktionen und Integrationen mit Datenaufbereitungstools wie Power Query unterstützt ThoughtSpot Teams dabei, Daten zu untersuchen und zu modellieren, ohne eine dedizierte Modellierungssprache zu benötigen.
Warum ThoughtSpot eine gute Looker-Alternative ist
Für Teams, die Daten durch Fragen in Alltagssprache untersuchen möchten, bietet ThoughtSpot im Vergleich zu Looker einen einzigartigen Ansatz. Ich habe ThoughtSpot ausgewählt, weil die suchbasierte Analyse es ermöglicht, Abfragen einzugeben und sofort Visualisierungen zu erstellen, wodurch der Aufbau komplexer Berichte entfällt. Die KI-gestützten Suchvorschläge der Plattform helfen Nutzern dabei, relevante Erkenntnisse zu finden, selbst wenn sie nicht genau wissen, wie sie ihre Fragen formulieren sollen. Wenn Sie ein Tool suchen, das die Datenexploration so einfach wie eine Websuche macht, ist ThoughtSpot eine starke Alternative.
Die wichtigsten Funktionen von ThoughtSpot
Zu den weiteren Funktionen von ThoughtSpot, die für Analyseteams wertvoll sind, gehören:
- Liveboard-Dashboards: Erstellen Sie interaktive Dashboards in Echtzeit, die aktualisiert werden, sobald sich Ihre Daten ändern.
- SpotIQ-KI-Einblicke: Erkennen Sie mithilfe KI-gestützter Analysen automatisch Trends und Anomalien in Ihren Daten.
- Datenmodellierungsebene: Definieren Sie Beziehungen, Hierarchien und benutzerdefinierte Kennzahlen direkt innerhalb der Plattform.
- Eingebettete Analysen: Integrieren Sie suchbasierte Analysen und Visualisierungen in Ihre eigenen Anwendungen oder Portale.
Integrationen von ThoughtSpot
Zu den Integrationen gehören GitHub, Google Sheets, Webhooks und weitere.
Pros and Cons
Pros:
- Suche in natürlicher Sprache für sofortige Datenabfragen
- Liveboard-Dashboards werden mit Echtzeitdaten aktualisiert
- Eingebettete Analysen für individuelle Anwendungserlebnisse
Cons:
- Die Optionen für die Datenmodellierung sind weniger granular
- Der Export von Visualisierungen kann eingeschränkt sein
Power BI
Am besten mit Microsoft 365-Integration
Wenn Ihr Team auf Microsoft 365 setzt, ist Power BI eine naheliegende Wahl für Business Intelligence und Analysen. Besonders nützlich ist es für Unternehmen, die Excel-, Teams- und SharePoint-Daten direkt in interaktive Dashboards einbinden möchten. Power BI überzeugt durch die tiefe Integration in das Microsoft-Ökosystem, sodass sich Berichterstellung und Zusammenarbeit über vertraute Tools hinweg einfacher vereinheitlichen lassen.
Warum Power BI eine gute Alternative zu Looker ist
Für Teams, die bereits in Microsoft 365 investiert sind, bietet Power BI einen Integrationsgrad, den Looker nicht erreichen kann. Ich habe Power BI ausgewählt, da es ermöglicht, Berichte direkt in Microsoft Teams und SharePoint einzubetten und Analysen somit Teil des Arbeitsalltags zu machen. Die Möglichkeit, Live-Daten aus Excel und anderen Microsoft-Anwendungen zu übernehmen, vereinfacht Reportings und Zusammenarbeit. Wenn Ihr Unternehmen auf die Produktivitätssuite von Microsoft angewiesen ist, bringt Power BI Analysen und Business Intelligence dorthin, wo Ihr Team ohnehin arbeitet.
Power BI Hauptfunktionen
Weitere nützliche Funktionen von Power BI für Analyse-Teams sind:
- KI-gestützte Datenerkenntnisse: Nutzen Sie integrierte künstliche Intelligenz, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
- Marktplatz für benutzerdefinierte Visualisierungen: Greifen Sie auf eine Bibliothek mit benutzerdefinierten Visualisierungen zu, die von Microsoft und der Power-BI-Community erstellt wurden, um Ihre Berichte zu verbessern.
- Zeilenbasierte Sicherheit: Setzen Sie feingranulare Berechtigungen, um zu steuern, welche Nutzer bestimmte Daten in Dashboards und Berichten sehen dürfen.
- Geplante Datenaktualisierung: Automatisieren Sie Datenaktualisierungen aus verbundenen Quellen, um Dashboards ohne manuellen Aufwand aktuell zu halten.
Power BI-Integrationen
Zu den Integrationen gehören Microsoft Excel, Microsoft Teams, SharePoint, Azure SQL Database, Databricks und viele mehr.
Pros and Cons
Pros:
- Integrierte KI-Funktionen für automatisierte Einblicke
- Umfangreiche Bibliothek benutzerdefinierter Visualisierungen
- Zeilenbasierte Sicherheit für detaillierten Datenzugriff
Cons:
- Eingeschränkte Unterstützung für Datenquellen außerhalb von Microsoft
- Weniger flexibles Datenmodell als LookML
Open-Source-Teams und Organisationen, die eine umfassende Dashboard-Anpassung benötigen, setzen häufig auf Apache Superset. Diese Plattform richtet sich an Dateningenieure und Analysten, die die vollständige Kontrolle über ihre Analyseumgebung wünschen – von Datenverbindungen bis hin zum Design der Visualisierungen. Superset überzeugt durch seine flexible Architektur, mit der Sie Dashboards und Workflows individuell an die jeweiligen Geschäftsanforderungen anpassen können.
Warum Apache Superset eine gute Alternative zu Looker ist
Wenn Sie eine Business-Intelligence-Plattform suchen, die sich vollständig anpassen lässt, ist Apache Superset als Alternative zu Looker eine Überlegung wert. Ich habe Superset ausgewählt, weil es Open Source ist – Sie können also den Quellcode verändern und Dashboards ganz nach Ihren Anforderungen gestalten. Die Plattform unterstützt benutzerdefinierte Visualisierungs-Plugins und gibt Ihnen die Kontrolle über jeden Aspekt des Dashboard-Designs und der Datenanbindung. Für Teams, die Wert auf Flexibilität und Eigenständigkeit ihrer Analytics-Infrastruktur legen, bietet Superset ein Maß an Anpassbarkeit, das nur schwer zu übertreffen ist.
Wichtige Funktionen von Apache Superset
Weitere nützliche Funktionen in Apache Superset für Analyse-Teams sind:
- SQL Lab: Schreiben, ausführen und speichern Sie SQL-Abfragen direkt in der Plattform.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Verwalten Sie Benutzerrechte und Datenzugriffe auf granularer Ebene.
- Umfangreiche Diagrammbibliothek: Wählen Sie aus einer Vielzahl integrierter Visualisierungen für Ihre Dashboards.
- Geplante Berichte: Automatisieren Sie die Zustellung von Dashboard-Screenshots und Berichten an Stakeholder.
Apache Superset-Integrationen
Derzeit sind keine nativen Integrationen aufgeführt.
Pros and Cons
Pros:
- Mit SQL Lab können Abfragen direkt bearbeitet werden
- Kein Vendor-Lock-in bei der Datenspeicherung
- Aktive Community sorgt für regelmäßige Feature-Updates
Cons:
- Kein offizieller Kundensupport-Kanal
- Mobiles Dashboard-Erlebnis ist eingeschränkt
Weitere Looker-Alternativen
Hier sind einige weitere Looker-Alternativen, die es nicht in meine Auswahlliste geschafft haben, die sich aber dennoch anzusehen lohnen:
- GoodData
Am besten für skalierbare mandantenfähige Analysen
- Zoho Analytics
Am besten für die einheitliche Datenzusammenführung über verschiedene Quellen hinweg
Wie ich Looker-Alternativen bewerte
Ich teile meine Bewertung in zwei Ebenen auf – die Kernfunktionen, die ein Tool bieten muss, etwa direkte Abfragen von Datenlagern und CRM-Konnektoren, sowie die Unterscheidungsmerkmale, die die besten Optionen hervorheben.
Kernfunktionen (Grundvoraussetzungen für diese Liste)
Bei der Auswahl der Tools für meine Liste bewerte ich jedes einzelne für jede unten aufgeführte Kernfunktion auf einer Skala von 0 (bietet die Funktion nicht) bis 5 (ist in diesem Bereich hervorragend). Anschließend rechne ich die Gesamtpunktzahl des Tools in einen Prozentsatz um. Jedes Tool muss eine Mindestgesamtpunktzahl von 65 % erreichen, um berücksichtigt zu werden.
- CRM- und Umsatzdaten-Konnektoren: Ich prüfe native Integrationen mit Plattformen wie Salesforce, HubSpot, Marketo und Stripe, damit RevOps-Teams Pipeline- und Abrechnungsdaten ohne individuelle Entwicklungen vereinheitlichen können.
- Semantische Modellierungsebene: Verwaltete, wiederverwendbare Metrikdefinitionen sind hier entscheidend – ich suche nach einer Ebene, auf der Teams Metriken wie ARR, Abschlussquote und Pipeline-Abdeckung über verschiedene Übersichtsseiten hinweg standardisieren können.
- Interaktive Übersichtsseiten und Visualisierung: Jedes Tool sollte den Aufbau von Übersichtsseiten mit Detailansichten und übergreifender Filterung ermöglichen, sodass ein VP in derselben Ansicht von einer Prognosezusammenfassung zu Pipeline-Details auf Vertriebsmitarbeiterebene wechseln kann.
- Self-Service-Datenexploration: Ich bewerte, ob Vertriebsoperationsmanager und Marketingleiter Daten per Ziehen und Ablegen oder in natürlicher Sprache aufschlüsseln können, ohne ein Ticket beim Datenteam einreichen zu müssen.
- Unterstützung von Cloud-Datenlagern: Ich achte auf direkten Abfragezugriff auf Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks, da die meisten RevOps-Teams ihre Modelle in mindestens einem dieser Datenlager betreiben.
- Geplante Berichte und Benachrichtigungen: Das Tool sollte die automatisierte Zustellung von Berichten per E-Mail oder Slack sowie schwellenwertbasierte Benachrichtigungen unterstützen, etwa wenn die Pipeline-Abdeckung unter ein festgelegtes Zielverhältnis fällt.
Sobald ich eine Liste von Tools zusammengestellt habe, die diese Kriterien erfüllen, prüfe ich, wodurch sich die einzelnen Plattformen voneinander unterscheiden.
Unterscheidungsmerkmale (Was Anbieter voneinander abhebt)
So vergleiche ich die verschiedenen Anbieter:
Hervorstechende Funktionen
Ich suche nach KI-gestützten Erkenntnissen, die Pipeline-Risiken oder Anomalien in Prognosen erkennen können, bevor ein Vertriebsmitarbeiter sie in einer Geschäftsbesprechung anspricht. Umgekehrtes ETL ist ein weiteres wichtiges Unterscheidungsmerkmal – Tools, die modellierte Metriken zurück in Salesforce oder HubSpot übertragen, ermöglichen es RevOps-Teams, Daten dort zu nutzen, wo Vertriebsmitarbeiter bereits arbeiten. Vorgefertigte RevOps-Vorlagen sind ebenfalls wichtig, da sofort einsatzbereite Trichter- und Zielerreichungs-Übersichtsseiten die Ersteinrichtung um Wochen verkürzen können.
Über die Funktionen hinaus
Die Preisstruktur spielt hier eine große Rolle – ich bewerte, ob ein Tool pro Benutzer, nach Abfragevolumen oder nach Datenzeilen abrechnet, da RevOps-Teams häufig Dutzende von Betrachtungslizenzen für Vertriebs- und Kundenerfolgsleiter benötigen. Die Geschwindigkeit der Implementierung ist ein weiterer Faktor, den ich berücksichtige. Eine Plattform, für deren Migration von LookML-Modellen ein eigener Datenanalyseingenieur erforderlich ist, stellt eine ganz andere Verpflichtung dar als eine Plattform, mit der die erste Pipeline-Übersichtsseite innerhalb eines Tages live ist. Außerdem prüfe ich die Sicherheit auf Zeilenebene und SSO, die für Teams mit gebietsbezogenen Deal-Daten zu den Grundvoraussetzungen gehören.
Warum nach einer Looker-Alternative suchen?
Looker ist zwar eine gute Wahl als Plattform für Business Intelligence und Datenanalyse, es gibt jedoch mehrere Gründe, warum manche Benutzer nach alternativen Lösungen suchen. Vielleicht suchen Sie nach einer Looker-Alternative, weil Sie …
- ein Tool möchten, das keine SQL-Kenntnisse erfordert
- eine flexiblere oder transparentere Preisgestaltung benötigen
- eine Analyseoberfläche im Tabellenkalkulationsstil bevorzugen
- fortschrittlichere Kontrollen für die Data Governance benötigen
- eine schnellere Einrichtung und Einarbeitung neuer Benutzer benötigen
- native Integrationen mit bestimmten cloudbasierten Data Warehouses wünschen
Wenn eine dieser Beschreibungen auf Sie zutrifft, sind Sie hier genau richtig. Meine Liste enthält mehrere Optionen für Business-Intelligence- und Datenanalyseplattformen, die besser für Teams geeignet sind, die mit diesen Herausforderungen bei Looker konfrontiert sind und nach alternativen Lösungen suchen.
Wichtige Funktionen von Looker
Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Looker, damit Sie die Angebote alternativer Lösungen gegenüberstellen und vergleichen können:
- Datenmodellierung mit der LookML-Sprache
- Anpassbare Dashboards und Visualisierungen
- Integrierte Analysen für externe Anwendungen
- Geplante und automatisierte Berichtsübermittlung
- Integration mit wichtigen Cloud-Datenlagern
- Rollenbasierte Zugriffssteuerungen und Berechtigungen
- Echtzeit-Datenerkundung und -abfragen
- API-Zugriff für benutzerdefinierte Integrationen
- Versionskontrolle für Analyseinhalte
- Kollaborationswerkzeuge zum Teilen von Erkenntnissen