Die führenden Datenvisualisierungstools im Jahr 2022

Daten waren schon immer ein heißes Thema im digitalen Marketing. Mit maßgeschneiderten Strategien und der Möglichkeit, die Customer Journey detailliert zu verfolgen, haben Marken heute einen größeren Spielraum, um präzisere Kampagnen zu erstellen und gleichzeitig die Effektivität und Effizienz ihres Marketings zu steigern.

Da dies vor allem durch Tools und Technologien ermöglicht wird, geben wir dir einen Überblick über die wichtigsten Datenvisualisierungstools, die letztlich am Ende des Datenanalyse-Prozesses stehen. Diese Tools sind auf dem Markt weithin bekannt und bei Unternehmen jeder Art und Größe sehr gefragt.

Ein Überblick über die wichtigsten Datenvisualisierungstools

Bevor es Tools zur Datenvisualisierung gab, waren viele der Daten, die zur Umsetzung digitaler Strategien verwendet wurden, statisch und mussten in regelmäßigen Abständen neu erfasst, analysiert und visualisiert werden. Und das bedeutete natürlich einen enormen Arbeitsaufwand, der mit Tabellenkalkulationen und anderen Tools manuell bewältigt werden musste. Mit der zunehmenden Verbreitung von Dashboards stehen uns heute dynamische, konfigurierbare und stets aktuelle Daten zur Verfügung, sodass Datenexperten auf einem deutlich höheren Niveau agieren können. 

Für jedes datengesteuerte Unternehmen ist es unerlässlich, eine zentrale Datenvisualisierung zu haben, die jene KPIs veranschaulicht, die für die Hauptstrategie relevant sind.

Damit du die besten Tools im Blick hast, haben wir dir eine Mindmap mit einem selbst gemachten Ego-Graphen erstellt. (basierend auf Google-Suchanfragen)

Warum solltest du Datenvisualisierungstools verwenden?

In vielen Unternehmen liegen die Daten in diversen Formaten und Technologien vor, die wiederum unterschiedliche Arten des Zugriffs und weitere Berechnungen erfordern. Dabei ist es für jedes datengesteuerte Unternehmen unerlässlich, eine zentrale Datenvisualisierung zu haben, die jene KPIs veranschaulicht, die für die Hauptstrategie relevant sind.

Ein Überblick über die verschiedenen Datentypen, die dir zur Verfügung stehen, erleichtert den Datenzugriff für all jene Mitarbeiter, die nicht unbedingt Datenanalysten und/oder -wissenschaftler sind (sondern vielleicht aus den Bereichen Marketing, Medien, Digitales, Finanzen oder Personalwesen stammen) und deren Handeln von der Analyse verschiedener Datenquellen abhängt, für die oft weniger leistungsfähige Tools wie Microsoft Excel oder Google Sheets verwendet werden.

1. Google Data Studio

Auch Google als Hauptanbieter der meistgenutzten Tools im digitalen Marketing, bietet seit 2016 eine eigene Software an – das Google Data Studio. Dieses ist kostenlos, verfügt über eine einfache Schnittstelle und bietet viele Möglichkeiten der Nutzung. Die meisten Daten, die du über Google Tools erhalten kannst, sind auch hier über systemeigene Verbindungen verfügbar, sodass du die Verwendungsmöglichkeiten deiner Daten über mehrere Plattformen exponentiell erhöhen kannst. Mithilfe von zahlreichen Funktionen lässt sich der Datenstrom deiner Kunden sowie in der Agentur individuell anpassen, was die täglichen Aufgaben und das Reporting merklich erleichtert.

Die Datenquellen von Google Data Studio

Der größte Vorteil von Data Studio besteht darin, dass viele der digitalen Kanäle zu Google gehören, sodass du problemlos Verbindungen zu Ads, Analytics, Sheets, BigQuery usw. herstellen kannst. Das einzige häufig genutzte Tool, welches nicht innerhalb von Google Data Studio verfügbar ist, ist Facebook Ads. Hier musst du den Umweg über ein zusätzliches Tool wie Supermetrics machen, um nach erfolgreicher Anmeldung Zugriff zu erhalten.

Für wen ist Data Studio geeignet?

Data Studio eignet sich am besten für Digital-Marketing-Agenturen und -Abteilungen innerhalb des Unternehmens. Mit diesem Tool gelingt dir ein erster und umfassender Einstieg in die Welt der Datenanalyse und du legst den Grundstein für datengesteuerte Prozesse in deinem Unternehmen. Mit wachsendem Erfahrungsgrad kannst du später auf komplexere Tools umsteigen.

Google Data Studio Vor- und Nachteile

Vorteile

• Große Verfügbarkeit von Verbindungen (kostenpflichtig und kostenlos).
• Entwickelt mit Fokus auf digitale Analysedaten.
• Zugehörigkeit zum vertrauten Google-Netzwerk.

Nachteile

• Begrenztes Daten-Drilldown im Vergleich zu anderen Tools.

Wieviel kostet Google Data Studio?

Google Data Studio ist kostenlos. Es benötigt möglicherweise zusätzliche Schnittstellen (Connectors), die kostenpflichtig sind. 

2. Tableau 

Tableau ist ein Datenvisualisierungstool mit dem Schwerpunkt Business Intelligence, das von Salesforce entwickelt und erstmals 2003 vorgestellt wurde. Es hilft den Nutzern dabei, tiefgehende Informationen zu erhalten, mehrere Spalten zu kombinieren und super strukturierte Dashboards zu erstellen.

Die Datenquellen von Tableau

Tableau bietet eine breite Palette von Verbindungen, darunter Excel, BigQuery und viele verschiedene SQL-Varianten. Leider gibt es keine nativen Konnektoren zu vielen digitalen Marketingplattformen, so dass eine zusätzliche Datenerfassung über APIs oder andere Methoden erforderlich ist.

Für wen ist Tableau geeignet?

Die Tableau-Software ist sowohl bei Geschäftsanwendern als auch bei Fachleuten aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit, ihrer hohen Kapazität und ihrer ansprechenden Visualisierungen sehr beliebt.

Tableau Vor- und Nachteile

Vorteile

• Detaillierte Analysen und ansprechende Visualisierungen.
• Für die meisten Aufgaben ist kein Code erforderlich.
• Es ermöglicht dir eine tiefergehende Verarbeitung deiner Daten als vergleichbare andere Tools auf dem Markt.

Nachteile

• Es ist ein kostenpflichtiges Tool.
• Wenn du die kostenlose Version verwendest, können die Daten nicht privat sein.

Wieviel kostet Tableau?

Die Kosten für die Creator Version beträgt $70 pro Nutzer, was sich, je nach Größe deines Teams mit dem du arbeiten willst, anpasst. Es gibt zudem eine kostenlose Version, mit der du das Tool und die Funktionen kennenlernen sowie eigene Dashboards erstellen kannst, die allerdings nicht kommerziell nutzbar sind. 

3. Power BI

Microsoft Power BI ist seit 2015 verfügbar und eines der beliebtesten Business-Intelligence-Tools auf dem Markt. Als Teil der Microsoft Suite ähnelt die Benutzeroberfläche dem unverwechselbaren Microsoft Excel, bietet jedoch viel mehr Optionen zur Personalisierung.

Die Datenquellen von Power BI

Für Power BI sind Integrationen mit den meisten Microsoft-Tools verfügbar, darunter auch MS Excel und MS Azure. Für das digitale Marketing gibt es leider keine integrierten Schnittstellen, weshalb die Daten extern gesammelt werden müssen.

Für wen ist Microsoft Power BI geeignet?

Microsoft Power BI eignet sich am besten für erfahrene Unternehmen, Geschäftsanwender und Spezialisten. Da Microsoft in der Unternehmenswelt sehr stark verbreitet ist, wird auch MS Power BI dort am häufigsten eingesetzt.

Power BI Vor- und Nachteile

Vorteile

• Popularität und Vertrautheit aufgrund der Zugehörigkeit zum Microsoft-Netzwerk.
• Erschwingliche Preise.

Nachteile

• Sehr (zeit-)intensiver Lernprozess.
• Keine systemeigenen Verbindungen zu den weit verbreiteten digitalen Tools.

Wieviel kostet Microsoft Power BI?

Einzelne Pro-Lektionen ab 8,40 € pro Nutzer und Monat.

4. Python

Eine weitere Alternative für erfahrene Programmierer ist die Seaborn– oder die klassische matplotlib-Bibliothek in Python. Wenn du direkt mit API-Daten arbeiten, irgendeine Art von Scrapping durchführen oder zur Bereinigung eines umfangreichen Datensatzes Pandas verwenden willst, dann hast du mit Seaborn die Möglichkeit in demselben Skript zu arbeiten und so aufschlussreiche Visualisierungen und statistische Analysen zu erstellen.

Welches Datenvisualisierungstool sollte ich verwenden?

Auf diese Frage gibt es keine richtige oder falsche Antwort. Sie hängt letztlich von den individuellen Bedürfnissen und der Erfahrung ab. Power BI gewinnt aufgrund der Verfügbarkeit, Vertrautheit (in Bezug auf die Benutzeroberfläche, wenn du ein Microsoft-Kenner bist), Beliebtheit und der technischen Möglichkeiten.

Tableau hat bezüglich seiner komplexen Analyse- und der Anpassungsmöglichkeiten die Nase vorn. Google Data Studio ist aufgrund seiner Einfachheit, Integration, Vertrautheit (in Bezug auf die Schnittstellen, wenn du ein Google-Anwender bist) und des Preises eine gute Wahl.

Zudem hängt es stark von deinen verwendeten Daten ab. Zum Beispiel ist es einfach, Google Tools mit Data Studio zu verbinden. Wenn du eine Data Warehouse-Infrastruktur betreibst, wird die Auswahl an Tools noch größer (Metabase, Quicksight, Looker …). 

Können wir dir bei der Datenvisualisierung/-analytik helfen? Sende uns einfach eine Nachricht und gemeinsam finden wir die beste Lösung für dich und dein Unternehmen.